chenchong_219
chenchong_219

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码

第6章 变换编码

1. 变换编码

  • 变换编码的目的
    • 去除空间信号的相关性
    • 将空间信号的能力集中到频域的一小部分低频系数上
    • 能量小的系数可通过量化去除，而不会严重影响重构图像的质量
  • 块变换和全局变换
    • 块变换：离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)，4x4，8x8，16x16
    • 全局变换：小波变换(Wavelet)
  • 变换的能量集中特性
    • DCT编码

2. 变换类型

  • K-L变换
  • 傅里叶变换
  • 余弦变换
  • 小波变换

3. KL变换

  • 最优变换
  • 基函数根据具体图像而确定
  • 没有快速算法
  • 实际中很少使用
    • 复杂度极高

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第1张图片视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第2张图片视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第3张图片视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第4张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第5张图片

  • K-L变换非常复杂度很高，不实用
    • 需要计算协方差矩阵U
    • 需要计算特征向量
    • 需要发送 到解码器

4. 离散傅立叶变换

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第6张图片

5. 离散傅立叶变换性质

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第7张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第8张图片

6. 离散余弦变换

  • 比K-L变换，傅里叶变换的复杂度更低
  • 变换性能仅次于K-L变换
  • 有快速算法可以加快变换速度
  • 可以用整数变换进一步降低复杂度

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第9张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第10张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第11张图片

7. DCT与DFT的关系

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第12张图片

8. 离散余弦变换的重要性质

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第13张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第14张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第15张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第16张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第17张图片

 

9. 快速DCT变换

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第18张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第19张图片

下图是一个动态展示：

 

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第20张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第21张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第22张图片

 

10. 整数离散余弦变换

  • 离散余弦变换为浮点操作
    • 需要64位精度
    • 浮点计算复杂度高
    • 变换精度高
  • 整数变换：离散余弦变换的整数近似
    • 需要更少的位宽
    • 整数计算复杂度低
    • 好的整数变换的变换精度接近浮点变换
  • 浮点近似方法

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第23张图片视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第24张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第25张图片

11. H.264的4x4整数变换

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第26张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第27张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第28张图片视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第29张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第30张图片视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第31张图片

12. 小波变换

  • 新的变换方法
  • 避免由于块编码带来的块效应
  • 更适合视频空间可分级编码

 

第7章 量化

1. 量化Quantization

  • 用更小的集合表示更大的集合的过程
    • 对信号源的有限近似
    • 有损过程
    • 应用
      • A/D转换
      • 压缩
    • 量化方法
      • 标量(Scalar)量化
      • 矢量(Vector)量化

2. 量化的基本思想

  • 映射一个输入间隔到一个整数
  • 减少信源编码的bit
  • 一般情况重构值与输入值不同

3. 量化模型

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第32张图片

4. 量化的率失真优化

  • 量化器设计问题
    • 量化水平的个数，即Bin的个数
    • 决策边界：Bin的边界
    • 重构水平
  • 量化器设计是对率失真的优化
    • 为了减少码率的大小，需要减少Bin的个数
    • Bin的个数减少导致重构的误差增大，失真也就随着增大

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第33张图片

5. 失真测量

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第34张图片

6. 量化器设计

  • 量化器设计的两个方面
    • 给定量化水平数目M，找到决策边界xi和重构水平 使MSE最小
    • 给定失真限制D，找到量化水平数目M，决策边界xi和重构水平yi使MSE<=D

7. 均匀量化（Uniform Quantization）

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第35张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第36张图片

8. 量化与峰值信噪比

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第37张图片

9. 中升量化器（Midrise Quantizer）

10. 中平量化器（Midtread Quantizer）

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第38张图片

11. 死区量化器（Deadzone Quantizer）

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第39张图片

12．非均匀量化（Non-uniform Quantization）

  • 如果信源不是均匀分布的，采用均匀量化不是最优的
  • 对于非均匀量化，为了减少MSE，当概率密度函数fX(x)高时，使Bin的量化步长减小，当概率密度函数fX(x)低时， 使Bin的量化步长增加。

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第40张图片

13. 最优的标量量化

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第41张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第42张图片

14. 量化编码

  • 定长编码量化水平
    • 使用等长的码字编码每个量化水平，码字长为：
  • 熵编码量化水平
    • 根据量化水平的概率分布情况，用变长的码字编码每个量化水平
    • 平均码字长
    • 比定长编码量化水平效率高
    • 广泛应用在图像和视频编码中

15. 矢量量化

  • 标量量化：对数据一个一个的进行量化，称为标量量化。
  • 矢量量化：将数据分组，每组K个数据构成K维矢量，再以矢量为处理单元进行量化。
    • 矢量量化是标量量化的多维扩展
    • 标量量化是矢量量化的特殊情况
  • 矢量量化工作过程

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第43张图片视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第44张图片

  • 二维矢量量化

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第45张图片

  • 矢量量化优点
    • 只传码字的下标，编码效率高
    • 在相同码率下，比标量量化失真小
    • 在相同失真下，比标量量化码率低
  • 矢量量化缺点：复杂度随着维数的增加呈指数增加

 

第8章 熵编码

1. 熵编码

  • 熵（Entropy）：信源的平均信息量，更精确的描述为表示信源所有符号包含信息的平均比特数
    • 信源编码要尽可能的减少信源的冗余，使之接近熵
    • 用更少的比特传递更多的信源信息
  • 熵编码：数据压缩中根据信源消息的概率模型使消息的熵最小化
    • 无损压缩
    • 变长编码

2. 熵

  • 信息量：

单位：比特

  • 熵：

单位：比特/符号

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第46张图片视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第47张图片

3. 定长编码

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第48张图片

4. 变长编码

  • 变长编码：用不同的比特数表示每一个符号
    • 为频繁发生的符号分配短码字
    • 为很少发生的符号分配长码字
    • 比定长编码有更高的效率
  • 常用的变长编码
    • Huffman编码
    • 算术编码

5. Huffman编码

  • 前缀码：任何码字不是其它码字的前缀
    • 如果011为一个有效码字，则0，1，01，11必不是有效码字
    • 不会引起解码歧义
  • Huffman：
    • 二叉树
    • 树节点:表示符号或符号组合
    • 分支:两个分支一个表示"0"，另一个表示"1"

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第49张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第50张图片

  • Huffman的不唯一性
    • 每次分支有两种选择：0，1

      视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第51张图片

    • 相同的概率产生不同的组合

      视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第52张图片

  • 缺点：
    • 数据的概率变化难于实时统计
    • Huffman树需要编码传输给解码器
    • 只有在p(xi)=1/2ki 时是最优编码
    • 最小码字长度为1比特/符号
  • 如果有二值信源，其两个符号的概率相差很大
    • 例如：p(1)=0.0625，p(0)=0.9375则H=0.3373比特/符号，Huffman编码平均码长=1比特/符号
    • 两个符号联合编码有更高效率

6. 扩展Huffman编码

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第53张图片

7. 范式Huffman编码

  • 范式Huffman树的建立规则
    • 节点左支设为0，右支设为1
    • 树的深度从左至右增加
    • 每个符号被放在最先满足的叶子节点

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第54张图片

  • 特性
    • 第一个码字是一串0
    • 相同长度的码字的值是连续的
    • 如果所有的码字通过在低位补0的方式，使所有码字的长度相同则有 0000<0100<1000<1010<1100<1110<1111
    • 从码字长度n到n+1有如下关系
      • C(n+1,1)=(C(n,last)+1)<<1
    • 从码字长度n到n+2有如下关系
      • C(n+2,1)=(C(n,last)+1)<<2

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第55张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第56张图片

8. 一元码

  • 编码一个非负整数n为n个1和一个0
  • 不需要存储码表
  • 可以用Huffman树表示

    视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第57张图片

  • 码长增长太快：n=100，码长101

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第58张图片

9. 哥伦布编码

  • 将信源符号等分成几组，每组有相应的编号
  • 编号小的分配码字短，编号大分配码字长
  • 同组的符号有等长的码字，比一元码的码字长度增长慢

  • 码字分配

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第59张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第60张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第61张图片

 

10. 指数哥伦布编码

  • 哥伦布码对信源符号的分组大小相同
  • 指数哥伦布码对信源符号的分组大小按照指数增长
  • 指数哥伦布码依然是一元码加定长码的形式
  • 指数哥伦布码的指数k=0，1，2，…

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第62张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第63张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第64张图片

11. CAVLC（ Context-Based Adaptive Variable Length Code）

  • 当前块的系数分布和其邻块的系数分布情况相关
    • N X为块X的非零系数个数，当前块C的第一个系数的编码码表由N C决定， N C=( N A+ N B )/2

  • 当前待编码系数和前面编码系数有相关性
    • 当前块C的其它系数的编码码表由前一个系数的幅值决定cofN-1=>GolombTab_x，用GolombTab_x编码cofN

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第65张图片

12. 算术编码

  • 信息量=>符号编码比特数
  • Huffman编码为每个符号分配一个码字，这说明Huffman编码的压缩上限是1比特/符号
  • 算术编码若干个符号可编码成1bit
  • 算术编码是把信源表示为实数轴上[0,1]区间，信源中每个符号都用来缩短这个区间
    • 输出[0,1]区间的一个实数表示一串编码符号
    • 比Huffman编码更有效
  • 编码思想
    • 编码器用熵编码算法编码一串符号产生一个[0,1]区间的实数，将实数的一个二进制表示传给解码器
    • 解码器用熵解码算法解码得到一串符号
  • 小数的二进制表示

  • 信源符号概率分布

    视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第66张图片

  • 字符串：X2 X2 X3 X3 X6 X5 X7
  • Huffman编码，01 01 100 100 00 11 1011，18bit

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第67张图片视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第68张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第69张图片

  • 算术编码更接近熵
  • 有限精度算术编码是次优（Near-optimal）编码，发送整数比特给解码端
  • 算术编码到最后一个字符编码结束才输出码字
  • 编码复杂度也比较高

13. 二值算术编码

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第70张图片视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第71张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第72张图片

13. 自适应二值算术编码

  • 由于信源0和1出现的概率是在不断变化的，因此0和1的概率区间也应该不断改变
  • 自适应二值算术编码每编码一个0或1都重新统计0和1的概率并重新划分[0,1)区间
  • 编解码端的概率统计模型一致，能够得到同样的[0,1)区间划分

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第73张图片视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第74张图片

 

14. CABAC（Context-Based Adaptive Binary Arithmetic Coding）

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第75张图片

  • 当前块的语法元素概率分布和其邻块的语法元素概率分布情况相关
    • 当前块C的邻块A和B的语法元素SA与SB可以为编码C块的语法元素SC选择概率模型
  • 二值化
    • 将语法元素值转换成二进制值串
  • 概率模型更新
    • 根据已经编码的比特，重新估计二进制值串的概率并更新概率模型，用新的概率模型编码下一个比特

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第76张图片

15. Run Length 编码

  • 利用信源字符的重复性来编码的技术
  • 对有很长，很多重复字符的信源编码非常有效
  • 重复字符称为run，重复的字符个数称为run length
  • Run-length编码能够和其它熵编码一起来压缩数据

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第77张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第78张图片

16. 字典编码

  • 字典编码：根据信源符号（消息）的组合特点，建立包含各种符号组合的字典，编码这些符号组合的索引
    • LZ78=>Winzip
    • LZW=> GIF
  • 适合一般意义上的数据压缩，去除数据的统计冗余

17. LZW

  • 将信源输出的字符串中，每个第一次出现的字符或者字符串用索引来表示，并将字符或字符串对应的索引编码到码流中
  • 解码端根据从码流中解码的字符，在线的建立和编码器完全一样的字典，并恢复出信源输出的字符串
  • 适用于字符串中有大量的子字符串多次重复出现，重复次数越多，压缩效果越好
  • 单个符号被分配为0-255之间的值
  • 初始码表，使其包含值为0-255的256个符号，值大于255的符号为空
  • 编码器将根据编码的符号情况确定字符组合为从 256 到 4095 之间的值
  • 编码时，编码器识别新的字符组合，并将他们增加到码表中
  • 编码器用码表中的符号组合所对应的值编码

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第79张图片

  • 解压时LZW解码器能够产生和编码器完全一样的码表
  • 和编码器一样先初始化所有的单字符，将0-255之间的值分配给它们
  • 除了解码第一个字符外，解码其它字符时都要更新码表
  • 通过读码字并根据码表中的值将它们解码为对应的字符或字符组合

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第80张图片

18. LZ78

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第81张图片

视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码_第82张图片

你可能感兴趣的:(视频编解码学习之三：变换，量化与熵编码)

  • 斤斤计较的婚姻到底有多难？ 白心之岂必有为
    很多人私聊我会问到在哪个人群当中斤斤计较的人最多？我都会回答他，一般婚姻出现问题的斤斤计较的人士会非常多，以我多年经验，在婚姻落的一塌糊涂的人当中，斤斤计较的人数占比在20～30%以上，也就是说10个婚姻出现问题的斤斤计较的人有2-3个有多不减。在婚姻出问题当中，有大量的心理不平衡的、尖酸刻薄的怨妇。在婚姻中仅斤斤计较有两种类型：第一种是物质上的，另一种是精神上的。在物质与精神上抠门已经严重的影响
  • 情绪觉察日记第37天 露露_e800
    今天是家庭关系规划师的第二阶最后一天，慧萍老师帮我做了个案，帮我处理了埋在心底好多年的一份恐惧，并给了我深深的力量！这几天出来学习，爸妈过来婆家帮我带小孩，妈妈出于爱帮我收拾东西，并跟我先生和婆婆产生矛盾，妈妈觉得他们没有照顾好我…。今晚回家见到妈妈，我很欣赏她并赞扬她，妈妈说今晚要跟我睡我说好，当我们俩躺在床上准备睡觉的时候，我握着妈妈的手对她说:妈妈这几天辛苦你了，你看你多利害把我们的家收拾得
  • QQ群采集助手，精准引流必备神器 2401_87347160 其他经验分享
    功能概述微信群查找与筛选工具是一款专为微信用户设计的辅助工具，它通过关键词搜索功能，帮助用户快速找到相关的微信群，并提供筛选是否需要验证的群组的功能。主要功能关键词搜索：用户可以输入关键词，工具将自动查找包含该关键词的微信群。筛选功能：工具提供筛选机制，用户可以选择是否只显示需要验证或不需要验证的群组。精准引流：通过上述功能，用户可以更精准地找到目标群组，进行有效的引流操作。3.设备需求该工具可以
  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 铭刻于星（四十二） 随风至
    69夜晚，绍敏同学做完功课后，看了眼房外，没听到动静才敢从书包的夹层里拿出那个心形纸团。折痕压得很深，都有些旧了，想来是已经写好很久了。绍敏同学慢慢地、轻轻地捏开折叠处，待到全部拆开后，又反复抚平纸张，然后仔细地一字字默看。只是开头的三个字是第一次看到，让她心漏跳了几拍。“亲爱的绍敏：从四年级的时候，我就喜欢你了，但是我一直不敢说，怕影响你学习。六年级的时候听说有人跟你表白，你接受了，我很难过，但
  • 随笔 | 仙一般的灵气 海思沧海
    仙岛今天，我看了你全部，似乎已经进入你的世界我不知道，这是否是梦幻，还是你仙一般的灵气吸引了我也许每一个人都要有一份属于自己的追求，这样才能够符合人生的梦想，生活才能够充满着阳光与快乐我不知道，我为什么会这样的感叹，是在感叹自己的人生，还是感叹自己一直没有孜孜不倦的追求只感觉虚度了光阴，每天活在自己的梦中，活在一个不真实的世界是在逃避自己，还是在逃避周围的一切有时候我嘲笑自己，嘲笑自己如此的虚无，
  • 一百九十四章. 自相矛盾 巨木擎天
    唉！就这么一夜，林子感觉就像过了很多天似的，先是回了阳间家里，遇到了那么多不可思议的事情儿。特别是小伙伴们，第二次与自己见面时，僵硬的表情和恐怖的气氛，让自己如坐针毡，打从心眼里难受！还有东子，他现在还好吗？有没有被人欺负？护城河里的小鱼小虾们，还都在吗？水不会真的干枯了吧？那对相亲相爱漂亮的太平鸟儿，还好吧！春天了，到了做窝、下蛋、喂养小鸟宝宝的时候了，希望它们都能够平安啊！虽然没有看见家人，也
  • UI学习——cell的复用和自定义cell Magnetic_h ui学习
    目录cell的复用手动（非注册）自动（注册）自定义cellcell的复用在iOS开发中，单元格复用是一种提高表格（UITableView）和集合视图（UICollectionView）滚动性能的技术。当一个UITableViewCell或UICollectionViewCell首次需要显示时，如果没有可复用的单元格，则视图会创建一个新的单元格。一旦这个单元格滚动出屏幕，它就不会被销毁。相反，它被添
  • 微服务下功能权限与数据权限的设计与实现 nbsaas-boot 微服务java架构
    在微服务架构下，系统的功能权限和数据权限控制显得尤为重要。随着系统规模的扩大和微服务数量的增加，如何保证不同用户和服务之间的访问权限准确、细粒度地控制，成为设计安全策略的关键。本文将讨论如何在微服务体系中设计和实现功能权限与数据权限控制。1.功能权限与数据权限的定义功能权限：指用户或系统角色对特定功能的访问权限。通常是某个用户角色能否执行某个操作，比如查看订单、创建订单、修改用户资料等。数据权限：
  • 学点心理知识，呵护孩子健康 静候花开_7090
    昨天听了华中师范大学教育管理学系副教授张玲老师的《哪里才是学生心理健康的最后庇护所，超越教育与技术的思考》的讲座。今天又重新学习了一遍，收获匪浅。张玲博士也注意到了当今社会上的孩子由于心理问题导致的自残、自杀及伤害他人等恶性事件。她向我们普及了一个重要的命题，她说心理健康的一些基本命题，我们与我们通常的一些教育命题是不同的，她还举了几个例子，让我们明白我们原来以为的健康并非心理学上的健康。比如如果
  • 《投行人生》读书笔记 小蘑菇的树洞
    《投行人生》----作者詹姆斯-A-朗德摩根斯坦利副主席40年的职业洞见-很短小精悍的篇幅，比较适合初入职场的新人。第一部分成功的职业生涯需要规划1.情商归为适应能力分享与协作同理心适应能力，更多的是自我意识，你有能力识别自己的情并分辨这些情绪如何影响你的思想和行为。2.对于初入职场的人的建议，细节，截止日期和数据很重要截止日期，一种有效的方法是请老板为你所有的任务进行优先级排序。和老板喝咖啡的好
  • Long类型前后端数据不一致 igotyback 前端
    响应给前端的数据浏览器控制台中response中看到的Long类型的数据是正常的到前端数据不一致前后端数据类型不匹配是一个常见问题，尤其是当后端使用Java的Long类型（64位）与前端JavaScript的Number类型（最大安全整数为2^53-1，即16位）进行数据交互时，很容易出现精度丢失的问题。这是因为JavaScript中的Number类型无法安全地表示超过16位的整数。为了解决这个问
  • 店群合一模式下的社区团购新发展——结合链动 2+1 模式、AI 智能名片与 S2B2C 商城小程序源码 说私域 人工智能小程序
    摘要：本文探讨了店群合一的社区团购平台在当今商业环境中的重要性和优势。通过分析店群合一模式如何将互联网社群与线下终端紧密结合，阐述了链动2+1模式、AI智能名片和S2B2C商城小程序源码在这一模式中的应用价值。这些创新元素的结合为社区团购带来了新的机遇，提升了用户信任感、拓展了营销渠道，并实现了线上线下的完美融合。一、引言随着互联网技术的不断发展，社区团购作为一种新兴的商业模式，在满足消费者日常需
  • 2021-08-26 影幽
    在生活中，女人与男人的感悟往往有所不同。人生最大的舞台就是生活，大幕随时都可能拉开，关键是你愿不愿意表演都无法躲避。在生活中，遇事不要急躁，不要急于下结论，尤其生气时不要做决断，要学会换位思考，大事化小小事化了，把复杂的事情尽量简单处理，千万不要把简单的事情复杂化。永远不要扭曲，别人善意，无药可救。昨天是张过期的支票，明天是张信用卡，只有今天才是现金，要善加利用！执着的攀登者不必去与别人比较自己的
  • ArcGIS栅格计算器常见公式（赋值、0和空值的转换、补充栅格空值） 研学随笔 arcgis经验分享
    我们在使用ArcGIS时通常经常用到栅格计算器，今天主要给大家介绍我日常中经常用到的几个公式，供大家参考学习。将特定值（-9999）赋值为0，例如-9999.Con("raster"==-9999,0,"raster")2.给空值赋予特定的值（如0）Con(IsNull("raster"),0,"raster")3.将特定的栅格值(如1)赋值为空值，其他保留原值SetNull("raster"==
  • 高级编程--XML+socket练习题 masa010 java开发语言
    1.北京华北2114.8万人上海华东2,500万人广州华南1292.68万人成都华西1417万人（1）使用dom4j将信息存入xml中（2）读取信息，并打印控制台（3）添加一个city节点与子节点（4）使用socketTCP协议编写服务端与客户端，客户端输入城市ID，服务器响应相应城市信息（5）使用socketTCP协议编写服务端与客户端，客户端要求用户输入city对象，服务端接收并使用dom4j
  • 2018-07-23-催眠日作业-#不一样的31天#-66小鹿 小鹿_33
    预言日：人总是在逃避命运的路上，与之不期而遇。心理学上有个著名的名词，叫做自证预言；经济学上也有一个很著名的定律叫做，墨菲定律；在灵修派上，还有一个很著名的法则，叫做吸引力法则。这3个领域的词，虽然看起来不太一样，但是他们都在告诉人们一个现象：你越担心什么，就越有可能会发生什么。同样的道理，你越想得到什么，就应该要积极地去创造什么。无论是自证预言，墨菲定律还是吸引力法则，对人都有正反2个维度的影响
  • 【一起学Rust | 设计模式】习惯语法——使用借用类型作为参数、格式化拼接字符串、构造函数 广龙宇 一起学Rust#Rust设计模式rust设计模式开发语言
    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、使用借用类型作为参数二、格式化拼接字符串三、使用构造函数总结前言Rust不是传统的面向对象编程语言，它的所有特性，使其独一无二。因此，学习特定于Rust的设计模式是必要的。本系列文章为作者学习《Rust设计模式》的学习笔记以及自己的见解。因此，本系列文章的结构也与此书的结构相同（后续可能会调成结构），基本上分为三个部分
  • 回溯 Leetcode 332 重新安排行程 mmaerd Leetcode刷题学习记录leetcode算法职场和发展
    重新安排行程Leetcode332学习记录自代码随想录给你一份航线列表tickets，其中tickets[i]=[fromi,toi]表示飞机出发和降落的机场地点。请你对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从JFK（肯尼迪国际机场）出发的先生，所以该行程必须从JFK开始。如果存在多种有效的行程，请你按字典排序返回最小的行程组合。例如，行程[“JFK”,“LGA”]与[“JFK”,“LGB
  • 每日一题——第九十题 互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练c语言
    题目：判断子串是否与主串匹配#include#include#include//////判断子串是否在主串中匹配//////主串///子串///boolisSubstring(constchar*str,constchar*substr){intlenstr=strlen(str);//计算主串的长度intlenSub=strlen(substr);//计算子串的长度//遍历主字符串，对每个可能得
  • Python数据分析与可视化实战指南 William数据分析 pythonpython数据
    在数据驱动的时代，Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区，成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例，带领大家学习如何使用Python进行数据分析，并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前，我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
  • 《庄子.达生9》 钱江潮369
    【原文】孔子观于吕梁，县水三十仞，流沫四十里，鼋鼍鱼鳖之所不能游也。见一丈夫游之，以为有苦而欲死也，使弟子并流而拯之。数百步而出，被发行歌而游于塘下。孔子从而问焉，曰：“吾以子为鬼，察子则人也。请问，‘蹈水有道乎’”曰：“亡，吾无道。吾始乎故，长乎性，成乎命。与齐俱入，与汩偕出，从水之道而不为私焉。此吾所以蹈之也。”孔子曰：“何谓始乎故，长乎性，成乎命？”曰：“吾生于陵而安于陵，故也；长于水而安于
  • 水泥质量纠纷案代理词 徐宝峰律师
    贵州领航建设有限公司诉贵州纳雍隆庆乌江水泥有限公司产品质量纠纷案代理词尊敬的审判长、审判员：贵州千里律师事务所接受被告贵州纳雍隆庆乌江水泥有限公司的委托，指派我担任其诉讼代理人，参加本案的诉讼活动。下面，我结合本案事实和相关法律规定发表如下代理意见，供合议庭评议案件时参考：原告应当举证证明其遭受的损失与被告生产的水泥质量的因果关系。首先水泥是一种粉状水硬性无机胶凝材料。加水搅拌后成浆体，能在空气中
  • 2019-12-22-22:30 涓涓1016
    今天是冬至，写下我的日更，是因为这两天的学习真的是能量的满满，让我看到了自己，未来另外一种可能性，也让我看到了这两年这几年的过程中我所接受那些痛苦的来源。一切的根源和痛苦都来自于人生，家庭，而你的原生家庭，你的爸爸和妈妈，是因为你这个灵魂在那一刻选择他们作为你的爸爸和妈妈来的，所以你得接受他，你得接纳他，他就是因为他的存在而给你的学习和成长带来这些痛苦，那其实是你必然要经历的这个过程，当你去接纳的
  • Goolge earth studio 进阶4——路径修改与平滑 陟彼高冈yu Googleearthstudio进阶教程旅游
    如果我们希望在大约中途时获得更多的城市鸟瞰视角。可以将相机拖动到这里并创建一个新的关键帧。camera_target_clip_7EarthStudio会自动平滑我们的路径，所以当我们通过这个关键帧时，不是一个生硬的角度，而是一个平滑的曲线。camera_target_clip_8路径上有贝塞尔控制手柄，允许我们调整路径的形状。右键单击，我们可以选择“平滑路径”，这是默认的自动平滑算法，或者我们可
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 18-115 一切思考不能有效转化为行动，都TM是扯淡！ 成长时间线
    7月25号写了一篇关于为什么会断更如此严重的反思，然而，之后日更仅仅维持了一周，又出现了这次更严重的现象。从8月2号到昨天8月6号，5天！又是5天没有更文！虽然这次断更时间和上次一样，那为什么说这次更严重？因为上次之后就分析了问题的原因，以及应该如何解决，按理说应该会好转，然而，没过几天严重断更的现象再次出现，想想，经过反思，问题依然没有解决与改变，这让我有些担忧。到底是哪里出了问题，难道我就真的
  • 山东大学小树林支教调研团青青仓木队——翟晓楠 山东大学青青仓木队
    过了半年，又一次启程，又一次回到支教的初心之地。比起上一次的试探与不安，我更多了一丝稳重与熟练。心境、处境也都随着半个学期的过去而变得不同，半个学期中，身体上的，心理上的，太多的逆境让我变得步履维艰，曲曲折折，弯弯绕绕，我仿佛打不起精神，没有胃口，没有动力。感觉走的不顺畅的时候，支教这个旅程，给了我力量。自告奋勇承担起队长这一职务的我，从组织时的复杂和困难的经历，协调各种问题，从无到有，和校长和队
  • 直返最高等级与直返APP：无需邀请码的返利新体验 古楼
    随着互联网的普及和电商的兴起，直返模式逐渐成为一种流行的商业模式。在这种模式下，消费者通过购买产品或服务，获得一定的返利，并可以分享给更多的人。其中，直返最高等级和直返APP是直返模式中的重要概念和工具。本文将详细介绍直返最高等级的概念、直返APP的使用以及与邀请码的关系。【高省】APP（高佣金领导者）是一个自用省钱佣金高，分享推广赚钱多的平台，百度有几百万篇报道，运行三年，稳定可靠。高省APP，
  • 四章-32-点要素的聚合 彩云飘过
    本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的学习笔记，使用的openlayers5.3.xapi。源码见1032.html，对应的官网示例https://openlayers.org/en/latest/examples/cluster.htmlhttps://openlayers.org/en/latest/examples/earthquake-clusters.
  • VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmwaremac os10.10workstationplayer
    最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统， 安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章， 只能提供大概的思路， 但是实际安装起来由于版本问题， 走了不少弯路， 所以我尝试写以下总结， 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。     写在前面的话： 其实安装好后发现， 由于我的th
  • 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑？ deathwknight JavaScriptjava框架
    本人从学习Java开发到现在已有10年整，从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟，成长为只会java和javascript语言的老菜鸟（个人邮箱：[email protected]） 一路走来，跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间，瞎搞一个小东西（基于模型驱动的B/S在线开发平台，非MVC框架、非代码生成）。希望与大家一起分享，同时有许些疑虑，希望有人可以交流下 平台
  • 如何把maven项目转成web项目 Kai_Ge mavenMyEclipse
    创建Web工程，使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
  • 主管？？？ Array_06 工作
    转载：http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html 很久以前跟同事参加的培训，同事整理得很详细，必须得转！ 前段时间，公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来，虽然内容较多，因对老师三天来的课程内容深有感触，故借着整理学习心得的机会，将三天来的培训课程做了一个
  • python内置函数大全 2002wmj python
    最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
  • JSP页面通过JQUERY合并行 357029540 JavaScriptjquery
    在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况，如图所示 如果对于会的同学可能很简单，但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的，提供一下用JQUERY实现的参考代码 function mergeCell(){         var trs = $("#table tr"); &nb
  • Java基础 冰天百华 java基础
    学习函数式编程 package base; import java.text.DecimalFormat; public class Main { public static void main(String[] args) { // Integer a = 4; // Double aa = (double)a / 100000; // Decimal
  • unix时间戳相互转换 adminjun 转换unix时间戳
    如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)？ Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000) getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
  • 作为一个合格程序员该做的事 aijuans 程序员
    作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志，把自己今天完成了什么事情，遇见了什么问题都记录下来，日后翻看好处多多 2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来，并按照优先级排列，第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作 3、考虑自己一天工作中失误的地方，并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧，最重
  • 由html5视频播放引发的总结 ayaoxinchao html5视频video
    前言   项目中存在视频播放的功能，前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备，必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解，不了解不知道，水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识，说起来很惭愧。   视频结构   本该直接介绍html5的<video>的，但鉴于本人对视频
  • 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat bewithme httpclient
         如果你构建了一个https协议的站点，而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发，那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误   javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
  • Jedis连接池的入门级使用 bijian1013 redisredis数据库jedis
    Jedis连接池操作步骤如下：         a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取；         b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool；         c.如果Jedis在使用过程中出错，则也需要还给JedisPool； packag
  • 变与不变 bingyingao 不变变亲情永恒
    变与不变    周末骑车转到了五年前租住的小区，曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在，    各种店铺都换了好几茬，这些是变的。    三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。    三年前还运行的好好的一家公司，今天也已经不复存在。    一座座高楼拔地而起，
  • 【Scala十】Scala核心四：集合框架之List bit1129 scala
    Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合，它提供的转换操作，很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数，因此，有必要对Scala的集合进行详细的了解   1. 泛型集合都是协变的，对于List而言，如果B是A的子类，那么List[B]也是List[A]的子类，即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量   2. 给变量赋值(注意val关键字，a，b
  • Nested Functions in C bookjovi cclosure
      Nested Functions 又称closure，属于functional language中的概念，一直以为C中是不支持closure的，现在看来我错了，不过C标准中是不支持的，而GCC支持。   既然GCC支持了closure，那么 lexical scoping自然也支持了，同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
  • Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap BrokenDreams Collections
            总结这个类之前，首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用和虚引用。         强引用：就是常见的代码中的引用，如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret 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/ package design.pattern; /* * 解释器（Interpreter）模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象 * * 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值 * 多
  • After Effects操作&快捷键 cherishLC After Effects
    1、快捷键官方文档 中文版：https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 英文版：https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 2、常用快捷键
  • Maven 常用命令 crabdave maven
    Maven 常用命令   mvn archetype:generate mvn install mvn clean mvn clean complie mvn clean test mvn clean install mvn clean package mvn test mvn package mvn site   mvn dependency:res
  • shell bad substitution daizj shell脚本
    #!/bin/sh /data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
  • Java SE 第二讲（原生数据类型 Primitive Data Type） dcj3sjt126com java
    Java SE  第二讲： 1.   Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim Linux: vi, vim, gedit 2.   Java 中的数据类型分为两大类： 1）原生数据类型  （Primitive Data Type） 2）引用类型（对象类型）  （R
  • CGridView中实现批量删除 dcj3sjt126com PHPyii
    1，CGridView中的columns添加 array( 'selectableRows' => 2, 'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
  • Java中泛型的各种使用 dyy_gusi java泛型
    Java中的泛型的使用：1.普通的泛型使用 在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。 public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T private T var; public T getVar() { return var; } public void setVa
  • Web开发技术十年发展历程 gcq511120594 Web浏览器数据挖掘
    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
  • openSession()与getCurrentSession()区别： hetongfei javaDAOHibernate
    来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134 1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。 2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。 这里getCurrentSession本地事务(本地
  • 第一章 安装Nginx+Lua开发环境 jinnianshilongnian nginxluaopenresty
    首先我们选择使用OpenResty，其是由Nginx核心加很多第三方模块组成，其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境，使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO，可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等，使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
  • HSQLDB In-Process方式访问内存数据库 liyonghui160com
        HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库，当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。   先睹为快！   下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例：     下面代码需要引入hsqldb.jar包 （hsqldb-2.2.8）   import java.s
  • Java线程的5个使用技巧 pda158 java数据结构
    Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法？ 　　萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境，这也是我喜欢它的一个原因。日常 工作中你所用到的工具，通常都有些你从来没有了解过的东西，比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错，就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候，通常会面临各种各样的并发编程的问题，不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
  • 开发资源大整合：编程语言篇——JavaScript（1） shoothao JavaScript
    概述：本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛，来收藏你感兴趣的东西吧。     程序包管理器   管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。 Bower - 用于web的程序包管理。 component - 用于客户端的程序包管理，构建更好的web应用程序。 spm - 全新的静态的文件包管
  • 避免使用终结函数 vahoa.ma javajvmC++
    终结函数（finalizer）通常是不可预测的，常常也是很危险的，一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能，以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数（destructors）的对应物。       我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的： 1）在涉及使用资源，使用完毕后要释放资源的情形下，首先要用一个显示的方
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他