- 5G基站信号加速器!AD8021ARZ-REEL7亚德诺 超低噪声高速电压放大器 专利失真消除技术!
深圳市尚想信息技术有限公司
5G通信高速运放ADI黑科技8K视频医疗超声
AD8021ARZ-REEL7ADI:重新定义高速放大器的性能极限!一、产品简介AD8021ARZ-REEL7是ADI(亚德诺半导体)推出的超低噪声高速电压反馈放大器,采用XFCB工艺和专利失真消除技术,专为4K/8K视频处理、医疗成像、5G通信等超高频应用设计。以1.8GHz带宽和0.1nV/√Hz超低噪声,成为高速信号调理的终极解决方案!二、五大颠覆性优势军工级信号保真度1.8GHz-3dB带
- 【Python高阶开发】1. Pandas工业级时序数据处理实战:从振动传感器数据到轴承故障预警系统
AI_DL_CODE
pythonpandas时序数据处理振动传感器工业数据清洗特征工程
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- 小白学视觉 | 在OpenCV中进行图像预处理
双木的木
深度学习拓展阅读人工智能机器学习深度学习opencv计算机视觉图像处理ai
本文来源公众号“小白学视觉”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:在OpenCV中进行图像预处理今天,我们进一步深入,并处理在图像处理中常用的形态学操作。形态学操作用于提取区域、边缘、形状等。什么是形态学操作?形态学操作是在二值图像上进行的。二值图像可能包含许多不完美之处。特别是由一些简单的阈值操作产生的二值图像(如果你对阈值不熟悉,现在不用担心)可能包含许多噪声和畸变。OpenCV库中提
- OpenCV(11)边缘检测、轮廓绘制、简单平移距离测量 C++
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1.边缘检测原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_154bd48ae0102weuk.html边缘检测的一般步骤:1.滤波边缘检测的算法主要是基于图像的一阶和二阶导数。但是导数通常对噪声很敏感,所以首先要用滤波器降低噪声。常见的滤波方法主要是高斯滤波。2.增强增强边缘的基础是确定图像各点领域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸现出来,在
- 机器学习概述
炀水
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一、机器学习算法与流程(一)、机器学习的主要流程:1.明确分析目标,2.数据收集,3.数据预处理,4.建模分析,5.结果评估,6.部署使用以及学习更新。1.明确分析目标:客观反映用户需求,通过对各类人群的深入分析,为相关部门制订资费、服务、市场策略提供基础。2.数据收集:收集相关的数据,充足、全面的高质量数据是机器学习的基础。3.数据预处理:数据可能存在着噪声、不一致、异常、个人隐私保护等各类问题
- Python 实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
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- 代谢组数据分析(二十四):基于tidymass包从质谱原始数据到代谢物注释结果的实践指南
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代谢组数据分析(2025版)数据分析数据挖掘r语言数据可视化
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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
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✅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。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,求助可私信。内容介绍语音去噪是语音信号处理领域中的一个核心问题,其目标是从含噪语音信号中有效地去除噪声成分,从而提高语音质量和可懂度。传统的语音去噪方法,如谱减法、维纳滤波等,存在诸多不足,例如音乐噪声、残余噪声等问题。近年来,基于I
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STM32驱动AD7175源码【下载地址】STM32驱动AD7175源码本仓库提供了一个用于STM32微控制器的AD7175模数转换器(ADC)的驱动源码。AD7175是一款高性能、低噪声的24位Σ-ΔADC,适用于高精度测量应用。项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/2145c简介本仓库提供了一个用于STM32微控制器的AD7175模数转换器(
- 卡尔曼滤波器噪声方差设置对性能影响的仿真研究
神经网络15044
仿真模型深度学习算法阿里云人工智能图像处理深度学习
卡尔曼滤波器噪声方差设置对性能影响的仿真研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言卡尔曼滤波器是一种广泛应用于信号处理、控制系统、导航系统等领域的递归估计算法。它通过对系统状态的最小均方误差估计,能够有效地从含有噪声的观测数据中提取出真实的状态信息。在实际应用中,卡尔曼滤波器的性能很大程度上取决于对系统噪声和观测噪声
- SSC309锐化噪声模块调试思路
1.锐化和噪声联动,画面噪声太多,不一定要降噪,也可能是锐化太强。画面太平坦,有可能是噪声太强或锐化不够。Sharpenss:1.需要小细节,细腻一点,就偏向ud多一些;注意:UD走的多就容易平坦区,低频区拉出细碎的噪声2.需要轮廓和边缘描的粗一些,就偏D一些;注意:D走的多了会出现锯齿明显,
- 去色噪调试指南
1.均值滤波:保边性能差2.中值滤波:保边性能好下面这种边缘的噪声,色噪去不掉的,增大3DNR的MD.gain就能消除掉2.有噪声,就shrpeness开debug后,调试下面这个2个参数,EdgeThByluma左边越大,暗处噪声抹去越多。
- 空白
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我以为我会很难过跟你分开的这些天其实没有太大的不同我还是如期完成了工作按照日程排好假期买了票按时登机开始旅行只是时间有时会出现一些断点就像被刮伤的胶片有种读不出图像的焦虑和指针接触就发出刺痛耳鼓的噪声我们的分开非常平静几乎是悄无声息。很长时间没有人说话于是自然而然地我想这不需要刻意解释对吗正如一棵树的枯萎一朵花的凋落这只是自然规律自然规律也会哭吗我有时会问一些很傻的问题你总不厌其烦地回答以后不会问
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月阳羊
硬件笔试面试硬件基础面试职场和发展嵌入式硬件笔记
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- 批判式微调(CFT):原理、架构与高效推理训练新范式
⚙️一、核心定义与技术原理基本概念CFT是一种替代传统监督微调(SFT)的训练范式,其核心是让模型学习批判错误响应而非简单模仿正确答案。灵感来源于人类学习中的批判性思维——通过分析错误案例深化理解,而非机械复制答案。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!数学形式化给定查询(x)和噪声响应(
- 想进大厂?LLMs 10道面试题提前看,有问有答,图文详解!
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一、微调与优化21、LLM的微调流程是什么?微调(Fine-tuning)LLMs指的是在特定任务或数据上对预训练好的模型进行进一步训练,使其能更好地适应目标场景的过程,其主要流程如下:数据准备:数据收集:根据目标任务收集高质量、有代表性的数据;数据预处理:对原始数据进行清洗,如去除噪声、重复项、不相关内容等。根据模型输入要求对数据进行格式化;数据划分:将数据分为训练集、验证集和测试集,为后续模型
- Day 20:奇异值SVD分解
Review上一节主要学习了几种特征选择的具体方法,包含:方差筛选皮尔逊相关系数筛选lasso筛选树模型重要性SHAP重要性递归特征消除REF其目的是为了从大量的特征中选择有效的的特征,去除冗余甚至是噪声的非必要特征,从而构建出高质量的数据集。Today今天由矩阵的SVD分解讲起,并引申到实际的数据处理应用中。SVDSVD(奇异值分解)是线性代数中的一个矩阵分解技术。对于任意实数矩阵A∈Rm×nA
- C++实战:数据标准化高效实现
DBSCAN基本DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,适用于发现任意形状的簇并识别噪声点。核心参数包括:eps:邻域半径,决定样本的邻域范围。min_samples:核心点所需的最小邻域样本数。Python实现步骤安装依赖库pipinstallnumpymatplotlibscikit-l
- MCU进入低功耗模式前的引脚处理原则和方法 --> 以最小化低功耗电流
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单片机stm32嵌入式硬件mcu驱动开发低功耗引脚处理standby
在MCU进入低功耗模式(如Sleep,Stop,Standby,DeepSleep等)前,精心处理每一个GPIO引脚的状态是最大限度降低功耗电流的关键一步。悬空或配置不当的引脚是导致“漏电”的常见原因。以下是处理引脚以达到最小低功耗电流的原则和方法:核心原则避免浮空输入:浮空(高阻态)的输入引脚对噪声非常敏感。微小的电压波动(如电磁干扰、热噪声)会导致输入逻辑在0和1之间不断翻转,驱动输入缓冲器,
- 非隔离式开关电源的PCB布局全攻略
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5.储能电源设计实战教程人工智能算法机器人嵌入式硬件网络
如何做好非隔离式开关电源的PCB布局1.引言一个良好的布局设计可优化效率,减缓热应力并尽量小走线与元件之间噪声作用。这切都源于设计人员对电中流传导路径以及信号的理解。当一块原型电源板首次加时,最好的情况是它不仅能工作而且还安静、发热低。然这种并不多见。开关电源的一个常见问题是“不稳定”的开关波形。有些时候,抖动处于声段磁性元件会产生出音频噪声。如果问题在印刷电路板的布局上,要找原因可能会很困难此开
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一、过拟合概述1.1什么是过拟合过拟合(Overfitting)是指机器学习模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。这通常意味着模型过于复杂,已经"记住"了训练数据的细节和噪声,而不是学习到数据的普遍规律。1.2过拟合的表现特征训练集上的准确率很高,但验证集/测试集上的准确率明显较低训练误差持续下降,但验证误差在某个点后开始上升模型对训练数据中的小波动/噪声过于敏感1.3
- 图书推荐-话少不墨迹《大模型技术30讲》
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图书推荐语言模型
关于本书:大模型技术30讲减少过拟合的数据方法过拟合是模型过度拟合训练数据噪声的现象,导致测试性能下降增加高质量标注数据是减少过拟合最有效的方法数据增强通过生成现有数据的变体扩展数据集,提高模型泛化能力自监督预训练可有效利用未标注数据进行模型初始化模型相关正则化方法L2正则化和权重衰减通过添加权重惩罚项约束模型复杂度Dropout通过随机禁用神经元防止对特定特征的依赖早停法通过监控验证集性能终止训
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在高速数字电路和精密模拟电路中,等长布线(LengthMatching)是确保信号完整性的关键设计手段。以下是需要设计等长布线的典型场景及技术要点:一、必须设计等长布线的场景差分信号对(DifferentialPairs)典型应用:USB、HDMI、PCIe、LVDS、以太网等高速接口。原因:差分信号的抗干扰性依赖两线间的严格对称,长度差需控制在±5mil(0.127mm)以内,否则会导致共模噪声
- 数据处理和分析之分类算法:XGBoost:机器学习基础理论
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数据处理和分析之分类算法:XGBoost:机器学习基础理论数据预处理与特征工程数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步,旨在去除数据集中的噪声、不一致性和缺失值,确保数据的质量。这包括处理空值、异常值、重复数据和不一致的数据格式。示例:处理缺失值假设我们有一个包含用户年龄、性别和收入的数据集,其中年龄和收入字段存在缺失值。importpandasaspdimportnumpyasnp#创建示例数据集d
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1.研究背景与核心问题散射成像的挑战散射介质(如生物组织、雾、浑浊液体)导致光子路径随机化,传统成像系统仅能捕获噪声斑点(specklepattern),直接成像信噪比趋近于零。经典解决方案(如波前整形、散斑相关法)依赖物理模型迭代优化,需多次测量且鲁棒性差。关键科学问题如何通过单次或极少次光学调制实现对散射介质的穿透成像?核心矛盾:光学调制自由度(10^4级以上)与重建效率的权衡。2.方法论创新
- opencv学习(图像处理)
目录1.图像的截取2.颜色通道的提取3.图像边界填充4.数值计算(OpenCV图像数组的算术运算与OpenCV内置加法函数)5.图像融合(两个图像只有shape值相同才能融合)6.图像阈值(通过设定一个或多个阈值,将图像中的像素值划分为不同的类别(通常是黑白两个类别),从而简化图像信息,突出感兴趣的区域。)7.图像平滑(模糊,主动降低图像清晰度,目的是去除噪声、弱化细节)(1)均值滤波(2)方框滤
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
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从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
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- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
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seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
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Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
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- localStorage、sessionStorage
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sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不