无限叠加的fragment

Android Fragment 多层叠加时点击穿透解决方案

一.问题现象多层fragment叠加时,点击上层fragment会使下层fragment的控件对应点击事件响应,这种现象就是点击穿透. 对于这种情况,我们一般都是对baseFragment进行view的点击事件设置,以达到拦截所有页面上的空白处点击事件,以防止穿透到下层fragment. 二.解决方案 /** * 防止点击穿透 * @param view * @param savedInstanceState */ @Override public void onViewCreated(Vie

Javascript自执行匿名函数(function() { })()的原理分析

匿名函数指没有指定函数名或指针的函数,自执行匿名函数只是其中一种,下文中称这种函数为:自执行函数下面是一个最常见的自执行函数: // 传统匿名函数 (function() { alert('hello'); })(); 这段代码的执行效果就是在页面再载入时弹出:"hello" 是什么促使它自动执行的?,来看下面的代码 // 在传统写法上去掉小括号,并在前面加上运算符 ~,!,+,- ~function(){ alert('hello'); }(); !function(){ aler

FFT的物理意义

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

为什么要进行傅立叶变换？傅立叶变换究竟有何意义？如何用Matlab实现快速傅立叶变换

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

Javascript自执行匿名函数(function() { })()的原理浅析

匿名函数就是没有函数名的函数.这篇文章主要介绍了Javascript自执行匿名函数(function() { })()的原理浅析的相关资料,需要的朋友可以参考下函数是JavaScript中最灵活的一种对象,这里只是讲解其匿名函数的用途.匿名函数指没有指定函数名或指针的函数,自执行匿名函数只是其中一种,下文中称这种函数为:自执行函数下面是一个最常见的自执行函数: // 传统匿名函数 (function() { alert('hello'); })(); 这段代码的执行效果就是在页面再载入时

javascript动画效果之透明度

在css中的filter对应老版本的ie浏览器,opacity对应的是其他浏览器 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <style type="text/css"> * { margin: 0; padding: 0; font-size: 12px; } div {

VHD进阶：差分VHD备份系统

VHD进阶:差分VHD备份系统一.创建虚拟磁盘方法1:图形界面创建 1.打开磁盘管理器(运行diskmgmt.msc),在“磁盘管理”上点击右键,“创建VHD”,类型选择VHD,动态扩展或者固定大小随意,两种类型性能一样.比如,我们在D盘建立一个大小20G的名为WIN8.VHD的虚拟磁盘镜像.加载刚才创建的VHD,初始化磁盘并分区,设定盘符为F:(如果要安装系统,别忘了激活,如果在UEFI下启动,一定要初始化为GPT磁盘). 方法2:命令行创建(不推荐) 管理员打开CMD,输入下列指令(仅供

脚本语言丨Batch入门教程第四章：调用与传参

今天是Batch入门教程的最后一章内容:调用与传参.相信通过前面的学习,大家已经掌握了Windows Batch有关的基础知识和编程方法,以及利用Windows Batch建立初级的编程思维方式.今后我们还会学习到更多的脚本语言,从而更加顺利投入到以后的开发和探究中. 前期回顾 ◀Batch入门教程丨部署与Hello World(上) ◀Batch入门教程丨部署与Hello World(下) ◀Batch入门教程丨进阶!认识变量相关概念 ◀Batch入门教程丨第三章:逻辑判断调用与传参虽

最短路（Floyd）-hdu1317

题目链接:https://vjudge.net/problem/HDU-1317 题目描述: 题意:玩家起始有100个能量点,刚开始在起始房间中,每个房间外有一条单向的路径通往其他房间(一个房间可能通往多个房间),具体通往哪些房间可以查看房间门口的房间列表.每次玩家进入一个房间,他的能量值会更新成当前自身能量值+房间能量值(重点是房间的能量值可能为负值).玩家想要终止游戏的话,要么是能够进入到终点房间,要么是因能量耗尽而累死.需要我们判断玩家能否进入到终点房间. Floyd算法(Floyd-W

基于python的快速傅里叶变换FFT（二）

基于python的快速傅里叶变换FFT(二)本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换. 知识点 FFT变换,其实就是快速离散傅里叶变换,傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法.要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义.傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加.而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率.振幅和相位. 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换

《ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs》

代码: keras:https://github.com/phdowling/abcnn-keras tf:https://github.com/galsang/ABCNN 本文是Wenpeng Yin 该作者之前还发过一篇<Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences> .ABCNN是基于之前发的这篇论文加入了注意力机制. 相比这两篇Attention-based的论文,会

超计算（Hyper computation）模型

超计算(Hyper computation)模型作者:Xyan Xcllet链接:https://www.zhihu.com/question/21579465/answer/106995708来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 超计算,是一个研究比图灵机计算能力更强的计算能力的计算机器的理论计算机科学分支. 主要有以下部分模型: A.谕示机.带“黑箱”的图灵机.由图灵本人亲自提出,“黑箱”就是一个谕示,经过一个谕示就可以得到一个问题的判定结果.所有

Python下opencv使用笔记（十）（图像频域滤波与傅里叶变换）

前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单.所以也是空间域滤波. 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波模板(由于轮廓在频域内属于高频信号).能够实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化.会发现拉普拉斯事实上在频域来讲就是一个高通滤波器. 既然是频域滤波就涉及到把图像首先变到频域内.那么把

java内存区域与内存溢出

JVM的内存区域划分: jvm的内存区域分为5部分:程序计数器,虚拟机栈,本地方法栈,堆跟方法区. 程序计数器,虚拟机栈,本地方法栈三部分是线程私有的,堆跟方法区是公共的. 1.程序计数器是一块较小的内存区域,用于记录当前线程运行的位置,可以看做是程序所执行的字节码的行号指示器.如果正在执行的是一个java方法,则计数器记录的是正在执行的虚拟机字节码指令地址:如果正在执行的是native方法,则计数器值为undefined.该部分也是jvm中唯一不会内存溢出的区域.说白了,以jvm规范的设计来

Java模式的秘密--java常用的几种模式

要学习设计模式,首先要明白设计模式,就是为实现某一种或某一组功能提供的代码编码方式.它没有固定的套路,只有约定俗成的风格.所有编码者可以根据已有的设计模式开放思维,设计出自己的设计模式,也会在无意中使用某些设计模式. 接下来我们举几个常用的模式例子一..>单例模式 1.作用 -保证整个应用中某个实例有且只有一个 2.应用场合 -某些对象只需在应用在创建一个 3.饿汉模式 -- 加载类时的速度比较慢,运行时调用类的速度比较快,所属线程安全 -所属类加载时,不论其实例是否调用,都会被加

从时序异常检测（Time series anomaly detection algorithm）算法原理讨论到时序异常检测应用的思考

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式以交通量计算的交通高峰期的模式心跳的模式股票市场和某些产品的销售周期数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自

使用Apache commons-maths3-3.6.1.jar包实现快速傅里叶变换（java）

本例应用的是快速傅里叶变换 (fast Fourier transform),即利用计算机计算离散傅里叶变换(DFT)的高效.快速计算方法的统称,简称FFT.快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的.采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少,特别是被变换的抽样点数N越多,FFT算法计算量的节省就越显著. 傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加.函数可以由三角函数构成的级数形式表示,从而提出任一函数都可以展成

【集成模型】Stacking

0 - 思路 Stacking是许多集成方法的综合.其主要思路如下图所示,通过训练数据训练多个base learners(the first-level learners),这些learners的输出作为下一阶段meta-learners(the second-level learners)的输入,最终预测由meta-learners预测结果得到. 1 - 算法具体地算法如下图所示(图片引自博客).在第一阶段,采用$K$折交叉验证,首先将训练数据$X_{n\times m}$和对应标签$y_{

傅里叶变换通俗解释及快速傅里叶变换的python实现

通俗理解傅里叶变换,先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解! 接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析: 一.一些关键概念的引入 1.离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是傅里叶分析的核心,通过它把信号从时间域变换到频率域,进而研究信号的频谱结构和变化规律.但是它的致命缺点是:计算量太大,时间复杂度太高,当采样点数太高的时候,计算缓慢,由此出现了DFT的快速实现,即下面的快速傅里叶

Django的日常-模型层(1)

目录 Django的日常-模型层(1) 模型层 django测试环境 ORM查询 Django的日常-模型层(1) 模型层模型层其实就是我们应用名下的models.py文件,我们在里面写入想要创建的表的表结构,以类的形式表示出来,然后通过django的ORM来实现表的创建,以及表的增删改查等. django测试环境不是正式开发项目的话,其实我们不必要一定按正式的流程来,又要建html,又要写urls,写views,因为我们在学习模型层的时候其实只需要通过ORM来对数据库进行操作,所以我们大可

傅立叶变换—DFT

背景:最近看到实验室其他同学在用傅立叶变换解决问题,我也想通过并行来解决这个问题,所以看了一下傅立叶变换的东西,感觉涵盖的东西还能多,我只是初步做了一下了解(一定很片面,但是我主要是为了应用它,主要了解它的实现原理),据我理解:傅立叶分析使用一系列sin函数和cos函数表示一个连续函数.傅立叶变化就是一个将时间域的函数序列f(k)映射到频率域上的函数序列F(j).序列f(k)表示一组信号采样的时间函数,序列F(j)表示傅立叶系数的分布,这个分布是关于频率的函数. 傅立叶原理表明:任何连续测量的时

巴特西