- 用Python制作动态音频可视化:音乐律动动效
屿小夏
#Python动效python音视频pygame
文章目录引言准备工作前置条件代码实现与解析导入必要的库初始化Pygame加载音频文件实现音频可视化主循环完整代码引言音频可视化是一种将音频信号转换为视觉效果的技术,常用于音乐播放器和现场演出中。在这篇博客中,我们将使用Python创建一个动态的音频可视化效果。通过利用Pygame和NumPy库,我们可以实现一个具有视觉吸引力的音乐律动动效。准备工作前置条件在开始之前,你需要确保你的系统已经安装了P
- python的图像融合及图像的类型转换学习笔记
yava_free
python学习笔记
一、图像加法运算1.Numpy库加法其运算方法是:目标图像=图像1+图像2,运算结果进行取模运算。当像素值255时,结果为对255取模的结果,例如:(255+64)%255=642.OpenCV加法运算另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算,方法如下:目标图像=cv2.add(图像1,图像2)此时结果是饱和运算,即:当像素值255时,结果为255,例如:(255+64)=255两种方法
- np.percentile函数详解
肥猪猪爸
大数据人工智能pythonnumpy数据结构数据统计算法
⭐️np.percentile函数np.percentile`是NumPy库中的一个函数,用于计算给定数据数组的指定百分位数。百分位数表示数据中有多少比例的值小于或等于某个值,例如,第25百分位数表示数据中有25%的值小于或等于这个值。np.percentile函数的语法numpy.percentile(a,q,axis=None,out=None,overwrite_input=False,me
- Python中的 NumPy与Pandas库介绍
天蓝蓝23528
pythonnumpypandas
PythonNumPy与Pandas库介绍一、NumPy库介绍NumPy(NumericalPython的缩写)是Python中一个非常核心且广泛使用的科学计算库。它提供了高性能的多维数组对象(ndarray)以及对这些数组进行操作的各种函数和工具,使得在Python中进行大规模数据处理和数值计算变得更加简单和高效。NumPy是许多高级数据分析库(如Pandas、SciPy)的底层库,为Pytho
- 深入了解Python中的NumPy库(一)
小高要坚强
pythonpythonnumpy开发语言
深入了解Python中的NumPy库(一)在Python的数据科学和科学计算领域,NumPy是一个基础性的库。作为NumericalPython的缩写,NumPy提供了支持多维数组与矩阵运算的功能,是数据分析、机器学习、数据科学等领域的核心工具之一。本文将详细介绍NumPy库的功能、如何安装、常用的数组创建方法,以及如何利用其生成随机数和处理矩阵运算。一、NumPy库简介NumPy是Python语
- 完美解决AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘typeDict‘
小桥流水---人工智能
Python程序代码Python常见bugnumpypython
文章目录前言一、完美解决办法安装低版本1.21或者1.19.3都可以总结前言这个问题从表面看就是和numpy库相关,所以是小问题,经过来回调试安装numpy,发现是因为目前的版本太高,因此我们直接安装低版本numpy。也不用专门卸载目前的版本,安装旧版本的时候,会自动覆盖以前的版本。一、完美解决办法安装低版本1.21或者1.19.3都可以pipinstallnumpy==1.21-ihttps:/
- Python编程读取csv文件数据分别计算RMSE、SD、R
是筱倩阿
pythonpythonnumpy
使用Pandas和NumPy库,从CSV文件中读取数据,并对列名进行了更新。使用循环计算了三组数据的RMSE、标准差和相关系数,并将结果打印输出。其中,RMSE(RootMeanSquaredError)是衡量预测值和真实值之间误差的一种方法;SD(StandardDeviation)是预测值和真实值之间误差的标准差;R(CorrelationCoefficient)是衡量预测值和真实值之间线性关
- python从入门到精通(二十一):python数据可视化进阶
HACKNOE
pythonpythonpycharmnumpypandasmatplotlibpillowipython
python数据可视化进阶numpy库的使用Matplotlib库的使用Pandas的使用PIL库的使用numpy库的使用Matplotlib库的使用Pandas的使用PIL库的使用
- python数据分析-Numpy库
weixin_45988458
python数据分析numpy
numpy三剑客importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibpyplotasplt在数据分析中,NumPy、Pandas和Matplotlib是非常常用的三个库,它们各自扮演着不同的角色,提供了强大的功能和工具,可以方便地进行数据分析和可视化。NumPy(NumericalPython):NumPy是Python中的一个核心库,提供了高性能的多维数
- numpy库学习笔记一——ndarray
绿豆蛙给生活加点甜
#numpy库学习numpypython数据分析
Numpy库学习NumPy,是NumericalPython的简称,它是目前Python数值计算中最为重要的基础包。大多数计算包都提供了基于NumPy的科学函数功能,将NumPy的数组对象作为数据交换的通用语。以下内容将会出现在NumPy中:ndarray——一种高效多维数组,提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能。对所有数据进行快速的矩阵计算,而无须编写循环程序。对硬盘中数组数据进行读写
- python_numpy库_ndarray的聚合操作、矩阵操作等
蜀道之南718
numpypython矩阵
一、ndarray的聚合操作1、求和np.sum()importnumpyasnpn=np.arange(10)print(n)s=np.sum(n)print(s)n=np.random.randint(0,10,size=(3,5))print(n)s1=np.sum(n)print(s1) #全部数加起来s2=np.sum(n,axis=0)print(s2) #表示每一列的多行求和s
- python数据分析numpy基础之sqrt用法和示例
梯阅线条
pythonnumpypython
1python数据分析numpy基础之sqrt用法和示例python的numpy库的sqrt()函数用于计算数组各元素的平方根,相当于arr**0.5。用法numpy.sqrt(x,/,out=None,*,where=True,casting='same_kind',order='K',dtype=None,subok=True[,signature,extobj])=描述numpy.sqrt(
- python数据分析numpy基础之meshgrid生成网格点坐标
梯阅线条
pythonpythonnumpy
1python数据分析numpy基础之meshgrid生成网格点坐标python的numpy库的meshgrid()函数用于生成网格点的坐标矩阵。用法numpy.meshgrid(*xi,copy=True,sparse=False,indexing='xy')描述返回坐标向量中的坐标矩阵列表。入参*xi:可选,array_likex1,x2,…,xn,表示网格坐标的一维数组;copy:可选,bo
- 深度学习之手写数字识别
JavaGPT
深度学习python神经网络卷积深度学习tensorflow人工智能
深度学习之手写数字识别1、安装库各位小伙伴们,大家好,今天就让我们一起来看一下使用python实现深度学习中的手写数字识别,首先咱们需要安装几个库文件,numpy库、matplotlib库和tensorflow库。可以打开命令行进行安装,也可以再PyCharm下的命令行安装,建议在PyCharm下的命令行进行安装,因为我有许多同学在cmd控制台安装的时候,会报许多的错误。其实在PyCharm中安装
- Numpy核心模块导入失败:解决方法
完美代码
numpypython开发语言Python
Numpy核心模块导入失败:解决方法如果你在使用Numpy库时遇到了“numpy.core.multiarrayfailedtoimport”的错误提示,这意味着你的程序无法正确导入Numpy的核心模块multiarray。那么怎么解决呢?首先,我们需要了解一下Numpy库的构成。Numpy是一个Python科学计算库,它主要由多维数组对象(即ndarray)和各种库函数组成。而multiarra
- python数据分析numpy基础之fabs用法和示例
梯阅线条
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1python数据分析numpy基础之fabs用法和示例python的numpy库的fabs()函数用于计算多维数组的每个元素的绝对值,绝对值都为浮点数,并且不能计算复数的绝对值,速度会比abs()快。用法numpy.fabs(x,/,out=None,*,where=True,casting='same_kind',order='K',dtype=None,subok=True[,signatu
- numpy库查看数组属性与数据类型
cjj_
jupyternotebookpythonnumpyjupyter
importnumpyasnpdata1=pf.select_slices(dataset,"a_ice",mesh,depth=0,records=-1)print(data.ndim)#输出数组的维度print(data.shape)#输出数组形状print(data.dtype)#输出数组元素数据类型print(data.size)#输出数组尺寸,即元素总数
- 《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02
软工菜鸡
《零基础实践深度学习》python波士顿房价百度飞桨深度学习机器学习
1.3波士顿房价预测任务上一节我们初步认识了神经网络的基本概念(如神经元、多层连接、前向计算、计算图)和模型结构三要素(模型假设、评价函数和优化算法)。本节将以“波士顿房价预测”任务为例,向读者介绍使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型的思考过程和操作方法。波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价
- 教你如何生成自己的专属动态龙新年图像 - Python实现摘要
GT开发算法工程师
python开发语言算法pillownumpy
引言新年将至,为了给大家带来一丝喜庆和神秘的气氛,我决定用Python编写一个生成专属动态龙图像的小程序。通过这个程序,你可以生成一个独一无二的龙图像,并为它添加动态效果,让它在新年的时刻为你带来好运和祝福。正文首先,我们需要准备一些必要的库和工具。在这个项目中,我们将使用Python的PIL库来处理图像,以及NumPy库来进行一些数学计算如果你还没有安装这些库可以通过以下命令进行安装:pipin
- python数据分析之表示
别辜负眼前
数据分析数据分析python
1numpy库入门1.1数据的维度(1)一维数据:列表和数组的比较相同:一组数据的有序结构区别:数组的数据类型相同,列表的数据类型可以不同(2)数据维度的python表示一维数据:列表(有序)和集合(无序)类型二维数据:列表类型(列表中嵌套列表)多维数据:列表类型高维数据:字典类型或数据表示格式(JSON、XML、YAML格式)1.2数组对象:ndarray(1)N维数组对象:ndarray(元素
- python笔记12
没有名字的鬼
python学习笔记笔记
目录1、文件的基本操作步骤1.打开文件(OpenFile):2.读取文件内容(ReadFile):3.写入文件内容(WritetoFile):4.file.seek()5.文件复制:6.with语句:2、数据的组织维度1.一维数据:2.二维数据:3.多维数据:3、一维数组的存储与读取1.使用内置的文件I/O方法:存储数据:读取数据:2.使用NumPy库:存储数据:读取数据:3.使用Pandas库:
- pytorch入门第一天
南子大帅哥
pytorchpython笔记
今天作为入门pytorch的第一天。打算记录每天学习pytorch的一些理解和笔记,以用来后面回顾。当然如果能帮到和我一样的初学者,那也是不胜荣幸。作为一名初学者,难免有些地方会现错误,欢迎各位大佬指出预备知识这里主要介绍pytorch的矩阵一些相关知识。矩阵总所周知是神经网络里重要内容,信号传递等都需要用到矩阵的一些知识。这里的矩阵和numpy库中基本相似。使用基本运算符+-*/和另一个矩阵相乘
- python_numpy库_ndarray的创建
蜀道之南718
numpypython开发语言
目录1、使用np.array()创建2、使用np的routines函数创建(1)、np.ones(shape,dtype=None,order='C')(2)、np.zeros(shape,dtype=float,order='C')(3)、np.full(shape,fill_value,dtype=None,order='C')(4)、np.eye(N,M=None,k=0,dtype=flo
- python_numpy库_ndarray的属性
蜀道之南718
pythonnumpy开发语言
目录1、ndim(维度)2、shape(形状)3、size(总长度)4、dtype(元素类型)1、ndim(维度)n=np.random.rand(3,4)print(n)w=n.ndimprint(w)2、shape(形状)*三个数字分别表示各个维度的长度n=np.random.rand(3,4)print(n)w=n.ndimprint(w)x=n.shapeprint(x)3、size(总长
- Python_Numpy库的Ndarray对象有哪些数据类型?数值范围分别为多少?
昊虹AI笔记
Python基础numpy数据类型
Python_Numpy库的Ndarray对象有哪些数据类型?数值范围分别为多少?看下面这张图就知道了:为了方便复制数据类型,文字版如下:bool_布尔型数据类型(True或者False)int_默认的整数类型(类似于C语言中的long,int32或int64)intc与C的int类型一样,一般是int32或int64intp用于索引的整数类型(类似于C的ssize_t,一般情况下仍然是int32
- python_numpy库_ndarray的基本使用
蜀道之南718
pythonnumpy开发语言
1、索引一维和列表索引的操作一致。2、根据索引修改数据(1)、将第二行全部数字改为0.88n=np.random.rand(3,4)print(n)#将第二行全部数字改为0.88n[1]=0.88print(n)(2)、将第二行最后一个数改为0.88a=np.random.rand(3,4)print(a)#将第二行最后一个数改为0.88a[1][3]=0.88print(a)3、切片import
- 【anaconda】在anaconda中建立pycharm环境并使用
Fre6d0M
condapythonpip
一、打开anaconda二、创建环境输入condacreate-n+"你要创建的环境的名字”(自己知道什么意思就行)点击enter键点击Y键就能创建了三、进入到环境当中输入condaactivate+"你创建的环境的名字"进入环境后就可以开始下载你pycharm代码中所需要用到的库啦四、下载库比如你需要下载numpy库,你可以在命令行输入condainstallnumpy或者pipinstalln
- Standardscaler标准化
肖肖学代码
pythonnumpy机器学习
#coding=utf-8#统计训练集的mean和std信息fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportnumpyasnpdeftest_algorithm():#定义test_algorithm()函数,该函数用来比较使用Sklearn库中的标准化方法和使用numpy库中的标准化方法的差异。np.random.seed(123)#使用随机
- 数据分析-01
博士伦2014
一.第一神器numpy库1.1np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype='l')np.random.randint(low=0,high=10,size=(3,4,5),dtype='l')作用:生成一个自定义维度随机数数组low指定起始(下界)high指定结束(上界)size指定数组形状(维度)dtype指定数据类型1.2np.array(o
- Python Numpy入门学习:基础与进阶
Dxy1239310216
Pythonpythonnumpy学习
摘要:本文将介绍Numpy库在Python中的基础知识和进阶应用,帮助读者快速掌握Numpy库的核心功能,为进一步学习Python和数据分析打下坚实的基础。一、引言Numpy是Python中用于进行数值计算的核心库之一,提供了高效的多维数组对象和一系列操作该数组的函数。通过Numpy,我们可以轻松地处理大规模数据集,进行各种数学运算和数据分析。本文将分两部分介绍Numpy的基础知识和进阶应用。二、
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro