- 洛谷B3851 [GESP202306 四级] 图像压缩
一、原理本题的核心是对图像进行压缩处理。给定一个由十六进制字符表示像素颜色的图像,需要找出出现次数最多的前16种颜色,然后用这16种颜色来近似表示图像中的所有像素。具体步骤包括统计每种颜色的出现次数、对颜色按出现次数排序、输出前16种颜色,以及将图像中的每个像素替换为与其最接近的前16种颜色之一的索引。二、步骤输入处理:读取一个整数n,表示图像的行数。读取n行十六进制字符串,每行字符串表示图像的一
- “显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象
步步咏凉天
计算机视觉人工智能
“显著性”(Saliency)是计算机视觉中的一个重要概念,主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象。它模拟的是人类视觉系统对视觉场景中“显著”区域的感知能力。显著性可以用于图像理解、目标检测、图像压缩、图像分割等多个任务。下面是对显著性在计算机视觉中的几个关键方面的解释:一、显著性检测(SaliencyDetection)显著性检测的目标是预测图像中最能吸引人注意的区域,通常输出一个与输
- FPGA实现JPEG编码器的完整项目指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:JPEG编码是一种广泛使用的数字图像压缩技术,通过在FPGA上实现该编码器,可以为嵌入式系统提供高效的图像处理。FPGA的可编程逻辑单元使其成为实现JPEG编码的理想平台。实现过程包括颜色空间转换、分块、离散余弦变换(DCT)、量化和熵编码等关键步骤。此外,testbench仿真用于验证设计的功能和性能,而资源优化确保了设计的高效性和低功耗。该实现过程需要深入
- PNG图像压缩优化工具
丁金金_chihiro_修行
libpngPNG图像压缩优化工具
PNG图像压缩优化工具标题:PNG图像三重压缩优化系统介绍大纲1.工具概述基于libimagequant和libpng的高效PNG压缩工具提供三种不同级别的压缩算法支持保留透明度和色彩质量优化2.核心功能基础压缩(compress_png):标准量化处理中等压缩率和处理速度适合大多数常规用途优化压缩(compress_png_optimized):增强的量化参数设置更低的抖动级别更高的压缩级别(9
- GDAL读取Jpeg2000格式图像
蒙山蒙水
C++算法图像处理c++GDAL遥感JPEG2000
JPEG-2000标准支持无损和有损压缩,并且支持单图像分量(如灰度图像)和多图像分量(如彩色图像)。除了基本的图像压缩功能外,还支持其他的功能:1)对图像进行按精度或者按分辨率来渐进显示。2)感兴趣编码,就是对不同的图像区域给予不同的精度。3)对图像的某个区域进行随机访问时,不用对整个码流进行解码。4)提供一种灵活的图像格式,这种格式能够分辨出那些是图像数据信息,那些是码流内部信息。5)具有较好
- 编码器技术解析:从基础原理到应用场景
亿只小灿灿
计算机基础日常小分享编码器
一、编码器的核心概念1.1定义与基本功能编码器(Encoder)是一种将信息从一种形式转换为另一种形式的设备或程序。其核心功能是通过特定的算法或机制,将输入信号(如模拟信号、数字数据、物理运动等)转换为便于存储、传输或处理的输出格式。在数字系统中,编码器的作用类似于"翻译官",例如:将文本字符转换为二进制代码(如ASCII编码)将视频图像压缩为特定格式(如H.264)将机械运动转换为电信号(如旋转
- 学习笔记丨数字信号处理(DSP)的应用——图像处理篇
棱镜研途
学习笔记信号处理图像处理人工智能
DSP在图像处理中的应用:核心技术解析数字信号处理(DSP)是图像处理的核心技术之一,广泛应用于增强、压缩、分析和识别等领域。以下是DSP在图像处理中的关键应用及技术细节:目录图像增强(ImageEnhancement)图像压缩(ImageCompression)特征提取(FeatureExtraction)实时图像处理(Real-TimeProcessing)多模态图像融合(Multimodal
- Python 详细实现无损压缩之 DEFLATE 算法
闲人编程
进阶算法案例python算法linux无损压缩DEFLATE算法哈夫曼LZ77
目录Python详细实现无损压缩之DEFLATE算法一、引言二、DEFLATE算法概述2.1DEFLATE算法背景2.2LZ77算法2.3哈夫曼编码2.4DEFLATE算法步骤三、Python实现DEFLATE算法3.1面向对象设计3.2DEFLATE算法实现LZ77算法实现哈夫曼编码实现DEFLATE算法实现四、应用案例与展示4.1文本压缩示例文本文本压缩代码结果展示深入分析4.2图像压缩图像压
- matlab实现图像压缩编码
aini_lovee
matlab计算机视觉图像处理
一、基于DCT的JPEG压缩(有损)1.核心步骤图像分块:将图像划分为8×8的小块。离散余弦变换(DCT):对每个块进行DCT变换。量化:对DCT系数进行量化以减少高频信息。熵编码:使用哈夫曼或算术编码压缩量化后的数据。2.MATLAB代码实现%读取图像并转换为灰度图img=imread('lena.jpg');img_gray=rgb2gray(img);img_double=im2double
- 信号与系统03-信号的频域分析
江畔柳前堤
信号与系统pyqtpython算法数据结构线性回归排序算法链表
第3讲:信号的频域分析一、引言在信号处理中,频域分析是理解信号本质特征的重要工具。通过将信号从时域转换到频域,我们可以更直观地观察信号的频率组成,从而设计高效的滤波器、特征提取器或系统模型。而人工智能(AI)中的许多技术(如频谱分析、语音识别、图像压缩)都依赖于频域分析的核心思想。本节课将从傅里叶级数与傅里叶变换出发,结合AI中的典型应用,深入探讨频域分析的原理与实践。二、傅里叶级数与傅里叶变换(
- SAR图像压缩感知
xx155802862xx
matlab
SAR图像压缩感知matlab代码对应着汕大闫老师的那本压缩感知及其应用,有需要的可以看一下!!SAR图像压缩感知/baboon.bmp,66616SAR图像压缩感知/camera.bmp,66616SAR图像压缩感知/DWT.m,1265SAR图像压缩感知/Gauss.m,373SAR图像压缩感知/GPSR_Basic.m,21922SAR图像压缩感知/GPSR_BB.m,23882SAR图像压
- OpenCV 图像金字塔:原理、代码实现与应用场景
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opencv人工智能计算机视觉
在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV作为一款强大的开源库,提供了丰富的工具和算法来处理图像数据。其中,图像金字塔是一种非常重要的数据结构,在图像融合、目标检测、图像压缩等多个方面都有着广泛的应用。本文将深入探讨OpenCV中图像金字塔的原理、代码实现及其常见应用场景。一、图像金字塔原理图像金字塔是一系列以金字塔形状排列的、分辨率逐步降低的图像集合。它通过对原始图像不断进行下采样(缩小图像尺寸)
- 【图像处理基石】什么是油画感?
AndrewHZ
图像处理基石图像处理人工智能算法视频处理图像压缩超分辨率去噪算法
在图像处理中,“油画感”通常指图像呈现出类似油画的块状纹理、笔触痕迹或色彩过渡不自然的现象,表现为细节模糊、边缘不锐利、颜色断层或人工纹理明显。这种问题常见于照片处理、视频帧截图或压缩后的图像,本质是画质受损的一种表现。以下是具体原因和解决方法:一、油画感的常见原因过度压缩或低质量编码图像压缩(如JPEG高压缩比、视频H.264低码率)会导致像素块化、细节丢失,形成类似“涂抹”的纹理。压缩过程中高
- 软件工程(三):模块的内聚模型
却道天凉_好个秋
#计算机软件与网络基础知识软件工程
模块内聚的7种类型(从低到高)等级类型描述示例1️⃣最低偶然性内聚(CoincidentalCohesion)模块内部的各功能毫无关系,随机拼凑一个模块中既有文件读写,又有图像压缩、还处理用户登录2️⃣逻辑性内聚(LogicalCohesion)模块中包含一组逻辑上相似但操作不同的功能,由参数决定执行哪一个handleEvent(eventType)3️⃣时间性内聚(TemporalCohesio
- Stable Diffusion4.10一键安装教程SD(AI绘画软件)
AIGC零基础入门小白
stablediffusionAI作画人工智能AIGC
StableDiffusion堪称一款具有革命性的AI绘画生成工具,它借助潜在空间扩散模型,把图像生成的过程转变为逐步去噪的“扩散”流程。和传统在高维图像空间进行操作不一样,StableDiffusion先是将图像压缩至低维的潜在空间,接着运用扩散过程来创造新的图像。这种先进的技术不但能够依据文本描述生成细致逼真的图像,还能用于图像的修复、绘制,以及实现文本到图像和图像到图像的转换。软件特点:文本
- 图像压缩工具 Caesium Image Compressor v2.7.1 中文版
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图像压缩工具CaesiumImageCompressorv2.7.1中文版CaesiumImageCompressor是一款帮助您存储、发送和分享数码图片的图像压缩软件,支持JPG、PNG和WebP格式。您可以通过保留图像的整体质量来快速减小文件大小(和分辨率,如果需要)。图像压缩是我们都必须至少做一次的事情,在将某些内容上传到应用程序或网站时遇到照片大小限制时,**使用专用工具来处理您的压缩任务
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- 机器人进阶---视觉算法(六)傅里叶变换在图像处理中怎么用
视睿
Amu陪你从零开始学习机器人机器人人工智能算法opencvpython
傅里叶变换在图像处理中怎么用傅里叶变换的基本原理应用场景Python代码示例逐行解释总结傅里叶变换在图像处理中是一种重要的工具,它将图像从空间域转换到频域,从而可以对图像的频率特性进行分析和处理。傅里叶变换在图像滤波、图像增强、图像压缩和图像分析等方面都有广泛应用。傅里叶变换的基本原理傅里叶变换将图像分解为不同频率的正弦和余弦波的组合。通过分析这些频率成分,可以对图像进行滤波、增强或压缩。应用场景
- 服务器性能优化的秘密:从硬件到代码的全面突围指南 ——每个开发者都该懂的实战法则
国际云,接待
服务器云计算阿里云运维架构awsCSDN开发云
服务器性能优化的秘密:从硬件到代码的全面突围指南——每个开发者都该懂的实战法则一、性能杀手现形记:服务器为何会卡成狗?服务器就像高速公路,当车流量(并发请求)超过设计容量时,就会出现"收费站堵车"现象。根据某电商平台实测数据,未经优化的服务器在秒杀活动中响应延迟可达普通时段的5-8倍,直接影响转化率高达30%。核心瓶颈解剖:1.CPU过载:单线程处理密集计算(如图像压缩)会榨干CPU2.内存泄漏:
- 青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 28课题、图像处理算法
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编程与数学第02阶段青少年编程python图像处理编程与数学算法
青少年编程与数学02-016Python数据结构与算法28课题、图像处理算法一、图像增强与复原1.直方图均衡化2.对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)二、图像滤波与边缘检测1.高斯滤波2.Canny边缘检测三、图像分割与形态学操作1.形态学操作四、图像特征提取与几何变换1.SIFT特征提取2.仿射变换与透视变换五、图像压缩JPEG压缩课题摘要:本文是对一些常见图像处理算法的详解,包括原理、
- 深度解析小波图像加密与压缩技术:原理与C++实现
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深度解析小波图像加密与压缩技术:原理与C++实现前言随着数字图像的广泛应用,图像压缩和图像加密技术变得尤为重要。图像压缩旨在减少图像数据量,以便于存储和传输;图像加密则确保图像数据的安全性,防止未经授权的访问。本文将深入解析小波图像压缩与加密技术的原理,并通过详细的C++代码示例展示其实现过程。文章内容将涵盖小波变换、图像压缩、图像加密等多个方面,确保内容引人入胜,代码无错误。目录图像压缩与加密的
- 【AI论文】GigaTok:将视觉标记器扩展到30亿参数以实现自回归图像生成
东临碣石82
人工智能回归数据挖掘
摘要:在自回归(AR)图像生成中,视觉标记器将图像压缩成紧凑的离散潜在标记,通过下一个标记预测,实现对下游自回归模型的有效训练,以进行视觉生成。虽然缩放视觉标记器可以提高图像重建质量,但它往往会降低下游生成质量——这是现有文献中没有充分解决的挑战。为了解决这个问题,我们引入了GigaTok,这是第一种在缩放视觉标记器时同时改进图像重建、生成和表示学习的方法。我们认为,潜在空间日益增长的复杂性是重建
- 前端面试题总结----
19岁的墨先生
前端常见面试题学习笔记前端面试
1.基础1.1性能优化减少HTTP请求:合并和压缩文件:减少页面所需的CSS、JavaScript和图像文件数量,并通过合并和压缩这些文件来减小它们的大小。使用CSS精灵:将页面上的多个小图标合并为一个精灵图,以减少HTTP请求。优化图像:选择适当的图像格式:根据具体需求选择合适的图像格式,如JPEG、PNG或WebP。图像压缩:使用工具压缩图像,减小文件大小而不损失太多质量。延迟加载(懒加载):
- 机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)
潮汐退涨月冷风霜
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机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)0.文章传送1.实验任务2.实验思想3.实验过程0.文章传送机器学习之监督学习(一)线性回归、多项式回归、算法优化[巨详细笔记]机器学习之监督学习(二)二元逻辑回归机器学习之监督学习(三)神经网络基础机器学习之监督学习(四)决策树和随机森林机器学习之实战篇——预测二手房房价(线性回归)机器学习之实战篇——肿瘤良性/恶性分类器(二元逻辑回归)机器
- 傅里叶变换C++实现方式
byxdaz
OpenCV图像处理与识别傅里叶变换
傅里叶变换(FourierTransform)是一种将信号从时域转换到频域的数学工具,广泛应用于信号处理、图像处理、通信等领域。傅里叶变换应用场景:频域滤波(如低通/高通滤波)边缘检测(频域分析)图像压缩(JPEG使用DCT,类似DFT)纹理分析在C++中实现傅里叶变换(FourierTransform),可以使用FFT(快速傅里叶变换)算法来提高计算效率。1、使用OpenCV(推荐)OpenCV
- 模式搜索+扩散模型:FlowMo重构图像Token化的技术革命
芯作者
DD:日记重构
图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术,长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo(FlowtowardsModes)创新性地融合模式搜索与扩散模型,在多个关键维度突破传统方法局限,为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
- 深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵
Ronin-Lotus
程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
文章目录前言一、对角矩阵(DiagonalMatrix)1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩(RankofaMatrix)2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵(SingularMatrix)3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
云梦优选
计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- 00计算机视觉学习内容
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线:1️⃣数学基础(核心理论支撑)计算机视觉涉及很多数学概念,以下是必备数学知识:✅线性代数(矩阵运算是计算机视觉的核心)向量、矩阵运算(加减、乘法、转置)特征值与特征向量SVD(奇异值分解),用于图像压缩、降维齐次坐标变换(用于3D计算机视觉)✅概率统计(
- Stable Diffusion(SD)系列模型及关联算法深度解析
Liudef06
StableDiffusionstablediffusion算法
一、基础模型架构演进SDv1.5核心架构:基于LatentDiffusionModel(LDM),通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练,支持512x512分辨率生成,兼容二次元与写实风格混合创作12。训练数据:使用LAION-5B数据集过滤后的子集,文本编码器为CLIPViT-L/1434。局限性:对复杂光影和材质的细节刻画能力较弱,高分辨率生成需依赖外部放大工具28。
- [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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目录
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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
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
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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。
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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