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二进制怪兽
音视频音视频
前言音视频开发是一个涉及多个技术领域的复杂方向,涵盖了音频处理、视频渲染、编解码技术、流媒体传输等多个方面。以下是一个简要的学习路线指南,帮助你逐步掌握音视频开发的核心技能。基础知识计算机科学基础:掌握操作系统、计算机网络、数据结构和算法等基础知识。数学基础:了解傅里叶变换、线性代数、信号处理等数学知识,这些是音视频编-解码和处理的基石。编程语言:熟练掌握C/C++,这是音视频开发中最常用的语言;
- 基于傅里叶变换的图片模糊度判断
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文章目录概要效果源码概要傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域。清晰图像在频率域中具有更多的高频成分,而模糊图像的高频成分较少。计算图像的傅里叶变换。分析频率域中高频成分的比例。根据高频成分的比例判断图像是否模糊。效果源码#include#include
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赵谨言
论文经验分享毕业设计
标题:基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统内容:1.摘要摘要:本文介绍了一种基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统。该系统通过对音频信号进行特征提取和分析,实现了对歌曲风格的自动识别。在特征提取方面,系统采用了快速傅里叶变换(FFT)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)等方法,对音频信号进行了时频域分析和声学特征提取。在歌曲风格识别方面,系统采用了支持向量机(SVM)和
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有限长序列的z变换收敛域
几类序列的Z变换收敛域第七章离散时间系统的Z域分析本章的主要内容z变换定义、典型序列的z变换z变换的收敛域逆z变换z变换的基本性质z变换与拉氏变换的关系利用z变换解差分方程离散系统的系统函数序列的傅里叶变换第一节引言一、Z变换方法的发展历史1730年,英国数学家棣莫弗(DeMoivre1667-1754)将生成函数(generationfunction)的概念引入概率理论中。19世纪拉普拉斯(P.
- 音频进阶学习九——离散时间傅里叶变换DTFT
山河君
#语音信号处理学习信号处理
文章目录前言一、DTFT的解释1.DTFT公式2.DTFT右边释义1)复指数e−jωne^{-j\omegan}e−jωn2)序列与复指数相乘x[n]∗e−jωnx[n]*e^{-j\omegan}x[n]∗e−jωn复指数序列复数的共轭正交正交集3)复指数序列求和3.DTFT左边边释义1)实部与虚部2)幅度与相位二、IDTFT1.逆离散时间的傅里叶变换2.IDTFT验证总结前言按照傅里叶发展的历
- 嵌入式开发:傅里叶变换(1):理论
魂兮-龙游
嵌入式开发人工智能傅里叶变换滤波离散傅里叶变换DFT
目录1.傅里叶变换的四种类型2.计算机处理的核心方法:离散傅里叶变换(DFT)3.实数DFT与复数DFT4.实际应用中的关键挑战傅立叶变换是一种分析信号的方法,它可分析信号的成分,也可用这些成分合成信号。傅里叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和
- 学习笔记(1):Python+OpenCV计算机视觉-傅里叶变换的理论基础
小韩二子
研发管理python计算机视觉opencv人工智能
立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10552/234966?utm_source=blogtoedu任何连续周期信号,可以由一组适当的正弦曲线组合而成时域-频域
- 数据降维技术研究:Karhunen-Loève展开与快速傅里叶变换的理论基础及应用
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在现代科学计算和数据分析领域,数据降维与压缩技术对于处理高维数据具有重要意义。本文主要探讨两种基础而重要的数学工具:Karhunen-Loève展开(KLE)和快速傅里叶变换(FFT)。通过分析这两种方法的理论基础和应用特点,阐述它们在数据降维中的优势和适用场景。Karhunen-Loève展开的理论与应用理论基础Karhunen-Loève展开是一种基于随机过程谱分解的降维方法。它通过构建最优正
- 傅里叶变换理解
KL_lililli
笔记
傅里叶变换(FourierTransform)是一种数学工具,它可以把复杂的信号分解成不同频率的正弦波。就像我们把一首歌分解成不同的音调(低音、中音、高音)一样,傅里叶变换能帮我们看清信号里有哪些频率成分。严格来讲其实傅里叶又有多种形式,大致是傅里叶级数,离散傅里叶级数,傅里叶变换....但是这里我们着重讲关于傅里叶的理解,并不会涉及到严格的公式推导,只希望大家看完这篇文章可以知道傅里叶变换究竟是
- 【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】2.20 傅里叶变换:从时域到频域的算法实现
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2.20傅里叶变换:从时域到频域的算法实现目录《傅里叶变换:从时域到频域的算法实现》2.20.1FFT算法原理2.20.2复数数组存储优化2.20.3频域滤波案例2.20.4音频处理案例2.20.5与CUFFT性能对比2.20.6总结2.20.7参考文献2.20.1FFT算法原理傅里叶变换(FourierTransform,FT)是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具,而快速傅里叶变换(Fast
- 方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现
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一、傅里叶变换简介傅里叶变换,表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。傅里叶变换是一种线性的积分变换。它的理论依据是:任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成,即使用简单的正弦、余弦函数,可以拟合复杂函数。为什么要进行傅里叶变换?傅里叶变换是一种数学工具,能够将时域信号转换为频域信号。具体来说,傅里叶变换将时域波形信号转换为离散的频
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫
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- 振动分析-7-轴承数据库之时频域连续小波变换CWT
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Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理滚动轴承发生故障时,其振动信号往往具有非线性、非平稳性特点。相比传统的时域和频域分析方法,在处理非线性、非平稳信号时,时频分析方法更加有效。时频分析方法采用时域和频域的二维联合表示,可以实现非平稳信号局部特性的精确描述,具有时域和频域等传统方法无法比拟的优势,已经被广泛地应用于机械故障诊断领域。常用的时频分析方法有:(1)傅里叶变换(Fo
- 小波变换算法详解(附Python和C++代码)
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小波变换算法是将初始数据分解为低频和高频的两组数据,再由这两组数据重新构造初始数据的算法(与傅里叶变换算法类似)。一般来说小波变换常用于数据降噪领域,也可以用于对数据进行压缩、数据特征提取、特征增强等方面。小波算法很难理解对不对,博主也觉得难理解,不过,算法本身并没有特别复杂,简单说就使把数据分解然后再重构这两个步骤。只要知道这两个步骤,剩下的就是顺水推舟,容易理解多了。小波分解:分解的步骤其实就
- 傅里叶变换在语音识别中的关键作用
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在语音识别中,傅里叶变换起着至关重要的作用,主要体现在以下几个方面:一、时域到频域的转换语音信号的特点语音信号是一种时域信号,它随时间变化。例如,当我们说话时,声带的振动产生声波,这些声波在空气中传播,其振幅随时间不断变化。这种时域信号包含了丰富的信息,如音调、音色等,但这些信息在时域中并不是很容易直接提取。傅里叶变换能够将时域信号转换为频域信号。在频域中,语音信号被分解为不同频率成分的组合。以一
- 快速傅里叶变换
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快速傅里叶变换(FFT)快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DFT)和其逆变换。傅里叶变换是一种重要的数学工具,广泛应用于信号处理、图像分析、数据压缩、声音合成等领域。传统的离散傅里叶变换算法的计算复杂度较高,而快速傅里叶变换通过减少计算量,大大提高了运算速度。1.离散傅里叶变换(DFT)离散傅里叶变换(DFT)将离散的时间信号变换到频域。对于一个长度为(N)的离散序
- 【python版】示波器输出的csv文件(时间与电压数据)如何转换为频率与幅值【方法②】
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要将示波器输出的CSV文件中包含的时间与电压数据转换为频率与幅值数据,你可以按照以下步骤进行处理。这里假设你的数据是一个周期性信号,可以通过傅里叶变换来实现这种转换。1、准备数据①导入CSV文件首先,使用Python、Excel或任何数据处理工具导入你的CSV文件。CSV文件中应该有两列数据,分别为时间(time)和电压(voltage)。②检查数据确保时间列的单位是一致的(例如秒),电压列是以伏
- 旧版中 pytorch.rfft 函数与新版 pytorch.fft.rfft 函数对应修改问题
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旧版中pytorch.rfft函数与新版pytorch.fft.rfft函数对应修改问题前言一、旧版pytorch.rfft()函数解释二、新版pytorch.fft.rfft()函数解释三、总结前言这两天整理谱池化操作,需要用到傅里叶变换这个函数。后来提升了pytorch的版本以后,发现之前的torch.rfft()函数在新版的pytorch中使用会报错,后来查阅资料,发现是新版的参数有些变动。
- 线性代数-MIT 18.06-6(a)
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文章目录26.对称矩阵及正定性对称矩阵对称矩阵的特性:矩阵分解(谱定理)定理证明和复数推广对称矩阵和投影矩阵正定性性质1性质227.复数矩阵和快速傅里叶变换复数向量复数矩阵对称性正交性傅里叶矩阵快速傅里叶变换本文在学习《麻省理工公开课线性代数MIT18.06LinearAlgebra》总结反思形成视频链接:MITB站视频笔记部分:总结参考子实26.对称矩阵及正定性对称矩阵对称矩阵的特性:特征值为实
- 利用Python处理合成孔径雷达(SAR)数据的成像过程
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本文介绍了利用Python处理合成孔径雷达(SAR)数据的完整成像流程,包括数据加载、基本定义、聚焦、多视处理和结果显示等步骤。测试数据位ERS数据。首先,通过加载包含SAR原始数据的.mat文件,获取数据矩阵并设置相关的传感器参数。接着,定义了两个主要脉冲,即距离向脉冲和方位向脉冲,并对其进行傅里叶变换和共轭运算,得到用于后续相关处理的脉冲模板。在数据聚焦步骤中,通过距离向和方位向的压缩操作,将
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引言SciPy是一个基于NumPy的开放源码算法库和数学工具包,广泛应用于数学、科学、工程等领域。SciPy扩展了NumPy的功能,提供了更高级的数学算法和函数,使得科学计算更加便捷和高效。SciPy的目标是为用户提供一个全面的科学计算环境,其中涵盖了常见的线性代数、优化、积分、插值、傅里叶变换、信号处理、统计、图像处理、以及ODE(常微分方程)求解等功能。作为NumPy的自然延伸,SciPy主要
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NumPyNumPy(NumericalPython)是Python科学计算的基础包,它可以提供以下功能。■快速高效的多维数组对象ndarray。■用于对数组执行元素级计算和直接对数组执行数学运算的函数。■用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具。■线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成。■用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。除了为Python提供快速的数组处理能力,Num
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图像的正交变换matlab《数字图像处理》课程实验报告实验名:图像的正交变换实验1院系:自动化测试与控制系班级:1201132姓名:李丹阳学号:1120110113哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院光电信息工程2015年12月13日一、实验原理二、实验内容三、实验结果与分析1、傅立叶变换A)绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化。(傅里叶变换A)的实验结果B)利用傅立叶变换分析两幅图像的相关
- 通过傅里叶变换进行音频变声变调
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文章目录常见音频变声算法使用Wav库读写音频文件使用pitchShift算法进行音频变调主文件完整代码工程下载地址常见音频变声算法在游戏或者一些特殊场景下为了提高娱乐性或者保护声音的特征,我们会对音频进行变声变调处理。常用的算法包括:1.基于傅里叶变换的频域算法,该类算法的优点是声音连续,不会产生断断续续的声音,缺点是算法复杂度高计算量相对比较大;2.基于时域的插值算法,该类算法的优点是计算简单,
- 【Fourier变换】傅里叶变换的性质与常用变换对(附注意事项)
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数学笔记学习傅里叶分析
1.定义(1)Fourier正变换F(ω)=F(f(t))=∫−∞+∞f(t)e−jωtdtF\left(\omega\right)=\mathscr{F}\left(f\left(t\right)\right)=\int_{-\infty}^{+\infty}{f\left(t\right)\mathrm{e}^{-\mathrm{j}\omegat}\mathrm{d}t}F(ω)=F(f(t
- 【RISC-V DSP设计】基于CEVA DSP架构的指令集分析(二)-函数列表
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目录表3-1:定点滤波器功能表3-2:定点快速傅里叶变换(FFT)函数表3-3:定点数学函数表3-4:定点三角函数表3-5:定点向量函数表3-6:定点矩阵函数表3-7:浮点滤波器函数表3-8:浮点快速傅里叶变换(FFT)函数表3-9:浮点数学函数表3-10:浮点三角函数表3-11:浮点向量函数表3-12:浮点矩阵函数本文主要围绕数字信号处理(DSP)中的固定点滤波器函数进行了详细列表展示。这些函数
- 2018-10-12
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第八章离散时间系统的变换域分析变换域分析原因:将求解问题简单对于连续时间系统,通过L.T.,可以将原来求解微分方程问题转化为求解代数方程问题对于离散时间系统,通过Z.T.,可以将原来求解差分方程问题转化为求解代数方程问题。离散时间序列的频域分析方法离散时间系统和离散时间序列也可以通过正交分解方法,在频域进行分析。--离散时间序列傅里叶变换DTFT,Z变换的一个特例傅里叶变换的离散形式--离散傅里叶
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
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股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分