- 什么是神经网络
jerryjee
神经网络与深度学习神经网络深度学习机器学习人工智能python
概述简而言之,神经网络就是函数:输入数据,输出结果。函数我们以MNIST手写数字图像识别为例,来定义一下对应的函数形式:任务类型:图像分类输入:一张图像包含28x28=784个像素,每个像素用一个实数表示输出:0-9任务描述:从图像张识别出唯一的数字函数定义y=f(x1,x2,...,x784)y=f(x_1,x_2,...,x_{784})y=f(x1,x2,...,x784)xi∈R,i=1,
- 基于图像处理的裂缝宽度检测系统-matlab
人工智能专属驿站
计算机视觉图像处理人工智能
图像处理技术广泛地应用于桥梁、房屋、道路等工程施工中出现的表面裂缝,利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法.基于图像处理的裂缝宽度检测系统需采用的图像处理算法有:(1)读取裂缝图像;(2)图像转化为灰度图像;(3)图像的增强;(4)平滑滤波;(5)阈值分割;(6)形态学去噪;(7)边缘检测(Canny算子);(8)边缘坐标点的提取;结果见:源程序见:基于图像处理的裂缝宽度检
- DICOM标准详解
浩瀚之水_csdn
三维图像dcm
DICOM(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine)标准是医学图像和相关信息的数字图像通信的国际标准。以下是DICOM标准的详细内容:一、概述DICOM标准由医学图像处理和通信的专业组织DICOM标准委员会(DICOMStandardsCommittee)负责维护和更新。它定义了医学影像设备(如X射线、CT扫描、MRI等)生成、存储、传输和显示的规范,以
- 第一章嵌入式系统概论考点06数字图像
奇偶变不变
计算机三级嵌入式软件计算机视觉图像处理人工智能
第一章常考知识点有:了解嵌入式系统的特点、分类、发展与应用,熟悉嵌入式系统的逻辑组成。了解嵌入式处理芯片的主要类型,熟悉SoC的开发流程,理解IP核的重要意义。熟悉中西文字的编码和数字文本的类型与处理,掌握数字图像的参数、文件格式及其主要应用。理解计算机网络的分类与组成,熟悉IP协议的主要内容,掌握互联网的组成和常用接入技术。题型:在考试中一般情况下会出现在选择题1-3(知识类型为理论型,需多记多
- 第一章嵌入式系统概论考点03嵌入式系统的分类
奇偶变不变
计算机三级嵌入式软件armarm开发
第一章常考知识点有:了解嵌入式系统的特点、分类、发展与应用,熟悉嵌入式系统的逻辑组成。了解嵌入式处理芯片的主要类型,熟悉SoC的开发流程,理解IP核的重要意义。熟悉中西文字的编码和数字文本的类型与处理,掌握数字图像的参数、文件格式及其主要应用。理解计算机网络的分类与组成,熟悉IP协议的主要内容,掌握互联网的组成和常用接入技术。题型:在考试中一般情况下会出现在选择题1-3(知识类型为理论型,需多记多
- 第一章嵌入式系统概论考点04SoC芯片
奇偶变不变
嵌入式软件计算机三级单片机嵌入式硬件
第一章常考知识点有:了解嵌入式系统的特点、分类、发展与应用,熟悉嵌入式系统的逻辑组成。了解嵌入式处理芯片的主要类型,熟悉SoC的开发流程,理解IP核的重要意义。熟悉中西文字的编码和数字文本的类型与处理,掌握数字图像的参数、文件格式及其主要应用。理解计算机网络的分类与组成,熟悉IP协议的主要内容,掌握互联网的组成和常用接入技术。题型:在考试中一般情况下会出现在选择题1-3(知识类型为理论型,需多记多
- 第一章嵌入式系统概论考点05数字(电子)文本
奇偶变不变
计算机三级嵌入式软件前端网络服务器
第一章常考知识点有:了解嵌入式系统的特点、分类、发展与应用,熟悉嵌入式系统的逻辑组成。了解嵌入式处理芯片的主要类型,熟悉SoC的开发流程,理解IP核的重要意义。熟悉中西文字的编码和数字文本的类型与处理,掌握数字图像的参数、文件格式及其主要应用。理解计算机网络的分类与组成,熟悉IP协议的主要内容,掌握互联网的组成和常用接入技术。题型:在考试中一般情况下会出现在选择题1-3(知识类型为理论型,需多记多
- 第一章嵌入式系统概论考点09计算机网络.
奇偶变不变
计算机三级嵌入式软件单片机嵌入式硬件网络
第一章常考知识点有:了解嵌入式系统的特点、分类、发展与应用,熟悉嵌入式系统的逻辑组成。了解嵌入式处理芯片的主要类型,熟悉SoC的开发流程,理解IP核的重要意义。熟悉中西文字的编码和数字文本的类型与处理,掌握数字图像的参数、文件格式及其主要应用。理解计算机网络的分类与组成,熟悉IP协议的主要内容,掌握互联网的组成和常用接入技术。题型:在考试中一般情况下会出现在选择题1-3(知识类型为理论型,需多记多
- 计算机视觉8:图像分割
听说你还在搞什么原创~
计算机视觉图像处理深度学习
1.图像分割概述图像分割主要分为阈值分割方法和边缘检测等方法。阈值分割方法是提出最早的一种方法。边缘检测方法是被研究的最多的一种分割方法,它试图通过检测包含不同区域的边缘来解决图像分割问题。比如微分算子边缘检测,以及为了降低噪声影响使用多尺度方法提取图像边缘。2.图像分割技术现状图像分割,是将一幅数字图像按照某种目的划分为两个或多个子图像区域。理想的图像分割算法,应该是对所有的图像都能够自动的划分
- LabVIEW图像水印系统
LabVIEW开发
LabVIEW开发案例计算机视觉LabVIEW开发案例
图像水印技术在数字图像处理中起着重要作用,它能够保护图像的版权、确保图像的完整性,并提供额外的信息嵌入。本项目旨在利用LabVIEW开发一个图像水印系统,实现图像水印的嵌入和提取功能,为数字图像处理提供便捷的工具。一、项目背景随着数字图像的广泛应用,图像的版权保护和信息嵌入变得尤为重要。传统的图像水印技术已经无法满足快速、高效的需求,因此需要开发一种基于LabVIEW的图像水印系统,以解决这一问题
- 用skimage学习数字图像处理(003):Skimage各模块初探(中)
Jason 2008
学习scikit-learn图像处理python计算机视觉人工智能
本节将简要介绍skimage扩展库,重点介绍各个模块的功能,大家可以将其作为一个手册来查询。这是中篇,主要介绍几个算法类的子库,包括:metrics(评价指标)、transform(几何变换)、exposure(点变换)、filter(滤波)、restoration(复原)、morphology(形态学)等模块,这些内容对应图像处理领域中的底层技术。本篇文档约8000字。目录2.3算法类模块2.3
- 音视频开发成长之路与音视频知识点总结
Linux服务器开发
音视频开发webrtcffmpeg音视频开发流媒体服务器开发webrtcFFmpeg嵌入式音视频开发
音视频涉及语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等。在现实生活中,音视频发挥着越来越重要的作用,如视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天等。所以从事音视频开发是一件有意义的事情,机遇和挑战并存。本文将从:音视频开发基础、音视频高级成长、音视频工作方向、音视频开源库、音视频相关书籍,配套的学习资源等几个方面来进行介绍。那么我们该如何系统的学习音视频开
- python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤
weixin_39969060
python图像特征提取
题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业.题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征,然
- 计算机视觉:解锁智能时代的钥匙与实战案例
我的运维人生
计算机视觉人工智能运维开发技术共享
计算机视觉:解锁智能时代的钥匙与实战案例在人工智能的浩瀚星空中,计算机视觉无疑是最为璀璨的星辰之一。它不仅让机器拥有了“看”的能力,更是推动了自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、智能制造等多个领域的革新。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展,并通过一个具体的代码案例,展示如何在实际项目中应用这些技术。一、计算机视觉概述计算机视觉,简而言之,是指让计算机系统从数字图像或视频中提取有用信息的过程
- 什么是数字图像?
图像识别
点赞+关注+收藏=学会了什么是数字图像?本文可在公众号「德育处主任」免费阅读弄懂数字图像的概念对学习计算机视觉很有帮助。那么,什么是数字图像?字面意思,数字图像就是有数字组成图像。通常由像素(Pixel)组成,每个像素包含颜色或亮度信息。数字图像的格式包括位图和矢量图两种主要类型:位图图像(Bitmap/RasterImage):由一个个小的像素点组成,每个像素有固定的颜色或灰度值,排列组合形成完
- 图像基础知识入门【图像概念&不同图像格式】
NPE~
理论教程图像分辨率像素图像格式色域
图像基础知识入门【图像概念&不同图像格式】最近有在处理图像转换,因此稍微补足了一下图像相关知识,特在此记录。下面汇总是我根据自己理解和网上查阅资料而来。如有错误,欢迎大家指正。1基础概念像素/分辨率像素(Pixel):构成数字图像的最基本单位【小方块】像素是构成数字图像的最基本单位,是图像显示设备(如电脑屏幕、手机屏幕)上最小的可寻址的显示单元。每个像素都有自己的颜色值,这些颜色值由红、绿、蓝三种
- 什么是ISP?
一袋米扛几楼98
cameratunningISPCameraTuning相机c++
ISP(Imagesignalprocessor)图像信号处理,用于处理图像信号传感器(sensor)输出的图像信号。广义的ISP:ISP通过一系列数字图像处理算法完成对数字图像的效果处理。主要包括坏点校正、去噪、强光抑制、背光补偿、色彩增强、镜头阴影校正等处理。ISP的控制结构上图所示,lens将光信号投射到sensor的感光区域后,sensor经过光电转换,将bayer格式的原始图像送给ISP
- 数字图像处理——matlab实现 图像灰度等级化(2个等级,4个等级,8个等级,16个等级,32个等级,64个等级,128个等级的灰度图)
miilue
实验报告图像处理MATLAB图像处理灰度等级化RGB转灰度代码实现
图像灰度等级化相关知识读者可以自行百度,本篇文章只放matlab的实现代码。在做这个实验时,在网上没有找到好用的代码,自己后来试了一些他人的方法,最后修改完善得到了该篇文章的代码,希望有所帮助。My=imread('E:\informt\lesson\数字图像处理与安全\图像集\Fruit.bmp');%读取图像MyGrayPic=rgb2gray(My);%灰度图像等级化holdon;figur
- c++介绍与入门基础(详细总结)
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操作系统以及大型系统软件开发服务器端开发游戏开发嵌入式和物联网领域数字图像处理人工智能分布式应用C++关键字命名空间实际工程应用中:命名空间的作用:命名空间需求展示命名空间定义命名空间使用C++输入&输出c++的《helloworld》输入&输出说明:输入&输出展示std命名空间的使用惯例缺省参数缺省参数概念缺省参数分类函数重载函数重载概念C++支持函数重载的原理–名字修饰(nameManglin
- python实战(十五)——中文手写体数字图像CNN分类
CM莫问
python实战深度学习pythoncnn人工智能深度学习算法图像分类手写体识别
一、任务背景本次python实战,我们使用来自Kaggle的数据集《ChineseMNIST》进行CNN分类建模,不同于经典的MNIST数据集,我们这次使用的数据集是汉字手写体数字。除了常规的汉字“零”到“九”之外还多了“十”、“百”、“千”、“万”、“亿”,共15种汉字数字。二、python建模1、数据读取首先,读取jpg数据文件,可以看到总共有15000张图像数据。importpandasas
- 【机器学习实战入门】使用OpenCV进行性别和年龄检测
精通代码大仙
数据挖掘深度学习python机器学习pythonopencv数据挖掘人工智能
GenderandAgeDetectionPython项目首先,向您介绍用于此高级Python项目的性别和年龄检测中的术语:什么是计算机视觉?计算机视觉是一门让计算机能够像人类一样观察和识别数字图像和视频的学科。它面临的挑战大多源于对生物视觉有限的了解。计算机视觉涉及获取、处理、分析和理解数字图像,旨在从现实世界中提取高维数据,从而生成可用来做决策的符号或数值信息。该过程通常包括物体识别、视频跟踪
- 数字图像的运算(3)
vsropy
matlab计算机视觉图像处理算法
一、图像的平移closeall;%关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量clearall;clc;I=imread('lenna.bmp');%输入图像a=50;b=50;%设置平移坐标J1=move1(I,a,b);%移动原图像a=-50;b=50;%设置平移坐标J2=move1(I,a,b);%移动原图像a=50;b=-50;%设置平移坐标J3=move1(I,a,b);
- 用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络
chiyong7717
人工智能c#python
在本文中,我们将学习如何在C#中构建神经网络模型计算图。与线性分类器相比,神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。我们要构建的神经网络的结构如下。MNIST数据的手写数字图像有10个类(从0到9)。该网络具有2个隐藏层:第一层具有200个隐藏单元(神经元),第二层具有10个神经元(称为分类器层)。让我们一步一步地用代码来实现:
- MATLAB语言的计算机基础
疯狂小小小码农
包罗万象golang开发语言后端
MATLAB语言的计算机基础引言在当今信息技术飞速发展的时代,编程能力已成为当代人士必备的一项基本技能。MATLAB(矩阵实验室)作为一种高级编程语言和环境,广泛应用于数据分析、算法开发、模型创建、数字图像处理和计算机视觉等多个领域。MATLAB以其强大的矩阵运算和可视化能力,成为了科研人员和工程师的重要工具,尤其在数学、物理、工程等学科中,它的应用不可或缺。本文将从MATLAB的基本概念、环境搭
- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理
撸码猿
计算机视觉图像处理人工智能
1.基本概念1.1.数字图像图像处理的对象是数字图像,它是由像素点阵列表示的图像。需要了解像素、图像分辨率、灰度级、RBG等图像表示方法。用numpy数组表示,每个元素为像素值。例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到
- 数字图像处理(一系列对图像进行处理、分析和改进的技术)
编程日记✧
智能医疗计算机视觉图像处理人工智能
数字图像处理是指对图像进行一系列的数学和算法处理,以增强、分析或理解图像的内容。这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中,往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声,同时尽量保持图像的细节。常见方法有:均值滤波:将像素邻域内的像素值取平均值,从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。高斯滤波:使用高斯函数为权重对像素进行加权平均,可以更好地平滑
- halcon深度学习4:深度学习在 OCR的用法-deep_ocr_workflow解析
mlxg99999
halcon深度学习自学
1.什么是OCR技术OCR,全称是OpticalCharacterRecognition,即光学字符识别,面向扫描文件。但是由于现在数字图像的普及,这里泛指文字检测和识别,包括扫描文档和自然场景的文字识别。2、deep_ocr_workflow在深度学习中,只有一篇例子关于OCR就是这一篇,文中介绍了深度OCR模型的建立与使用(如果使用过计量模型的可以较好理解,就是建立模型→设置参数→导入图片→进
- 基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现
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C语言(C++)算法研究和解读算法c++计算机视觉
基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现图像处理在现代计算机视觉中占有重要地位,而去噪处理则是图像处理的重要环节之一。本文将介绍三种基于语言的简单图像去噪算法,并提供详细的C++实现。我们将重点介绍均值滤波、中值滤波和高斯滤波三种方法,并探讨它们在图像去噪中的应用和效果。引言在数字图像处理中,噪声是不可避免的。它可能是由传感器噪声、传输错误或压缩伪影引起的。去噪的目的是在保留图像重要特征的同
- MTCNN人脸检测算法
samuelwang_ccnu
深度学习
人脸检测是指识别数字图像中的人脸。人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。在目标检测中,任务是查找图像中特定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN(Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写)。MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法,它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务,相比于传统的算法,它的
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
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网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found