- 1月16日LPL预告:EDG迎战FPX凤凰传奇
TOM安博电竞
>>>点击进入2018多玩LPL春季赛专题观看直播以及新鲜资讯<<<图1:截至1月15日东西部战队积分图1月15日《英雄联盟》2018LPL春季赛正式拉开战幕。在首日的两场比赛中,RNG让一追二力克IG,近三个赛季首次赢下揭幕战。而另一边SNG凭借惊艳的“五秒表”战术力克TOP,同样取得开门红。17:00VGvsBLGVG重返LPL第一战Loong上路交锋AJ上赛季LSPL冠军VG,将在本场比赛中
- 数字图像处理(实践篇)四十三 OpenCV-Python 使用SURF算法检测图像上的特征点的实践
Jackilina_Stone
数字图像处理(入门篇实践篇综合篇)python数字图像处理计算机视觉OpenCV
目录一SURF算法概述1积分图2SURF算法3SIFT与SURF二涉及的函数三实践一SURF算法概述
- 【PCL】(七) 点云的法线估计
二进制人工智能
PCL点云法线估计
文章目录(七)法线估计使用近邻点估计法线利用积分图像估计法线(七)法线估计点云样例数据:https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/raw/master/test/table_scene_mug_stereo_textured.pcd使用近邻点估计法线以下代码实现使用近邻点估计点云所有点的法线。normal_estimation.cpp#include#inc
- 基于SURF算法的图像匹配
会的东西有点杂
机器视觉Matlab计算机视觉人工智能
基础理论2006年HerbertBay提出了SURF算法,该算法是对SIFT算法的改进,不仅继承了SIFT算法的优点,而且比SIFT算法速度快。下面是SURF算法的步骤。(1)建立积分图像(2)构建尺度空间(3)筛选特征点(4)计算特征点主方向(5)特征描述子生成Matlab代码%%读取图像I1=imread('baby1.JPG');I1=imresize(I1,0.6);I1=rgb2gray
- Python实现opencv积分图
轻院豪横同学
opencvopencvpython
#问题:我查看了网上的一些资料,发现他们实现的积分图和我的不一样,如:而我的积分图是这样的:明显可以看出我这个积分图调试不理想。下面是我调试的程序:importcv2importnumpyasnpfilename='C:/Users/lenovo/Desktop/opencv图片/测试图片/0.jpg'image=cv2.imread(filename)cv2.imshow('one',image
- 深度学习(1)以目标跟踪阐述深度学习相关模型原理及特征提取方式详解
明月醉窗台
#深度学习目标跟踪深度学习计算机视觉算法python
1.目标跟踪综述一般包含:特征表达、跟踪模型、搜索策略跟踪方法分类2.特征表达2.1传统特征表达主要包括HOG、LBP、Harr-like、SIFT和颜色统计1.HOG:图像局部区域梯度加权直方图,一般针对灰度图像,对背景光照变化和目标微量性形变具有不变性2.LBP:局部二值化3.Haar-like:基于哈尔小波变换所设计,采用积分图进行快速运算,早期常用于进行人脸特征提取4.SIFT特征:它是一
- OpenCV快速入门:图像分析——傅里叶变换、积分图像
92岁高龄码农
Python#OpenCV机器视觉opencv人工智能计算机视觉
文章目录前言一、傅里叶变换1.1离散傅里叶变换1.1.1离散傅里叶变换原理1.1.2离散傅里叶变换公式1.1.3代码实现1.1.4cv2.dft函数解析1.2傅里叶变换进行卷积1.2.1傅里叶变换卷积原理1.2.2傅里叶变换卷积公式1.2.3代码实现1.2.4cv2.mulSpectrums函数解析1.3离散余弦变换1.3.1离散余弦变换原理1.3.2离散余弦变换公式1.3.3代码实现1.3.4c
- opencv-使用 Haar 分类器进行面部检测
普通研究者
opencvopencv计算机视觉人工智能
Haar分类器是一种用于对象检测的方法,最常见的应用之一是面部检测。Haar分类器基于Haar-like特征,这些特征可以通过计算图像中的积分图来高效地计算。在OpenCV中,Haar分类器被广泛用于面部检测。以下是一个简单的使用OpenCV进行面部检测的示例:importcv2#加载面部检测的预训练分类器face_cascade=cv2.CascadeClassifier(cv2.data.ha
- Python学习笔记(五):图像可视化
Très bien !
编程练习python绘图
文章目录声明例一:基本图形绘制例二:坐标轴操作例三:subplot例四:散点图例五:柱形图例六:盒形图例七:使用setp例八:绘制函数的定积分图像例九:金融数据处理例十:绘制3D立体图声明本文为北风网(网址:www.ibeifeng.com)的网课笔记,代码主要来自北风网的网课,讲师为朱彤老师。笔记对原代码做出了一定的修改,注释,添加,删减。例一:基本图形绘制importmatplotlibasm
- 程序员的机器学习入门笔记(九):人脸检测之Haar分类器方法:Haar特征、积分图、 AdaBoost 、级联
铁猴
程序员的机器学习入门笔记机器学习Haar积分图AdaBoost人脸检测
一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计。Ø基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。Ø基于
- 2019-07-12
Mikki__e50d
真的太喜欢这个软件了必须买起来又好用又便宜而且还正品一定得下载还可以用积分抵扣而且每天都有签到得积分图片发自App图片发自App图片发自App
- 《Opencv3编程入门》学习笔记—第十一章
伍六琪
计算机视觉计算机视觉opencvc++图像处理
《Opencv3编程入门》学习笔记记录一下在学习《Opencv3编程入门》这本书时遇到的问题或重要的知识点。第十一章特征检测与匹配一、SURF特征点检测太复杂了!全是公式!(一)SURF算法概览SURF,SpeededUpRebustFeatures,加速版的具有鲁棒性的特征算法,是尺度不变特征变换算法(SIFT)的加速版特点:采用了haar特征以及积分图像的概念,加快了运行时间应用:计算机视觉的
- 人脸检测Integral Image思想在流式指标计算的应用实践
小晓陈er
前言2002年PaulViola等人在《RobustReal-timeObjectDetection》利用积分图算法,将矩形内像素值累加简化为四个点的加减,大大提升训练与检测速度,从而实现实时人脸检测。笔者尝试将该算法思路引入易盾反作弊指标计算,规避隐含的大量重复计算,用空间换时间的方法提升计算速度。同时,本文提出一种基于动态时间系数的方案,量化时间与空间的收益比,实现性能与空间的Tradeoff
- opencv学习笔记三十八:级联分类器人脸检测
东城青年
opencv级联分类器人脸检测haar特征
Haar分类器算法的要点如下:①使用Haar-like特征做检测。②使用积分图(IntegralImage)对Haar-like特征值进行加速求解。③使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器。④使用筛选式级联把强分类器级联到一起,提高准确率。Haar特征:什么是特征,我把它放在下面的情景中来描述,假设在人脸检测时我们需要有这么一个子窗口在待检测的图片窗口中不断的移位滑动,子窗口每到一
- Speeded-Up Robust Features (SURF)全文翻译
长沙有肥鱼
计算机视觉
Speeded-UpRobustFeatures(SURF)摘要这篇文章提出了一种尺度和旋转不变的检测子和描述子,称为SURF(Speeded-UpRobustFeatures)。SURF在可重复性、鉴别性和鲁棒性方面都接近甚至超过了以往的方案,同时计算和比较的速度更快。这依赖于使用了积分图进行图像卷积、使用现有的最好的检测子和描述子(特别是,基于Hessian矩阵方法的检测子,和基于分布的描述子
- 【图像处理】快速计算积分图
水墨书生
图像处理
原文链接:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/17928733积分图是图像中十分常用的方法,最初是在Haar特征的快速计算中学到(参考博文:利用积分图像法快速计算Haar特征),后来发现在均值滤波,二值化等图像处理方法中也十分常见。积分图的简要介绍可以参考博文:利用积分图像法快速计算Haar特征,这里不再重复了。本篇主要是小记一下积分图
- 传统图像数据结构
涛来涛去
1.矩阵用矩阵表示的特殊图像有:二值图像多光谱图像分层图像数据结构(用不同分辨率的矩阵来获得。)具有全局信息的矩阵一个例子是直方图共生矩阵积分图像2.分层数据结构金字塔(M型,T型)四叉树用四叉树来表示图像的优点是,对于图像相加,物体面积计算和统计矩计算存在简单的算法。四叉树和金字塔分层表示的主要缺点是,他们依赖与物体的位置,方向和相对大小。两个仅有微小差别的相似图象可能会有非常不同的金字塔或四叉
- OpenCV(三十九):积分图像
Hdnw
Android之OpenCVopencv计算机视觉人工智能C++
1.积分图像介绍积分图像中的每个像素表示了原始图像中对应位置及其左上方矩形区域内像素值的总和。如图,p0表示原始图像蓝色区域内像素值的总和。倾斜求和(SkewedSum)是积分图像的一种扩展形式,用于计算图像区域内的像素和,其中区域并不是矩形而是斜边形。通过倾斜求和的积分图像,可以在常量时间内计算任意斜边形区域内的像素和。。如图,p0表示原始图像灰色区域内像素值的总和。2.计算积分图像函数inte
- 【目标检测】Haar-like特征检测简介
All_In_gzx_cc
【CV论文及数学原理】目标检测计算机视觉人工智能
文章目录一、背景模板匹配(templatematching)关键点检测角点检测二、harris特征提取原理HarrisDetector的具体流程:harris特征的可复用性旋转尺度scale亮度illuminationviewpoint三、ViolaJones检测原理Harr-like特征提取积分图训练最优弱分类器训练强分类器级联分类器一、背景传统算法中目标检测算法都是基于某种特征提取算法+分类器
- opencv学习错误记录
ghujlhdrx
学习qt
突发奇想记录一下,本人纯小白qt安装好测试创建新项目QTWidgetsApplication命名testqt即可此为QTGUI创建一样,版本更新,名字略有不同罢了qt出现无法打开.uihttp://t.csdn.cn/fR50GCV_8UC38每位像素8biteuc无符号整型。为负数可能溢出,3指rgb三通道opencv积分图
- 效能加油站第二次周统计20190120
41b1ff7c32da
注意力在哪里,收获就在哪里。很快我们到了第二周的正式打卡阶段,大家的激情和学习力很棒,下面我们来看一下这周的践行情况吧!9组最棒,嘉许!13组加油!图片发自App一、打卡积分图片发自App二、小组会,9组很棒,全员参加,我们的小家庭会开起来,最好的输出地,我们才是真正的学到。图片发自App三、班会,班会参加了小组记得截图哟!图片发自App四、分享和大臣积分,1组和2组分享人员最多。图片发自App五
- LeetCode - 数据结构
weixin_39505091
算法leetcode数据结构java
文章目录1.数组2.栈和队列3.单调栈4.哈希表5.前缀和与积分图6.滑动窗口7.其他1.数组记住出现像给出一个长度为n的nums数组,值的范围在区间[1,n]里这种题,一定要记得与下标进行联系。列题448,找到所有数组中消失的数字。给你一个含n个整数的数组nums,其中nums[i]在区间[1,n]内。请你找出所有在[1,n]范围内但没有出现在nums中的数字,并以数组的形式返回结果。可以直接用
- C人脸识别
帐1号1注1销1
人工智能
1、原始图片:2、灰度化下:3、均值滤波:4、二值图加边缘检测5、生成积分图6、把待检测的人脸区域划分为25个,因为是一个数组,这样分别统计每个区域的像素个数:x0:60,y0:100,x1:157,y1:200width:228,height:228IGmap.dataa4:7979,a3:4423,a2:2130,a1:1407result:2833(外层红色方框内像素个数)x0:60,y0:
- 积分图像、图像分割、Harris角点检测
Zhang丶&|!
OpenCV学习笔记图像处理opencv
目录1、积分图像2、图像分割--漫水填充3、图像分割--分水岭法4、Harris角点检测1、积分图像#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;//积分图像inttest(){//创建一个16×16全为1的矩阵,因为256=16×16Matimg=Mat::ones(16,16,CV_32FC1);//在图像中加入随机噪声RNGrng(10
- 人脸检测——基于机器学习3】AdaBoost算法
暖阳下的好日子
PythonOPenCV算法opencv计算机视觉
简介主要工作AdaBoost算法的人脸检测算法包含的主要工作:(1)通过积分图快速求得Haar特征;(2)利用AdaBoost算法从大量的特征中选择出判别能力较强的少数特征用于人脸检测分类;(3)提出一个级联结构模型,将若干个弱分类器集成一个强分类器,其能够快速排除非人脸区域,提高算法的检测速度。2.AdaBoost算法具体描述AdaBoost算法的原理是通过逐级增强的方法将弱分类器组合成为分类效
- 人脸检测:经典的VJ人脸检测器(类Harr特征,积分图加速法,级联的Adaboost强分类器)
cartes1us
目标检测paper人脸计算机视觉人工智能
著名的VJ人脸检测算法就是一种基于Adaboost分类器的方法。该检测器由PaulViola和MichaelJones在2001年的RobustReal-TimeFaceDetection提出。在当年的硬件条件下VJ算法可以达到每秒15帧图像的处理速度,是人脸检测技术发展的一个里程碑。虽然性能跟现在基于深度学习的方法没法比,但肯定也是值得去拜读的。VJ算法利用积分图加速法快速提取图像的类Harr特
- 卷积积分
算法技术博客
学习笔记
文章目录卷积积分信号的时域分解卷积公式卷积积分定义卷积积分图解法:卷积的性质:常用卷积重要公式卷积求解方法用梳状函数卷积产生周期信号矩形脉冲的卷积产生三角形和梯形脉冲自相关互相关函数定义相关与卷积卷积积分本质:信号分解f(t)分解成基本信号δ(t)ε(t)的线性组合一个基本信号的响应知道了,那么就可以求任意信号的响应信号的时域分解1.注意p(t)并不是δ(t),p(t)表示的面积为一,宽为Δ,高为
- 图像-Haar特征描述算子-人脸检测2020-08-06
浩波的笔记
3.1简介Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的《RapidObjectDetectionusingaBoostedCascadeofSimpleFeatures》和《RobustReal-TimeFaceDetection》,在AdaBoost算法的基础上,使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸
- OpenCV实战(10)——积分图像详解
盼小辉丶
opencv计算机视觉图像处理
OpenCV实战(10)——积分图像详解0.前言1.积分图像计算2.自适应阈值2.1固定阈值的缺陷2.2使用自适应阈值2.3其它自适应阈值计算方法2.4完整代码3.使用直方图进行视觉跟踪3.1查找目标对象3.2完整代码小结系列链接0.前言我们知道直方图是通过遍历图像的所有像素并累积每个强度值在该图像中出现的频率来计算的。有时,我们只对计算图像某些区域的直方图感兴趣,在许多计算机视觉算法中,累积图像
- 1月读书清单汇总
徐镁鑫
昵称:徐镁鑫ID:徐镁鑫打卡天数:22天时间:0104-01050107-01080110-01210123-01250127-0129申请200坚持积分图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多