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Desire.984
Python数学建模数学建模python
用途:当某个随机变量XXX不服从正态分布的时候,可以尝试通过这种变换将其变成正态分布。两个常用的变换对数变换:已知随机变量XXX,如果有lnX∼N(μ,σ2)\lnX\simN(\mu,\sigma^2)lnX∼N(μ,σ2),那么对XXX使用对数变换。适合随着自变量的增加,因变量的方差也增大的模型。平方根变换:已知随机变量XXX,如果有X∼N(μ,σ2)\sqrtX\simN(\mu,\sig
- 揭开时间序列的神秘面纱:特征工程的力量
theskylife
数据分析20天玩转数据分析数据挖掘机器学习算法数据挖掘时间序列特征工程
目录写在开头1.什么是特征工程?1.1特征工程的定义和基本概念1.2特征工程在传统机器学习中的应用1.3时间序列领域中特征工程的独特挑战和需求3.时间序列数据的特征工程技术2.1数据清洗和预处理2.1.1缺失值处理2.1.2异常值检测与处理2.2时间特征的提取2.2.1时间戳解析2.2.2季节性和周期性特征提取2.3数据转换和平滑2.3.1对数变换2.3.2移动平均和指数平滑2.4Lag特征的构建
- 数字图像处理知识梳理——3
玫瑰窃贼-sc
图像处理
四、图像增强G(x,y)=T[f(x,y)]重点在于T的定义:并不以图像保真为准则,突出某些人/机器分析有意义的信息,抑制无用信息4.1空间域4.1.1点运算(针对一个个像素点的运算)灰度运算线性运算:t=T(s)=as+b:根据a,b的取值不同得到不同的处理结果分段线性运算:将感兴趣的灰度范围线性扩展,相对抑制不感兴趣的灰度区域非线性运算对数变换:增强图像暗区域,使得整个图像变亮(低灰度区域扩展
- 对数压缩和对数变换
这是一个图像
图像算法计算机视觉图像处理人工智能对数压缩动态范围压缩对数变换图像增强
对数压缩和对数变换一、对数压缩1、对数压缩公式2、对数压缩系数的计算3、不同的底数压缩效果二、对数变换1、对数变换公式2、对数变换系数的计算3、不同底数压缩效果附录:相关代码(Matlab)在数字图像处理技术中,对数压缩和对象变换的原理均为对数公式。对数压缩主要用于图像的动态范围压缩,使用对数变换技术。对数变换主要用于图像的增强。二者原理一致,在公式上有一定的差异。人眼对亮度的响应具有对数性质,在
- 《数字图像处理》第三章 灰度变换和空间滤波 学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)
:铭碑于心、
《数字图像处理》学习笔记附部分实例代码实现学习笔记c++图像处理opencv
灰度变换和空间滤波前言1.变换和滤波基础2.一些基本的灰度变换函数2.1图像反转:2.2对数变换:2.3幂律变换:2.4分段线性变换函数:3.直方图处理3.1直方图均衡化3.2直方图匹配4.空间滤波基础4.1空间滤波原理4.2空间相关与卷积5.平滑空间滤波器5.1平滑线性滤波5.2统计排序(非线性)滤波器opencv的补充:前言本系列博客参考书为,数字图像处理第三版-冈萨雷斯第三版教材中图片下载地
- 国科大2023.12.28图像处理0854最后一节划重点
智商欠费,不死也废
期末图像处理人工智能
国科大图像处理2023速通期末——汇总2017-2019图像处理王伟强作业课件资料第1、2章不考第3章空间域图像增强3.2基本灰度变换(考过填空)3.2.1图像反转3.2.2对数变换3.2.3幂次变换3.3直方图处理3.3.1直方图均衡化(大题计算)3.3.2直方图匹配(规定化)3.3.3不看3.3.4不看3.4不看3.5空间滤波基础(重点什么题,没听清)卷积重中之重3.6平滑空间滤波器(什么什么
- 数字图像处理总复习及期末试卷
sftmnggsujgff.shhgft
数字图像处理图像处理人工智能
我们学校的数字图像处理期末考试是开卷,考冈萨雷斯的书前六章。在网上只能找到2013-2014的一套试卷,没有近几年的,因此在这里谈一下今年的期末试卷,希望对以后的学弟学妹们有所帮助。一单选题(5个,15‘)1.下列有关韦伯比说法正确的是A...B...C...D...2.对数变换:A....B...C...D....扩展图像中的低灰度值,压缩图像中的高灰度值3.采用模板[-11]主要检测___方向
- 2023-简单点-机器学习中的数值计算问题
简单点好不好的仓库
神经网络python机器学习人工智能算法
上溢和下溢:上溢:指数函数或对数函数的输入值过大,导致计算结果超出了计算机可以表示的最大值。例如,在softmax函数中,当输入的数值很大时,指数运算的结果可能非常大,导致上溢。下溢:相反,当输入值过小,计算结果可能趋近于零,导致下溢。例如,在对数似然损失函数中,当预测概率接近零时,对数运算可能导致下溢。解决方法:对于上溢,可以通过缩放输入值或使用对数变换来避免。例如,在softmax函数中,可以
- 学习:StatQuest-对数变换及其意义
小潤澤
前言:我们先举个例子:image.png在一个普通的数轴上,一些数字可以用对数来表示image.pngimage.png很显然,若不经过对数变化,在常规数轴上,想表示1/16,1/8,1/4,1/2,1,2,4,8则会显得很不均匀,当取log2后就可以得到对称分布的数轴对数的计算以2为底数为例:image.png如果是2的倍数:image.png如果不是2的倍数:image.png
- ggplot2的坐标轴标度转换
Nelson_hehe
R语言R语言ggplot2
横坐标为指数形式x=a^i,取对数后就成了log(x)=i*loga(此处将底数省略),就变成了等距显示。在ggplot2包内有关于标度常用的内置转换。在这里可以选用log2的标度转换方法选用了y=2^x作演示(我们可以把y进行对数变换形成等距分布):这样可以在很多数据的时候可以轻易看出log2(y)和x是线性关系。其实进行坐标的标度变换代表着一种思维的变化。看下面例子:使用R自带的数据集图像是这
- python图像处理 ——几种图像增强技术
Owl City、
python图像处理opencv
图像处理——几种图像增强技术前言一、几种图像增强技术1.直方图均衡化2.直方图适应均衡化3.灰度变换4.同态滤波5.对比拉伸6.对数变换7.幂律变换(伽马变换)前言图像增强是指通过各种算法和技术,改善或提高数字图像的质量、清晰度、对比度、亮度、颜色等方面的处理过程。它可以通过调整图像的像素值来改善图像的可视化效果,使图像更易于观察和分析。图像增强广泛应用于医学影像诊断、监控、遥感、数字图像处理等领
- 【c++|opencv】二、灰度变换和空间滤波---1.灰度变换、对数变换、伽马变换
胡侃有料
c++opencvopencvc++人工智能
everyblogeverymotto:Youcandomorethanyouthink.https://blog.csdn.net/weixin_39190382?type=blog0.前言灰度变换、对数变换、伽马变换1.灰度变换#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){Matimg,out_img,img_gray
- 数字图像处理实验记录一(图像基本灰度变换)
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数字图像处理实验记录计算机视觉图像处理
文章目录基础知识图像是什么样的?1,空间分辨率,灰度分辨率2,灰度图和彩色图的区别3,什么是灰度直方图?实验要求1,按照灰度变换曲线对图像进行灰度变换2,读入一幅图像,分别对其进行求反变换、对数变换和幂次变换。并显示原图像和变换后图像。实验记录任务一:任务二:反转变换:对数变换:幂次变换:结果展示结果1:结果2:反转变换:对数变换:幂次变换:反思,总结与收获1,在matlab中让几幅图片在一个窗口
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python灰度变换图像处理反色变换原理讲解代码展示结果展示对数变换原理讲解代码展示结果展示反色变换原理讲解代码展示在官方给出的例子中,util.invert函数内部实现了Output=L-input操作结果展示对数变换原理讲解log(1+input)加1是为了避免输入数值为0时,输出为无穷大由此看来,对数变换的特点是:当输入灰度数据具有非常大的数值范围时(比如[0,10^6]),仍然可以将其压缩
- 【python图像处理】图像灰度化处理、图像灰度线性变换、图像灰度非线性变换
Ray_Songaaa
一、图像灰度化处理1、最大值灰度处理方法2、平均灰度处理方法3、加权平均灰度处理方法二、图像灰度线性变换1、图像灰度上移变换2、图像对比度增强变换3、图像对比度减弱变换4、图像灰度反色变换三、图像灰度非线性变换1、图像灰度非线性变换:2、对数变换3、伽玛变换一、图像灰度化处理1、最大值灰度处理方法该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量中的最大值foriinrange(height):forj
- 第3章 Python 数字图像处理(DIP) - 灰度变换与空间滤波2 - 图像反转、对数变换
jasnei
转载请注明出处-jasnei一些基本的灰度变换函数如下图显示了在图像处理中频繁使用的3类基本函数:线性(反转和恒等变换)函数对数(对数和反对数变换)函数幂律(次幂和次根变换)函数#灰度变换函数为了图像好看,归一化后再乘于255,缩放到相同的数值范围x=np.arange(0,256,1)x1=x+1equal=normalize(x)*255revers=(1-normalize(x))*255l
- 四十七.模型和正态分布(BoxCox)
stackooooover
机器学习理论基础神经网络sklearn
1.为什么数据要服从正态分布在深度学习和机器学习中,我们通常希望数据的分布为正态分布,因为在机器学习中,许多模型都是基于数据服从正态分布的假设(例如线性回归,它假设模型的残差服从均值为0方差为σ^2,标准化残差服从均数为0,方差为1的正态分布)。因此,具有正态分布的数据会对模型的训练效果有着较为显著的提升。2.BoxCox变换对于不符合正态分布的特征,除了对数变换等,最常用的就是BoxCox变换。
- 金融风控项目各钟指标用途汇总
忘川之水&
金融风控金融风控评估指标
文章目录WOE编码:卡方值IV值PSI指标:通过率坏账率混淆矩阵错误率:精度或正确率:召回率精准率F1指标:K-L散度:K-S曲线:K-S值:几率:汇总:WOE编码:就是对坏样本分布与好样本分布的比值再进行对数变换的结果在这里插入图片描述WOE编码可以表示变量的预测能力,WOE越大,概率值越大。WOE值可以衡量不同类别的样本分布的差异情况Badi/Badtotal-Goodi/Goodtotal可
- 统计软件与数据分析Lesson5---时间序列分析入门
shlay
统计软件与数据分析数据分析python时间序列分析
统计软件与数据分析Lesson5---时间序列分析入门1.什么是时间序列数据?2.什么是伪回归?3.什么是白噪声?4.怎么判断一个序列是白噪声序列?5.时间序列数据做预测的前提假设是什么?6.预测时间序列为什么要求数据满足平稳性?7.怎样检测时序数据是否满足平稳性?8.不满足平稳性应该怎么办?差分对数变换移动平均法9.满足平稳性后有哪些可供选择的时间序列预测模型?10.自回归参数和移动平均的参数怎
- 时间序列分析2--时间序列数据的处理和绘制时序图
qqgg77
R语言笔记学习r语言
目录序列变换子序列缺失值插值绘制时序图序列变换如进行对数变换:log_price<-log(price)子序列price2<-window(price,start=c(2015,2),end=c(2015,5))缺失值插值线性插值法和样条插值法(由zoo程序包调用)na.approx(a)#线性插值na.spline(a)#样条插值JanFebMarAprMayJun2015101826635NA
- 对偏态数据进行对数变换的方法及R语言代码实现
Code_GO_GO
R语言r语言开发语言R语言
对偏态数据进行对数变换的方法及R语言代码实现在实际的数据分析中,我们经常会遇到一些偏态分布的数据。为了满足统计分析的前提条件或使数据更符合某些模型的假设,我们可以采用对数变换来处理这些数据。本文将介绍对数变换的方法,并使用R语言提供相应的代码实现。一、对数变换的原理和作用对数变换是一种常见的数据变换方法,通过取对数可以将原始数据转化为对数值,从而改变数据的分布形态。对数变换在正态分布的应用中非常有
- 2019-02-24
_mora
本周主要在做项目Project:FindingDonorsforCharityML一个完整的数据分析项目包括数据清洗,探索和分析,但是由于主要侧重点在于机器学习sklearn方法的掌握,所以只关注在选择algorithm,还有预测,并且对模型的好坏进行评估方面。这里不会贴出完整的项目代码。课程完结之后会上传到github上。1、对于高度倾斜的特征分布,使用对数变换明显减少了异常值引起的值的范围。2
- Matlab图像处理-图像反转
会的东西有点杂
Matlab计算机视觉人工智能
图像反转图像反转变化实质上是将图像明暗两种灰度进行互补运算后互换处理,理论上是由反比变换所得,其表达式为:s=L−1−r其中L−1为该灰度级中最大灰度值。在MATLAB中,常使用imadjust()或imcomplement()函数进行对数变换,如:J=imadjust[I,[01],[10]]示例代码I=imread('rice.png');J=imadjust(I,[01],[10]);sub
- 图像的对数变换
Make_magic
opencv_pythonopencv计算机视觉人工智能
灰度图像的对数变换是一种常用的图像增强技术,用于改善图像的对比度和细节。这种变换可以将原始图像的像素值取对数,从而将较小的像素值扩展到较大的范围,同时压缩较大的像素值,以实现更好的视觉效果。 对数变换公式如下:s=c⋅log(1+r)s=c\cdot\log(1+r)s=c⋅log(1+r) 其中sss是输出图像的像素值。ccc是一个增益参数,用于调整对比度。rrr是输入图像的像素值。
- OpenCV 算法解析(一)
山居秋暝LS
opencv算法计算机视觉
OpenCV算法解析1图像增强1.1含义1.2方法1.2.1直方图均衡1.2.2gamma变换1.2.3对数变换2除噪2.1含义2.2方法2.2.1高斯滤波2.2.2均值滤波2.2.3中值滤波3边缘检测3.1canny4HOG特征提取4.1含义4.2流程4.3案例6两个比赛6.1三个功能整合6.2目标检测6.3yolov5代码详解1图像增强1.1含义突出图像细节,让图像更加清晰。1.2方法直方图均
- 偏态数据处理
Lguide
数据挖掘算法数据分析数据挖掘
对于需要正态分布的数据模型建模时,如何取得正态分布的数据或者与正态分布没有严重偏差的数据,对于现实生活中的数据来说,基本不会按照我们的意愿进行数据的直接使用,即使使用归一化与标准化处理,那下面几种方法无疑给我们解决了这一问题。描述数据峰态与偏态的数据量为峰度与偏度,改善数据的峰度与偏度无疑使得我们的数据更加规整,更加利于建模对数变换:适用于相乘关系的数据、高度偏态的数据平方根变换:适用于泊松分布(
- opencv颜色识别
菩提本无树007
opencv计算机视觉图像处理
opencv中的颜色识别模块能够对图像中的颜色进行识别,并且在识别结果中能够显示出具体的颜色。目前opencv中有以下几种颜色识别方法:1、直方图均衡化1、直方图均衡化直方图均衡化是指将图像的灰度数据转换为一个灰度级排列,并通过计算对数变换,将原图像的灰度级分布转换为均匀分布的过程。直方图均衡化能够减少图像亮度的波动,使图像恢复到更加真实的效果。通过直方图均衡化得到的灰度图像可以增强细节,抑制噪声
- 【深度剖析HMM(附Python代码)】2.隐马尔科夫链HMM的EM训练过程
tostq
机器学习HMMPython隐马尔科夫EM前向后向算法
隐马尔科夫链HMM的参数θ的EM训练过程现在回到前一节最后提出的参数θ的最大似然函数上来,先对其做个对数变换,做对数变换是考虑到序列X的概率计算公式中包含了连乘,为了方便计算同时避免序列X的概率过小,因此对其做了对数变换。的期望计算中,对于序列X是已知的,而的概率是由旧参数值所估计的,因此上式可以表示为:为了方便表示,以下定义:而可以表示为:根据HMM的结构定义,其参数θ主要分为三部分:隐藏状态的
- 第三章 灰度变换与空间滤波
Keep--Silent
数字图像处理python计算机视觉opencv
文章目录3灰度变换与空间滤波3.1背景知识3.1.1灰度变换和空间滤波基础3.2一些基本的灰度变换函数3.2.1图像反转3.2.2对数变换3.2.3幂律(伽马)变换3.2.4分段线性变换函数3.3直方图处理3.3.1直方图均衡3.3.2直方图匹配(规定化)3.3.3局部直方图处理3.3.4在图像增强中使用直方图统计3.4空间滤波基础3.4.1空间滤波机理3.4.2空间相关与卷积3.4.3线性滤波的
- 数字图像处理与Python实现-图像增强经典算法汇总
视觉&物联智能
数字图像处理与Python实现python算法计算机视觉图像处理人工智能
图像增强经典算法汇总文章目录图像增强经典算法汇总1、像素变换2、图像逆变换3、幂律变换4、对数变换5、图像均衡化6、对比度受限自适应直方图均衡(CLAHE)7、对比度拉伸8、Sigmoid校正9、局部对比度归一化10、总结本文将对图像增强经典算法做一个简单的汇总。图像增强的经典算法有:像素变换、图像逆变换、幂律变换、对数变换、图像均衡化、对比受限自适应直方图均衡(CLAHE)、对比度拉伸、Sigm
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end