- 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
信号处理cnntransformer人工智能
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
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
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
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-BiLSTM-CrossAttention的轴承故障识别模型4.1网络定义模型4.2设置参数,训
- 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
- 算法-大数相乘
Aberwang9157
java算法java
解决算法;*1.模拟小学乘法:最简单的乘法竖式手算的累加型;*2.分治乘法:最简单的是Karatsuba乘法,一般化以后有Toom-Cook乘法;*3.快速傅里叶变换FFT:(为了避免精度问题,可以改用快速数论变换FNTT),时间复杂度O(NlgNlglgN)。具体可参照Schönhage–Strassenalgorithm;*4.中国剩余定理:把每个数分解到一些互素的模上,然后每个同余方程对应乘
- 频率阈图像滤波
图灵追慕者
opencv-pythonopencvpython傅里叶变换频域滤波时阈滤波
介绍频率阈图像滤波是一种在频域中进行图像处理的方法,它基于图像的频率分布来实现滤波效果。具体步骤如下:将原始图像转换到频域:使用快速傅里叶变换(FFT)将图像从空间域转换到频域。对频域图像应用频率阈滤波器:根据要实现的滤波效果,设计一个频率阈滤波器。该滤波器可以是低通滤波器、高通滤波器或带通滤波器。将频率阈滤波器应用于频域图像:将设计好的频率阈滤波器应用于频域图像,通过乘法操作将频域图像与滤波器进
- 一文读懂傅里叶变换处理图像的原理 !!
JOYCE_Leo16
计算机视觉图像处理深度学习人工智能傅里叶分析
傅里叶变换处理图像文章目录前言快速傅里叶变换第一步:计算二维快速傅里叶变换第二步:将零频域部分移到频谱中心编码低通滤波器高通滤波器理想的滤波器巴特沃思(Btterworth)滤波器高斯(Gaussian)滤波器滤波器比较低通滤波器的结论高通滤波器的结论总结前言图(a):(从左到右)(1)原始图片(2)使用高斯低通滤波器(3)使用高斯高通滤波器.本文中的原始图像来自OpenCVGithub示例。数字
- 【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——雷达数据集处理
洋洋Young
深度学习人工智能雷达数据集
雷达原始数据是时域非平稳信号,快速傅里叶变换(FastFourierTransformation,FFT)不能很好地提取微多普勒效应的模式特征。因此短时傅里叶变换(ShortTimeFourierTransformation,STFT)被应用于雷达信号的时频谱分析。本文主要介绍雷达数据集的预处理过程,包括时频谱图的中值滤波与SVD分解。目录1数据集处理1.1中值滤波1.2SVD分解
- 数字信号处理笔记(下)
乐天_bubble
通信matlab学习
数字信号处理3.离散傅里叶变换DFT3.1离散傅里叶变换的定义及其物理意义3.1.2周期序列的傅里叶级数3.2DFT的性质3.3频率域采样定理4快速傅里叶变换FFT4.1时域抽取的基2FFT算法原理及其运算4.2频域抽取的基2FFT算法原理及其运算5.时域离散系统的网络结构5.1离散时间系统的模拟及其原理5.2系统框图及其结构形式5.3信号流图6无线脉冲响应IIR数字滤波器设计6.2模拟滤波器设计
- LabVIEW在电机噪声与振动探测的应用
LabVIEW开发
LabVIEW开发案例labviewLabVIEW开发LabVIEW编程LabVIEW振动
LabVIEW在电机噪声与振动探测的应用硬件部分是电机噪声和振动测试分析系统的基础,主要由三大核心组件构成:高灵敏度振动传感器、先进的信号调理电路和高性能数据采集卡。这些设备协同工作,确保了从电机捕获的噪声和振动信号的准确性和可靠性。软件部分由LabVIEW虚拟仪器编程语言完成,实现了从信号采集到故障诊断的全过程。系统特别集成了多种信号处理算法,包括快速傅里叶变换(FFT)和小波分析,用于深入分析
- 基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型
建模先锋
信号处理cnn人工智能神经网络
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- 基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型
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信号处理cnntransformer人工智能
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- [1DCNN] 简单使用自制音频数据集进行模型训练
tenju
tensorflowpython音频cnn
本文打算使用自制的西瓜数据集进行深度学习的模型训练.通过对手部敲击西瓜的音频进行分析,进行快速傅里叶变换提取频域特征,使用一维卷积神经网络模型进行模型训练,构建西瓜成熟度检测模型.目录一.数据集预处理1.数据采集2.数据预处理2.1端点检测2.2数据增强2.3快速傅里叶变换(FFT)2.4数据集制作二.模型训练1.模型设计2.模型训练超参数设置3.模型性能评估指标4.模型训练5.模型训练结果与分析
- 【数字信号处理】FFT
你哥同学
数字信号处理信号处理线性代数FFTDFT
FFT2023年11月18日#elecEngeneer【数字信号处理】DFT文章目录FFT1.快速傅里叶变换-FFT1.1时间抽取FFT(Decimation-in-timealgorithm)1.2FFT做多项式乘法(卷积)1.2.1多项式乘法与卷积1.2.2多项式与DFT1.2.3多项式乘法与FFT下链1.快速傅里叶变换-FFT由于乘法是最慢的操作,衡量DFT在计算机上的标准就是乘法是数量。在
- 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