- matlab构造线性相位FIR滤波器
~Young.
matlab开发语言
文章目录前言一、构造一组声音二、采用FIR滤波器做频率筛选前言用生成的一组音频文件举例一、构造一组声音模拟钢琴音乐,采用逐渐衰减振荡的正弦波FFT的频域展示:源代码:functionsound_firFs=1000;%采样频率freq=[200,230,260,290,320,350,380,410,440,470];%频率数组rythm=0.5;%持续时间,单位:秒gap_duration=0.
- 小波变换Python代码
优游的鱼
小波变换是一种数字信号处理技术,用于对信号进行频域分析和处理。它通常用于信号压缩、滤波和其他信号处理应用中。在Python中,可以使用PyWavelets库来实现小波变换。下面是一个简单的例子,展示了如何使用PyWavelets库对信号进行小波变换:importpywtimportnumpyasnp#定义信号signal=np.random.rand(32)#进行小波变换wavelet='db1'
- VMD(变分模态分解)详解
DuHz
波的分析方法现代谱分析方法音频处理数据挖掘信号处理人工智能信息与通信数学建模
VMD(变分模态分解)详解目录前言背景及发展VMD原理与数学基础问题的提出变分框架与能量最小化中心频率与带宽定义目标函数及约束拉格朗日乘子法频域迭代更新公式VMD与EMD/EEMD/CEEMDAN等方法比较VMD算法流程主要参数的选择与影响优点与不足实际应用中需要注意的问题示例代码代码简要解读参考资料前言在信号处理、时频分析、故障诊断等诸多领域,如何将一个复杂信号进行多分量分解,进而提取到其中所包
- DSP实验七 综合实验与考查
BeBeter」
DigitalSignalProcessingDSPmatlab
目录一、实验目的二、需验证的理论三、实验内容四、实验指导五、实验设计报告要求六、思考题【实验过程】1、语音采样、时域波形、频域波形2、延时3、混响4、单回声5、多重回声6、无限回声7、全通结构混响器8、IIR低通滤波器处理9、IIR带通滤波器处理10、IIR高通滤波器处理11、FIR高通滤波器处理12、FIR低通滤波器处理13、FIR带通滤波器处理14、加噪声、用FIR低通滤去噪声/用IIR低通滤
- 傅里叶变换在语音识别中的关键作用
从零开始学习人工智能
语音识别人工智能
在语音识别中,傅里叶变换起着至关重要的作用,主要体现在以下几个方面:一、时域到频域的转换语音信号的特点语音信号是一种时域信号,它随时间变化。例如,当我们说话时,声带的振动产生声波,这些声波在空气中传播,其振幅随时间不断变化。这种时域信号包含了丰富的信息,如音调、音色等,但这些信息在时域中并不是很容易直接提取。傅里叶变换能够将时域信号转换为频域信号。在频域中,语音信号被分解为不同频率成分的组合。以一
- 材料力学仿真软件:SAMCEF_(9).动态分析
kkchenjj
材料力学仿真材料力学开发语言性能优化仿真模拟数据库
动态分析动态分析是材料力学仿真软件中非常重要的一部分,用于模拟结构在时间域内的响应。在SAMCEF中,动态分析可以分为线性动态分析和非线性动态分析。线性动态分析主要用于处理线性系统,如模态分析和频域分析,而非线性动态分析则用于处理复杂的非线性系统,如瞬态动力学分析。本节将详细介绍动态分析的基本原理和具体操作步骤,包括模态分析、频域分析和瞬态动力学分析。模态分析模态分析是一种线性动态分析方法,用于确
- GAN在图像增强中的应用实战指南
码字仙子
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
- 快速傅里叶变换
华东算法王(原聪明的小孩子
小孩哥总结MIT线性代数线性代数矩阵
快速傅里叶变换(FFT)快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DFT)和其逆变换。傅里叶变换是一种重要的数学工具,广泛应用于信号处理、图像分析、数据压缩、声音合成等领域。传统的离散傅里叶变换算法的计算复杂度较高,而快速傅里叶变换通过减少计算量,大大提高了运算速度。1.离散傅里叶变换(DFT)离散傅里叶变换(DFT)将离散的时间信号变换到频域。对于一个长度为(N)的离散序
- 频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现
呆头鹅AI工作室
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络condapython
背景与动机在深度学习领域,如何有效处理时间序列数据一直是一个重要的研究方向。近年来,频域分析技术在时间序列处理中展现出了巨大潜力,特别是离散余弦变换(DCT)因其能够高效捕捉低频信息并避免高频噪声干扰而受到广泛关注。FECAM模型的开发正是基于这一背景,旨在结合频域分析和通道注意力机制,以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法,FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特
- YOLOv11改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块 解决密集图像预测问题
Limiiiing
YOLOv11改进专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测
一、本文介绍本文主要利用FreqFusion结构改进YOLOv11的目标检测网络模型。FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题,创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。将FreqFusion应用于YOLOv11的改进过程中,能够使模型在处理复杂场景图像时,更精准地聚焦目标物体边界,减少背景噪声干扰,显著强化目标物体边界特征表达,进而提升模
- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- matlab时域离散信号与系统,时域离散信号和系统的频域分析
远方有城
matlab时域离散信号与系统
信号与系统的分析方法有两种:时域分析方法和频域分析方法。在连续时间信号与系统中,信号一般用连续变量时间t的函数表示,系统用微分方程描述,其频域分析方法是拉普拉斯变换和傅立叶变换。在时域离散信号与系统中,信号用序列表示,其自变量仅取整数,非整数时无定义,系统则用差分方程描述,频域分析方法是Z变换和序列傅立叶变换法。Z变换在离散时间系统中的作用就如同拉普拉斯变换在连续时间系统中的作用一样,它把描述离散
- 直方图匹配(Histogram Matching)
姜太公钓鲸233
计算机视觉人工智能机器学习
直方图匹配(HistogramMatching),也被称为直方图规定化(HistogramSpecification)或直方图修正(HistogramEqualization),是一种图像处理技术,用于调整图像的直方图,以使其与某个目标直方图相匹配。目标直方图通常是用户定义的或者是希望获得的期望分布。直方图匹配的目标是改变图像的像素值分布,从而使其在视觉上更接近目标直方图。这对于图像增强、风格迁移
- 随机过程【张颢】第一章
模拟IC和AI的Learner
随机过程机器学习人工智能
学习目标随机过程主要研究多个随机变量之间的联系。主要分为两个大类:一,线性相关对线性相关的研究主要从以下方面:(1)从时域角度(2)从频域角度主要研究一个重要的过程:(3)高斯过程二,马尔可夫性主要学习:(1)离散时间的马尔可夫链(2)连续时间的马尔可夫链还会学习一个典型的过程(最简单、应用最广泛的马尔可夫过程):(3)泊松过程三,鞅(研究较少,主要用在金融方面)
- opencv-python 图像增强十七:泊松图像融合
CV-King
opencvpython人工智能算法计算机视觉numpy
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、概述二,实现:前言在深入探讨图像处理与计算机视觉领域的过程中,我们不禁对图像融合技术的精妙与实用性感到着迷。图像融合不仅是一项融合了美学与科学的技术手段,它还巧妙地将来源各异、特性不同的图像数据整合为一体,从而生成视觉上连贯且富含信息的合成图像。本篇博客文章旨在详尽解析OpenCV库中的一项高级功能cv2.seamle
- matlab车牌识别系统实现
MATLAB管家matlab674
图像处理MATLABmatlab开发语言
要实现基于Matlab的车牌识别系统,你可以按照以下步骤进行操作:数据集准备:收集包含不同类型车牌的图像数据集,包括正面、倾斜、模糊等不同情况的车牌图像。图像预处理:使用Matlab中的图像处理工具,对车牌图像进行预处理。可以包括降噪、图像增强、图像分割等操作。车牌定位:使用图像处理技术,对预处理后的图像进行车牌定位。可以使用边缘检测、投影法、颜色识别等方法。字符分割:对定位到的车牌图像进行字符分
- 【全网独家】OpenCV: 像素巡访(at、ptr) 介绍与应用(代码+测试部署)
鱼弦
OpenCV系列实践opencv人工智能计算机视觉
OpenCV:像素巡访(at、ptr)介绍与应用介绍在图像处理过程中,直接操作图像的每个像素值是一个非常常见的需求。OpenCV提供了多种方法来访问和修改图像像素,其中at和ptr是两种高效的方法。at方法:适用于小规模的像素访问操作,提供了方便的接口。ptr方法:更适合大规模的像素处理,有更高的访问效率。应用使用场景图像过滤:例如均值滤波、中值滤波等需要遍历每个像素进行计算。图像增强:如对比度调
- 5G SPS配置
cuisidong1997
5G服务器运维
SPS配置是一种技术,用于管理和优化数据传输,特别是在无线通信领域。它涉及到为特定的数据传输需求确定最佳的参数配置,以满足不同的传输需求。SPS配置的参数包括时域资源分配、调制编码方式、频域资源分配、虚拟资源块到物理资源块的映射方式、传输功率控制命令以及传输信道到HARQ-ACK的定时间隔等。这些参数的配置旨在提高传输效率和数据质量,同时确保数据传输的可靠性和稳定性。在实施SPS配置时,关键在
- SAR图像相干斑滤波算法
fpga和matlab
MATLAB板块2:图像-特征提取处理SAR相干斑滤波
目前已有大量的雷达相干斑抑制算法,这些算法可分为成像前的多视平滑预处理和成像后的滤波两大类。而成像后的滤波又包括空域滤波和频域滤波两种。为了减少相干斑噪声,早期的方法是在SAR成像处理中,通过降低处理器带宽形成多视图子图像,然后对多视子图像进行非相干叠加来降低相干斑噪声。这种非相干叠加来降低斑点噪声的方法称为多视处理。多视处理通过牺牲SAR图像的空间分辨率为代价来对相干斑进行抑制,已不能满足空间高
- 音频处理3_时域频域
迪三
#NN_Audio音频
本节主要讲音频的时域到频域的变换和理解我们以两个正弦波的组合信号为例,生成代码如下:#生成信号t=np.linspace(0,1,1000,endpoint=False)#时间轴freq1=5#5Hzfreq2=20#20Hzsignal=np.sin(2*np.pi*freq1*t)+0.5*np.sin(2*np.pi*freq2*t)#合成信号第1幅图是时域图,第2-3幅图是频率图,分别记录
- Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像
AI technophile
Python图像处理实战python图像处理cnn
基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中,我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。由于难以同时处理包括亮度、对比度、伪影和噪声在内的所有因素,因此微光图像增强一直是一项具有挑战性的问题。为了解决这一问题,提出了多分支微光增强网络(multi-branchlow-lightenhancementnetwork,MB
- 基于引导滤波的暗通道matlab,基于加权引导滤波的水下图像增强算法
来自大马士革的钢
在水下环境中,由于水分子以及溶解的杂质对光线的吸收和散射作用,导致水下图像出现对比度低、噪声较大等严重的退化问题。这不仅降低了图像的整体视觉效果,而且给后续图像的自动处理和识别产生不利影响。因此,研究有效的水下图像增强算法具有重要意义。近年来,水下图像增强方法主要分为模型法和非模型法。模型法利用光照物理模型估计图像的降质模式,根据估计的结果复原降质图像。非模型法不考虑水下光学成像机理和光照机理,直
- DDE红外图像增强
烟雨_潇潇
一直忙于手上的工作,没有及时总结,今天抽几分钟时间,将最近DDE红外图像增强的试验结果分享下。具体的实现过程,会在后面的博文中进行详细的说明、论证。有车的照片没白天所拍照片,其余2张为晚上8点所拍照片,另因工作需要,先进行算法部分,两点校正和盲元填充放后面做,且手上探测器库存4年之久,光学镜头也不是特别好,所以图片中盲元较多。从图像分析,以图片中倒车的车为例,细节纹理非常明显,结果表明4x4的cl
- 通过傅里叶变换进行音频变声变调
码农飞飞
音视频处理音视频变声傅里叶变换变调不变速C++
文章目录常见音频变声算法使用Wav库读写音频文件使用pitchShift算法进行音频变调主文件完整代码工程下载地址常见音频变声算法在游戏或者一些特殊场景下为了提高娱乐性或者保护声音的特征,我们会对音频进行变声变调处理。常用的算法包括:1.基于傅里叶变换的频域算法,该类算法的优点是声音连续,不会产生断断续续的声音,缺点是算法复杂度高计算量相对比较大;2.基于时域的插值算法,该类算法的优点是计算简单,
- 图像预处理技术与算法
木子n1
算法嵌入式开发算法数码相机计算机视觉
图像预处理是计算机视觉和图像处理中非常关键的第一步,其目的是为了提高后续算法对原始图像的识别、分析和理解能力。以下是一些主要的图像预处理技术:1.图像增强:对比度调整:通过直方图均衡化(HistogramEqualization)等方法改善图像整体或局部的对比度。伽玛校正:改变图像的亮度特性,用于补偿显示器或其他硬件设备的非线性响应。锐化处理:如使用高通滤波器(如拉普拉斯算子、Sobel边缘检测算
- Multisim14.0详细安装教程图文
万里黄沙
硬件硬件工程嵌入式硬件
Multisim有强大的电路仿真和分析功能,包括电路的瞬态分析、稳态分析、时域分析、频域分析、噪声分析、失真分析和离散傅里叶分析等多种工具,在项目开发过程中,对某个电路模块进行初步分析和仿真,能节省不少时间。软件包下载链接:关注公众号:嵌入式与酒,后台回复:Multisim获取,最后面有软件包下载链接,下面是Multisim14.0的安装教程:1-下载并解压:2-在解压后的文件里,右键点击NI_C
- 【自控原理】如何求复频域表达式X(s)的Z变换
啵啵啵啵哲
控制理论数学自动化学习
应用部分分式法求取以拉普拉斯变换的象函数X(s)X(s)X(s)形式给出的函数x(t)x(t)x(t)的Z变换是很方便的,即将已知的X(s)X(s)X(s)展开成部分分式,然后求取每一部分分式项的Z变换,并将它们组合在一起.【例】求X(s)=1−e−ss2(s+1)X(s)=\frac{1-\mathrm{e}^{-s}}{s^2(s+1)}X(s)=s2(s+1)1−e−s的Z变换.【解答】将给
- 关于FFT精华/精简详解
灵哎惹,凌沃敏
C/C++fftc算法
1.对一段离散数据(N个点,比如说AD采样值)的FFT结果就是这N个点对应的复数a+bi;画到坐标轴上x轴对应的就是频率,Y轴对应的就是该点的复数的坐标点;因此FFT是将信号从时域变换到频域就是说,将原信号X轴的时间变成了频率,Y轴的点的大小值变成了该点对应的复数的坐标点。2.假设采样频率为Fs,点数为N,则本次FFT的频率分辨率为FS/N,即FFT结果的每个点的频率间隔为FS/N,则点n对应的频
- 物联网控制原理与技术--基于Matlab/利用MATLAB进行频域分析(伯德图)的应用(超详细/设计/实验/作业/练习)
程序员老茶
物联网控制原理与技术matlab开发语言线性代数物联网
目录课程名:物联网控制原理与技术内容/作用:设计/实验/作业/练习学习:利用MATLAB进行频域分析(伯德图)一、前言二、环境与设备三、原理四、内容五、结果与分析课程名:物联网控制原理与技术内容/作用:设计/实验/作业/练习学习:利用MATLAB进行频域分析(伯德图)一、前言(1)熟练掌握运用MATLAB命令绘制控制系统伯德图的方法;(2)了解系统伯德图的一般规律及其频域指标的获取方法;(3)熟练
- 2018-10-12
快乐的大脚aaa
第八章离散时间系统的变换域分析变换域分析原因:将求解问题简单对于连续时间系统,通过L.T.,可以将原来求解微分方程问题转化为求解代数方程问题对于离散时间系统,通过Z.T.,可以将原来求解差分方程问题转化为求解代数方程问题。离散时间序列的频域分析方法离散时间系统和离散时间序列也可以通过正交分解方法,在频域进行分析。--离散时间序列傅里叶变换DTFT,Z变换的一个特例傅里叶变换的离散形式--离散傅里叶
- 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