JeffreyLee
JeffreyLee

博文分类

置顶的置顶！

Markdown常用操作

整理好的学习资源——Attention等伟大的博客们！！！

语音信号处理

1. 信号的频谱、幅度谱、相位谱及能量谱密度、功率谱密度

语音识别

1. FSMN结构快速解读
2. DFSMN结构快速解读
3. LC-BLSTM结构快速解读
4. cFSMN和FSMN参数规模对比分析
5. LSTM

Python教程

1. 基础数据结构
2. 字符串
3. 组合数据类型
4. 函数
5. Python OOP
6. 文件IO
7. call函数,lambda,@property
8. map,filter,reduce,zip
9. 非局部变量，闭包，装饰器
10. Iterator and Generator

Python爬虫

1. Requests库入门
2. Requests库入门实例
3. BeautifulSoup库入门
4. HTML遍历

Git教程

1. git基础
2. GitHub远程仓库
3. 分支管理
4. 标签管理
5. 杂项
6. gitignore规则 转的
7. 如何回滚远程仓库版本转的
8. Git合并特定commits 到另一个分支转的

C++

第一至七章
第八章 函数探幽
第十章 对象与类
第十一章 使用类

值得收藏的笔记

1. 奇异值分解与低秩矩阵近似
2. 低秩矩阵分解利用GD算法
3. 矩阵迹的常用性质，导数，以及推导过程
4. Linux下安装Anaconda和Tensorflow

你可能感兴趣的:(博文分类)

  • K8S之QoS详解 RedCong 云原生k8sOpenshiftkubernetes容器云原生
    PodQoS类服务质量（QualityofService，QoS）类，阐述Kubernetes如何根据为Pod中的容器指定的资源约束为每个Pod设置QoS类。Kubernetes依赖这种分类来决定当Node上没有足够可用资源时要驱逐哪些Pod。QoS类（QualityofServiceclasses）Kubernetes对你运行的Pod进行分类，并将每个Pod分配到特定的QoS类中。Kuberne
  • A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记 栀子清茶 1024程序员节论文阅读计算机视觉人工智能笔记学习
    摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展，定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集，并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理，广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
  • 【从零开始学习计算机科学】设计模式（一）设计模式概述 贫苦游商 学习设计模式软件工程软件开发软件设计行为模式建造者模式
    【从零开始学习计算机科学】设计模式（一）设计模式概述设计模式简介设计模式与软件架构设计模式的分类1.创建型模式（CreationalPatterns）2.结构型模式（StructuralPatterns）3.行为型模式（BehavioralPatterns）4.J2EE模式（J2EEPatterns）设计模式的实际应用设计模式简介设计模式在现代软件开发中扮演着至关重要的角色。它们是开发者在长期实践
  • 新手村：数据预处理-异常值检测方法 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
  • 支持向量机 (SVM) 算法详解 sssugarr 机器学习算法详解pythonsvm支持向量机算法sklearn
    支持向量机(SVM)算法详解支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。SVM特别适合高维数据，并且在处理复杂非线性数据时表现出色。本文将详细讲解SVM的原理、数学公式、应用场景及其在Python中的实现。什么是支持向量机？支持向量机的目标是找到一个最佳的决策边界（或称超平面）来最大限度地分隔不同类别的数据点。对于线性可分的数据，SV
  • MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程 彩旗工作室 人工智能架构人工智能机器学习cnn卷积神经网络
    MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。自2017年首次推出以来，MobileNet经历了从v1到v4的多次迭代，每一代都在计算效率、模型大小和准确性上取得了显著进步。本文将详细探讨MobileNetv1、v2、v3和v4的原理、架构设计及其发展历程，并分析其关键创新和性能表现。Mo
  • Unreal Engine 5.4 (虚幻引擎5)中动画制作快捷键大全 金米kk ue5
    UnrealEngine5.4中动画制作（重点围绕Sequencer与动画编辑器）的核心快捷键大全，按功能分类整理：一、Sequencer（动画序列控制）功能目标快捷键说明新建SequencerCtrl+Alt+S快速创建或打开Sequencer时间轴添加关键帧S为选中属性添加关键帧（需选中属性）删除关键帧Delete移除选中关键帧播放/暂停动画Space从当前播放头位置开始播放逐帧前进/后退→/
  • 使用pycharm生成csv用例，并引用用例内容。 青萍之末惹风起 python
    下面是一个论坛社区的单接口测试，CNode：Node.js专业中文社区#调用csvimportcsv#tab是主题分类tab_v=['ask','share','job','good']#limit是每一页发帖总条数最大为50条limit_v=[1,50,51]#定义空列表，写入循环内容test_tab_limit_data=[]fortabintab_v:forlimitinlimit_v:""
  • Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析 AIGC_ZY CVtransformerpytorch深度学习
    VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch，每个patch经过线性投影变成嵌入向量，然后加上位置编码。接着，这些嵌入向量会和类别标签（c
  • Linux和RTOS简析 niuTaylor linux运维服务器macosmacbookair换硬盘扩内存
    以下是针对Linux驱动开发、RTOS（实时操作系统）任务状态（就绪态）以及互斥锁的详细解释：一、Linux设备驱动1.什么是设备驱动？定义：设备驱动是操作系统内核的一部分，用于管理和控制硬件设备（如摄像头、键盘、传感器等）。作用：充当硬件与操作系统/应用程序之间的“翻译官”，将操作系统的指令转换为硬件能理解的信号，反之亦然。2.驱动分类字符设备驱动：按字节流访问的设备（如键盘、鼠标）。块设备驱动
  • 基于python的家政预约管理系统源码+运行步骤 冷琴1996 Python系统设计python开发语言
    功能介绍平台采用B/S结构，后端采用主流的Python语言进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。学习技术问题可以留言。整个平台包括前台和后台两个部分。前台功能包括：首页、详情页、用户中心、家政入驻模块。后台功能包括：总览、家政管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。源码地址https://github.com/geeeeeeeek/python_ji
  • 只用过传统搜索方式？来试试url持久化搜索 Mebius1916 前端开发javascript前端前端框架react.jsvue.js
    本文为开发开源项目的真实开发经历，感兴趣的可以来给我的项目点个star，谢谢啦~具体博文介绍：开源｜Documind协同文档（接入deepseek-r1、支持实时聊天）Documind一个支持实时聊天和接入-掘金传统搜索方式从搜索框拿到数据后直接传给后端查询import{NextResponse}from'next/server';exportasyncfunctionPOST(request:R
  • 新手村：混淆矩阵 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    新手村：混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务（如二分类、多分类）和常见分类算法（如逻辑回归、决策树）。《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn》Python基础熟悉变量、循环、函数、列表、字典等基本语法。《PythonCrashCourse》或在线教程（如Codecademy）scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
  • 计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线 云梦优选 计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
    一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算，理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、
  • 【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP（分布式相似性） pen-ai NLP机器学习自然语言处理分布式人工智能
    DistributionalSimilarityinNLP（分布式相似性）分布式相似性（DistributionalSimilarity）是自然语言处理（NLP）中的核心概念，基于“相似的单词出现在相似的上下文中”这一假设。它用于衡量单词之间的相似性，广泛应用于词向量、信息检索、文本分类等任务。1.分布式假设（DistributionalHypothesis）分布式相似性基于以下假设：“Yoush
  • 从零开始写3D引擎（开发环境VS2022+OpenGL）之十 如何给3D图形添加光源设置漫发射镜面放射 保姆包教会系列 金沙阳 3dc++游戏引擎
    前情回顾按照惯例，先回顾一下之前的内容，在之前的博文里面，已经介绍了如何使用OpenGL在VS2022开发环境里面，如何做到3D透视的效果，如何改变摄像头的操作。这些内容都可以访问我的博客文章进行回顾。[!TIP]从零开始写3D游戏引擎（开发环境VS2022+OpenGL）之八如何让自己的图形从2D变为3D，包含代码与解释的保姆包教会系列-CSDN博客从零开始写3D游戏引擎（开发环境VS2022+
  • 自动语音识别（ASR）模型全览 u013250861 #语音识别人工智能
    以下为截至2024年底主流ASR模型的详细列表，涵盖传统模型、端到端模型、开源框架及商业解决方案，按技术类型分类整理，并标注适用场景：一、传统混合模型（GMM/HMM、DNN/HMM）GMM/HMM公开时间：1980年代参数量：百万级（依赖状态数）特点：基于高斯混合模型（GMM）与隐马尔可夫模型（HMM）结合，需手工对齐音素状态。适用场景：早期电话语音识别（嵌入式设备）、孤立词识别（工业控制终端）
  • SpringBoot 整合 Avro 与 Kafka m0_74823408 面试学习路线阿里巴巴springbootkafkalinq
    优质博文：IT-BLOG-CN【需求】：生产者发送数据至kafka序列化使用Avro，消费者通过Avro进行反序列化，并将数据通过MyBatisPlus存入数据库。一、环境介绍【1】ApacheAvro1.8；【2】SpringKafka1.2；【3】SpringBoot1.5；【4】Maven3.5；4.0.0com.codenotfoundspring-kafka-avro0.0.1-SNAP
  • Linux--gnome MzKyle Linuxlinuxchrome运维
    一、Gnome核心命令概述Gnome是一款流行的Linux桌面环境，拥有一系列强大的命令来实现系统设置、终端操作、显示管理等多种功能。以下是对Gnome相关命令的分类概述：命令分类常用命令示例核心功能系统设置gsettings、gnome-control-center全局配置管理终端操作gnome-terminal启动终端显示管理gdm、gdmflexiserver图形显示管理器脚本执行gjs、g
  • BUG 详解 [软件测试] 猿周LV Java软件测试bug测试工具java
    目录软件错误(BUG)1.bug定义2.如何去描述一个bug2.1问题出现的版本2.2问题出现的环境2.3问题出现的步骤2.4预期结果,实际结果2.5其他3.bug的分类3.1崩溃(Blocker)3.2严重(Critical)3.3一般(Major)3.4次要(Minor)4.bug的生命周期5.与开发产生争执怎么办5.1先检查自身,是否bug描述不清楚5.2站在用户角度考虑并抛出问题5.3bu
  • KNN算法性能优化技巧与实战案例 可问 可问春风 算法性能优化
    KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻（KNN）在分类和回归任务中表现稳健，但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。以下从算法优化、数据结构、工程实践三方面深入解析性能提升策略，并附典型应用案例。一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去
  • 什么是SQL语言，它有哪些主要功能？ 破碎的天堂鸟 学习教程sql数据库
    SQL（StructuredQueryLanguage，结构化查询语言）是一种专为管理关系型数据库设计的标准化语言。它不仅是与数据库交互的核心工具，也是现代数据驱动应用的基础。以下从定义、功能分类、扩展性及应用场景等方面进行全面解析：一、SQL语言的定义与历史背景基本定义SQL是一种声明式语言，允许用户通过简洁的语法描述“需要什么数据”，而非具体实现步骤。其发音可为“S-Q-L”或“sequel”
  • 【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务 鱼弦 机器学习设计类系统pytorch分类人工智能
    多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据（如文本数据中的词频）时表现优异，可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析：识别用户评论的情感，例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测：鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类：将新
  • 什么是SDI信号？SDI信号的分类、特点及应用 度纬仪器 信息与通信
    引言在视频传输领域，SDI（SerialDigitalInterface，串行数字接口）信号是一种广泛应用的数字视频传输标准。它以其高速、高保真度和低延迟的特点，在广播、电影制作、视频监控等多个领域发挥着重要作用。本文将详细介绍SDI信号是什么、分类、特点优势以及常见的应用案例。SDI信号是什么？串行数字接口（serialdigitalinterface，简称SDI）是一种用于传输高质量、未压缩的
  • 【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift) SomeB1oody Python机器学习机器学习算法python聚类分类算法
    喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
  • 【Node.js】模块分类与 `require` 用法详解 Peter-Lu #NodeJSnode.jsjavascript前端
    文章目录一、Node.js模块概述1.模块的定义2.模块的作用二、Node.js模块的分类1.核心模块2.文件模块3.第三方模块4.全局模块三、`require`的用法详解1.`require`的基本用法2.模块导出机制3.模块的缓存机制4.`require`的动态引入四、模块的实际应用场景1.项目结构优化2.复用代码五、总结Node.js是一个强大的JavaScript运行环境，广泛应用于服务器
  • JVMGC的分类详解 qq_17805795 JVMJVMGC的分类详解
    JVMGC的分类详解首先JVM有4种GC第一种为单线程GC，也是默认的GC。，该GC适用于单CPU机器。第二种为ThroughputGC，是多线程的GC，适用于多CPU，使用大量线程的程序。第二种GC与第一种GC相似，不同在于GC在收集Young区是多线程的，但在Old区和第一种一样，仍然采用单线程。-XX:+UseParallelGC参数启动该GC。第三种为ConcurrentLowPauseG
  • Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题 Subject.625Ruben 算法分类机器学习数学建模未来杯matlab人工智能
    1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。fori=1:length(modelNames)switchmodelNames{i}case'MultinomialLogisticRegression'B=mnrfit(X_train,Y_train,'model',
  • 【prompt实战】知乎问题解答专家 姚瑞南 prompt实战应用案例prompt
    本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）#Role:知乎问题解答分类专家##Profile:你是一个知乎问题解答分类专家，主要帮助用户解答各类领域专业问题，包括但不限于金融领域、职场问题、互联网领域、科技领域、人工智能领域
  • 操作符详解 知困勉行的Allen c语言学习方法c++
    今天给小伙伴们分享一些关于操作符的知识~文章将会介绍各种操作符以及它们的使用示例。OK，那就让咱们进入正题吧@目录一.操作符分类二.各类操作符介绍1.算数操作符2.移位操作符3.位操作符4.1赋值操作符4.2复合赋值符5.单目操作符6.关系操作符7.逻辑操作符8.条件操作符9.逗号表达式10.下标引用、函数调用和结构成员三.结语一.操作符分类操作符的种类还挺多嘞~可分为：算术操作符移位操作符位操作
  • 多线程编程之join()方法 周凡杨 javaJOIN多线程编程线程
    现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3， 因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？   Java实现过程如下： public class T1 implements Runnabl
  • java中switch的使用 bingyingao javaenumbreakcontinue
    java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。 用enum的时候，不能直接写下列形式。 switch (timeType) { case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY: break; default: br
  • hive having count 不能去重 daizj hive去重having count计数
    hive在使用having count()是，不支持去重计数   hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;  FAILED: SemanticExcep
  • WebSphere对JSP的缓存 周凡杨 WAS JSP 缓存
          对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。        现服务
  • 设计模式总结 朱辉辉33 java设计模式
    1.工厂模式   1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)      1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)      1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)      1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法) &n
  • 实例：供应商管理报表需求调研报告 老A不折腾 finereport报表系统报表软件信息化选型
    引言 随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。 业务目标 1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑 2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
  • mysql 林鹤霄
    转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html mysql -uroot -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)   [root@centos var]# service mysql
  • Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack) aigo linux
    原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364   1. pstree pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552)  &n
  • html input与textarea 值改变事件 alxw4616 JavaScript
    // 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件 // onpropertychange(IE) oninput(w3c) $('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {      console.log($(this).val()) });  
  • String类的基本用法 百合不是茶 String
      字符串的用法;     // 根据字节数组创建字符串 byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' }; String newByteString = new String(by);         1,length()  获取字符串的长度     &nbs
  • JDK1.5 Semaphore实例 bijian1013 javathreadjava多线程Semaphore
    Semaphore类        一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 S
  • 使用GZip来压缩传输量 bijian1013 javaGZip
            启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。         PJL Compressi
  • 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符 bit1129 java
        定义如下一个简单的范型类，   package com.tom.lang.generics; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value = value; } }
  • 【Hadoop十二】HDFS常用命令 bit1129 hadoop
    1. 修改日志文件查看器   hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml cat edits.xml   修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志   2. fsimage查看HDFS中的块信息等 &nb
  • 怎样区别nginx中rewrite时break和last ronin47
    在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。 location /    {         proxy_pass http://test; 
  • java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class CombinationToSum { /* 第21 题 2010 年中兴面试题 编程求解： 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等
  • eclipse svn 帐号密码修改问题 开窍的石头 eclipseSVNsvn帐号密码修改
    问题描述：      Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。 解决思路：      删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
  • [电子商务]传统商务活动与互联网的结合 comsci 电子商务
          某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。        如何避免销售量和利润率增加的
  • java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径 cuityang javaproperties
    #mq xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618; import java.io.IOException; import java.util.Properties; public class Test { String conf = "log4j.properties"; private static final
  • Java核心问题集锦 darrenzhu java基础核心难点
    注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码 1)ConcurrentModificationException 当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是： 1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素， 2)不用listIterator, new一个
  • 1分钟学会Markdown语法 dcj3sjt126com markdown
    markdown 简明语法 基本符号 *,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号 空白行表示另起一个段落 `是表示inline代码，tab是用来标记 代码段，分别对应html的code，pre标签 换行 单一段落( <p>) 用一个空白行 连续两个空格 会变成一个 <br> 连续3个符号，然后是空行
  • Gson使用二（GsonBuilder） eksliang jsongsonGsonBuilder
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述     GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式   二.基本使用 实体测试类： 温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
  • 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList gundumw100 android
    有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报： java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
  • JavaWeb之JSP指令 ihuning javaweb
      要点   JSP指令简介  page指令  include指令    JSP指令简介    JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。 JSP指令的基本语法格式： <%@ 指令 属性名="
  • mac上编译FFmpeg跑ios 啸笑天 ffmpeg
    1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor， 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下， 修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl 2、安装yasm-1.2.0 curl http://www.tortall.net/projects/yasm
  • sql mysql oracle中字符串连接 macroli oraclesqlmysqlSQL Server
    有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的： MySQL: CONCAT() Oracle: CONCAT(), || SQL Server: + CONCAT() 的语法如下： Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。 请注意，Oracle的CON
  • Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
    // 报错如下： $ git pull origin master fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate   // 原因： 由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
  • windows命令行设置wifi surfingll windowswifi笔记本wifi
    还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么 教你命令行设置 笔记本电脑wifi： 1、开启wifi命令 netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456 netsh wlan start hostednetwork pause 其中pause是等待输入，可以去掉 2、
  • Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf wmlJava linuxubuntusysv-rc-conf
    安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf 操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。     背景知识 sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
  • svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
    更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。   然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。   检出
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他