- Python实现图像处理的快速傅里叶变换（FFT）或离散余弦变换（DCT）
闲人编程
图像处理图像处理python计算机视觉FFTDCT傅里叶离散余弦变换
目录Python实现图像处理的快速傅里叶变换（FFT）或离散余弦变换（DCT）一、引言1.1图像处理简介1.2快速傅里叶变换与离散余弦变换简介1.3本文目标与结构二、理论背景与数学原理2.1快速傅里叶变换（FFT）介绍2.2离散余弦变换（DCT）介绍2.3两者的应用领域与区别三、算法实现3.1快速傅里叶变换（FFT）实现3.1.1使用Python实现FFT3.1.2图像的频域处理3.2离散余弦变换
- 信号处理算法：快速傅里叶变换(FFT)_（2）.FFT算法的原理与实现
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理算法
FFT算法的原理与实现1.引言快速傅里叶变换（FastFourierTransform,FFT）是一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换（DiscreteFourierTransform,DFT）及其逆变换。DFT在信号处理、图像处理、通信工程等领域中有着广泛的应用，但其计算复杂度为O(N2)O(N^2)O(
- 快速傅里叶变换(FFT)是什么？
Yashar Qian
信号处理快速傅里叶变换
快速傅里叶变换(FFT)是什么？快速傅里叶变换（FFT）本质上是一种极其高效的算法，用来计算**离散傅里叶变换（DFT）**及其逆变换。它是数字信号处理、科学计算和工程应用中最重要的算法之一。要理解FFT，先理解它要解决的问题：离散傅里叶变换（DFT）是什么？DFT全称：**DiscreteFourierTransform（离散傅里叶变换）想象你有一段数字化的信号（比如一段音频采样、图像像素数据、
- VC++实现的快速傅里叶变换频谱分析软件
直推小新
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：基于VC++和MFC的频谱分析程序通过快速傅里叶变换（FFT）技术，将时域信号转换至频域，实现对导入文本或Excel数据的离散谱分析。用户可通过图形界面轻松导入数据，选择分析选项并查看结果。程序利用FFT高效地计算频域数据，并通过图表展示信号频率成分。此分析工具适用于音频处理、通信、医学成像和机械故障诊断等领域。1.VC++和MFC框架介绍1.1VC++的发展
- Python实现快速傅里叶变换（FFT）
haodawei123
工作总结
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600赫兹，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采#样频率为1400赫兹（即一秒内有1400个采样点，一样意思的）x=np.linspace(0,1,1400)#设置需要采样的信号，频率分量有180，390和600y=7np.sin(2np.p
- 深入Python：实现FFT与DFT
weixin_42668301
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：快速傅里叶变换（FFT）和离散傅里叶变换（DFT）是处理时域信号转换到频域的数字信号处理核心工具。本课程深入介绍FFT与DFT的原理及Python实现，涵盖从基本概念到使用numpy库进行信号处理的实战应用。学生将学习如何使用Python中的numpy库来执行DFT，掌握通过Cooley-Tukey算法实现的FFT来高效处理大型数据集。通过实际案例，理解如何分
- 公钥密码体系崩溃风险：Shor算法可在多项式时间内破解RSA、ECC等基于大整数分解和离散对数问题的公钥算法。4099量子位的量子计算机运行Shor算法可在10秒内破解RSA2048
百态老人
算法量子计算
基于我搜索到的资料，以下从四个维度全面分析公钥密码体系的量子威胁现状及应对策略：一、Shor算法对公钥密码体系的威胁机制算法原理与攻击效率Shor算法通过量子傅里叶变换（QFT）高效求解整数分解和离散对数问题：核心步骤包括随机数生成、模指数周期检测（f(x)=axmod Nf(x)=a^x\modNf(x)=axmodN）和量子并行计算，复杂度仅O(log3N)O(\log^3N)O(log3
- [信号与系统]IIR滤波器与FIR滤波器的表达、性质以及一些分析
庭师_Official
信号与系统信号与系统信号处理
前言阅读本文需要阅读一些前置知识[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。[信号与系统]有关滤波器的一些知识背景[信号与系统]关于LTI系统的转换方程、拉普拉斯变换和z变换[信号与系统]关于双线性变换IIR滤波器的数学表达式IIR（InfiniteImpulseResponse）滤波器的输出信号y[n]y[n]y[n]可以用输入信号x[n]x[n]x[n]和滤波器系数表示
- python scipy简介
凤枭香
Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库，可以应用于数学、科学以及工程领域，它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算，后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster：包含聚类算法co
- Python之scipy(算法/数学工具)用法
薛毅轩
python
scipy是一个开源的Python算法库和数学工具包，它基于NumPy，提供了许多用于数学、科学和工程的算法。scipy包含了统计、优化、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解等模块。以下是一些scipy库的基本用法示例：1.特殊函数scipy.special模块提供了许多数学上的特殊函数。fromscipyimportspecial#计算阶乘和组合数factor
- DSP芯片详解
一、DSP芯片的基本概念与核心特性定义与定位DSP（DigitalSignalProcessor）芯片是一种专为高速数字信号处理设计的微处理器，通过数学算法实时处理音频、视频、通信等领域的数字信号。其核心使命是优化复杂运算效率（如滤波、傅里叶变换），相比通用CPU，在特定任务中性能提升可达10倍以上。关键特性并行处理能力：单周期内完成乘法与加法（MAC操作），支持流水线执行。哈佛架构：程序与数据存
- J2GEZI.zip声全息成像算法：傅里叶变换与逆变换的实践
good2know
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：声全息成像是一项利用声波特性进行三维空间重建的技术，与光学全息不同，它不依赖光，而是基于声波的干涉和衍射现象。本文档重点探讨了"J2GEZI.zip"中包含的声全息成像算法，特别强调了傅里叶变换和逆傅里叶变换在声场重建中的应用。傅里叶变换将声波信号从时域转换到频域，揭示其频率成分，而逆傅里叶变换则将频域信息转换回空间域，重建声场。该技术在声学检测、无损评估等领
- TI 毫米波雷达走读系列—— 3DFFT及测角
雷达爆破手
mmWaveRadar毫米波雷达嵌入式硬件AWR/IWR系列单片机
TI毫米波雷达走读系列——3DFFT及测角测角原理——角度怎么测测角公式——角度怎么算相位差测角基本公式为什么是3DFFT1.空间频率与角度的对应关系2.FFT的数学本质：离散空间傅里叶变换测角原理——角度怎么测本节内容解决角度怎么测的问题，首先要根据测角的场景对测角过程进行建模。测角模型的第一个前提是前方目标距离雷达较远(远场)，这样目标的反射波是到达雷达阵前是可以近似成一个平行波面，即反射波到
- 【DSP笔记 · 第3章】数字世界的“棱镜”：离散傅里叶变换（DFT）完全解析
FF-Studio
DSP数字信号处理·笔记笔记自动化信号处理音频音视频fpga开发dsp开发
数字世界的“棱镜”：离散傅里叶变换（DFT）完全解析在上一章，我们探索了Z变换和离散时间傅里叶变换（DTFT）。我们知道，DTFT是一个无比强大的理论工具，它能将一个时域离散序列的“基因图谱”——也就是它的频谱——完整地揭示出来。理论上，只要我们知道了信号的DTFT，就知道了它包含的所有频率成分。但这里有一个巨大的“但是”。DTFT是理论上的完美，却在实践中遇到了一个无法逾越的鸿沟：DTFT的定义
- 信号处理方法
信号处理核心思想：信号与系统模型：理解信号特性（连续/离散、确定性/随机性、能量/功率）和系统特性（线性、时不变、因果、稳定）是选择合适处理方法的基础。域转换：许多强大的方法依赖于将信号从一个表示域（通常是时域）转换到另一个域（如频域、时频域、小波域），因为在新的域中，信号的某些特性或操作会变得更简单或更清晰。一基础变换与频域分析理解信号组成和进行滤波、谱分析的核心1.1傅里叶变换(Fourier
- 机器学习中的Python常用库（Numpy, Pandas, PIL, Matplotlib）
m0_74811578
机器学习pythonnumpy
1.Numpynumpy（NumericalPython的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。其部分功能如下：ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的
- 嵌入式AI深度学习困局：当蛮力遇上巧劲，谁在拖后腿？
宋一平工作室
人工智能深度学习嵌入式硬件stm32
嵌入式AI深度学习困局：当蛮力遇上巧劲，谁在拖后腿？想象一下：你想在沙滩上找一枚硬币，深度学习就像雇了100个人手拉手地毯式搜索，而傅里叶变换就像先拿出金属探测器定位——前者累到吐血，后者轻松搞定。这就是嵌入式AI领域正在上演的"效率大战"：当深度学习遇上资源受限的硬件环境，这场看似先进的技术革命，却频频卡在"性价比"的门槛上。一、深度学习的"土豪式"操作：买椟还珠的尴尬在嵌入式系统这个"寸土寸金
- 经典数学公式可视化工具1.0
辣香牛肉面
工具类数学公式可视化
概述经典数学公式可视化工具1.0是一款旨在通过图形化界面和动态交互帮助用户直观理解经典数学公式。软件以可视化方式展示公式的图形表现，并提供鼠标拖动、键盘控制等交互功能，适合学生、教师以及对数学和物理感兴趣的用户。软件支持14个经典公式（未来会增加更多有代表性的公式）包括：l麦克斯韦方程组l欧拉公式l牛顿第二定律l勾股定理l质能方程(E=mc²)l薛定谔方程l1+1=2l德布罗意关系l傅里叶变换(方
- Python·算法分类题库
欢迎关注【Python·算法分类题库】，持续更新中……知识点A字符串（AC自动机、拓展KMP、后缀数组、后缀自动机、回文自动机）图论（网络流、一般图匹配）数学（生成函数、莫比乌斯反演、快速傅里叶变换）数据结构（树链剖分、二维/动态开点线段树、平衡树、可持久化数据结构、树套树、动态树）B排序（归并、快速、桶、堆、基数）搜索（剪枝、双向BFS、记忆化搜索、迭代加深搜索、启发式搜索）DP（背包、树形、状
- matlab二维傅里叶变换ffshift,形象理解二维傅里叶变换
Fan Cheng
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！来自|知乎阿姆斯特朗链接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/110026009文仅交流，侵删1.回顾一下一维FT公式：通俗来讲，一维傅里叶变换是将一个一维的信号分解成若干个复指数波。而由于，所以可以将每一个复指数波都视为是余弦波+j*正弦波的组合。对于一个正弦波而言，需要三个参数来确定它：频率,幅度，
- 傅里叶变换原理与scipy.fft模块应用（九）
WHCIS
SciPyscipy算法python
引言傅里叶变换是信号处理和分析领域中最为强大的数学工具之一。它能够将信号从时域（随时间变化的表示）转换到频域（频率成分的表示），从而帮助我们从不同角度理解信号的特性。傅里叶变换在信号处理、图像处理、通信工程、谱分析等领域有着广泛的应用。本教程将深入探讨傅里叶变换的数学基础，详细介绍scipy.fft模块中主要函数的使用方法，对比时域和频域分析的实现差异，并通过实际案例演示频谱分析与滤波的工程实践方
- python实现DFT并绘制功率谱 (附完整源码)
源代码大师
Python实战教程python开发语言
python实现DFT并绘制功率谱以下是使用Python实现离散傅里叶变换（DFT）并绘制功率谱的完整源码。该代码包括生成一个示例信号、手动计算DFT、计算功率谱以及使用Matplotlib绘制结果。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefDFT(x):"""计算离散傅里叶变换（DFT）参数:x(numpy.ndarray):输入时域信号返回:X
- 菲涅耳计算全息图matlab,基于Matlab的计算全息图的制作与数字再现的研究
weixin_39617405
菲涅耳计算全息图matlab
基于Matlab的计算全息图的制作与数字再现的研究应用Matlab语言,结合博奇型计算全息的编码方法,利用计算机分别绘制了菲涅耳全息图和傅里叶变换全息图,实现了计算全息图的快速制作,讨论了制作计算全息图的原理、方法和步骤。利用CGH技(本文共5页)阅读全文>>全息技术记录了物光波的全部信息,能够实现具有物理景深效果的再现成像。计算全息是运用计算机生成物光波全息图技术,通过计算机编码实现光学全息记录
- matlab傅里叶变换去噪代码,[转载]MATLAB小波去噪
香港键师傅
matlab傅里叶变换去噪代码
MATLAB中用wnoise函数测试去噪算法sqrt_snr=3;init=231434;[x,xn]=wnoise(3,11,sqrt_snr,init);%WNOISEgeneratenoisywavelettestdata.%X=WNOISE(FUN,N)returnsvaluesofthetestfunctiongivenbyFUN,ona%2^Nsampleof[0,1].[X,XN]=
- 三维粗糙表面程序
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三维粗糙表面程序三维粗糙表面程序本资源文件提供了一个用于生成三维随机粗糙表面的Matlab程序。该代码能够生成人造的各向同性随机粗糙表面，适用于模拟从工程表面的纳米特征到山脉、地形或景观的大规模地形。程序基于分形理论，使用傅里叶变换（特别是功率谱密度）来生成表面形貌。生成的表面有两种选择：带有滚降区域或不带滚降区域。如果您不熟悉滚降的概念，请参考上传的图片以获取更多信息项目地址:https://g
- 如何成为一名硬件工程师——信号与系统篇
锡渣仙人
嵌入式硬件硬件工程arm开发
首先，要从信号与系统的角度成为一名优秀的嵌入式硬件工程师，需要建立完整的知识体系，并将理论知识与工程实践深度结合。必须扎实掌握信号与系统的核心理论，包括时域分析中的卷积运算和冲激响应，这对理解滤波器设计至关重要；频域分析中的傅里叶变换则是频谱分析和无线通信调制解调的基础；而Z变换和离散系统理论为数字滤波器设计和控制系统稳定性分析提供了数学工具。奈奎斯特采样定理更是ADC设计不可逾越的红线，需要深入
- 信号处理仿真：信号检测与估计_（14）.现代谱估计方法
kkchenkx
信号仿真2信号处理概率论机器学习图像处理计算机视觉
现代谱估计方法引言在信号处理领域，谱估计是一项重要的技术，用于分析信号的频谱特性。传统的谱估计方法，如傅里叶变换，虽然简单有效，但在某些情况下（例如噪声较大的环境或信号频率成分较低时）可能无法提供准确的估计结果。现代谱估计方法通过引入更复杂的数学模型和算法，能够有效提高谱估计的精度和分辨率。本节将详细介绍几种现代谱估计方法，包括非参数方法和参数方法，并通过具体的例子和代码演示这些方法的应用。非参数
- 信号与系统（15）- 系统的频域分析法：周期信号
Zhongzheng Wang
信号与系统信号处理
系统的频域分析法，是通过傅里叶变换将信号分解为多个正弦函数之和或者积分，由此得到信号的频谱。接着对各个正弦分量求系统对其的响应，进而得到系统对各个分量响应的频谱，最后将各个分量的响应叠加，再求傅里叶反变换，求得最终响应的分析方法。相比时域分析法，这种方法不需要求解微分方程，以及使用卷积积分计算系统对信号的响应，但是必须要经过傅里叶变换和傅里叶反变换。这种分析方法只能求解零状态响应或稳态响应，零输入
- 信号与系统07-信号处理中的AI技术
江畔柳前堤
信号与系统信号处理人工智能深度学习pythonpyqt算法java
第7课：信号处理中的AI技术1.AI在信号处理中的核心应用领域信号处理与人工智能的结合是当前科技发展的核心方向之一。以下三大应用场景展示了AI在信号处理中的典型应用：1.1语音信号的去噪与增强理论基础：语音信号处理是信号与系统课程中的经典课题。传统方法依赖傅里叶变换、小波变换等频域分析技术，而AI技术（如深度神经网络）则通过端到端的方式直接学习信号特征。AI技术应用：语音去噪：基于深度学习的语音去
- 信号与系统03-信号的频域分析
江畔柳前堤
信号与系统pyqtpython算法数据结构线性回归排序算法链表
第3讲：信号的频域分析一、引言在信号处理中，频域分析是理解信号本质特征的重要工具。通过将信号从时域转换到频域，我们可以更直观地观察信号的频率组成，从而设计高效的滤波器、特征提取器或系统模型。而人工智能（AI）中的许多技术（如频谱分析、语音识别、图像压缩）都依赖于频域分析的核心思想。本节课将从傅里叶级数与傅里叶变换出发，结合AI中的典型应用，深入探讨频域分析的原理与实践。二、傅里叶级数与傅里叶变换（
- jvm调优总结（从基本概念 到 深度优化）
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中，最基本的数据结构无外乎：数组 和 引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了：
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方：
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是：
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（
new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令，安装sysbench-0.5：
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一． 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时，Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。
实例环境： 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？
从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤：
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果：
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。
网上的说法：
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数：erlang:get_s
