作者:桂. 时间:2018-05-20  12:04:24 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/9063131.html 前言 相比DFT,CZT是完成频谱细化的一种思路,本文主要记录CZT的C代码实现. 一.代码实现 原理主要参考MATLAB接口: 对应C代码实现: Complex.c /*============================= Chirp-Z Transform =============================*/ #i

详细代码: import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException; public class DBUtil(){ private static final String CLASSNAME="oracle.jdbc.driver.OracleDriver&quo

http://blog.csdn.net/xiefu5hh/article/details/51707529 Spark+ECLIPSE+JAVA+MAVEN windows开发环境搭建及入门实例[附详细代码] 标签: SparkECLIPSEJAVAMAVENwindows 2016-06-18 22:35 405人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: spark(5)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]     前言 本文旨在记录初学Spark时,

spring-boot-pay 支付服务:支付宝,微信,银联详细代码案例(除银联支付可以测试以外,支付宝和微信支付测试均需要企业认证,个人无法完成测试),项目启动前请仔细阅读 注意事项  . 友情提示 由于工作原因,项目正在完善中(仅供参考),随时更新日志,有疑问请留言或者加群 演示界面 欢迎关注 支付宝 电脑支付:https://docs.open.alipay.com/270 扫码支付:https://docs.open.alipay.com/194 手机支付:https://docs.op

Qt的简单案例--加法计算器(详细代码注释) 一.项目结构 二.项目代码 widget.h #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H //预编译指令, 为了避免头文件被重复包含: 如果WIDGET_H没有被定义, 那么把WIDGET_H这个词替换为空; 一直到下面#endif结束预编译 #include <QWidget> #include <QPushButton> #include <QLineEdit> #include <QLab

说起AJAX,可能是很多同学在很多地方都看到过,各大招聘网站上对于WEB前端和PHP程序员的技能要求清单中也是必不可少的一项.但是,ajax请求步骤详细代码以及说明却比较少见到 什么是AJAX引擎? AJAX引擎其实是一个JavaScript对象,全写是 window.XMLHttpRequest对象,由于浏览器的版本不同,特别是老版本的IE浏览器,虽然也支持AJAX引擎,但是写法上有区别,在IE低版本中通常用 ActiveXObject对象来创建AJAX引擎. AJAX 来自英文"Asynch

1. 前言 我们之前有介绍过4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现,在那片博文里面把GMM说涉及到的过程,可能会遇到的问题,基本讲了.今天我们升级下,主要一起解析下EM算法中GMM(搞事混合模型)带惩罚项的详细代码实现. 2. 原理 由于我们的极大似然公式加上了惩罚项,所以整个推算的过程在几个地方需要修改下. 在带penality的GMM中,我们假设协方差是一个对角矩阵,这样的话,我们计算高斯密度函数的时候,只需要把样本各个维度与对应的\(\mu_k\)和\(\sigma_k\)计算一维

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 EM的前3篇博文分别从数学基础.EM通用算法原理.EM的高斯混合模型的角度介绍了EM算法.按照惯例,本文要对EM算法进行更进一步的探究.就是动手去实践她. 2. GMM实现 我的实现逻辑基本按照GMM算法流程中的方式实现.需要全部可运行代码,请移步我的github. 输入:观测数据\(x_1,x_2,x

基本算法思想Java实现的详细代码 算法是一个程序的灵魂,一个好的算法往往可以化繁为简,高效的求解问题.在程序设计中算法是独立于语言的,无论使用哪一种语言都可以使用这些算法,本文笔者将以Java语言为例介绍一些常用的算法思想. 分类 穷举算法思想 递推算法思想 递归算法思想 分治算法思想 概率算法思想  穷举算法思想 穷举算法的基本思想 从所有可能情况中搜索正确答案 1. 对于一种可能情况,计算其结果. 2. 判断结果是否满足,如不能满足者执行第一步来搜索下一个可能的情况:如满足则表示选找到一个

ThinkPHP处理海量数据分表机制详细代码及说明   应用ThinkPHP内置的分表算法处理百万级用户数据. 数据表: house_member_0 house_member_1 house_member_2 house_member_3 模型中 class MemberModel extends AdvModel { protected $partition = array('field'='username','type'='id','num'='4'); public f     应用T

以太网驱动流程浅析(二)-ifconfig的详细代码流程 Author:张昺华 Email:920052390@qq.com Time:2019年3月23日星期六 此文也在我的个人公众号以及<Linux内核之旅>上有发表:以太网驱动流程浅析(二)-ifconfig的详细代码流程 很喜欢一群人在研究技术,一起做有意思的东西,一起分享技术带给我们的快乐,也希望中国有更多的人热爱技术,喜欢一起研究.分享技术,然后可以一起用我们的技术来做一些好玩的东西,可以为这个社会创造一些东西来改善人们的生活. 如

loam详细代码解析与公式推导(基础理论知识) 一.基础坐标变换 loam中欧拉角解算都采用R P Y 的解算方式,即先左乘R, 再左乘P, 最后左乘Y,用矩阵表示为: R = Ry * Rp * Rr.用个很简单的示例表示,在坐标系Oxyz中经过旋转后得到坐标系O'xyz,可以把坐标系Oxyz当成全局坐标系{world_link},坐标系O'xyz当成局部坐标系{local_link}:有局部坐标系上的点Pl,在全局坐标系下的位置Pw是: Pw = R * Pl = (Ry * Rp * Rr

当有多个线程的时候,经常需要去同步这些线程以访问同一个数据或资源. 例如,假设有一个程序,其中一个线程用于把文件读到内存,而另一个线程用于统计文件的字符数.当然,在整个文件调入内存之前,统计它的计数是没有意义的.但是,由于每个操作都有自己的线程,操作系统会把两个线程当做是互不相干的任务分别执行,这样就可能在没有把整个文件装入内存时统计字数.为解决此问题,你必须使两个线程同步工作 存在一些线程同步地址的问题,Win 32 提供了许多线程同步的方式.这里将会讲到:临界区.互斥.信号量和事件 为了检验

今天我们要讲三个类,这三个类应该算比較简单的 HelpLayer类 NumberLayer类 GetLocalScore类 HelpLayer类,主要放了两个图形精灵上去,一个是游戏的名字,一个是提示游戏怎么玩的,就一张图: NumberLayer类,涉及到自己定义字体的制作,我们提取出来的资源里,有非常多数字图片: 如今我们要把它们做成这样子的: 这个跟游戏图片资源差点儿相同,做成这样就能够直接拿来用,省了非常多事情,那怎么做了,这里我们要用到一个叫软件,详细用法和过程,我这里就不介绍了,大家

本文章转自http://www.myexception.cn/program/1912019.html TCP网络编程中connect().listen()和accept()三者之间的关系 基于 TCP 的网络编程开发分为服务器端和客户端两部分,常见的核心步骤和流程如下: connect()函数 对于客户端的 connect() 函数,该函数的功能为客户端主动连接服务器,建立连接是通过三次握手,而这个连接的过程是由内核完成,不是这个函数完成的,这个函数的作用仅仅是通知 Linux 内核,让 Li

TGraphicControl = class(TControl) private FCanvas: TCanvas; procedure WMPaint(var Message: TWMPaint); message WM_PAINT; protected procedure Paint; virtual; property Canvas: TCanvas read FCanvas; // 到这步才有 public constructor Create(AOwner: TComponent);

今天,我们详细的讲一下EM算法. 前提准备 Jupyter notebook 或 Pycharm 火狐浏览器或谷歌浏览器 win7或win10电脑一台 网盘提取csv数据 需求分析 实现高斯混合模型的 EM 算法(GMM_EM) 高斯混合模型是多个高斯模型的线性叠加而成的,高斯混合模型的概率分布表示如下: 其中,k表示模型的个数,αkα_kαk​ 是第 k 个模型的系数,表示出现该模型的概率,ϕ(x;μk,Σk) 是第 k 个高斯模型的概率分布. E步:样本 xix_ixi​来自于第 k 个模型

大家使用LNMP架构,一般可以理解为Linux Shell为CentOS/RadHat/Fedora/Debian/Ubuntu/等平台安装LNMP(Nginx/MySQL /PHP),LNMPA(Nginx/MySQL/PHP/Apache),LAMP(Apache/MySQL/PHP)等类似的开发或生产环境.本文 较为详细的描述了基于LTMP架构的部署过程. AD: 一.前言 现在很多朋友都了解或者已经在使用LNMP架构,一般可以理解为Linux Shell为CentOS/RadHat/Fe

转自:http://www.cnblogs.com/haimeng2010/p/3582403.html 目录: 1.platform_device注册过程 2.platform_driver注册过程 从 Linux 2.6 起引入了一套新的驱动管理和注册机制 :Platform_device 和 Platform_driver . Linux 中大部分的设备驱动,都可以使用这套机制 ,  设备用 Platform_device 表示,驱动用 Platform_driver 进行注册. Linu

首先点击头像弹出popwindow,点击相册,相机,调用手机自带的裁剪功能,然后异步任务类访问服务器,上传头像,保存到数据库中, 下面写出popwindow的代码 //设置popwindow public PopupWindow getPopWindow(View view){ PopupWindow popupWindow=new PopupWindow(view, LinearLayout.LayoutParams.MATCH_PARENT, LinearLayout.LayoutParam

代码有点多,发个图先: 如果懒得往下看的,可以直接下载源码吧(0分的),最近一直有人要,由于时间太久了,懒得找出来整理,今天又看到有人要,正好没事就整理了一下 http://download.csdn.net/detail/onlyonecoder/6574379 布局文件: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas