lixinye0123
lixinye0123

第八章. 位图

第八章.位图


8 .0.简介

8.1.创建BitmapData对象

8.2.添加位图到可视化对象列表

8.3.绘制可视化对象到位图上

8.4.载入外部图片到位图上

8.5.处理象素

8.6.创建矩形填充

8.7.创建一个充溢填充

8.8.拷贝象素

8.9.拷贝通道

8.10.创建噪波

8.11.创建布林噪波

8.12.使用阈值

8.13.在位图上应用滤镜

8.14.在两幅位图之间转换

8.15.滚动位图 

你可能感兴趣的:(图)

  • MATLAB中的APPdesigner绘制多图问题解析？与逻辑值转成十进制 Ndmzi Matlabmatlab开发语言
    在matlabAPPdesigner中绘图可以用UIAxes组件进行绘图，但是当想多张图时，只能提前绘制图像区域不方便。下面是几种办法：为了操作可以添加Panl组件，方便操作。1、当是要求的几个图像大小都是相同时刻采用函数：tiledlayout创建分块图布局tiledlayout(m,n)tiledlayout('flow')tiledlayout(___,Name,Value)tiledlay
  • LLM(7)：文本分词 token 化 CS创新实验室 大模型人工智能深度学习LLM
    下面讨论如何将输入文本分割成独立的token，这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语，要么是特殊字符，包括标点符号，如图2.4所示。图2.4显示了在LLM背景下文本处理步骤的视图。这里，我们将输入文本分割成独立的token，这些tokens要么是词语，要么是特殊字符，如标点符号。此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》，该作品已进入公
  • 【数组模拟邻接表】 奋斗的阿庆 c++算法图论深度优先
    前言在做图论算法题的过程中，总会遇到用数组来模拟邻接表进而表示图。之前一直没弄明白在用数组模拟邻接表相关的细节。如今明白了，记录一下。帮助不理解的小伙伴。一、所用变量constintN=1010;//表示点的个数constintM=10100;//表示边的条数inth[N];//h[i]表示以当前点i为起点所相连的第一条边的序号inte[2*M];//e[i]表示第i条边所对应的终点intne[2
  • 【图论】数组模拟邻接表存储(链式前向星) ars4me 图论数据结构图论邻接表前向星
    图的邻接表存储法又叫链式存储法可以用数组模拟定义structedge{intnext;//下一条边的编号intto;//这条边到达的点intdis;//这条边的长度}edge[size];//COYG核心代码加入一条从from到to距离为dis的单向边inlinevoidadd(intfrom,intto,intdis){edge[++num].next=head[from];edge[num].
  • 多家车企接入DeepSeek，AI汽车战争爆发，谁站上风口，谁会下牌桌？ 高工智能汽车 人工智能汽车
    日前，多家车企宣布接入DeepSeek。在吉利汽车、岚图汽车率先宣布后，东风汽车、零跑汽车、奇瑞、上汽集团、长城几家车企也紧随其后。其中东风汽车宣布旗下自主品牌已完成DeepSeek全系列大语言模型接入工作，并将于近期陆续搭载应用于包括东风岚图、东风猛士、东风奕派、东风风神、东风纳米在内的东风自主品牌车型。其中岚图品牌方面，岚图知音将成为汽车行业首个融合DeepSeek的量产车型，全新岚图梦想家也
  • 职场人必存！DeepSeek提示词大合集：周报速成、爆款文案、旅行攻略一键生成 阳光永恒736 AI工具人工智能deepseekAI提示词
    引言：AI时代，为什么你的提示词总“词不达意”？“同样的AI工具，同事用DeepSeek半小时写完周报还附赠数据分析图，我却只会问‘帮我总结本周工作’？”这可能是多数职场人的真实写照。AI工具的能力边界早已超越基础问答，但90%的用户仍停留在“无效提问”阶段10。而真正拉开差距的，是一套精准的提示词指令库——它能将模糊需求转化为AI可执行的“操作指南”，让效率提升10倍不止。一、职场效率：从“加班
  • Neo4j GDS-04-图的中心性分析介绍 后端java
    neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树Neo4jAPOC-05-图数据库apoc实战使用使用labelFilterNeo4
  • 人工智能知识架构详解 CodeJourney. 数据库人工智能算法架构
    人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一，正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融投资，人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能，构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学（一）线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如，在图
  • 甘特图：项目经理的时空魔方，解锁高效管理的秘密
    在1917年，机械工程师亨利·甘特发明了一张看似简单的条形图，却彻底改变了人类管理复杂工程的方式。如今，这张图表在波音787客机研发、北京冬奥会场馆建设中依然发挥着关键作用。甘特图不仅是进度条的可视化，更是项目管理的时空坐标系——它能将抽象的时间、资源和任务转化为具象的作战地图，让项目经理如同掌握时空魔方般操控项目进程。一、甘特图的四大降维打击优势时空折叠术：三维信息二维呈现时间维度：在特斯拉上海
  • Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism 小源er 图论和图神经网络机器学习机器学习深度学习人工智能
    摘要传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数(hops)的邻居节点的信息。但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。当数据包含噪声或者图不完备时，这种方式会限制模型的表达能力。由于数据的测量或者收集会不可避免的会出现错误，因此基于固定结构的图模型表达能力是不充分的。本文提出了基于注意力机制的多视图图卷积网络，将拓扑结构的多个视图和基于注意力的特征聚合策
  • YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声 一勺汤 YOLOv11模型改进系列目标检测魔改模块YOLOYOLOv11YOLOv11改进改进
    在图像去雾领域，深度学习在白天图像去雾方面成果显著，但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战，其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性，以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。为解决这些，我们使用FSDA模块，处理频率不一致特性。FSDA先对频谱信息聚合，再计算通道权重并应用，最后映射回空间域，以此优化频谱信息，使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合，增强YO
  • 基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解 清风AI 深度学习算法详解及代码复现人工智能神经网络深度学习pythoncondapippandas
    GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示，这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代，GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示，为后续的分类、预测等任务提供
  • 仿新浪微博typecho主题源码 酷爱码 phpPHPtypecho博客源码
    源码介绍仿新浪微博typecho主题源码，简约美观，适合做个人博客，该源码为主题模板，需要先搭建typecho，然后吧源码放到对应的模板目录下，后台启用即可源码特点支持自适应个性化程度高可设置背景图、顶栏背景图可自定义导航栏、资料卡、关注按钮等文章大图多样化选择，支持随机图适配Typecho最新版本（1.2.1）与PHP8.0源码免费获取仿新浪微博typecho主题源码
  • 【第9章】“基础工作流”怎么用？（图生图/局部重绘/VAE/更多基础工作流）ComfyUI基础入门教程 聚梦小课堂 ComfyUI基础入门课comfyui基础教程工作流教程AI绘画教程AI作画人工智能stablediffusion
    引言学到这里，大家是不是会比较纠结，好像还在持续学习新的东西，未来还有多少基础的东西要学习，才能正常使用ComfyUI呢？这其实需要转变一个心态。AI绘画还处于一个快速迭代的过程，隔三岔五的就会有很多新技术、新模型出现，ComfyUI目前同样处于一个快速更新的阶段，从更新记录上也可以看到，几乎每一两天都会更新新版本。同样，生态的各种自定义节点也在持续更新。所以，不可能有个教程把所有未来会用到的知识
  • PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧 lmtealily pytorch人工智能python
    前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程，而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而，从实验原型到工业级部署的全链路实践中，开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续） 林聪木 目标检测YOLO人工智能
    目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
  • LeetCode 第30题：串联所有单词的子串 Gemini技术窝 leetcode算法数据结构java
    大家好！今天我们要探讨的是一道非常有趣的字符串处理题目——LeetCode第30题：串联所有单词的子串。这个问题就像是在寻找字符串中的藏宝图，每个单词都是一个线索，我们需要把这些线索串联起来，找到它们在字符串中的位置。准备好了吗？让我们一起解锁这个问题的解决方案吧！文章目录问题描述解题思路高效代码实现详细讲解代码逻辑图解过程举例说明例子1：简单例子例子2：无匹配项例子3：重复单总结问题描述首先，让
  • 3.16RabbitMQ入门实战 plusk rabbitmq分布式
    RabbitMQ基本概念：RabbitMQ是遵循AMQP（AdvancedMessageQueueProtocol）协议，即高级消息队列协议实现的，AMQP协议是一个标准协议，如果想写一个原生的消息队列的话也可以遵守该协议去开发。结合AMQP协议的模型图我们可以去理解RabbitMQ的运行机制：生产者（Publisher，图中最左边）：发送消息到交换机交换机（Exchange）：接收消息，并决定转
  • https证书获取的方法及好处
    获取HTTPS证书的多种方法及其优势✨在现代互联网环境中，HTTPS已成为保障网站安全的基本标准。获取HTTPS证书不仅能提升网站的安全性，还能增强用户信任度和提升搜索引擎排名。本文将详细介绍获取HTTPS证书的几种常见方法及其各自的优势，并通过图表和流程图帮助理解其工作原理。获取HTTPS证书的方法️1.购买商业证书购买商业证书是获取HTTPS证书的传统方式，适用于需要高信任度和额外保障的企业和
  • 图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景 Liudef06 StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
    一、技术发展现状图生视频（Image-to-VideoGeneration）是生成式人工智能（AIGC）的重要分支，其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来，随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步，图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如，DeepMind的DVD
  • echarts柱状图区间滚动 没有天赋的搬砖者 echarts前端javascript
    constxData=['00:00','01:00','02:00','03:00','04:00','05:00','06:00'];constbarData=[5,20,36,10,10,20];option={tooltip:{show:true,trigger:'axis',confine:true,formatter(item){consthtml=`${xData[item[0].d
  • H5语音识别功能(Web Speech API+科大讯飞) 辣辣1 语音识别前端
    H5语音识别效果图:方案一:WebSpeechAPI(免费,IE浏览器可用,谷歌浏览器不可用)方案一：WebSpeechAPI开始停止识别结果:{{finalTranscript}}{{interimTranscript}}import{ref,onMounted,onBeforeUnmount}from"vue";constisSupported=ref(false);constisRecord
  • 【css酷炫效果】纯CSS实现球形阴影效果 冰夏之夜影 css前端
    【css酷炫效果】纯CSS实现球形阴影效果缘创作背景html结构css样式完整代码基础版进阶版(动态版)效果图想直接拿走的老板，链接放在这里：上传后更新缘创作随缘，不定时更新。创作背景刚看到csdn出活动了，赶时间，直接上代码，令人丧气的是：活动的领域有要求，不是发够就行，瞬间意志消沉。html结构css样式.button{background-image:url('a.gif');border-
  • MySQL请求处理全流程深度解析：从SQL语句到数据返回 longdong7889 mysqlsqladb
    MySQL请求处理全流程深度解析：从SQL语句到数据返回一、MySQL架构全景图MySQL采用经典的C/S架构和分层设计，其核心模块协同工作流程如下：客户端连接管理器查询解析器查询优化器执行引擎存储引擎磁盘存储各层核心职责：连接层：管理客户端连接、权限验证服务层：SQL解析、优化、内置函数实现存储引擎层：数据存储与索引管理（如InnoDB）文件系统层：日志文件、数据文件存储二、请求处理七步详解步骤
  • 使用python seaborn创建配对图：从核心概念到实战案例 梦想画家 数据分析工程#python人工智能python机器学习
    Seaborn的配对图（Pairplot）是一种用于探索多变量数据关系的可视化工具，尤其适合分析数据集中多个特征之间的相关性、分布模式或异常值。本文介绍如何生成数据集数值变量之间的配对图，并通过参数设置色系。配对图的核心作用矩阵式可视化生成一个N×N的网格图（N为特征数），每个单元格展示两列特征之间的关系。默认对角线显示单变量分布（直方图或KDE曲线），非对角线显示散点图或其他关系图。快速发现模式
  • 2025年开发者工具全景图：IDE与AI协同的效能革命 He.Tech ide人工智能
    2025年开发者工具全景图：IDE与AI协同的效能革命（基于CSDN、腾讯云等平台技术文档与行业趋势分析）一、核心工具链的务实演进与配置指南主流开发工具的升级聚焦于工程化适配与智能化增强，以下是2025年开发者必须掌握的配置技巧：1.VSCode：性能优化与远程协作标杆核心特性：CUDA核心利用率分析：通过NVIDIANsight插件优化GPU计算任务，需在settings.json中添加："ns
  • 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】 再见孙悟空_ #自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
    各位在数据泥潭里打滚的勇士们，今天咱们要聊的这个话题，就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理！这玩意儿看着像脏活累活，实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！（戴上橡胶手套准备掏数据）一、数据收集的野路子：比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图（附藏宝坐标）①正道的光：Kaggle（数据界的沃尔玛）：搜
  • ✨❤️CSDN标题党❤️，创意无极限，那不直接全网站都花的飞起？ 少年，又是你 iconsui设计搜索引擎大数据百度
    这只是一张图。❤️CSDN标题党❤️想法由来如何化为己用总结想法由来那这个想法之初呢，是因为我看到好多博主的标题啊，文章中都存在一些精美的小图片，那我身为一个男生看这些都有些心动啊，实在是精美。那的确为了流量，大家也都是攒足了劲。那我就在想，这些是什么呢？我一搜发现，原来是表情符号。那我不知道你们的电脑是怎么样的，我反正只要按了windows键+句号(.)即可在任何应用程序中使用表情符号。好使的不
  • RAMS数据处理程序—垂直剖面分析程序 Hardess-god RAMS人工智能算法
    该程序的主要特点：使用Cartopy创建地图投影添加海岸线、国界线等地理要素绘制等值线图显示气象要素分布自动设置颜色标尺和标题支持不同层次的数据展示importmatplotlib.pyplotaspltdefplot_vertical_cross_section(data,start_lat,start_lon,end_lat,end_lon):"""绘制垂直剖面图"""#计算剖面线上的点num
  • BigemapPro 图斑名称自定义修改全攻略 Bigemap软件 软件需求信息可视化
    在地图制作中，图斑名称的显示和修改是一个常见但重要的任务。今天，我们就来详细讲解如何使用BigemapPro自定义修改图斑名称，并通过字段信息组合显示它的名称，让你的地图更加专业和直观！在完成图斑绘制后，若想让图斑名称即刻显示在地图上，操作非常简便。只需选中图层文件夹，点击鼠标右键，选择【显示图元名称】选项，图斑名称便会迅速出现在地图对应位置，帮助我们快速识别各个图斑。一、单个图斑名称修改手动修改
  • 戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7戴尔改装系统win8
    戴尔win8 系统改装win7 系统详述 第一步：使用U盘制作虚拟光驱：         1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。         2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
  • BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
    BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。 既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
  • MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
    一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。 在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。 在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
  • 发送邮件 不懂事的小屁孩 send email
    import org.apache.commons.mail.EmailAttachment; import org.apache.commons.mail.EmailException; import org.apache.commons.mail.HtmlEmail; import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
  • 动画合集 换个号韩国红果果 htmlcss
    动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition  制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
  • 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入 蓝儿唯美 sql注入
    NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。 信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
  • java笔记2 a-john java
    类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性：       4.1设置
  • [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx” aijuans 学习Android遇到的错误
            最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。 昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。 我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
  • 自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java转换繁体filter简体
              今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。          实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。          
  • android意图和意图监听器技术 百合不是茶 android显示意图隐式意图意图监听器
    Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递   显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。   隐式意图;不指明调用的名称,根据设
  • spring3中新增的@value注解 bijian1013 javaspring@Value
            在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入：  <beans xmlns="http://www.springframework.
  • Jboss启用CXF日志 sunjing logjbossCXF
    1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：     <system-properties>        <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
  • 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
      编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包       Firebugs3.0.0   http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
  • struts2验证框架的使用和扩展 白糖_ 框架xmlbeanstruts正则表达式
    struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。 本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
  • 记录-感悟 braveCS 感悟
    再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。   2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
  • 编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美 数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
  • 读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交struts2的token验证
    1、重复提交 2、struts2的token验证 3、用response返回xml时的注意 1、重复提交 (1)应用场景 (1-1)点击提交按钮两次。 (1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。 (1-3)刷新页面 (1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。 (1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。 (2)解决方法 (2-1)禁掉提交按钮 (2-2)
  • [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
         二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验   至今给我们大家留下很多迷团.....      关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了      在这里,我的意思是,现在
  • easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracleORA-12154
    用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/pwd@192.168.0.5:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
  • 简单排序:归并排序 dieslrae 归并排序
    public void mergeSort(int[] array){ int temp = array.length/2; if(temp == 0){ return; } int[] a = new int[temp]; int
  • C语言中字符串的\0和空格 dcj3sjt126com c
       \0 为字符串结束符，比如说：                       abcd (空格)cdefg； 存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
  • 解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
    用法： 有两种方式启用本镜像服务： 1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1” 2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2” 为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
  • 高效可伸缩的结果缓存 shuizhaosi888 高效可伸缩的结果缓存
    /** * 要执行的算法，返回结果v */ public interface Computable<A, V> { public V comput(final A arg); }   /** * 用于缓存数据 */ public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
  • 三点定位的算法 haoningabc c算法
    三点定位， 已知a,b,c三个顶点的x,y坐标 和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标 原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求 但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果， 所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
  • epoll使用详解 jimmee clinux服务端编程epoll
    epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
  • Hibernate对Enum的映射的基本使用方法 linzx0212 enumHibernate
      枚举   /** * 性别枚举 */ public enum Gender { MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2); private Gender(int i) { this.i = i; } private int i; public int getI
  • 第10章 高级事件（下） onestopweb 事件
    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/
  • 孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
    始计第一 孙子曰： 兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。 故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五 曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑 、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法 者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校 之以计，而索其情，曰
  • MySQL双向复制 tomcat_oracle mysql
    本文包括: 主机配置 从机配置 建立主-从复制 建立双向复制   背景 按照以下简单的步骤: 参考一下： 在机器A配置主机(192.168.1.30) 在机器B配置从机(192.168.1.29) 我们可以使用下面的步骤来实现这一点   步骤1：机器A设置主机 在主机中打开配置文件 ,
  • zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
    题目链接：zoj 3822 Domination 题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。 解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他