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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
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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
- 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)
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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)
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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
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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
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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
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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
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- 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
文章目录前言一、什么是傅里叶变换?二、K210的快速傅里叶变换加速器实验过程总结前言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)。本文介绍内置的快速傅里叶
- 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
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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(
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K210开发板人工智能AIK210嵌入式AI嵌入式AES加密加速器
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- AI嵌入式K210项目(15)-安全散列算法加速器
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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
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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
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
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- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST