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干饭不留名
fpga开发fpga
FFT配置讲解*(1)表示几个通道,这里我采用1024个点不同频率的正弦波。采用一通道(2)表示通道点的个数。(3)给FFT作用的时钟频率(4)从上到下。算法越来越简单。*(1)输入数据的格式,我选择的为定点,还有浮点数据格式。(2)选择算法类似上一张图的第四点。来考虑数据溢出。(3)类似四舍五入对数据进行截断,进行判断的。(4)输入数据的位宽。(5)低电平复位(6)有正序和倒序输出。我选择的正序
- FFT处理能力计算
FFT处理能力计算复数运算次数和实数运算次数之间的关系假设复数z1=a+bi,z2=c+di复数乘法:z1×z2=(a+bi)×(c+di)=(a×c-b×d)+(a×d+b×c)i,从上式可以看出1次复数乘法运算=4次实数乘法+2次实数加法(括号内1个减法和1个加法,共两个)。复数加法:z1+z2=(a+bi)+(c+di)=(a+c)+(b+d)i,从上式可以看出1次复数加法运算=2次实数加法
- Codeforces Round 181(Div 2)
昨天晚上又自(bei)愿(po)打了一场cf,一看是div2难度的直接炸了,听说这个难度的第三题就已经是1500分的水平了,所以我还是准备开两个题就睡觉的(太晚了),没想到我还是低估了div2难度的前两个题,还是有点意思的,特别是第一题就让我卡了好久(什么时候我才能练成看样例就能AC的佬)。A.DifficultContest题目传送门:Problem-A这道题就是让找字符串中的"FFT"和"NT
- 14.3 FFT与PEFT终极对决:1%参数实现3倍速训练,显存暴降80%!
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力人工智能机器学习大数据语言模型chatgptllama
以微调权重比例分类:FFTvsPEFT深度解析在大模型微调领域,参数调整比例直接决定训练效率与模型性能的平衡。本小节将深入解析全参数微调(FullFine-Tuning,FFT)与参数高效微调(Parameter-EfficientFine-Tuning,PEFT)的核心差异,并通过具体技术方案对比和实战代码示例揭示其工程应用场景。一、FFT与PEFT技术对比矩阵
- 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
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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
- 基于FPGA的二维FFT实现
廉连曼
基于FPGA的二维FFT实现【下载地址】基于FPGA的二维FFT实现本项目提供了一种基于FPGA的高效二维FFT实现方案,专为数字信号处理和图像处理领域设计。通过并行使用两个一维FFT单元,本方案显著提升了二维FFT变换的计算效率,并基于Xilinx的FFTIP核,确保易于集成到其他FPGA设计中。该方案适用于各类频谱分析场景,尤其适合图像处理系统。经过Verilog编程和Modelsim仿真测试
- 【FFT】基于FPGA的FFT傅里叶变换和相位计算系统设计
fpga和matlab
★FPGA项目经验板块19:信号发生器fpga开发FFT相位计算
1.软件版本ISE14.7,modeslimSE,10.1c2.系统仿真与分析第1步:信号源的产生主要通过rom将产生的数据保存到rom中,然后,我们再仿真的时候调用即可。这个部分仿真效果如下所示,你给的程序中,这个部分主要有两个数据源,一个是1025,一个是N为1024,我们这里分别将这两个数据量化之后保存到rom中,仿真如下所示:
- 基于FPGA的快速傅里叶变换(FFT)设计在嵌入式系统中的应用
风吹麦很
fpga开发嵌入式
基于FPGA的快速傅里叶变换(FFT)设计在嵌入式系统中的应用快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)是一种重要的信号处理算法,在许多领域中都得到广泛的应用,例如通信系统、雷达技术、图像处理等。为了提高FFT的计算性能和实时性,将其设计为硬件加速器常常是一个明智的选择。本文将介绍基于现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray,FPGA)的FF
- 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
- Python和MATLAB数字信号波形和模型模拟
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
- Matplotlib 库来可视化频谱泄漏和加窗的效果
Mark White
matplotlib
前言很多朋友学习音频技术的时候,不理解这个频谱泄漏是什么,我们这次写个小代码直观地感受一下代码演示:频谱泄漏与加窗我们将生成一个简单的正弦波信号,然后分别用**不加窗(矩形窗)和加窗(汉明窗)**的方式对其进行傅里叶变换,并对比它们的频谱图。你会清晰地看到加窗如何减少了频谱泄漏。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.fftimpo
- iOS 13 报错:[Assert] Unsupported use of UIKit view-customization API off the main thread
干志雄
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萤石摄像头回看,在iOS11上运行好好,在iOS13上却报错了,报错如下:2021-05-1115:36:38.174462+0800App-Beta[1141:430280][Assert]UnsupporteduseofUIKitview-customizationAPIoffthemainthread.-setBackgroundColor:sentto;layer=;contentOffs
- 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
- 信号处理算法:快速傅里叶变换(FFT)_(2).FFT算法的原理与实现
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理算法
FFT算法的原理与实现1.引言快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform,DFT)及其逆变换。DFT在信号处理、图像处理、通信工程等领域中有着广泛的应用,但其计算复杂度为O(N2)O(N^2)O(
- 快速傅里叶变换(FFT)是什么?
Yashar Qian
信号处理快速傅里叶变换
快速傅里叶变换(FFT)是什么?快速傅里叶变换(FFT)本质上是一种极其高效的算法,用来计算**离散傅里叶变换(DFT)**及其逆变换。它是数字信号处理、科学计算和工程应用中最重要的算法之一。要理解FFT,先理解它要解决的问题:离散傅里叶变换(DFT)是什么?DFT全称:**DiscreteFourierTransform(离散傅里叶变换)想象你有一段数字化的信号(比如一段音频采样、图像像素数据、
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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
- Python实现快速傅里叶变换(FFT)
haodawei123
工作总结
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#采样点选择1400个,因为设置的信号频率分量最高为600赫兹,根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍,所以这里设置采#样频率为1400赫兹(即一秒内有1400个采样点,一样意思的)x=np.linspace(0,1,1400)#设置需要采样的信号,频率分量有180,390和600y=7np.sin(2np.p
- 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
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尤颖贝Dora
ArduinoFFT库版本差异导致峰值频率提取问题分析arduinoFFTFastFourierTransformforArduino项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/arduinoFFT问题背景在使用ArduinoFFT库进行音频频率分析时,用户报告了不同版本间的兼容性问题。具体表现为:在使用ArduinoNano和MAX9814麦克风进行音频采样时,
- 工业物联网(IIoT)高保真架构案例
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物联网物联网架构数据库
以下是为您精心设计的工业物联网(IIoT)高保真架构案例,涵盖底层设备接入、边缘计算、云边协同及安全体系,全部基于真实工业场景提炼,附带技术决策要点和雷区警示:案例一:钢铁厂轧机预测性维护系统架构拓扑云端边缘层设备层ProfinetModbusTCPS7-300MQTTIIoT平台时序数据库数字孪生体维护工单系统边缘计算节点实时计算引擎FFT频谱分析温度场重建异常检测模型边缘网关轧机振动传感器红外
- 革新引擎调校:第三代高精度爆震监测系统重塑性能边界
Triv2025
爆震监测系统CAN总线记录多核DSP处理数据分析引擎调校工业级防水气缸独立增益
在竞技级引擎调校领域,毫秒级的爆震信号决定成败。新一代PLEXKNOCKMONITORV3发动机爆震分析仪,爆震监测系统以多核DSP架构、气缸级动态分析及实时FFT技术,将振动信号转化为可视化数据图谱,为工程师提供超越传统阈值的诊断维度。一、核心突破▍纳米级振动捕获44kHz高频采样率精准抓取燃烧室压力波动专用音频DSP芯片实现背景噪声动态滤波(信噪比提升300%)▍三维爆震建模独创3D动态阈值算
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数据库mysqladb
mysql>grantallprivilegeson.to‘root’@‘%’;ERROR1410(42000):YouarenotallowedtocreateauserwithGRANTmysql>usemysql;ReadingtableinformationforcompletionoftableandcolumnnamesYoucanturnoffthisfeaturetogetaqui
- TI 毫米波雷达走读系列—— 3DFFT及测角
雷达爆破手
mmWaveRadar毫米波雷达嵌入式硬件AWR/IWR系列单片机
TI毫米波雷达走读系列——3DFFT及测角测角原理——角度怎么测测角公式——角度怎么算相位差测角基本公式为什么是3DFFT1.空间频率与角度的对应关系2.FFT的数学本质:离散空间傅里叶变换测角原理——角度怎么测本节内容解决角度怎么测的问题,首先要根据测角的场景对测角过程进行建模。测角模型的第一个前提是前方目标距离雷达较远(远场),这样目标的反射波是到达雷达阵前是可以近似成一个平行波面,即反射波到
- FFT+LDPC
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MATLAB板块4:编码译码
ticcloseallclearallclc%ミLDPCHonePerCol=3;onePerRow=6;coderate=(onePerRow-onePerCol)/onePerRow;%gallagerLDPC痻皚k=100;H1=zeros(k,k*onePerRow);fori=1:kH1(i,(i-1)*onePerRow+1:i*onePerRow)=ones(1,onePerRo
- 傅里叶变换原理与scipy.fft模块应用(九)
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SciPyscipy算法python
引言傅里叶变换是信号处理和分析领域中最为强大的数学工具之一。它能够将信号从时域(随时间变化的表示)转换到频域(频率成分的表示),从而帮助我们从不同角度理解信号的特性。傅里叶变换在信号处理、图像处理、通信工程、谱分析等领域有着广泛的应用。本教程将深入探讨傅里叶变换的数学基础,详细介绍scipy.fft模块中主要函数的使用方法,对比时域和频域分析的实现差异,并通过实际案例演示频谱分析与滤波的工程实践方
- 基于51单片机的云梯逃生控制系统proteus仿真
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51单片机proteus单片机
地址:https://pan.baidu.com/s/1ElsdTk27emXUPfK9iWFftQ提取码:1234仿真图:芯片/模块的特点:AT89C52/AT89C51简介:AT89C51是一款常用的8位单片机,由Atmel公司(现已被Microchip收购)生产。它基于标准的8051内核,并在此基础上进行了一些增强和改进。以下是AT89C51芯片的详细介绍:主要特性:内核:基于标准的8051
- 频域圆形区域划分+可视化
super春卷
图像处理
频域圆形区域划分+可视化一、简单说明 这是之前写的一部分创新性代码,现在整理讲解一下。 首先,通过FFT(快速傅里叶变化)进行频域分析是一般性的常规操作,通过频域的频域特征分析图像整体或是图像分块之后的小图像块,计算幅度谱最高值、均值或是标准差,可以去反映振动程度/振动强度/频域特征。 (这里补一下对于频谱和幅度谱的理解,简单来说,傅里叶变化将空间中的二维坐标点变为频谱中的频点,频点坐标(u
- 学习笔记-Windows-LOL
C-haidragon
windows学习网络javalinux
Windows-LOLLivingOffTheLand免责声明本文档仅供学习和研究使用,请勿使用文中的技术源码用于非法用途,任何人造成的任何负面影响,与本人无关.相关文章GetReverse-shellviaWindowsone-linerWhatAreLOLBinsandHowDoAttackersUseTheminFilelessAttacks?-CynetWindows文件下载执行的15种姿
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
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android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite