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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
- 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
- 人脸识别接口&sdk,两张人脸相似度比对
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张海森_168820
音视频
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- AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能
AI智能探索者
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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、
- 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
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影像技术全景图谱:架构调优与实战数码相机影像Camera
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
- 海思Hi3519DV500方案1200万无人机吊舱套板
weixin_Todd_Wong2010
嵌入式硬件AI前端边缘计算图像处理
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
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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
云博士的AI课堂
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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
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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
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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
- Diff-Retinex: Rethinking Low-light Image Enhancement with A Generative Diffusion Model 论文阅读
钟屿
论文阅读人工智能深度学习学习图像处理计算机视觉
Diff-Retinex:用生成式扩散模型重新思考低光照图像增强摘要本文中,我们重新思考了低光照图像增强任务,并提出了一种物理可解释的生成式扩散模型,称为Diff-Retinex。我们的目标是整合物理模型和生成网络的优点。此外,我们希望通过生成网络补充甚至推断低光照图像中缺失的信息。因此,Diff-Retinex将低光照图像增强问题表述为Retinex分解和条件图像生成。在Retinex分解中,我
- 《Learning to See in the Dark》论文超详细解读(翻译+精读)
小西柚code
论文阅读深度学习计算机视觉人工智能
前言最近读到《LearningtoSeeintheDark》这篇论文,觉得很有意思,所以在这里记录一下。目录前言ABSTRACT—摘要翻译精读一、INTRODUCTION—简介翻译精读二、RELATEDWORKS—相关工作2.1Imagedenoising—图像降噪翻译精读2.2Low-lightimageenhancement—低光图像增强翻译精读2.3Noisyimagedatasets—带噪
- CVPR 2024 图像处理方向总汇(图像去噪、图像增强、图像分割和图像恢复等)
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图形图像处理深度学习计算机视觉图像分割图像增强CVPR2024人工智能
1、ImageProgress(图像处理)去鬼影GeneratingContentforHDRDeghostingfromFrequencyView去阴影HomoFormer:HomogenizedTransformerforImageShadowRemoval去模糊UnsupervisedBlindImageDeblurringBasedonSelf-EnhancementLatencyCorr
- C#版Halcon:HalconDotNet最详细最全面教程(万字详细总结)
0仰望星空007
C#计算机视觉HalconHalconDotNet
文章目录第一部分:Halcon基础1.Halcon简介Halcon的安装和配置2.Halcon界面和工具图像显示窗口的使用3.图像处理基础图像的表示和存储图像的基本操作4.图像预处理图像增强技术图像去噪方法图像二值化第二部分:Halcon进阶5.形态学操作腐蚀和膨胀开运算和闭运算形态学梯度6.特征提取边缘检测角点检测区域特征第三部分:Halcon高级应用7.模板匹配基于形状的模板匹配基于灰度的模板
- Matlab | matlab中的图像处理详解
北斗猿
程序语言设计(C语言C++MatlabPython等)matlab算法图像处理
MATLAB图像处理详解这里写目录标题图像处理MATLAB图像处理详解一、图像基础操作1.图像读写与显示2.图像信息获取3.图像类型转换二、图像增强技术1.对比度调整2.去噪处理3.锐化处理三、图像变换1.几何变换2.频域变换四、图像分割1.阈值分割2.边缘检测3.区域分割五、形态学操作1.基本操作2.高级形态学六、特征提取与分析1.区域属性2.纹理特征七、彩色图像处理1.色彩空间转换2.彩色分割
- 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
- 使用 Simulink + MATLAB Function Block + Computer Vision Toolbox 实现一个基于多帧图像融合的低光图像增强系统仿真模型
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目录图像增强与复原(ImageEnhancement&Restoration)场景实例:多帧图像融合技术用于低光环境下的图像增强一、目标与应用场景✅目标:✅应用场景:二、所需工具和环境三、核心技术原理多帧图像融合流程:四、Simulink实现步骤详解✅步骤1:准备图像数据✅步骤2:创建Simulink模型✅步骤3:添加多帧图像输入模块添加模块:函数代码(getFrames.m):✅步骤4:设计图像
- 水下图像增强(UIE)当前SOTA方法代码分享
石头192
人工智能python水下图像增强图像增强
所有方法均提供源代码和在三个公开数据集(RUIE,LSUI,UIEB)上的复现实验结果,私信可以获得任意水下数据集实验结果。1.U-shape_Transformer_for_Underwater_Image_Enhancement-main2.FUnIE-GAN-master3.Ucolor_final_model_corrected4.UDnet-main5.Water_Net-code_py
- HALCON学习笔记(四)——图像增强
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HALCON学习笔记计算机视觉
图像增强:有目的的强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同特征之间的差别,抑制不感兴趣特征,改善图像质量,丰富信息量,满足分析需要。1.图像增强的概念和分类图像增强技术基本分为两类:空间域法:包含图像像素的空间,在空间域中,直接对图像进行各种线性或非线性运算,对图像的像素灰度做增强处。分为点运算(作用于像素领域的处理方法,包括灰度变换,直方图修正,
- 计算机视觉与深度学习 | 低照度图像增强算法综述(开源链接,原理,公式,代码)
单北斗SLAMer
低照度图像增强低照度图像处理计算机视觉算法
低照度图像增强算法综述1算法分类与原理1.1传统方法1.2深度学习方法2核心算法详解2.1多尺度Retinex(MSRCR)实现2.2SCI自校准光照学习2.3自适应伽马校正2.4WaveletMamba架构3开源资源与实现3.1主流算法开源库3.2关键代码实现4评估与实验对比4.1客观评价指标4.2算法性能对比5未来研究方向全面综述低照度图像增强算法,包括开源链接、原理、公式和代码实现。主要内容
- erdas图像增强步骤_基于erdas的图像增强处理
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erdas图像增强步骤
《基于erdas的图像增强处理》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于erdas的图像增强处理(9页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、图像增强处理l实习目的:掌握常用的图像增强处理的方法l内容:空间、辐射、光谱增强处理的主要方法空间增强:包括卷积增强处理、纹理分析辐射增强:LUT拉伸处理、直方图均衡化处理光谱增强:主成份变换、缨穗变换、色彩变换图像增强处理包括空间、辐射、光谱增强处理,本练习做几
- 图像处理 | 基于matla的多尺度Retinex(MSR)和自适应直方图均衡化(CLAHE)算法联合的低照度图像增强(附代码)
单北斗SLAMer
图像处理算法人工智能低照度图像增强
低照度图像增强1、算法原理2、代码实现3、关键步骤说明4、效果5、扩展建议6、原图7、结果1、算法原理2、代码实现functionenhanced_img=MSR_CLAHE_Enhancement(img_path)%读取图像img=imread(img_path
- nnUNet V2代码——图像增强(三)
w1ndfly
阅读nnUNetV2代码图像增强计算机视觉nnunet机器学习深度学习人工智能图像增强
本文阅读的nnU-NetV2图像增强有亮度调整、对比度调整、低分辨率调整各个类内的各个函数的调用关系见前文nnUNetV2代码——图像增强(一)的BasicTransform类安装batchgeneratorsv2,nnU-NetV2关于图像增强的代码都在这个库中,点击链接,将其clone到本地后,在命令行进入文件夹内,pipinstall-e.即可(注意-e后有个点)。本文目录一Multipli
- nnUNet V2代码——图像增强(一)
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图像增强阅读nnUNetV2代码计算机视觉机器学习深度学习人工智能nnunetnnU-NetV2nnUNet
本文目录nnUNetV2使用的图像增强方法各个图像增强代码1.BasicTransform2.SpatialTransform__init__函数get_parameters函数_apply_to_image函数_apply_to_segmentation函数其余函数nnUNetV2使用的图像增强方法nnUNetV2会依照概率依次对图像应用以下图像增强方法:代码-类名对应图像增强方法Spatial
- 【OpenCV】cv::exp函数详解
浩瀚之水_csdn
#OpenCV学习opencv人工智能计算机视觉
cv::exp是OpenCV中用于对矩阵中的每个元素进行自然指数运算(即ex)的函数,常用于图像增强、概率计算或机器学习中的激活函数(如Softmax)。以下是详细解析:函数原型voidcv::exp(InputArraysrc,OutputArraydst);参数说明:src:输入矩阵(CV_32F或CV_64F类型)。dst:输出矩阵,大小和通道数与src相同,数据类型自动匹配为CV_32F或
- 独家首发!低照度环境下YOLOv8的增强方案——从理论到TensorRT部署
向哆哆
YOLO架构yolov8
文章目录引言一、低照度图像增强技术现状1.1传统低照度增强方法局限性1.2深度学习-based方法进展二、Retinexformer网络原理2.1Retinex理论回顾2.2Retinexformer创新架构2.2.1光照感知Transformer2.2.2多尺度Retinex分解2.2.3自适应特征融合三、YOLOv8-Retinexformer实现3.1网络架构修改3.2联合训练策略四、实验与
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本次万众瞩目的APMCM亚太地区大学生数学建模赛题已正式出炉,无论是赛题难度还是认可度,该比赛都是数模届的独一档,含金量极高,可以用于综测加分、保研、简历添彩等各方面。考虑到大家解题实属不易,为了帮助大家取得好成绩,在APMCM亚太建模中夺得国奖,下面学长就赛题给出个人浅析,供大家参考!从赛题难度来看,个人认为赛题难度从难到易依次为:D题>A题>B题>C题首先是A题:复杂场景下水下图像增强技术的研
- 图像增强利器:一站式Matlab代码解决方案
岑童嵘
图像增强利器:一站式Matlab代码解决方案增强.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/206fb在数字图像处理的世界里,高质量的图像增强技术是通往视觉清晰度的关键之门。今天,我们要向您隆重推荐一个精心打造的开源宝藏——《图像增强Matlab代码合集》,这是一份专为加速研究和学习曲线而生的资源,旨在让每一位图像处理爱好者和专业人员都能轻松掌
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说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
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- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
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12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
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- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
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对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
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ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
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取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
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基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
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}
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- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
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oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
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dinguangx
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前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
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abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
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competition 比赛;竞争
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O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
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- JPA之JPQL(三)
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- Remove Duplicates from Sorted Array II
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remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
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- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
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rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要