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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
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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)
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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
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不