- YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM
一勺汤
YOLOv11模型改进系列深度学习人工智能YOLOYOLOv11目标检测模块改进
遥感变化检测(RSCD)专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来,卷积神经网络(CNN)在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而,这些方法未能有效地融合双时相特征,也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外,它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互,并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系,从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题,本文通过孪生卷积网络提取不
- LVPECL(Low Voltage Positive Emitter-Coupled Logic)电平详解
美好的事情总会发生
电平标准接口电平嵌入式硬件硬件工程智能硬件
一、LVPECL的定义与核心特性LVPECL(低电压正射极耦合逻辑)是PECL(正射极耦合逻辑)的低电压版本,专为现代低功耗、高集成度系统优化,采用3.3V或2.5V供电。其继承了PECL的高速性能,同时通过降低电压减少功耗,广泛应用于高速通信、时钟分配和高可靠性场景。1.电气特性供电电压:3.3V(主流)、2.5V(部分器件)。电平范围:差分摆幅:约600mV(峰峰值),单端摆幅±300mV。共
- PECL(Positive Emitter-Coupled Logic)电平详解
美好的事情总会发生
电平标准接口电平嵌入式硬件硬件工程智能硬件
一、PECL电平的定义与核心特性PECL(正射极耦合逻辑)是一种基于射极耦合逻辑(ECL)技术的高速差分信号标准,采用正电源供电(如5V或3.3V)。其核心特性包括高速传输、低噪声、强抗干扰能力,专为高频、高可靠性场景设计。1.电气特性供电电压:典型值:VCC=5V、3.3V(部分器件支持更宽范围)。电平范围:差分摆幅:约800mV(峰峰值),单端摆幅±400mV。共模电压:VCC-1.3V(如5
- Android实现动态切换环境配置3.0版本
windfallsheng
Androidandroidjavaapache
文章目录前言先上图启动初始化环境配置环境配置入口环境配置初始化静态URL配置手输URL配置开关配置快捷测试入口环境配置主页面其它总结且看《Android实现动态切换环境配置4.0版本》前言在上一篇幅《Android实现动态切换环境配置2.0版本》我们实现了可以动态切换环境配置的功能,但是一些不同类型的配置参数没有进行区别对待,造成实现逻辑比较耦合,当前3.0版本从页面结构和代码实现上进行了拆分,方
- 【C++设计模式】第二十三篇:观察者模式(Observer)
JuicyActiveGilbert
C++设计模式c++设计模式观察者模式
注意:复现代码时,确保VS2022使用C++17/20标准以支持现代特性。事件驱动的订阅通知机制1.模式定义与用途核心思想观察者模式:定义一种一对多依赖关系,当一个对象(主题)状态改变时,所有依赖它的对象(观察者)自动收到通知并更新。-关键用途:1.解耦发布者与订阅者:主题无需知道观察者的具体实现。2.实时通知:支持动态添加或移除观察者。3.事件驱动架构:适用于GUI事件处理、数据监控、消息队列等
- 计算机视觉算法实战——图像配准(主页有源码)
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介图像配准(ImageRegistration)是计算机视觉中的一个重要研究方向,旨在将两幅或多幅图像在空间上对齐。这些图像可能来自不同的传感器、不同的时间或不同的视角。图像配准在医学影像、遥感、自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。其核心目标是通过几何变换(如平移、旋转
- 【ISP】对于ISP的关键算法补充
白码思
算法计算机视觉
本篇是对于ISP的关键算法进行补充说明,后面我们将开始逐渐深入讨论ISP的pipeline1.非局部均值(NLM,Non-LocalMeans)原理非局部均值(NLM)是一种基于块匹配(PatchMatching)的去噪算法,它利用了图像的自相似性(Self-Similarity)来进行降噪。核心思想是:一幅图像中的某个像素,其最佳去噪值可能不是简单地来自邻域均值,而是来自整幅图像中与它相似的区域
- 基于粒子群算法的配电网重构:以IEEE33节点电网为例的潮流计算程序
mzyEPTzp
算法重构
基于粒子群算法的配电网重构基于IEEE33节点电网,以网损和电压偏差最小为目标,考虑系统的潮流约束,采用粒子群算法求解优化模型,得到确保放射型网架的配电网重构方案。这个程序主要是一个潮流计算程序,用于解决电力系统中的潮流问题。潮流计算是电力系统分析中的基本问题之一,它用于确定电力系统中各个节点的电压幅值和相位,以及各个支路的功率流动情况。该程序的主要思路是通过迭代的方式,不断修正节点的电压值,直到
- UVa10572 Black & White
惆怅客123
UVa部分题目解题报告动态规划插头dp染色模型轮廓线动态规划最小表示法
UVa10572Black&White题目链接题意输入格式输出格式分析AC代码题目链接 UVa10572Black&White题意 在一个m行n列的网格中已经有一些格子涂上了黑色或者白色。你的任务是把其他格子也涂上黑色或者白色,使得任意2×2子网格不会全黑或者全白,且所有黑格四连通,所有白格也四连通。输出方案总数和其中一组方案。 比如,在下图所示的4幅图中,第一幅中黑格不连通,第三幅中存在2
- CV:傅里叶变换
壹十壹
CV人工智能计算机视觉python
图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换,我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加,这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。主要概念频域表示幅值谱(MagnitudeSpectrum):反映了各个频率成分的能量或强度。低频部分一般对应图像中的整体轮廓和大致结构,高频部分则反映图像的边缘、细节和噪声。相位谱(PhaseSpectrum):包含了图像的空间位置信息
- AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
綦枫Maple
AI+软件测试人工智能自动化运维
引言:软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅
- 自然之美:探索湖光山色的秘密!
大脸猫的猫脸大
微信新浪微博facebook微信公众平台twitter经验分享笔记
沿着河流前行,我来到了一处峡谷。这里的山势险峻,危峰兀立,给人一种强烈的视觉冲击。峡谷中的水流更加湍急,波浪拍打着岩石,溅起一朵朵白色的浪花。站在峡谷边缘,我能感受到一种无形的力量,它来自大自然的鬼斧神工,也来自内心深处对美好的向往。继续前行,一片波澜壮阔的湖泊映入眼帘。湖水宽广无垠,天边的云彩倒映其中,形成了一幅动人的画面。湖边,柳绿花艳,莺歌燕舞,一派生机勃勃的景象。微风吹过,带来了阵阵花香和
- Arcgis投影坐标系转为地理坐标系
翘楚、
arcgis
起因是看到一幅地图,框框里有个“15”,但不知道什么意思,再加上初始坐标是“XY”格式的,因此记录一下坐标转换过程中遇到的问题。问题解答“15”意为按6°分带,处于第15带。因此这幅图使用2000的投影坐标系(CGCS2000_GK_Zone_15)。再将其转为2000的地理坐标系,属性表–计算几何–十进制度,就可以得到经纬度。此时“显示XY数据”–坐标系选择WGS84,即可显示数据。用到的博文:
- OpenCV基础:用Python生成一幅黑白图像
superdont
计算机视觉入门python开发语言opencv人工智能计算机视觉矩阵
OpenCV的基础是处理图像,而图像的基础是矩阵。因此,如何使用好矩阵时非常关键的。下面我们通过一个具体的实例来展示如何通过Python和OpenCV对矩阵进行操作,从而更好地实现对图像的处理。具体要求:使用Python:生成一幅左黑右白的灰度图像,图像大小为16×16像素。借助OpenCV库。输出数值,并显示图像。Python代码下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵,修改特征
- 关于无感方波启动预定位阶段
蓑衣客VS索尼克
个人总结经验分享单片机学习
一、预定位的核心目标与原理消除启动不确定性无位置传感器下,转子初始位置未知,直接换相可能导致反转或失步。预定位通过施加固定方向磁场,强制转子对齐至预定角度(通常0°或60°电角度),建立初始位置基准。电磁转矩平衡原理短时施加定子电流矢量,利用磁阻转矩与永磁转矩的相互作用,使转子克服静摩擦阻力,稳定至低磁阻位置。典型电流施加时间为50-200ms,电流幅值需根据电机负载惯量调整。二、经典预定位方法及
- 双目立体视觉(6.1)测距
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双目立体视觉计算机视觉人工智能opencv
在计算机视觉领域,双目相机测距是一项关键技术,它通过模拟人类双眼的视觉机制,利用两个相机从不同角度拍摄同一场景,进而计算出物体的深度信息。一、双目测距的基本原理1.1视差图(DisparityMap)视差图是一种存储了单视图所有像素的视差值的二维图像。视差值是同一物体在左右两幅图像中的列坐标差,即通过比较左右两幅图像的对应像素差异来计算物体的深度信息。视差图是以图像对中任一幅图像为基准生成的,其大
- MATLAB 控制系统设计与仿真 - 22
东雁西飞
MATLAB控制系统设计与仿真matlab开发语言机器人自动控制AI算法
稳定裕度幅值裕度&相角裕度幅值裕度-GainMargin当相角为-180°时,使开环增益为1的增益量,为幅值裕度GM。GM=0-20log|GH|=20log1-20log|GH|=20log|1/GH|=-20log|GH|相角裕度-PhaseMargin当开环增益为1时,开环相角与180°的和,为相角裕度PM。其几何图示如下图所示。MATLAB提供了margin函数来计算幅值裕度GM和相角裕度
- 顶点着色器和片段着色器
无敌最俊朗@
UnityShader着色器
在Unity渲染中,**顶点着色器(VertexShader)和片段着色器(FragmentShader)**是图形渲染管线中的两个核心阶段。我们可以通过一个比喻来理解它们的分工:想象你要画一幅由三角形组成的3D模型,顶点着色器负责确定每个三角形的“顶点位置”,而片段着色器负责给每个像素“填色”。1.顶点着色器(VertexShader)——定位形状作用:顶点着色器是渲染管线的第一步,它处理模型的
- 算法训练(leetcode)第二十三天 | 455. 分发饼干、*376. 摆动序列、53. 最大子数组和
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刷题日记算法leetcodec++
刷题记录455.分发饼干*376.摆动序列53.最大子数组和455.分发饼干leetcode题目地址贪心,两个数组排序,从前向后或从后向前均可,二者需保持同序,使用两个指针分别指向两个数组,当胃口满足时两个指针同时后移并计数,若不满足则饼干指针后移寻找合适的饼干。由于使用了两次快排,所以时间复杂度为O(nlogn)。时间复杂度:O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)空间复杂度:O(1)O
- 读取图片并显示每个像素处的RGB值
vincent-xia
C++GDI像素RGB
不记得在网上什么地方见到的demo了,感觉会有时候会用到。就是读取一幅图片每个像素处的RGB三个通道的值。代码如下,代码很简单,就不解释了,主要是那个gdi中的函数用的少:#include#include#include#include#include#pragmacomment(lib,"gdiplus.lib")usingnamespacestd;usingnamespaceGdiplus;i
- 【西瓜书《机器学习》七八九章内容通俗理解】
游戏乐趣
人工智能机器学习人工智能
第七章:贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念:贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说,就是根据已知的一些条件,去计算每个类别出现的概率,然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。就好比你在猜一个盒子里装的是红球还是蓝球,你可以根据之前从这个盒子里摸球的一些经验(比如摸出红球的次数多),来判断这次盒子里更有可能是红球还是蓝球。例子:假如你要判断一幅图片是猫还是狗。你知道在所有的图片数据里
- HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的跨设备协同绘图应用开发
前端
引言在HarmonyNext生态系统中,跨设备协同能力是其核心特性之一,它允许多个设备在同一任务中无缝协作。本文将详细介绍如何使用ArkTS语言开发一个跨设备协同绘图应用,通过实战案例深入讲解其实现原理和代码编写过程。该应用允许多个用户在不同设备上同时绘制同一幅画,并实时同步绘图内容。系统设计概述需求分析我们的目标是开发一个跨设备协同绘图应用,具备以下功能:绘图功能:用户可以在设备上绘制图形,并实
- 软考系统架构设计师 - 第 15 章 架构师的管理实践
甘蓝聊Java
【完】软考-系统架构设计师(已通过)软考软考系统架构设计师系统架构师
已阅第15小时和教程。涉及单选题。在实践过程中,软件架构的主要障碍往往在于组织方面而非技术。15.1VRAPS组织管理原则1.VRAPS组织管理原则VARPS是为实践软件架构的组织管理原则提出的,包括构想、节奏、预见、协作和简化5个向相关联的原则。构想原则:说明了如何向架构的受益人描述一幅一致的、有约束力和灵活的未来图景节奏原则:刻画了一种在整个组织范围内的协调程度,即定期地根据可预测的速度、内容
- 社区O2O系统app功能需求架构分析
v.15889726201
java大数据人工智能
社区O2O系统绝非仅仅是简单地把线上资源与线下服务进行拼接的普通服务平台,它已然蜕变成为一个高度融合多元元素,集社交互动、智能科技深度应用以及凸显本地化特色服务于一身的综合性、多功能生态系统。在这个充满活力与创新的生态体系之中,每一个功能模块都相互交织、协同运作,共同为社区居民勾勒出一幅便捷、丰富且极具人文关怀的生活画卷。以下便是对社区O2O系统核心功能的详尽解析:一、系统简述社区O2O系统旨在深
- 机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型
视觉人机器视觉
杂说数码相机计算机视觉人工智能
在机器视觉系统中,线阵相机的分时频闪技术通过单次扫描切换不同光源或亮度,实现在一幅图像中捕捉多角度光照效果,从而提升缺陷检测效率并降低成本。以下是分时频闪线阵相机的选型要点及关键考量因素:一、分时频闪技术的核心需求多光源同步控制分时频闪需相机支持多路光源独立控制,每行图像采集时切换光源类型(如明场、暗场、侧光等)或亮度。例如:苏州大视通智能科技CL-L8KM-R1-100KT相机提供8路光源控制信
- 音频进阶学习十六——LTI系统的差分方程与频域分析一(频率响应)
山河君
#语音信号处理学习信号处理音视频
文章目录前言一、差分方程的有理式1.差分方程的有理分式2.因果系统和ROC3.稳定性与ROC二、频率响应1.定义2.幅频响应3.相频响应4.群延迟总结前言本篇文章会先复习Z变换的有理分式,这是之前文章中提过的内容,这里会将差分方程和有理分式进行结合来看。主要是通过有理分式进行对于冲激响应的表达,以及根据导函数对于频率响应的介绍。本文会对Z变换的频率响应中的幅频响应、相频响应以及群延迟的表达式进行推
- ASFF算法
神笔馬良
Python入门知识深度学习人工智能
1.特征金字塔的缺点:对于单发检测器,在不同尺度上的不一致。2.采用启发式引导的特征选择:大实例通常与上层特征映射相关联,小实例与下层特征映射相关联。3.解决的问题:如果一幅图像同时包含大小目标,则不同层次特征之间的冲突往往占据特征金字塔的主要部分。这种不一致性干扰了训练过程中的梯度计算,降低了特征金字塔的有效性。4.这个问题存在的原因:当一个对象在某一层特征图中被赋值并被视为正值时,其他层特征图
- Sobel边缘检测算法:图像处理的关键技术
Fkvision
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Sobel算子是图像处理中用于边缘检测的经典方法,通过计算图像的梯度强度和方向来识别边界。本文详细介绍了Sobel算子的设计原理和实现步骤,包括图像的灰度转换、梯度计算、幅值和方向的确定,以及阈值处理和边缘细化。Sobel算子通过卷积操作实现对水平和垂直方向的边缘检测,被广泛应用于各种图像处理场景。文章还将涉及如何使用编程语言和库来实现Sobel边缘检测算法,
- simpleITK - Registration - SimpleITKv4配准 配准改进
努力减肥的小胖子5
图像配准simpleITKregistration
文章目录通过配准改进配准:手动定位自动定位半自动定位加载数据手动地标定位配准(手动地标定位)家庭作业:半自动地标定位配准(半自动地标定位)回答以下问题:通过配准改进配准:此笔记故意缺少代码,这是使用SimpleITK的家庭作业作业的示例。医学图像中解剖地标或基准标记的定位是一项常见任务,既用于初始化两幅图像之间基于强度的配准,也用于计算机辅助干预中图像空间和物理空间之间的配准。在此笔记本中,我们的
- HTML超链接 表格 列表 表单
s_kzn
htmlhtml5
目录一、HTML超链接1.外部链接2.内部链接3.空链接#4.下载链接5.网页元素的链接6.锚点链接二、表格1.表格标签的属性2.合并单元格三、列表1.无序列表2.有序列表3.自定义列表四、表单1.表单标签2.用户注册表单实例一、HTML超链接超链接可以是一个字,一个词,或者一组词,也可以是一幅图像,可以点击这些内容来跳转到新的文档或者当前文档中的某个部分。超链接标签:一个链接到另一个链接【Anc
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR