- 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
- STM32 如何生成随机数
千千道
STM32stm32单片机物联网
目录一、引言二、STM32随机数发生器概述三、工作原理1.噪声源2.线性反馈移位寄存器（LFSR）3.数据寄存器（RNG_DR）4.监控和检测电路：5.控制和状态寄存器6.生成流程四、使用方法1.使能随机数发生器2.读取随机数3.错误处理五、注意事项1.随机数的质量2.安全性3.性能考虑六、总结一、引言在嵌入式系统开发中，随机数的生成常常是一个重要的需求。无论是用于加密、模拟、游戏还是其他需要不确
- 语音识别技术有哪些应用场景？
不想秃头的程序
语音识别人工智能
语音识别技术，作为人工智能领域的重要分支，已经深入到我们日常生活的方方面面。以下是一些常见的应用场景：智能助理智能助理如Siri、GoogleAssistant以及Alexa等，都基于语音识别技术来实现用户交互。用户可以通过语音命令来拨打电话、查询信息、设置提醒等。这些助理软件能够理解多种语言和方言，并能够在复杂的环境噪声中准确识别用户的指令。智能家居在智能家居领域，语音识别被用于控制各种智能设备
- 【无线通信】误差矢量幅度（EVM）
守月满空山雪照窗
无线通信无线通信
误差矢量幅度(ErrorVectorMagnitude,EVM)是一种用来评估数字通信系统中调制质量的重要指标。EVM衡量的是理想信号与实际接收信号之间的差异，通常用来评估调制质量、信号完整性和接收机性能。EVM的定义在一个数字通信系统中，理想情况下接收到的信号应该精确地落在特定的理想星座点上（比如QAM或PSK星座图）。然而，由于各种现实因素，如噪声、失真、非线性效应和相位误差，接收到的信号可能
- 平滑法时间序列模型原理及Python实践
AI智博信息
数据分析与挖掘python人工智能
平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理，以消除或减弱数据中的随机波动和噪声，从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化，进而对未来数据进行预测。以下是平滑法时间序列模型的详细原理：一、基本原理平滑法时间序列模型基于对历史数据的平滑处理，通过对数据的平均或加权平均，去除数据中的随机波动，使得时间序列数据更加平滑，便于分析和预测。这种方法能够帮助我们更好地理解数据的长期趋势
- 爱旅行，趁现在
斑马莉莉安
旅行，总是令人期待，因为它让人联想到的是远离早已十分熟悉的环境和那繁重的学习和工作，是对已知的斩断，更是对未知的拥抱，未知总是让人向往。都说人生在世，身体和灵魂至少有一个在路上。我们热爱旅行，因为在旅途中我们可以接触到更多新鲜的人，陌生的环境，体验到之前无法体验到的事，往往正是这份空间的隔离使我们远离了原有生活的“噪声”，使我们重新成为一个鲜活的人。旅途中我们所看见的一切经历的一切都是新鲜的，有趣
- Gyro陀螺仪 ＞ MPU 6000 vs ICM 20689
ABEL in China
DIY之旅单片机嵌入式硬件
目录参考MPU6000和ICM20689对比陀螺仪的选择：采样率与噪声参考Gyro-MPU6000vsICM20689|IntoFPVForumFPVDroneFlightControllerExplained-OscarLiangMPU6000和ICM20689对比两个飞行控制器陀螺仪。分别属于T-Motor和iFlight。T-Motor使用MPU6000陀螺仪，而iFlight使用2xICM
- 数字图像处理（一系列对图像进行处理、分析和改进的技术）
编程日记✧
智能医疗计算机视觉图像处理人工智能
数字图像处理是指对图像进行一系列的数学和算法处理，以增强、分析或理解图像的内容。这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。常见方法有：均值滤波：将像素邻域内的像素值取平均值，从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。高斯滤波：使用高斯函数为权重对像素进行加权平均，可以更好地平滑
- opencv 梯度幅值_基于OpenCV的图像梯度与边缘检测！
莫仝汉
opencv梯度幅值
严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。所以对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；对于图像中较平滑的部分，其灰度值变化较小，梯度值也较小。为了检测边缘，我们需要检测图像中的不连续性，可以使用图像梯度来检测不连续性。但是，图像梯度也会受到噪声的影响，因此建议
- 基于深度学习的信号滤波：创新技术与应用挑战
逼子歌
深度学习神经网络信号滤波图像去噪卷积神经网络长短期记忆网络
一、引言1.1研究背景随着科技的不断发展，信号处理领域面临着越来越复杂的挑战。在众多信号处理技术中，基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角，成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。如今，我们生活在一个数据爆炸的时代，各种信号源不断产生大量的复杂数据。例如，在通信领域，信号常常受到噪声干扰，传统的滤波方法在处理复杂、非线性信号时可能效果不佳。而深度学习技术具有自动特征
- 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
- 第三章-数据预处理
moke冲冲
数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。3.1数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。3.1.1缺失值处理处理缺失值的方法可分为三类：删除记录、数据插补和不处理常用的插补方法如下图插值法：拉格朗日插值法，牛顿插值法拉格朗日插值法详解：https://www.zhihu.com/questio
- 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)
- 影响幸福感的外部因素
An_d1fa
图片发自App生活条件是无数外部因素共同组成的，在众多因素之中，有五点容易被忽视，却能显著影响生活。一、居住环境的噪声如果你在买栋靠马路的房子，那千万要确保那栋房子不要离道路太过接近。因为你的生活会被汽车轰鸣声，引擎加速声，不耐烦的喇叭声搅乱的支离破碎。研究显示，无论过了多久，人都无法做到完成适应噪声干扰。甚至有研究显示，人有时为了适应噪声，认知功能会因而受损。各式各样、间歇出现的噪声都会干扰我们
- 深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性
Ven%
深度学习速通系列深度学习自然语言处理人工智能pythonnlp
在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入
- 探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性
Lill_bin
杂谈数据分析数据挖掘数据库架构人工智能机器学习
在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。1.数据变换的定义数据变换是指将原始数据通过某种数学方法转换为另一种形式的过程。这种转换旨在提高数据的可解释性、降低噪声、增强特征的区分度，或是为了满足特定算法的预处理需求。2.常见的数据变换方法2.1标准化（Stand
- 网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码
2401_84301389
程序员python人工智能机器学习
文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站：NationalAeronauticsandSpaceAdministrationGoddardInstituteforSpaceStudies主要分析的是北美陆地表面
- 大厂嵌入式数字信号处理器(DSP)面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮
单片机嵌入式面试模数装换器离散信号信号处理滤波器嵌入式芯片
什么是模拟信号处理和数字信号处理（DSP）在嵌入式系统中的应用？模拟信号处理是对连续变化的模拟信号进行操作和处理。在嵌入式系统中，模拟信号处理的应用包括传感器信号的调理，例如温度传感器、压力传感器等输出的模拟信号通常比较微弱且可能受到噪声干扰，需要通过放大器进行放大，通过滤波器去除噪声等操作，使其能够被后续的模数转换电路准确地转换为数字信号。数字信号处理（DSP）则是对离散的数字信号进行各种算法处
- 1-19 平滑处理——双边滤波 opencv树莓派4B 入门系列笔记
Sisphusssss
树莓派opencv笔记人工智能计算机视觉算法
目录一、提前准备二、代码详解cv2.bilateralFilter函数用于对图像进行双边滤波。双边滤波是一种保持边缘的平滑技术，常用于图像去噪声和增强图像的细节。函数的四个参数如下：三、运行现象四、完整工程贴出一、提前准备1、树莓派4B及64位系统2、提前安装opencv库以及numpy库3、保存一张图片二、代码详解importcv2#读取图像img=cv2.imread('/home/raspb
- python指南之Pandas和Matplotlib进行数据清洗
步入烟尘
Python超入门指南全册Matplotlibmatplotlib开发语言python
使用Pandas和Matplotlib进行数据清洗与可视化在数据科学领域，数据清洗和可视化是构建数据驱动解决方案的重要步骤。本文将详细介绍如何使用Pandas进行数据清洗，并结合Matplotlib进行可视化。通过实际代码示例，我们将处理一个包含缺失值、不一致格式和噪声数据的示例数据集，最终将其转换为可视化友好的形式。1.准备工作在开始之前，我们需要安装必要的Python库。如果尚未安装，可以使用
- RAFT：Adapting Language Model to Domain Specific RAG
蒸土豆的技术细节
语言模型人工智能自然语言处理
论文链接简单来说，就是你SFT微调的时候得考虑RAG的场景。RAG什么场景？你检索top-k回来，里面有相关doc有不相关doc，后者是影响性能的重要原因，LLM需要有强大的识别能力才能分得清哪块和你的query相关。微调就是为了这个。你做领域微调时，根据chunk生成query、answer，然后直接拿这仨微调，这里面没有干扰项，没有“不相关doc”，就扛不住RAG的噪声。RAFT就是针对这个搞
- Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图
亚图跨际
Python交叉知识算法去噪预测算法聚焦荧光团伪影消除算法囊泡动力学自动化多尺度统计物距
要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。例如，高斯掩模包含由高斯函数确定的元素。这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说，平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均
- 图像去噪技术：自适应均值滤波器（ACmF）
潦草通信狗
均值算法算法人工智能图像处理信息与通信matlab
在图像处理领域，噪声是影响图像质量和视觉感知的主要因素之一。椒盐噪声是一种常见的噪声类型，它随机地将像素值改变为最小值或最大值，严重影响图像的视觉效果。为了解决这一问题，我们开发了一种自适应均值滤波器（ACmF），它能够有效地去除椒盐噪声，同时保留图像的重要细节。一、ACmF算法简介ACmF算法是一种基于局部像素值的自适应去噪方法。它通过分析图像的局部区域，对噪声像素进行智能处理，以恢复图像的原始
- 基于自适应中值滤波器的图像去噪处理
潦草通信狗
计算机视觉图像处理opencv信息与通信matlab
在图像处理中，噪声是一种常见的干扰因素，其中椒盐噪声（SaltandPepperNoise）是一种典型的噪声类型，表现为图像中的随机黑白点。为了消除这种噪声，我们通常使用滤波器进行去噪处理。而自适应中值滤波器（AdaptiveMedianFilter）是一种非常有效的去噪工具。本文将通过MATLAB代码示例来展示如何使用自适应中值滤波器对图像进行去噪处理。1.导入图像并添加椒盐噪声首先，我们读取一
- 基于语言的三种图像简单去噪算法：高效C++实现
m0_57781768
C语言（C++）算法研究和解读算法c++计算机视觉
基于语言的三种图像简单去噪算法：高效C++实现图像处理在现代计算机视觉中占有重要地位，而去噪处理则是图像处理的重要环节之一。本文将介绍三种基于语言的简单图像去噪算法，并提供详细的C++实现。我们将重点介绍均值滤波、中值滤波和高斯滤波三种方法，并探讨它们在图像去噪中的应用和效果。引言在数字图像处理中，噪声是不可避免的。它可能是由传感器噪声、传输错误或压缩伪影引起的。去噪的目的是在保留图像重要特征的同
- 基于stm32f407舵机的使用以及项目的具体的使用事项
电赛张小七
电设stm32嵌入式硬件单片机硬件工程c语言
一.前提1舵机的基本概念首先要明白一点，舵机也分为很多种的，现在用的比较多的是模拟舵机和数字舵机他们的区别如下：模拟舵机和数字舵机是两种常见的舵机类型，它们在控制方式、精确度和价格等方面存在差异。模拟舵机（AnalogServo）：控制方式：模拟舵机通过脉冲宽度调制（PWM）信号进行控制，其脉冲宽度通常在1到2毫秒之间变化，用来控制舵机的旋转角度。精确度：由于模拟信号容易受到干扰和噪声的影响，模拟
- 【Test 】五种滤波函数你了解多少呢？
未来可期LJ
opencv人工智能计算机视觉
文章目录1.图像滤波的概念2.方框滤波1.图像滤波的概念尽可能将图像细节特征保留下来，对目标图像的噪声进行抑制。图像中的噪声：随机的亮度或颜色干扰。⚽根据空间滤波特性可分为：线性滤波和非线性滤波。线性滤波：方框滤波、高斯滤波、均值滤波非线性滤波：双边滤波、中值滤波目的：使图像的视觉效果更好，不能破坏图像轮廓和边缘。2.方框滤波官方文档链接代码#include#includeusingnamespa
- 叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素
zhangfeng1133
算法人工智能机器学习
贝叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素引起的，以下是一些可能的原因和相应的解决方案：学习率设置不当：过高的学习率可能导致损失函数在优化过程中震荡不收敛，而过低的学习率则可能导致收敛速度过慢。可以尝试使用学习率衰减策略，或者根据任务和数据集的特点设置合适的学习率。数据问题：数据集中的噪声、异常值或不均匀的分布可能会导致模型的损失函数上升。此外，如果训练数据和验证
- opencv学习：形态学操作和边缘检测算子
夜清寒风
opencv学习人工智能算法计算机视觉
cv2.morphologyEx()是OpenCV库中的一个函数，用于执行更复杂的形态学操作。这个函数可以执行开运算、闭运算、梯度运算、膨胀、腐蚀以及顶帽和黑帽转换等。这些操作通常用于图像预处理，如去除噪声、平滑边界、突出特征等。dst=cv2.morphologyEx(src,op,kernel[,dst[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]
- 随机信号是什么，随机信号的分类
cxylay
声音信号随机信号分类白噪声高斯非平稳
随机信号（RandomSignal）是指在时间或空间上，信号的取值是不可预测的，或者说是由随机过程所生成的信号。随机信号广泛存在于自然界中，例如大气噪声、电磁干扰、地震波等都可以被视为随机信号。随机信号的特点：①不可预测性：随机信号的未来取值无法通过确定性规律准确预测，只能通过统计特性来描述和估计。②统计特性描述：由于随机信号的瞬时值难以预测，因此我们通常通过统计特性，如均值、方差、自相关函数、功
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍，有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是： 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口，它用来处理的对象具有这样的特点：在未来某一时刻（主要是异步调用）会从服务端返回或者被填充属性。其核心是，promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点，下面来看一个例子，其中需要获取用户当前的配置文件：
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码，加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构：顺序、选择、循环。废话不多说，需要指出一下几点：
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外，还起到结束本函数的功能，return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有：
·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器：服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址：http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样，DEV和DBA需要深度沟通，review每行sql语句，也不像memcached那样，不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构，并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在，人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新，人力资源兴起的原因有以下点： 工业时代的国际化竞争，现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在，人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团)，有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘，只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了，当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系，抓住了linux启动的脉络，linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为：
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器，在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时，指定对象和字符串之间的转换方式，
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作（updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中，有时除了需要关心一个时间间隔内的数据，有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如： 对Nginx的access.log实时监控请求404时，有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数，有时还需要统计一整天出现了多少次404，也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器，工作原理是，定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的，解决方法应该很多，这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放，当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp，位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本，建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式：
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程，基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作，每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时，servlet容器创建这个servlet实例，并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作，然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时，servlet容器就不在创建实例，而是直接调用它的service方法处理请求，也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先，我有一个div，里面包含了一个表单，默认是隐藏的，使用jmpopups时，会弹出这个隐藏的div，其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时，使用方法：$('#form input[name=test1]').val()；这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值，$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> ：向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>：向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后，使用如下两个键快速查找：
n：按照同一方向继续查找
N：按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串，例如：
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一，为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块，但是本文所说的不是以这种方式进行的打包，而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢，主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站，你查看一下网站的源码的话，你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件，网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时，在程序中定义了如下方式：
if($this->menuoption[2] === 'test')，那么在运行程序时会报：undefined offset:2，这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了，在windows下错误等级
- linux 文件格式（1） sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点，不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译：
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS，目前包含文章系统，图库和留言板功能。代码完全开放，文章内容页生成了静态的HTM页面，留言板提供留言审核功能，文章可以发布HTML源代码，图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持，再此表示感谢！留言板不断收到许多有益留言，但同时也有不少广告，因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找，如果不是很多，就是特别多
- JSON API：用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址：https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式， 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定，可以提高开发效率，利用更普遍的工具，可以是你更加专注于开发重点：你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存，
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一．简答题
1. 在一个循环队列中，队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中，队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义：
当数组中的每个元素带有两个下标时，称这样的数组为二维数组；
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法：
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用：
引用二维数组元素时必须带有两个下标，引用形式如下：
例如：
int a[3][4]; 引用：
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息
