一些常用技巧总结: Tweak模式 快速查找函数用法 显示与输入中文注释 代码快速对齐 批量添加注释符 Tweak模式 Tweak模式是非常有用的功能,自3.0版本后,它就正式整合到Processing中. 程序中图像元素的大小.比例.角度等,都由具体的参数控制.要使画面更具美感,单用代码来确定结构是远远不够的,调参同样重要. 在没有Tweak模式诞生前,要调出一个让人满意的效果,需要反复开启程序来观察结果.而熟悉Gui的朋友,也可以通过Gui控件来对特定的变量来进行观察.但是这些方法还是有些繁

目录 Chapter 1: Computer Networks and the Internet 1. What is the Internet? 2. The Network Edge 3. The Network Core 4. Delay,Loss,and Throughput in Packet-Switched Networks Chapter 2 : Application Layer 应用层 1.进程间交流(p88) 2.安全的传输层协议(p94) 3.Web Caching(p1

1.鼠标1D. 左右移动鼠标可移动天平. “mouseX”变量用于控制矩形的大小和颜色. void setup(){ size(640,360); noStroke(); colorMode(RGB,height,height,height); rectMode(CENTER); } void draw(){ background(0.0); float r1 = map(mouseX,0,width,0,height); float r2 = height -r1; fill(r1); rec

一.前言 1.1.什么是输入验证?为什么需要输入验证? 在上一篇文章中,我们学习了数据类型转换,我们提到了表示层数据处理的两个方法,也提到了用户输入数据需要进行类型转换才能得到我们想要的数据,那么,我们怎么确定类型转换后的数据,是我们想要的数据呢?这里有点绕.你可以这样想:一个成年男子年龄是18岁,你现在想要得到18这个数据,但是,用户输入32,经过类型转换也是对的,但是数据不是你想要的.这时候,我们要怎么办?所以输入验证在这里就有用处了. 类型转换和输入验证的关系是:类型转换是输入验证的前提,

转载:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201281610126277/   作者:Grzegorz Malewicz, Matthew H. Austern .etc.Google Inc 2010-6 原文:http://people.apache.org/~edwardyoon/documents/pregel.pdf 译者:phylips@bmy 2012-09-14 译文:http://duanple.blog.163.co

Chapter_3 Intensity Transsformations and Spatial Filtering 灰度变换与空间滤波 Intensity transformation function s = T(r) (size of the neighborhood is 1*1) Some Basic Intensity Transformation Functions 1.Image Negatives 图像反转 $ s = T(r) = L - 1 - r $ 2.Log Tran

使用Processing 软件, 通过 arduino 输入 电子罗盘的数据,通过PC端进行校准,程序如下: import processing.serial.*; Serial myPort; ArrayList<Float> xList = new ArrayList<Float>(); ArrayList<Float> yList = new ArrayList<Float>(); ArrayList<Float> zList = new

1 Processing    1.1 Processing简介          Processing是一种具有革命前瞻性的新兴计算机语言,它的概念是在电子艺术的环境下介绍程序语言,并将电子艺术的概念介绍给程序设计师.它是 Java 语言的延伸,并支持许多现有的 Java 语言架构,不过在语法 (syntax) 上简易许多,并具有许多贴心及人性化的设计.Processing 可以在 Windows.MAC OS X.MAC OS 9 .Linux 等操作系统上使用.目前最新版本为Process

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduce:面向大型集群的简化数据处理 摘要 MapReduce既是一种编程模型,也是一种与之关联的.用于处理和产生大数据集的实现.用户要特化一个map程序去处理key/value对,并产生中间key/value对的集合,以及一个reduce程序去合并有着相同key的所有中间key/value对.本文指出,许多实际的任务都可以用这种模型来表示. 用这种函数式风格写出的程序自动就

第三章 灰度变换与空间滤波 3.1 背景知识 3.1.1 灰度变换和空间滤波基础 本章节所讨论的图像处理技术都是在空间域进行的.可以表示为下式: $$g(x, y) = T[f(x,y)]$$ 其中$f(x,y)$是输入的图像,$g(x,y)$是处理后的图像,$T$是在点$(x,y)$的邻域上定义的关于$f$的一种算子. 对于图像处理由以下几步组成:邻域原点从一个像素向另一个像素移动,对邻域中的像素应用算子T,并在该位置产生输出.对于边界情况,则根据算子的相关定义处理. 这样的过程称之为空间滤波

Storm's reliability API: how Storm guarantees that every message coming off a spout will be fully processed. (storm的可靠性API: storm如何保证spout发出的每一个tuple都被完整处理.) 本文导读: .简介 .理解消息被完整处理 .消息的生命周期 .可靠相关的API .高效的实现tuple tree .选择合适的可靠性级别 .集群的各级容错性 7.1 任务级失败 .2任

P2751 [USACO4.2]工序安排Job Processing 18通过 78提交 题目提供者该用户不存在 标签 难度普及+/提高 提交  讨论  题解 最新讨论 暂时没有讨论 题目描述 一家工厂的流水线正在生产一种产品,这需要两种操作:操作A和操作B.每个操作只有一些机器能够完成. Ioi96d1.gif 上图显示了按照下述方式工作的流水线的组织形式.A型机器从输入库接受工件,对其施加操作A,得到的中间产品存放在缓冲库.B型机器从缓冲库接受中间产品,对其施加操作B,得到的最终产品存放在输

[说明:Pregel这篇是发表在2010年的SIGMOD上,Pregel这个名称是为了纪念欧拉,在他提出的格尼斯堡七桥问题中,那些桥所在的河就叫Pregel.最初是为了解决PageRank计算问题,由于MapReduce并不适于这种场景,所以需要发展新的计算模型去完成这项计算任务,在这个过程中逐步提炼出一个通用的图计算框架,并用来解决更多的问题.核心思想源自BSP模型,这个就更早了,是在上世纪80年代由Leslie Valiant(2010年图灵奖得主)提出,之后在1990的Communicat

一年之前,我做梦也想不到会来这里写技术总结.误打误撞来到了上海西南某高校,成为了文科专业的工科男,现在每天除了膜ha,就是恶补CS.导师是做计算语言学的,所以当务之急就是先自学计算机自然语言处理,打好底子准备做科研(认真脸). 进入正题,从图书馆找了本“Natural Language Processing with Python” (影印版),书长这个样子,作者是Steven Bird, Ewan Klein和Edward Loper.粘贴个豆瓣链接供参考:https://book.douba

暑假闲得蛋痒,混混沌沌,开始看<Data-Intensive Text Processing with mapReduce>,尽管有诸多单词不懂,还好六级考多了,虽然至今未过:再加上自己当研究僧有一段时间了,经书尚且能懂:故本书大概内容及技术还是理解的.一种闲散的心态开始了对一本技术型书籍的啃读. 此外,看到本校论坛上的技术帖如此冷清,八卦帖依然火爆…..堂堂985+211理工学校的猛男,悍妹,难道都思春去了:实在不给力.闲话少说,开帖(尼玛,最近键盘总是在码字到某个字符的时候突然卡死,弃之,

搜狐视频的屌丝男士第二季大结局了,惊现波多野老师,怀揣着无比鸡冻的心情啊,可惜随着剧情的推进发展,并没有出现期待中的屌丝奇遇,大鹏还是没敢冲破尺度的界线.想百度些种子吧,又不想让电脑留下污点证据,要知道大洋彼岸有个棱镜计划,只好作罢.不如看看书吧,书中自有颜如玉. 开始本次读书笔记前,先扯两个哲学观点,提高下境界.第一个就是<Data-Intensive Text Processing with mapReduce>读书笔记前言中谈到的,大数据产生了大价值,对应的思想很简单:量变导致了质变.第

在上一篇文章的最后,我们发现InputDispatcher是调用了InputChannel->sendMessage把键值发送出去,那么相应的,也有接收键值的地方.接收函数是InputChannel->receiveMessage. 在InputConsumer::consume内找到了receiveMessage,从类名能看出来发送端与接收端相当于生产者与消费者的关系. status_t InputConsumer::consume(InputEventFactoryInterface* f

应用 Oracle Bill Of   Materiel 层 Level Function 函数名 Funcgtion Name CUX_BOMFDBOM 表单名 Form Name CUXBOMFDBOM 说明 Description 限制**类型物料不能输入BOM 条件 Condition 触发器事件 Tirgger Event WHEN-VALIDATE-RECORD 触发器对象 Tirgger Object B_BILL_OF_MATLS 条件 Condition :B_BILL_OF_

An Overview of Complex Event Processing 复杂事件处理技术概览(一) 翻译前言:我在理解复杂事件处理(CEP)方面一直有这样的困惑--为什么这种计算模式是有效的,能够分析得到有用的结果?为什么它会快?我始终还没有找到我期望的答案.不像map-reduce模型,google的论文非常清楚的描述了它的场景:或者disruptor框架,原作者清晰地解释了它为什么会快.在试图理解CEP的过程中,我准备翻译一些我认为有启发性的文章,希望也对大家有用.这篇文章的原文<A

在启动Oracle数据库时报错,如下: [oracle@localhost ~]$ sqlplus / as sysdba SQL*Plus: Release 11.2.0.1.0 Production on Sat Feb 16 19:43:43 2013 Copyright (c) 1982, 2009, Oracle. All rights reserved. Connected to an idle instance. SQL> startupORA-01078: failure in