- 边缘效应
轻抚清晨
她说要你远远地站着在她说话的声音达不到的地方这样她会觉得心安听不见你的自作多情你温暖不起来她目光如炬而你也不会感觉冷她言语若冰——《边缘效应》轻抚清晨
- 【深度学习每日小知识】Co-occurrence matrix 共现矩阵
jcfszxc
深度学习术语表专栏深度学习矩阵人工智能
共生矩阵或共生分布(也称为:灰度共生矩阵GLCM)是在图像上定义为共生像素值(灰度值或颜色)分布的矩阵)在给定的偏移量处。它被用作纹理分析的方法,具有多种应用,特别是在医学图像分析中。方法给定灰度图像,共生矩阵计算具有特定值和偏移量的像素对在图像中出现的频率。偏移量(Δx,Δy)(\Deltax,\Deltay)(Δx,Δy)是一个位置运算符,可以应用于图像中的任何像素(忽略边缘效应):例如,(1
- GEE APP——基于PFI纯净森林指数的CCDC-SMA算法的长时序森林监测APP
此星光明
GEEAPP人工智能javascriptgeeccdc森林混合像元app
简介森林生态系统的碳排放受到破碎化加速和边缘效应的极大影响。要了解这些影响,就必须准确监测破碎化森林景观的变化。然而,这些变化通常强度低、尺度小,因此很难使用中等空间分辨率的卫星图像(如Landsat)来检测。为了应对这一挑战,本研究开发了纯林指数(PFI),该指数结合使用了现有的植被指数(VI)和光谱混合分析(SMA),以更有效地检测和描述森林对观测到的像素光谱响应的贡献。利用连续变化检测和分类
- 相关滤波
AI视觉网奇
视觉相关
https://zhuanlan.zhihu.com/p/39923038相关滤波的本质就是一个尺寸特别大(跟patch一样大)的cnn卷积核。所以kcf不仅可以用闭式解求解,也可以用梯度下降求解。kcf中α迭代也是用0.05的系数,很类似学习率这个东西。kcf本身的所谓缺点:边缘效应完全是由于求解需要用傅立叶变换才导致的。原因是如果不用傅立叶变换求解,而采用梯度下降求解,就不需要使得w的尺寸和图
- 高均匀性大孔径积分球光源结构
JYGD686868
均匀光源积分球
积分球作为一种均匀辐射光源,广泛用于光学传感器定标。大孔径积分球光源是一种较理想的均匀漫射参考光源,由于其光谱辐射调节范围宽,辐亮度输出的均匀性优良,常作为均匀辐射光源测试CCD、相机、辐射度计等光电器件。积分球辐射光源的稳定性和均匀性对于整个定标系统非常重要,直接影响定标的结果准确度。而积分球出光孔口径越大,边缘效应越严重,出射光的均匀性越难以保证。常用保证积分球光源均匀性的方法为光源不直接由孔
- 关于C语言define的边缘效应
zmbwcx
c语言c++开发语言
依旧来自是学弟提问。先对define的边缘效应进行解释。在只进行一次define宏定义的时候,或许碰不到边缘效应。但是定义一个宏定义以后有用到宏定义变量接着进行一次宏定义可能会碰见的问题。对于这个程序我们只需要按下面步骤依次代入就可以N=2M=N+1MUN=(M+1)*M/2MUN=(N+1+1)*N+1/2MUN=(2+1+1)*2+1/2由于是int类型的数据1/2被视为0。故答案为4*2=8
- 怎么用matlab画TM11,矩形波导matlab求解.docx
跟着老范学模型
怎么用matlab画TM11
矩形波导matlab求解矩形波导matlab求解题目:1、已知宽度为50mm,高度为34mm的矩形波导管,长度为5m。忽略边缘效应,该波导管中的场满足方程:其中,m,n为波沿x轴和y轴的模式画出:1.m=1,n=02.m=2,n=3时波导管中的场分布1、求解定解问题2、用Matlab(C语言/Java,etc.)编程,画出求解区域中的场二维分布图,横坐标为x轴/y轴/z轴,纵坐标为电位值求解方程对
- 虹科分享 | 温度边缘效应对冻干成品含水量的影响(下)——优化和总结
Hongke_PharmDep
冻干冷冻干燥温度验证制药传感器
上一篇文章中介绍到借助虹科Ellab的温度记录仪观察到由于冻干机壁面温度的影响,形成的边缘效应导致同一隔板的不同区域冻干饼块的干燥程度不均匀,含水量不同。06初次试验结果:二次干燥中的产品温度显示:放置在搁板中间的产品接近搁板温度设定点,而放置在角落的产品则低约2~3℃。这意味着和冻干成品中的含水量高与二次干燥中的产品温度低有关。观察结果表明,需要调整冻干周期以减少不同位置含水量的变化。推测原因及
- 虹科分享 | 温度边缘效应对冻干成品含水量的影响(上)——原理和现象
Hongke_PharmDep
温度验证冷冻干燥医药冻干验证温度验证制药边缘效应冻干机
01冻干流程简介生物制药成品的冻干过程通常包括以下三个步骤:预冻(Freezing)在冻干过程中,首先需要将生物制药成品冷冻至非常低的温度,通常在-40℃至-80℃之间。这有助于将水分转变为冰晶,减少冻干过程中的冰晶生长和破坏成品的风险。(预处理:在开始冻干过程之前,需要对生物制药成品进行预处理。这可能包括滤过、稀释、混合或添加辅助剂等步骤,以确保成品在冻干过程中能够保持其稳定性和活性。)一次干燥
- 图像频域滤波(理想低通滤波)
Rkun18
图像处理计算机视觉人工智能图像处理python
图像变换是对图像信息进行变换,是能量保持但重新分配,利于加工处理。这里主要介绍傅里叶变换的图像频域滤波。图像从空间域变换到频域后,其低频分量对应图像中灰度值变化较为缓慢的区域,高频分量表征图像中物体的边缘和随机噪声等信息。低通滤波是指保留低频分量,而通过滤波器函数H(u,v)减弱或抑制高频分量在频域进行的滤波。可以消除图像中随机噪声,减弱边缘效应,起到平滑图像的作用。阶段频率是一个非负整数,D(u
- python卷积计算_【Python】(3):numpy卷积运算识别核心斑块
weixin_39897127
python卷积计算
之前有介绍卷积运算的内容,但是使用的ENVI软件进行的实现,还是不够灵活。本期文章介绍下如何使用python来实现卷积运算,并以一个特殊卷积核为例介绍景观生态学中核心斑块的识别。1.原理在景观生态学的边缘效应理论中,一个生境斑块的核心部分和边缘部分是有不同的性质的。核心斑块各种生态属性更加稳定,而边缘部分由于跟外界基质的交互作用更加频繁从而会更不稳定。在景观生态学的常用软件Fragstats中,有
- SIFT算法详解
夜半罟霖
图像处理opencvpython1024程序员节图像处理
大纲引言一、高斯金字塔二、高斯差分金字塔三、特征点处理1.阈值化2.非极大值抑制3.二阶泰勒修正4.低对比度去除5.边缘效应去除四、特征点描述子1.确定特征点区域方向2.特征点区域描述子总结参考:引言 SIFT算法是为了解决图片的匹配问题,想要从图像中提取一种对图像的大小和旋转变化保持鲁棒的特征,从而实现匹配。这一算法的灵感也十分的直观:人眼观测两张图片是否匹配时会注意到其中的典型区域(特征点部分
- 初学卷积——卷积的计算过程及应用场景
野指针小李
数学概率论数据分析
写在前面:因为本人初学科学计算这一块,这两天遇到了卷积的问题,有点琢磨不透,就了解了一下卷积的计算过程及使用场景,因为时间太短,这里只能写下一点点个人的心得体会,希望大家多多包函与指教。目录一、卷积公式二、卷积的翻转和平移1.卷积的翻转2.卷积的平移三、卷积的计算方法四、卷积的边缘效应五、卷积的实际意义六、convolve说明七、参考一、卷积公式由于还没学习到二维卷积,所以我们这里只进行一维卷积的
- SIFT算法详解——图像特征提取与匹配
史大成没有烦恼
图像处理图像处理sift算法
文章目录前言一、建立高斯差分金字塔1、建立高斯金字塔2、建立高斯差分金字塔3、建塔过程中参数的设定及相关细节问题二、关键点(keypoints)位置确定1、阈值化2、在高斯差分金字塔中找极值点3、调整极值点位置4、舍去低对比度的点5、边缘效应的去除(难点)三、为关键点赋予方向1、亚像素点尺度去对应离散点尺度2、统计3、找到主方向四、构建关键点的描述符1、旋转至主方向所在方向2、确定关键点附近区域的
- 【计算机视觉】局部图像描述子:SIFT算法
JMU-HZH
算法python计算机视觉
文章目录【计算机视觉】局部图像描述子:SIFT算法1.SIFT算法的原理1.1SIFT算法的目标与思想1.1.1算法目标1.1.2算法思想1.2尺度空间的思想和表示1.2.1尺度空间的思想1.2.2尺度空间的表示1.3高斯金字塔的构建1.4高斯差分金字塔和DOG函数1.5DOG局部极值检测1.5.1初步定位关键点1.5.2精确定位关键点1.5.3消除边缘效应1.6关键点方向分配1.7SIFT特征点
- 信号完整性和电源完整性基本介绍
丸子的蓝口袋
硬件SIPI
信号完整性和电源完整性基本介绍1.杂谈2.信号完整性(SI)2.1定义2.2产生原因2.3分类2.3.1反射与失真2.3.2串扰2.3.3源地反弹2.3.4电磁干扰2.3.5时序完整性2.4术语3.电源完整性(PI)3.1定义3.2产生原因3.3分类3.3.1同步开关噪声3.3.2谐振和边缘效应3.3.3电源阻抗参考文献1.杂谈今天是上班的第一天,这条博客从年前写到了年后,够久的了。以下是年前的话
- 毛铺苦荞酒为何能迅速占领市场
biu_d14e
毛铺苦荞酒凭什么能逆势增长?这个问题想必行业内外很多人都很想知道。那么,我们就从他们的做法中去寻找一些端倪吧。方法一:地县结合,点面交叉式布局"远连线,近作面"是毛铺苦荞酒市场布局的核心思想,核心市区重点突破,利用边缘效应拉动周边县,精耕细作,向乡镇网点纵深发展、全面覆盖。据了解,劲酒采用的是地级经销制,其它白酒采用省级代理制,毛铺苦荞酒采用的是地级和县级相结合的方式。基本不设省级代理和地级总代理
- #define和const定义的变量,有什么区别?
Taureau_2d81
1编译时与运行时.define是宏定义,程序在预处理阶段将用define定义的内容进行了替换。所以编译时不能进行数据类型检验。因此程序运行时,常量表中并没有用define定义的常量,系统不为它分配内存。const定义的常量,在编译时进行严格的类型检验,可以避免出错。在程序运行时在常量表中,系统为它分配内存。2.define定义表达式时要注意“边缘效应”,例如如下定义:#defineN2+3//我们
- 问题:写一个”标准"宏MIN ,这个宏输入两个参数并返回较小的一个。
姜小舟
#defineMin(a,b)(((a)>=(b))?(b):(a))一定要注意加括号如果不加括号,因为define定义表达式时要注意“边缘效应”,例如如下定义:#defineN2+3//我们预想的N值是5,我们这样使用Ninta=N/2;//我们预想的a的值是2,可实际上a的值是3原因在于在预处理阶段,编译器将a=N/2处理成了a=2+3/2;这就是宏定义的字符串替换的"边缘效应",因此要如下定
- 图像处理-线性滤波-1 基础(相关算子、卷积算子、边缘效应)
luyafei_89430
这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法,在信号处理中这种方法称为滤波(filtering)。其中,最常用的是线性滤波:输出像素是输入邻域像素的加权和。1.相关算子(CorrelationOperator)定义:,即,其中h称为相关核(Kernel).步骤:1)滑动核,使其中心位于输入图像g的(i,j)像素上2)利用上式求和,得到输出图像的(i,j)像素值3)充分上面操纵,直到求出输
- Learning Attentions: Residual Attentional Siamese Network for High Performance Online Visual Track笔记
weixin_40610037
该文是注意力机制应用的巅峰。简单的说本文就是:Siamese+CSR-DCF该文首先对SRDCF.CSR-DCF等使用了特征加权的非深度学习方法和SimaseFC等的深度学习方法进行了介绍,指出非深度学习方法都是基于手动特征,然后优化理论的传统方法,而Siamese等深度学习方法则没有使用注意机制,从而无法消除边缘效应。该文将两类跟踪方法的优点进行结合并做了很多加强。代码地址(要等到六月份..)h
- define的边缘效应
cornfieldchase
C语言
在使用define时,我们注意其自身的“边缘效应”,例如:#defineN2+3doublea;a=(float)N/(float)2;在编译时我们预想a=2.5,实际打印结果却为3.5。原因是在预处理阶段,编译器将a=N/2处理成a=2+3/2,这就是define宏的边缘效应。所以我们应该写成:#defineN(2+3)#include#defineN2+3//正确写法#defineN(2+3)
- 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色)
jiang111_111shan
opencv
刚好手头上有一张证件照,尝试把蓝色底换成红色或白色底,网上搜的资料不多,且大多数都是基于opencv1写的,于是尝试写了下opencv2的。主要步骤为:1.把RGB图像转换到HSV空间2.取背景的一小块20*20,计算蓝色背景的平均色调和饱和度3.设置阈值,取出蓝色背景替换为红色背景4.把HSV图像转换会RGB空间5.滤波器去除边缘效应具体代码为://change_color.cpp:定义控制台应
- 多层高速PCB设计不得不知道的那些事。1:多层板的设计原则
白老大
软硬件开发物联网设计人工智能
1.15-5原则所谓的五五原则,其实是印制板层数选择规则,即时钟频率到5MHz或脉冲上升时间小于5ns,则PCB板须采用多层板,这是一般的规则,有的时候出于成本等因素的考虑,采用双层板结构时,这种情况下,最好将印制板的一面做为一个完整的地平面层。1.220H原则20H原则的主要目的是为了抑制电源辐射,我们都知道电场具有边缘效应,就像在电容边缘的电场是不均匀的,所以为了避免电源的边缘效应电源层要相对
- 传感技术复习笔记(5)——电容式传感器
双圣树下的阿尔达
物联网复习笔记
1工作原理电容式传感器是将被测非电量的变化转换为电容量变化的一种传感器。结构简单、高分辨力、可非接触测量,并能在高温、辐射和强烈振动等恶劣条件下工作,这是它的独特优点。随着集成电路技术和计算机技术的发展,促使它扬长避短,成为一种很有发展前途的传感器。由绝缘介质分开的两个平行金属板组成的平板电容器,当忽略边缘效应影响时,其电容量与真空介电常数ε0(8.854×10-12F/m)、极板间介质的相对介电
- 卷积平滑数据原理(有边缘效应)
一路向南321
python数据处理
一、离散卷积的求法假设两组数据A(原始数据):[abcd],B(平滑窗口)[1/21/3]则A卷积B等于(1)A*1/2=a/2b/2c/2d/2(空)不移位(2)A*1/3=(空)a/3b/3c/3d/3向右移一位(3)(1)+(2)=a/2b/2+a/3c/2+b/3d/2+c/3d/3二、卷积平滑数据基于一的离散卷积求解过程,则卷积可以利用与平滑数据。1、假设t的取值范围为-4~4平均分成1
- 图像滤波边界处理方法对图像滤波的影响
xiyangxiaoguo
%边缘效应与滤波%实现空间滤波领域处理时的一个重要考虑因素,当滤波掩模的中心靠近图像轮廓时发生的情况%当一个n*n的方形掩模,其中心距离图像边缘为(n-1)/2个像素时,该掩模至少有一条边与图像轮廓相重合%当掩模的中心继续向图像边缘靠近,那么掩模的行或列就会处于图像平面之外。%通常处理方法为:%(1)对图像边缘进行一定程度的扩展,保证原图像边缘也进行滤波操作'same'参数%对边缘进行扩展时,又可
- 图像处理线性滤波(基础算子、卷积、拉普拉斯)
进击的猿猴
图像处理-线性滤波-1基础(相关算子、卷积算子、边缘效应)这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法,在信号处理中这种方法称为滤波(filtering)。其中,最常用的是线性滤波:输出像素是输入邻域像素的加权和。1.相关算子(CorrelationOperator)定义:,即,其中h称为相关核(Kernel).步骤:1)滑动核,使其中心位于输入图像g的(i,j)像素上2)利用上式求和,
- matlab时频分析之连续小波变换cwt
hyhhyh21
matlab时频分析之连续小波变换cwt1小波分析简介2小波分析基本原理3cwt的matlab实现4cwt的边缘效应与影响锥5cwt的重构——icwt6增加cwt的分辨率的wsst1小波分析简介和傅里叶变换比,小波变换和短时傅里叶变换都有着相同的优点,就是可以同时在时域和频域观察信号。所以小波变换非定常信号的分析中有很大的作用。有关短时傅里叶变换的文章,可以参见我之前写的:matlab时频分析之短
- Android的边缘效应的相关类EdgeEffectCompat学习
逝_思
Android的边缘效应的相关类EdgeEffectCompat学习Android中可以的ListView,ScrollView,RecyclerView等滑动到界面的边界的时候会出现一个半透明的颜色边框。这个边框就是Android的边缘效果。主要是类EdgeEffect,EdgeEffectCompat管理。效果如下图边缘效应效果图1,EdgeEffectCompat类的学习源码学习:/***构
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
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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
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
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官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
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