- 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement
Bosenya12
论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架,专门用于少样本(few-shot)语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中,由于训练样本有限而导致传统深度神经网络(DNN)模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法,利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型,即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音,提升语音质量和可懂度。深度
- 剑指offer-9-变态跳台阶
后端javaleetcode
题⽬描述⼀只⻘蛙⼀次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该⻘蛙跳上⼀个n级的台阶总共有多少种跳法。思路及解答数学归纳法⾸先⻘蛙⼀次可以跳1,2,3到n级。假设函数是f(n),则:⻘蛙跳到第⼀级是f(1)=1,只有⼀种跳法。⻘蛙跳到第⼆级,可以是直接跳到第⼆级,也可以是从第⼀级直接跳。所以f(2)=f(1)+1⻘蛙跳到第三级,可以从第0级跳,也可以从第1级跳,也可以从第2级跳。所
- 瑞萨E1仿真器(R0E000010KCE00)支持的MCU系列---M16C Family (R32C/M32C/M16C)
M16C系列MCU简介:M16C系列提供了一个强大的32/16位CISC微型计算机平台,具有高ROM代码效率、广泛的EMI/EMS抗噪性、超低功耗、实际应用中的高速处理以及多种多样的集成外围设备。广泛的设备可扩展性,从低端到高端,具有单一的体系结构以及兼容的引脚分配和外围功能,为广泛的应用领域提供支持。此外,我们的低成本开发环境和程序修正功能帮助您缩短产品开发时间,同时大大降低系统总成本。emai
- 3516cv610的aiisp效果
张海森_168820
音视频
3516cv610的aiisp效果1.图像增强(AI+ISP协同)亮点:动态范围提升(AIHDR):比纯ISP的线性HDR更自然,减少鬼影;智能降噪(AINR):在低照/夜间噪点压制更干净,纹理保留好;颜色还原:色彩更接近人眼感知,尤其在人脸区域处理更出色;AI自动曝光/白平衡:识别场景特征(如人脸、车牌)优先调整曝光区域,实际效果更“智能”;适用场景:人脸识别入口、夜视监控、强背光场景示例提升前
- 剑指offer-8、跳台阶
后端java
题⽬⼀只⻘蛙⼀次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该⻘蛙跳上⼀个n级的台阶总共有多少种跳法(先后次序不同算不同的结果)。示例1输⼊:2输出:2解释:⻘蛙要跳上两级台阶有两种跳法,分别是:先跳⼀级,再跳⼀级或者直接跳两级。因此答案为2示例2输⼊:7输出:21示例3:输⼊:0输出:0思路及解答动态规划这题和第7题斐波那契数列基本类似,只是换了一个题目表达方式。青蛙跳到第n级台阶的跳法数dp[i]取决
- 邮科ODM摄像头高温生存法则
在钢铁冶炼等高温工业场景,监控设备面临光学性能衰减、电子元件失效、材料形变等多重挑战。经过实测,环境温度超60℃,普通摄像头图像噪点激增300%、焦点偏移。本文以邮科ODM摄像头为例,揭示其突破环境限制的逻辑。一、高温对监控设备的复合挑战工业高温环境对监控设备影响呈链式反应。测试中,75℃时摄像头图像传感器暗电流噪声增4倍,夜视画面出现大量绿色噪点,镜头组材料热膨胀系数差异致光学失焦,关键设备读数
- OpenCV图像噪点消除五大滤波方法
慕婉0307
opencv基础opencv人工智能计算机视觉
在数字图像处理中,噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库,详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波,并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声:符合正态分布的随机噪声椒盐噪声:随机出现的黑白像素点泊松噪声:光子计数噪声量化噪声:模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
- 高精度频率基石:超低相噪恒温晶振的全场景应用解决方案
西安同步高经理
智慧城市
在科技高速发展的今天,频率源作为电子系统的“心脏”,其稳定性与可靠性直接决定着通信、导航、测量等关键领域的性能上限。深度洞察行业需求,重磅推出SYN3627L型100MHz恒温晶振(OCXO)。这款集高稳定性、低相位噪声、小体积设计于一体的创新产品,不仅突破了传统晶振在复杂场景下的性能瓶颈,更以全场景适配的解决方案,为现代电子系统注入了精准与可靠的核心动力。一、行业挑战:精准频率源的迫切需求1.通
- 《Learning to See in the Dark》论文超详细解读(翻译+精读)
小西柚code
论文阅读深度学习计算机视觉人工智能
前言最近读到《LearningtoSeeintheDark》这篇论文,觉得很有意思,所以在这里记录一下。目录前言ABSTRACT—摘要翻译精读一、INTRODUCTION—简介翻译精读二、RELATEDWORKS—相关工作2.1Imagedenoising—图像降噪翻译精读2.2Low-lightimageenhancement—低光图像增强翻译精读2.3Noisyimagedatasets—带噪
- Python-OpenCV-图像滤波
卡朗
PythonOpenCVpythonopencv计算机视觉人工智能图像处理
图像除了包含对应灰度或彩色信息,还包含一些无用的噪点等造成的不均匀扭曲。滤波可以清除这些噪点,平滑图像细节,使得图像更加清晰。均值滤波均值滤波器的原理是将每个像素的灰度值替换为其周围像素灰度值的平均值。其核心思想是去除图像中的高频噪声,同时保留图像中的低频信息。在进行均值滤波操作时,需要定义一个滤波模板(卷积核),通常是一个矩形区域,其大小由模板的宽度和高度决定。在模板中的每一个像素,都会与该像素
- 基于matlab的语音信号去噪
文章目录前言1.获取音频1.1读取原始音频1.2读取代码展示1.3截取音频1.4可视化处理1.4.1原始信号时域图1.4.2原始信号频谱图2.加噪处理2.1高斯白噪声2.2高通滤波器2.2.1filterDesigner2.2.2信号分析器2.3噪音叠加处理2.4可视化处理2.4.1加噪时域图2.4.2加噪频域图3.滤波降噪3.1技术指标3.2设计巴特沃斯低通滤波器滤波3.3滤波结果可视化3.3.
- 智能AI降噪软件 Topaz Photo AI for Mac v3.0.3 照片清晰度修复
智能AI降噪软件TopazPhotoAIforMacv3.0.3照片清晰度修复TopazPhotoAI是一款适用于Mac的图像处理软件,使用人工智能技术对照片进行编辑和优化。该软件提供了多种强大的功能,包括降噪、锐化、消除噪点、提高分辨率等,可以帮助用户改善图像质量,并实现自定义的效果。支持多种文件格式,包括JPEG、TIFF、PNG、RAW等,并且能够自动检测并修复许多常见的质量问题,如模糊、噪
- Mac电脑-人工智能图像处理-降噪-Topaz Photo AI
2401_88856700
人工智能图像处理
TopazPhotoMac版是一款人工智能图像处理工具,利用先进的AI技术为图像作品带来前所未有的提升。核心功能在于其智能降噪与细节增强能力,能够自动识别并去除照片中的噪点,同时保留并增强图像的细节和纹理,使照片更加清晰、细腻。具备图像分辨率提升特性,利用机器学习技术,分析并重建图像的细节,从而保持图像质量同时,显著提高图像的分辨率。原文地址:TopazPhotoAI人工智能图像处理降噪
- MP34DT05TR-A MEMS音频传感器全向数字麦克风:122.5dB AOP抗爆破音设计在工业警报系统中的应用验证
Hailey深力科
MP34DT05TR-AMEMS麦克风MEMS音频传感器全向数字麦克风
一、产品架构与核心性能MP34DT05TR-A采用硅微加工电容传感单元+CMOSASIC双芯片集成架构,通过PDM接口输出数字音频流。其突破性在于:122.5dB声学过载点(AOP):超越消费级麦克风常规100dB极限,耐受强声压冲击64dBSNR:1kHz频点底噪低至29dBA,保留语音高频细节(>6kHz)-26dBFS±3dB灵敏度一致性:产线匹配公差缩小50%,降低阵列设计校准成本二、关键
- 论文略读:The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems
UQI-LIUWJ
论文笔记人工智能
省流:在RAG中,噪声文档不仅没有对系统性能造成负面影响,反而能够显著提高系统的准确性1检索文档类型分类相关文档包含直接与查询相关的信息,提供直接回答或解释查询的标准数据。相关但不包含答案文档虽然没有直接回答查询,但在语义上或背景上与主题相关联。例如,如果有人问拿破仑的马的颜色,一份表述拿破仑妻子马的颜色的文档,虽然不包含正确信息,但与之高度相关。不相关文档与查询无关,代表了检索过程中的一种信息噪
- 昇思25天学习打卡营第17天 | K近邻算法实现红酒聚类
神奇的布欧
MindSpore学习学习近邻算法聚类数据挖掘深度学习人工智能算法
内容介绍:K近邻算法(K-Nearest-Neighbor,KNN)是一种用于分类和回归的非参数统计方法,是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想:要确定一个样本的类别,可以计算它与所有训练样本的距离,然后找出和该样本最接近的k个样本,统计出这些样本的类别并进行投票,票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基本要素:K值,一个样本的分类是由K个邻居的“多数表决”确定的。K值越小,容易受噪
- ComfyUI 中模型文件降噪的原理
ComfyUI中模型文件降噪的原理:通俗详解ComfyUI是一个基于StableDiffusion的节点化界面,用于生成AI图像。其核心是扩散模型(DiffusionModel),而降噪(Denoising)是扩散模型的核心过程。简单来说,降噪就是“把一张满是噪点的图片,一步步变清晰”的过程。下面我们从基础原理到ComfyUI的具体实现,逐步拆解。1.扩散模型基础:加噪与降噪是什么?扩散模型的工作
- 【Block总结】DCAFE,并行双坐标注意力机制,增强长程依赖与抗噪性|即插即用
AI浩
人工智能计算机视觉YOLO目标检测
论文信息标题:Flora-NET:Integratingdualcoordinateattentionwithadaptivekernelbasedconvolutionnetworkformedicinalfloweridentification中文标题:Flora-NET:集成双坐标注意力机制与自适应内核的药用花卉识别卷积网络链接:ScienceDirect代码链接:https://githu
- 本地处理 + GPU 加速 模糊视频秒变 4K/8K 修复视频老旧素材
小瑞软件库
开源软件软件构建电脑
各位数码小达人们!你们知道吗,今天我要给大家介绍一款超厉害的工具——Video2X。它就像是一个神奇的魔法棒,能把低分辨率的视频、GIF和图像变成高清甚至4K的,而且画质细节一点都不会损失!先来说说它的核心功能。第一,它能无损放大和提升画质,不管是视频、静态图片还是GIF动画,都能把分辨率提上去,最大能放大到8K呢!处理完之后,画面的噪点少了,色彩过渡就像丝绸一样自然,边缘也变得超级清晰,就像给画
- AI 基础设施的应急管理:智能化灾害预警与响应
AI天才研究院
【精选大厂面试题详解】大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI基础设施应急管理:智能化灾害预警与响应1.人工智能在灾害预警中的应用题目:人工智能技术如何应用于地震预警系统,提高预警准确率和响应速度?答案:地震预警系统的核心在于利用地震波传播的原理,通过实时监测和快速分析,提前预警地震的发生。人工智能技术在这一过程中发挥了关键作用:数据采集与预处理:利用传感器网络收集地震前兆数据,如地壳形变、重力变化、电离层异常等。AI技术可以对大量数据进行预处理,剔除噪
- [Windows]在Win上安装bash和zsh - 一个脚本搞定
无影无踪的青蛙
bash
目录前言安装步骤配置要求下载安装脚本启动程序前言Windows是一个很流行的系统,但是在Windows上安装bash和zsh一直是一个让人头疼的问题.本蛙特意打包了一个程序,用于一站式解决这一类的问题.安装步骤配置要求系统:Windows软件:Powershell5.1或以上下载安装脚本我们看到这里.这里是我打包的install程序,进去之后:橙色框内,一个是bash,一个是zsh,选择下载即可启
- 抗噪段码屏驱动防静电液晶驱动VK2C21超抗干扰液晶驱动
后端
VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大80点(20SEGx4COM)或者最大128点(16SEGx8COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。L103+09特点:•工作电压2.4-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(BIAS)可配置为1/3、1/4•COM周
- 【CCBN 2025聚焦博冠8K展区】多图预警!
8K超高清
人工智能大数据数码相机科技
CCBN2025聚焦博冠8K展区一款全新的8K广播级讯道摄像机全新8K广播级讯道摄像机结合RCP操作面板中央广播电视总台CMG展台展示老蛙展台展示中
- LCD抗干扰驱动防静电液晶屏驱动VK2C21抗噪液晶驱动芯片
后端
VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大80点(20SEGx4COM)或者最大128点(16SEGx8COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。L97+308特点:•工作电压2.4-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(BIAS)可配置为1/3、1/4•COM周
- 低噪放(LNA)在电路设计时需要注意的参数
无情的886
硬件工程
低噪声放大器(Low-NoiseAmplifier,LNA)是射频接收系统的核心器件,用于放大微弱信号并最小化噪声引入,其参数直接决定系统灵敏度、动态范围和信号质量。以下是LNA选型需重点关注的参数及其设计要点:1.噪声系数(NoiseFigure,NF)定义:LNA自身引入的附加噪声(相对于理想无噪放大器),单位dB,越小越好。重要性:接收链路总噪声主要由第一级LNA决定(Friis公式)。微弱
- 光模块市场前景与高精度低相噪差分振荡器的关键机遇分析
FCom富士晶振
人工智能驱动开发硬件工程fpga开发pcb工艺硬件架构
全球光模块需求激增,高精度振荡器如何成为技术突破核心?1.光模块市场前景:驱动因素与增长趋势1.1数据流量爆炸与带宽需求随着全球数字化转型加速,互联网流量呈现指数级增长。根据国际电信联盟(ITU)数据,2025年全球数据中心流量将突破10ZB(泽字节),年均增速超30%。这一增长直接推动了光模块向更高速度迭代:25G/100G光模块:成为数据中心交换机和路由器的标配,支撑短距离高速传输。400G/
- 低功耗液晶屏驱动防静电LCD驱动VKL128抗噪段码屏驱动
后端
VKL144是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大144点(36SEGx4COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,可配置4种功耗模式,也可通过关显示和关振荡器进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。L97+288特点:•工作电压2.5-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(BIAS)可配置为1/2、1/3•COM周期(D
- 初夏上新!Docsify 迎来 v5.0.0-rc.1 重磅发布
在中国传统历法中,五月初一象征着初夏的启程,也寓意着新的成长与蜕变。今天,我们很高兴地宣布——Docsifyv5.0.0-rc.1版本发布!在延续零构建、即写即部署理念的同时,Docsify迎来了全新的样式设计、更友好的可访问性以及更稳健的插件机制。可以通过访问http://preview.docsifyjs.org/进行体验。那么,这个版本有哪些值得关注的亮点?我们为你准备了一份简洁明了的更新说
- 【深度学习】5. 正则化方法:从 Weight Decay 到 BatchNorm、GroupNorm, Dropout、DropConnect, Early Stopping 与归一化技术
pen-ai
深度学习机器学习深度学习人工智能
深度学习中的正则化方法全解析:从WeightDecay到BatchNorm、Dropout、EarlyStopping与归一化技术本文系统梳理了深度学习中各类正则化方法,包括:显式正则化:L1/L2正则、WeightDecay、Bayesian视角下的先验项训练过程正则化:EarlyStopping、输入加噪、Dropout、DropConnect网络结构正则化:数据增强、标签平滑、模型稀疏性控制
- 北斗导航 | 北斗卫星导航单点定位与深度学习结合提升精度
单北斗SLAMer
卫星导航深度学习算法
以下是北斗卫星导航单点定位(SPP)与深度学习结合提升精度的关键方法总结,综合了误差建模、信号识别、动态环境适应等技术方向:一、非直射信号(NLOS)抑制与权重修正1.双自注意力网络(DualSelf-AttentionNetwork)原理:通过同时建模卫星信号的空间环境特征(如天空图投影)和时序观测特征(如载噪比、伪距残差),动态识别NLOS信号并调整观测权重,而非直接剔除信号,避免可用卫星数量
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST