- 详解图像中的高频分量与低频分量
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
- 【OpenCV-Python】——图像处理基础&读写及显示图像&读写及播放视频&灰度图/彩色图/图像通道操作、运算
柯宝最帅
OpenCV学习pythonopencv图像处理
目录前言:1、读并显示图像、写图像2、读并播放视频、写视频3、操作灰度图和彩色图、图像通道操作、运算总结:前言:在Python中,OpenCV使用NumPy数组存储图像,Numpy是使用Python进行数组计算的软件包,提供强大的N维数组对象,支持复杂的广播功能(数组运算),集成了C/C++和Fortran代码工具,支持线性代数、傅里叶变换和随机数等特性,还可作为通用数据的高效多维容器,如在Ope
- 【C# + HALCON 机器视觉】机器视觉在变速箱齿轮齿形精度检测中的实战应用
AI_DL_CODE
机器视觉:C#+HALCONc#halcon机器视觉计算机视觉变速箱齿轮检测齿形精度检测傅里叶变换
摘要:本文聚焦C#与HALCON在变速箱齿轮齿形精度检测的实战应用,阐述基于傅里叶变换分析齿形轮廓、深度学习分类器判断硬度标记完整性的HALCON技术,以及C#集成多相机同步采集系统实现齿轮360°全检的开发过程。详细展示从环境搭建、硬件配置、图像采集处理,到齿形分析、标记检测、系统集成的实操流程,并提供完整代码。实际案例表明,该系统使检测周期缩短至3秒/件,精度达±5μm。同时分析高精度算法、系
- matlab dft变换_傅里叶变换篇(一)——从时域到频域
腿毛拆床垫
matlabdft变换
这次直接进入正题哈!啥是傅里叶变换?傅里叶变换可以将时域信号转变成频域,通过分析频谱了解信号的组成。网上有大量介绍傅里叶变换的好文章,感兴趣的小伙伴可以自行查阅!什么是时域和频域呢?简单的理解是:时域的横轴为时间,反映信号随时间的变化,频域的横轴为频率,反映信号组成的不同频率分量。现实生活中因为时间和采样的原因,得到的信号大多是有限长度序列的离散时间序列的傅里叶变换(DFT)。傅里叶变换的计算机实
- 傅里叶变换:从时域到频域的信号处理方法
太极拳法
信号处理
傅里叶变换是一种重要的信号处理方法,它可以将一个信号从时域转换到频域。通过傅里叶变换,我们可以分析信号的频谱特性,识别信号中的频率成分,并进行滤波、降噪、频域操作等处理。本文将介绍傅里叶变换的原理和应用,并提供相应的源代码示例。傅里叶变换的原理傅里叶变换基于傅里叶级数的思想,它将一个周期信号分解为一系列正弦和余弦函数的叠加。对于非周期信号,我们可以将其看作是一个无穷长的周期信号,然后进行傅里叶变换
- 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
- 波的时频分析方法——短时傅里叶变换(STFT)变换详解
DuHz
傅立叶分析数学建模信号处理信息与通信算法人工智能概率论
短时傅里叶变换:理论基础、数学原理与信号分析应用1.引言时频分析是现代信号处理的核心技术之一,旨在同时描述信号在时间和频率域的局部特性。传统的傅里叶变换虽然能够完美描述信号的频域特征,但其全局性质使其无法处理非平稳信号的时变特性。短时傅里叶变换通过引入窗函数的概念,在保持傅里叶变换优良性质的同时,实现了时频域的局部化分析,为非平稳信号处理提供了重要的理论工具。STFT自1946年由Gabor提出以
- 【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
- 数字信号处理(DSP)全方位学习指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:数字信号处理(DSP)是信息技术的关键部分,涉及多种数字信号的分析与处理技术,广泛应用于多个技术领域。本指南深入探索DSP的集成开发环境(IDE),基础概念,以及专业词汇,旨在帮助读者系统掌握DSP原理和实践技能。内容涵盖DSP集成开发环境CCS的使用、基础知识如傅里叶变换与滤波器设计,以及专业术语的学习。此外,还介绍了DSP在音频、图像处理和通信系统中的实际
- 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
- 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、
- 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
- 公钥密码体系崩溃风险:Shor算法可在多项式时间内破解RSA、ECC等基于大整数分解和离散对数问题的公钥算法。4099量子位的量子计算机运行Shor算法可在10秒内破解RSA2048
百态老人
算法量子计算
基于我搜索到的资料,以下从四个维度全面分析公钥密码体系的量子威胁现状及应对策略:一、Shor算法对公钥密码体系的威胁机制算法原理与攻击效率Shor算法通过量子傅里叶变换(QFT)高效求解整数分解和离散对数问题:核心步骤包括随机数生成、模指数周期检测(f(x)=axmod Nf(x)=a^x\modNf(x)=axmodN)和量子并行计算,复杂度仅O(log3N)O(\log^3N)O(log3
- [信号与系统]IIR滤波器与FIR滤波器的表达、性质以及一些分析
庭师_Official
信号与系统信号与系统信号处理
前言阅读本文需要阅读一些前置知识[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。[信号与系统]有关滤波器的一些知识背景[信号与系统]关于LTI系统的转换方程、拉普拉斯变换和z变换[信号与系统]关于双线性变换IIR滤波器的数学表达式IIR(InfiniteImpulseResponse)滤波器的输出信号y[n]y[n]y[n]可以用输入信号x[n]x[n]x[n]和滤波器系数表示
- python scipy简介
凤枭香
Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster:包含聚类算法co
- Python之scipy(算法/数学工具)用法
薛毅轩
python
scipy是一个开源的Python算法库和数学工具包,它基于NumPy,提供了许多用于数学、科学和工程的算法。scipy包含了统计、优化、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解等模块。以下是一些scipy库的基本用法示例:1.特殊函数scipy.special模块提供了许多数学上的特殊函数。fromscipyimportspecial#计算阶乘和组合数factor
- DSP芯片详解
一、DSP芯片的基本概念与核心特性定义与定位DSP(DigitalSignalProcessor)芯片是一种专为高速数字信号处理设计的微处理器,通过数学算法实时处理音频、视频、通信等领域的数字信号。其核心使命是优化复杂运算效率(如滤波、傅里叶变换),相比通用CPU,在特定任务中性能提升可达10倍以上。关键特性并行处理能力:单周期内完成乘法与加法(MAC操作),支持流水线执行。哈佛架构:程序与数据存
- J2GEZI.zip声全息成像算法:傅里叶变换与逆变换的实践
good2know
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:声全息成像是一项利用声波特性进行三维空间重建的技术,与光学全息不同,它不依赖光,而是基于声波的干涉和衍射现象。本文档重点探讨了"J2GEZI.zip"中包含的声全息成像算法,特别强调了傅里叶变换和逆傅里叶变换在声场重建中的应用。傅里叶变换将声波信号从时域转换到频域,揭示其频率成分,而逆傅里叶变换则将频域信息转换回空间域,重建声场。该技术在声学检测、无损评估等领
- 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
- 【DSP笔记 · 第3章】数字世界的“棱镜”:离散傅里叶变换(DFT)完全解析
FF-Studio
DSP数字信号处理·笔记笔记自动化信号处理音频音视频fpga开发dsp开发
数字世界的“棱镜”:离散傅里叶变换(DFT)完全解析在上一章,我们探索了Z变换和离散时间傅里叶变换(DTFT)。我们知道,DTFT是一个无比强大的理论工具,它能将一个时域离散序列的“基因图谱”——也就是它的频谱——完整地揭示出来。理论上,只要我们知道了信号的DTFT,就知道了它包含的所有频率成分。但这里有一个巨大的“但是”。DTFT是理论上的完美,却在实践中遇到了一个无法逾越的鸿沟:DTFT的定义
- 信号处理方法
信号处理核心思想:信号与系统模型:理解信号特性(连续/离散、确定性/随机性、能量/功率)和系统特性(线性、时不变、因果、稳定)是选择合适处理方法的基础。域转换:许多强大的方法依赖于将信号从一个表示域(通常是时域)转换到另一个域(如频域、时频域、小波域),因为在新的域中,信号的某些特性或操作会变得更简单或更清晰。一基础变换与频域分析理解信号组成和进行滤波、谱分析的核心1.1傅里叶变换(Fourier
- 机器学习中的Python常用库(Numpy, Pandas, PIL, Matplotlib)
m0_74811578
机器学习pythonnumpy
1.Numpynumpy(NumericalPython的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。其部分功能如下:ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的
- 嵌入式AI深度学习困局:当蛮力遇上巧劲,谁在拖后腿?
宋一平工作室
人工智能深度学习嵌入式硬件stm32
嵌入式AI深度学习困局:当蛮力遇上巧劲,谁在拖后腿?想象一下:你想在沙滩上找一枚硬币,深度学习就像雇了100个人手拉手地毯式搜索,而傅里叶变换就像先拿出金属探测器定位——前者累到吐血,后者轻松搞定。这就是嵌入式AI领域正在上演的"效率大战":当深度学习遇上资源受限的硬件环境,这场看似先进的技术革命,却频频卡在"性价比"的门槛上。一、深度学习的"土豪式"操作:买椟还珠的尴尬在嵌入式系统这个"寸土寸金
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod