- Deep K-SVD Denoising
前丨尘忆·梦
论文优化算法
DeepK-SVDDenoising文章目录DeepK-SVDDenoisingAbstractINTRODUCTIONTHEK-SVDDENOISINGALGORITHMPROPOSEDARCHITECTUREA.PatchDenoisingB.End-to-EndArchitectureC.ExtensiontoMultipleUpdateEXPERIMENTALRESULTSA.Traini
- IEEE Trans 2006 使用K-SVD构造超完备字典以进行稀疏表示(稀疏分解)
weixin_30877493
人工智能
K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。K-SVD算法总体来说可以分成两步,首先给定一个初始字典,对信号进行稀疏表示,得到系数矩阵。第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典。设D∈Rn×K,包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K,y∈Rn的信号可以表示成为这些原子的
- 【K-SVD】基于改进K-SVD算法的冲击型噪声图像滤波matlab仿真
fpga&matlab
★MATLAB算法仿真经验MATLAB板块2:图像-特征提取处理matlab算法开发语言k-svd图像去噪
1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识K-SVD算法是一种新型的字典训练法,其基本原理是基于K-SVD算法改进所得到的,其主要过程是字典的训练过程,其具有非常好的自适应性能。本文通过一种修正K-SVD算法来实现冲击型噪声的滤波处理,该算法的整体流程图如下图所示:基于修正KSVD字典学习的图像去噪方法,其可以克服冲击噪声中纹理细节丢失,图像突变干扰等影响因素。该算法的核心内容为设置字典
- 图像降噪算法——稀疏表达:K-SVD算法
Jichao_Peng
图像降噪图像传感器计算机视觉KSVD稀疏表达图像降噪
图像降噪算法——稀疏表达:K-SVD算法图像降噪算法——稀疏表达:K-SVD算法1.基本原理2.python代码3.结论图像降噪算法——稀疏表达:K-SVD算法为了完善下自己降噪算法知识版图的完整性,我打算花一个周末的时间再了解下基于稀疏表达和低秩聚类这两种原理实现的图像降噪算法,因为学习的时间并不长,也没有花太多时间去做实验,所以对算法理解得可能比较肤浅,还愿读者见谅。这里我分享几篇很优秀的博客
- 图像迁移风格保存模型_今日 Paper | 可视问答模型;神经风格差异转移;图像压缩系统 ;K-SVD图像去噪等...
weixin_39678451
图像迁移风格保存模型
目录准确性与复杂性:可视问答模型中的一种权衡神经风格差异转移及其在字体生成中的应用基于GAN的可调整的图像压缩系统基于原始-对偶活动集算法的K-SVD图像去噪神经阅读理解与超越准确性与复杂性:可视问答模型中的一种权衡论文名称:Accuracyvs.Complexity:ATrade-offinVisualQuestionAnsweringModels作者:FaraziMoshiurR./KhanS
- 图片稀疏表示去噪算法
努力学图像处理的小菜
稀疏表示图像处理图像处理机器学习稀疏编码字典算法
图片稀疏表示去噪算法。本文涉及一些算法,如OMP,K-SVD,还需要有稀疏表示和字典学习等基础,本人也未深入研究这个方向。只是在学习中的一个总结,日后可能进一步深入研究。论文ImageDenoisingViaSparseandRedundantRepresentationsOverLearnedDictionaries正文:
- 【字典 autoencoder】K-SVD简述——字典学习,稀疏编码
hzyido
K-SVD1.k-SVDintroduction1.K-SVDusage:Design/Learnadictionaryadaptivelytobetterfitthemodelandachievesparsesignalrepresentations.2.MainProblem:Y=DXWhereY∈R(n*N),D∈R(n*K),X∈R(k*N),Xisasparsematrix.Nis#of
- 字典更新与K-SVD
difei1877
人工智能
字典更新与K-SVD凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/1.矩阵的奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)2.字典更新方法2.1最优方向法(MethodofOptimalDirections,MOD)2.2标准正交基联合(UnionsofOrthonormalBases,UOB)2.3K-SVD3.参考文献K-mean
- K-means & K-SVD原理
Nie_Xun
机器学习
应用场景K-means算法多用于聚类K-SVD算法则可用于压缩,编码,聚类等稀疏表示用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。每个矩阵的列向量可看成一个信号,一个矩阵则是信号的集合。其中,基本信号可成为原子信号。设矩阵Y为样本集,由N个样本组成,每个样本由n个特征表示,即Y的尺寸为(n*N)。所谓稀疏表示,就是找到一组向量基(一组原子信号),将此组向量基进行线性组合类表示矩阵(样本
- K-SVD字典学习算法
机尾云拉长
机器学习K-SVD字典学习python
1.提出问题:什么是稀疏表示假设我们用一个MN的矩阵表示数据集Y,每一行代表一个样本,每一列代表样本的一个属性,一般而言,该矩阵是稠密的,即大多数元素不为0。稀疏表示的含义是,寻找一个系数矩阵X(KN)以及一个字典矩阵D(MK),使得DX尽可能的还原Y,且X尽可能的稀疏。X便是Y的稀疏表示。算法思想算法求解思路为交替迭代的进行稀疏编码和字典更新两个步骤.K-SVD在构建字典步骤中,K-SVD不仅仅
- 小白理解k-svd算法
滴滴滴小水滴
机器学习
小白理解k-svd字典学习一、字典学习字典学习也可简单称之为稀疏编码,字典学习偏向于学习字典D。从矩阵分解角度,看字典学习过程:给定样本数据集Y,Y的每一列表示一个样本;字典学习的目标是把Y矩阵分解成D、X矩阵:同时满足约束条件:X尽可能稀疏,同时D的每一列是一个归一化向量。D称之为字典,D的每一列称之为原子;X称之为编码矢量、特征、系数矩阵;字典学习可以有三种目标函数形式(1)第一种形式:这种形
- KSVD算法
山而王王
1.算法简介K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示,经常用于图像压缩、编码、分类等应用。2.主要问题Y=DXWhereY∈R(n*N),D∈R(n*K),X∈R(k*N),Xisasparsematrix.Nisnumberofsampl
- K-SVD字典学习详细推导
SyGoing
机器学习
K-SVD字典学习最近学习K-SVD字典学习算法,云里雾里地看了好几篇博客,最后老实阅读了算法的原始论文《K-SVD:AnAlgorithmforDesigningOvercompleteDictionariesforSparseRepresentation》和维基百科的讲解,不得不说还是外国人描述细致,推导认真严谨。一、K-SVD算法1、预备知识稀疏编码算法是一种无监督学习方法,它用来寻找一组“
- K-SVD字典学习及其实现(Python)
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼
数学(概念与方法)其它Python
算法思想算法求解思路为交替迭代的进行稀疏编码和字典更新两个步骤.K-SVD在构建字典步骤中,K-SVD不仅仅将原子依次更新,对于原子对应的稀疏矩阵中行向量也依次进行了修正.不像MOP,K-SVD不需要对矩阵求逆,而是利用SVD数学分析方法得到了一个新的原子和修正的系数向量.固定系数矩阵X和字典矩阵D,字典的第k个原子为dk,同时dk对应的稀疏矩阵为X中的第k个行向量xkT.假设当前更新进行到原子d
- 图像去噪算法综述
会飞的码
算法分类图像处理噪声处理
图像降噪算法总结分析各种算法的优点和缺点1、BM3D降噪2、DCT降噪3、PCA降噪4、K-SVD降噪5、非局部均值降噪6、WNNM降噪7、基于主成分分析和双边滤波的图像降噪算法8、小波变换9、小波阈值降噪10、Contourlet变换11、基于平移不变Contourlet变换的SAR图像降噪**1、BM3D降噪BM3D是一种降噪方法提高了图像在变换域的稀疏表示。BM3D降噪方法的优点是更好的保留
- 稀疏表示字典学习KSVD算法详解与MATLAB实现(超清晰!
一九九六年秋_
算法人工智能计算机视觉
论文题目K-SVD:AnAlgorithmforDesigningOvercompleteDictionariesforSparseRepresentation这篇论文的去噪效果还是很不错的,个人认为凡是学习图像去噪/复原这一方向的都应该学习。我这篇文章是很久之前写的了,借鉴了一些大佬的理解,但由于时间久远,忘了哪部分是借鉴的谁,所以若有雷同请指出,我会重新编辑,附上大佬的原文链接。准确的说,我是
- 【denoising】K-SVD用于图像去噪
阮恒
前言:要想深入研究图像去噪问题,肯定离不开各种传统方法。所以从今天起,我会依次对各种传统方法进行调研学习。K-SVD去噪方法源于2006年发表在TIP上的一篇文章。这篇文章利用DCT过完备字典和K-SVD的图像稀疏去噪方法。很不幸,DCT和K-SVD我都是第一次听说。所以今天会花费大量的时候弥补基础知识漏洞。一、何为DCTDCT是一种对图像的二维离散变换。要初步了解她,需要参考下面两篇文章。《离散
- 标签一致项(LC-KSVD)-全文解读
爽歪歪666
LearningADiscriminativeDictionaryforSparseCodingviaLabelConsistentK-SVD1,同步学习判决字典和线性分类器2,有监督,将标签信息和字典项相关联3,标签一致项,重构误差和分类误差结合,形成统一的目标函数4,相同的类有相同的稀疏编码学习一种为稀疏编码的判决字典的标签一致性k-svd算方法。除了使用训练数据的类标签外,还将标签信息和每一
- 基于 DCT 过完备字典和 K-SVD 的图像稀疏去噪方法
独孤呆博
图像去噪与恢复稀疏表示及其应用
本文主要介绍基于DCTDCT过完备字典和K-SVD的图像稀疏去噪方法。在实现这个功能之前需要了解下面的一些知识: 1.《离散余弦变换(DCT)的来龙去脉》 2.《构建DCT过完备字典》 3.《稀疏表示》 4.《K-SVD的原理及实现方法》1.稀疏去噪的原理 基于稀疏分解的图像去噪按照是否是图像中的稀疏成分把图像中的信息和噪声分开。一个原子是有特殊结构的,图像中有一定结构的成分构成有用
- 字典更新与K-SVD
凯鲁嘎吉
字典更新与K-SVD凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/1.矩阵的奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)2.字典更新方法2.1最优方向法(MethodofOptimalDirections,MOD)2.2标准正交基联合(UnionsofOrthonormalBases,UOB)2.3K-SVD3.参考文献K-mean
- ML笔记:字典学习2(Dictionary Learning)
炊烟袅袅岁月情
MachineLearning机器学习
深入浅出字典学习2(DictionaryLearning)文章目录一、理解K-SVD字典学习二、K-SVD字典学习算法概述2.1、随机初始化字典D2.2、固定字典,求取每个样本的稀疏编码2.3、逐列更新字典、并更新对应的非零编码一、理解K-SVD字典学习字典学习也可简单称之为稀疏编码,字典学习偏向于学习字典DDD。从矩阵分解角度,看字典学习过程:给定样本数据集YYY,YYY的每一列表示一个样本;字
- k-svd实现人脸缺失像素补全
Anonymity_
表达学习
问题描述数据集为来自YaleB的格式为pgm的分辨率为192*168的38张完整人脸图像。使用K-SVD算法实现人脸图像的像素缺失填补实验,实验包括:(1)使用YaleB数据集中的部分人脸图像,根据ksvd算法得到字典;(2)对未参与字典训练的人脸图像进行50%,70%像素点缺失处理;(3)使用字典填补(2)得到的像素缺失图像。(4)分别进行不同次数的迭代并比较结果。解决分析 选用的稀疏优化方法
- K-SVD字典学习及其实现(Python)
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼
数学(概念与方法)其它Pythonksvd字典学习
算法思想算法求解思路为交替迭代的进行稀疏编码和字典更新两个步骤.K-SVD在构建字典步骤中,K-SVD不仅仅将原子依次更新,对于原子对应的稀疏矩阵中行向量也依次进行了修正.不像MOP,K-SVD不需要对矩阵求逆,而是利用SVD数学分析方法得到了一个新的原子和修正的系数向量.固定系数矩阵X和字典矩阵D,字典的第k个原子为dk,同时dk对应的稀疏矩阵为X中的第k个行向量xkT.假设当前更新进行到原子d
- K-SVD算法
weixin_34183910
人工智能
它与K-mean算法原理上是类似的;K-mean算法:(之前写过:http://www.cnblogs.com/yinheyi/p/6132362.html)对于初始化的类别中心,可以看作初化的字典(每一列为一个类别中心);而每一样本的表示可以用一个稀疏向量表示(此向量只有对应的类别为1,其余为0)K-svd算法:http://blog.csdn.net/garrison2012/article/
- 压缩感知之匹配跟踪算法(MP&OMP)
Rainbow0210
压缩感知
压缩感知近些年在学术界非常火热,在信号处理领域取得了很多非常不错的成果。博主最近的项目涉及到K-SVD算法,所以也就顺带着学习其重要的组成部分——匹配跟踪算法。本文只介绍最基本的匹配跟踪算法和正交匹配跟踪算法,即MP和OMP。这个算法的优化和变形非常之多,近些年学术界很多人都在研究这个,有兴趣的读者可以自行查阅相关论文,本文不多做阐述。废话少说,直接上干货。所谓压缩感知,从名字就可以理解,压缩,即
- D-KSVD(Discrimination K-SVD)
qq_31076269
一、概述 本文主要是对SRC算法的改进而介绍D-KSVD算法。由于SRC在字典学习时,选取训练集中的训练样本作为字典来进行编码,由此可能产生的问题有:字典过大,导致实验进行时运算量大耗时过长;字典原子未经过处理可能存在噪声;利用未经处理的训练样本作为字典原子,可能无法得到不同类样本所蕴含的深沉的区别点。但是SRC的优点是能够比较好点体现出字典的识别力。针对SRC的缺点,很自然的能想到字典学习的常用
- 机器学习(十三)k-svd字典学习
hjimce
k-svd字典学习原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50810129作者:hjimce一、字典学习字典学习也可简单称之为稀疏编码,字典学习偏向于学习字典D。从矩阵分解角度,看字典学习过程:给定样本数据集Y,Y的每一列表示一个样本;字典学习的目标是把Y矩阵分解成D、X矩阵:同时满足约束条件:X尽可能稀疏,同时D的每一列是一个归一化向量。
- 机器学习(十三)k-svd字典学习
hjimce
机器学习
k-svd字典学习原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50810129作者:hjimce一、字典学习字典学习也可简单称之为稀疏编码,字典学习偏向于学习字典D。从矩阵分解角度,看字典学习过程:给定样本数据集Y,Y的每一列表示一个样本;字典学习的目标是把Y矩阵分解成D、X矩阵:同时满足约束条件:X尽可能稀疏,同时D的每一列是一个归一化向量。
- K-SVD
qq_27432889
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8693342K-SVDRachelZhang 1.k-SVDintroduction1. K-SVDusage:Design/Learnadictionaryadaptivelytobetterfitthemodelandachievesparsesignalrepresentations.2.
- 数学的记号(notation)(一)
lanchunhui
下标的理解我们来看大名鼎鼎的K-SVD算法:已知维度关系:Yn×N=Dn×KXK×N,则ωk={i|1≤i≤N,xkT(i)≠0},表示的是遍历全部样本{yi}Ni=1对应的在D下的稀疏表示{xi}Ni=1(1≤i≤N),它们的长度为K×1,在第k个上是否显著为0,如果不是则该样本yi的稀疏表示形式xi对应的下标i,加入ωk中。也即ωw收集的是样本yi的稀疏表示版本xi,只不过要求该稀疏表示的第k
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本