- 【Python-Numpy】降低Numpy版本
LansinBlog
Python第三方库云服务器解决errorpythonnumpy
1.卸载当前Numpypipuninstallnumpy2.查看当前Numpy可用的版本号pipindexversionsnumpy3.安装特定版本号的Numpypipinstall-Unumpy==自己想要的版本号
- 使用python-numpy实现一个简单神经网络
橘柚jvyou
python神经网络人工智能深度学习
目录前言导入numpy并初始化数据和激活函数初始化学习率和模型参数迭代更新模型参数(权重)小彩蛋前言这篇文章,小编带大家使用python-numpy实现一个简单的三层神经网络,不使用pytorch等深度学习框架,来理解一下神经网络的原理和观察一下它内部的一些操作如反向传播,权重更新是如何实现的。导入numpy并初始化数据和激活函数#三层神经网络importnumpyasnpdefsigmoid(x
- Python-Numpy矩阵加减法
缘起性空、
python矩阵numpy
1、加法np.add()importnumpyasnp A1=np.array([[1,2],[3,4]]) A2=np.array([[4,5],[6,7]]) print(A1)print(A2)print(np.add(A1,A2))输出:A1:[[12][34]]A2:[[45][67]]Addresult:[[57][911]]2、减法np.subtract()importnu
- python-numpy中size、shape和len的区别
shangyj17
python
importnumpyasnpa=np.zeros(shape=(3,4,5))#返回a列表的元素总数:60print(a.size)print(np.size(a))#返回a列表的维度大小:(3,4,5)print(a.shape)print(np.shape(a))#返回a列表的第一维大小:3print(len(a))
- Linux与Mac下安装opencv-python
Lornatang
通用安装:pipinstallopencv-python源码安装Linux:这些步骤已经测试了ubuntu16.04,但也应该与其他发行版一起工作。需要包:GCC4.4x或更高版本CMake2.6或更高版本GitGTK+2x或更高,包括头(libgtk2.0-dev)pkg-configPython2.7或后来的Numpy1.5或后来的开发包(Python-dev,Python-Numpy)ffm
- chatgpt赋能Python-numpy转化为pandas
虚幻私塾
pandaspythonnumpy计算机
从Numpy到Pandas:如何将数组转换为数据框如果您正在使用Python进行数据分析,那么您一定会听说过Numpy和Pandas。他们是Python中最受欢迎的数据科学库之一,可以极大地简化数据处理的流程。但是,当您想从numpy数组转换为pandas数据框时,该怎么办?在本文中,我们将介绍如何将numpy数组转换为pandas数据框。Numpy和Pandas:有什么不同?在处理数据时,Num
- OpenCV在ubuntu下的编译安装
笨笨翔
1.源码下载gitclonehttps://github.com/opencv/opencv.git2.环境准备必须的包GCC4.4.x或更高版本CMake2.8.7或更高GitGTK+2.x或更高版本,包括标题(libgtk2.0-dev)pkg配置Python2.6或更高版本以及Numpy1.5或更高版本的开发人员包(python-*dev,python-numpy)ffmpeg或libav开
- 【SVD(奇异值分解)】详解及python-Numpy实现
aoeh
深度学习numpy深度学习python
目录一、特征值分解(EVD)二、奇异值分解(SVD)奇异值分解(SingularValueDecomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。一、特征值分解(EVD)如果矩阵A是一个m×m
- Python-Numpy学习之【ndim、shape、dtype函数的区别】
原来是爱爱爱学习的小王
python学习numpypython
刚开始学习numpy,对ndim、shape还有dtype这几个函数的含义有些混淆,所以简单记录下。ndim函数:返回一个数字,确定数组的维度备注:个人小技巧(不知道准不准),从列表转数组时,确定数组的维度的话可以看一开始中括号的个数,几个中括号就是几维。shape函数:返回一个元组,确定各个维度的元素个数对于arr11:它是一个一维数组,返回的(4,)代表一维里面有四个元素对于arr22:它是一
- python-Numpy科学计算工具包,pickle模块
小陀螺_Coder
python与计算机视觉PythonNumpypickle
正如标题所言,Numpy是用于科学计算的,其中数组对象对图像处理意义重大,还有线性代数函数等。在后面的所有机器学习中对图像的处理,都是基于这个库的,介绍几个简单的实例。图像数组表示调用array()方法:im=array(Iamge.open('xxx.jpg'))im=array(Iamge.open('xxx.jpg').convert('L'),'f')注意:假设这是一张彩色图像,第一次打开
- Python-numpy
柳清檀
numpy基础importnumpyasnparr=np.array([1,3,5,'a'])arr#打印arr_z=np.zeros(10)arr_z=np.zeros((2,3))#元组-不可变arr_o=np.ones(10)arr.shape#打印结构arr.size#打印元素个数type(arr)#打印数组类型arr.ndim#打印维数arr5=np.full((2,3),np.pi)#
- Python-numpy使用及其常用函数介绍
xz---
numpypython
NumPy(NumericalPython)是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nestedliststructure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)),支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。某些numpy函数要比python内置函数或方法更加便捷和迅速,在数据科学和日常分
- python数学计算模块_Python-NumPy模块数学和统计方法(4)
weixin_39899021
python数学计算模块
1.前言使用一组数学函数对numpy数组进行操作的时候,有两种方式计算:对整个数组进行计算;对源数组的某个轴向的数据进行统计计算;2.下面是基本的数组统计方法数组统计方法3.统计函数的分类下面的所有统计方法,即可以当做数组的实例方法调用,也可以当做顶级numpy函数使用。importnumpyasnparr=np.random.randn(5,4)print(np.xxx(arr))print(a
- Python-Numpy入门
蜂鸟up
Python学习笔记pythonnumpy
Python-Numpy入门NumPy是一个开源的Python科学计算基础库,包含:一个强大的N维数组对象ndarray广播功能函数整合C/C++/Fortran代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能NumPy的引用importnumpyasnpN维数组对象:ndarray数组对象可以去掉元素间运算所需的循环,使一维向量更像单个数据设置专门的数组对象,经过优化,可以提升这类应用的运算速度
- Python-Numpy学习笔记之索引
中意灬
python开发语言后端
文章目录基础索引一维数组的索引二维数组的索引神奇索引一维数组的索引二维数组的索引布尔索引一维数组的索引二维数组的索引条件的组合导入模块创建两个用于实验的数组importnumpyasnpx=np.arange(10)#定义一个一维数组X=np.arange(15).reshape(3,5)#定义一个三行五列的二维数组基础索引一维数组的索引类似于python中list的索引print(x)print
- Python-NumPy库中reshape()的用法
无敌发量boy
numpypython开发语言
在NumPy中ndarray.ndim可以返回这个数组的维数,等于秩(即轴的数量)。reshape()函数可以将数组变形重构,调整数组各维数的大小。但是在使用reshape()时要注意数据量是否能转换成我们所需要的行列数。如16的话分成3行6列会报错。reshape()常用的几种形式,以一下代码为例:(1)转换成m行n列:reshape(m,n)importnumpyasnparr=np.arra
- python-numpy库
觅远
python机器学习矩阵
目录ndarray对象arange函数array函数random函数其他创建数组方法切片和索引及修改数组维度数组的拼接数组的分割数组的转置数组的运算numpy(NumericalPython)是科学计算基础库,提供大量科学计算相关功能,比如数据统计,随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型(naray),支持大量的维度数组与矩阵运算,numpy支持向量处理ndarray对象,提高程序运算速度。
- Python-Numpy 学习笔记
CocoCream
python学习pythonnumpy
目录基本设置ndarray的创建ndarray的索引ndarray的基本属性&运算ndarray对象属性:一些较为常用的简单运算函数:数据类型一个关于numpy的题库GitHub-Numpy100题,原文中vector解释为行向量(代码中使用vector),matrix解释为矩阵或数组(代码中使用a或array),原作者对于array的使用在两种释义中切换,所以这个就看情况吧()。基本设置####
- Python-NumPy快速入门基础知识点
YANGGEOL
Pythonpythonnumpy
安装pipinstallnumpy基础NumPy的主要对象是齐次多维数组。它是所有相同类型的元素(通常为数字)表,由非负整数元组索引。在NumPy中,尺寸称为轴。NumPy的数组类称为ndarray。也被称为别名array。numpy.array这与标准Python库类不同array.array,后者仅处理一维数组且功能较少。ndarray.ndim数组的轴(尺寸)数。ndarray.shape数
- python-numpy科学计算
a-tao必须奥利给
numpypython机器学习数据分析开发语言
导入numpy包进行科学计算直接上代码importnumpyasnp#使用numpy得到一个二维矩阵a=np.array([1,2,3])print(a,type(a))#[123]a1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(a1)#有时候我们并不需要整数类型的,而是浮点数类型的,我们就需要将其转化为浮点类型的a1=np.array([['1','2','3'],['4
- python numpy矩阵乘法_高维Python-Numpy矩阵乘法
weixin_39738667
pythonnumpy矩阵乘法
哈,只需一行即可完成:np.einsum('nmk,nkj->mj',A,B)。在不要将变量命名为sum,而是重写sum中的内部版本。在正如@Jaime指出的,对于这些尺寸的维度,循环实际上更快。事实上,基于map和sum的解决方案虽然更简单,甚至更慢:In[19]:%%timeitSUM=np.zeros([20,5])foriinrange(len(A)):SUM+=np.dot(A[i],B
- ubuntu编译安装opencv3.4 opencv3.4_contrib
理解&&记忆
深度学习入门ubuntulinux
1.安装相应的依赖:sudoapt-getinstallcmakesudoapt-getinstallgccg++tosupportpython2:sudoapt-getinstallpython-devpython-numpy最开始以为conda虚拟环境存在numpy库所以没装,所以一直无法生成共享库,python-numpy通过apt-getinstalltosupportpython3:su
- python数组文件_python-numpy数组到文件np.savetxt
weixin_39943678
python数组文件
当我使用np.savetxt(´file.txt´,(arr1,arr2,arr3))时,将多个numpy数组保存到文件中的最佳方法是什么?数组是按列而不是按行保存的,因此很难导入excel.如何以更标准的方式保存阵列?谢谢解决方法:使用vstack使用vstack从numpy保存多个数组假设我们有一个要保存到文件的numpy数组x=np.random.random_integers(0,10,s
- python中grid函数_Python-Numpy模块Meshgrid函数
weixin_39603505
python中grid函数
Numpy中关于Meshgrid函数:meshgrid官方。1.Meshgrid前言meshgrid函数就是用两个坐标轴上的点在平面上画网格(当然这里传入的参数是两个的时候)。当然我们可以指定多个参数,比如三个参数,那么我们的就可以用三个一维的坐标轴上的点在三维平面上画网格。2.Meshgrid的参数numpy.meshgrid(*xi,**kwargs)。array_like代表网格坐标的一维数
- python和opencv环境搭建_python与opencv开发环境搭建(转载)
weixin_39693971
首先先说本开发环境是在windowsxp的环境下进行搭建的。在搭建的过程中需要保证这三个条件:1.python需要安装python-numpy模块,不然即使找到了cv模块也不能够运行。而且会出现“ImportError:numpy.core.multiarrayfailedtoimport”错误。在装这个模块的实现需要保证python的版本与numpy的版本相一致,例如当前numpy的版本最高支持
- [转载] python-numpy总结
ey_snail
参考链接:Python中的numpy.expm1文章目录1.理解Python中的数据类型1.1Python整型不仅仅是一个整型1.2Python列表不仅仅是一个列表1.3从Python列表创建数组1.4从头创建数组1.5NumPy标准数据类型2.NumPy数组基础2.1NumPy数组的属性2.2数组索引:获取单个元素2.3数组切片:获取子数组多维子数组获取数组的行和列非副本视图的子数组创建数组的副
- numpy数组基本操作
if shining
pythonpythonnumpy
python-Numpy数组基本操作"""Numpy数组操作:1.创建一维数组numpy.array([值1,值2,值3])创建二维数组numpy.array([[值1,值2,值3],[值1,值2,值3]])2.数组的维度:数组名.shape3.特殊数组:全0数组:zero([行数,列数])全1数组:ones([行数,列数])4.数组查找:数组名[行数,列数]5.数组修改:数组名[行数,列数]=值
- python-numpy基础知识
鑫仔_要变强
pythonpythonnumpy机器学习
参考资料:《跟着孙兴华学习Numpy基础》pythonNumpy教程笔记:链接:https://pan.baidu.com/s/1m9g9An6JdOEWdtPiw6OIdA?pwd=xfc6提取码:xfc6--来自百度网盘超级会员V4的分享中文官方:广播(Broadcasting)|NumPy中文链接:03.创建数组_哔哩哔哩_bilibili一、安装Numpy模块1、进入cmd命令界面2、输入
- numpy合并不同维度矩阵_python-numpy数据分析
weixin_39738774
numpy合并不同维度矩阵
numpy数组的创建和数组的计算用numpy生成数组,得到ndarray类型np.array(range())=np.arange()reshape()并不会对数据本身进行修改np.round(x,n)对数据x取2位小数a.flatten()把数据展开降至一维数组其实就可以看做数学中的矩阵,图中的t5+2会对t5中的每个元素都+2。这也是一种广播机制。*/这些运算也同样适用广播机制。nan无穷小,
- Python-Numpy学习笔记之array的创建方法和函数使用
中意灬
python开发语言后端
文章目录一.Numpy的认知1.Numpy是什么2.Numpy的优点二、array的基本知识1.array本身的属性2.创建array的方法3.array本身支持的大量操作和函数三、array的基本操作1.使用python的list和嵌套list创建一维的array和二维的array2.数组array的属性3.创建array的便捷函数.使用arange创建数字序列使用ones创建单位数组使用one
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR