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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
- 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
- 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
iOSios
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?
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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、
- 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
- 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
- ArduinoFFT库版本差异导致峰值频率提取问题分析
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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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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
- MySQL 8.0的数据库root用户默认无法远程登录,需要修改root的远程授权
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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
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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)
WHCIS
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
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默