完整英文版，Particulate air filters for general ventilation - Determination of the filtration performance（ 用于一般通风的空气微粒过滤器-过滤性能的确定）, 有代表性的上游和下游的空气样本被用光学粒子计数器（OPC）进行分析。

主要介绍了Java web过滤器验证登录防止未登录进入界面，在一些系统中经常可以用到此功能，对java web 验证登录知识感兴趣的朋友一起看下吧

JSP+servlet+javabean学习 里面有ＰＤＦ文件对该章节的详细讲解，培训老师才讲的到的，非常详细......资源内容如下： JavaWeb02-request与response.rar JavaWeb03-会话跟踪cookie与session.rar JavaWeb04-内置对象与include指令.rar JavaWeb05-购物车.rar JavaWeb06-Servlet.rar JavaWeb07-javaWeb模式.rar JavaWeb08-DBUtil.rar JavaWeb09-EL与JSTL.rar JavaWeb10-分页应用.rar JavaWeb11-图片验证码.rar JavaWeb12-文件上传.rar JavaWeb13-过滤器与监听器.rar

pandoc-crossref：用于交叉引用的Pandoc过滤器

alpha beta 滤波器是一种简化形式的观察器，用于估计、数据平滑和控制应用。 它与卡尔曼滤波器和控制理论中使用的线性状态观测器密切相关。 它的主要优点是不需要详细的系统模型。

EWF(Enhanced Write Filter-增强型写过滤器)。是微软出的工具，通过把部分内存虚拟成硬盘或u盘，用来防止windows直接写数据到存储设备。 u盘有写入次数限制，超过以后u盘就坏了，所以要装系统的话必须要ewf来保护。

FILGUARD系列全自动过滤器完整性测试仪是对过滤材质及滤

函数 [vectorout]=moving_average(vectorin,eFave) 添加一名作者日期：12/03/2013 此函数计算沿向量的移动平均值。 “eFave”是使用的输入向量“vectorin”中元素周围的元素数计算“vectorout”中的平均值。 值在无法计算的“vectorin”的开头和结尾“eFave”元素的平均值和平均值计算为“vectorin”开头或结尾的剩余值。 注意：“eFave”应该是奇数。 如果不是，则将“1”添加到其值中。 示例：vectorin=[1 2 5 4 8 9] 和 eFave=4。 eFave->5，vector out=[x1 x2 4 5.6 x5 x6]，注意x3和x4可以计算为周围 5 个元素（包括它们自己）的平均值他们。 因为这不能应用于 x1,x2,x5,x6，目标是平滑系列，x1=1, x2=mean(1 and 2),

CUDA中的膨胀和侵蚀过滤器 显示了膨胀和腐蚀过滤器的几种实现方式： 中央处理器： 使用可分离的过滤器。 （ ） GPU： 2.天真的实现，一个线程每个像素加载n ^ 2个元素。 （ ）3.可分离的滤波器实现，处理过程分为两个步骤，每个像素仅加载2 * n个元素。 （ ）4.共享内存的实现，使用了切片方法。 （ ）5.过滤器的无线电被模板化，以使主回路能够展开。 （腐蚀 ）6.对过滤操作进行模板化，以将相同的代码重新用于腐蚀和膨胀。 （ ） 表现 我已经在Nvidia GTX 760上进行了一些测试。 使用1280x1024的图片和2到15的收音机： 广播/实施 加速 中央处理器 幼稚的 可分离 共享的内存。 广播模板 过滤操作。 模板化 2个 34倍 0.07057秒 0.00263秒 0.00213秒 0.00209秒 0.00207秒 0.00207秒 3 42倍 0

布隆过滤器，大家学过数据结构的应该都清楚，一般的字典树要实现嵌入和查找都内存的消耗非常大，布隆过滤器有BloomFilter<1000000,string, BKDRHash, APHash, DJBHash> bf五个参数你要查找的元素个数，查找元素类型，三个Hash函数， m = -n*ln(p) / (ln(2)^2) k = m/n * ln(2) # k 为哈希函数个数 # m 为布隆过滤器长度 # n 为插入的元素个数 # p 为可接受该容器的误报率（0-1） 当k等于3时，m=4.36n,于是可以设置m/n=5，k如果多的话，m/n可以设置更大来追求准确率，一般m/n设置为k*ln(2)就行，此时误差率小于0.01