- 基于石川公式法的齿轮时变啮合刚度计算(附带MATLAB代码)
传说里的故事
matlab算法机器学习Matlab
齿轮传动是一种常见且广泛应用的机械传动方式。在设计和分析齿轮传动系统时,了解齿轮的啮合刚度是非常重要的。啮合刚度描述了齿轮在啮合过程中的弹性变形和刚性响应,对于预测齿轮传动系统的动力学行为和振动响应非常关键。石川公式是一种常用的方法,用于计算齿轮的时变啮合刚度。时变啮合刚度考虑了齿轮啮合面的变形,包括齿根弯曲、齿顶变形等因素。下面将介绍基于石川公式法的齿轮时变啮合刚度的计算,并提供相应的MATLA
- 基于Python+OpenCV校园人脸采集和人脸识别系统
2301_79809972
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欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义随着科技的发展和校园安全管理的需求增加,人脸识别技术逐渐被引入到校园安全管理中。人脸识别技术可以实现对校园内人员的快速、准确识别,提高校园安全管理水平。本项目旨在利用Python和OpenCV库,开发一个校园人脸采集和人脸识别系统,实现对校园内人员的人脸信
- 【算法】贪心算法
希冀123
算法算法贪心算法
贪心算法1.贪心介绍2.贪心本质3.最优装载问题(1)问题分析(2)算法实现(3)算法分析1.贪心介绍贪心算法总是做出当前最好的选择,期望通过局部最优选择得到全局最优的解决方案。但贪心不是从整体最优来考虑的,一旦做出选择,不会再改变,只能达到某种意义上的局部最优。简记为:想要当下最好的,但会导致目光短浅2.贪心本质应用情景:当出现两个特性——贪心选择性质和最优子结构性质时可用。(1)贪心选择性质:
- 射频学习之HFSS入门(一)
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HFSS下载与介绍下载介绍基本概念特点工作流程优势下载我下载的版本是ANSYSElectromagneticsSuite2023R1通过这篇文章下载,教程非常详细介绍基本概念HFSS(High-FrequencyStructureSimulator)是由ANSYS开发的一个专业的电磁场仿真软件,广泛用于高频电子工程中的电磁场分析。它主要用于设计和优化电磁设备,如天线、微波元件、射频(RF)设备等,
- 洛谷P1004(方格取数[NOIP 2000 提高组])题解
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算法题解
题目大意:在一个N×N的方格中,从左上角到右下角走两次,每次只能向下或向右走,取过的数会变成0,求两次路径取数的最大总和。首先,我们需要理解问题。两次路径都要走,并且第一次走过的格子第二次就不能再取了。所以需要找到两条路径,使得它们经过的格子的数值之和最大,并且路径不能重复取数。或者,或者说,即使路径交叉也没关系,但同一个格子只能被取一次。比如,如果两条路径都经过同一个格子,那么这个格子的数只能被
- MySQL 数据库作发布系统的存储,一天五万条以上的增量, 预 计运维三年,怎么优化?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
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对于一个每天有五万条以上增量、预计运维三年的MySQL发布系统,优化和规划是非常重要的。这不仅涉及到数据库本身的性能优化,还包括架构设计、硬件选择、监控与维护等多个方面。以下是一些建议和策略:优化策略数据库架构设计分库分表(Sharding):将数据分散到多个数据库或表中,减轻单个实例的压力。读写分离:使用主从复制,将读操作分流到从服务器上,减少主服务器负载。缓存机制:利用Redis或Memcac
- 梯度累加(结合DDP)梯度检查点
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梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术,主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小(batchsize)。通常,较大的批量可以提高训练的稳定性和效率,但受限于GPU或TPU的内存,无法一次性加载大批量数据。梯度累积通过多次前向传播和反向传播累积梯度,然后一次性更新模型参数,从而模拟大批量训练的效果。总结:显存限制:GPU/TPU显存有限,无法一次性加载大批量数据。训练稳定性:大批量训练通常
- 面试题-Vue2和Vue3的区别
奶糖 肥晨
vue3vuevue.jsjavascript前端
文章目录1.响应式系统2.组合式API(CompositionAPI)3.Fragment(碎片)4.Teleport(传送门)5.性能改进6.移除或改变的功能7.构建工具8.TypeScript支持Vue2和Vue3之间存在许多重要的区别,这些区别涵盖了性能、API设计、组合式API(CompositionAPI)、响应式系统以及构建工具等方面。以下是一些关键的区别,并附带代码示例来加以说明。1
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
不易撞的网名
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离,而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。线性可分情况下的SVM假设我们有一组训练数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2
- > vue-standard@0.1.0 serve > vue-cli-service serve ‘vue-cli-service‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。
Merlyn10
vue.js前端
出现'vue-cli-service'不是内部或外部命令错误通常意味着vue-cli-service没有被正确安装或者没有被添加到系统的PATH中。vue-cli-service是VueCLI提供的一个开发依赖,它应该在项目的node_modules/.bin目录下。要解决这个问题,请尝试以下步骤:确保依赖已安装:在项目根目录下运行以下命令来安装项目的依赖:npminstall或者如果你使用的是Y
- 核货宝:支持二次开发的移动订货系统分享
核货宝订货系统
移动订货系统开源订货系统批发订货商城移动订货系统
在快节奏的商业环境中,企业对高效、便捷的订货管理系统需求日益迫切。核货宝移动订货系统凭借其强大的功能和灵活的二次开发特性,成为众多企业优化订货流程、提升业务效率的得力助手。一、进销存管理(一)功能内容库存管理:对库存进行全方位实时监控,涵盖库存数量、库存成本以及库存位置等信息。系统支持库存盘点功能,定期或不定期对库存进行盘点,确保账实相符。当库存发生变动时,如商品入库、出库,系统自动更新库存数据。
- Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线
诗雨时
loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号(左)、Python+智能大数据+AI学习交流群(右):欢迎关注和加群,大家一起学习交流,共同进步!目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz
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python安装pyaudio
我有一台windows10pc,我想安装pyaudio,以便与chatterbot一起使用,chatterbot支持,我尝试了两种不同的安装pyaudio的方法。方法是在命令提示符下编写python-mpipinstallPyAudio结果是:C:\Users\Waaberi>python-mpipinstallPyAudioCollectingPyAudioUsingcachedhttps://
- 时序差分(TD)算法:
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TD算法:小猴子每走1步,看一下这个路口的V值,还有获得的奖励r;回到原来的路口,把刚刚看到的V值和奖励r进行运算,估算出V值。和蒙地卡罗(MC)不同:TD算法只需要走N步。就可以开始回溯更新。和蒙地卡罗(MC)一样:小猴需要先走N步,每经过一个状态,把奖励记录下来。然后开始回溯。那么,状态的V值怎么算呢?其实和蒙地卡罗一样,我们就假设N步之后,就到达了最终状态了。假设“最终状态”上我们之前没有走
- 在PyAudio模块中安装时出错
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在PyAudio模块中安装时出错首先,你需要确保你的电脑上已经安装了Python和pip。然后,你可以使用以下命令来安装PyAudio模块:```bashpipinstallPyAudio```如果上述命令无法安装,你可能需要安装一些额外的库。在Ubuntu系统中,你需要先安装一些依赖库,然后再尝试安装PyAudio。你可以使用以下命令来安装这些依赖库:```bashsudoapt-getinst
- DeepSeek强化学习(Reinforcement Learning)基础与实践
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引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,专注于训练智能体(Agent)在环境中通过试错来学习最优策略。与监督学习和无监督学习不同,强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为,使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践,并通
- npm : 无法加载文件 D:\Program Files\nodejs\npm.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本
海纳老吴
问题解决npm前端node.js
安装npm时出现如下提示:出现这个错误信息,是系统禁止执行PowerShell的脚本。出现的原因是,系统默认的执行策略是Restricted(默认设置),限制执行,所以会出现如上提示。解决方法:以管理员身份运行PowerShell;修改PowerShell策略:并运行以下命令来修改执行策略:Set-ExecutionPolicyRemoteSigned这将允许运行由本地计算机创建的脚本。选择Y提示
- 团体程序设计天梯赛-练习集——L1-052 2018我们要赢
SY师弟
GPLT天梯赛算法c语言数据结构c++PTAGPLT团体程序设计天梯赛
前言这个题看题目有点年代感了,2018是有啥大事来着吗?像一颗海草海草,随风飘摇哈哈哈,下面看看题目L1-0522018我们要赢2018年天梯赛的注册邀请码是“2018wmyy”,意思就是“2018我们要赢”。本题就请你用汉语拼音输出这句话。输入格式:本题没有输入。输出格式:在第一行中输出:“2018”;第二行中输出:“wo3men2yao4ying2!”。输入样例:无输出样例:2018wo3me
- GCC 和 G++的基本使用
cuber膜拜
汇编gnuc++
GCC和G++命令GCC和G++命令GCC(GNUC编译器)基本用法常用选项示例G++(GNUC++编译器)基本用法常用选项示例GCC与G++的区别选择使用GCC还是G++C++编译流程1.预处理(Preprocessing)2.编译(Compilation)3.汇编(Assembly)4.链接(Linking)综合示例头文件搜索路径1.引号包含的头文件(`"add.h"`)搜索路径示例2.尖括号
- 架构演进史
三花学编程
架构架构java微服务
软件架构是软件工程的基石,它不仅影响着系统的性能、可维护性和可扩展性,也直接关系到开发团队的效率和项目的成功。随着技术的不断发展和业务需求的变化,软件架构经历了多个阶段的演进。本文将详细探讨这些阶段及其背后的驱动因素。1.单体架构时代1.1定义与特点单体架构是指将所有功能模块打包在一个独立的应用程序中。早期的计算机应用程序大多采用这种架构,所有的代码、数据和资源都集中在一个地方。1.2优点简单性:
- python-leetcode 43.二叉搜索树中第K小的元素
SylviaW08
leetcode算法职场和发展
题目:给定一个二叉搜索树的根节点root,和一个整数k,请设计算法,查找其中第K小的元素(从1开始计数)方法一:中序遍历叉搜索树具有如下性质:结点的左子树只包含小于当前结点的数。结点的右子树只包含大于当前结点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树二叉树的中序遍历即按照访问左子树——根结点——右子树的方式遍历二叉树;在访问其左子树和右子树时,我们也按照同样的方式遍历;直到遍历完整棵树。因为二
- 力扣hot100——分割回文子串 + 回溯算法总结(算法代码模板)
01_
力扣hot100算法leetcode回溯算法
给你一个字符串s,请你将s分割成一些子串,使每个子串都是回文串。返回s所有可能的分割方案。解法思路:切割一个a之后,在ab中再去切割第二段.....classSolution{public:vector>res;//最终结果vectorpath;//当前结果vector>partition(strings){backtracking(s,0);returnres;}voidbacktracking
- python-leetcode 22.相交链表
SylviaW08
leetcode-pythonleetcode算法职场和发展
题目:给两个单链表的头节点heada和headb,请找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相较节点,返回null。两个链表在C1开始相交。intersectval:相交的起始节点的值,如果不存在相交节点,这一值为0listA:第一个链表listB:第二个链表skipA:在listA从头节点开始,跳到交叉节点的节点数skipB:在listB从头节点开始跳到交叉节点的节点数方法一:哈希
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 1: 初入量化江湖 —— Python与量化的第一次邂逅
山海青风
python量化分析
第一章:初入量化江湖——Python与量化的第一次邂逅故事情境在一个热闹的理财交流群里,小K偶然听到有人提起“量化投资”。那一刻,他心中燃起了一种莫名的好奇与憧憬:“量化投资究竟是什么?我真的能用代码来炒股吗?”然而,面对这一连串新奇的名词,小K感到有些茫然,一头雾水。就在他犹豫不决的时候,一位神秘的前辈私信他:“想要在量化江湖中闯出一片天地,首先得打好基础。先从搞定Python和学习如何读取股票
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 3
山海青风
#机器学习机器学习tensorflow人工智能
下面是一篇以小明为主角,尝试用TensorFlow预测校园活动参与率的学习故事。我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍,并附带必要的代码示例,帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。小明的第一次机器学习实验场景:预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会,负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮,但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 2: 初试身手 —— Python基础与神秘股票清单
山海青风
python
第二章:初试身手——Python基础与神秘股票清单在这一章中,我们将跟随小K的脚步,开启Python的初探之旅。小K刚刚踏入量化投资的世界,就收到了前辈神秘发送的一份文件——“神秘股票清单.csv”。前辈告诉他,只有牢牢掌握Python的基础语法,才能游刃有余地处理金融数据,进一步深入量化分析的奥秘。接下来,就让我们一起体验小K如何用Python完成这个第一个小任务,从而收获满满的成就感吧!故事情
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 3: 初探数据世界 —— Pandas与数据清洗的武林秘笈
山海青风
python
第三章:初探数据世界——Pandas与数据清洗的武林秘笈在量化江湖中,数据正如武林秘籍中的内功心法,必须先打好基础,才能施展后续高深武技。小K这次获得了一份历史股票交易数据,但初看之下却是一团乱麻:缺失值、重复记录、日期格式不统一……前辈笑着说:“兄弟,若想踏入量化之路,先要学会如何把这‘脏数据’炼成一手干净的‘真气’!”下面,就跟随小K的脚步,逐步揭开数据清洗的秘密,掌握Pandas的基本功法,
- OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测
山海青风
#OpenAI数据分析信息可视化数据挖掘
数据分析师的日常工作中,发现数据中的隐藏模式和预测未来趋势是非常重要的一环。借助OpenAI的强大语言模型(如GPT-4),我们可以轻松完成这些任务,无需深厚的编程基础,也能快速上手。在本文中,我们将通过一个简单的例子,展示如何利用OpenAI模型帮助数据分析师识别模式和预测趋势,尤其是在时间序列预测(如销售、流量等)中的实际应用,并加入数据可视化来更直观地展示分析结果。一、模式识别与趋势预测的重
- vite 开启 gzip压缩
二川bro
前端前端
使用vite如何开启gzip压缩文章目录使用vite如何开启gzip压缩1.引言为什么需要Gzip压缩?Gzip压缩的作用2.Vite项目中的Gzip压缩Vite的基本概念Gzip压缩的原理3.使用Vite插件开启Gzip压缩安装`vite-plugin-compression`配置`vite-plugin-compression`4.实战:在Vite项目中开启Gzip压缩项目初始化安装和配置`v
- 研二自学C++想转码,如何规划才能成功?有什么好的开源项目推荐?
程序员yt
c++开源java
今天给大家分享的是一位粉丝的提问,研二自学C++想转码,如何规划才能成功?有什么好的开源项目推荐?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家,希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问:你好,我想咨询一下转码相关的问题。我的学历背景是安徽大学本科西安电子科技大学研二在读,目前已经完成了C++基本语法的学习,也完成了两个国外的公开课CS144和6.s081的学习与相关lab的编写。接下来
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]root@192.168.9.136:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发