- Matplotlib 库来可视化频谱泄漏和加窗的效果
Mark White
matplotlib
前言很多朋友学习音频技术的时候,不理解这个频谱泄漏是什么,我们这次写个小代码直观地感受一下代码演示:频谱泄漏与加窗我们将生成一个简单的正弦波信号,然后分别用**不加窗(矩形窗)和加窗(汉明窗)**的方式对其进行傅里叶变换,并对比它们的频谱图。你会清晰地看到加窗如何减少了频谱泄漏。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.fftimpo
- Python实现图像处理的快速傅里叶变换(FFT)或离散余弦变换(DCT)
闲人编程
图像处理图像处理python计算机视觉FFTDCT傅里叶离散余弦变换
目录Python实现图像处理的快速傅里叶变换(FFT)或离散余弦变换(DCT)一、引言1.1图像处理简介1.2快速傅里叶变换与离散余弦变换简介1.3本文目标与结构二、理论背景与数学原理2.1快速傅里叶变换(FFT)介绍2.2离散余弦变换(DCT)介绍2.3两者的应用领域与区别三、算法实现3.1快速傅里叶变换(FFT)实现3.1.1使用Python实现FFT3.1.2图像的频域处理3.2离散余弦变换
- 信号处理算法:快速傅里叶变换(FFT)_(2).FFT算法的原理与实现
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理算法
FFT算法的原理与实现1.引言快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform,DFT)及其逆变换。DFT在信号处理、图像处理、通信工程等领域中有着广泛的应用,但其计算复杂度为O(N2)O(N^2)O(
- 快速傅里叶变换(FFT)是什么?
Yashar Qian
信号处理快速傅里叶变换
快速傅里叶变换(FFT)是什么?快速傅里叶变换(FFT)本质上是一种极其高效的算法,用来计算**离散傅里叶变换(DFT)**及其逆变换。它是数字信号处理、科学计算和工程应用中最重要的算法之一。要理解FFT,先理解它要解决的问题:离散傅里叶变换(DFT)是什么?DFT全称:**DiscreteFourierTransform(离散傅里叶变换)想象你有一段数字化的信号(比如一段音频采样、图像像素数据、
- VC++实现的快速傅里叶变换频谱分析软件
直推小新
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:基于VC++和MFC的频谱分析程序通过快速傅里叶变换(FFT)技术,将时域信号转换至频域,实现对导入文本或Excel数据的离散谱分析。用户可通过图形界面轻松导入数据,选择分析选项并查看结果。程序利用FFT高效地计算频域数据,并通过图表展示信号频率成分。此分析工具适用于音频处理、通信、医学成像和机械故障诊断等领域。1.VC++和MFC框架介绍1.1VC++的发展
- Python实现快速傅里叶变换(FFT)
haodawei123
工作总结
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#采样点选择1400个,因为设置的信号频率分量最高为600赫兹,根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍,所以这里设置采#样频率为1400赫兹(即一秒内有1400个采样点,一样意思的)x=np.linspace(0,1,1400)#设置需要采样的信号,频率分量有180,390和600y=7np.sin(2np.p
- 深入Python:实现FFT与DFT
weixin_42668301
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:快速傅里叶变换(FFT)和离散傅里叶变换(DFT)是处理时域信号转换到频域的数字信号处理核心工具。本课程深入介绍FFT与DFT的原理及Python实现,涵盖从基本概念到使用numpy库进行信号处理的实战应用。学生将学习如何使用Python中的numpy库来执行DFT,掌握通过Cooley-Tukey算法实现的FFT来高效处理大型数据集。通过实际案例,理解如何分
- 公钥密码体系崩溃风险:Shor算法可在多项式时间内破解RSA、ECC等基于大整数分解和离散对数问题的公钥算法。4099量子位的量子计算机运行Shor算法可在10秒内破解RSA2048
百态老人
算法量子计算
基于我搜索到的资料,以下从四个维度全面分析公钥密码体系的量子威胁现状及应对策略:一、Shor算法对公钥密码体系的威胁机制算法原理与攻击效率Shor算法通过量子傅里叶变换(QFT)高效求解整数分解和离散对数问题:核心步骤包括随机数生成、模指数周期检测(f(x)=axmod Nf(x)=a^x\modNf(x)=axmodN)和量子并行计算,复杂度仅O(log3N)O(\log^3N)O(log3
- [信号与系统]IIR滤波器与FIR滤波器的表达、性质以及一些分析
庭师_Official
信号与系统信号与系统信号处理
前言阅读本文需要阅读一些前置知识[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。[信号与系统]有关滤波器的一些知识背景[信号与系统]关于LTI系统的转换方程、拉普拉斯变换和z变换[信号与系统]关于双线性变换IIR滤波器的数学表达式IIR(InfiniteImpulseResponse)滤波器的输出信号y[n]y[n]y[n]可以用输入信号x[n]x[n]x[n]和滤波器系数表示
- python scipy简介
凤枭香
Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster:包含聚类算法co
- Python之scipy(算法/数学工具)用法
薛毅轩
python
scipy是一个开源的Python算法库和数学工具包,它基于NumPy,提供了许多用于数学、科学和工程的算法。scipy包含了统计、优化、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解等模块。以下是一些scipy库的基本用法示例:1.特殊函数scipy.special模块提供了许多数学上的特殊函数。fromscipyimportspecial#计算阶乘和组合数factor
- DSP芯片详解
一、DSP芯片的基本概念与核心特性定义与定位DSP(DigitalSignalProcessor)芯片是一种专为高速数字信号处理设计的微处理器,通过数学算法实时处理音频、视频、通信等领域的数字信号。其核心使命是优化复杂运算效率(如滤波、傅里叶变换),相比通用CPU,在特定任务中性能提升可达10倍以上。关键特性并行处理能力:单周期内完成乘法与加法(MAC操作),支持流水线执行。哈佛架构:程序与数据存
- J2GEZI.zip声全息成像算法:傅里叶变换与逆变换的实践
good2know
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:声全息成像是一项利用声波特性进行三维空间重建的技术,与光学全息不同,它不依赖光,而是基于声波的干涉和衍射现象。本文档重点探讨了"J2GEZI.zip"中包含的声全息成像算法,特别强调了傅里叶变换和逆傅里叶变换在声场重建中的应用。傅里叶变换将声波信号从时域转换到频域,揭示其频率成分,而逆傅里叶变换则将频域信息转换回空间域,重建声场。该技术在声学检测、无损评估等领
- TI 毫米波雷达走读系列—— 3DFFT及测角
雷达爆破手
mmWaveRadar毫米波雷达嵌入式硬件AWR/IWR系列单片机
TI毫米波雷达走读系列——3DFFT及测角测角原理——角度怎么测测角公式——角度怎么算相位差测角基本公式为什么是3DFFT1.空间频率与角度的对应关系2.FFT的数学本质:离散空间傅里叶变换测角原理——角度怎么测本节内容解决角度怎么测的问题,首先要根据测角的场景对测角过程进行建模。测角模型的第一个前提是前方目标距离雷达较远(远场),这样目标的反射波是到达雷达阵前是可以近似成一个平行波面,即反射波到
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DSP数字信号处理·笔记笔记自动化信号处理音频音视频fpga开发dsp开发
数字世界的“棱镜”:离散傅里叶变换(DFT)完全解析在上一章,我们探索了Z变换和离散时间傅里叶变换(DTFT)。我们知道,DTFT是一个无比强大的理论工具,它能将一个时域离散序列的“基因图谱”——也就是它的频谱——完整地揭示出来。理论上,只要我们知道了信号的DTFT,就知道了它包含的所有频率成分。但这里有一个巨大的“但是”。DTFT是理论上的完美,却在实践中遇到了一个无法逾越的鸿沟:DTFT的定义
- 信号处理方法
信号处理核心思想:信号与系统模型:理解信号特性(连续/离散、确定性/随机性、能量/功率)和系统特性(线性、时不变、因果、稳定)是选择合适处理方法的基础。域转换:许多强大的方法依赖于将信号从一个表示域(通常是时域)转换到另一个域(如频域、时频域、小波域),因为在新的域中,信号的某些特性或操作会变得更简单或更清晰。一基础变换与频域分析理解信号组成和进行滤波、谱分析的核心1.1傅里叶变换(Fourier
- 机器学习中的Python常用库(Numpy, Pandas, PIL, Matplotlib)
m0_74811578
机器学习pythonnumpy
1.Numpynumpy(NumericalPython的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。其部分功能如下:ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的
- 嵌入式AI深度学习困局:当蛮力遇上巧劲,谁在拖后腿?
宋一平工作室
人工智能深度学习嵌入式硬件stm32
嵌入式AI深度学习困局:当蛮力遇上巧劲,谁在拖后腿?想象一下:你想在沙滩上找一枚硬币,深度学习就像雇了100个人手拉手地毯式搜索,而傅里叶变换就像先拿出金属探测器定位——前者累到吐血,后者轻松搞定。这就是嵌入式AI领域正在上演的"效率大战":当深度学习遇上资源受限的硬件环境,这场看似先进的技术革命,却频频卡在"性价比"的门槛上。一、深度学习的"土豪式"操作:买椟还珠的尴尬在嵌入式系统这个"寸土寸金
- 经典数学公式可视化工具1.0
辣香牛肉面
工具类数学公式可视化
概述经典数学公式可视化工具1.0是一款旨在通过图形化界面和动态交互帮助用户直观理解经典数学公式。软件以可视化方式展示公式的图形表现,并提供鼠标拖动、键盘控制等交互功能,适合学生、教师以及对数学和物理感兴趣的用户。软件支持14个经典公式(未来会增加更多有代表性的公式)包括:l麦克斯韦方程组l欧拉公式l牛顿第二定律l勾股定理l质能方程(E=mc²)l薛定谔方程l1+1=2l德布罗意关系l傅里叶变换(方
- Python·算法分类题库
欢迎关注【Python·算法分类题库】,持续更新中……知识点A字符串(AC自动机、拓展KMP、后缀数组、后缀自动机、回文自动机)图论(网络流、一般图匹配)数学(生成函数、莫比乌斯反演、快速傅里叶变换)数据结构(树链剖分、二维/动态开点线段树、平衡树、可持久化数据结构、树套树、动态树)B排序(归并、快速、桶、堆、基数)搜索(剪枝、双向BFS、记忆化搜索、迭代加深搜索、启发式搜索)DP(背包、树形、状
- matlab二维傅里叶变换ffshift,形象理解二维傅里叶变换
Fan Cheng
点击上方“机器学习与生成对抗网络”,关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货!来自|知乎阿姆斯特朗链接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/110026009文仅交流,侵删1.回顾一下一维FT公式:通俗来讲,一维傅里叶变换是将一个一维的信号分解成若干个复指数波。而由于,所以可以将每一个复指数波都视为是余弦波+j*正弦波的组合。对于一个正弦波而言,需要三个参数来确定它:频率,幅度,
- 傅里叶变换原理与scipy.fft模块应用(九)
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SciPyscipy算法python
引言傅里叶变换是信号处理和分析领域中最为强大的数学工具之一。它能够将信号从时域(随时间变化的表示)转换到频域(频率成分的表示),从而帮助我们从不同角度理解信号的特性。傅里叶变换在信号处理、图像处理、通信工程、谱分析等领域有着广泛的应用。本教程将深入探讨傅里叶变换的数学基础,详细介绍scipy.fft模块中主要函数的使用方法,对比时域和频域分析的实现差异,并通过实际案例演示频谱分析与滤波的工程实践方
- python实现DFT并绘制功率谱 (附完整源码)
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Python实战教程python开发语言
python实现DFT并绘制功率谱以下是使用Python实现离散傅里叶变换(DFT)并绘制功率谱的完整源码。该代码包括生成一个示例信号、手动计算DFT、计算功率谱以及使用Matplotlib绘制结果。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefDFT(x):"""计算离散傅里叶变换(DFT)参数:x(numpy.ndarray):输入时域信号返回:X
- 菲涅耳计算全息图matlab,基于Matlab的计算全息图的制作与数字再现的研究
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菲涅耳计算全息图matlab
基于Matlab的计算全息图的制作与数字再现的研究应用Matlab语言,结合博奇型计算全息的编码方法,利用计算机分别绘制了菲涅耳全息图和傅里叶变换全息图,实现了计算全息图的快速制作,讨论了制作计算全息图的原理、方法和步骤。利用CGH技(本文共5页)阅读全文>>全息技术记录了物光波的全部信息,能够实现具有物理景深效果的再现成像。计算全息是运用计算机生成物光波全息图技术,通过计算机编码实现光学全息记录
- matlab傅里叶变换去噪代码,[转载]MATLAB小波去噪
香港键师傅
matlab傅里叶变换去噪代码
MATLAB中用wnoise函数测试去噪算法sqrt_snr=3;init=231434;[x,xn]=wnoise(3,11,sqrt_snr,init);%WNOISEgeneratenoisywavelettestdata.%X=WNOISE(FUN,N)returnsvaluesofthetestfunctiongivenbyFUN,ona%2^Nsampleof[0,1].[X,XN]=
- 三维粗糙表面程序
周斐灿Phoebe
三维粗糙表面程序三维粗糙表面程序本资源文件提供了一个用于生成三维随机粗糙表面的Matlab程序。该代码能够生成人造的各向同性随机粗糙表面,适用于模拟从工程表面的纳米特征到山脉、地形或景观的大规模地形。程序基于分形理论,使用傅里叶变换(特别是功率谱密度)来生成表面形貌。生成的表面有两种选择:带有滚降区域或不带滚降区域。如果您不熟悉滚降的概念,请参考上传的图片以获取更多信息项目地址:https://g
- 如何成为一名硬件工程师——信号与系统篇
锡渣仙人
嵌入式硬件硬件工程arm开发
首先,要从信号与系统的角度成为一名优秀的嵌入式硬件工程师,需要建立完整的知识体系,并将理论知识与工程实践深度结合。必须扎实掌握信号与系统的核心理论,包括时域分析中的卷积运算和冲激响应,这对理解滤波器设计至关重要;频域分析中的傅里叶变换则是频谱分析和无线通信调制解调的基础;而Z变换和离散系统理论为数字滤波器设计和控制系统稳定性分析提供了数学工具。奈奎斯特采样定理更是ADC设计不可逾越的红线,需要深入
- 信号处理仿真:信号检测与估计_(14).现代谱估计方法
kkchenkx
信号仿真2信号处理概率论机器学习图像处理计算机视觉
现代谱估计方法引言在信号处理领域,谱估计是一项重要的技术,用于分析信号的频谱特性。传统的谱估计方法,如傅里叶变换,虽然简单有效,但在某些情况下(例如噪声较大的环境或信号频率成分较低时)可能无法提供准确的估计结果。现代谱估计方法通过引入更复杂的数学模型和算法,能够有效提高谱估计的精度和分辨率。本节将详细介绍几种现代谱估计方法,包括非参数方法和参数方法,并通过具体的例子和代码演示这些方法的应用。非参数
- 信号与系统(15)- 系统的频域分析法:周期信号
Zhongzheng Wang
信号与系统信号处理
系统的频域分析法,是通过傅里叶变换将信号分解为多个正弦函数之和或者积分,由此得到信号的频谱。接着对各个正弦分量求系统对其的响应,进而得到系统对各个分量响应的频谱,最后将各个分量的响应叠加,再求傅里叶反变换,求得最终响应的分析方法。相比时域分析法,这种方法不需要求解微分方程,以及使用卷积积分计算系统对信号的响应,但是必须要经过傅里叶变换和傅里叶反变换。这种分析方法只能求解零状态响应或稳态响应,零输入
- 信号与系统07-信号处理中的AI技术
江畔柳前堤
信号与系统信号处理人工智能深度学习pythonpyqt算法java
第7课:信号处理中的AI技术1.AI在信号处理中的核心应用领域信号处理与人工智能的结合是当前科技发展的核心方向之一。以下三大应用场景展示了AI在信号处理中的典型应用:1.1语音信号的去噪与增强理论基础:语音信号处理是信号与系统课程中的经典课题。传统方法依赖傅里叶变换、小波变换等频域分析技术,而AI技术(如深度神经网络)则通过端到端的方式直接学习信号特征。AI技术应用:语音去噪:基于深度学习的语音去
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发