- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- Open3D 实现CSF布料模拟算法
今夕是何年,
单目+双目Open3d计算机视觉
目录一、算法原理二,详细过程三,环境安装四,代码实现五,结果展示6,在cloudcompare中的实现一、算法原理1、流程概述1)利用点云·滤波算法或者点云处理软件滤除异常点;2)将激光雷达点云倒置;3)设置模拟布料,设置布料网格分辨率GR,确定模拟粒子数。布料的位置设置在点云最高点以上;4)将布料模拟点和雷达点投影到水平面,为每个布料模拟点找到最相邻的激光点的高度值,将高度值设置为IHV;5)布
- 曲线的平滑平滑处理
zq4132
c++qtc数据算法
最近在写一些数据处理的程序。经常需要对数据进行平滑处理。直接用FIR滤波器或IIR滤波器都有一个启动问题,滤波完成后总要对数据掐头去尾。因此去找了些简单的数据平滑处理的方法。在一本老版本的《数学手册》中找到了几个基于最小二乘法的数据平滑算法。将其写成了C代码,测试了一下,效果还可以。这里简单的记录一下,算是给自己做个笔记。算法的原理很简单,以五点三次平滑为例。取相邻的5个数据点,可以拟合出一条3次
- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- c语言用一维数组做中值滤波,快速中值滤波及c语言实现
快手镜相
c语言用一维数组做中值滤波
快速中值滤波及c语言实现学生姓名:刘勇学号:6100410218专业班级:数媒101【摘要】本文讨论了用c语言在微机上实现中值滤波及快速算法,在程序设计的过程中充分考虑到程序运行的时间复杂度和空间复杂度的问题.解决了由于图像太大而内存不够的问题,运用对程序运行时的方法,得出在PENTIUM-S100MHz上中值滤渡的一般算法运行4.23秒.而快速算法运行258秒。【关键词】c语言;中值滤波;快速算
- MATLAB车牌定位和识别系统
清风明月来几时
图像算法处理matlab开发语言
有很多方法可以实现MATLAB车牌的定位和识别系统。以下是一种可能的实现步骤:车牌定位:使用图像处理技术(如边缘检测、区域生长或颜色分割)来检测图像中的车牌区域。使用形态学操作来排除不符合车牌形状的区域。对车牌区域进行裁剪或调整大小,以便后续的识别。车牌识别:将车牌图像转换为灰度图像。使用图像处理技术(如二值化、滤波或增强)来减少噪音并突出字符。使用字符分割算法将车牌中的字符分开。使用特征提取方法
- 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
- 9. 卷积神经网络工程实践
路小漫
小姐姐归来,带着蜜汁微笑,啦啦啦~这次讲的应该是一些成功的神经网络架构,毕竟我们不能总重复造轮子,借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图,有5个卷积层问题1输入是:227×227×3的图像第一层(卷积层1):96个大小为11×11的滤波器,步长为4问题:卷积层的输出是?*答案:55×55×96问题2问题:这一层的超参数的个数是多少?答案:(11×11×3)×96=35k问题3输入:2
- 基于深度学习的信号滤波:创新技术与应用挑战
逼子歌
深度学习神经网络信号滤波图像去噪卷积神经网络长短期记忆网络
一、引言1.1研究背景随着科技的不断发展,信号处理领域面临着越来越复杂的挑战。在众多信号处理技术中,基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角,成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。如今,我们生活在一个数据爆炸的时代,各种信号源不断产生大量的复杂数据。例如,在通信领域,信号常常受到噪声干扰,传统的滤波方法在处理复杂、非线性信号时可能效果不佳。而深度学习技术具有自动特征
- [草稿]关于冲击响应,低通滤波器和高通滤波器,响应曲线和功能的直观理解
Deno_V
信号处理自动化
失眠时突然回忆起原来的学的东西,产生了几个疑问:为什么可以用冲击函数的组合去表示信号?这个信号又是怎么变成冲击函数信号的组合的?我们都知道H(s)=1/(s+1)是低通滤波器,我们也知道他冲击响应的时域信号的形状,那么这个随时间衰减的形状为什么就会是低通的呢?我们都知道H(s)=s/(s+1)是高通滤波器,为什么和低通比起来他仅仅只是分子多了个s,这个s的在物理世界的含义是什么?躺在床上想着想着睡
- 汽车智能驾驶算法汇总
芊言芊语
汽车算法
汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理:通过摄像头等设备获取车辆前方的图像,然后进行预处理,如灰度化、二值化、滤波等操作,以提高
- 【电子电力】带LCL滤波器的滞后电流控制单相并网光伏逆变器系统
梦想科研社
matlab
摘要带LCL滤波器的滞后电流控制单相并网光伏逆变器系统是一种用于将太阳能光伏发电并入电网的高效电力转换系统。滞后电流控制方式通过快速响应和高精度的电流跟踪,确保了电力的高质量输出,而LCL滤波器则有效减少了逆变器产生的谐波干扰,提高了并网电流的质量。本研究探讨了该系统的工作原理、实验结果及其在实际应用中的表现。理论单相并网光伏逆变器系统的主要功能是将光伏组件产生的直流电转换为交流电,并以高质量的电
- 【PSINS】SINS与航位推算的EKF例程讲解|三维轨迹
MATLAB卡尔曼
基于PSINS工具箱的程序设计androidmatlabpsins
文章目录SINS与航位推算例程构造滤波前滤波主体滤波后处理运行结果源代码SINS与航位推算SINS是捷联惯导,略。航位推算:本文讲解的程序是PSINS工具箱(相关文章:PSINS初学指导,https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/136459824)的一个函数,在此基础上进行优化。如果要运行,需要先安装工具箱。例程构造滤波前下图蓝色轨迹:滤波主体
- 人脸识别技术框架
weixin_30314813
人工智能
1、人脸检测(确定人脸的位置)。2、人脸关键点(确定眼睛,嘴角等特征位置)。3、人脸几何校正(把人脸通过缩放、旋转、拉伸等图像变化到一个比较标准的大小位置)。4、人脸光学校正(滤波,去除一些对光照敏感的面部特征)。5、人脸特征提取(包括LBP,HOG,Gabor等)。6、人脸识别转载于:https://www.cnblogs.com/lanye/p/3620621.html
- 大厂嵌入式数字信号处理器(DSP)面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮
单片机嵌入式面试模数装换器离散信号信号处理滤波器嵌入式芯片
什么是模拟信号处理和数字信号处理(DSP)在嵌入式系统中的应用?模拟信号处理是对连续变化的模拟信号进行操作和处理。在嵌入式系统中,模拟信号处理的应用包括传感器信号的调理,例如温度传感器、压力传感器等输出的模拟信号通常比较微弱且可能受到噪声干扰,需要通过放大器进行放大,通过滤波器去除噪声等操作,使其能够被后续的模数转换电路准确地转换为数字信号。数字信号处理(DSP)则是对离散的数字信号进行各种算法处
- fpga图像处理实战-边缘检测 (Roberts算子)
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理图像处理计算机视觉人工智能
Roberts算子Roberts算子是一种用于边缘检测的算子,主要用于图像处理中检测图像的边缘。它是最早的边缘检测算法之一,以其计算简单、速度快而著称。Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘,从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。原理Roberts算子通过对图像应用两个2x2的卷积核(也称为掩模或滤波器)来计算图像在水平和垂直方向上的梯度。假设原始图像的像素值为I(x,y),则
- 1-19 平滑处理——双边滤波 opencv树莓派4B 入门系列笔记
Sisphusssss
树莓派opencv笔记人工智能计算机视觉算法
目录一、提前准备二、代码详解cv2.bilateralFilter函数用于对图像进行双边滤波。双边滤波是一种保持边缘的平滑技术,常用于图像去噪声和增强图像的细节。函数的四个参数如下:三、运行现象四、完整工程贴出一、提前准备1、树莓派4B及64位系统2、提前安装opencv库以及numpy库3、保存一张图片二、代码详解importcv2#读取图像img=cv2.imread('/home/raspb
- Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图
亚图跨际
Python交叉知识算法去噪预测算法聚焦荧光团伪影消除算法囊泡动力学自动化多尺度统计物距
要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。例如,高斯掩模包含由高斯函数确定的元素。这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说,平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均
- 图像去噪技术:自适应均值滤波器(ACmF)
潦草通信狗
均值算法算法人工智能图像处理信息与通信matlab
在图像处理领域,噪声是影响图像质量和视觉感知的主要因素之一。椒盐噪声是一种常见的噪声类型,它随机地将像素值改变为最小值或最大值,严重影响图像的视觉效果。为了解决这一问题,我们开发了一种自适应均值滤波器(ACmF),它能够有效地去除椒盐噪声,同时保留图像的重要细节。一、ACmF算法简介ACmF算法是一种基于局部像素值的自适应去噪方法。它通过分析图像的局部区域,对噪声像素进行智能处理,以恢复图像的原始
- 基于自适应中值滤波器的图像去噪处理
潦草通信狗
计算机视觉图像处理opencv信息与通信matlab
在图像处理中,噪声是一种常见的干扰因素,其中椒盐噪声(SaltandPepperNoise)是一种典型的噪声类型,表现为图像中的随机黑白点。为了消除这种噪声,我们通常使用滤波器进行去噪处理。而自适应中值滤波器(AdaptiveMedianFilter)是一种非常有效的去噪工具。本文将通过MATLAB代码示例来展示如何使用自适应中值滤波器对图像进行去噪处理。1.导入图像并添加椒盐噪声首先,我们读取一
- 基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现
m0_57781768
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
- 『点云处理任务 』用PCL库 还是 深度学习模型?
爱钓鱼的歪猴
点云深度学习人工智能pcl库
深度学习和PCL库都可以用来做点云处理任务,但是二者侧重点有所不同。1、PCL库(点云库)是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库,常用于以下任务:1、点云滤波:用于去除噪音、下采样和平滑等操作,入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。2、特征提取和描述:用于捕获地点云数据的表面特征,入法线估计、曲率计算、局部特征描述子(如FPFH、SHOT)等。3、点云配准:,用于将不同视角或不同时间的点云数据
- 如何在3D无序抓取中应用深度学习算法?
道亦无名
人工智能3d深度学习算法
在3D无序抓取中,深度学习算法的应用极大地提升了系统的识别精度和效率。以下是深度学习算法在3D无序抓取中的具体应用方式:一、物体识别图像预处理:首先,通过3D相机获取的点云数据或深度图像需要进行预处理,包括去噪、滤波、分割等步骤,以提高后续处理的准确性。特征提取:利用深度学习算法(如卷积神经网络CNN)对预处理后的图像进行特征提取。这些特征可以是物体的形状、纹理、边缘等,有助于区分不同的物体。分类
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:模糊降噪
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯2、itkBinomialBlurImageFilter二项式模糊3、itkSmoothingRecursiveGaussianImageFilter图像模糊可以削弱图像频谱的高频部门1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯该类通过图像与离散高斯算子(内核)的可分离卷积来模糊图像。如果Set
- 【Test 】五种滤波函数你了解多少呢?
未来可期LJ
opencv人工智能计算机视觉
文章目录1.图像滤波的概念2.方框滤波1.图像滤波的概念尽可能将图像细节特征保留下来,对目标图像的噪声进行抑制。图像中的噪声:随机的亮度或颜色干扰。⚽根据空间滤波特性可分为:线性滤波和非线性滤波。线性滤波:方框滤波、高斯滤波、均值滤波非线性滤波:双边滤波、中值滤波目的:使图像的视觉效果更好,不能破坏图像轮廓和边缘。2.方框滤波官方文档链接代码#include#includeusingnamespa
- Image Super-Resolution with Cross-Scale Non-Local Attention and Exhaustive Self-Exemplars Mining
phoenix@Capricornus
Paperreading深度学习
Cross-ScaleNon-Local(CS-NL)Attention文中最重要的跨尺度非局部模块就是公式(4),这里内积通过滤波实现,图中的Deconvolution实际上是转置卷积,解卷积和转置卷积是完全不同的概念。公式(4)通过如下图理解一目了然,本来可以画个图一清二楚,偏不画。
- MATLAB图像去噪和边缘检测
柯咪侠
笔记matlab图像处理
本文涉及分别使用均值滤波器和中值滤波器来除去高斯噪声、椒盐噪声以及sobel边缘检测。程序://a=imread('C:\图片\dog.jpg');I=rgb2gray(a);%将彩色图变成灰色图subplot(3,3,1);imshow(I);xlabel('原始图像');b=imnoise(I,'salt&pepper',0.01);%添加椒盐噪声subplot(3,3,2<
- 盒子滤波(BOX FILTER)方框滤波学习笔记
Hilary煜
学习笔记matlab数据结构
功能:在给定的滑动窗口大小下,对每个窗口内的像素值进行快速相加求和。应用:图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算Haar特征是一种用于物体识别的数字图像特征,特别是在人脸检测领域中得到了广泛应用。Haar特征得名于其与原始的Haar小波变换在计算方式上的相似性。这种特征通过计算图像中相邻矩形区域的像素强度差来捕捉图像的某些特性,如边缘、线条和中心
- 2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)
'Matlab学习与应用
matlab工程应用算法matlab均值算法自适应正则化核模糊均值聚类框架脑磁共振图像的分割
基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM),用于脑磁共振图像的分割。该框架采用三种算法,分别平均滤波器、中值滤波器和设计的加权图像的灰度来代替局部平均灰度。利用邻域中灰度的异质性获取局部信息,并用高斯径向基核函数替换标准欧几里德距离。程序已调通,可直接运行。2-83脑磁共振图像的分割-小红书(xiaohongshu.com)
- 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