- MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类
哥廷根数学学派
小波分析深度学习信号处理matlab分类开发语言算法人工智能
2012年,法国工程学院院士Mallat教授深受深度学习结构框架思想的启发,提出了基于小波变换的小波时间散射网络,并以此构造了小波时间散射网络。小波时间散射网络的结构类似于深度卷积神经网络,不同的是其滤波器是预先确定好的小波滤波器,小波滤波器的参数不需要通过训练样本学习得到,因此其网络是非反馈式的。信号通过计算半离散小波变换,再通过非线性取模操作,得到的信号特征表达具有平移不变性、形变稳定性等优良
- 135基于matlab的经验小波变换(EWT)的自适应信号处理方法
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab信号处理开发语言EWT
基于matlab的经验小波变换(EWT)的自适应信号处理方法.其核心思想是通过对信号的Fourier谱进行自适应划分,建立合适的小波滤波器组来提取信号不同的成分,EWT1D和EWT2D方法。程序已调通,可直接运行。135matlab信号处理EWT(xiaohongshu.com)
- 传感数据分析——小波滤波
Persist_Zhang
数据分析数据挖掘
传感数据分析——小波滤波文章目录传感数据分析——小波滤波前言一、运行环境二、Python实现总结前言小波滤波算法是一种基于小波变换的滤波方法,其核心思想是将信号分解成不同的频率成分,然后对每个频率成分进行独立的处理。小波滤波器的设计和应用是小波分析的一个重要领域,它与传统的滤波方法相比,具有独特的优势。在具体的实施过程中,小波滤波的基本策略通常包括以下步骤:首先,将信号变换到小波域;接着,将信号的
- 基于窦性心律的阵发性房颤预测算法研究(3)--R峰定位和片段截取
汤汤upup
算法神经网络深度学习python
一、R峰的提取Pan-Tompkins算法是一种基于离散小波变换的心电图(ECG)信号处理方法,用于监测并检测QRS波群的出现。该算法首先对原始ECG信号进行预处理,包括滤波、差分运算和积分运算等,然后使用一个特殊的小波滤波器来提取Q波、R波和S波的信息,并根据信号特征来检测QRS波群的位置。算法的主要流程如下图:检测出来的R峰如图所示二、片段提取由于R峰的检测效果并不是那么好,因此本文直接用原始
- LabVIEW开发滚动轴承故障诊断系统
LabVIEW开发
LabVIEW开发案例LabVIEW知识算法LabVIEW开发LabVIEW编程LabVIEW故障诊断
LabVIEW开发滚动轴承故障诊断系统在工业自动化和机械维护领域,滚动轴承的故障诊断是至关重要的。开发了一个基于LabVIEW的振动信号分析系统。这一系统集成了先进的信号处理技术,如经验模式分解(EMD)、Morlet小波滤波器和隐Markov树模型,使得对滚动轴承的状态监测和故障预测更加高效和准确。为用户提供一个直观、灵活且功能强大的工具,以识别和预防轴承故障,确保机械设备的可靠运行。系统的核心
- 二维haar小波matlab_matlab中二维小波变换部分函数 小波通用函数
2021在职mba
二维haar小波matlab
小波通用函数一、biorfilt函数双正交小波滤波器组①[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=biorfilt(DF,RF)②[Lo_D1,Hi_D1,Lo_R1,Hi_R1,Lo_D2,Hi_D2,Lo_R2,Hi_R2]=biorfilt(DF,RF,'8')DF——分解滤波器RF——重构滤波器Lo_D——分解低通滤波器;Hi_D——分解高通滤波器;Lo_R——重构低通滤波器;Hi_R—
- 小波学习笔记(信号分解与重构)——MATLAB
乐正倩彦
MATLAB图像处理
一维信号分解命令:idwt,其实现原理为Mallat算法%----------Mallat算法和重构算法实现与MATLAB自带函数进行对比---------------%[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilters('db3');h=Lo_D;%hn=dbfilter(3);%A=-1.*ones(1.length(hn));%B=cumprod(A);%累计积实现了(-1)^n的
- 【老生谈算法】matlab实现小波分析源码——小波分析
阿里matlab建模师
matlab算法原理详解matlab算法开发语言
使用MATLAB小波工具箱进行小波分析:1、文档下载:本算法已经整理成文档如下,有需要的朋友可以点击进行下载序号文档(点击下载)本项目文档【老生谈算法】使用MATLAB小波工具箱进行小波分析.docx2、算法详解:如上图所示的小波分解过程,可以调用wfilters来获得指定小波的分解和综合滤波器系数,例如:%Setwaveletname.wname='db5';
- EMD(经验模态分解)算法 一
cumtzzy
参考R语言提取时间序列的周期性成分应用EMD,小波滤波器,BAXTER过滤器等的方法进行应用。第一次尝试首先安装依赖包#install.packages("reshape2")#install.packages("plm")#install.packages("ggplot2")加载包library(reshape2)library(plm)library(ggplot2)读取数据load<-da
- 深度学习(Deep Learning) 学习笔记整理系列- 八
lliming2006
计算机视觉模式识别深度学习神经网络计算机视觉
十、总结与展望1)Deeplearning总结深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在(隐含)分布的多层(复杂)表达的算法。换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征。高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器,小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表达,例如这些低层
- 9 小波滤波器去噪增强变换matlab案例
名师厚积薄发
小波滤波器去噪增强变换matlab
%%学习目标:小波变换小波分解和重构loadwoman;%打开显示原始的图像imshow(X,map);%X包含原始图像信息,map是调色板,这是一个索引图像%%对图像X数据信息进行单层分解,小波为db1nbcol=size(map,1);[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,‘db1’);………………(省略部分代码,完整代码可以下载)………………%%图像编码4种细节系数figures
- 脉冲耦合神经网络(PCNN)阅读笔记
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红外与可见光融合神经网络深度学习
摘要本文采用高级视觉模型来描述灵长类视觉系统中的信息传递和连接。信息链接方案,如状态相关模块化和时间同步,被视为视觉系统使用期望组合信息的方法,以填充缺失信息和删除不需要的信息。研究了使用基于生理学理论模型的链接方法结合当前图像处理技术进行模式识别的可能性。这些图像处理技术是变换,例如(但不限于)小波滤波器、命中或未命中滤波器、形态滤波器和高斯差分滤波器。选择这些特殊的过滤器是因为它们模拟灵长类视
- 脉冲耦合神经网络(PCNN)-pulse coupled neural network
asflakh12412kl
神经网络网络神经网络深度学习
摘要本文采用高级视觉模型来描述灵长类视觉系统中的信息传递和连接。信息链接方案,如状态相关模块化和时间同步,被视为视觉系统使用期望组合信息的方法,以填充缺失信息和删除不需要的信息。研究了使用基于生理学理论模型的链接方法结合当前图像处理技术进行模式识别的可能性。这些图像处理技术是变换,例如(但不限于)小波滤波器、命中或未命中滤波器、形态滤波器和高斯差分滤波器。选择这些特殊的过滤器是因为它们模拟灵长类视
- 文献分享:用于心电和胎儿心电压缩的稀疏增强小波设计 Sparsity enhancing wavelets design for ECG and fetal ECG compression
执梦梦
essay模式识别神经网络人工智能
“论文集,参考书更新做补充笔记要‘充公’”————Leee原文链接https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1746809421006790本文详细介绍了一组双正交小波滤波器的设计。所设计的小波在麻省理工学院公开的数据库中进行了实验。在压缩感知(CS)范式中,通过提高稀疏性可以提高重构质量。通过实验发现,与常用小波相比,ECG记录尤其是胎儿ECG在
- 【图像融合】主成分结合小波离散变换PCA-DWT图像融合【含Matlab源码 2199期】
Matlab领域
Matlab图像处理(进阶版)matlab算法开发语言
⛄一、小波变换彩色图像融合简介1基于小波的图像融合1.1小波的分解和重构小波变换是一种能够用来检测信号局部特征的数学工具。当然也可以将二维信号分解成不同分辨率的子带信号。由于图像为二维信号,可以作以下小波分解:其中,f(x,y)为源图像,C0,H,G为一维小波滤波器,h,v,d分别代表水平、垂直和对角分量,H′,G′表示H,G的转置矩阵。小波变换属于可逆变换,可以通过以下方式实现信号的重构,从而实
- 【小波理论及其应用】
2345VOR
matlab算法计算机视觉几何学
小波理论结束及其应用1.傅里叶变换和短时傅里叶变换的局限性2.小波理论简介--小波变换2.1连续小波变换(CWT)2.2离散小波变换(DWT)3.小波滤波器组理论4.小波应用5.MATLAB中的小波5.1举例1---分解5.2举例2---分解细节重构5.3举例3---分解重构1.傅里叶变换和短时傅里叶变换的局限性将信号f(T)分解为无穷多个正弦波/余弦波(谐波);没有办法准确地识别事件发生的地点;
- 小波工具箱函数
hzieee
图像处理
函数指含义Allnodes计算树结点appcoef提取一维小波变换低频系数appcoef2提取二维小波分解低频系数bestlevt计算完整最佳小波包树besttree计算最佳(优)树biorfill双正交样条小波滤波器组biorwavf双正交样条小波滤波器centfrq求小波中心频率cgauwavfComplexGaussian小波cmorwavfcoiflets小波滤波器cwt一维连续小波变换d
- 数字图像处理Matlab-小波变换在图像处理中的应用(附代码)
来一块葱花饼
数字图像处理-Matlab
目录1.Objectives:2.ExperimentContent:3.ExperimentPrinciple:4.ExperimentStepsResultandConlusion:1、了解各种小波性质2、观察各种小波函数及其尺度函数3、获得小波滤波器4、二维小波变换函数与重构函数5、查看及处理小波系数6、用小波变换进行图像压缩与边缘提取【附录】实现代码1.Objectives:1、认识尺度函
- 【Matlab学习手记】sym8小波滤波
Coder1012
算法系列Matlab学习手记
提供sym8小波,四层全局软阈值滤波源代码,采用Matlab语言编写,可移植性强。源代码clear;clc;loadleleccum;indx=1:3450;noisez=leleccum(indx);wname='sym8';lev=4;[c,l]=wavedec(noisez,lev,wname);[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilters(wname);%threshold
- opencv 小波变换与逆变换C++
君莫笑aaa
程序数字信号处理
在此记录一下兴幸在网上看到关于小波变换的代码,但是在逆变换的时候结果跟matlab的有很大差别,因此对照一下matlab的具体代码,对已有的代码进行一点改动。说明:1.配置好opencv,就可以运行(附Demo)2.小波包的选择,代码中只包括了haar,db1,sym2,如需要更多种类的小波包,可以在matlab里查看wfilters函数,对应写进代码中。代码如下:1.WaveTransform.
- matlab 小波变换
耳语吖
matlab图像处理
[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilters('haar');%获得Haar小波的尺度和小波系数Lo_D%打印低通分解滤波器系数Hi_D%打印高通分解滤波器系数Lo_R%打印低通重构滤波器系数Hi_R%打印高通重构滤波器系数waveinfo('haar');%打印Haar小波相关信息[phi,psi,xval]=wavefun('haar',10);%wavefun函数产生尺度向量
- 数字图像处理 第7章 小波和多分辨率处理
V亮亮
图像处理
数字图像处理第7章小波和多分辨率处理小波性质1、可分离性(xyz)、可伸缩性、平移性2、多分辨率的兼容性3、正交性FWT(二维快速小波变换)频率耦合滤波器小波族wfamily的描述信息:waveinfo(wfamily)归一化正交变换的尺度和小波函数的数字近似值:双正交变换:[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilters('haar')waveinfo('haar');[phi,ps
- 多尺度小波分解Matlab/Python实现与原理分析
sinat_18131557
Matlab小波
小波分解的理解Matlab中实现小波分解方式在matlab中实现小波分解的方式比较简单,通过[C,L]=wavedec(X,N,‘wname’)得到C和L,如下图,C表示分解得到的各个层的小波系数,L表示各个层的长度,L的最后一个数表示原数据的长度。通过在Matlab中输入openwavedec打开分解的源文件可以发现,主要就是通过执行dwt函数进行多层分解的,分解的系数通过wfilters函数获
- wfilters小波滤波器
meng4411yu
DIPMatlab
wfilters小波滤波器语法[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilters('wname')[F1,F2]=wfilters('wname','type')描述[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilters('wname')计算'wname'里的正交和双正交小波的四个滤波器。以下是这四个滤波器Lo_D,thedecompositionlow-passfilterHi_
- 【转】由滤波器系数绘制尺度函数和小波函数图像的Matlab程序
jiav_net
原帖地址:http://blog.csdn.net/LiuHB1127/archive/2007/12/02/1912474.aspxfunctionScaleWaveFig(h)%--函数描述:由滤波器系数绘制尺度函数和小波函数图像%M:标准化常数%h:(尺度)滤波器系数%g:小波滤波器系数%a:尺度函数初始化%w:小波函数初始化%--时间:2007-12-02%--作者:刘恒冰(LIUHB)版
- 小波变换工程实现原理
LeonSUST
小问题分析
1,这篇是工程实现的原理总结。2,关于小波变换的实现有mallat滤波器组的方法和提升小波的方法。3,mallat滤波器组的方法大致框架如下其中G和H的关系式为而H可以由matlab中wfilters命令得到。下图是基于查找表的mallat算法框架用matlab卷积的方法实现的小波分解与合成,弄了一个正弦序列,长度1000,有噪声,通过wavedec得到分解后的序列然后通过wfilter生成的滤波
- 小波去噪MATLAB代码
刘根生
本文基于北京交通大学陈后金教授的课件。我加以整理,若有冒犯还请谅解1利用MATLAB产生分解与重建滤波器组计算滤波器组的函数[Ld,Hd,Lr,Hr]=wfilters('wname')Ld:分解低通滤波器h0[-n];Hd:分解高通滤波器h1[-n];Lr:分解低通滤波器h0[-n];Hr:分解高通滤波器h1[-n];wfname:小波名eg1:计算db2小波的四个滤波器,并画出其时域波形。MA
- Matlab Wavelet 工具箱的使用
huang1024rui
1.小波GUI的启动与功能在matlab的命令符下输入wavemenu,即会出现小波工具箱窗口。2.小波工具箱的通用函数biorfilt双正交小波滤波器组centfrq计算小波中心频率dyaddown二元采样dyadup二元插值intwave积分小波函数orthfilt正交小波滤波器组qmf镜像二次滤波器scal2frq尺度变换为频率wavefun小波尺度函数wavefun2二维小波尺度函数wav
- Matlab DIP(瓦)ch7小波练习
matlab
在这一章中,主要进行小波图像处理的练习,内容包括小波图像滤波,小波图像分解,小波图像重构,小波图像边缘检测,小波图像平滑和去噪以及小波图像的渐进重构等问题。其练习代码和解释以及结果如下所示:
1 %% wfilters and wavefun 2 clc 3 clear 4 wname='haar';%说明是haar小波
- Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(八)
学习笔记
接上 十、总结与展望1)Deeplearning总结 深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在(隐含)分布的多层(复杂)表达的算法。换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征。高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器,小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo