1. 详解 STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess) [1] 为时序分解中一种常见的算法,将某时刻的数据\(Y_v\)分解为趋势分量(trend component).周期分量(seasonal component)和余项(remainder component): \[ Y_v = T _v + S_v + R_v \quad v= 1, \cdots, N \] STL分为内循环(inner loop)与外循环(o

Spring的IOC原理[通俗解释一下] 1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有

一.Jdbc访问数据库步骤通俗解释(吃饭) 1)加载驱动 Class.forName(“com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServer”); 2) 与数据库建立连接 Connection ct=DreverManager.getConnection(“jdbc:Microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=dbUser,”sa”,”sa”); 3) 创建statement对象 语句对象将sql语句发送到相应的数据

通俗解释glLoadIdentity(),glPushMatrix(),glPopMatrix()的作用 (2012-04-02 09:17:28) 转载▼   对于glLoadIdentity(),glPushMatrix(),glPopMatrix()的作用虽然网上有很多的帖子,而且都试图解释得很详细,但是效果总是越说越黑,模棱两可的.今天我就简单滴说几句,言简意赅,希望大家随便看看之余能把这些个问题搞清楚了.glLoadIdentity()的作用就是把矩阵堆栈中的在栈顶的那个矩阵置为单位矩

JVM分代通俗解释 学习了:https://www.cnblogs.com/zgghb/p/6428395.html

Oracle 0至6级锁的通俗解释及实验案例_ITPUB博客 http://blog.itpub.net/30126024/viewspace-2156232/

小波变换 小波,一个神奇的波,可长可短可胖可瘦(伸缩平移),当去学习小波的时候,第一个首先要做的就是回顾傅立叶变换(又回来了,唉),因为他们都是频率变换的方法,而傅立叶变换是最入门的,也是最先了解的,通过傅立叶变换,了解缺点,改进,慢慢的就成了小波变换.主要的关键的方向是傅立叶变换.短时傅立叶变换,小波变换等,第二代小波的什么的就不说了,太多了没太多意义.当然,其中会看到很多的名词,例如,内积,基,归一化正交,投影,Hilbert空间,多分辨率,父小波,母小波,这些不同的名词也是学习小波路上的标

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

在一次操作系统课程上听老师说了这么一个有意思的东西,windows的自映射方案居然达到了把4K的页目录的线性地址“藏”在4M页表里的效果,感觉甚是奇特,于是乎就想着说怎么去算.光会算之后仍旧不满足,我又感觉对我而言有两个问题是很模糊的: 为什么说0xC0300000是可行的页目录线性地址起始处? 在以0xC0000000为页表的线性地址的条件下,页目录的线性地址的起始处必须是0xC0300000吗? 为了解决这两个问题,我查看了很多个博客,但是大多数博客或文章对原理进行了充分的解释,但是并没有例

1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有一个齿轮出了问题,就可能会影响到整个齿轮组

特征匹配(Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础,比如说图像配准,摄像机跟踪,三维重建,物体识别,人脸识别,所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的.本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程,以及在过程中遇到的一些问题. 首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配,以及特征匹配的过程. 图像一:彩色圆圈为图像的特征点 图像二: 图像一与图像二的匹配: 概念理解:什么是特征,什么是特征描述,什么是特征匹配 假设这样的一个场景,小白和小黑都在看一个图片,但是他们想知道他们

转载自知乎,通俗易懂的讲解了RESTful链接:https://www.zhihu.com/question/28557115/answer/48094438 REST -- REpresentational State Transfer 直接翻译:表现层状态转移.这个中文直译经常出现在很多博客中.尼玛谁听得懂"表现层状态转移"? @Ivony 老师的一句话概括很精辟:URL定位资源,用HTTP动词(GET,POST,DELETE,DETC)描述操作.--- 简洁版 --- 0. RE

1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有一个齿轮出了问题,就可能会影响到整个齿轮组

1. IoC理论的背景 我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒 针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项 任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有一个齿轮出了问题,就可能会影响到整个

所以不用GPIO口直接驱动液晶,是因为这种方法速度太慢,而FSMC是用来外接各种存储芯片的,所以其数据通信速度是比普通GPIO口要快得多的.TFT-LCD 驱动芯片的读写时序和SRAM的差不多,所以就可以用FSMC四块中的SRAM块来驱动LCD.SRAM有数据线和地址线,所以FSMC跟它匹配同样也有数据线和地址线,而LCD数据线跟地址线共用,通信时用RS端来区分线上是数据还是指令,RS高是数据,RS低是指令. 其实这中间一开始最不理解就是与LCD的RS引脚相关的东西,那时候也不知道咋回事一直以为

1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有一个齿轮出了问题,就可能会影响到整个齿轮组

Vectors    vector它是C++标准模板库部分,它是一种多用途,你可以使用各种数据结构和算法的模板类和库. vector其原因被认为是一个容器.因为它可以被存储为各种类型的对象作为容器.一般来讲.vector个可以存放随意类型的动态数组.可以添加和压缩数据. 为了可以使用vector.必须在你的头文件里包括以下的代码:#include <vector> 构造函数.   Vectors 包括着一系列连续存储的元素,其行为和数组类似.訪问Vector中的随意元素或从末尾加入元素都能够在

这些概念以前老是犯糊涂,今天整清楚.摘要:P: Polynomial SolvableNP: Non-determinstic Polynomial Solvable 0)词语解释:Polynomial [数]多项式的: 由平方,立方等常数次方或者更小的运算符和+,-,*,/等构成的式子及其这种式子的和Non-deterministic: 非确定性的;Turing-machine: 图灵机; 英国数学家图灵提出的计算模型, 一个两端无限长的由小格子组成的带子,每个格子可以存储一个数,一个可以在带

Dijkstra算法 说明:求解从起点到任意点的最短距离,注意该算法应用于没有负边的图. 来,看图. 用邻接矩阵表示 int[][] m = { {0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 4, 2, 0, 0}, {0, 0, 0, 3, 2, 3}, {0, 0, 1, 0, 4, 5}, {0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 1, 0}}; 备注:第一行(从第零行开始)表示A,第一列(从第零列开始)表示A.m[1][2]表示A到B的距离,如果没有相连则

接口 为什么要用接口?好处在哪里? 如果你的工作是一个修水管的,一天客户找上你让你帮装水管,但是有个要求,就是客户喜欢管子是三角形的. 你立马买了三角形的水管回来,在墙上弄个三角形的口子,客户付了钱,你很开心今天有了收入,如下图,很好: 但是好景不长,客户过了一个星期又来找,因为他觉得三角形不好看,要让你换成正方形的水管,你不得不换,因为顾客就是上帝.好吧,继续在墙上弄个正方形的口子,然后又换成正方形的管子来接上.好了,如下图:(但是可能觉得为什么一开始不说要正方形的?因为需求总在变化...)

原文:https://blog.csdn.net/yearn520/article/details/6729426 我们在一个母字符串中查找一个子字符串有很多方法.KMP是一种最常见的改进算法,它可以在匹配过程中失配的情况下,有效地多往后面跳几个字符,加快匹配速度. 当然我们可以看到这个算法针对的是子串有对称属性,如果有对称属性,那么就需要向前查找是否有可以再次匹配的内容. 在KMP算法中有个数组,叫做前缀数组,也有的叫next数组,每一个子串有一个固定的next数组,它记录着字符串匹配过程中失