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基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计,输入高斯白噪声LFM信号(信噪比可定义),采用二维峰值搜索算法及一维插值峰值搜索方式提供计算速度,输出LFM信号参数估计结果。程序已调通,可直接运行。2-85一维插值峰值搜索方式-小红书(xiaohongshu.com)
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机器学习机器学习算法人工智能LFM梯度下降
一.LFM梯度下降算法2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportpandasaspd#1.数据准备#评分矩阵RR=np.array([[4,0,2,0,1],[0,2,3,0,0],[1,0,2,4,0],[5,0,0,3,1],[0,0,1,5,1],[0,3,2,4,1],])#二维数组小技巧:取行数R.shape[0]和len(R),列数R.shape[1]和len
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Python豆豆
毕业设计指导及定制课程设计spark大数据
项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的MovieLens数据集作为依托,以电影网站真实业务数据架构为基础,包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现【用户可视化】:主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示,主体采用AngularJS2进行实现,部署在Apache服务上。【综
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小段同学在干甚
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最近在读《雷达成像原理》书中公式没有推导,所以将一些公式推导记录下来,以备遗忘。公式是在word里面用unicode打的,复制网页自动加了水印,很讨厌,凑活看吧,有问题大家一起讨论。假设载频信号为脉冲重复周期为T发射时刻为为慢时间快时间发射的LFM信号为:其中中心频率,为脉冲宽度,为调频率解线性调频是用时间固定,频率、调频率相同的LFM信号作为参考信号,用它和回波做差频处理。设物体的长度为参考距离
- 【FMCW毫米波雷达设计 】 — FMCW波形
无损检测小白白
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原书:FMCWRadarDesign1引言本章研究驱动FMCW雷达的主要波形:线性调频(LFM)波形。我们研究信号的行为及其性质。随后,本章讨论了匹配滤波理论,并研究了压缩这种波形的技术,特别是所谓的拉伸处理,它赋予FMCW雷达极高的压缩比。最后,本章详细介绍了FMCW技术背后的数学原理,包括距离分辨率问题、带宽问题和整体性能问题,包括LFM波形的非线性及其影响。2FMCW调频连续波FMCW雷达与
- 脉冲压缩及MATLAB仿真
须尽欢~~
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- 线性调频(LFM信号)脉冲压缩雷达matlab仿真- 脉冲压缩 测距 测速 距离速度三维像(附matlab代码)
格桑蓝莲
无线电定位原理与技术matlabLFM信号脉冲压缩雷达测速雷达测距
**阅读须知:**本文摘取自AIMZZY原创文章,并做改动,在此致谢原文链接:https://blog.csdn.net/AIMZZY/article/details/106467080线性调频脉冲压缩雷达仿真1.线性调频脉冲雷达的工作原理2.线性调频信号(LFM信号)2.1.LFM信号(时域分析)2.1.1.LFM信号模型2.1.2.LFM信号时域仿真2.2.LFM信号(频域分析)2.2.1.驻
- matlab实现-合成孔径雷达(SAR)-后向投影算法(BP算法)公式分析-完整代码-详解
这是飞翔的感觉
SAR成像算法matlab经验分享
BPA-SAR-simulation概述使用后向投影算法(BPA)完成成像仿真SAR在网络上算是一个冷门方向,所以相关代码和原理解读其实是不多的。这个问题让SAR方向的初学者在最开始接触SAR阶段很迷惑,所以能上传一份代码,讲一讲原理就是我很开心的事情了。希望大家可以一起学习,一起进步。所谓后向投影算法,其实是考虑到雷达发出LFM波后,会有回波返回,考虑到时延以完成距离维度成像点的区分。在此基础上
- 自动驾驶中的LFM(LED 闪烁缓解)问题
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weixin_56938151
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目录最经典的推荐算法:协同过滤推荐算法基于回归模型的协同过滤推荐LFM算法思路BiasSvd算法思路基于内容的电影推荐最经典的推荐算法:协同过滤推荐算法算法思想:物以类聚,人以群分基本的协同过滤推荐算法基于以下假设:“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢”:基于用户的协同过滤推荐(User-basedCF)“跟你喜欢的东西相似的东西你也很有可能喜欢”:基于物品的协同过滤推荐(Item-bas
- 雷达模糊函数及MATLAB仿真
须尽欢~~
雷达系统设计MATLAB仿真matlab模糊函数
文章目录前言一、雷达模糊函数二、Matlab仿真1、单脉冲模糊函数①、MATLAB源码②、仿真结果1)不确定函数三维图2)不确定函数的等高图3)模糊函数的三维图4)模糊函数的等高图2、单脉冲多普勒频率轴上的切面①、MATLAB源码②、仿真结果1)单频脉冲(零延迟)的不确定函数2)单频脉冲(零延迟)的模糊度函数3、LFM信号模糊函数①、MATLAB源码②、仿真结果1)上调频LFM信号三维不确定图2)
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文章目录前言一、线性调频信号的形式1、原理2、时域表达式3、频域表达式二、MATLAB仿真1、涅菲尔积分①、MATLAB源码②、仿真结果2、LFM①、MATLAB源码②、仿真结果1)典型LFM波形,实部2)典型LFM波形,虚部3)LFM波形的典型谱前言线性调频(LinearFrequencyModulation,LFM)信号具有很大的时宽带宽积,可获得很大的脉冲压缩比,是雷达系统和声呐系统广泛采用
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电类综合实验:LFM信号产生与频谱分析摘要本实验利用DE2-115开发板产生一个参数可变的线性调频(LFM)信号,用数字滤波器滤波并通过DA转换为模拟中频信号。然后通过AD采样,并进行正交下变频和fft处理进行频谱分析。实验报告首先介绍了LFM、FFT以及VGA、LCD、数码管显示的基本原理,然后给出了工程的总体设计方案。其次使用VerilogHDL进行模块的设计。再次利用Modelsim软件与Q
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研究生电类综合实验(A1)-NJUST摘要一、实验器材1、FPGA2、DE2-115开发板2.1开发板资源2.2ControlPanel工具2.3DE2-115开发板3、A/D、D/A开发板二、实验内容1、实验简介2、LFM信号的产生2.1LFM基带信号2.2LFM带通信号2.3DDS产生LFM信号3、FIR滤波器3.1FIR滤波器设计方法3.2MATLAB设计FIR滤波器4、基于FFT的频谱分析
- 推荐算法——ALS模型算法分析、LFM算法
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文章目录推荐算法——ALS模型算法分析、LFM算法简介ALS算法流程分析LFM梯度下降算法-示例推荐算法——ALS模型算法分析、LFM算法简介ALS(AlternatingLeastSquares),即交替最小二乘法,因利用两个矩阵进行交替优化而得名。求解大致步骤如下:定义原始矩阵Am,n=Um,k∗Vk,nA_{m,n}=U_{m,k}*V_{k,n}Am,n=Um,k∗Vk,n为Um,kU_{
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推荐系统:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborativefiltering,隐语义模型(LFM,latentfactormodel)推荐显式的用户反馈:这类是用户在网站上自然浏览或者使用网站以外,显式的提供反馈信息,例如用户对物品的评分,或者对物品的评论。隐式的用户反馈:这类是用户在使用网站是产生的数据,隐式的反应了用户对物品的喜好,例如用户购买了某物品,用户查看了某
- 高斯白噪声中CW,LFM脉冲检测,定量画ROC曲线
瀛台夜雪
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高斯白噪声中CW脉冲检测,matlab定量画ROC曲线?LFM又如何理论背景高斯白噪声:高斯白噪声,幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布白噪声在功率谱上(若以频率为横轴,信号幅度的平方为功率)趋近为常值,即噪声频率丰富,在整个频谱上都有成分,即从低频到高频,低频指的是信号不变或缓慢变化,高频指的是信号突变由傅里叶变换性质可知,时域有限,频域无限;频域有限,时域无限。那么频域无限的信号变换到
- 雷达成像 Matlab 仿真 1 —— LFM信号及其频谱
我有两颗糖
雷达成像matlabmatlab开发语言自动驾驶
1理论基础1.1Chirp信号线性调频(LFM)信号是雷达脉冲压缩常用的信号,也叫chirp信号,其时域表达式为(复数形式):s(t)=rect(tT)×ej2π(fc+K2t2)s(t)=rect(\frac{t}{T})\timese^{j2\pi(f_c+\frac{K}{2}t^2)}s(t)=rect(Tt)×ej2π(fc+2Kt2)其中,fcf_cfc为载频,rect(tT)rect
- 推荐算法——隐语义模型
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LFM(latentfactormodel)通过隐含特征联系用户兴趣和物品。计算用户u对物品i的兴趣:preference(u,i)=rui=pTuqi=∑f=1Fpu,kqi,k其中pu,k度量了用户u的兴趣和隐类k之间的关系,qi,k度量了隐类k和物品I之间的关系。如何计算两个参数?需要训练集,对每个用户u,训练集包含用户u喜欢的和不感兴趣的物品,通过学习这个数据集,得到模型参数。我们知道推荐
- SAP FI 期初针对重复供应商做删除处理
图逗
业务场景:DH工厂拆分项目需要扩展供应商,但是业务人员不小心操作进行了创建处理,导致一个实体供应商存在多个系统编号,且依据供应商创建了多条采购信息记录;现财务要求供应商主数据要删除干净,不允许存在重复数据。因当前处于期初导入环节前,系统还未进行采购订单下单处理,只存在供应商主数据(LFA1/LFB1/LFM1),采购信息记录(EINA/EINE/A017/A018/KONH/KONP).可进行删除
- Orca LLM:模拟 ChatGPT 的推理过程
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chatgpt人工智能深度学习
推荐:使用NSDT场景编辑器快速搭建3D应用场景介绍在大型语言模型(LLM)领域,人们一直在追求在不影响其效率的情况下增强小型模型的功能。传统的方法是使用模仿学习,其中较小的模型从大型基础模型(LFM)生成的输出中学习。然而,这种方法受到一些挑战的损害,包括来自浅层LFM输出的有限模仿信号,小规模的同质训练数据以及缺乏严格的评估。这通常会导致较小的模型模仿LFM的风格,而不是推理过程。论文Orca
- 推荐系统之隐语义模型(LFM)
visiontry
一基本概念LFM(latentfactormodel)隐语义模型,这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型。那这种模型跟ItemCF或UserCF有什么不同呢?这里可以做一个对比:对于UserCF,我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户,之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物品。而ItemCF,我们可以根据目标用户喜欢的物品,寻找和这些物品相似的物品,再推荐给用户。我们还有一种方法,先
- 非负矩阵分解(NMF,Non-negative matrix factorization)
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NMF意图是什么?大数据压缩,少空间对矩阵进行分解,其他矩阵分解存在负值,负值没有意义。NMF条件是什么?矩阵A=WH,A矩阵非负NMF具体怎么分解?1)初始化WH矩阵2)利用最小二乘或KL散度进行优化优化函数如何保证非负?利用最小二乘优化,指定与权重相关的学习率,让其与减法抵消,从而非负NMF推导.jpg和LFM有什么关联和区别?同类级别的矩阵分解方式?NMF(非负矩阵分解),PCA(主成分分析
- LFM信号的分数阶傅里叶变换推导
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学号:20021110368T姓名:郭立博嵌牛导读:LFM信号的分数阶傅里叶变换详细推导过程。嵌牛鼻子:LFM信号的FrFT嵌牛正文:线性调频(LFM)信号的分数阶傅里叶变换(FrFT)推导过程:推导LFM信号的FrFT之前,先推导零中频LFM信号的FrFT,即证明(2)式:推导(2)式:证毕。再由FrFT的性质:推导(1)式:证毕。
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本文首发于我的公众号ADAS之眼,其他平台自动更新引言“由于自动驾驶场景需要,一般ADAS系统对于车载CIS(CMOSImageSensor)传感器的HDR性能以及LFM功能有一定的要求。随着技术的发展,目前市面上的大部分车载相机的动态范围在可以达到≥120dB的同时还支持LFM功能。今天,我们将以Sony大小Pixel的IEEE论文作为切入点,为大家介绍大小像素技术是如何实现的高动态以及LFM功
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矩阵分解的方法也分为很多种:SVD、LFM、BiasSVD和SVD++。TraditionalSVD一般SVD矩阵分解指的是SVD奇异值分解,将矩阵分解成三个相乘矩阵,中间矩阵就是奇异值矩阵。SVD分解的前提是矩阵是稠密的,现实场景中数据都是稀疏的,无法使用SVD,需要均值或者其他方法来填充,会对数据造成一定影响。具体公式如下:Mm×n=Um×k∑k×kKk×nTM_{m×n}=U_{m×k}\s
- 知乎推荐算法工程师面经分享
智能推荐系统
算法编程语言机器学习人工智能java
前言曾三次迈进知乎的大门,面试算法工程师岗位。特整理了一些相关问题供大家研究,并附上了一些大佬的建议供大家参考。面试流程1、自我介绍balabala......2、介绍下协同过滤我大致介绍了下协同过滤的分类,以及每种分类的主要思想以及优缺点。其中提到了LFM,面试官又追问LFM用来解决什么问题,我从降维和回归两个角度来进行解释的。3、介绍下SVD与MF的区别我把SVD++的公式写下来并进行了解释,
- 隐语义模型(LFM)实现电影推荐
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1.推荐系统1.1协同过滤算法1)算法简介协同过滤算法是一种比较常用的推荐算法,它基于对用户历史行为数据进行挖掘发现用户的喜好偏向,并预测用户可能喜好的产品进行推荐。它主要包括两种:基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。具体如下:基于用户的协同过滤(User-basedCF):该算法通过用户的历史数据发现用户对商品或内容的喜欢,并对这些喜好进行度量和打分,然后根据不同用户对相同商品或内容的偏好程
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燚 ' s
python推荐系统机器学习算法大数据
Python推荐系统学习笔记(3)------基于协同过滤的个性化推荐算法实战—隐语义模型一、概念性理解传统的推荐方法UserCF,首先需要找到和他们看了同样书的其他用户,然后给他们推荐那些用户喜欢的其他书。ItemCF,需要给他们推荐和他们已经看的书相似的书。基于隐语义模型通过矩阵分解建立用户和隐类之间的关系,物品和隐类之间的关系,最终得到用户对物品的偏好关系。隐语义模型(LFM):通过矩阵分解
- 线性调频信号公式推导及matlab仿真
陈思朦
线性调频matlab开发语言信号处理
线性调频信号的数学表达式:其中,t是时间变量,单位为秒(s);T为脉冲持续时间(周期);K是线性调频率,单位是Hz/s;角度(单位为弧度)表达式:对时间取微分后的瞬时频率为:信号的带宽是Chrip信号的斜率和时间的乘积:带宽决定了能够达到的分辨率。Matlab代码如下:closeall;clc;clearall;%%%LFM:linearfrequencymodulation%%B=70e6;%带
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
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import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
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equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
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MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
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面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
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接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
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POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
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SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
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mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
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设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
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直接看如下代码:
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/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,