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墨痕_777
信号处理算法
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- 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=(
- 嵌入式综合-心得与笔记【1】
sakura_sea
EmbeddedsystemandHPC嵌入式
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- 基于 STM32 平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统
赵谨言
论文经验分享毕业设计
标题:基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统内容:1.摘要摘要:本文介绍了一种基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统。该系统通过对音频信号进行特征提取和分析,实现了对歌曲风格的自动识别。在特征提取方面,系统采用了快速傅里叶变换(FFT)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)等方法,对音频信号进行了时频域分析和声学特征提取。在歌曲风格识别方面,系统采用了支持向量机(SVM)和
- 数据降维技术研究:Karhunen-Loève展开与快速傅里叶变换的理论基础及应用
人工智能机器学习python
在现代科学计算和数据分析领域,数据降维与压缩技术对于处理高维数据具有重要意义。本文主要探讨两种基础而重要的数学工具:Karhunen-Loève展开(KLE)和快速傅里叶变换(FFT)。通过分析这两种方法的理论基础和应用特点,阐述它们在数据降维中的优势和适用场景。Karhunen-Loève展开的理论与应用理论基础Karhunen-Loève展开是一种基于随机过程谱分解的降维方法。它通过构建最优正
- 【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】2.20 傅里叶变换:从时域到频域的算法实现
精通代码大仙
numpypythonnumpypython算法
2.20傅里叶变换:从时域到频域的算法实现目录《傅里叶变换:从时域到频域的算法实现》2.20.1FFT算法原理2.20.2复数数组存储优化2.20.3频域滤波案例2.20.4音频处理案例2.20.5与CUFFT性能对比2.20.6总结2.20.7参考文献2.20.1FFT算法原理傅里叶变换(FourierTransform,FT)是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具,而快速傅里叶变换(Fast
- 通过范围/多普勒快速傅里叶变换(FFT)方法从模拟的调频连续波(FMCW)波形雷达信号中生成目标并检测其范围和速度,并使用二维恒虚警率(CFAR)可视化显示目标(Matlab代码实现)
程序猿鑫
matlab算法目标跟踪
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫
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@橘柑橙柠桔柚
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- 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
- 线性代数-MIT 18.06-6(a)
儒雅的钓翁
数学基础线性代数矩阵机器学习
文章目录26.对称矩阵及正定性对称矩阵对称矩阵的特性:矩阵分解(谱定理)定理证明和复数推广对称矩阵和投影矩阵正定性性质1性质227.复数矩阵和快速傅里叶变换复数向量复数矩阵对称性正交性傅里叶矩阵快速傅里叶变换本文在学习《麻省理工公开课线性代数MIT18.06LinearAlgebra》总结反思形成视频链接:MITB站视频笔记部分:总结参考子实26.对称矩阵及正定性对称矩阵对称矩阵的特性:特征值为实
- 【RISC-V DSP设计】基于CEVA DSP架构的指令集分析(二)-函数列表
瑶光守护者
risc-v5G学习笔记网络架构
目录表3-1:定点滤波器功能表3-2:定点快速傅里叶变换(FFT)函数表3-3:定点数学函数表3-4:定点三角函数表3-5:定点向量函数表3-6:定点矩阵函数表3-7:浮点滤波器函数表3-8:浮点快速傅里叶变换(FFT)函数表3-9:浮点数学函数表3-10:浮点三角函数表3-11:浮点向量函数表3-12:浮点矩阵函数本文主要围绕数字信号处理(DSP)中的固定点滤波器函数进行了详细列表展示。这些函数
- 快速傅里叶变换 算法与实现
White__River
马特拉布算法
强烈推荐李家同教授Communicationsengineeringessentialsforcomputerscientistsandelectricalengineers一书该部分关于离散傅里叶变换的讲解是我目前见过最好的讲得十分清楚,严谨又不过分深入直觉和物理动机也很明确对于工程应用完全足够书籍下载地址https://wwe.lanzoui.com/iQDrpwh0mgh快速傅里叶变换的算法
- 基于FFT + CNN -Transformer时域、频域特征融合的电能质量扰动识别模型
建模先锋
电能质量扰动信号cnntransformer人工智能
目录往期精彩内容:模型整体结构1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步,导入部分数据,扰动信号可视化第二·步,扰动·信号经过FFT可视化2电能质量扰动数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集3基于FFT+CNN-Transformer的轴承故障识别模型3.1网络定义模型3.2设置参数,训练模型3.3模型评估代码、数据如下往期精彩内容:电能质量扰动信号数据介绍与分类-Python实现-CSDN博客Py
- 交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN-Transformer-CrossAttention轴承故障识别模型
建模先锋
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目录往期精彩内容:前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步,导入部分数据第二步,故障信号可视化第三步,故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制3.1Crossattention概念3.2Cross-attention算法4基于FFT+CNN-Transformer-CrossAttention的轴承故障识别模型4.1网络定义模型4.2设
- 基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的电能质量扰动识别模型
建模先锋
电能质量扰动信号人工智能
目录往期精彩内容:引言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步,导入部分数据,扰动信号可视化第二步,扰动·信号经过FFT可视化2电能质量扰动数据的预处理2.1导入数据第一步,按照公式模型生成单一信号2.2制作数据集第一步,定义制作数第二步,制作数据集与分类标签3基于FFT+CNN-BiGRU-Attention的扰动信号识别模型3.1网络定义模型3.2设置参数,训练模型3.3模型评估代码、数据如下:往
- 【Rust日报】RustFFT 6.2 发布,现支持 WASM SIMD 加速
Rust语言中文社区
rustwasm开发语言后端
RustFFT6.2发布,现支持WASMSIMD加速RustFFT6.2版本近日发布!这是一个高性能的、在纯Rust中编写的、支持SIMD加速的FFT(快速傅里叶变换)库。6.2.0版本扩展了RustFFT对WASMSIMD扩展的支持。总体来说,此版本的SIMD支持包括AVX、AVX2、SSE4.1、Neon和WASMSIMD(以及非SIMD的后备路径)。基于此次PR中的基准性能测试,使用WASM
- 极简Matlab快速傅里叶变换FFT
jedi-knight
算法解决方案matlab开发语言
简介在试验数据处理中,得到了一串数据,经常需要提取频谱,这里就需要运用快速傅里叶变换(FFT).Matlab中可以方便地调用FFT,但是FFT的结果是复数的对称谱,为了绘制通常意义上的振幅频谱还需要做许多后处理.本文给出了一个极简的代码,以供大家参考和使用代码参考自https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/fft.html#d126e476108%已知参数
- AI嵌入式K210项目(18)-卷积人工神经网络硬件加速器 KPU
疯狂飙车的蜗牛
K210开发板人工智能嵌入式AIAI嵌入式KPU神经网络加速器
文章目录前言一、K210的KPU二、实验过程总结前言K210内置了丰富的加速器,包括神经网络处理器(KPU),AES(高级加密加速器),APU麦克风阵列语音数据加速计算处理器,现场可编程IO阵列(FPIOA),数字摄像头接口(DVP),相对于软件可以极大的提高AES运算速度,快速傅里叶变换加速器(FFT),安全散列算法加速器(SHA256)。本文介绍内置的卷积人工神经网络硬件加速器KPU;一、K2
- 十分简明易懂的FFT(快速傅里叶变换)
Thomas会写字
数学计算c#算法
FFT前言快速傅里叶变换(fastFouriertransform),即利用计算机计算离散傅里叶变换(DFT)的高效、快速计算方法的统称,简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少,特别是被变换的抽样点数N越多,FFT算法计算量的节省就越显著。FFT(FastFourierTransformation)
- AI嵌入式K210项目(17)-快速傅里叶变换加速器 (FFT)
疯狂飙车的蜗牛
K210开发板人工智能K210AI嵌入式FFT快速傅里叶变换傅里叶变换嵌入式
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- fft之后的实际频率
nwsuaf_huasir
信号处理matlab矩阵开发语言
快速傅里叶变换FFTfft在matlab中的函数就是fft,它式离散傅里叶变换的快速算法。fft的数学公式为:X[k]=1N∑n=1Nx[n]ej2πknNX[k]=\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}x[n]e^{j\frac{2\pikn}{N}}X[k]=N1n=1∑Nx[n]ejN2πkn原来的信号的序列长度为NNN,则fft之后得到的结果依然是NNN个点。fft之后的X[k
- 快速傅里叶变换(FFT),真的很细
电子宁采臣
数字信号处理算法信号处理傅立叶分析
文章目录一、前言二、傅里叶变换的前世今生三、DTFT和DTF四、FFT的蝶形变换(一)对称性、周期性和可约性(二)FFT的核心思想(三)按时间抽选的基2--FFT算法四、FFT变换的应用(一)获取信号的频率幅值相位(二)频谱泄漏参考资料一、前言在电赛中,使用FFT算法进行信号频谱分析极其常用,为了给大家科普FFT,本博客将从傅里叶级数到傅里叶变换,再到离散时间傅里叶变换、离散傅里叶变换,之后再简单
- 关于去除信号中的直流分量效果演示(零频率分量)
slience_me
论文笔记论文阅读人工智能cnn傅立叶分析
本文作者:slience_me文章目录关于去除信号中的直流分量效果演示(零频率分量)1.效果图展示:2.快速傅里叶变换FFT3.相关验证代码关于去除信号中的直流分量效果演示(零频率分量)1.效果图展示:2.快速傅里叶变换FFTdefFFT_for_Period(x,k=2):xf=torch.fft.rfft(x,dim=1)frequency_list=abs(xf).mean(0).mean(
- AI嵌入式K210项目(16)-高级加密加速器
疯狂飙车的蜗牛
K210开发板人工智能AIK210嵌入式AI嵌入式AES加密加速器
文章目录前言一、什么是AES?二、K210的加密接口三、实验过程总结前言K210内置了丰富的加速器,包括神经网络处理器(KPU),AES(高级加密加速器),APU麦克风阵列语音数据加速计算处理器,现场可编程IO阵列(FPIOA),数字摄像头接口(DVP),相对于软件可以极大的提高AES运算速度,快速傅里叶变换加速器(FFT),安全散列算法加速器(SHA256)。本文介绍高级加密加速器(AES);一
- AI嵌入式K210项目(15)-安全散列算法加速器
疯狂飙车的蜗牛
K210开发板算法人工智能安全AI嵌入式K210AI嵌入式
文章目录前言一、什么是SHA256?实验原理二、K210的安全散列算法加速器三、实验过程总结前言K210内置了丰富的加速器,包括神经网络处理器(KPU),AES(高级加密加速器),APU麦克风阵列语音数据加速计算处理器,现场可编程IO阵列(FPIOA),数字摄像头接口(DVP),相对于软件可以极大的提高AES运算速度,快速傅里叶变换加速器(FFT),安全散列算法加速器(SHA256)。本文介绍安全
- 交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型
建模先锋
信号处理cnn人工智能神经网络
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- 分治算法实现经典归并排序java实现
求不脱发
蓝桥杯数据结构与算法算法排序算法数据结构
目录1.什么是分治算法分治法基本思想2.分治算法的体现:归并排序归并排序基本思想3.代码实现1.什么是分治算法分治法分治法,字面意思是“分而治之”,就是把一个复杂的1问题分成两个或多个相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单地直接求解,原问题的解即子问题的解的合并,这个思想是很多高效算法的基础,例如排序算法(快速排序,归并排序),傅里叶变换(快速傅里叶变换)等。基本思想
- MIT_线性代数笔记:第 26 讲 复矩阵;快速傅里叶变换
浊酒南街
MIT_线性代数笔记线性代数笔记矩阵
目录复向量Complexvectors复矩阵Complexmatrices傅里叶变换Fouriertransform快速傅里叶变换FastFouriertransform实矩阵也可能有复特征值,因此无法避免在矩阵运算中碰到复数,本讲学习处理复数矩阵和复向量。最重要的复矩阵是傅里叶矩阵,它用于傅里叶变换。而对于大数据处理快速傅里叶变换(FFT)显得更为重要,它将傅立叶变换的矩阵乘法中运算的次数从n2
- 【MATLAB】CEEMDAN+FFT+HHT组合算法
MATLAB科研小白
信号分解matlab算法开发语言
代码原理集成经验模态分解(CEEMDAN)是一种信号处理方法,旨在将非线性和非平稳信号分解为本质模态函数(IMF)。这种方法通过对信号进行多轮迭代,结合了噪声干扰的累计退化,从而更好地处理了信号的非线性和非平稳特性。快速傅里叶变换(FFT)是一种用于将信号从时域转换到频域的算法。它通过将信号分解为不同频率的正弦和余弦波形,使得我们能够更好地理解信号的频谱特性。希尔伯特-黄变换(HHT)是一种用于对
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1