- 【图像增强】基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强附Matlab代码
Matlab科研辅导帮
matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍在我们的日常生活中,低光照环境下拍摄的图像常常让我们感到困扰。想象一下,当你在夜晚漫步于城市街头,想要捕捉那璀璨的夜景,或是在室内光线较暗的角落记录下温馨的瞬间,拍出来的照片
- 详解图像中的高频分量与低频分量
图像中的高频分量和低频分量是频域分析中的重要概念,它们揭示了图像的不同特征和信息。以下是详细解析:1.频域分析基础傅里叶变换将图像从空域(像素空间)转换到频域(频率空间)。高频和低频分量对应图像中信号变化的快慢:低频分量:对应图像中缓慢变化的信号(如大块颜色区域、背景、整体亮度)。高频分量:对应图像中快速变化的信号(如边缘、纹理、噪声、细节)。2.低频分量(Low-FrequencyCompone
- 自适应滤波技术:信号处理与去噪实战
DataInnovator
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:自适应滤波是信号处理中用于消除噪声和提升信号质量的技术。该压缩包包含多种自适应滤波相关的资源,如MATLAB代码文件和音频样本。自适应滤波算法通过动态调整滤波器参数来适应信号变化,优化滤波性能。其中,Wiener自适应滤波器是常见的实现方式。谱减法作为自适应去噪的一种策略,利用信号在频域中的不同分布特性进行降噪。用户可以通过执行代码和使用GUI来测试和观察自适
- matlab dft变换_傅里叶变换篇(一)——从时域到频域
腿毛拆床垫
matlabdft变换
这次直接进入正题哈!啥是傅里叶变换?傅里叶变换可以将时域信号转变成频域,通过分析频谱了解信号的组成。网上有大量介绍傅里叶变换的好文章,感兴趣的小伙伴可以自行查阅!什么是时域和频域呢?简单的理解是:时域的横轴为时间,反映信号随时间的变化,频域的横轴为频率,反映信号组成的不同频率分量。现实生活中因为时间和采样的原因,得到的信号大多是有限长度序列的离散时间序列的傅里叶变换(DFT)。傅里叶变换的计算机实
- 傅里叶变换:从时域到频域的信号处理方法
太极拳法
信号处理
傅里叶变换是一种重要的信号处理方法,它可以将一个信号从时域转换到频域。通过傅里叶变换,我们可以分析信号的频谱特性,识别信号中的频率成分,并进行滤波、降噪、频域操作等处理。本文将介绍傅里叶变换的原理和应用,并提供相应的源代码示例。傅里叶变换的原理傅里叶变换基于傅里叶级数的思想,它将一个周期信号分解为一系列正弦和余弦函数的叠加。对于非周期信号,我们可以将其看作是一个无穷长的周期信号,然后进行傅里叶变换
- 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理:从边缘检测到特征抽象的逐层演进(附可视化工具与行业实战代码)
AI_DL_CODE
人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要:卷积核是卷积神经网络(CNN)的核心组件,其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发,揭示卷积操作的空域-频域对偶性:空域卷积等价于频域乘积(F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}),解释边缘检测核(Sobel、Laplacian)的频域响应特性。通过特征可视化实验表明,CNN特征呈现逐层抽象规律:
- FPGA通信设计十问
1.FFT有什么用?FFT(快速傅里叶变换)是离散傅里叶变换(DFT)的高效实现算法,它的核心作用是快速将信号从时域转换到频域,从而简化信号分析和处理的过程。自然界的信号(如声音、图像、电磁波等)通常以时域形式存在(即随时间变化的波形),但很多特性(如频率成分、谐波分布)在频域中更易分析FFT能快速计算信号中各频率分量的幅值和相位。可以进行频率拆分与实时处理。FFT是“信号的透视镜”,让我们能“看
- FPGA相关通信问题详解
霖12
fpga开发笔记信号处理信息与通信学习开发语言
首先感谢大佬@征途黯然.-CSDN博客的就我的上篇文章《FPGA通信设计十问》提出的问题,我在此做出回复一.解释FFT(快速傅里叶变换)如何在FPGA的IP核中高效实现FFT作为将时域信号转换为频域的核心算法,其在FPGA中的高效实现依赖于硬件架构与算法特性的深度适配。1.流水线架构:提升吞吐量FFT的核心是“蝶形运算”,其计算过程可分解为log2(N)级(N为FFT点数),每级包含N/2次蝶形运
- 波的时频分析方法——短时傅里叶变换(STFT)变换详解
DuHz
傅立叶分析数学建模信号处理信息与通信算法人工智能概率论
短时傅里叶变换:理论基础、数学原理与信号分析应用1.引言时频分析是现代信号处理的核心技术之一,旨在同时描述信号在时间和频率域的局部特性。传统的傅里叶变换虽然能够完美描述信号的频域特征,但其全局性质使其无法处理非平稳信号的时变特性。短时傅里叶变换通过引入窗函数的概念,在保持傅里叶变换优良性质的同时,实现了时频域的局部化分析,为非平稳信号处理提供了重要的理论工具。STFT自1946年由Gabor提出以
- matlab时域采样与频域采样,实验二:时域采样与频域采样.doc
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matlab时域采样与频域采样
实验二:时域采样与频域采样实验二:时域采样与频域采样1.实验目的时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论。要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化,以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息;要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念,以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。2.实验原理与方法对模拟信号以间隔T进行时域等间隔理想采样,形成的采样信号的频谱是原模拟信号频谱以采样
- 如何使用Python实现交通工具识别
如何使用Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具,具备以下核心功能与特点:技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型(来自ImageNet数据集)集成图像增强预处理技术(随机裁剪、旋转、翻转等)采用多数投票机制提升预测稳定性基于置信度评分的结果筛选策略功能流程用户通过GUI界面选择待识别图
- 基于 STM32+FPGA 的快速傅里叶频域图像在 TFT 中显示的设计与实现(项目资料)(ID:8)
嵌入式资料库
嵌入式项目合集fpga开发stm32嵌入式硬件单片机
目录摘要1绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究内容与目标2系统方案设计2.1总体架构设计2.2硬件方案设计2.2.1主控模块选型2.2.2FPGA模块选型2.2.3TFT显示模块选型2.2.4通信方案设计2.3软件方案设计2.3.1FFT算法实现方案2.3.2频域图像渲染方案3硬件电路设计3.1STM32最小系统电路3.2FPGA模块电路3.3TFT显示模块电路3.4软件IIC通
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- 人脸识别接口&sdk,两张人脸相似度比对
人工智能时代,人脸识别技术正在被广泛应用于金融支付、安防监控、身份验证等多个领域,基于深度学习算法于海量样本训练,人脸识别接口以高精度、低延迟的特性出现在大众视野,成为开发者和企业用户集成人脸识别功能的首要选择之一。人脸识别接口技术服务原理:格式转换:支持BMP、JPG、PNG、TIF等多种常见图像格式;尺寸调整与压缩:建议图像大小控制在200KB左右,确保传输效率与识别质量;图像增强:自动旋转、
- 3516cv610的aiisp效果
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3516cv610的aiisp效果1.图像增强(AI+ISP协同)亮点:动态范围提升(AIHDR):比纯ISP的线性HDR更自然,减少鬼影;智能降噪(AINR):在低照/夜间噪点压制更干净,纹理保留好;颜色还原:色彩更接近人眼感知,尤其在人脸区域处理更出色;AI自动曝光/白平衡:识别场景特征(如人脸、车牌)优先调整曝光区域,实际效果更“智能”;适用场景:人脸识别入口、夜视监控、强背光场景示例提升前
- matlab实现MSK调制,单载波频域均衡,正交分解
feifeigo123
matlab开发语言
MSK调制,单载波频域均衡(SCFDE),正交分解MSK_FDE_ORTH/cpm.txt,424832MSK_FDE_ORTH/gen_tailsymbols_tab.m,943MSK_FDE_ORTH/gen_titled_trlls.m,1982MSK_FDE_ORTH/main_MSK_ORTH.m,11592MSK_FDE_ORTH/match_filter.asv,1026MSK_FD
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AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
- LFM信号脉冲压缩时的关键问题仿真
kaikaile1995
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matlab程序对雷达常用的线性调频信号(lfm信号)进行脉冲压缩时的关键问题进行了仿真,其中包括旁瓣抑制影响(加窗与不加窗)、多卜勒频移影响,并对时域脉压与频域脉压结果进行了对比分析,供相关技术人员参考。hanming.m对LFM信号时域加窗(海明窗)与未加窗进行了对比。duobule.m对LFM信号在不同多卜勒频移状况下进行了对比。lfm_pc.m对LFM信号时域脉压与频域脉压结果进行了对比。
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要点Python和MATLAB实现以下波形和模型模拟以给定采样率模拟正弦信号,生成给定参数的方波信号,生成给定参数隔离矩形脉冲,生成并绘制线性调频信号。快速傅里叶变换结果释义:复数离散傅里叶变换、频率仓和快速傅里叶变换移位,逆快速傅里叶变换移位,数值NumPy对比观察FFT移位和逆FFT移位。离散时域表示:余弦信号生成取样,使用FFT频域信号表示,使用FFT计算离散傅里叶变换DFT,获得幅度谱并提
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Google相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破关键词:GCam、GoogleCamera、HDR+、SuperResZoom、Camera2API、多帧合成、算法流程、图像增强、夜视模式、Pixel相机移植摘要:GCam(GoogleCamera)作为Pixel系列设备图像质量表现的核心支撑,其背后的增强框架融合了Google长期积累的计算摄影技术,从HDR+到Sup
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海思Hi3519DV500方案1200万无人机吊舱套板Hi3519DV500是一颗面向行业市场推出的超高清智能网络摄像头SoC。该芯片最高支持四路sensor输入,支持最高4K@30fps的ISP图像处理能力,支持2FWDR、多级降噪、六轴防抖、全景拼接、多光谱融合等多种传统图像增强和处理算法,支持通过AI算法对输入图像进行实时降躁等处理,为用户提供了卓越的图像处理能力,集成了高效的神经网络推理引
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
拉勾科研工作室
计算机视觉图像处理人工智能
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- 10个基于Python的计算机视觉实战项目
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基于Python计算机视觉python计算机视觉机器视觉人工智能
10个基于Python的计算机视觉实战项目,涵盖多个领域和应用场景,每个项目均附有GitHub地址、概述、解决的问题及应用场景:1.PCV图像处理与计算机视觉库GitHub地址:jesolem/PCV概述:提供计算机视觉基础算法的Python实现,包括图像分割、直方图均衡化、图像增强等。解决的问题:简化图像处理流程,支持快速实现算法原型。应用场景:学术研究、教学实验、图像预处理任务。2.基于朴素贝
- Python实现图像处理的快速傅里叶变换(FFT)或离散余弦变换(DCT)
闲人编程
图像处理图像处理python计算机视觉FFTDCT傅里叶离散余弦变换
目录Python实现图像处理的快速傅里叶变换(FFT)或离散余弦变换(DCT)一、引言1.1图像处理简介1.2快速傅里叶变换与离散余弦变换简介1.3本文目标与结构二、理论背景与数学原理2.1快速傅里叶变换(FFT)介绍2.2离散余弦变换(DCT)介绍2.3两者的应用领域与区别三、算法实现3.1快速傅里叶变换(FFT)实现3.1.1使用Python实现FFT3.1.2图像的频域处理3.2离散余弦变换
- Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读图像处理
FastImageDeconvolutionusingHyper-LaplacianPriors1.论文的研究目标与实际意义2.论文的创新方法2.1核心框架:交替最小化(AlternatingMinimization)2.2x子问题:频域FFT加速2.3w子问题:高效求解的核心创新2.3.1问题形式2.3.2查找表法(LUT)2.3.3解析解法(特定α\alphaα)2.3.4通用α\alphaα
- VC++实现的快速傅里叶变换频谱分析软件
直推小新
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:基于VC++和MFC的频谱分析程序通过快速傅里叶变换(FFT)技术,将时域信号转换至频域,实现对导入文本或Excel数据的离散谱分析。用户可通过图形界面轻松导入数据,选择分析选项并查看结果。程序利用FFT高效地计算频域数据,并通过图表展示信号频率成分。此分析工具适用于音频处理、通信、医学成像和机械故障诊断等领域。1.VC++和MFC框架介绍1.1VC++的发展
- 深入Python:实现FFT与DFT
weixin_42668301
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:快速傅里叶变换(FFT)和离散傅里叶变换(DFT)是处理时域信号转换到频域的数字信号处理核心工具。本课程深入介绍FFT与DFT的原理及Python实现,涵盖从基本概念到使用numpy库进行信号处理的实战应用。学生将学习如何使用Python中的numpy库来执行DFT,掌握通过Cooley-Tukey算法实现的FFT来高效处理大型数据集。通过实际案例,理解如何分
- 鸿蒙系统下的多线程图像采集与缓冲设计:稳定性与实时性的架构实战
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影像技术全景图谱:架构调优与实战harmonyos架构华为影像Camera
鸿蒙系统下的多线程图像采集与缓冲设计:稳定性与实时性的架构实战关键词:OpenHarmony、CameraKit、多线程采集、图像缓冲队列、图像帧丢失、线程池调度、帧同步机制、缓存池管理摘要:在基于OpenHarmony的图像智能系统中,稳定、高效的图像采集机制是所有后续处理(如目标识别、图像增强、视觉导航等)的基础。随着图像分辨率提高、AI模型数量增加,单线程采集架构在实际部署中易出现帧阻塞、缓
- LabVIEW工业指针仪表检测
LabVIEW开发
LabVIEW开发案例labview深度学习LabVIEW开发案例
用LabVIEW融合深度学习与机器视觉技术,构建适用于复杂工业环境的多类指针式仪表自动检测系统。通过集成品牌硬件与优化算法架构,实现仪表实时定位、图像增强、示数读取全流程自动化,解决传统人工巡检效率低、误差大的问题,满足煤矿、变电站等场景的智能化监测需求。应用场景工业设备监控:煤矿通风设备压力表、变电站电压电流表、集气站流量仪表等圆形指针式设备的实时状态监测。恶劣环境检测:适用于高温、高压、粉尘或
- Python编程:图像增强
倔强老吕
C++与python交互编程pythonopencv计算机视觉图像增强
图像增强图像增强是数字图像处理中的重要技术,旨在改善图像质量或突出图像中的有用信息,为后续的分析和处理提供更好的基础。空间域图像增强灰度变换定义灰度变换是一种点处理(pointprocessing)操作,可表示为:s=T(r)其中:r:输入图像像素的原始灰度值(通常范围[0,L-1],如8位图像为[0,255])s:变换后的输出灰度值T:灰度变换函数核心特性单像素操作:输出值仅取决于对应位置的输入
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f