- 最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习
zkzhzy
ChatGPT机器学习python机器学习深度学习pytorchchatgpt数据分析人工智能
近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊(副教授)主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理,具有丰富的科研经验,主编《MATLAB智能算
- `sig_atomic_t` 是C语言中的一个数据类型,它通常用于在信号处理程序中声明变量
sunfanup
linux开发cc++c语言信号处理开发语言
例子staticvolatilesig_atomic_tsignal_num;staticvoidSigTerm(intsigno){running=0;signal_num=signo;}intmain(intargc,char*argv[]){signal(SIGTERM,SigTerm);signal(SIGINT,SigTerm);}sig_atomic_t是C语言中的一个数据类型,它通常
- 聊一聊差分放大器
不脱发的程序猿
大学里的电子学课程说明了理想运算放大器的应用,包括反相和同相放大器,然后将它们进行组合,构建差动放大器。经典四电阻差动放大器,如下图所示:该放大器的传递函数为:若R1=R3且R2=R4,则公式1简化为:经典的四电阻差分放大器似乎很简单,但其在电路中的性能却不佳。这种简化可以在教科书中看到,但现实中无法这样做,因为电阻永远不可能完全相等。此外,基本电路在其他方面的改变可产生意想不到的行为。本文从实际
- 【嵌入式】嵌入式系统稳定性概览:为何它如此重要?
I'mAlex
#嵌入式系统稳定性建设软件工程嵌入式物联网嵌入式硬件稳定性操作系统系统安全
作者简介:阿里巴巴嵌入式技术专家,深耕嵌入式+人工智能领域,具备多年的嵌入式硬件产品研发管理经验。博客介绍:分享嵌入式开发领域的相关知识、经验、思考和感悟。提供嵌入式方向的学习指导、简历面试辅导、技术架构设计优化、开发外包等服务,有需要可私信联系。️专栏介绍:本文归属于专栏《嵌入式系统稳定性建设》,专栏文章平均质量分92,持续更新中,欢迎大家免费订阅关注。专栏导航:1.【嵌入式】嵌入式系统稳定性概
- 【嵌入式】嵌入式系统稳定性建设:完善代码容错处理的必由之路
I'mAlex
#嵌入式系统稳定性建设c语言开发语言linux嵌入式稳定性
作者简介:阿里巴巴嵌入式技术专家,深耕嵌入式+人工智能领域,具备多年的嵌入式硬件产品研发管理经验。博客介绍:分享嵌入式开发领域的相关知识、经验、思考和感悟。提供嵌入式方向的学习指导、简历面试辅导、技术架构设计优化、开发外包等服务,有需要可私信联系。️专栏介绍:本文归属于专栏《嵌入式系统稳定性建设》,专栏文章平均质量分92,持续更新中,欢迎大家免费订阅关注。专栏导航:1.【嵌入式】嵌入式系统稳定性概
- octave 与 matlab
UPUPUPEveryday
matlab开发语言
octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。联系:Octave和Matlab都是为了进行数值计算和科学编程而设计的,它们都具有很强的数值计算和矩阵操作的能力。Octave和Matlab都支持向量化的操作,使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库,包括线性代数、信号处理、图像处理等领域
- 压缩感知中的稀疏基是什么?
superdont
计算机视觉入门计算机视觉人工智能pythonopencv算法
要压缩感知中,涉及到要将信号转换为稀疏形式。此时,需要用到的就是稀疏基。稀疏基可能是傅里叶基或者小波基。例如,如下参考文献提到:参考基傅里叶基和小波基是用于信号处理和图像处理中的常用数学工具,它们能够帮助我们在不同的基下表示信号,便于对信号的分析、压缩和重建。傅里叶基(FourierBasis):傅里叶基是一组复指数函数(对于连续信号)或者傅里叶级数(对于离散信号),可以用来表示周期性信号。对于任
- 数字信号处理基础----xilinx除法器IP使用
black_pigeon
FPGA数字信号处理数字信号处理基础补码
前言在进行数字信号处理的时候,计算是必不可少的,通常情况下,能够不用乘法器和除法器就不用乘除法器,可以采用移位和加减法的方式来完成计算。但在一些特殊情况下,希望采用乘除法,这时候在FPGA当中就需要专用的IP了。乘除法在FPGA当中实现起来是比较困难的一件事情。若直接在verilog代码中使用了乘法或者除法,其实最终对应到电路中,要么是采用大量的blockram来实现,要么是占用DSP资源。这种情
- 突破编程_C++_面试(高级特性(1))
breakthrough_01
突破编程_C++_面试面试c++
面试题1:什么是线程以及它在并发编程中的作用是什么线程(Thread)是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。线程是独立调度和分派的基本单位,同一进程中的多条线程将共享该进程中的全部系统资源,如虚拟地址空间,文件描述符和信号处理等等。但同一进程中的不同线程间的
- 通俗易懂地理解稀疏性
superdont
计算机视觉计算机视觉入门人工智能算法opencv计算机视觉矩阵
今天我想与大家探讨的是一个数学和工程学中的重要概念——稀疏性。这个概念可能听起来很抽象,但它实际上贯穿于我们生活中的许多方面。那么,稀疏性到底是什么呢?简单来说,在数学和信号处理领域,一个信号被称为稀疏,指的是它在某个域(例如时间域、频率域或其他变换域)中只有少量的非零元素。示例我们通过两个生活中的例子来理解一下。窗户上的泥让我们通过一个实际例子来描绘稀疏性。假设你有一扇带有许多小玻璃窗格的窗户。
- 1.【Multisim仿真】数电模电学习,仿真软件的初步使用
m0_61659911
学习
学习计划路径:>Multisim电路仿真软件熟练掌握>数字电路基础课程>逻辑电路设计与应用>熟练掌握存储器、脉冲波形发生器、D/A和A/D转换器原理>基本元器件熟练掌握>晶体管放大电路及负反馈放大电路>集成运算放大器设计>电压变电流电路设计>绝对值电路设计>压力传感器电路设计>STM32最小系统设计一。Multisim仿真初步了解1.主页功能布置二。数字电路设计基础1.正逻辑与负逻辑1.数字信号是
- 电路设计(23)——人体检测小夜灯的proteus仿真
嵌入式小李
数字模拟电路proteus夜灯人体检测单稳态
1.设计要求在夜晚,检测到有人来,LED灯亮起,一段时间后熄灭。在白天,不管有没有人,LED都不亮。起到节能减排又方便使用的效果。在仿真时,可以用按键按下模拟有人到来。2.电路设计3.芯片介绍LM358是一款经典的双运算放大器集成电路,由美国国家半导体(NationalSemiconductor)公司(现已被德州仪器收购)生产。LM358是一款通用型的运算放大器,具有两个独立的运算放大器,通常用于
- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter1
凭轩听雨199407
学习python制造数据挖掘
VSBPowerLineFaultDetection-chapter1backgrounddataset数据介绍信号处理方法EDAtrainfeatureengineeringmodeltraintry信息来源:KaggleCompetition:VSBPowerLineFaultDetectionbackground中压高架线路绵延上百公里来为城市提供电力。因为距离很远,所以人工检测那些没有立即
- CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵
2301_78492934
人工智能算法深度学习信号处理matlab
CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵对序列信号进行CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵,程序实用性高,适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。并输出分解图、包络图、包络谱图、峭度值图、频谱图。下面对所涉及算法及运行效果进行介绍好的,下面
- SGMD(辛几何分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵
2301_78492934
人工智能matlab信号处理
对序列信号进行SGMD(辛几何分解)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵,程序实用性高,适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。可输出分解图、包络图、包络谱图、峭度值图、频谱图。从Excel表格中读取,直接替换数据就可以使用,matlab代码SGMD(辛几何模态分解)辛几何模态分解(SGMD)是一种基于辛几何理论的信号分解方法。辛几何是一种数学框架,用
- 星宸科技SSC369G 双4K高性价比AI IPC方案
芯智雲城
解决方案科技人工智能
一、方案描述SSC369G双4K高性价比AIIPC方案采用主芯片SSC369G,内核为CA55四核最高主频为1.5Ghz处理器。SOC内置集成一个64位的四核RISC处理器,先进的图像信号处理器(ISP),高性能的H.265/H.264/MJPEG视频编解码器,双核智能处理单元(IPU),四核数字信号l处理器(DSP)以及高速I/O接口,如PCIe、USB3.1和千兆以太网。产品可用于多通道、高分
- 【GRU回归预测】麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元SSA-Attention-CNN-BiGRU数据预测(多输入多输出)【含Matlab源码 3905期】
Matlab领域
matlab
✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)神经网络预测与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
- 【BP回归预测】基于粒子群算法优化BP神经网络车位预测附Matlab代码
matlab科研助手
神经网络预测算法回归神经网络
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要随着城市化进程的不断加快,城市交通拥堵问题日益严重,车位资源的稀缺成为影响城市交通顺畅的重要因素。
- 【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...
天天Matlab代码科研顾问
算法gru回归神经网络matlab
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习和人工智能的领域中,回归预测是一项重要的任务。它涉及利用历史数据来预测未来的连续值。最近,一种基于麻雀算
- 基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机BBO-CNN-SVM实现瓦斯数据回归预测附Matlab代码
天天Matlab代码科研顾问
预测模型算法cnn支持向量机
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要:瓦斯数据回归预测是煤矿安全生产的重要环节,对煤矿瓦斯治理具有重要意义。本文提出了一种基于生物地理
- 【风电预测】基于Logistic混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测附Matlab代码
前程算法matlab屋
预测模型算法神经网络matlab
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要风电功率预测在风电场运行和电网调度中至关重要。本文提出了一种基于Logistic混沌映射改进的麻雀
- VPX信号处理卡设计原理图:9-基于DSP TMS320C6678+FPGA XC7V690T的6U VPX信号处理卡 信号处理 无线电通信
hexiaoyan827
fpga开发VPX信号处理卡信号处理无线电通信领域固态硬盘存储
一、概述本板卡基于标准6UVPX架构,为通用高性能信号处理平台,系我公司自主研发。板卡采用一片TIDSPTMS320C6678和一片Xilinx公司Virtex7系列的FPGAXC7V690T-2FFG1761I作为主处理器,Xilinx的AritexXC7A200T作为辅助处理器。XC7A200T负责管理板卡的上电时序,时钟配置,系统及模块复位,程序重配等。为您提供了丰富的运算资源。如图1所示:
- 2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024)
anana_xu
信号处理大数据人工智能智慧城市自动化制造
2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024)会议简介2024年国际生物医学、医学成像和信号处理会议(ICBMISP2024)很高兴邀请您提交主题为“生物医学、医学图像和信号处理的当前挑战和未来前景”的原稿。通过ICBMISP2024,生物医学、医学成像和信号处理三个重要领域的完美融合将为研究人员、农学家、政策制定者、年轻人,特别是行业专家提供一个平台,让他们聚集、分享经
- 嵌入式Qt Qt中的信号处理
嵌入式_笔记
Qtqt信号处理开发语言
一.Qt中的信号处理Qt消息模型:-Qt封装了具体操作系统的消息机制-Qt遵循经典的GUI消息驱动事件模型Qt中定义了与系统消息相关的概念;Qt中的消息处理机制:Qt的核心QObject::cinnect函数:Qt中的“新”关键字:实验1初探信号与槽#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){QApplicationa(argc,argv);//应用程
- 压缩感知(Compressive Sensing)学习
xiaoxixi1918
图像处理
压缩感知(CompressiveSensing)学习之(一)
[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09压缩感知(压缩传感,CompressiveSensing)理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论,由D.Donoho(美国科学院院士)、E.Candes(Ridgelet,Curvelet创始人)及华裔科学家T.Tao(2006年菲尔兹奖获得者
- 通俗易懂的L0范数和L1范数及其Python实现
superdont
计算机视觉python开发语言人工智能计算机视觉opencv矩阵
定义L0范数(L0-Norm)L0范数并不是真正意义上的一个范数,因为它不满足范数的三角不等式性质,但它在数学优化和信号处理等领域有着实际的应用。L0范数指的是向量中非零元素的个数。它通常用来度量向量的稀疏性。数学上表示为:[|x|_0=\text{numberofnon-zeroelementsin}x]例如,向量(x=[1,0,2,0,3])的L0范数是3,因为该向量中有三个非零元素。L1范数
- 【压缩感知基础】Nyquist采样定理
superdont
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能python矩阵
Nyquist定理,也被称作Nyquist采样定理,是由哈里·奈奎斯特在1928年提出的,它是信号处理领域的一个重要基础定理。它描述了连续信号被离散化为数字信号时,采样的要求以避免失真。数学表示Nyquist定理的核心内容可以描述如下:若要对一个带宽受限的连续信号进行采样而不引起失真,采样频率(频率的单位为Hz,指每秒采样数)必须大于信号最高频率的两倍。这个定理的数学表述为:[f_s>2f_{ma
- 压缩感知(Compressed Sensing,CS)的基础知识
superdont
计算机视觉计算机视觉人工智能算法opencv矩阵python图像处理
压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种用于信号处理的技术,旨在以少于奈奎斯特采样定理所要求的样本频率来重构信号。该技术利用信号的稀疏性,即信号可以用较少的非零系数表示。压缩感知在图像获取中的应用使得在采集过程中就以较少的样本来捕获图像,然后通过算法完整重构出原始图像。压缩感知和传统的图像异同点压缩感知和传统的图像获取相比,在获取图像和原始图像方面具有以下异同点:相同点重构目标:
- openairinterface5-概述
wuweiwangyao
网络
1.定义概述OAI5G是指OpenAirInterface5G,是一种用于5G通信的空中接口标准。它定义了5G移动通信的空中接口标准,包括物理层、数据链路层和网络层等方面的规范。OAI5G进程梳理可以帮助我们更好的理解和管理5G通信网络。在OAI5G中,进程是指网络中各种任务和功能,例如数据传输、信号处理、网络管理等,通过对OAI5G进程的梳理,我们可以更好的理解网络中各个进程的功能和作用,从而更
- FPGA转行ISP的探索之一:行业概览
徐丹FPGA之路
FPGA异构计算fpga开发接口隔离原则算法
ISP的行业位置最近看到一个分析,说FPGA的从业者将来转向ISP(ImageSignalProcess图像信号处理)是个不错的选择,可以适应智能汽车、AI等领域。故而我查了一下ISP,对它大致有个概念。传统的ISP对应的是相机公司,它是相机里的一个核心环节,可以称作成像引擎,就像汽车里的发动机一样重要。ISP在相机成像的整个环节中,它负责接收感光元件(Sensor)的原始信号数据,可以理解为整个
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,