- Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)
亚图跨际
算法交叉知识Python视频图像修复模数转换信号链噪音频谱计算量化周期性视觉刺激高斯噪声的矩形脉冲心率失常检测算法
要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法,用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比,通常以分贝表示。高于1:1(大于0dB)的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- 计算SNR
薛定谔的猫_大雪
人工智能
importcv2importnumpyasnpdefcalculate_snr(image):#读取图像img=cv2.imread(image,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#计算信号功率signal_power=np.mean(img)**2#计算噪声功率noise=img-np.mean(img)noise_power=np.mean(noise**2)#计算信噪比(SNR)s
- 2-85 基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计
'Matlab学习与应用
matlab工程应用matlab人工智能算法一维插值峰值搜索方式二维峰值搜索算法下时变幅度LFM信号参数估计FrFT
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)
- 移动通信系统中的用户调度算法比较
潦草通信狗
大数据信息与通信matlab
一、背景在移动通信系统中,用户调度算法是确保资源公平分配和最大化系统性能的关键技术。本文通过模拟三种不同的用户调度算法——轮询算法(RoundRobin,RR)、最大信噪比算法(MaximumSignal-to-NoiseRatio,MAXSNR)和比例公平算法(ProportionalFair,PF),来比较它们在用户服务次数、吞吐量和系统吞吐量方面的表现。二、算法简介1.轮询算法(RR)轮询算
- (others)计算数据信噪比
ZhangTao_zata
python
☆问题描述对原始数据添加随机噪声,得到了一组新的数据。如何计算新数据的信噪比(dB)?★解决方案信噪比(Signal-to-NoiseRatio,SNR)是描述信号强度相对于背景噪声强度的一个度量,通常以分贝(dB)为单位表示。要计算两组数据(例如,原始数据与添加了噪声的数据)的信噪比,我们可以采用以下步骤:计算原始信号的功率。这通常是通过对原始数据的所有值求平方后求平均得到的。计算噪声的功率。这
- camera常见名词缩写
窝窝蜗牛
CC,colorconversion,色彩转换CC,colorcorrection,色彩矫正CE,chromaenhancement,色度增强SNR,signal-to-noiseratio,信噪比SNR,skinnoisereduce,肤色降噪STD,standarddeviation,标准差OIS,opticalimagestabilization光学稳像PDAF,phasedetection
- 基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(仿真图超多,结果超清晰)
迎风打盹儿
数字通信原理数字信号处理matlab信号处理信息与通信程序人生
基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(包含中间各个环节的时域波形、功率谱、频谱图、星座图和眼图、理论与仿真的误码率曲线)目录前言一、QPSK调制解调过程二、仿真结果Ⅰ、码元信噪比eb/n0=10dB时1、双极性不归零基带信号2、成型滤波(根升余弦滤波)后3、调制后4、加入高斯白噪声后5、乘载波后6、低通滤波后7、匹配滤波后8、星座图和眼图Ⅱ、码元信噪比eb/n0=-10dB时1、星座图2、眼图Ⅲ
- 160基于matlab的负熵和峭度信号的盲分离
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab峭度与负熵对比盲源分离
基于matlab的负熵和峭度信号的盲分离。基于峭度的FastICA算法的收敛速度要快,迭代次数比基于负熵的FastICA算法少四倍以上。SMSE随信噪比增大两种判据下的FastICA算法都逐渐变小,但是基于峭度的算法的SMSE更小,因此基于峭度的FastICA算法性能要优于基于负熵的FastICA算法。程序已调通,可直接运行。160matlab盲源分离峭度与负熵对比(xiaohongshu.com
- Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】
CV误会了我
cnn计算机视觉机器学习
摘要对于隐写分析,许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而,仍然有两个问题需要解决:降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。一些算法需要固定大小的图像作为输入,并且由于未充分利用由各种类型的滤波器获得的噪声残差,因此精度较低。本文针对上述问题,设计了一种基于CNN的改进网络结构。首先,我们使用3×3核代替传统的5×5核,并在预处理层优化卷积核。
- 第十六篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:图像质量评估
传奇开心果编程
Python库OpenCV技术点案例示例短博文python计算机视觉opencv人工智能
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例短博文系列博文目录前言一、图像质量评估方法和相关函数的介绍二、均方误差示例代码三、峰值信噪比示例代码四、结构相似性指数示例代码五、视频质量评估示例代码六、OpenCV均方根误差计算示例代码七、OpenCV多尺度结构相似性指数计算八、OpenCV视频质量评估完整性示例代码九、OpenCV主观评估示例代码十、归纳总结系列短博文
- 现代信号处理——阵列信号处理(空域滤波原理及其算法)
清泉_流响
算法人工智能
一、阵列信号处理简介1、阵列信号处理的研究内容:检测、估计、滤波、成像等。2、阵列信号处理的研究对象:空间传播波携带信号(空域滤波)3、阵列信号处理方法:统计与自适应信号处理技术(如谱估计、最优与自适应、滤波)4、阵列信号处理的目的:①滤波:增强信噪比从而检测出目标;②获取信号特征:信号源数目;③传输方向(定位)及波形;④分辨多个信号源二、定义:传感器(天线)——能感应空间传播信号(电磁波)并且能
- 【茗创科技】婴儿脑电机器学习实用指南
茗创科技
文章来源于微信公众号(茗创科技),欢迎有兴趣的朋友搜索关注。导读脑电图(EEG)已被发展认知神经科学界广泛采用,但机器学习(ML)在该领域的应用滞后于成人EEG研究。由于实验试次少、信噪比低、被试间变异性高和试次间变异性高,因此将ML应用于婴儿数据尤其具有挑战性。此次研究提供了一个将ML应用于婴儿认知状态进行分类的分步教程。描述了广泛应用于EEG分类的大脑属性类型,并介绍了一种基于黎曼几何的方法来
- 155基于matlab 的形态学权重自适应图像去噪
顶呱呱程序
matlab工程应用串并联降噪matlab自适应图像降噪
基于matlab的形态学权重自适应图像去噪;通过串并联的滤波降噪对比图,说明并联降噪的优越性。输出降噪前后图像和不同方法的降噪情况的信噪比。程序已调通,可直接运行。155matlab自适应图像降噪串并联降噪(xiaohongshu.com)
- GPS北斗详解
爱搞研究的阿灿
GPS/BDS人工智能深度学习算法
影响捕获算法的两个因素: 1、捕获的数据长度,对于信噪比比较高的信号,捕获的数据长度取1~2ms即可,对于微弱信号增加数据长度可以提高捕获的信噪比,去4~10ms。 2、多普勒频移搜索的步长。 GPS信号采样频率不能是PRN码速率的整数倍,否则将导致采样与PRN码同步,当使用两组时差小于单位采样时间的采样点采样时总会得到相同的采样数据。数字信号处理过程中得到的PRN码的起始点初始相位的精
- 差错控制(奇偶校验码和CRC循环冗余码)
有难易乎
计算机网络
差错从何而来?概括的说,传输中的差错都是由于噪声引起的。全局性的噪声:1.由于线路本身电气特性所产生的随机噪声(热噪声),是信道固有的,随机存在的。解决办法:提高信噪比来减少或避免干扰。(对传感器下手)局部性的噪声:外界特定的短暂原因所造成的冲击噪声,是产生差错的主要原因。由于通信线路的改善,所以现在因特网的通信采取更加灵活的通信方法:不同的网段会采取不同的通信策略。数据链路层的差错控制数据链路层
- 基于深度学习的SSVEP分类算法简介
Ethan Hunt丶
脑电信号处理人工智能深度学习分类人工智能
基于深度学习的SSVEP分类算法简介1、目标与范畴2、深度学习的算法介绍3、参考文献1、目标与范畴稳态视觉诱发电位(SSVEP)是指当受试者持续注视固定频率的闪光或翻转刺激时,在大脑枕-额叶区域诱发的与刺激频率相关的电生理信号。与P300、运动想像(MI)和其他脑电图信号相比,SSVEP具有更高的信噪比,可以产生更高的ITR,使其成为长期以来最有前途的脑电图范式之一。然而,传统的信号处理算法在解码
- DoubleEnsemble:基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法
tzc_fly
论文阅读笔记金融数据分析人工智能
现代机器学习模型(如深度神经网络和梯度提升决策树)由于其提取复杂非线性模式的优越能力,在金融市场预测中越来越受欢迎。然而,由于金融数据集的信噪比非常低,并且是非平稳的,复杂的模型往往很容易过拟合。此外,随着各种机器学习和数据挖掘工具在量化交易中的应用越来越广泛,许多交易公司已经提取了越来越多的特征(也称为因子factors)。因此,如何自动选择有效特征成为一个迫在眉睫的问题。为了解决这些问题,作者
- 误码率曲线matlab代码,matlab画误码率曲线
柏自立
误码率曲线matlab代码
16QAM理论误码率与实际误码率MATLAB仿真程序_数学_自然科学_专业资料。...BPSK误码率仿真_信息与通信_工程科技_专业资料。1.BPSK信号的调制;2.BPSK信号相干解调;3.不同信噪比环境下BPSK信号误码率计算,并与理论误码率曲线对比。...数字通信系统中信噪比与误码率关系的Matlab模拟_信息与通信_工程科技_专业资料。数字通信系统中信噪比与误码率关系的Matlab模拟第2
- 【Matlab】音频信号分析及FIR滤波处理——凯泽(Kaiser)窗
翻过月亮.
Matlab学习笔记matlab信号处理
一、前言1.1课题内容:利用麦克风采集语音信号(人的声音、或乐器声乐),人为加上环境噪声(窄带)分析上述声音信号的频谱,比较两种情况下的差异根据信号的频谱分布,选取合适的滤波器指标(频率指标、衰减指标),设计对应的FIR滤波器实现数字滤波,将滤波前、后的声音播放,由听觉主观判别滤波效果。并选择、计算合适的客观参数(如:信噪比)评价滤波效果优化参数,取得更好的滤波效果1.2课题要求:滤波部分要详细讨
- 【Matlab】音频信号分析及IIR滤波处理——巴特沃斯(Butterworth)
翻过月亮.
Matlab学习笔记matlab信号处理
一、前言1.1课题内容:利用麦克风采集语音信号(人的声音、或乐器声乐),人为加上环境噪声(窄带)分析上述声音信号的频谱,比较两种情况下的差异根据信号的频谱分布,选取合适的滤波器指标(频率指标、衰减指标),设计对应的IIR滤波器实现数字滤波,将滤波前、后的声音播放,由听觉主观判别滤波效果。并选择、计算合适的客观参数(如:信噪比)评价滤波效果优化参数,取得更好的滤波效果1.2课题要求:滤波部分要详细讨
- 计算机网络复试
my烂笔头
考研计算机网络
第1章概述时延:发送(传输)时延+传播时延链路中每多一个路由器,就增加一个分组的发送时延第2章物理层2.4编码与调制->编码(基带调制)->曼彻斯特编码->带通调制->混合调制->正交振幅调制QAM信道极限容量奈氏准则无噪声最大速度C=2Wlog2V(b/s)香农定理有噪声最大速度C=Wlog2(1+S/N)其中S/N用信噪比=10log10(S/N)反推实际传输速率R=Blog2NB为波特率(码
- 高效减少组织自发荧光,提高信噪比
Neobioscience
减少组织自发荧光自发荧光
在免疫组化检测过程中,许多样本组织会产生可通过各种波长滤光片的组织内源性自发荧光,干扰抗体标记的目的蛋白荧光的观察,甚至导致实验失败。为了解决免疫组化实验中的自发荧光,VectorLabs公司(国内代理商欣博盛生物)专门开发了一款Vector®TrueVIEW™AutofluorescenceQuenchingKit试剂盒,该产品旨在去除组织切片中由于醛固定、红细胞以及胶原蛋白/弹性蛋白结构造成的
- 数字信号处理--几种常见的数字滤波器实现原理
朔漠君
算法数字信号处理滤波器
参考:数字信号处理公式变程序(四)—巴特沃斯滤波器(上)滤波器现代滤波器理论研究的主要内容是从含有噪声的数据记录中估计出信号的某些特征或者信号本身,估计出的信号的信噪比将比原信号的高,将信号和噪声都视为随机信号,利用其统计特征导出一套最佳的估计算法。设计的步骤:给出所需的滤波器的技术指标;设计一个H(z)H_(z)H(z)使其逼近所需的技术指标;实现所设计的H(z)H_(z)H(z),其中步骤2是
- 工业相机与镜头参数及选型
TNTLWT
机器视觉计算机视觉相机
文章目录1、相机成像系统模型1.1视场1.2成像简化模型2、工业相机参数2.1分辨率2.2靶面尺寸2.3像元尺寸2.4帧率/行频2.5像素深度2.6动态范围2.7信噪比2.8曝光时间2.9相机接口3、工业镜头参数3.1焦距3.2光圈3.3景深3.4镜头分辨率3.5工作距离(Workingdistance,WD)3.6视野范围(FieldofView,FOV)3.7光学放大倍数(Magnificat
- MS2358——96KHz、24bit 音频 ADC
Yyq13020869682
杭州瑞盟科技音视频嵌入式硬件
产品简述MS2358是带有采样速率8kHz-96kHz的立体声音频模数转换器,适合于面向消费者的专业音频系统。MS2358通过使用增强型双位Δ-∑技术来实现其高精度的特点。MS2358支持单端的模拟输入,所以不需要外部器件,非常适合用于像DTV,DVR和AV接收器的系统。主要特点线性相位抗混叠数字滤波器单端输入带失调电压消除的数字高通滤波器信噪失真比:85dB动态范围:95dB信噪比:
- 声纳技术24.1.18信号及参数选择
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声纳技术声纳技术
信号的主要工作参数:工作频率,信号时间宽度,信号带宽高频:作用距离降低;易实现窄指向性;抑制噪声频率设计方法:经验公式法和声纳方程计算法时间宽度:时间宽度增大有利于信号检测,提高频率分辨力,但会加大盲区,增强混响干扰,使信道起伏影响加剧,增大设备量带宽:带宽增加将增大处理增益,提高输出信噪比,提高时间分辨力,但会破坏窄带条件,加剧信道的频散效应,使设备复杂。有多方权衡来选择最佳参数
- 数字图像处理知识梳理——4
玫瑰窃贼-sc
图像处理
五、图像编码与压缩:核心在于找图像的冗余概念:对图像数据按照一定的规则进行变换和组合,从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的信息性能评价:客观保真度准则(均方误差和均方信噪比)、主观保真度准则5.1图像信息的冗余:编码冗余、像素冗余、视觉心理冗余、结构冗余、时间冗余图像压缩系统的一般组成:信源编码——>信道编码——>信道——>信道译码——>信源译码信源编码:完成原始数据的编码与压缩映射器(解决像
- PUCCH
国宝级初学者
承载UCI信息,包括CSI,HARQ信息,SR信息所谓长,短PUCCH,是PUCCH所占用的符号数目,为降低PUCCH承载的UCI的码率来保证低信噪比下的成功率,可以将PUCCH的RB数目增加,或者将符号数目增加来增加冗余PUCCH_F0和PUCCH_F2是短格式,PUCCH_F1,PUCCH_F3,PUCCH_F4是长格式,所占的OFDM符号数目会多;PUCCH_F2和PUCCH_F3可以占用多
- 双极性信号、QPSK、4-PAM在AWGN信道下传输的MATLAB仿真
Cc小跟班
matlabQPSK调制解调
分享三个程序:1.双极性信号通过AWGN信道后的误比特率性能仿真程序%基带双极性信号通过AWGN信道clearallclcclosensamp=10;%每个脉冲信号的抽样点数s0=ones(1,nsamp);%基带脉冲信号s1=-s0;nsymbol=500000;%每种信噪比下的发送符号数EbN0=0:10;%信噪比,E/N0msg=randi([0,1],1,nsymbol);%消息数据s00
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方