- 探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目
葛冉忱Edith
探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目【下载地址】基于ace-urcp-retinex的水下图像增强代码本资源文件提供了一个基于Retinex理论的水下图像增强方法的代码实现。该方法旨在消除水下图像捕捉过程中产生的色彩失真和光线散射问题,从而显著提高水下图像的可视性。Retinex理论是一种模拟人类视觉系统处理图像的计算机视觉概念。它认为,人类视觉系统通过分离物体表面反射的光
- 常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现
埃菲尔铁塔_CV算法
opencv计算机视觉人工智能c++算法机器学习
一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支,其目的是改善图像的视觉效果,突出图像中的重要信息,或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。在实际应用中,图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。本文将详细介绍常用的图像增强算法原理,并给出基于OpenCVC++库的实现代码。二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操
- CV:傅里叶变换
壹十壹
CV人工智能计算机视觉python
图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换,我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加,这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。主要概念频域表示幅值谱(MagnitudeSpectrum):反映了各个频率成分的能量或强度。低频部分一般对应图像中的整体轮廓和大致结构,高频部分则反映图像的边缘、细节和噪声。相位谱(PhaseSpectrum):包含了图像的空间位置信息
- 智能遥感新质生产力:ChatGPT、Python和OpenCV强强联合;空天地遥感数据分析的全流程;地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理
小艳加油
DeepSeekChatGPT遥感遥感新质生产力ChatGPTOpenCV遥感数据处理
通过系统化的模块设计和丰富的实战案例,深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识,还将借助ChatGPT智能支持,引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是,通过15个经过精心设计的真实案例,深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨,帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、
- 信号处理应用:控制系统中的信号处理_(2).控制系统的数学建模
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟数学建模信号处理
控制系统的数学建模在控制系统的设计和分析中,数学建模是基础且至关重要的步骤。数学模型可以描述系统的动态行为,帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法,包括传递函数、状态空间模型和频域分析。1.传递函数传递函数是一种常用的数学模型,用于描述线性时不变(LTI)系统的输入输出关系。传递函数是在复频域(s域)中表示的,可以方便地进行系统的分析和设计。1.1定义传递函数定义为系统
- 电机的声音数据进行AI分析
鹿屿二向箔
人工智能
对电机的声音数据进行分析,尤其是当数据来源于加速度传感器时,涉及到的不仅仅是声音分析,还包含了振动分析。这类问题通常可以归类于机械故障诊断或预测性维护领域。以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法:1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前,通常首先会进行特征提取。对于振动信号(即使通过加速度传感器采集),常用的方法包括计算频域特征(如傅里叶变换后的频谱)、时域特征(如均方根值
- 基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证
CodeWG
fpga开发matlab开发语言
基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证图像处理是计算机视觉和图像识别领域的重要组成部分。其中,中值滤波是一种常用的图像去噪方法,广泛应用于图像增强、边缘检测和特征提取等任务中。本文将介绍基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现,并通过MATLAB进行辅助验证。首先,我们需要了解什么是中值滤波。中值滤波是一种非线性滤波器,它的原理是将图像中每个像素的灰度值替换为该像素
- Aiarty Image Enhancer for Mac v3.3 图像增强器 支持M、Intel芯片
Macdo_cn
macos
AiartyImageEnhancer是一款由生成式AI支持的强大图像/照片增强软件,能够智能放大、消除模糊、去噪、修复并生成更多细节,让您的图像焕发新生。无论是提升照片清晰度,还是为高分辨率打印做好准备,AiartyImageEnhancer都能轻松应对,为您带来前所未有的视觉体验。主要功能特点生成更多图像细节采用先进的GANv3和AIGCsmoothv3模型,生成逼真的细节,显著提升图像清晰度
- 用matlab语言进行傅里叶分析
贫僧法号止尘
matlab傅立叶分析开发语言
在MATLAB中,可以使用fft函数执行快速傅里叶变换(FFT)并获取信号的频谱信息。下面是一些用于进行傅里叶分析的MATLAB代码示例:假设我们有一个长度为N的时域信号x,我们可以使用以下代码将其转换为频域信号X:%定义信号长度和采样频率N=1024;Fs=1000;%创建一个随机信号t=(0:N-1)/Fs;x=randn(1,N);%计算信号的傅里叶变换X=fft(x);%计算频率向量f=(
- # 附录3 傅立叶分析应用
技术与健康
Excel数据分析与模拟决策傅立叶分析线性回归excel数据分析
傅立叶分析不仅限于理论研究,它在金融、信号处理、环境科学、医疗、机械维护等众多领域具有广泛的实际应用。在Excel中,傅立叶分析工具为用户提供了简单而高效的频域分析手段,帮助发现数据中的周期性特征,识别异常频率,从而做出有针对性的决策。1.金融市场分析:周期性趋势发现应用背景:金融市场数据,如股票价格、指数、交易量等,往往包含周期性波动。投资者和分析师可以利用傅立叶分析来识别这些周期,帮助预测市场
- 【17】 傅立叶分析
技术与健康
Excel数据分析与模拟决策线性回归excel数据分析
傅立叶分析(FourierAnalysis)是Excel数据分析工具库中的一种方法,用于将时间序列数据分解为不同频率的正弦波(sinusoidalcomponents)。它特别适用于分析周期性数据或信号处理,帮助用户发现数据中的周期性模式、频率成分及其幅度。傅立叶变换将复杂的时间序列数据转化为频域数据,这意味着它能把数据分解为不同频率的波形,这在物理、金融市场、工程信号处理中有广泛的应用。傅立叶分
- 信号处理基础:信号的时域和频域分析_(9).傅里叶变换
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理
傅里叶变换引言傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具。通过傅里叶变换,可以将复杂的时域信号分解为一系列简单的基本频率分量,这对于信号的分析、处理和设计具有重要意义。傅里叶变换在信号处理领域有着广泛的应用,包括滤波、频谱分析、通信系统设计等。傅里叶级数连续时间傅里叶级数(CTFS)连续时间傅里叶级数(Continuous-TimeFourierSeries,CTFS)是一种将周期性连续时间
- 频谱泄露与加窗
Luis Li 的猫猫
机器学习人工智能信号处理
wave1,wave2实际在时域中是一样的正弦波,表达式y=sin(2πft),其中频率f=20Hz,但是经过快速傅里叶FFT变换之后,wave2的频域图中除了有冲激响应的峰之外,还出现了额外的频率元素,这个就是频谱泄露(SpectrumLeakage)。很显然,频谱泄露和信号泄露无关,从根本上说,它就是算法引起的。那同样的快速傅里叶算法,怎么会有这个差异?简单说来,造成这个问题的原因是:采样信号
- 嵌入式综合-心得与笔记【1】
sakura_sea
EmbeddedsystemandHPC嵌入式
文章目录时域信号时域转频域信号傅里叶变换将时域信号转换为频域信号快速傅里叶变换FFT计算离散傅里叶变换参考文献时域信号importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#设置Matplotlib支持中文plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#设置字体为SimHeiplt.rcParams['axes.unicode_
- 频域分析:利用傅里叶变换(Fourier Transform)对图像进行深度解析
那雨倾城
OpenCV应用计算机视觉图像处理pythonopencv视觉检测
在图像处理和计算机视觉领域,傅里叶变换(FourierTransform)是一项基础而强大的工具。它将时域信号(如图像)转化为频域信号,为我们提供了图像的频率特性,这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。本文将深入探讨傅里叶变换在图像中的应用,并通过实例展示如何利用傅里叶变换对输入图像进行频域分析。1.什么是傅里叶变换?傅里叶变换是一种数学变换,它将信号从时域(或空间域)转换到频域。
- 音频进阶学习十六——LTI系统的差分方程与频域分析一(频率响应)
山河君
#语音信号处理学习信号处理音视频
文章目录前言一、差分方程的有理式1.差分方程的有理分式2.因果系统和ROC3.稳定性与ROC二、频率响应1.定义2.幅频响应3.相频响应4.群延迟总结前言本篇文章会先复习Z变换的有理分式,这是之前文章中提过的内容,这里会将差分方程和有理分式进行结合来看。主要是通过有理分式进行对于冲激响应的表达,以及根据导函数对于频率响应的介绍。本文会对Z变换的频率响应中的幅频响应、相频响应以及群延迟的表达式进行推
- LTI的频域分析matlab,lti系统的频域分析实验报告.docx
Fred Camille
LTI的频域分析matlab
lti系统的频域分析实验报告实验4LTI系统的频域分析一、实验目的1)加深对LTI系统频率响应的基本概念的掌握和理解。2)学习和掌握LTI系统频率特性的分析方法。二、实验原理与方法1.连续时间系统的频率响应系统的频率响应定义为系统单位冲击响应h(t)的傅里叶变换,即??H(?)????h(?)e?j??d?若LTI连续时间系统的单位冲激响应为h(t),输入信号为x(t),根据系统的时域分析可知系统
- 9、论文阅读:无监督的感知驱动深水下图像增强
Maker~
图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
- Pytorch实现论文:基于多尺度融合生成对抗网络的水下图像增强
这张生成的图像能检测吗
GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能深度学习神经网络计算机视觉python
简介简介:提出了一种新型的水下图像增强算法,基于多尺度融合生成对抗网络,名为UMSGAN,以解决低对比度和颜色失真的问题。首先经过亮度的处理,将处理后的图像输入设计的MFFEM模块和RM模块生成图像。该算法旨在适应各种水下场景,提供颜色校正和细节增强。论文题目:Underwaterimageenhancementbasedonmultiscalefusiongenerativeadversaria
- python 实现信号高通、低通、带通滤波处理代码,并画出滤波后的时域频域图
luthane
python开发语言
Fir高通、低通、带通滤波和滤波后的时域频域简介FIR(FiniteImpulseResponse,有限脉冲响应)滤波器是一种线性相位滤波器,其单位脉冲响应在时间域内有有限长度,即它在输入信号消失后会立即回到零。FIR滤波器常用于语音信号的低通、带通和高通滤波,特别是在需要无失真、稳定的频率响应和易于设计的情况下。FIR高通、低通、带通滤波:高通滤波:保留高频信号,衰减低频信号。低通滤波:保留低频
- vivado实现FFT和IFFT信号处理
寒听雪落
信号处理_通信原理FPGA专栏_verilog信号处理算法
一,FFT的物理意义FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外在频谱分析方面,FFT可以将一个信号的频谱提取出来。一个模拟信号,经过ADC采样(采样频率要大于信号频率的两倍)之后,就变成了数字信号。采样得到的数字信号,就可以做FFT变换了。N个采样点,经过
- 短时傅里叶变换(STFT)与逆变换(ISTFT)
niuguangshuo
音频算法python信号处理傅里叶分析
引言短时傅里叶变换(Short-TimeFourierTransform,STFT)是一种将信号分解为时间和频率成分的技术,广泛应用于音频处理、语音分析和音乐信息检索等领域。通过STFT,我们可以分析信号在不同时间段的频率特性。本文将介绍STFT的基本原理、计算过程、输入和输出维度,以及如何使用逆短时傅里叶变换(InverseShort-TimeFourierTransform,ISTFT)将频域
- 机器视觉--图像的运算(加法)
C#Thread
机器视觉计算机视觉图像处理人工智能
一、引言在机器视觉领域,Halcon是一款功能强大且广泛应用的机器视觉软件库。图像的加法运算是其中一种基础且重要的操作,它在很多实际应用场景中都发挥着关键作用,比如图像增强、图像融合等。本文将深入探讨Halcon中图像加法运算的原理、实现方法,并通过具体的演示程序来帮助读者更好地理解和掌握这一操作。二、Halcon图像加法运算原理在Halcon中,图像的加法运算本质上是对两幅图像对应像素点的灰度值
- matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理
这块必被安排
matlab延迟算子
既然有了序列,那怎么拿来分析呢?时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点,它通常是人们进行统计时序分析的第一步。2、统计时序分析(1)频域分析方法原理:假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程:1)早期的频
- 小波变换系数计算实例_时间序列小波分析的操作步骤及实例分析
与何人说
小波变换系数计算实例
小波分析实例时间序列(TimeSeries)是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中,时域和频域是常用的两种基本形式。其中,时域分析具有时间定位能力,但无法得到关于时间序列变化的更多信息;频域分析(如Fourier变换)虽具有准确的频率定位功能,但仅适合平稳时间序列分析。河川径流是地理水文学研究中的一个重要变量,而多时间尺度是径流演化过程中存在的重要特征。所谓径流时间序列的多时间尺度是指:河川
- 土壤温湿度传感器
欧速农业传感器厂家
农业环境类传感器
1概述OSA-2W土壤温湿度传感器是将土壤水分和土壤温度传感器集中于一体,具有携带方便、密封、高精度等优点,是土壤墒情、土壤温度测量的理想选择。OSA-2W土壤水分部分是基于频域反射原理,利用高频电子技术制造的高精度、高灵敏度的传感器。通过测量土壤的介电常数,能直接稳定地反映各种土壤的真实水分含量(容积含水率),是目前国际上最流行的土壤水分测量方法。OSA-2W土壤温度部分是由德国Heraeus公
- 拉普拉斯逆变换 (Inverse Laplace Transform)
正是读书时
知识点信号处理信息与通信
拉普拉斯逆变换(InverseLaplaceTransform)概述拉普拉斯逆变换是拉普拉斯变换的逆过程,用于将频域中的函数转换回时域。拉普拉斯变换在信号处理、控制理论和系统分析中具有广泛的应用,而拉普拉斯逆变换则用于将分析得到的结果转换回时域,以便理解和应用实际的系统行为。定义(以单边s变换举例)设\(F(s)\)是一个复变量\(s\)的函数,且\(F(s)\)是某个时域函数\(f(t)\)的拉
- 5G NR 基本概念——BWP
冯白丁
5GNR2/3/4/5g网络通信
BWP:BandWidthPart部分带宽定义:给定μ值(确定子载波间隔)的一段连续的CRB作用优势:降低能耗,业务量小时,UE切换至带宽较小的BWP上提高系统灵活性,每个BWP可以采用不同的配置,根据业务切换合适的BWP前兼容,新技术可在新的BWP中提供,保证系统向前兼容分类:初始BWP:用于空闲态UE接收系统信息并完成随机接入。子载波间隔与频域位置及带宽MIB携带专用BWP:用于连接态UE数据
- 国产化板卡设计原理图:2288-基于FMC接口的JFM7K325T PCIeX4 3U VPX接口卡
hexiaoyan827
3UVPXFMC子卡JFM7K325T板卡软件无线电处理平台数据采集IO卡
基于FMC接口的JFM7K325TPCIeX43UVPX接口卡一、板卡概述标准VPX3U板卡,基于JFM7K325T芯片,pin_to_pin兼容FPGAXC7K410T-2FFG900,支持PCIeX8、64bitDDR3容量2GByte,HPC的FMC连接器,板卡支持各种接口输入,软件支持windows,Linux驱动。可应用于高性能计算,频域算法,如与FFT的加速等;配合AD,DAFMC子卡
- opencv 中值滤波
菩提本无树007
opencv计算机视觉人工智能
中值滤波是一种常用的图像滤波算法,是在像素点周围进行多个点的中值滤波,将点的灰度值根据其周围像素点的灰度值进行平均,并使这些点的灰度值具有相似性,以达到平滑去噪的目的。中值滤波在图像处理中应用广泛,在图像滤波和图像增强处理中得到了广泛应用。中值滤波的原理如下:(1)中值滤波是一种通过计算灰度图像各像素灰度值的均值来实现去噪的算法。它采用灰度均值来代替灰度方差,在保证灰度图像的基本信息不变的同时,滤
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l