- 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
- Python 爬虫验证码识别
acheding
pythonpython爬虫ocr
在我们进行爬虫的过程中,经常会碰到有些网站会时不时弹出来验证码识别。我们该如何解决呢?这里分享2种我尝试过的方法。0.验证码示例1.OpenCV+pytesseract使用Python中的OpenCV库进行图像预处理(边缘保留滤波、灰度化、二值化、形态学操作和逻辑运算),然后结合pytesseract进行文字识别。pytesseract需要配合安装在本地的tesseract-ocr.exe文件一起
- opencv全面详解教程
听忆.
机器学习深度学习计算机视觉人工智能
opencv全面详解教程1.OpenCV简介2.安装OpenCV2.1使用pip安装(适用于Python)2.2通过conda安装2.3从源码编译(高级)3.OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2保存图像3.3视频处理4.图像处理操作4.1调整大小和裁剪4.2颜色空间转换4.3图像平滑(滤波)4.4边缘检测5.形态学操作6.特征检测与匹配6.1角点检测(Harris)6.2SIFT、SUR
- Qt中事件过滤器eventFilter,按键事件传递顺序。
hope-feng
EventFilterkeyPressEventc++qt5事件处理机制按键事件
滤波器eventFilterthis->eventFilter(this)chuildclass->eventFilter(this)查阅Qt帮助手册中的EventFilter函数得到:Inyourreimplementationofthisfunction,ifyouwanttofiltertheeventout,i.e.stopitbeinghandledfurther,returntrue;
- 【课题推荐】基于自适应滤波技术的多传感器融合在无人机组合导航中的应用研究
MATLAB卡尔曼
课题推荐与讲解无人机
无人机组合导航系统在现代航空、农业、监测等领域的应用越来越广泛。为了提高导航精度,通常采用多传感器融合技术,将来自不同传感器的数据(如GPS、惯性测量单元(IMU)、磁力计等)进行整合。然而,传感器的量测偏差、环境干扰以及非线性特性使得多传感器融合面临诸多挑战。因此,开发一种自适应的多传感器融合方法,能够有效应对这些问题,对无人机导航系统的性能提升至关重要。文章目录研究目标创新点研究方法实现示例M
- 计算四个锚点TOA定位中GDOP的详细步骤和MATLAB例程
MATLAB卡尔曼
MATLAB定位程序与详解matlab开发语言
该MATLAB代码演示了在三维空间中,使用四个锚点的TOA(到达时间)定位技术计算几何精度衰减因子(GDOP)的过程。如需帮助,或有导航、定位滤波相关的代码定制需求,请联系作者文章目录DOP计算原理MATLAB例程运行结果示例关键点说明扩展方向另有文章:多锚点Wi-Fi定位和基站选择方法,基于GDOP、基站距离等因素DOP计算原理GDOP(几何精度衰减因子)用于评估定位系统中锚点几何分布对定位精度
- 有哪些滤波,原理是什么,分别在什么时候用
高力士等十万人
OpenCV计算机视觉图像处理opencvpython
均值滤波(AverageFiltering)原理:通过计算像素点邻域内像素值的平均值来作为该像素点滤波后的新值。例如,对于一个3x3的邻域,将9个像素值相加然后除以9得到滤波后的像素值。优点:简单易实现,能够对信号或图像进行一定程度的平滑处理,降低噪声的影响。应用场景:适用于对精度要求不高的图像或信号平滑场景,如视频监控中的简单图像预处理。中值滤波(MedianFiltering)原理:对于一个给
- 在Simulink中建立基于高压直流输电的模块化多电平逆变器仿真模型
xiaoheshang_123
人工智能网络linux
目录基于Simulink的高压直流输电下的模块化多电平逆变器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1子模块模型2.1.2MMC主电路模型2.1.3控制器模型2.1.4滤波器模型2.2连接各模块2.3添加输出显示3.仿真设置与运行3.1设置仿真参数3.2运行仿真3.3分析仿真结果4.结果分析与讨论4.1结果分析4.2讨论5.示例
- WebP2P+自研回音消除:视频通话SDK嵌入式EasyRTC构建高交互性音视频应用
Likeadust
音视频p2pWebP2Pwebrtc
随着移动互联网时代的到来,手机端的扬声器大多采用外置设计,且音量较大。在这种情况下,扬声器播放的声音更容易被麦克风捕捉,从而导致回声问题显著加剧。这种设计虽然方便用户在免提模式下使用,但也带来了更复杂的音频处理挑战。回音消除算法的核心在于从麦克风采集的混合信号中分离出原始语音信号和回声信号,并将回声信号从混合信号中移除。EasyRTC采用的自研算法基于以下几种技术:自适应滤波器:通过实时调整滤波器
- 3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算
黄晓魚
halcon3dPCL点云处理深度神经网络3d
对点云进行滤波的主要意义和目的有以下几点:去除噪声和异常值:由于设备本身的误差或环境因素的影响,采集到的点云数据中可能会包含一些噪声和异常值。这些噪声和异常值会影响后续的点云处理和分析,因此需要通过滤波处理加以去除。提高数据质量:滤波处理可以有效地提高点云数据的质量和精度,使得点云数据更加准确和可靠。这对于后续的点云处理和分析具有重要的意义。局部计算与调整:点云滤波主要通过局部计算的方式,获得一个
- Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合
QfcaLinux
点云
在三维视觉领域,点云数据处理是一项重要的任务。本文将介绍如何使用Halcon来进行点云图转深度图、点云滤波以及断线拟合等维测量操作。我们将通过详细的代码示例来说明每个步骤的实现方法。点云图转深度图:点云图转深度图是将一个由三维点坐标组成的点云数据转换为二维深度图的过程。这对于后续的形状分析和特征提取等任务非常有用。下面是使用Halcon实现点云图转深度图的代码示例:create_scene3d_f
- 中值十字形滤波 matlab,Opencv+python:中值滤波十字形窗口
夏小龙
中值十字形滤波matlab
前言在进行图像空域处理时,对于椒盐噪声的图像,中值滤波是一个很不错的选择,一般来说mask有矩形椭形和十字形,十字形被认为在处理含有少数尖锥基元的图像更能保证尖锥的形状,由于没找到Matlab自带的函数库实现十字窗口,并且论坛上有极少的Opencv基于python的代码,大多还是付费的,于是自己写了一个模板,能够实现基本原理,至于效果和处理速度,有时间以后会进行优化。中值滤波中值滤波的原理很简单,
- python+OpenCv笔记(十一):中值滤波
ReadyGo!!!
OpenCV(Python)opencvpython计算机视觉
中值滤波:原理:中值滤波是一种典型的非线性滤波技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值。应用:中值滤波对椒盐噪声来说尤其有用,因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值。OpenCvAPI:cv2.medianBlur(src,ksize)参数:src:输入的图像ksize:卷积核的大小代码编写:importnumpyasnpimportcv2ascvimportrando
- opencv 中值滤波
菩提本无树007
opencv计算机视觉人工智能
中值滤波是一种常用的图像滤波算法,是在像素点周围进行多个点的中值滤波,将点的灰度值根据其周围像素点的灰度值进行平均,并使这些点的灰度值具有相似性,以达到平滑去噪的目的。中值滤波在图像处理中应用广泛,在图像滤波和图像增强处理中得到了广泛应用。中值滤波的原理如下:(1)中值滤波是一种通过计算灰度图像各像素灰度值的均值来实现去噪的算法。它采用灰度均值来代替灰度方差,在保证灰度图像的基本信息不变的同时,滤
- 【python opencv】中值滤波
人才程序员
PythonOpencv视觉处理opencvpython计算机视觉python3.11人工智能开发语言qt
文章目录中值滤波通俗易懂的介绍简单解释:学术概念数学描述示例代码1.**中值滤波的实现**2.**中值滤波去噪**3.**调整中值滤波窗口大小**4.**自定义中值滤波器**总结中值滤波通俗易懂的介绍中值滤波(MedianFiltering)是一种常用于图像去噪的技术。它的核心思想是在图像的每个像素周围选择一个窗口,然后用这个窗口内所有像素的中值替换当前像素的值。中值滤波特别有效于去除“椒盐噪声”
- 加速度计信号处理
妄想出头的工业炼药师
信号处理
【使用DSP滤波器加速速度和位移】使用信号处理算法过滤加速度数据并将其转换为速度和位移研究(Matlab代码实现)_加速度计滤波器-CSDN博客https://wenku.baidu.com/view/622d38b90f22590102020740be1e650e52eacff9.html?_wkts_=1738906719916&bdQuery=%E5%8A%A0%E9%80%9F%E5%BA
- 数字滤波器的分类
膝盖中箭-_-#
数字滤波器
数字滤波器可以根据不同的标准进行分类,以下是几种常见的分类方式:1.按实现结构分类FIR滤波器(有限脉冲响应滤波器)-特点:系统的脉冲响应在有限时间内衰减到零。-优点:线性相位特性(保证信号不失真),稳定性高。-缺点:实现相同性能时,阶数通常较高,计算量较大。IIR滤波器(无限脉冲响应滤波器)-特点:系统的脉冲响应在理论上无限延续。-优点:实现相同性能时,阶数较低,计算效率高。-缺点:非线性相位特
- YOLOv8改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块 解决密集图像预测问题
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测
一、本文介绍本文主要利用FreqFusion结构改进YOLOv8的目标检测网络模型。FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题,创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。将FreqFusion应用于YOLOv8的改进过程中,能够使模型在处理复杂场景图像时,更精准地聚焦目标物体边界,减少背景噪声干扰,显著强化目标物体边界特征表达,进而提升模型在
- 【基于PSINS】CKF滤波,观测量为航向角、位置、速度(共7维),附完整代码
MATLAB卡尔曼
基于PSINS工具箱的程序设计matlab开发语言
本代码基于PSINS工具箱实现了一个15维状态的容积卡尔曼滤波(CKF)算法,用于SINS/GPS组合导航系统。该算法在原有仅速度观测的CKF153模型基础上改进,新增位置、航向角作为观测输入,提升了导航精度。文章目录运行结果完整代码核心功能代码改进点实现流程关键函数说明运行结果总结以下是代码的核心功能与实现流程:运行结果三维轨迹:三轴位置误差曲线:三轴速度误差曲线:
- 二阶RC滤波器截止频率计算
LaoZhangGong123
产品研发经验分享二阶滤波器滤波器电路分析模电
f_c=1/(2∗π∗√(R1∗R2∗C1*C2)),其中R1、R2为电阻,C1,C2为电容。在某些设计中,为了简化设计和实现相等的Q值,可以令R1∗C1=R2∗C2,这时截止频率简化为f_c=1/(2∗π∗R1*C1)当R1=4.7K,C1=1000p,R2=47K,C2=100p,则f_c=1/(6.28*4700*1000/1000000000000)=33879Hz=33.879KHz当R
- E4982A,keysight是德科技台式LCR表
tan_13510075188
科技信息与通信测试工具网络
是德科技keysightE4982A台式LCR表是德KEYSIGHT的精密型LCR表E4982A,针对SMD电感器、EMI滤波器等无源元器件的制造测试展现出卓越性能,特别适用于1MHz至3GHz高频率范围内的阻抗测试。此外,E4982A还广泛应用于研发领域,凭借其强大的功能特性(如列表测量)确保产品质量。E4982A精密型LCR表概览E4982ALCR表在高频率(1MHz~3GHz)下为无源元器件
- 基于Simulink的分布式能源系统场景下的光伏逆变器建模仿真
小蘑菇二号
simulink
目录基于Simulink的分布式能源系统场景下的光伏逆变器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1光伏电池模型2.1.2MPPT控制器模型2.1.3逆变桥模型2.1.4滤波器模型2.1.5储能系统接口模型2.1.6电网接口模型2.2连接各模块2.3添加输出显示3.仿真设置与运行3.1设置仿真参数3.2运行仿真3.3分析仿真结果
- 基于Simulink的并网控制策略下的光伏逆变器建模仿真
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulink人工智能simulinkmatlab
目录基于Simulink的并网控制策略下的光伏逆变器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1光伏电池模型2.1.2MPPT控制器模型2.1.3逆变桥模型2.1.4滤波器模型2.1.5锁相环(PLL)和电网同步控制器模型2.1.6并网接口模型2.2连接各模块2.3添加输出显示3.仿真设置与运行3.1设置仿真参数3.2运行仿真3.
- 基于Simulink的微电网场景下的微电网逆变器建模仿真
小蘑菇二号
matlabsimulink
目录基于Simulink的微电网场景下的微电网逆变器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1分布式电源模型2.1.2MPPT控制器模型2.1.3逆变桥模型2.1.4滤波器模型2.1.5电网接口模型2.2连接各模块2.3添加输出显示3.仿真设置与运行3.1设置仿真参数3.2运行仿真3.3分析仿真结果基于Simulink的微电网场
- 手把手教你学simulink(89.1)--单项逆变器实例:基于Simulink的SPWM控制的单相逆变器建模仿真
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulinksimulink
目录基于Simulink的SPWM控制的单相逆变器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1直流电源模型2.1.2逆变桥模型2.1.3SPWM生成模块2.1.4滤波器模型2.2连接各模块2.3添加输出显示3.仿真设置与运行3.1设置仿真参数3.2运行仿真3.3分析仿真结果4.结果分析与讨论4.1结果分析4.2讨论5.总结附录:完
- (62)使用RLS自适应滤波器进行系统辨识的MATLAB仿真
通信仿真实验室
matlab信号处理通信系统通信算法开发语言自适应滤波器RLS
文章目录前言一、基本概念二、RLS算法原理三、RLS算法的典型应用场景四、MATLAB仿真代码五、仿真结果1.滤波器的输入信号、参考信号、输出信号、误差信号2.对未知系统进行辨识得到的系数总结与后续前言RLS(递归最小二乘)自适应滤波器是一种用于系统辨识和信号处理的算法,其原理基于最小二乘法。系统辨识是指从输入输出数据中估计或建模一个动态系统的过程。在RLS自适应滤波器中,目的是找到滤波器系数,使
- python学opencv|读取图像(五十六)使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像像素高斯滤波处理
西猫雷婶
python学习笔记pythonopencv计算机视觉
【1】引言前序学习了均值滤波和中值滤波,对图像的滤波处理有了基础认知,相关文章链接为:python学opencv|读取图像(五十四)使用cv2.blur()函数实现图像像素均值处理-CSDN博客python学opencv|读取图像(五十五)使用cv2.medianBlur()函数实现图像像素中值滤波处理-CSDN博客在此基础上,我们可以进入高斯滤波的学习,此时需要使用cv2.GaussianBlu
- 十八、计算机视觉-canny边缘检测
云峰天际
计算机视觉人工智能计算机视觉人工智能
文章目录前言一、canny检测的流程1.高斯滤波(GaussianSmoothing)2.梯度计算(GradientCalculation)3.非极大值抑制(Non-maximumSuppression)4.双阈值检测(DoubleThresholding)5.边缘跟踪与连接(EdgeTrackingandHysteresis)二、代码实现前言Canny边缘检测是计算机视觉领域中常用的一种边缘检测
- 频谱分析仪与测量技术基础 【1.8】
BinaryStarXin
频谱分析仪使用射频衰减器超外差频谱分析仪原理分辨率带宽滤波器的形状因子本振的相位噪声阻抗失配
4.2.1分辨率带宽从第3章中频滤波器方面的内容可知,频谱分析仪的分辨率带宽由中频滤波器的带宽决定,如果频谱分析仪中有多个中频滤波器,通常是最后一个带宽最窄的中频滤波器单独决定频谱仪的分辨率带宽。中频滤波器的带宽可以告诉我们等幅度信号可以相互接近但可以区分开的程度。频谱分析仪的分辨率带宽功能可为某个测量应用选择中频滤波器设置。通常,分辨率带宽被定义为滤波器的3dB带宽。为了某些特殊的测量应用,也可
- 【YAMAHA-MG16 调音台操作方法】
叫我小虎就行了
其他技术杂项总结调音台操作方法
·调音台后方USB接口可连接电脑上(电脑使用音乐软件等)。·1路-8路按键和操作大致相同,9路-16路稍有不同(下面以1路为例):1.MIC/LINE:万能接口,可以插多种类型插头。2.PAD26db:衰减,当信号输入过大时使用(例如接电吉他等)。3.HPF80Hz:低切高通滤波,声音感觉浑浊时使用,该功能会切掉80Hz以下的信号,声音会变得干净很多。4.GAIN:增益,改变信号输入大小,多用作放
- 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
comsci
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