转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b48a7ac30102w6xg.html 自我学习总结: 1.打开VMD main上Extensions中的TkConsole这是VMD的控制命令区域. 2.围绕x轴旋转90:rotat x by 90  (或者rotat x to 90) 3.原子颜色设置+动力学键:      用fortran编写成lammps文件,可以识别原子类型,比如系统原子类型是1和2,点击VMD Main-Graphics-Colors-Cate

转载:http://www.cnblogs.com/jerehedu/p/4464870.html 一.问题描述: 在开发中,当我们需要的有一张大图片同时还需要一些小图片时,我们只需要通过代码对此图片进行不同比例的缩放即可,这样大大节约资源,减小了安装包的尺寸 .除缩放外,我们还经常对图片进行其他操作如裁剪.旋转.存储等. 这样我们可以编写对于图片进行处理的通用组件,方便开发.下面就分享一下对图片进行处理的组件BitmapUtil,案例界面: 二.技术点描述: 1.通过BitmapFactory

前个月前就想入手一款手表了,之前在关注和学习.询问他人选哪样的表好,前些天还在看精工Seiko机械表系列,今凌晨有朋友给我推荐这款Invicta 8926系列手表,我一看便喜欢了. 在网上也是搜索了很多相关知识,科普了一下. 大概分类:电子表 石英表 光能表 机械表 自动机械表 1.电子表是用电子计时芯片制作,以7段液晶数码显示时间的手表.功能较多.用钮扣电池供电,提供能量.2.石英表,是能电子芯片计时,发出计时脉冲,驱动永磁步进电机带动机械指针显示时间,也是由电池提供能量.(以上二者其计时振荡

在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT),以获取信号的频域特征.尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征,但是算法计算量大,耗时长,不利于计算机实时对信号进行处理.因此至DFT被发现以来,在很长的一段时间内都不能被应用到实际的工程项目中,直到一种快速的离散傅立叶计算方法--FFT,被发现,离散傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用.需要强调的是,FFT并不是一种新的频域特征获取方式,而是DFT的一种快速实现算法.本文就FFT的原理以及具体实现过程进行详尽讲解. DFT计算公式 本文不

在SQL Server 2014里,微软引入了终极事务处理(Extreme Transaction Processing),即大家熟知的Hekaton.我在网上围观了一些文档,写这篇文章,希望可以让大家更好的理解Hekaton,它的局限性,还有它惊艳的全新内存数据库技术.这篇文章会通过下面几个方面来讲解Hekaton: 概况 可扩展性(Scalability) 局限性(Limitations) 1.概况 让我们从XTP的简洁概况开始.像XTP这样的内存数据库技术首要目标非常明确:尽可能高效的使用

服务器错误代码和消息 原文:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/error-messages-server.html MySQL的程序有几种类型的错误信息时,服务器会返回一个错误.例如,在MySQL客户端程序使用下面的格式显示错误: shell> SELECT * FROM no_such_table; ERROR 1146 (42S02): Table 'test.no_such_table' doesn't exist 显示的信息包含三类信息: 一

课程:<Python程序设计> 班级:1843 姓名:章森洋 学号:20184307 实验教师:王志强 实验日期:2020年5月16日 必修/选修: 公选课 1.实验内容 此处填写实验的具体内容: (一)实验内容 Python综合应用:利用pygame来进行一个游戏的编程 (二)实验要求 运用这学期所学的python所有知识来进行一个编程 (1)程序能运行,功能丰富.(需求提交源代码,并建议录制程序运行的视频) (2)综合实践报告,要体现实验分析.设计.实现过程.结果等信息,格式规范,逻辑清晰

1.   网卡配置和DNS配置 若想服务器能够发邮件,需要让部署的服务器能够访问到外网环境.若部署的服务器访问不到外网,通过ping www.baidu.com的方式执行的时候,会出现以下问题: "ping:unknown host www.baidu.com" 出现上面的原因主要是网络的DNS和网关不正确,需要进行如下操作: A:修改/etc/resolv.conf中的内容,配置如下: vim /etc/resolv.conf  修改里面的内容: resolv.conf的一个示例如下

Redis系列-存储篇string主要操作命令 通过上两篇的介绍,我们的redis服务器基本跑起来.db都具有最基本的CRUD功能,我们沿着这个脉络,开始学习redis丰富的数据结构之旅,当然先从最简单且常用的string开始. 1.新增 a)set 语法:set key value 解释:把值value赋给key,如果key不存在,新增:否则,更新 [root@xsf001 ~]# redis-cli redis 127.0.0.1:6379> set user.1.name zhangsan

Redis系列-存储篇list主要操作命令小结 在总结list之前,先要弄明白几个跟list相关的概念: 列表:一个从左到右的队列,个人理解更类似于一个栈,常规模式下,先进列表的元素,后出. 表头元素:列表最左端第一个元素. 表尾元素:列表最右端的最后一个元素.不包含任何元素的列表成为空列表. 1)新增 a)lpush 语法:lpush key value[value] 解释:把一个或多个元素插入表头.如果是多个value时,按照从左到右的次序插.返回插入元素的个数 [root@xsf001 ~

数据存储结构: Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message. partition是以文件的形式存储在文件系统中,比如,创建了一个名为page_visits的topic,其有5个partition,那么在Kafka的数据目录中(由配置文件中的log.dirs指定的)中就有这样5个目

Redis系列-存储篇hash主要操作函数小结 hash是一些列key value(field value)的映射表.常常用其存储一些对象实例.相对于把一个对象的各个字段存储为string,存储为hash会占用更少的内存.为什么会更省内存呢?需要搞清楚两个配置(hash-max-zipmap-entries和hash-max-zipmap-value)的含义,配置的详细介绍,我打算放在最后的配置优化环节讲. 1)新增 a)hset 语法:hset key field value 解释:设置has

Redis系列-存储篇sorted set主要操作函数小结 redis支持有序集合,即sorted set.sorted set在set的基础上,增加了排序属性,是set的升级版.这里简要谈谈sorted set的常用函数: 1)insert a)zadd 语法:zadd key score member [[score member] [score member] ...] 解释:增加一个或多个member[根据score排序]到有序集key中,如果member已经存在,只更新score.返回

一.概述 运行时变更就是设备在运行时发生变化(例如屏幕旋转.键盘可用性及语言).发生这些变化,Android会重启Activity,这时就需要保存activity的状态及与activity相关的任务,以便恢复activity的状态. 为此,google提供了三种解决方案: 对于少量数据: 通过onSaveInstanceState(),保存有关应用状态的数据. 然后在 onCreate() 或 onRestoreInstanceState() 期间恢复 Activity 状态. 对于大量数据:用

在上一篇深度分析与调优讨论中,我们介绍了高斯模糊,灰度化和Sobel算子.在本文中,会分析剩余的定位步骤. 根据前文的内容,车牌定位的功能还剩下如下的步骤,见下图中未涂灰的部分. 图1 车牌定位步骤 我们首先从Soble算子分析出来的边缘来看.通过下图可见,Sobel算子有很强的区分性,车牌中的字符被清晰的描绘出来,那么如何根据这些信息定位出车牌的位置呢? 图2 Sobel后效果 我们的车牌定位功能做了个假设,即车牌是包含字符图块的一个最小的外接矩形.在大部分车牌处理中,这个假设都能工作的很好.

序言 本篇主要目的有二: 1.展示所有数据类型中key的所有操作命令,以供大家学习,查阅,更深入的挖掘redis潜力. 2.掌握redis中的事务,让你的数据完整性一致性拥有更优的保障. redis命令之key操作命令一览 #查看命令keys,此命令支持glob-style的通配符格式,*表示可以匹配任意一个或多个字符,?表示任意一个字符,[abc]表示a.b.c中的任意一个字符# redis 127.0.0.1:6379>flushdb    ----清除当前数据库. redis 127.0.

重塑定义     重塑指的是将数据重新排列,也叫轴向旋转. DataFrame提供了两个方法: stack: 将数据的列“旋转”为行. unstack:将数据的行“旋转”为列. 例如: 处理堆叠格式   堆叠格式也叫长格式,一般关系型数据库存储时间序列的数据会采用此种格式,例如: 虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的,不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持,但是对于数据操作可能就不那么方便了,DataFrame的数据格式才更加方便. DataFrame的pivot()方法提供了这个转换,例

简单的总结一下常用的一些实用的Linux文本操作命令,包括wc(统计).cut(切分).sort(排序).uniq(去重).grep(查找).sed(替换.插入.删除).awk(文本分析). 1.统计命令——wc 统计文件里面有多少单词,多少行,多少字符. 1.1 wc语法 # wc [-lwm] 选项与参数: -l :仅列出行: -w :仅列出多少字(英文单字): -m :多少字符: 1.2 wc使用 #wc /etc/passwd /etc/passwd 40是行数,45是单词数,1719是

由于前面的博文中忽略了点内容,所以在这里补上,下面内容就是解决拍照或者选择图片显示的时候图片旋转了90度或者其他度数问题,以便照片可以正面显示:具体如下: 首先直接看上面博文下的拍完照或者选完图后处理部分: @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { switch (resultCode) { case 1: if (data != null) { // 取得返

  在部分Android手机(如MT788.Note2)上,使用Camera拍照以后,得到的照片会被自动旋转(90°.180°.270°),这个情况很不符合预期.仔细分析了一下,因为照片属性中是存储了旋转信息的,所以要解决这个问题,可以在onActivityResult方法中,获取到照片数据后,读取它的旋转信息,如果不是0,说明这个照片已经被旋转过了,那么再使用android.graphics.Matrix将照片旋转回去即可. 1.读取图片的旋转属性 /**  * 读取图片的旋转的角度  *  

写这篇文章之前已经看过了很多数据库方面的优化内容,大部分都是加索引.使用事务.要什么select什么等等.然而,只是停留在阅读的层面上,很少有实践,因为没有遇到真实的项目,一切都是纸上谈兵.实践是检验真理的唯一标准,于是就想在数据库上测试一些性能优化的方案,比如索引之类的,但是不想使用假的数据,于是就想着能不能抓取网上的一些数据来作分析,后来自己通过PHP抓取了一些数据(查看抓取数据博文),抓了大约110W的用户数据之后,当然需要统计一下具体的数量,于是我使用了以下的SQL语句(我使用的存储引擎