- matlab dft变换_傅里叶变换篇(一)——从时域到频域
腿毛拆床垫
matlabdft变换
这次直接进入正题哈!啥是傅里叶变换?傅里叶变换可以将时域信号转变成频域,通过分析频谱了解信号的组成。网上有大量介绍傅里叶变换的好文章,感兴趣的小伙伴可以自行查阅!什么是时域和频域呢?简单的理解是:时域的横轴为时间,反映信号随时间的变化,频域的横轴为频率,反映信号组成的不同频率分量。现实生活中因为时间和采样的原因,得到的信号大多是有限长度序列的离散时间序列的傅里叶变换(DFT)。傅里叶变换的计算机实
- Matlab 数字图像 第二章 矩阵及其运算
肌肉猛1大序子
matlab矩阵开发语言图像处理
目录2.1矩阵的创建2.1.1直接输入:2.1.2载入外部数据文件2.1.3利用内置函数创建2.2矩阵的寻访2.2.1下标元素访问2.2.2访问单元素2.3矩阵的拼接2.3.1矩阵拼接符[]2.3.2函数2.4矩阵的运算2.4.1加减2.4.2乘除2.4.3乘方2.4.4按位运算2.4.5行列式与秩2.4.6逆与迹2.4.7矩阵的范数(?)2.4.8特征值和特征向量PS纯纯用来记笔记,要是有错随时
- 数字图像处理(三:图像如果当作矩阵,那加减乘除处理了矩阵,那图像咋变):从LED冬奥会、奥运会及春晚等等大屏,到手机小屏,快来挖一挖里面都有什么
数字图像处理(三)一、(准备工作:咋玩,用什么玩具)图像以矩阵形式存储,那矩阵一变、图像立刻跟着变?1.Python+JupyterNotebook/Lab+库(NumPy,OpenCV,Matplotlib,scikit-image)2.MATLAB+ImageProcessingToolbox3.JavaScript+HTML5Canvas+浏览器4.专业的图像处理软件(带脚本/插件功能)二、
- 第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛-A题:水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型(续)(附MATLAB代码实现)
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模
目录5.3.3问题三的总结5.4问题四的模型建立与求解5.4.1问题分析5.4.2计算方位角和航向角5.4.3计算距离D和水平速度5.4.4分析并建立模型5.4.4.1聚类分析方法的提出5.4.4.2模型的建立5.4.5问题四的总结5.5问题五的模型建立与求解5.5.1问题五的分析5.5.2传统的战争评估模型5.5.2.1正规作战模型5.5.2.2游击作战模型5.5.2.3混合作战模型5.5.3信
- 【舰艇控制】基于matlab具有不确定性和扰动的水面舰艇的自适应有限时间平滑非线性滑模跟踪控制【含Matlab源码 13748期】复现含文献
海神之光
Matlab路径规划(进阶版)matlab
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进;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Matlab毕设:Matlab毕设系列–说明期刊发表:发表北大核心,SCI不是梦!!⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(进阶版)②付费专栏Matlab路径规划(初级版)⛳️关注
- csc(x)积分推导
weixin_43420126
数学基础知识数据挖掘人工智能
在MATLAB中同时绘制sin(x),csc(x)和ln∣tan(x/2)∣的函数图像,需要处理函数的奇点(如csc(x)在sin(x)=0时无定义,ln∣tan(x/2)∣在x=kπ时无定义)(deepseek生成matlab代码)%定义x范围(-2π到2π),高密度采样x=linspace(-2*pi,2*pi,10000);%精确识别csc(x)的奇点(sin(x)=0的点)c
- 【图像分割】基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割matlab代码
天天Matlab科研工作室
图像处理Matlab各类代码算法聚类matlab
1简介医学影像分割的基本目标是将图像分割成不同的解剖组织,从而可以从背景中提取出感兴趣区域。因为图像的低分辨率和弱对比度,实现医学影像分割是一件具有挑战的任务。而且,这个任务由于噪声和伪阴影变得更加困难,这些干扰项可能是因器材限制、重建算法和患者移动等原因造成的。目前还没有通用的医学图像分割算法,算法的优点和缺点经常根据所研究的问题而变化。将分割概念具体到颅内出血CT图像上,就是将颅腔中的出血病灶
- matlab的伯德图为何从360度显示?应如何修改解决?
wangkeyen
matlabmatlab
绘制伯德图时相位从360度开始显示,通常是因为软件默认将相频特性的起始相位设置为系统稳定运行所需的基准角度。显示设置调整:在MATLAB的Simulink环境中,可通过双击伯德图窗口,在弹出的选项中检查是否启用了“Adjustphaseoffsets”功能。若未启用,可点击启用即可解决。如下图所示:
- 评估遥感云雾浓度的无参化指标(适用于其它合成雾的场景)
夏天是冰红茶
去雾与加雾opencv计算机视觉人工智能
前言本文总结了四种用于评估图像雾浓度的无参考指标:FADE、densityD、AuthESI和JSFD。FADE通过MATLAB实现,能较好反映雾气浓度但计算耗时;densityD基于TensorFlow,对天空场景较为敏感;AuthESI主要用于评估合成雾真实性,不适用于浓度评估;JSFD结合HSV空间S值、白点比例和暗通道特征,准确性较高但计算时间长。实验表明,FADE和JSFD以及densi
- numpy教程
Jeffrey_Pacino
编程学习numpy数据分析
使用jupyternotebook分析数据之前导入的包importnumpyasnp#linearalgebraimportpandasaspd#dataprocessing,CSVfileI/O(e.g.pd.read_csv)%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotasplt#Matlab-styleplottingimportseabornassns
- 基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解
基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解文章目录基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解1.RELM原理2.分类问题求解3.基于探路者算法优化的RELM4.实验结果5.Matlab代码1.RELM原理极限学习机(ELM)具有训练速度快、泛化性能好的优点。极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFN)。极限学习机的结构见图RELM算法:若NNN
- 基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用机器学习#核极限学习机(KELM)算法分类数据挖掘
基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法文章目录基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法1.KELM理论基础2.分类问题3.基于探路者算法优化的KELM4.测试结果5.Matlab代码摘要:本文利用探路者算法对核极限学习机(KELM)进行优化,并用于分类1.KELM理论基础核极限学习机(KernelBasedExtremeLearningMachine,KELM)是基于极限
- MATLAB最优滤波器设计函数firpm的使用详解
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编程小识matlab算法最优滤波器firpmkaiserord
窗函数法设计的缺点无法选择过渡带、通带、阻带衰减等指标阶数不是最优的凯塞窗[n,wn,beta,ftype]=kaiserord(f,a,dev);h_kaiser=fir1(n,wn
- 数字滤波器原理及应用 借助matlab,数字滤波器原理及应用(借助Matlab)
陈慈龙
数字滤波器原理及应用借助matlab
第l章数字信号处理引言1.1引言1.2数字信号处理起源1.3信号域1.4信号分类1.5DStP:一个学科第2章采样原理2.1引言2.2第l章数字信号处理引言1.1引言1.2数字信号处理起源1.3信号域1.4信号分类1.5DStP:一个学科第2章采样原理2.1引言2.2香农采样原理2.3信号重构2.4香农插值2.5采样方法2.6多通道采样2.7MATLAB音频选项第3章混叠3.1引言3.2混叠3.3
- 文本字符串处理合集by批处理(不定期更新)
觉得有帮助麻烦您动动发财的小手点赞、收藏、加关注,感谢!1.字符串文本排序:https://blog.csdn.net/humors221/article/details/1494124492.替换记事本字符:https://blog.csdn.net/humors221/article/details/1205834753.文本乱序:https://blog.csdn.net/humors221
- matlab时域采样与频域采样,实验二:时域采样与频域采样.doc
weixin_39905624
matlab时域采样与频域采样
实验二:时域采样与频域采样实验二:时域采样与频域采样1.实验目的时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论。要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化,以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息;要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念,以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。2.实验原理与方法对模拟信号以间隔T进行时域等间隔理想采样,形成的采样信号的频谱是原模拟信号频谱以采样
- 有源电力滤波器matlab仿真实验报告,基于Matlab有源电力滤波器APF的仿真研究
目前,对有源电力滤波器的研究越来越广泛。一方面,研究者众多,不仅有高等院校、研究所,而且也有许多电力局、大型企业等;另一方面,研究涉及谐波检测方法、控制策略、PWM波的形成等有源滤波技术的各个方面,对谐波检测控制方法和谐波检测电路的实现方法研究尤其活跃,出现了许多新的方法,这些方法都是旨在提高谐波检测的实时性和检测精度,因为谐波检测方法及谐波检测电路的实时性和检测精度对有源电力滤波器的滤波性能起着
- matlab达林算法的电加热炉温度控制,基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究[1]...
收稿日期:2011-11作者简介:张宇驰(1978—),男,硕士,讲师,研究方向为自动控制与机电一体化。基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究张宇驰(湖南工业职业技术学院,湖南长沙410208)摘要:介绍几种基于单片机的电加热炉温度控制算法,通过对PID控制算法仿真、SMITH控制算法仿真、大林算法仿真的比较分析,仿真结果验证了大林控制算法的稳定性和鲁棒性较好,几乎没有超调量,且稳态误差小。关
- 9个基于MATLAB 事件触发控制
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matlabmatlab开发语言
9个基于MATLAB事件触发控制1线性多智能体系统一致性的分布式动态事件触发控制方法。2固定拓扑和切换拓扑下多智能体系统的分布式动态事件触发一致性控制.3有限时间一致性的分布式事件驱动控制.4多智能体系统的分布式事件触发控制.5多代理网络中基于事件的协议。6非线性不确定性多智能体系统的定时事件触发一致性控制.7线性多智能体网络的全分布式事件触发协议.8非理想一般线性多智能体系统基于观测器的事件触发
- matlab_simulink仿真BLDC无刷直流电机 转速电流双闭环 调速系统
985计算机硕士
仿真模型电力系统matlab开发语言
matlab/simulink仿真BLDC无刷直流电机转速电流双闭环调速系统以下文字及示例代码仅供参考文章目录一、为什么需要“转速-电流”双闭环?二、系统整体架构三、在Simulink中搭建步骤3.1新建模型与库引用3.2电机本体3.3电流采样与Clarke/Park3.4电流环PI设计3.5转速环PI设计3.6SVPWM与逆变器3.7速度给定与负载四、一键运行脚本五、结果解读【标题】Matlab
- MATLAB 基于图像处理的杂草识别技术
鱼弦
matlab图像处理计算机视觉
MATLAB基于图像处理的杂草识别技术1.系统介绍杂草识别是精准农业中的重要环节,基于图像处理的杂草识别技术利用计算机视觉和机器学习算法,自动识别田间杂草,为精准施药提供决策支持。本系统基于MATLAB实现杂草图像处理,包括图像预处理、特征提取、分类识别等模块。2.应用场景精准农业:自动识别田间杂草,实现精准施药,减少农药使用量。生态监测:监测农田杂草种类和分布,评估生态环境。植物保护:识别有害杂
- MATLAB 通信系统中成形滤波器的设计与实现
鱼弦
人工智能matlab
MATLAB通信系统中成形滤波器的设计与实现1.介绍成形滤波器是数字通信系统中用于限制信号带宽、减少码间干扰(ISI)的重要组件。它通过对发送信号进行滤波,使其频谱特性满足奈奎斯特准则,从而在接收端可以无失真地恢复原始信号。主要特点:限制信号带宽:成形滤波器可以有效地限制信号的带宽,提高频谱利用率。减少码间干扰:成形滤波器可以设计成满足奈奎斯特准则,从而消除码间干扰。提高系统性能:成形滤波器可以改
- MATLAB实现基于多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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目录MATLAB实她基她她目标粒子群优化算法(MOPSO)进行无人机三维路径规划她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...2优化无人机飞行路径她安全她...2提升路径规划她她目标协调能力...2实她三维环境下她动态路径规划...2降低计算复杂度,实她高效路径规划...2提供具有工程实践价值她路径规划工具...3丰富她目标优化算法她应用案例...3促进无人机智能自主飞行技术进步...3
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
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✅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物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- 基于matlab的--1km降水数据按掩膜裁剪并可视化
咋(za)说
matlab降水数据处理利用掩膜文件裁剪数据得到shp内降水量降水
1km降水数据按掩膜裁剪并可视化0引言1数据处理过程2完整程序3结语0引言 本篇基于上篇内容,利用生成的区域掩膜(Mask)文件对中国1km分辨率逐月降水量数据进行裁剪,得到研究范围内的逐像素点降水数据,在裁剪中对数据进行了单位转化和无效值剔除,并对无效值区域进行插值。下面是主要内容:1数据处理过程(1)本示例对单个年份的降水数据进行处理,可修改代码使可用于所有年份的批量处理。(2)程序依赖上节
- Matlab打开慢、加载慢的解决办法
RickyWasYoung
matlabwindows开发语言
安装完毕后直接打开会非常慢,而且打开了之后还得加载很久才能运行解决办法如下:1.找到路径“D:\ProgramFiles\Polyspace\R2020a\licenses”(我是把matlab安装在D盘了,如果是其他盘修改路径即可),该路径记为A2.复制该路径下的lic文件的名称“license_LAPTOP-XXXXXXXX_123456_R2020a.lic”(名称不同,找到这个文件就ok)
- 列车-轨道-桥梁交互仿真研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、研究背景与核心概念二、系统建模方法与关键技术(1)子系统建模(2)耦合机制与算法(3)激励源建模三、仿真软件工具与验证(1)主流仿真平台(2)参数设置要点(3)实验验证方法四、工程应用与典型案例(1)安全评估与优化设计(2)极端工况分析
- 自平衡摩托车控制系统设计:Python实现方案
神经网络15044
仿真模型算法机器学习python开发语言
自平衡摩托车控制系统设计:Python实现方案摘要本文针对5CCE2MCT机电一体化补考项目要求,提出了一种基于Python的自平衡摩托车控制系统完整实现方案。该系统结合PID控制、状态空间方法和数字信号处理技术,实现了稳定的平衡与运动控制。我们从数学模型建立到硬件测试进行了完整展示,提供了可替代MATLAB/Simulink方案的可行解决方案。该实现方案在保持与参考Arduino工程套件相当性能
- Java实战:实时聊天应用开发(附GitHub链接)
星逝*
javapython开发语言
一、前置技术项目介绍:项目为局域网沟通软件,类似内网通,核心功能包括昵称输入、聊天界面展示在线人数(实时更新)、群聊,也可扩展私聊、登录注册、聊天记录存储等功能,结尾附GitHub链接。项目涉及技术:包括GUI界面编程、网络通信、面向对象编程,以及字符串处理、时间获取等相关API。时间获取方案之JDK8之前的DateAPI:通过创建Date对象获取此刻时间,但其格式为美式且不直观,需用Simple
- Matlab实现的二维框架非线性动力学求解器:几何非线性应用
悦闻闻
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:二维框架非线性动力学求解器Matlab工具用于分析复杂结构在动态载荷作用下的行为,特别是在几何非线性效应显著的情况下。求解器采用Newmark方法进行数值积分,并通过多个Matlab脚本文件,如Newmark_Nonlinear.m和Analysis.m等,实现从加载条件到结果可视化的一系列计算流程。用户可以通过各种分析功能和示例深入了解结构在动态载荷下的响应
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟