帮我写一个正则表达式排除掉logger之前的全部数据但是要保留logger

时间: 2023-08-04 19:09:19 浏览: 24
以下是一个正则表达式,它将匹配 "logger" 之前的所有内容,并保留 "logger": ``` .*?(?=logger) ``` 解释: - `.*?` 匹配任意数量的字符,非贪婪地匹配。 - `(?=logger)` 使用正向先行断言,匹配 "logger" 之前的位置,但不包括 "logger"。 因此,这个正则表达式将匹配 "logger" 之前的所有内容。如果你想要匹配 "logger" 本身及其之后的内容,可以使用以下正则表达式: ``` logger.* ``` 这将匹配 "logger" 及其之后的所有内容。
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帮我写一个正则表达式排除掉logger之前的全部数据但是要保留logger,内容如下2023-05-24 22:40:07,724 WARN [1] 72a12f50-2720-4498-b675-1c32d9f5793a logger options updated from

可以尝试使用正向零宽断言和负向零宽断言来实现: ``` (?<=logger).*(?<!logger) ``` 这个正则表达式的意思是:匹配 logger 后面的所有内容,但是排除掉 logger 本身。其中 `(?<=logger)` 是正向零宽断言,表示匹配 logger 后面的位置;`(?<!logger)` 是负向零宽断言,表示排除掉 logger 本身所在的位置。

帮我写一个正则表达式排除掉logger之前的全部数据2023-05-24 22:40:07,724 WARN [1] 72a12f50-2720-4498-b675-1c32d9f5793a logger options updated from

假设要匹配的文本为text,可以使用以下正则表达式: ``` (?<=logger)[\s\S]* ``` 解释一下: - (?<=logger) 表示匹配 logger 前面的位置,但不包括 logger 本身; - [\s\S]* 表示匹配任意数量的字符,包括换行符等。 使用 Python 的 re 模块可以这样写: ```python import re text = "2023-05-24 22:40:07,724 WARN [1] 72a12f50-2720-4498-b675-1c32d9f5793a logger options updated from" pattern = r"(?<=logger)[\s\S]*" result = re.findall(pattern, text) print(result) ``` 输出: ``` ' options updated from' ```

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这是一段 Python 代码,它进行了体积数据的预处理,具体解释如下: import argparse # 用来解析命令行参数 import logging # 用来记录日志 import re # 用来进行正则表达式的匹配 from multiprocessing import Process, Queue # 用来进行并行计算 from pathlib import Path # 用来处理文件路径 import numpy as np # 用来处理数组数据 from skimage import exposure, filters # 用来进行图像处理 from modules.config import logger # 从 modules.config 模块中导入日志记录器 from modules.volume import volume_loading_func, volume_saving_func # 从 modules.volume 模块中导入一些函数 def normalize_intensity(np_volume: np.ndarray, relative_path: Path, logger: logging.Logger): """ 对给定的 3D 图像进行归一化处理,返回归一化后的 3D 图像。 Args: np_volume: 给定的 3D 图像,数据类型为 np.ndarray。 relative_path: 3D 图像在磁盘上的相对路径,数据类型为 Path。 logger: 用来记录日志的 Logger 对象,数据类型为 logging.Logger。 Returns: 进行归一化处理后的 3D 图像,数据类型为 np.ndarray。 """ logger.info(f"[processing start] {relative_path}") # 取中间的 32 张图像,作为计算阈值和峰值的输入 nstack = len(np_volume) stack: np.ndarray = np_volume[nstack // 2 - 16 : nstack // 2 + 16] # 使用 skimage 库中的直方图均衡化和 OTSU 二值化算法,得到背景和前景 hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) # 对原始的 3D 数据进行归一化处理,将灰度值线性映射到 0-127 范围内 np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ((np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2) logger.info(f"[processing end] {relative_path}") # 对归一化后的 3D 图像进行再次线性映射,将灰度值映射到 0-255 范围内 return exposure.rescale_intensity( np_volume, in_range=(0, 255), out_range=(0, 255) ).astype(np.uint8) 具体的注释在代码中已经给出。
Spring Boot 整合 Easy-ES、Canal 和 Kafka 可以实现 MySQL 数据的全量和增量同步。下面简单介绍一下具体步骤: 1. 集成 Easy-ES (1)在 pom.xml 中添加 Easy-ES 依赖: <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easy-es-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.3.0</version> </dependency> (2)在 application.yml 中配置 Easy-ES: spring: elasticsearch: rest: uris: http://127.0.0.1:9200 easy-es: enabled: true index-prefix: my_index refresh-interval: 5s 2. 集成 Canal (1)在 pom.xml 中添加 Canal 依赖: <dependency> <groupId>com.alibaba.otter</groupId> <artifactId>canal.client</artifactId> <version>1.1.4</version> </dependency> (2)在 application.yml 中配置 Canal: canal: client: # canal server的ip地址和端口号 servers: 127.0.0.1:11111 # 监听的实例名称,多个实例用逗号分隔 instance: my_instance # 连接 Canal server 的用户名和密码 username: password: destination: # 数据源名称 schema: my_db # 数据库连接信息 url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/my_db?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 username: root password: root filter: # 监听表的正则表达式,多个表用逗号分隔 include: .*\\..* 3. 集成 Kafka (1)在 pom.xml 中添加 Kafka 依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> <version>2.5.4.RELEASE</version> </dependency> (2)在 application.yml 中配置 Kafka: spring: kafka: bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092 producer: retries: 0 consumer: group-id: my_group_id auto-offset-reset: earliest properties: max.poll.interval.ms: 600000 4. 实现数据同步 (1)全量同步 全量同步可以通过 Easy-ES 的 com.alibaba.easysearch.indexbuilder.IndexBuilderFactory 类来实现。在应用启动时,通过监听 ApplicationReadyEvent 事件,获取 MySQL 数据并调用 com.alibaba.easysearch.indexbuilder.IndexBuilderFactory.buildFullIndex() 方法来创建索引,具体代码如下: @Component public class FullIndexBuilder implements ApplicationListener<ApplicationReadyEvent> { @Autowired private IndexBuilderFactory indexBuilderFactory; @Override public void onApplicationEvent(ApplicationReadyEvent applicationReadyEvent) { // 获取 MySQL 数据并创建索引 indexBuilderFactory.buildFullIndex(); } } (2)增量同步 增量同步可以通过 Canal 和 Kafka 实现。Canal 监听 MySQL 数据库变化,将变化信息发送到 Kafka 中,然后在消费者中获取变化信息并更新索引。 首先创建一个 Canal 客户端: @Component public class CanalClient { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CanalClient.class); @Autowired private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate; @Value("${canal.client.servers}") private String servers; @Value("${canal.client.instance}") private String instance; @PostConstruct public void init() { CanalConnector connector = CanalConnectors.newClusterConnector(servers, instance, "", ""); int batchSize = 1000; try { connector.connect(); connector.subscribe(".*\\..*"); connector.rollback(); while (true) { Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); long batchId = message.getId(); if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) { continue; } List<String> messages = new ArrayList<>(); for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) { if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) { RowChange rowChange; try { rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e); } String tableName = entry.getHeader().getTableName(); EventType eventType = rowChange.getEventType(); for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) { String messageJson = JSON.toJSONString(rowData.getAfterColumnsList() .stream() .collect(Collectors.toMap(CanalEntry.Column::getName, CanalEntry.Column::getValue))); messages.add(tableName + "|" + eventType + "|" + messageJson); } } } if (!messages.isEmpty()) { kafkaTemplate.send("my_topic", StringUtils.join(messages, "\n")); } connector.ack(batchId); } } catch (Exception e) { logger.error("CanalClient error", e); } finally { connector.disconnect(); } } } 然后创建一个 Kafka 消费者,获取变化信息并更新索引: @Component public class IncrementIndexBuilder { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IncrementIndexBuilder.class); @Autowired private IndexBuilderFactory indexBuilderFactory; @KafkaListener(topics = "my_topic") public void listen(ConsumerRecord<String, String> record) { String[] fields = StringUtils.split(record.value(), "|"); String tableName = fields[0]; String eventType = fields[1]; String messageJson = fields[2]; try { Map<String, Object> message = JSON.parseObject(messageJson, new TypeReference<Map<String, Object>>() {}); if ("INSERT".equals(eventType)) { indexBuilderFactory.buildIndex(tableName, message); } else if ("UPDATE".equals(eventType)) { indexBuilderFactory.updateIndex(tableName, message); } else if ("DELETE".equals(eventType)) { indexBuilderFactory.deleteIndex(tableName, message); } } catch (Exception e) { logger.error("IncrementIndexBuilder error", e); } } } 到此为止,我们就实现了 Spring Boot 整合 Easy-ES、Canal 和 Kafka 实现 MySQL 数据的全量和增量同步。
要解析 log4j 格式的日志文件,你可以使用 Java 中的日志库和正则表达式来提取所需的信息。下面是一个简单的示例代码,演示了如何解析 log4j 格式的日志文件: java import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class LogParser { private static final String LOG_PATTERN = "\\[(.*)\\] \\[(.*)\\] \\[(.*)\\] - (.*)"; public static void main(String[] args) { String logFilePath = "path/to/logfile.log"; try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(logFilePath))) { String line; Pattern pattern = Pattern.compile(LOG_PATTERN); while ((line = reader.readLine()) != null) { Matcher matcher = pattern.matcher(line); if (matcher.matches()) { String timestamp = matcher.group(1); String level = matcher.group(2); String logger = matcher.group(3); String message = matcher.group(4); System.out.println("Timestamp: " + timestamp); System.out.println("Level: " + level); System.out.println("Logger: " + logger); System.out.println("Message: " + message); System.out.println("------------------"); } } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 在上面的代码中,我们首先定义了用于匹配 log4j 格式的正则表达式模式。然后,我们读取日志文件的每一行,并使用正则表达式模式匹配每一行。如果匹配成功,我们提取出时间戳、日志级别、日志记录器和消息,并将其打印出来。 你需要将 logFilePath 替换为你实际的日志文件路径。注意,这只是一个简单的示例,你可能需要根据实际情况调整正则表达式模式和提取的字段。 希望这个示例能帮助到你!如果你还有其他问题,请随时提问。
要解决乱码问题,可以按照以下步骤操作: 1. 打开IDE的设置界面。可以通过点击菜单栏的 "File" -> "Settings" 打开设置界面。 2. 在设置界面中,找到 "Plugins" 选项,并点击打开。 3. 在插件界面的搜索框中输入 "Ideolog",然后点击搜索按钮。 4. 在搜索结果中找到 "Ideolog" 插件,并点击安装按钮进行安装。 5. 安装完成后,重新启动IDE以使插件生效。 这样,Ideolog插件就会被成功安装并激活。如果仍然出现乱码问题,请确保你的日志文件和IDE的编码方式一致。你可以在代码中设置日志的编码方式,例如使用UTF-8编码方式: python from loguru import logger logger.add('file.log', format='{time} - {level.no} - {message}', encoding='utf-8') logger.debug('调试消息') 通过设置 encoding='utf-8',可以确保日志文件以UTF-8编码方式保存。如果你需要从日志中提取特定信息,可以使用 parse() 方法和正则表达式。下面是一个例子: python from loguru import logger from dateutil import parser logger.add('file.log', format='{time} - {level.no} - {message}', encoding='utf-8') logger.debug('调试消息') pattern = r'(?P<time>.*) - (?P<level>[0-9]) - (?P<message>.*)' caster_dict = dict(time=parser.parse, level=int) for log in logger.parse('file.log', pattern, cast=caster_dict): print(log) 在上面的例子中,我们使用了带命名组的正则表达式 (?P<time>.*) - (?P<level>[0-9]) - (?P<message>.*) 来匹配日志的格式。同时,我们还使用了 parser.parse 和 int 这两个转换器来分别将时间和日志级别转换为相应的数据类型。 另外,如果你希望在日志中显示特定的时间格式,你可以在添加日志的时候指定时间格式。例如: python from loguru import logger logger.add('file.log', format='{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level} | {message}', encoding='utf-8') logger.debug('调试消息') 在上述代码中,我们使用了 {time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} 的格式指定了日志中时间的显示格式为 "年-月-日 时:分:秒"。根据你的需求,你可以自定义时间格式以适应你的应用场景。 希望以上信息对解决你的问题有所帮助。如果还有其他问题,请随时提问。
标准的Tornado项目结构一般包括以下几个主要部分: 1. 主程序文件:通常命名为main.py或app.py,是项目的入口文件,其中包含Tornado应用的创建和配置过程,以及启动服务器的代码。 2. 路由模块:一般以urls.py或routes.py命名,用于定义URL路径和对应的处理函数之间的映射关系。在该模块中,可以使用正则表达式或通配符来匹配URL路径,并将请求转发给相应的处理函数进行处理。 3. 处理函数模块:一般以handlers.py或views.py命名,用于定义处理请求的函数。这些函数可以接收请求参数、访问数据库、调用第三方接口等,并根据业务逻辑进行相应的处理,并返回响应数据。 4. 静态文件目录:一般命名为static,用于存放静态文件,如CSS、JavaScript、图片等。Tornado框架自带了一个静态文件处理器,可以直接通过URL路径访问这些文件。 5. 模板文件目录:一般命名为templates,用于存放HTML模板文件。Tornado支持使用模板引擎来动态生成HTML页面,通过在处理函数中调用模板引擎,将数据传递给模板文件进行渲染。 6. 配置文件:一般命名为config.py或settings.py,用于存放项目的配置信息,如数据库连接信息、Redis配置、日志配置等。可以通过导入该文件,来获取项目的配置信息。 7. 数据库模型模块:如果项目需要使用数据库,通常会创建一个模型模块,用于定义数据库表结构和数据操作方法。一般使用ORM框架来简化数据库操作,如SQLAlchemy。 8. 日志模块:一般以logger.py命名,用于配置和管理日志的输出。可以定义不同的日志级别,并将日志输出到控制台、文件或其他目标。 以上是标准的Tornado项目结构,根据具体项目的需求,可能会有一些变化。同时,在实际开发中,也可以根据团队的需求和习惯进行适当的调整和扩展。
在使用GrepConsole进行配置时,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,你需要创建一个Java类,比如GrepConsole,并在其中添加main方法。在main方法中,你可以使用LoggerFactory.getLogger方法创建一个Logger对象,并使用该对象记录日志信息。例如,你可以使用logger.info方法记录"*****info*****"的信息,logger.warn方法记录"*****warn*****"的信息,logger.error方法记录"*****error*****"的信息。\[1\] 2. 接下来,你可以根据你的需求进行字体的RGB配置。你可以使用ERRO、Exeption的RGB配置选项为#FF0000,使用Warn的RGB配置选项为#FF9200,使用其他的RGB配置选项为#F5F5F5或者#9DB0C0。这样,你就可以在黑色主题的控制台中清晰地展示信息了。\[2\] 3. 在配置GrepConsole时,你可以使用正则表达式来过滤字段。你可以使用.*过滤字段.*的表达式来匹配需要过滤的字段。这一步非常重要。\[2\] 4. 最后,你可以根据需要进行样式的配置。你可以选择是否将整行都应用样式,是否忽略大小写,是否继续匹配,是否应用多行样式,是否使用粗体,是否使用斜体,以及设置背景颜色和字体颜色等。根据个人喜好进行配置即可。\[3\] 希望以上信息对你有所帮助! #### 引用[.reference_title] - *1* [IntelliJ IDEA好用插件推荐之(一):Grep Console](https://blog.csdn.net/xutong_123/article/details/128311026)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [2022.3IDEA配置grep console](https://blog.csdn.net/qq_41176055/article/details/127982330)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 下面是一个简单的Java代码示例,可以解析log4j格式的日志文件: java import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; public class Log4jParser { public static void main(String[] args) { String logFile = "path/to/your/log/file.log"; try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(logFile))) { String line; while ((line = reader.readLine()) != null) { String[] parts = line.split("\\s", 4); // 拆分日志行 if (parts.length >= 4) { String timestamp = parts[0] + " " + parts[1]; // 时间戳 String level = parts[2]; // 日志级别 String message = parts[3]; // 日志消息 Date date = parseTimestamp(timestamp); // 解析时间戳 System.out.printf("%s [%s] %s\n", date, level, message); // 打印解析结果 } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } private static Date parseTimestamp(String timestamp) throws ParseException { SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"); return format.parse(timestamp); } } 在此示例中,我们使用BufferedReader类逐行读取日志文件,并使用String.split()方法拆分每一行,从而获取时间戳、日志级别和日志消息。我们将时间戳转换为Date对象,以便进行进一步的处理和格式化输出。 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际的实现可能需要更复杂的逻辑来处理各种情况,例如多行消息或不同的日志级别格式。 ### 回答2: 要解析log4j格式的日志,可以使用Java中的正则表达式和字符串操作来提取日志中的各个字段。 首先,读取log文件并将每行日志存储在字符串数组中。可以使用Java中的文件读取和字符串操作方法来实现这一步骤。 接下来,对每一行日志应用正则表达式来提取需要的字段。log4j的日志格式通常包含时间戳、日志级别和具体日志消息。可以使用正则表达式来匹配这些字段并将其存储在对应的变量中。 例如,可以使用如下的正则表达式来匹配log4j日志的时间戳: String regexTimestamp = "\\d{4}-\\d{2}-\\d{2} \\d{2}:\\d{2}:\\d{2}"; 使用Java中的Pattern和Matcher类来进行匹配: Pattern patternTimestamp = Pattern.compile(regexTimestamp); Matcher matcherTimestamp = patternTimestamp.matcher(logLine); 然后,使用matcherTimestamp.find()方法来查找匹配的时间戳,并通过matcherTimestamp.group()方法来获取匹配的结果。 类似地,可以使用类似的步骤来提取日志级别和具体日志消息的字段。 最后,将提取的字段进行处理和存储,可以将它们打印出来或存储到其他地方,根据具体需求进行相应的操作。 以上就是使用Java解析log4j格式日志的一个简单示例。具体实现中可能还需要考虑异常处理、文件读取和写入等其他细节。 ### 回答3: 在Java中解析log4j格式的日志文件,我们可以使用log4j库提供的API方法来实现。以下是一个简单的代码示例: java import org.apache.log4j.Logger; import org.apache.log4j.PatternLayout; import org.apache.log4j.spi.LoggingEvent; import org.apache.log4j.spi.ThrowableInformation; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; public class Log4jParser { public static void main(String[] args) { String logFilePath = "path/to/logfile.log"; parseLog4jLog(logFilePath); } public static void parseLog4jLog(String filePath) { try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath))) { String line; Logger logger = Logger.getLogger(Log4jParser.class); PatternLayout layout = new PatternLayout(); while ((line = reader.readLine()) != null) { LoggingEvent logEvent = layout.parse(line); String logMessage = logEvent.getMessage().toString(); String logLevel = logEvent.getLevel().toString(); String logTimestamp = logEvent.getTimeStamp() + ""; ThrowableInformation throwableInfo = logEvent.getThrowableInformation(); if (throwableInfo != null) { String exceptionStacktrace = throwableInfo.getThrowableStrRep()[0]; // 对于包含异常信息的log,可以通过 throwableInfo 获取异常栈信息 } // 处理解析的日志信息,可根据需要进行相应的业务逻辑处理 System.out.println("Timestamp: " + logTimestamp); System.out.println("Level: " + logLevel); System.out.println("Message: " + logMessage); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 以上代码中,我们使用BufferedReader从日志文件中逐行读取日志内容。然后,我们通过PatternLayout的parse方法将每行日志内容解析为LoggingEvent对象。通过LoggingEvent对象,我们可以获取日志的时间戳、日志级别、日志消息以及可选的异常栈信息。 在代码示例中,我们简单示范了如何处理解析的日志信息,你可以根据实际需求进行业务逻辑处理或其他操作。
Log4j是一个Java日志管理工具,它提供了一种灵活的配置方式,可以方便地生成和管理应用程序日志。 要使用Log4j配置格式解析日志文件,需要完成以下步骤: 1. 配置Log4j:在Java应用程序中添加Log4j库并配置它。可以通过在项目中添加log4j.properties或log4j.xml文件来配置Log4j。这些文件包含Log4j的配置信息,例如输出日志到控制台还是文件,日志级别,日志格式等。 2. 添加日志语句:在Java代码中添加日志语句。可以使用Log4j的API来记录日志。例如: import org.apache.log4j.Logger; public class MyClass { private static final Logger logger = Logger.getLogger(MyClass.class); public void myMethod() { logger.info("This is an info message"); logger.debug("This is a debug message"); } } 在这个例子中,我们使用Log4j的Logger类来创建一个日志对象,然后使用它的info()和debug()方法记录日志。 3. 运行应用程序:运行Java应用程序并让它记录日志。当程序运行时,它会按照Log4j的配置记录日志。 4. 解析日志文件:通过读取Log4j生成的日志文件来解析日志。Log4j可以将日志输出到控制台或文件中,根据配置文件的设置,我们可以选择使用工具或手动方式解析生成的日志文件。可以使用Log4j提供的工具或第三方工具来解析日志文件。 5. 格式化日志:在解析日志文件时,可以根据需要对日志进行格式化。使用Java提供的字符串处理和正则表达式等工具,可以方便地解析和格式化日志。 总之,使用Log4j可以方便地生成和管理应用程序日志,并通过解析和格式化日志文件来提取有用的信息。

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