听海边涛声
听海边涛声

叠加原理（superposition principle）、线性系统

叠加原理（superposition principle）：指对一个系统而言，两个或多个输入产生的输出，等于这几个输入单独引起的输出的和，即输入的叠加等于各输入单独引起的输出的叠加。

线性系统：一个系统，如果它满足叠加原理，那么就是线性系统。线性系统可以使用线性数学模型（例如线性代数方程、微分方程、差分方程）来描述。


例如，如果输入x_{1}产生的输出是y_{1}，输入x_{2}产生的输出是y_{2}，那么输入k_{1}x_{1}+k_{2}x_{2}（其中k_{1}和k_{2}是常数）产生的输出是k_{1}y_{1}+k_{2}y_{2}。

再例如：对于线性系统\dot{x}=f(x),

如果x_{1} 和 x_{2}是解，那么x_{3}=k_{1}x_{1}+k_{2}x_{2}（其中k_{1}和k_{2}是常数）也是解

你可能感兴趣的:(线性系统)

  • [学习] PID算法原理与实践（代码示例） 极客不孤独 学习算法c语言
    PID算法原理与实践文章目录PID算法原理与实践一、PID算法原理1.1PID算法概述1.定义2.应用领域3.核心目标1.2基本原理1.3数学表达离散化实现（适用于数字控制）二、实践案例（C语言）1.电机转速控制2.温度控制系统3.时钟驯服系统三、常见问题与优化1.积分饱和（Windup）问题2.噪声干扰问题3.非线性系统适配问题四、扩展方向1.数字PID与模拟PID的差异2.变参数PID（如增益
  • 结构力学数值方法：谐波平衡法：高级谐波平衡法技术_2024-08-05_22-46-19.Tex chenjj4003 材料力学2算法线性代数矩阵决策树人工智能
    结构力学数值方法：谐波平衡法：高级谐波平衡法技术绪论谐波平衡法简介谐波平衡法（HarmonicBalanceMethod,HBM）是一种用于求解非线性振动系统周期解的数值方法。它通过将系统的响应表示为一系列谐波函数的线性组合，然后利用傅里叶级数展开，将非线性微分方程转换为一组代数方程，从而简化了求解过程。这种方法特别适用于分析具有周期性激励的非线性系统，如机械振动、电路振荡等。高级谐波平衡法技术的
  • 基于EKF的三自由度车辆定位算法解析与实践 南风寺山
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：扩展卡尔曼滤波器（EKF）是处理非线性系统的有效算法，广泛应用于车辆定位、自动驾驶和机器人导航。本文档提供的源码针对车辆三自由度动态模型实现了EKF，通过传感器数据融合提高了车辆定位的精度。文档详细解析了EKF在车辆定位中的应用，从基础理论到算法流程，再到源码的具体实现，为开发者提供了深入学习EKF的机会，并展示了如何利用EKF实现精确的车辆定位。1.EKF基
  • verilog实现矩阵卷积运算 氢立方 verilog
    verilog实现卷积运算卷积的运算原理卷积是一种线性运算，是很多普通图像处理操作的基本算法之一。它提供了两个数组相乘的方式，两个数组拥有不同的大小，但是具有相同的维数，生成了一个用于相同维数的新数组。可以用来图像的执行操作，输入一组特定的像素值线性组合成为另一组像素值。在图像处理中常见的msk运算都是卷积，广泛应用于图像滤波。1.1卷积出现的背景卷积是在信号与线性系统的基础或背景中出现的，脱离这
  • 手把手教你学Simulink--多传感器融合与高级滤波场景（50.2）：基于卡尔曼滤波(EKF)在非线性系统状态估计中的应用仿真 小蘑菇二号 手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulinksimulink
    目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：定义非线性系统模型第三步：设计扩展卡尔曼滤波器（EKF）第四步：实现EKF控制器第五步：整合控制系统第六步：设置参考姿态或轨迹第七步：运行仿真并分析结果注意事项结论扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter,EKF）是处理非线性系统状态估计的一种常用方法。EKF通过线性化非线性模型来近似标准的卡尔曼滤波过程，从而实现
  • 4）自适应滤波（一）[LMS算法] 咕噜咕噜day 语音信号处理自适应滤波器LMS与变种维纳滤波
    目录一.LMS算法1.滤波器——改变信号频谱模拟滤波器：数字滤波器：2.自适应滤波器简介自适应滤波器：非自适应滤波器：自适应滤波器应用：自适应滤波场景：自适应滤波处理逻辑（处理非平稳信号）：3.N阶线性系统：4.维纳滤波器（Wiener）基本推导：优缺点：5.基本LMS算法动机：标准LMS算法的执行流程：LMS算法的基本思想——梯度下降LMS算法的优缺点：LMS算法的改进思路：6.BlockLMS
  • 信号与系统仿真：非线性系统仿真_（4）.非线性系统的稳定性分析 kkchenkx 信号仿真2数据库人工智能算法机器学习信号处理
    非线性系统的稳定性分析在信号与系统仿真中，非线性系统的稳定性分析是一个重要的环节。非线性系统的行为复杂多变，其稳定性不仅取决于系统的结构和参数，还受到初始条件和外部输入的影响。本节将详细介绍如何分析非线性系统的稳定性，包括常用的稳定性判据和分析方法，并通过具体的例子和仿真代码来说明这些方法的应用。1.非线性系统的稳定性定义在分析非线性系统的稳定性之前，首先需要明确稳定性的定义。非线性系统的稳定性可
  • 信号处理算法仿真：卡尔曼滤波算法_（2）.卡尔曼滤波器的数学理论 kkchenkx 信号仿真2算法信号处理机器学习
    卡尔曼滤波器的数学理论卡尔曼滤波器（KalmanFilter）是一种高效的递归滤波器，用于从一系列不完全和含有噪声的测量数据中估计系统的状态。它在许多领域都有广泛的应用，包括控制系统、导航系统、计算机视觉等。本节将详细介绍卡尔曼滤波器的数学理论，包括其基本假设、状态空间模型、预测和更新步骤以及具体实现方法。卡尔曼滤波器的基本假设卡尔曼滤波器基于以下基本假设：线性系统：系统的状态转移和测量过程都可以
  • PINN高阶技术综合应用：复杂问题求解与神经算子进阶 LIUDAN'S WORLD python人工智能算法深度学习
    本文深入探讨物理信息神经网络（PINNs）在处理复杂工程问题中的高阶技术应用。重点关注高维偏微分方程、强非线性系统、奇异性问题的求解策略，反问题中的参数识别与系统辨识方法，以及基于问题特性的网络架构优化设计。此外，本文详细介绍了神经算子理论及其在学习解算子中的创新应用，为PINN技术的工程实践提供了系统性的高级解决方案。关键词：高阶PINN技术、反问题求解、网络架构优化、神经算子、复杂系统建模1.
  • 《数值计算误差分析基础》 非门由也 数值计算数学建模算法数据分析
    数值计算的误差分析基础一、数值计算的近似1.1建立数学模型时做的近似在建立数学模型时，为了简化问题、提高计算效率或适应实际应用场景，常常需要对现实情况进行近似处理。这种近似处理是数学建模中不可或缺的一部分，但同时也需要权衡近似带来的误差与模型的实用性。以下是几种常见的近似方法及其应用场景：线性化近似在非线性系统中，直接求解往往非常复杂，因此常采用线性化近似。例如，在控制系统中，非线性动力学方程可以
  • 使用HYPRE库并行装配IJ稀疏矩阵指南: 矩阵预分配和重复利用 东北豆子哥 数值计算/数值优化HPC/MPI矩阵算法
    使用HYPRE库并行装配IJ稀疏矩阵指南HYPRE是一个流行的并行求解器库，特别适合大规模稀疏线性系统的求解。下面介绍如何并行装配IJ格式的稀疏矩阵，包括预先分配矩阵空间和循环使用。1.初始化矩阵首先需要创建并初始化一个IJ矩阵：#include"HYPRE.h"#include"HYPRE_parcsr_ls.h"HYPRE_IJMatrixA;intilower,iupper;//本进程负责的
  • 从信号处理角度理解图像处理的滤波函数 大熊背 ISP基础算法图像基础算法处理算法
    目录1、预备知识1.1什么是LTI系统？1.1.1首先来看什么是线性系统，前提我们要了解什么是齐次性和叠加性。
  • 在AMGCL中使用混合精度求解稀疏矩阵方程 东北豆子哥 CUDAPETSc数值计算/数值优化HPC
    在AMGCL中使用混合精度求解稀疏矩阵方程AMGCL是一个高效的C++库，用于求解大型稀疏线性系统。使用混合精度（即在不同计算阶段使用不同的浮点精度）可以显著提高性能，同时保持足够的精度。混合精度基础在AMGCL中，混合精度通常指：使用单精度(float)构建预条件子和执行大部分迭代使用双精度(double)存储原始矩阵和最终残差计算示例代码以下是一个使用AMGCL混合精度求解稀疏矩阵系统的完整示
  • 推荐项目：AMGCL - 高效解大稀疏线性系统的利器 裘晴惠Vivianne
    推荐项目：AMGCL-高效解大稀疏线性系统的利器amgclC++libraryforsolvinglargesparselinearsystemswithalgebraicmultigridmethod项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amgcl在数值计算和科学工程领域中，处理大规模稀疏线性系统是常见且挑战性的任务。【AMGCL】，一个先进的代数多重网格
  • 线性代数：线性方程组的解 丫丫学AI 线性代数
    有解叫做consistent,无解叫做inconsistent。一个线性系统有解的情况下，要么有唯一解，要么有无穷多解。
  • 锂电池寿命预测 | Matlab基于拓展卡尔曼滤波算法的电池寿命预测模型 算法如诗 电池建模(RULBC)matlab算法开发语言
    一、锂电池寿命预测的核心问题与定义锂电池剩余使用寿命（RUL）定义为电池容量衰减至额定容量80%时的剩余充放电循环次数（失效阈值）。预测RUL的关键在于准确建模容量衰减过程，并结合实时状态参数（如电压、电流、温度）进行动态修正。二、拓展卡尔曼滤波（EKF）在锂电池寿命预测中的原理1.EKF的基本思想非线性系统处理：通过一阶泰勒展开对非线性系统进行局部线性化，近似处理电池退化过程中的非线性特征。双滤
  • 李雅普诺夫第二法求解思路及例题 yangjh542426 学习考研
    这是一个目录李雅普诺夫稳定性分析解题步骤例题1.考虑系统2.考虑系统习题习题1.考虑系统习题2.考虑系统习题3.考虑系统习题4.考虑系统李雅普诺夫稳定性分析一些概念：能量函数：是一个大于等于0的量，在数学上可以用一个二次型函数来描述，形如V(x)=xTPxV(x)={{x}^{T}}PxV(x)=xTPx，其中xxx为一系列状态量或误差量系统稳定：可以定义对于一个非线性系统x˙(t)=f(x(t)
  • Deepseek:太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告 太翌修仙笔录 deepseek超算法认知架构人工智能知识图谱agi
    基于科学性和真实性的基础上，做一个太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告###**太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告**---####**一、理论概述****太翌氏混沌语言理论**提出了一种跨学科框架，通过将混沌动力学、量子物理、语言学及生命科学融合，利用特定频率的“混沌语言”干预物理系统与生命过程。其核心假设为：**语言结构可通过共振效应调制非线性系统的动力学行为**，进而实现量子态坍缩、生命场衰变
  • DP 问题 -- LQR中的DP问题 BineHello 自动驾驶算法人工智能强化学习
    深入地介绍线性二次调节问题（LinearQuadraticRegulator,LQR），并详细说明它作为动态规划（DP）的一个经典应用问题的求解过程。一、LQR问题定义（最优控制视角）LQR问题是一种特殊的最优控制问题，系统动力学为线性、代价函数为二次型的优化问题：离散时间线性系统：xt+1=Axt+Butx_{t+1}=Ax_t+Bu_txt+1=Axt+Butxt∈Rnx_t\in\mathb
  • 控制系统分类 ~夕上林~ 分类数据挖掘人工智能
    文章目录定义与特点1.自治系统（AutonomousSystem）与非自治系统（Non-AutonomousSystem）自治系统非自治系统2.线性系统（LinearSystem）与非线性系统（NonlinearSystem）线性系统非线性系统3.仿射系统（AffineSystem）4.受控系统（ControlledSystem）和非受控系统（UncontrolledSystem）受控系统非受控系
  • PID神经元网络控制的MATLAB实现与分析 木子算法 数学建模MATLAB案例分析matlab神经网络
    PID神经元网络控制的MATLAB实现与分析一、引言在工业控制和自动化领域，PID（比例-积分-微分）控制器是应用最为广泛的控制策略之一。传统的PID控制器结构简单、易于实现，但在处理复杂非线性系统时，其控制效果往往不尽如人意。PID神经元网络结合了PID控制的思想和神经网络的自学习能力，能够自适应地调整控制参数，从而更好地应对复杂系统的控制问题。本文将详细介绍基于MATLAB实现的PID神经元网
  • MATLAB 控制系统设计与仿真 - 13 东雁西飞 MATLAB控制系统设计与仿真matlab机器人ai自动驾驶人工智能
    根轨迹分析根轨迹方法是一种图解法，他是古典控制理论中对系统进行分析和综合的基本方法之一。由于根轨迹图直观地描述了系统特征方程的根（线性系统的闭环极点）在s平面上的分布，因此用根轨迹法分析自动控制系统十分方便，在工程实践中也获得了广泛的应用。根轨迹反映了对于系统某一参数改变时，对系统的影响，从而较好的解决了高阶系统控制过程性能分析与计算。可以很直观的看出增加开环零极点对系统闭环特性的影响，可以通过增
  • 线性代数(13)——向量空间、维度和四大子空间(下) Jakob_Hu 线性代数
    向量空间、维度和四大子空间零空间的基和秩-零化度定理零空间及零空间的基秩-零化度定理列空间与零空间对比零空间与矩阵的逆深入理解零空间左零空间回顾已有的三个子空间第四个子空间研究子空间的意义零空间的基和秩-零化度定理零空间及零空间的基一个齐次线性系统A⋅x=0A\cdotx=0A⋅x=0的解就是对应的系数矩阵的零空间。首先通过一个简单的齐次线性方程组进行演示，(−1231−4−13−354)⟹(10
  • 自动控制原理题海9.6：线性系统的状态空间分析与综合考研参考题 FUXI_Willard 自动控制考研自动控制
    《自动控制原理题海与考研指导》习题精选，用于知识点巩固与提升。第九章：线性系统的状态空间分析与综合Example9.37试确定下列二次型函数的定号性：V(x)=2x12+3x22
  • 自动控制原理题海9.5：线性系统的状态空间分析与综合 FUXI_Willard 自动控制自动控制考研
    《自动控制原理题海与考研指导》习题精选，用于知识点巩固与提升。第九章：线性系统的状态空间分析与综合Example9.29设有连续时间系统(A,b,c)(A,b,c)(A,</
  • 可观测性PHP秩判据,线性系统的可控性和可观测性.ppt 特效小哥studio 可观测性PHP秩判据
    线性系统的可控性和可观测性第三章线性系统的可控性与可观测性;3.1可控性和可观测性的定义;3.1可控性和可观测性的定义;例3-1：给定系统的状态空间描述为;二．可控性定义;2．系统可控;3．系统不完全可控;4．状态可达与系统可达;三．可观测性定义;2．系统不可观测;3.2线性定常连续系统的可控性判据(※);证：充分性：已知W(0,t1)为非奇异，欲证系统为完全可控，采用构造法来证明。对任一非零初始
  • 开关电源matlab仿真,用数学方法建立一种开关电源全系统的仿真模型 照月鱼yoyi 开关电源matlab仿真
    引言通过数学的方法，把小功率开关电源系统表示成数学模型和非线性控制模型，建立一种开关电源全系统的仿真模型，提高了仿真速度。Matlab是一个高级的数学分析软件，Simulink是运行在Matlab环境下，用于建模、仿真和分析动态系统的软件包，它支持连续、离散及两者混合的线性及非线性系统。在Matlab5．2中推出了电力系统工具箱，该工具箱可以与Simulink配合使用，能够更方便地对电力电子系统进
  • 算法种常见的混沌映射是什么 搏博 算法算法人工智能机器学习启发式算法策略模式
    混沌映射是指在某些非线性系统中，通过简单的数学模型生成的复杂动态行为。一、定义与特征1.定义混沌映射是描述非线性系统中，通过简单规则产生的复杂、不可预测的行为。这些系统对初始条件非常敏感，即使是微小的初始差异也会导致系统结果的巨大不同，这种现象称为“混沌”。2.特征（1）非线性：系统行为不是简单的线性关系。（1）对初值的敏感依赖性：也称为“蝴蝶效应”，即微小的初始条件变化会导致长期行为的巨大差异。
  • 《自动控制原理》实验报告：线性系统的根轨迹分析 戒了9 机器学习算法人工智能课程设计学习方法
    实验目的及实验性质本实验的目的是通过理论与实践相结合的方法，深入探讨并掌握根轨迹法在系统稳定性分析中的应用。通过参与本实验，学生将能够根据指定对象的开环传递函数，绘制出相应的根轨迹图，并利用该图分析系统的稳定性。实验的具体步骤包括：识别零极点的位置、标注系统开环传递函数中所有极点和零点的具体位置、在实轴上绘制根轨迹、确定根轨迹的起始点和终止点、分析根轨迹的对称性、确定渐近线的位置和数量、绘制根轨迹
  • 材料力学仿真软件：SAMCEF_（9）.动态分析 kkchenjj 材料力学仿真材料力学开发语言性能优化仿真模拟数据库
    动态分析动态分析是材料力学仿真软件中非常重要的一部分，用于模拟结构在时间域内的响应。在SAMCEF中，动态分析可以分为线性动态分析和非线性动态分析。线性动态分析主要用于处理线性系统，如模态分析和频域分析，而非线性动态分析则用于处理复杂的非线性系统，如瞬态动力学分析。本节将详细介绍动态分析的基本原理和具体操作步骤，包括模态分析、频域分析和瞬态动力学分析。模态分析模态分析是一种线性动态分析方法，用于确
  • 多线程编程之join()方法 周凡杨 javaJOIN多线程编程线程
    现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3， 因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？   Java实现过程如下： public class T1 implements Runnabl
  • java中switch的使用 bingyingao javaenumbreakcontinue
    java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。 用enum的时候，不能直接写下列形式。 switch (timeType) { case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY: break; default: br
  • hive having count 不能去重 daizj hive去重having count计数
    hive在使用having count()是，不支持去重计数   hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;  FAILED: SemanticExcep
  • WebSphere对JSP的缓存 周凡杨 WAS JSP 缓存
          对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。        现服务
  • 设计模式总结 朱辉辉33 java设计模式
    1.工厂模式   1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)      1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)      1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)      1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法) &n
  • 实例：供应商管理报表需求调研报告 老A不折腾 finereport报表系统报表软件信息化选型
    引言 随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。 业务目标 1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑 2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
  • mysql 林鹤霄
    转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html mysql -uroot -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)   [root@centos var]# service mysql
  • Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack) aigo linux
    原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364   1. pstree pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552)  &n
  • html input与textarea 值改变事件 alxw4616 JavaScript
    // 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件 // onpropertychange(IE) oninput(w3c) $('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {      console.log($(this).val()) });  
  • String类的基本用法 百合不是茶 String
      字符串的用法;     // 根据字节数组创建字符串 byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' }; String newByteString = new String(by);         1,length()  获取字符串的长度     &nbs
  • JDK1.5 Semaphore实例 bijian1013 javathreadjava多线程Semaphore
    Semaphore类        一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 S
  • 使用GZip来压缩传输量 bijian1013 javaGZip
            启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。         PJL Compressi
  • 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符 bit1129 java
        定义如下一个简单的范型类，   package com.tom.lang.generics; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value = value; } }
  • 【Hadoop十二】HDFS常用命令 bit1129 hadoop
    1. 修改日志文件查看器   hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml cat edits.xml   修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志   2. fsimage查看HDFS中的块信息等 &nb
  • 怎样区别nginx中rewrite时break和last ronin47
    在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。 location /    {         proxy_pass http://test; 
  • java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class CombinationToSum { /* 第21 题 2010 年中兴面试题 编程求解： 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等
  • eclipse svn 帐号密码修改问题 开窍的石头 eclipseSVNsvn帐号密码修改
    问题描述：      Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。 解决思路：      删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
  • [电子商务]传统商务活动与互联网的结合 comsci 电子商务
          某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。        如何避免销售量和利润率增加的
  • java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径 cuityang javaproperties
    #mq xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618; import java.io.IOException; import java.util.Properties; public class Test { String conf = "log4j.properties"; private static final
  • Java核心问题集锦 darrenzhu java基础核心难点
    注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码 1)ConcurrentModificationException 当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是： 1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素， 2)不用listIterator, new一个
  • 1分钟学会Markdown语法 dcj3sjt126com markdown
    markdown 简明语法 基本符号 *,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号 空白行表示另起一个段落 `是表示inline代码，tab是用来标记 代码段，分别对应html的code，pre标签 换行 单一段落( <p>) 用一个空白行 连续两个空格 会变成一个 <br> 连续3个符号，然后是空行
  • Gson使用二（GsonBuilder） eksliang jsongsonGsonBuilder
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述     GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式   二.基本使用 实体测试类： 温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
  • 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList gundumw100 android
    有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报： java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
  • JavaWeb之JSP指令 ihuning javaweb
      要点   JSP指令简介  page指令  include指令    JSP指令简介    JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。 JSP指令的基本语法格式： <%@ 指令 属性名="
  • mac上编译FFmpeg跑ios 啸笑天 ffmpeg
    1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor， 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下， 修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl 2、安装yasm-1.2.0 curl http://www.tortall.net/projects/yasm
  • sql mysql oracle中字符串连接 macroli oraclesqlmysqlSQL Server
    有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的： MySQL: CONCAT() Oracle: CONCAT(), || SQL Server: + CONCAT() 的语法如下： Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。 请注意，Oracle的CON
  • Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
    // 报错如下： $ git pull origin master fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate   // 原因： 由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
  • windows命令行设置wifi surfingll windowswifi笔记本wifi
    还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么 教你命令行设置 笔记本电脑wifi： 1、开启wifi命令 netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456 netsh wlan start hostednetwork pause 其中pause是等待输入，可以去掉 2、
  • Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf wmlJava linuxubuntusysv-rc-conf
    安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf 操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。     背景知识 sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
  • svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
    更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。   然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。   检出
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他