对于测试数字成像设备非常重要的参数是分辨率.但有不同的方式来表达数码相机的分辨率,有时令人困惑.下面介绍的是是最常见的单位. 百万像素 “这台相机有1000万像素的分辨率”是我们经常在广告上看到的数据,但是从技术上看,这是错误的.一个1000万像素的相机有一千万像素,可以采集镜头投射到传感器上的图像.但这并不意味着,每个像素真的拥有关于图像内容的有用信息.所以像素的数量与分辨率有些相关,但是没有定义它.一个好的1000万像素摄像机与12或14万像素摄像机相比,具有相同的分辨率并不罕见. LP /

好多市场上买的杜邦线质量一般,今天选了一种别的线 线色:红 黑   黄 绿 白 棕 蓝 线规:正标UL1007-24AWG 产品说明:          * UL1007电子连接线   * 线号:24AWG   * 线数/线径:11/0.16 * 外径:1.43±0.10mm (11股镀锡铜丝/线径0.16mm/外径1.43mm) * 包装数量:610米/卷 * 额定温度:80℃  额定电压:300V * 标准:UL认证         * 导体使用单条或绞线 32 - 16AWG裸铜或镀锡铜

We write the integers of A and B (in the order they are given) on two separate horizontal lines. Now, we may draw a straight line connecting two numbers A[i] and B[j] as long as A[i] == B[j], and the line we draw does not intersect any other connecti

若干个顶点以及某些顶点和顶点之间的连线,就构成了一个"图".如果对某个图进行变换,使得原来任意两个有连线的顶点之间都不再有连线,原来任意两个没有连线的顶点之间现在都有连线了,那么所得到的图就是原来那个图的"补图".如果一个图和它的补图具有本质上完全相同的结构(这意味着,把其中一个图的顶点以适当的方式与另一个图的顶点建立一一对应的关系,那么对于谁和谁之间有连线.谁和谁之间没有连线这样的问题,两个图的情况是完全一样的),我们就说这个图和它自己是互补的.下图显示了一个顶点

自绘控件的内容都是自己绘制出来的 大致流程如下: 1.定义一个类继承view 使用TypedArray初始化属性集合 在view的构造方法中 有一个AttributeSet的参数 很明显是用来保存控件属性信息的 我们也的确可以通过循环然后用键值对的方式获取信息 而TypedArray是用来简化我们的工作的 重写onMeasure 测量控件大小 重写onDraw 绘制控件 2.根据需求在attrs文件中自定义属性 declare-styleable 声明自定义属性 可以自定义一个新属性 也可以引用

一.概述 disruptor对于处理并发任务很擅长,曾有人测过,一个线程里1s内可以处理六百万个订单,性能相当感人. 这个框架的结构大概是:数据生产端 --> 缓存 --> 消费端 缓存中的数据是主动发给消费端的,而不是像一般的生产者消费者模式那样,消费端去缓存中取数据. 可以将disruptor理解为,基于事件驱动的高效队列.轻量级的JMS disruptor学习网站:http://ifeve.com/disruptor-getting-started 二.开发流程 1.建Event类(数据

bool stop; private void button3_Click(object sender, EventArgs e) { if(button3.Text=="线程池") { stop = false; button3.Text = "停止操作"; ThreadPool.SetMaxThreads(Convert.ToInt32(numericUpDown1.Value), Convert.ToInt32(numericUpDown1.Value));

分配问题与Hungarian算法 分配问题 指派问题 匈牙利算法 匈牙利方法是一种能够在多项式时间内解决分配问题(assignment problem)的组合优化算法.它由Harold Kuhn 与1955年发展并提出,由于该算法很大程度上依赖于先前两位匈牙利数学家:Denes Konig 和 Jeno Egervary,所以被命名为"匈牙利方法". 1957年James Munkres重新审视了这个方法,证明发现该方法是严格polynomial的,所以之后该方法也被称为Kuhn-Mu

-----因为Excel可以打开HTML文件,因此可以利用页面的Form表单把页面中的table内容提交给Servlet,然后后台把提交上来的table内容转换成文件流的形式,并以下载的形式转给客户端,由此完成导出Excel功能. 效果: <!--[endif]--> Java代码 package com.mr; import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; import javax.servlet.ServletExcepti

串口通信:UART.SPI.I2C区别[引用]   1.UART就是两线,一根发送一根接收,可以全双工通信,线数也比较少.数据是异步传输的,对双方的时序要求比较严格,通信速度也不是很快.在多机通信上面用的最多. 2.SPI接口和上面UART相比,多了一条同步时钟线,上面UART的缺点也就是它的优点了,对通信双方的时序要求不严格不同设备之间可以很容易结合,而且通信速度非常快.一般用在产品内部元件之间的高速数据通信上面,如大容量存储器等. 3.I2C接口也是两线接口,它是两根线之间通过复杂的逻辑关系

2ed,  by Timothy Sauer DEFINITION 1.3A solution is correct within p decimal places if the error is less than 0.5 × 10$^{−p}$ .-P29Bisection Method的优点是计算次数(step)是确定的(interval<精度).后面介绍的算法的interval是不确定的, 所以什么时候结束计算呢?不知道.所以定义“stopping criteria’’来决定什么时候结束

已经不记得最早接触到 Disruptor 是什么时候了,只记得发现它的时候它是以具有闪电般的速度被介绍的.于是在脑子里, Disruptor 和"闪电"一词关联了起来,然而却一直没有时间去探究一下. 最近正在进行一项对性能有很高要求的产品项目的研究,自然想起了闪电般的 Disruptor ,这必有它的用武之地,于是进行了一番探查,将成果和体会记录在案. 一.什么是 Disruptor  从功能上来看,Disruptor 是实现了"队列"的功能,而且是一个有界队列.那

前端:利用ExtJs的autoEl功能加载图片. var imgCheckValid = new Ext.create('Ext.Component',{ width: 70, //图片宽度 height: 45, //图片高度 margin:'5', id:"imd_imgCheckValid", autoEl: { tag: 'img', //指定为img标签 src: 'Code/genCodeImg.do?' //指定url路径 }, listeners: { render:

package lizikj.bigwheel.pcsystem.util;import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.util.Date; import java.u

关于正交解码,我先解释何为正交解码,,,,其实名字挺高大上的,,,,还是先说编码器吧 看一下我用过的一种编码器 编码器的 线 数 ,是说编码器转一圈输出多少个脉冲,,,如果一个编码器是500线,,,说明这个编码器转一圈对应的信号线会输出500个脉冲,,,,为什么说是对应的,,,对于上面的编码器而言是这样的,,,,但是有的编码器里面有好多线,,,有的信号线是转一圈就输出对应多少线的脉冲,,,有的信号线是转一圈就输出一个脉冲,,,,这就要看编码器的资料了...... 看我上面用过的这个编码器,,使用

dB.dBm都是功率增益的单位,不同之处如下: dB是一个表征相对值的值,纯粹的比值,只表示两个量的相对大小关系,没有单位,当考虑甲的功率相比于乙功率大或小多少个dB时,按下面的计算公式:10log(甲功率/乙功率),如果采用两者的电压比计算,要用20log(甲电压/乙电压).[例] 甲功率比乙功率大一倍,那么10lg(甲功率/乙功率)=10lg2=3dB.也就是说,甲的功率比乙的功率大3 dB.反之,如果甲的功率是乙的功率的一半,则甲的功率比乙的功率小3 dB. dBm是一个表示功率绝对值的值

Travel Time Limit:1000MS     Memory Limit:131072KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u /*题意 给出n[节点数],m[连线数],q[查询次数]; 输入m组数据 u[起点],v[终点],cost[权值]; (u,v)和 (v,u)表示两种不同的连线 输入q组查询数据: 要求 输出在m组数据中所有cost<q的所有节点连线的连线方式个数. 注意:每个拥有n个节点的联通块有 n*(n-1)个联通分量 (连线数):

1.下载生成条形码所需要的jar包barcode4j.jar: 2.java生成条形码代码 import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.File;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.io.OutputStream; import javax.imageio.ImageIO; import org.krysalis.barcode4j.

手机的尺寸: 屏幕对角线的长度,单位为英寸(2.54cm) 手机的分辨率: 屏幕能显示的像素的数量, 一般用在长方向上数量*宽方向上数量来表达 手机的像素密度: pixels per inch,也称PPi,即每英寸屏幕能显示的像素数,像素密度越大,显示画面细节就越丰富. 计算:像素密度={1+√[(长度像素数-1)^2+(宽度像素数-1)^2]}/屏幕尺寸 DPI: Dots Per Inch(每英寸所打印的点数或线数)的缩写,用来表示打印机打印分辨率, 但有时也会用dpi来代指ppi 手机的密

package com.zly.xsp.image; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.util.Random; impor