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永久设置ulimitsudo vim /etc/security/limits.conf增加以下内容后重启即可 * soft core unlimited * hard core unlimited生成core并设定位置echo那个指令是临时修改的，重启后又没了sudo bash -c 'echo "/data/core_file/%t.%e.core.%p"

1、initializer_listauto i = {1, 2， 3， 4}；cout << typeid(i).name()<<endl;//输出//class std::initializer_list<int>c++11中的vector<int> vec{1,2,3}；就是使用了initializer_list，可变参数也是使用的initializer_list。initializer_list最常用的方式是通过大括号包围的值列表对其

1、C++中NULL和nullptr的区别c++语言中NULL的定义如下#ifndef NULL #ifdef __cplusplus #define NULL 0 #else #define NULL ((void *)0) #endif#endif即C++中NULL为0，C中NULL 为（void*）0;c++下有重载机制，如下代码#include <stdio.h>#include <stdlib.h

1、分支操作查看分支//查看本地分支git branch //查看远端分支git brabch -r切换分支//切换到分支（test）git checkout test//切换到主分支（master）git checkout master合并分支//先切换到mastergit checkout mastergit merge test//有冲突解决冲突，无冲突则进行下一步 add commit pushgit add test.cpp(修改的文件)

1.动态链接库的创建直接按图片的顺序一步一步来即可//dllTest.h#pragma once#ifdef dllTest_EXPORTS #ifdef __GNUC__ #ifndef __linux__ #define DLL_TEST_API __attribute__((dllexport)) #else #define DLL_TEST_API __attribute__((visibility("default"))) #endif #el

高斯、中值等滤波器在使用的需要填充边界如果你把窗口放到第一个或最后一个元素上，那么这个窗口的左边或右边就会是空的。为了填补这个间隙，信号需要被扩展一下。扩充的示意图如下// FilterFill.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。//#include <iostream>#include <fstream>//高斯或者中值等滤波器使用过程中需要向外填充一定范围的数值//滤波器的长宽为hh，ww，则half_fil

彩色图像向右平移N个像素，前面用0补齐#include <opencv.hpp>using namespace cv;int main(){ /*载入图像并显示*/ Mat img = imread("D:\\1.bmp"); imshow("原图", img); uchar *src = img.data; Mat grayDst; Mat graySrc(img.rows, img.cols, CV_8UC3, src); //改变显示窗口大小 namedWin

首先，通过matlab将bmp格式的图像转换成dat格式下例子以将连续四帧图像转换为dat格式为例：clc; close all; clear all; %说明：生成DSP实验所用的图像数据Dat文件 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for i = 1:4 str = str

1、通过dsplib库调用DSPF_sp_ifftSPxSP函数来实现ff//ffttw_gen_fft (w_array, N);DSPF_sp_fftSPxSP (N, x_array, w_array, y_array, brev, rad, 0, N);其中函数tw_gen_fft（）为旋转因子，计算大码为：void tw_gen_ifft (float *w, in...

记录一个很渣的问题，总算解决了~以余弦和除法运算的加载为例进行说明：1、首先下载mathlib，安装到CCS的路径下（在C盘的ti目录下也是可以的）2、选择一个工程项目，右键Properties分别按下图进行选择3、在main.c的文件中添加对应函数的头文件即可

google了近三页的关于C语言中static的内容，发现可用的信息很少，要么长篇大论不知所云要么在关键之处几个字略过，对于想挖掘底层原理的初学者来说参考性不是很大。所以，我这篇博文博采众家之长，把互联网上的资料整合归类，并亲手编写程序验证之。         C语言代码是以文件为单位来组织的，在一个源程序的所有源文件中，一个外部变量（注意不是局部变量）或者函数只能在一个源程序中定义一次，

7 核函数（Kernels）考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题，特征是房子的面积x，这里的x是实数，结果y是房子的价格。假设我们从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线，那么我们希望使用x的三次多项式来逼近这些样本点。那么首先需要将特征x扩展到三维，然后寻找特征和结果之间的模型。我们将这种特征变换称作特征映射（feature mapping）。映射函数称作，在这个例子中

1 简介支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然后引出SVM什么的，还有些资料上来就讲分类超平面什么的。这份材料从前几节讲的lo

先抛开上面的二次规划问题，先来看看存在等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题：            目标函数是f(w)，下面是等式约束。通常解法是引入拉格朗日算子，这里使用来表示算子，得到拉格朗日公式为            L是等式约束的个数。    然后分别对w和求偏导，使得偏导数等于0，然后解出w和。至于为什么引入拉格朗日算子可以求出极值，原因

什么是运算符的重载?         运算符与类结合，产生新的含义。 为什么要引入运算符重载？         作用：为了实现类的多态性(多态是指一个函数名有多种含义)怎么实现运算符的重载？方式：类的成员函数 或 友元函数（类外的普通函数）规则：不能重载的运算符有 .  和 .* 和 ?: 和 ::  和 sizeof友元函数和成员函数的使用

#include #include #include #define intsize sizeof(int)#define complexsize sizeof(complex)#define PI 3.1415926int *a,*b;int nLen,init_nLen,mLen,init_mLen,N,M;FILE *dataFile;

以下这段文字摘自《MiniGUI体系结构—多窗口管理和控件类》,感觉很经典！在任何一个足够复杂的 GUI 系统中，处理窗口之间的互相剪切是其首要解决的问题。因为多窗口系统首先要确保一个窗口中的绘制输出不会影响到另外一个窗口。为此，GUI 系统一般要利用 Z 序来管理窗口之间的互相剪切关系。根据窗口在 Z 序中所处的位置，GUI 系统要计算每个窗口受剪切的区域，即剪切域。通常，窗口的剪切域定

CString的构造函数CString( );例：CString csStr;CString( const CString& stringSrc );例：CString csStr("ABCDEF中文123456");    CString csStr2(csStr);CString( TCHAR ch, int nRepeat = 1 );例：CString

使用InitializeCriticalSection初始化关键代码段使用EnterCriticalSection进入关键代码段：使用LeaveCriticalSection离开关键代码段：使用DeleteCriticalSection删除关键代码段，释放资源我们看一个例子：[cpp] view plaincopy#i

简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程，使得多线程程序的并发性高。另外，进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。从逻

RS232使用3根线（RX、tx、GND），收发同时进行，效率比RS485高，但是3根线不方便扩展组网，适合短距离两个设备单点快速通讯。RS485使用2根线（D+、D-），收发交替进行，2根线方便多个设备串接组成网络，适合多设备中远距离通讯        RS232接口标准出现较早，难免有不足之处，主要有以下四点：　　(1) 接口的信号电平值较高，易损坏接口电路的芯片，又

1、HOG特征：       方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dal