计算IP地址中的网络号最直接和简单的方法是使用子网掩码来“屏蔽”掉IP地址中的主机号部分,从而直接得到网络号。...这种方法不需要进行复杂的二进制转换和按位与运算,而是通过直接观察子网掩码中的连续1的位数来快速确定网络号的范围。...这个掩码的前三个字节(24位)都是1,最后一个字节是0。这意味着前三个字节是网络号,最后一个字节是主机号。...3、添加子网掩码中主机号部分的0:由于子网掩码中最后一个字节全是0,这意味着在这个子网中,主机号是从.0到.255。但对于网络号而言,我们总是使用.0来表示整个子网的网络地址。...子网掩码:255.255.252.0网络号计算:192.168.4.0(注意这里有点迷惑,尽管给定的IP地址是192.168.5.128,但网络地址实际上是192.168.4.0,表示的是192.168.4.0
有一个序列表 seq,它有一个存整数序列值的字段叫作 id,原本序列的值是连续递增的,但因某些原因,有的值丢失了,我们希望能通过 SQL 找出缺失值的范围。...这些缺失值的范围是: start stop 4 4 9 11 14 14 16 17 上表就是我们需要通过 SQL 生成的结果。 接下来说说实现 SQL 的思路。...第一,把 seq 表中 id 字段的每个值 + 1 后再和 seq 表中的数比较,如果不在 seq 表中,说明该数 + 1 是缺失值,且是一段缺失值的范围的起始值。...upper,upper - 1 就是该段缺失范围的结束值。...比如对于缺失值 9,在 seq 表中能找到大于 9 的最小值是 12,12 - 1 = 11 就是该段缺失数据的范围的结束值。
读者提问: 『阿常你好,想请教一下,回归测试如何确定测试范围,如何避免遗漏 ?』 阿常回答: 三种方式,可以结合起来使用。...1、产品 & 开发 助力 产品提供需求覆盖的范围,开发指出代码修改涉及的模块。...2、测试根据经验分析 如果开发修改的是模块A,回归测试时就覆盖模块A,根据测试经验判断模块 B 关联了模块A,回归测试时就覆盖模块A和模块B。...3、用例关联矩阵分析 用例中标识与之关联的其他用例,回归测试时,此用例回归,与之关联的其他用例也回归; 建立代码块和用例对应的矩阵,回归测试时,根据修改的代码块,找到对应的回归用例。...看完今天的分享对你是不是有所启发呢,有任何想法都欢迎大家后台私信阿常,一起探讨交流
目录 写在前面 仿射变换:平移、旋转、放缩、剪切、反射 变换矩阵形式 变换矩阵的理解与记忆 变换矩阵的参数估计 参考 写在前面 2D图像常见的坐标变换如下图所示: ?...这篇文章不包含透视变换(projective/perspective transformation),而将重点放在仿射变换(affine transformation),将介绍仿射变换所包含的各种变换,...仿射变换:平移、旋转、放缩、剪切、反射 仿射变换包括如下所有变换,以及这些变换任意次序次数的组合: ?...各种变换间的关系如下面的venn图所示: ? 通过变换矩阵可以更清晰地看出这些变换间的关系和区别。 变换矩阵形式 image.png ? image.png 变换矩阵的理解与记忆 ?...变换矩阵的参数估计 如果给定两个对应点集,如何估计指定变换矩阵的参数?
引言 这一周主要在研究图像的放射变换与透视变换,目前出现的主要问题是需要正确识别如下图中的编码标志点圆心。 1.当倾斜角较小时: ? 倾斜角较小 2.倾斜角较大时: ?...1.6 从另一个角度也能说明三维变换和二维变换的意思,仿射变换的方程组有6个未知数,所以要求解就需要找到3组映射点,三个点刚好确定一个平面。...透视变换的方程组有8个未知数,所以要求解就需要找到4组映射点,四个点就刚好确定了一个三维空间。 ...仿射变换和透视变换的数学原理也不需要深究,其计算方法为坐标向量和变换矩阵的乘积,换言之就是矩阵运算。在应用层面,放射变换是图像基于3个固定顶点的变换,如图1.1所示: ?...图1.1 基于三个点的仿射变换.png 图中红点即为固定顶点,在变换先后固定顶点的像素值不变,图像整体则根据变换规则进行变换同理,透视变换是图像基于4个固定顶点的变换,如图1.2所示: ?
“新冠疫情从根本上改变了商业模式,工作流向线上迁移的速度比以往任何时候都要快,越来越多的企业和消费者依赖电子商务(B2B 和 B2C)和网上银行推动创新以满足日益增长的客户需求,云原生技术在其中发挥了重要作用...,同时也加速了云原生技术的普及。...我们正处在一个巨大的转变之中,越来越多的企业将成为云原生企业。”...无论您是云原生领域的前辈,抑或仍然徘徊在云原生领域的门口,这次云原生大会都会是您不可多得的打开、深入云原生学习之路上不容错过的大会。 说到这里,您一定对这场活动感兴趣了吧?...这本书是第一本全面介绍 Harbor 云原生制品仓库的书籍,对于云原生领域的用户、开发者和贡献者,本书都有非常重要的指导和参考价值。
信号与系统(第二版)》 杨晓非 何丰 https://wenku.baidu.com/view/cbb9e8f87e192279168884868762caaedd33ba95.html 傅里叶变换的性质...调制原理(频移性质的应用) 调制原理最典型的应用就是频分复用多路通信技术,实现频移的原理是将信号f(t)乘以被称为载波信号的cos(w0t)或者sin(w0t)。...f(t)乘以cos(w0t)或者sin(w0t),等效于f(t)的频谱一分为二,沿频率轴向左和向右各平移w0。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...Java Integer取值范围 Integer类取值和 int 类型取值一致,取值范围是从-2147483648 至 2147483647 ,包括-2147483648 和 2147483647。...,int常量池中初始化-128~127的范围,所以当为Integer i=127时,在自动装箱过程中是取自常量池中的数值,而当Integer i=128时,128不在常量池范围内,所以在自动装箱过程中需...当超出常量池取值范围,则每次都会新建对象。...Integer类中有一个静态内部类IntegerCache,在IntegerCache类中有一个Integer数组,用以缓存当数值范围为-128~127时的Integer对象。
文章目录 一、求 1 的傅里叶反变换 0、周期 2π 的单位脉冲函数 1、问题分析 2、涉及公式介绍 3、1 的傅里叶反变换 4、1 的傅里叶反变换 一、求 1 的傅里叶反变换 ---- 已知 傅里叶变换...X(e^{j\omega}) = 2 \pi \widetilde{\delta} ( \omega ) 求该 傅里叶变换的 反变换 ISFT[X(e^{j\omega})] 0、周期 2π 的单位脉冲函数...pi , \pm 4\pi , \cdots 位置上 ; 2、涉及公式介绍 傅里叶变换 : 时域 " 离散非周期 " 信号 , 其频域就是 " 连续周期 " 的 , 其频域 可以 展开成一个 " 正交函数的无穷级数加权和...k} d \omega 3、1 的傅里叶反变换 将 X(e^{j\omega}) = 2 \pi \widetilde{\delta} ( \omega ) 带入到 x(n) = \cfrac{1}{...x(n) , 可以得到 : X(e^{j\omega}) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty} e^{-j \omega n} 结合本博客中的示例 : 1 的傅里叶变换如下 ,
确认项目范围对项目管理有如下的重要性: 清楚了项目的工作具体范围和具体工作内容,为提高成本、时间、资源估算的准确性提供了基础; 项目范围既然是确定要完成哪些具体的工作,项目范围基准是确定项目进度测量和控制的基准...项目范围的确定就是确定了项目的具体工作任务,有助于清楚的责任划分和任务分配; 项目范围管理的主要过程: 编制范围管理计划过程,对如何定义、确认和控制项目范围的过程进行描述; 收集需求,为实现项目目标,...明确并记录项目干系人的相关需求的过程; 定义范围,详细描述产品范围和项目范围,编制项目范围说明书,作为以后项目决策的基础; 创建工作分解结构,把整个项目工作分解成较小的、易于管理的组成部分,形成一个自下而上的分解结构...; 确认范围,正式验收已完成的可交付成果; 范围控制,监督项目和产品的范围状态、管理范围基准变更。...编制范围管理计划和细化项目范围始于对下列信息的分析: 项目章程中的信息; 项目管理计划中已批准的子计划等 编制项目范围管理计划有助于降低项目范围蔓延的风险。 编制项目范围管理的工具与技术:会议。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...table test( id bigint(20) not null, user_type tinyint(4) not null; ) 以上建表方式:user_type值为[-128,127]中的整数...test( id bigint(20) not null, user_type tinyint(4) unsigned not null; ) 以上建表方式:user_type值为[0,255]中的整数...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
: ---- 二.图像灰度对数变换 图像灰度的对数变换一般表示如公式所示: 其中c为尺度比较常数,DA为原始图像灰度值,DB为变换后的目标灰度值。...这种变换可用于增强图像的暗部细节,从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。 对数变换实现了扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果,被广泛地应用于频谱图像的显示中。...一个典型的应用是傅立叶频谱,其动态范围可能宽达0~106直接显示频谱时,图像显示设备的动态范围往往不能满足要求,从而丢失大量的暗部细节;而在使用对数变换之后,图像的动态范围被合理地非线性压缩,从而可以清晰地显示...在下图中,未经变换的频谱经过对数变换后,增加了低灰度区域的对比度,从而增强暗部的细节。 下面的代码实现了图像灰度的对数变换。...对应的对数函数曲线如图 ---- 三.图像灰度伽玛变换 伽玛变换又称为指数变换或幂次变换,是另一种常用的灰度非线性变换。
什么是变量的作用域?变量的作用域是指在脚本的一次生命周期内变量的有效范围。一般来说有全局和局部之分。...PHP中变量的作用域可以分为:超全局(全局变量的特殊类型,在局部范围里可直接使用),全局,局部,静态(是局部变量的特殊类型) 在PHP中,全局变量实际上是静态全局变量,如果不用unset显式的释放,那么等脚本运行结束全局变量才会被释放掉...局部静态变量细分可以是 局部静态函数变量(函数中声明的static变量),局部静态成员变量(类中声明的 static 属性,被所有类实例共享) 局部静态变量只有脚本运行结束才会被自动释放 超全局变量...:在一个脚本的任何作用域里都可以被访问,这些都是PHP内置的 $GLOBALS $_SERVER $_GET $_POST $_FILES $_SESSION...另外理解static变量的一段代码 <?
(来自C++Primer中文版5th中P83) 使用基于范围的for语句,比如下面的例子,输出每个字符 #include #include using namespace...所以使用范围for语句处理多维数组的时候,除了最内层的循环外,其他所有循环的控制变量都应该是引用类型 #include #include #include<string...dor语句向vector(或者其他容器)中添加元素 范围for语句的语法形式为 for(declaration:expression) statement 其中expression必须为一个序列...范围for语句的定于来源与等价的传统for语句:比如下面这个让vector中元素翻倍的循环,范围for语句还是依赖于迭代器实现的。...= end; ++beg){ //传统for auto &r = *beg; r *= 2; } 这就是说,其实在范围for语句中,预存了end()的值。
文章目录 一、求 a^nu(n) 傅里叶变换 1、傅里叶变换与反变换公式介绍 2、求 a^nu(n) 的傅里叶变换推导过程 一、求 a^nu(n) 傅里叶变换 ---- 求 a^nu(n) 的傅里叶变换...其中 |a| \leq 1 ; 1、傅里叶变换与反变换公式介绍 傅里叶变换 : 时域 " 离散非周期 " 信号 , 其频域就是 " 连续周期 " 的 , 其频域 可以 展开成一个 " 正交函数的无穷级数加权和..." , 如下公式 X(e^{j\omega}) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty} x(n) e^{-j \omega n} 傅里叶反变换 : 利用 " 正交函数 " 可以推导出..." 傅里叶反变换 " , 即 根据 傅里叶变换 推导 序列 ; x(n) = \cfrac{1}{2\pi} \int_{-\pi} ^\pi X( e^{j \omega } )e^{j \omega...k} d \omega 2、求 a^nu(n) 的傅里叶变换推导过程 将 a^nu(n) 序列 , 直接带入到 X(e^{j\omega}) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty}
文章目录 一、求 e^{j \omega_0 n} 傅里叶变换 1、傅里叶变换与反变换公式介绍 2、带入 傅里叶变换 公式 一、求 e^{j \omega_0 n} 傅里叶变换 ---- 求...e^{j \omega_0 n} 的傅里叶变换 SFT[e^{j \omega_0 n}] ?...1、傅里叶变换与反变换公式介绍 傅里叶变换 : 时域 " 离散非周期 " 信号 , 其频域就是 " 连续周期 " 的 , 其频域 可以 展开成一个 " 正交函数的无穷级数加权和 " , 如下公式 X(e...( 基本序列的傅里叶变换 | 求 1 的傅里叶变换 ) 中 , 求 1 的傅里叶变换得到如下公式 : X(e^{j\omega}) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty} e^{..., 在 2\pi 整数倍的位置上值为 1 ; \widetilde{\delta} ( \omega ) 可以写成如下式子 : \widetilde{\delta} ( \omega )
给定一个按照升序排列的长度为 n 的整数数组,以及 q 个查询。对于每个查询,返回一个元素 k 的起始位置和终止位置(位置从 0 开始计数)。如果数组中不存在该元素,则返回 -1 -1。...第二行包含 n 个整数(均在 {\rm{1}} \sim 10000 范围内),表示完整数组。接下来 q 行,每行包含一个整数 k,表示一个询问元素。...输出格式 共 q 行,每行包含两个整数,表示所求元素的 起始位置和终止位置。如果数组中不存在该元素,则返回 -1 -1。...数据范围 {\rm{1}} \le {\rm{q}} \le {\rm{10000}} 输入样例: 6 3 1 2 2 3 3 4 3 4 5 输出样例: 3 4 5 5 -1 -1 题解 算法 (整数二分...)O(\log n) 做法:二分起始坐标,二分终止坐标,二分法一定会有一个解,注意处理无解的情况:if(q[l] !
图像的线性变换和非线性变换,逐像素运算就是对图像的没一个像素点的亮度值,通过一定的函数关系,转换到新的亮度值。...这个转换可以由函数表示: s = f( r ) 其中r为原来的像素值,s为新的像素值,通常采用的函数了单调函数进行变换。...线性变换: s(x,y) =c+kr(x,y) 其中c和k均为常数 非线性变换: s=a+\frac {ln(r+1)} {blnc} 其中a,b,c为常数 Gamma变换: s = cr^γ...其中c为常数,通常取1,γ也为常数,r的范围为[0,255],通常会放缩到[0,1] 图为γ取不同值时的情况,例如,当原图像的像素值为0.2时,γ=1.5时,现图像的像素值小于0.2,γ=1时...img的类型为uint8,线性变换后,像素值会循环 img2 = np.clip(img2,0,255) #利用np.clip来截断 show(img2) np.clip是一个截取函数,用于截取数组中小于或者大于某值的部分
文章目录 一、频域函数 ( 傅里叶变换 ) 的共轭对称分解 二、序列对称分解定理 三、傅里叶变换的共轭对称与共轭反对称 x(n) 的 傅里叶变换 是 X(e^{j \omega}) , x(n)...共轭反对称 x_o(n) , X(e^{j \omega}) 也存在着 共轭对称 X_e(e^{j\omega}) 和 共轭反对称 X_o(e^{j\omega}) ; 一、频域函数 ( 傅里叶变换...x(n) 的 傅里叶变换 是 X(e^{j \omega}) , x(n) 存在 共轭对称 x_e(n) 与 共轭反对称 x_o(n) , X(e^{j \omega}) 也存在着 共轭对称...X_e(e^{j\omega}) 和 共轭反对称 X_o(e^{j\omega}) ; 三、傅里叶变换的共轭对称与共轭反对称 ---- 在 X(e^{j\omega}) = X_e(e^{j\..., 对应实数的 偶对称 , 有如下特性 : X_e(e^{j\omega}) = X_e^*(e^{-j\omega}) 其中 X_o(e^{j\omega}) 是共轭反对称的 , 对应实数的 奇对称
文章目录 一、序列傅里叶变换与反变换 二、序列绝对可和 与 存在傅里叶变换之间的关系 三、序列傅里叶变换性质 一、序列傅里叶变换与反变换 ---- 在上一篇博客 【数字信号处理】序列傅里叶变换 ( 序列傅里叶变换定义详细分析...| 证明单位复指数序列正交完备性 | 序列存在傅里叶变换的性质 | 序列绝对可和 → 序列傅里叶变换一定存在 ) 的介绍了如下内容 : 傅里叶变换 : 时域 " 离散非周期 " 信号 , 其频域就是...{-j \omega n} 傅里叶反变换 : 利用 " 正交函数 " 可以推导出 " 傅里叶反变换 " , 即 根据 傅里叶变换 推导 序列 ; x(n) = \cfrac{1}{2\pi} \int_...{-\pi} ^\pi X( e^{j \omega } )e^{j \omega k} d \omega 二、序列绝对可和 与 存在傅里叶变换之间的关系 ---- 序列绝对可和 与 存在傅里叶变换 :...三、序列傅里叶变换性质 ---- x(n) 的傅里叶变换是 X(e^{j\omega}) , 有如下性质 : 连续性 : 序列 x(n) 是离散的 , 其 傅里叶变换 X(e^{j\omega
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