数字信号实验2：卷积与DFT运算

基于MATLAB的资源优化与工期固定-资源均衡分析方法研究【附代码】拉勾科研工作室 matlab 开发语言
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴！（1）资源均衡优化相关理论与问题分类在现代工程项目中，资源的合理分配和使用是确保项目按时完成、成本可控的关键因素。资源均衡优化作为项目管理中的核心环节，旨在通过调整资源的使用方案，使资源消耗在整个工期内尽可能平稳，避免
医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】拉勾科研工作室计算机视觉图像处理人工智能
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴！（1）层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题，本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像，并在多尺度下分层计算模糊隶属度
生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN）盼小辉丶生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）不想秃头的程序神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍：一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征，并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括：卷积层（
ResNet（Residual Network）不想秃头的程序神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
《现代通信原理与技术》模拟调制与解调—FM 调制实验报告不想秃头的程序人工智能 matlab 信息与通信信号处理
摘要本实验旨在通过MATLAB软件进行模拟调制与解调的实践，加深对频率调制（FrequencyModulation,FM）原理的理解，并掌握FM调制与解调的实现方法。关键词：MATLAB引言在现代通信系统中，调制技术是实现信息传输的核心方法之一。频率调制（FrequencyModulation,FM）作为一种重要的模拟调制方式，通过改变载波信号的频率来传递信息，广泛应用于广播、电视、无线通信等领域
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级智驱力人工智能算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中，传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备，存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度，阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用，构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
PyWavelets shangjg3 PyTorch pytorch 人工智能 python
PyWavelets（pywt）是Python中用于小波变换的核心库，提供了丰富的信号处理和图像处理功能。以下是其核心功能的详细介绍：1.小波变换基础（1）离散小波变换（DWT）将信号分解为近似系数（Approximation）和细节系数（Detail）。importpywtimportnumpyasnp#示例信号signal=np.array([1
go关闭linux进程,Golang信号处理和优雅退出守护进程凯然 go关闭linux进程
Golang中的信号处理信号类型个平台的信号定义或许有些不同。下面列出了POSIX中定义的信号。Linux使用34-64信号用作实时系统中。命令mansignal提供了官方的信号介绍。在POSIX.1-1990标准中定义的信号列表信号值动作说明SIGHUP1Term终端控制进程结束(终端连接断开)SIGINT2Term用户发送INTR字符(Ctrl+C)触发SIGQUIT3Core用户发送QUIT
MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（含模型描述及示例代码） nantangyuxi MATLAB 含模型描述及示例代码算法 matlab 神经网络大数据人工智能深度学习机器学习
目录MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...5<
【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾城主_全栈开发机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习＆图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类 Chef_Chen 学习计算机视觉分类
从宏观来看，卷积网络可以看做是由一个个不同的神经网络组件组合而成，就像积木一样通过不同类型的组件搭建形成，其中线性分类器是一个很重要的组件，在很多卷积网络中都有用到，所以了解清楚它的工作原理对我们后续的学习会有很大的帮助。线性分类器是参数模型中最简单，最基础的例子，下面我们用输入图片输出图片分类的模型的例子来更进一步地了解它。首先，我们输入一张图片到模型中，输入后我们就会得到f(x,W)，x指的是
信号处理算法：快速傅里叶变换(FFT)_（2）.FFT算法的原理与实现 kkchenkx 信号处理技术仿真模拟信号处理算法
FFT算法的原理与实现1.引言快速傅里叶变换（FastFourierTransform,FFT）是一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换（DiscreteFourierTransform,DFT）及其逆变换。DFT在信号处理、图像处理、通信工程等领域中有着广泛的应用，但其计算复杂度为O(N2)O(N^2)O(
快速傅里叶变换(FFT)是什么？ Yashar Qian 信号处理快速傅里叶变换
快速傅里叶变换(FFT)是什么？快速傅里叶变换（FFT）本质上是一种极其高效的算法，用来计算**离散傅里叶变换（DFT）**及其逆变换。它是数字信号处理、科学计算和工程应用中最重要的算法之一。要理解FFT，先理解它要解决的问题：离散傅里叶变换（DFT）是什么？DFT全称：**DiscreteFourierTransform（离散傅里叶变换）想象你有一段数字化的信号（比如一段音频采样、图像像素数据、
c语言opencv所用库函数,Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略... weixin_39729272 c语言opencv所用库函数
##关于OpenCV简介##OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留
学习笔记丨信号处理新趋势：量子计算将如何颠覆传统DSP？棱镜研途量子计算信号处理学习人工智能单片机网络安全密码学
在算力需求爆炸式增长的今天，传统数字信号处理（DSP）芯片正面临物理极限的严峻挑战。当经典计算机架构在摩尔定律的黄昏中挣扎时，量子计算正以颠覆性姿态崛起，准备重新定义信号处理的未来图景。目录传统DSP的瓶颈：经典架构的物理极限量子新突破：从理论优越到实用跨越量子DSP的颠覆性优势：算法与架构的双重变革应用场景：从芯片校准到生命科学技术挑战与产业化路径未来已来：量子重塑信号处理传统DSP的瓶颈：经典
Python编程：ISP中降噪（Noise Reduction）倔强老吕 python 接口隔离原则计算机视觉
降噪（NoiseReduction）是相机ISP（图像信号处理器）中的关键步骤，旨在消除或减弱图像中的噪声，同时尽可能保留细节。噪声可能来源于传感器（如暗电流噪声、读出噪声）、信号放大（增益噪声）或环境光线不足（光子散粒噪声）。噪声产生的原因(1)传感器噪声（SensorNoise）噪声主要来源于图像传感器的物理特性，包括：①光子噪声（PhotonNoise/ShotNoise）原因：光子到达传感
数学实验matlab课后习题,数学实验练习题(MATLAB) 沈洲行数学实验matlab课后习题
注意:在下面的题目中m为你的学号的后3位(1-9班)或4位(10班以上).第一次练习题1.求解下列各题：1)30sinlimxmxmxx->-2)(4)cos,1000.0=xmxyey求3)21/20mxedx?(求近似值，可以先用inline定义被积函数，然后用quad命令)4)4224xdxmx+?50x=展开(最高次幂为8).2.对矩阵21102041Am-???=??-??，分别求逆矩阵
深入Python：实现FFT与DFT weixin_42668301
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：快速傅里叶变换（FFT）和离散傅里叶变换（DFT）是处理时域信号转换到频域的数字信号处理核心工具。本课程深入介绍FFT与DFT的原理及Python实现，涵盖从基本概念到使用numpy库进行信号处理的实战应用。学生将学习如何使用Python中的numpy库来执行DFT，掌握通过Cooley-Tukey算法实现的FFT来高效处理大型数据集。通过实际案例，理解如何分
基于小波变换的数字信号调制识别 yong9990 matlab
基于小波变换的数字信号调制识别，通过matlab实现am_ofdm_classification.m,2926dvbt_table_gen.m,16437guard_interval.m,8441pilot_imag.m,9196pilot_real.m,9308randomization.m,9204sc_ofdm_wavelet.m,3439source.m,8486test_sc1.m,34
MATLAB安装过程中源文件服务器不可达的核心问题与解决方案百态老人 matlab 服务器 php
一、核心问题分析在MATLAB网络安装过程中，源文件服务器不可达可能由以下因素导致：网络连接问题网络不稳定或完全中断，导致安装程序无法访问MathWorks服务器。本地网络配置（如DNS解析错误、代理设置不当）影响连接。防火墙/安全软件拦截操作系统防火墙或第三方防病毒软件（如Symantec、McAfee）可能阻止MATLAB访问必要端口。某些安全软件将安装程序误判为威胁，直接中断连接。VPN或代
探索 SSD FW 顶层架构：开发难题与应对策略 Richard_Lynn SSD SSD FW顶层架构要素
探索SSDFW顶层架构：开发难题与应对策略在SSD开发的复杂版图中，FW（固件）顶层架构是核心支撑，决定着SSD的性能、稳定性与兼容性。但开发过程中，各类难题如荆棘丛生，今天就结合架构元素与实际挑战，聊聊SSDFW开发那些事儿。一、FW顶层架构关键元素解析（一）FSP：闪存信号处理的“精准操盘手”FSP承担读恢复、最优读电压表管理重任。SSD运行中，NAND闪存因磨损、温度变化，数据读取易出错。F
OpenCV边缘填充方式详解慕婉0307 opencv基础 opencv 计算机视觉人工智能
一、边缘填充概述在图像处理中，边缘填充（BorderPadding）是一项基础而重要的技术，特别是在进行卷积操作（如滤波、边缘检测等）时，处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域，因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括：图像滤波（如高斯滤波、中值滤波等）卷积神经网络（CNN）中的卷积层形态学操作（如膨胀、腐蚀）图像特征提取二、OpenCV中
Day41 Python打卡训练营
知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)importtorchimporttorc
【教程4＞第7章＞第23节】基于FPGA的RS(204,188)译码verilog实现7——欧几里得迭代算法模块 fpga和matlab #第7章·通信—信道编译码 fpga开发 RS译码欧几里得迭代教程4
目录1.软件版本2.RS译码器逆元欧几里得算法模块原理分析3.RS译码器逆元欧几里得算法模块的verilog实现3.1RS译码器逆元欧几里得算法模块verilog程序3.2程序解析欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程3:simulink入门60例》
高通 Camera 架构全景图：Sensor–ISP–DPU–GPU 数据流向解析观熵影像技术全景图谱：架构调优与实战架构接口隔离原则影像 Camera
高通Camera架构全景图：Sensor–ISP–DPU–GPU数据流向解析关键词高通Snapdragon、Camera架构、ISP模块、DPU、GPU、数据路径、硬件加速、图像处理流程摘要本文将深入解析高通Snapdragon平台下Camera系统的全链路数据流向，从Sensor输入到ISP图像信号处理、再到DPU显示输出与GPU并行处理的完整通路。通过结合MSM系列SoC的实际驱动架构与硬件模
深度学习在人脸识别中的应用及Python实现 loop_syntax648 机器学习-深度学习
人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法，近年来深度学习在人脸识别领域取得了显著的进展。深度学习模型能够学习和提取人脸图像中的高级特征，从而实现准确的人脸识别。本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用，并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
一套基于粒子群优化（PSO）算法的天线波束扫描MATLAB实现方案 pk_xz123456 MATLAB 深度学习算法算法 matlab 人工智能制造开发语言分类
以下是一套基于粒子群优化（PSO）算法的天线波束扫描MATLAB实现方案，包含完整代码、数学原理和详细注释。该方案针对均匀线性阵列（ULA）的波束方向图优化，通过调整阵元相位实现主瓣指向目标方向并抑制旁瓣。%%天线波束扫描的PSO算法实现%作者：DeepSeek%创建日期：2025-06-21%功能：使用PSO优化均匀线性阵列的相位分布，实现波束扫描和旁瓣抑制clc;clear;closeall;
【Pytorch学习笔记】模型模块09——VGG详解越轨 Pytorch学习笔记 pytorch 学习笔记深度学习人工智能 python
一、VGG核心设计原理小卷积核堆叠用多层3×3卷积替代大卷积核（如5×5/7×7）数学原理：2层3×3卷积感受野等效于5×5：RFout=(RFin−1)×stride+KRF_{out}=(RF_{in}-1)\timesstride+KRFout=(RFin−1)×stride+K参数量对比：3层3×3卷积（3×(32C2)=27C23×(3^2C^2)=27C^23×(32C2)=27C2）
MATLAB中的size函数不知更鸟 matlab
**MATLAB中的size函数用于获取矩阵或数组的维度信息，包括行数和列数**。以下是对size函数的详细解析：1.**基本用法**：当仅有一个输出参数时，`s=size(A)`会返回一个行向量，其中第一个元素是矩阵的行数，第二个元素是矩阵的列数Θic-1ΘΘic-2ΘΘic-3Θ。例如，对于二维矩阵`A`，`size(A)`返回的是`[m,n]`，表示`A`是一个`m`行`n`列的矩阵。2.*
LeetCode[Math] - #66 Plus One Cwind java LeetCode 题解 Algorithm Math
原题链接：#66 Plus One 要求：给定一个用数字数组表示的非负整数，如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等，给这个数加上1。注意： 1. 数字的较高位存在数组的头上，即num1表示数字1239 2. 每一位（数组中的每个元素）的取值范围为0~9 难度：简单分析：题目比较简单，只须从数组
JQuery中$.ajax()方法参数详解 AILIKES JavaScript jsonp jquery Ajax json
url: 要求为String类型的参数，（默认为当前页地址）发送请求的地址。 type: 要求为String类型的参数，请求方式（post或get）默认为get。注意其他http请求方法，例如put和 delete也可以使用，但仅部分浏览器支持。 timeout: 要求为Number类型的参数，设置请求超时时间（毫秒）。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM Kai_Ge JVisualVM JConsole Webphere
JConsole是JDK里自带的一个工具，可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作，将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。　　使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题，需要进行相关的配置。　　首先我们看WAS服务器端的配置. 　　1、登录was控制台https://10.4.119.18
自定义annotation 120153216 annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法一、什么是注释说起注释，得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说，元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样，每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据，也就是说注释是描述java源
CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源 2002wmj centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL 357029540 SQL Server
--缺失的索引 SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement , last_user_seek ,
Spring3 MVC 笔记（二） —json+rest优化 7454103 Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息！其实也是一些个人的学习笔记呵呵！
替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^ adminjun java “\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘... 在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分，可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常 public class Main { /*
POJ 1035 Spell checker(哈希表) aijuans 暴力求解--哈希表
/* 题意：输入字典，然后输入单词，判断字典中是否出现过该单词，或者是否进行删除、添加、替换操作，如果是，则输出对应的字典中的单词要求按照输入时候的排名输出题解：建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名，一个进行最后输出的判重 */ #include <iostream> //#define using namespace std; const int HASH =
通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值 ayaoxinchao JavaScript array prototype
用原型函数（prototype）可以定义一些很方便的自定义函数，实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。实现代码如下： <script type="text/javascript"> Array.prototype.unique = function() { var a = {}; var le
UIWebView实现https双向认证请求 bewithme UIWebView https Objective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求中有讲述，不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求，网上有些文章中有涉及到此内容，但都只言片语，没有讲完全，更没有完整的代码，让人困扰不已。但是此知
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
3.事务处理 Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行，而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时，这个连接会进入一个事务上下文，该连接后续的命令不会立即执行，而是先放到一个队列中，当执行exec命令时，redis会顺序的执行队列中
各数据库分页sql备忘 bingyingao oracle sql 分页
ORACLE 下面这个效率很低 SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20; 下面这个效率很高 SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
【Scala七】Scala核心一：函数 bit1129 scala
1. 如果函数体只有一行代码，则可以不用写{},比如 def print(x: Int) = println(x) 一行上的多条语句用分号隔开，则只有第一句属于方法体，例如 def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC" 上面的代码报错，因为，printWithValue的方法
了解GHC的factorial编译过程 bookjovi haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的，一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler，如lazy特性，static typed，类型推导等。关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好，这里，文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现，里面提到了green thread，如果熟悉Go语言的话就会发现，ghc的concurrent实现和Go有点类
Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap BrokenDreams LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap，了解了其内部由散列表实现，每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢？双向链表的实现会具备什么特性呢？来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory bylijinnan abstract
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * Abstract Factory Pattern * 抽象工厂模式的目的是： * 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口，方便地切换“产品簇” * 这些接口是相关或者相依赖的
压暗面部高光 cherishLC PS
方法一、压暗高光&重新着色当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。下面讲一下我今天处理高光区域的心得：皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。处理思路为在保持高光区域纹理的情况下，对高光区域着色。具体步骤为：降低高光区域的整体的亮度，再进行着色。如果想简化步骤，可以只进行着色（参看下面的步骤1
Java VisualVM监控远程JVM crabdave visualvm
Java VisualVM监控远程JVM JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具. 这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置: 1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
Saiku去掉登录模块 daizj saiku 登录 olap BI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml <security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" /> <security:intercept-url pattern=&qu
浅析 Flex中的Focus dsjt html Flex Flash
关键字：focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent 焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件原因：只有获得焦点的组件（确切说是InteractiveObject）才能监听到键盘事件的目标阶段；键盘事件（flash.events.KeyboardEvent）参与冒泡阶段，所以焦点组件的父项（以及它爸
Yii全局函数使用 dcj3sjt126com yii
由于YII致力于完美的整合第三方库，它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如，Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数，使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址) 我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后，在入口脚本index.php的，我们包括在
设计模式之单例模式二（解决无序写入的问题） come_for_dream 单例模式 volatile 乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题，但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out Of Order Execute）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组，保证该
程序员从初级到高级的蜕变 gcq511120594 框架工作 PHP android html5
软件开发是一个奇怪的行业，市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题，而且随着时间的流逝，愈演愈烈。我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题，当然这些方法常常不管用，于是，唯一能做的就是不断地尝试，逐个看看是否奏效”。现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
Reverse Linked List hcx2013 list
Reverse a singly linked list. /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode next; * ListNode(int x) { val = x; } * } */ p
Spring4.1新特性——数据库集成测试 jinnianshilongnian spring 4.1
目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo) liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。（jquery + c# ashx） 2.C#位图处理 System.Drawing。 3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
Java list三种遍历方法性能比较 pda158 java
从c/c++语言转向java开发，学习java语言list遍历的三种方法，顺便测试各种遍历方法的性能，测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录，然后遍历ArrayList，发现了一个奇怪的现象，测试代码例如以下： package com.hisense.tiger.list; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator;
300个涵盖IT各方面的免费资源（上）——商业与市场篇 shoothao seo 商业与市场 IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成 HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。 Bootswatch:免费的Bootstrap主题。 Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。 Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。 Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
localStorage、sessionStorage uule localStorage
W3School 例子 HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法： localStorage - 没有时间限制的数据存储 sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储之前，这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储，因为它们由每个对服务器的请求来传递，这使得 cookie 速度很慢而且效率也不

数字信号实验2：卷积与DFT运算

数字信号实验2：卷积与DFT运算

你可能感兴趣的:(#,MATLAB,#,信号处理,matlab,卷积,信号处理)