本文实例为大家分享了Android实现文件夹排序的具体代码，供大家参考，具体内容如下 基于名称： /** * 按文件名排序 * @param filePath */ public static...{ if (file1.isDirectory()) { FileNameList.add(file1.getName()); } } return FileNameList; } 基于最近修改时间...： /** * 按文件修改时间排序 * @param filePath */ public static ArrayList<String orderByDate(String filePath...{ if (file1.isDirectory()) { FileNameList.add(file1.getName()); } } return FileNameList; } 基于大小...，希望对大家的学习有所帮助。
基于FPGA的视频图像拼接融合 本项目简单来说，就是实时生成视频全景图，该架构经过优化，可以实时视频输出。...算法 下图说明了描述算法每个步骤的系统框图 该系统大致可以分为三个子系统： 预处理 基于 SIFT 的特征提取 框架拼接融合 预处理 系统的输入视频流为 8 位 RGB 格式。...输入的 8 位图像如下图所示。 视频流的每个单独帧将具有对应于红色、绿色和蓝色的三个通道。视频帧中的颜色信息不会增强特征检测。此外，与单通道 8 位图像相比，3 通道 8 位图像的计算需要更多时间。...生成的灰度图像噪声更小，阴影细节更多，计算效率更高，如下图所示。 基于SIFT的特征提取 使用SIFT算法从灰度图像中提取特征。...SIFT算法可以分为两个主要步骤： 关键点检测 SIFT 操作从输入图像与不同高斯滤波器的离散卷积开始。
随着自己文章越来越多，发现自己的文集的设计的不合理。...不合理的地方有：有些文集间存在包含关系，如文集《生活》包含文集《关于吃》；有些文集间有很大的交集，如 《美好之物》和《酷玩具》；还有的文集名字看着不顺眼。。。 于是，我重新设计了下文集。...遵循如下的原则： 文集间的交集要尽可能少。因为在简书中，在简书中，一篇文章只能属于一个文集。如果多个文集有很多交集，那如何选择将新写的文章放入哪个文集呢？同样也不利于自己和别人的查找。...文集的名称浅显易懂。 优化如下： 将 《我爱目录》更名为 《目录》。...优化后的截图留念~ ? 整理完后，文集瞬间觉得清爽了，你也来试试吧~
//当天开始时间 $start_time=strtotime(date("Y-m-d",time())); //当天结束之间 $end_time=$start_time+60*60*24; echo...01 00:00:00 echo $end_time; 1541088000 //2018-11-02 00:00:00 未经允许不得转载：肥猫博客 » php获取当天的开始时间和结束时间
本文介绍基于ENVI软件，利用“Pixel Based Mosaicking”工具实现栅格遥感影像镶嵌拼接的方法。 ...“Seamless Mosaic”工具（该工具仅可对含有地理参考信息的图像进行镶嵌）；针对后者，大家可以查看ENVI无缝镶嵌工具Seamless Mosaic实现栅格遥感影像镶嵌拼接的方法（https:...其中需要注意，这两景图像均不含任何的地理参考信息；因此在ArcMap中的显示，二者也是重叠起来的。而我们需要做的，就是对这两景遥感影像进行镶嵌。 明确了具体需求，接下来就可以开始镶嵌操作。...随后，对每一景遥感影像的名称右键，选择“Edit Entry”选项。 ...在弹出的窗口中，配置镶嵌后图像的保存路径与名称，并将“Color Balance using:”一项选择为“stats from complete files”即可。 随后，即可进行图像的镶嵌。
基于时间的 UUID，通过字面就可以了解到，这个 UUID 是基于时间的，实际上这个 UUID 存在 UUID 设计中的第一版。...在后续的版本中，UUID （v6 和 v7）也是基于时间的 UUID 生成算法，可以说是基于 UUID v1 的更新版本。...为了记录程序的性能，我们对程序开始时间和程序的结束也都进行了存储。在最后我们定义了一个 latch 等待所有线程的执行完成。当定义完成后变量后，我们就需要启动线程并对线程序进行执行。...下面就让我们开始对程序进行运行。...同时基于时间的不同，UUID 有不同的版本。JDK 自己并没有提供快速的基于时间的 UUID 生成方法。JDK 中的 UUID.randomUUID() 方法生成的是 UUIDv4 的方法。
前言 前面写了一篇关于单应性矩阵的相关文章，结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中单应性矩阵应用场景。得到很多人留言反馈，让我继续写，于是就有这篇文章。...这里有两张照片(我手机拍的)，背景是我老家的平房，周围是一片开阔地带，都是麦子。有图为证： 图一： ? 图二： ? 思路 这里是两张图像的拼接，多张图像与此类似。...匹配方法主要是基于暴力匹配/FLANN+KNN完成，图像对齐与配准通过RANSAC跟透视变换实现，最后通过简单的权重图像叠加实现融合、得到拼接之后得全景图像。...4.描述子匹配并提取匹配较好的关键点 5.单应性矩阵图像对齐 6.创建融合遮罩层，准备开始融合 7.图像透视变换与融合操作 8.输出拼接之后的全景图 关键代码 在具体代码实现步骤之前，先说一下软件版本...最终拼接的全景图如下： ? 想知道如何改进这个输出结果，让输出结果融合的根据自然与真实，请听下回再说吧！过年了终于有点时间写点干货回报一下大家！请大家多多支持！多多反馈！
对于基于时间的盲注来说，我们构造的语句中，包含了能否影响系统运行时间的函数，根据每次页面返回的时间，判断注入的语句是否被成功执行。...03 盲注分类 基于布尔SQL盲注 基于时间的SQL盲注 基于报错的SQL盲注 04 盲注的流程 找寻并确认sql盲注点 强制产生通用错误界面 注入带有副作用的查询 根据布尔表达式的真假结果，结合不同的返回结果确认注入是否成功...05 基于时间的盲注 （1）常用函数 If（exp，v1，v2）：如果表达式 expr 成立，返回结果 v1；否则，返回结果 v2 ；Substring（s,n,len）：获取从字符串 s 中的第 n...个位置开始长度为 len 的字符串； Sleep（duration）：在duration参数给定的秒数之后运行。...07 时间盲注的优缺点 利用时间盲注的最大优点是对日志几乎没有影响，特别是与基于错误的攻击相比。
关于雪花算法的实现网上有很多现成代码可以借鉴，同时你也可以基于这种思想自己实现一个雪花算法。 ? 如何实现自定义的雪花算法？...——基于redis实现。...基于Redis自动获取机器号 首先列出我的需求，我希望系统中的雪花算法实例可以满足如下场景 每次发布版本时，不需要手动维护雪花算法机器号 一个机器号在同一时刻只能由一个雪花算法实例所使用 雪花算法实例关闭后可以释放掉占用的机器号...Snowflake对象是对雪花算法机器号的一层封装，包含了机器号、ip地址、更新时间、创建时间等相关信息。...此时可以根据需要自行调节机器号有效时间以及续约的时间间隔。 尾言 我的公众号是《敲得码黛》，一个不知名的IT程序员，欢迎大家关注我的个人公众号，一起学习，一起成长！
预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。...下面分别介绍模型中各部分的构建。 2.3.1 增长趋势 增长趋势是整个模型的核心组件，它表示认为整个时间序列是如何增长的，以及预期未来时间里是如何增长的。...其中”holiday”表示某类节假日的名称，”ds”指定具体的节假日期，”lower_window”表示该节假日包括指定日期之前的多少天，”upper_window”表示该节假日包括指定日期之后的多少天...d.预测中需要的其他参数 freq：数据中时间的统计单位（频率），默认为”D”，按天统计，具体可参考这里。 periods：需要预测的未来时间的个数。...上图是一个整体的预测结果图，它包含了从历史数据的时间起点到期望预测的未来时间终点的结果。图中的ds坐标表示时间，y坐标对应预测值。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量不同时相的栅格遥感影像按照其成像时间依次执行批量拼接的方法。 ...在遥感影像整体数量较少时，我们或许还可以逐一手动拼接；而当图像数量很多时，就需要借助代码来实现了。 明确了需求后，我们就可以开始具体的操作。首先，本文所需用到的代码如下。...这里相信大家也看到了为什么我们要在前期先将文件夹中的文件按照“名称”排序——是为了保证同一成像时间的所有遥感影像都排列在一起，遍历时只要遇到一个新的成像时间，程序就知道上一个成像时间的所有图像都已经遍历完毕了...，就可以将上一个成像时间的所有栅格图像加以拼接。 ...可以看到，其中的图像已经是按照成像时间，分别完成拼接后的结果了。
主要是以下4步： 1、定义一片雪花模板； 2、设置第一个定时器，周期性定时器，每隔一段时间生成一片雪花； 3、设置第二个定时器，一次性定时器，当第一个定时器生成雪花，并在页面上渲染出来后，修改雪花的样式...//页面加载之后，定时器就开始工作 //随机生成雪花下落 开始 时left的值，相当于开始时X轴的位置 var startLeft = Math.random...，会在下一次Event Loop执行，所以第二个定时器的作用是为了让生成的雪花先拼接到页面中渲染出来后，再修改他的样式，这样才能让他动起来，如果没有这个定时器，浏览器会把所有的JS代码都执行完之后才渲染页面...//随机生成雪花下落 开始 时left的值，相当于开始时X轴的位置 var startLeft = Math.random() * documentWidth;...endOpacity = 0.2 + 0.2 * Math.random(); //3、克隆一个雪花模板,定义雪花的初始样式，拼接到页面中
查阅了一些资料，终于算是了解了一些基于时间戳的方案和思路。大体如下：通过工具把线上某段时间的流量记录下来，其中包含时间戳等信息，然后通过回放引擎把流量回放出去。...按照时间戳排序，通常使用现成的工具这一步是可以省略，但是由于日志记录是已经存在的组件，这里需要做一些兼容性工作 日志回放，通过线程池和连接池两个池化技术可以解决性能方面的问题。...其实在一开始我想复用自己写之前写的日志回放框架的队列，也尝试对集中常用队列进行了性能测试： Java&Go高性能队列之LinkedBlockingQueue性能测试 2022-01-10 Java&Go...高性能队列之Disruptor性能测试 2022-02-14 Java&Go高性能队列之channel性能测试 2022-02-17 本来想是用多线程去读取日志的过程中，通过判断每一条日志是否到时间点，...因为日志是不按照时间戳排序的。
0x001 时间盲注简介 时间盲注就是在页面进行SQL注入并执行后，前端页面无法回显注入的信息。...此时，我们可以利用sleep()函数来控制延迟页面返回结果的时间，进而判断注入的SQL语句是否正确，这个过程称之为时间盲注。...0x002 漏洞测试代码 以下为本次实验测试的基于时间的数字型盲注漏洞代码，可以部署到本地进行配合脚本测试验证。 0x003 时间盲注之获取表名长度 ---- 1....例：定义线程的数量为5个，每一个线程对应获取一个表名 这样就可以在统一时间内同时获取5个表名，如果没有多线程的话，就得一个完接一个的获取表名。
验证表空间的依赖性 2. 确定执行TSPITR后会丢失的对象 3....tablespace dbs_d_test as select * from t1; 0.5 需求 恢复核心表T2（T2表数据存在DBS_D_JINGYU表空间, 索引存在DBS_I_JINGYU表空间） 采用表空间基于时间点的恢复技术...当然如果确定这些对象是没有用的，可以直接忽略。 3....自动执行TSPITR 3.1 RMAN自动执行TSPITR 恢复表空间DBS_D_JINGYU, DBS_I_JINGYU到2015-11-11 15:01:46时间点，辅助实例的临时存放目录为/u01...00.01 SQL> select count(1) from t3; COUNT(1) ---------- 100 Elapsed: 00:00:00.01 至此成功执行了表空间基于时间点的恢复
例如当使用一小时时间窗口处理数据时，窗口时间结束时需要通知window operator(one hour operator)关闭正在运行的窗口，是否可以关闭运行的窗口，是由watermark和当前event...flink衡量event time进度的方式就是watermarks，watermarks是datastream的一部分，总会带有一个时间戳t。...Watermark(t)表明event time已经到达了该数据流中的t时间点，流中后续不会再出现带有t’<t的元素。 下图是一个使用逻辑时间轴的steam，图下面是watermark数据。...图中的events是按时间升序的，这样的stream中的watermark只是流中的周期性标记。 下面这个例子中的流是无序的，水印对于这种无序流是非常重要的。下图中的事件没有按事件排序。...* 例如上面的1484892893000,2017-01-20T06:14:53+0000时间点的WM>TS，因为乱序的时间戳已经超过了 * 30000，综上可以通过判断ts是否小于wm来判断是否当前数据超出乱序容忍范围
传统的神经网络结构可以归纳会下图左边的形式，隐藏层h的状态是不保存的，而在RNN中，每一个时间步的隐藏层状态都是由上一层的输入和上一个时间的状态共同计算得到。...RNN算法的细节这里就不赘述，RNN的缺点在于，误差反向传播时，由于时间步t的梯度是由t时的状态h分别对前面所有时间步的状态求导，再相乘得到，在状态权重的模大于1时，若时间步t较长，梯度就会消失（趋近于...0），即长期的依赖很小，相反，在状态权重的模小于1时，若时间步t较短，梯度就会爆炸（很大），即短期的依赖很大。...遗忘门类似于一个过滤器，决定上一个时间步的信元状态C能否通过 输入门：负责根据输入值和遗忘门的输出，来更新信元状态C 输出们：更新隐藏单元的值 当然，LSTM的形式也是存在很多变式的，不同的变式在大部分任务上效果都差不多...，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分
java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * @Auther: ZhangShenao * @Date: 2019/2/27 18:38 * @Description:缓存实现,可自动移除过期的缓存项
时间序列预测是根据客观事物发展的规律性，运用历史数据来推测未来的发展趋势。 时序预测是一项应用非常广的技术，如股票预测，天气预测等。...然而时序预测也是一项比较难的地方，主要是短期预测可能还比较准，而对一段时间的预测则会比较难。 在学习时序预测过程中，先看了WEKA的功能。...WEKA本身是不带这功能的，不过还好，WEKA方面倒是这样的分析插件，运行一下，里面提供的界面还是相对可以的，有结果的输出和可视化，不过在时序分析预测算法方面优势就不明显了。...它仅仅是利用传统的分类算法来实现预测的。
现在，我们将了解一个与经典ARIMA时间序列建模不同的新领域。在监督学习模型中，仅仅使用单变量时间序列似乎信息有限，预测也比较困难。...感兴趣的伙伴可以自己尝试。 从单变量时间序列中创建特征 在单变量时间序列中，我们只能获得有限的信息。ARIMA 模型使用过去的值来预测未来的值，因此过去的值是重要的候选特征，可以创建许多滞后回归因子。...时间指数是一个有价值的领域，我们可以基于此创建特征。由于日历上的事件和年度事件在我们的生活中不断重复，它们为我们的过去留下了印记，为我们的未来提供了教益。因此，我们可以从与时间相关的特征入手。...创建基于时间的特征 创建基于时间的特征，包括日期、星期、季度等各种特征，通过 pandas series 的 "date" 类中提供的一系列函数，我们可以轻松实现这些需求。...结论 在本章中，我们探讨了单变量时间序列特征的创建方法，以及如何将其纳入基于树的监督学习框架中。我们利用 lightGBM 模型进行了一步预测，并展示了如何利用变量显著图提高模型可解释性。
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