- 机器学习基本篇
胖胖的小肥猫
机器学习
1基本概念机器学习,分为回归,分类,聚类,降维有监督学习回归,分类,有特征,有标签,进行训练,然后对新数据进行预测无监督学习聚类,降维。题目越多,训练越好,2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据,2.1预处理目的:让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
- 设计模式--迭代器模式【行为型模式】
码农爱java
设计模式设计模式迭代器模式23种设计模式面试Java原理
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 设计模式--观察者模式【行为型模式】
码农爱java
设计模式设计模式观察者模式23种设计模式面试Java
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 设计模式--策略模式【行为型模式】
码农爱java
设计模式设计模式策略模式23种设计模式面试原理Java
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 设计模式--桥接模式【结构型模式】
码农爱java
设计模式桥接模式23种设计模式面试原理Java
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 设计模式--组合模式【结构型模式】
码农爱java
设计模式设计模式组合模式23种设计模式面试原理Java
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 设计模式--原型模式【创建型模式】
码农爱java
设计模式设计模式原型模式23种设计模式Java原理面试
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 设计模式--抽象工厂模式【创建型模式】
码农爱java
设计模式设计模式抽象工厂模式原理面试23种设计模式JavaJava设计模式
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- 【YOLO模型】(1)--YOLO是什么
方世恩
YOLOYOLO人工智能目标检测
一、什么是YOLOYOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。2.原理YOLO算法将输入图像分成SxS个网格,每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外,YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术
- PCB加工常用高频板材(厂家)与型号介绍表
Turbulence_NB
材料工程射频工程pcb工艺制造5G
品牌分类品牌名称高频板系列材料构成进口品牌罗杰斯AD系列聚四氟乙烯-陶瓷-玻璃纤维布增强基板进口品牌罗杰斯RO4000系列碳氢树脂-陶瓷-玻璃纤维布复合材料基板进口品牌罗杰斯RO3000系列聚四氟乙烯-陶瓷复合基板,极低损耗,无玻纤材料进口品牌罗杰斯TMM系列碳氢树脂-陶瓷-随机玻纤增强复合材料进口品牌罗杰斯RT/Duroid5000系列聚四氟乙烯-随机玻纤增强复合基板,毫米波专用进口品牌AGC集
- 深度学习与图像识别:机器学习基础之回归
Shenrn_
机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,一般用于处理二分类问题,因为这个式子的一个显著特征在于:当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候,以p的值来反映y_pre是一个不错的选择,此
- 使用OpenCV在Visual Studio上编译x86或x64平台的应用程序
程序世界航海
opencvvisualstudio人工智能编程
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。如果你想在VisualStudio上编译一个使用OpenCV的应用程序,并且需要针对特定的x86或x64平台进行优化,那么本文将为你提供一些指导。以下是在VisualStudio中编译x86或x64平台上的OpenCV应用程序的步骤:步骤1:安装VisualStudio和OpenCV首先,确保你已经安装了最新版本的V
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
人工智能线性回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- 2024山东省职业院校技能大赛“网络空间安全”赛题及赛题解析(超详细)_2024年山东省职业院校技能大赛中职组网络安全赛项竞赛样题(2)
2401_84252820
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如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识(2天)①了解行业相关背景,前景,确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。④等保简介、等保规定、流程和规范。(非常重要)2、渗透测试基础(一周)①渗透测试的流程、分类、标准②信息收集技术:主动/被动信息搜集、Nmap工具、GoogleHacking③漏洞扫描、漏洞利用、原理,利用方法、工具(MSF
- CRM系统安全性排名:数据保护能力评估
安全性对CRM系统厂商和企业来说至关重要,因为它直接关系到企业的客户数据、商业机密和品牌信誉。CRM系统通常存储了大量敏感信息,包括客户联系详情、交易记录和个人身份信息,一旦发生数据泄露或安全事件,不仅可能导致客户信任丧失、法律诉讼和经济损失,还可能对企业的市场竞争力和长期发展造成严重影响。因此,CRM系统厂商必须不断加强安全措施,确保数据的保密性、完整性和可用性,而企业在选择CRM解决方案时,也
- LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现
机器学习之心
分类预测神经网络lstm支持向量机LSTM-SVM故障诊断
LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现一、引言1.1、研究背景和意义在现代工业生产中,机械设备的高效稳定运行对保障生产安全和提高生产效率至关重要。因此,故障诊断技术作为预防和维护设备性能的关键手段,受到了广泛关注和
- 吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码
StrawBerryTreea
机器学习机器学习线性回归python吴恩达
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验,都是通过调用sklearn函数,分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
- 【工具】飞书个人知识库搭建(附详细步骤)
L-ololois
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文章目录一、前言二、准备工作1.注册飞书账号2.熟悉飞书界面三、搭建步骤1.创建知识库根目录2.分类规划3.文档创建与整理4.标签与搜索功能利用四、知识库维护1.定期更新2.内容优化五、安全与备份1.权限管理2.备份策略六、具体步骤一、前言飞书提供了一个便捷的平台来搭建个人知识库,有丰富强大的功能,比如在线文档、表格、问卷及在线画图、画思维导图,还可以存放文件。方便我们整理思绪、存储资料并提高工作
- 机器学习--实现多元线性回归
y江江江江
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机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容,进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w⊤∙x+b其中,wT⋅x就是W1X1+w2X2+w3X3+⋯+wNXN\text{其中,}w^\mathrm{T}\cdotx\text{就是}_{W_1X_1}+w_2X_2+w_3X_3+\cd
- 探秘 DeepSeek R1 模型:跨越多领域的科技奇迹,引领智能应用新浪潮
羑悻的小杀马特.
AI学习科技deepseekAI大模型
DeepSeekR1模型功能强大,应用广泛。在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和医疗等领域都能发挥作用。本文介绍了其在各领域的应用场景和代码示例,助你深入了解它。目录编辑一、本篇背景:二、DeepSeekR1模型概述:2.1模型特点:2.2技术原理:三、自然语言处理领域的应用:3.1文本分类:3.1.1应用场景:3.1.2代码演示:3.2情感分析:3.2.1应用场景:3.2.2代码演示:3.3机
- 【产品经理修炼之道】-企业级SaaS架构实战(2):架构视图与视角
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企业级的SaaS系统涉及的利益干系人众多,那么该如何将其做好分类,便于快速获取相应信息?本文将介绍SaaS架构视图与视角,便于你了解相关内容,更好展开工作。把企业级SaaS系统架构描述清楚,是一项极其复杂的工作。因为企业级SaaS系统涉及的利益干系人众多,例如:客户、产品经理、研发、销售、运营、管理层等等。由于背景不同,认知不同,每个人看待它的角度、方法都各不相同。为了控制复杂度,我们需要设计一整
- QT5在windows下调用OpenCV库出现: undefined reference to `xxxxx' 错误解决办法(适用MinGW编译器)。
DS小龙哥
QT(C++)应用软件开发AI人工智能opencv
一、环境介绍window系统:win10X64QT版本:5.12QT5.12自带的MinGW编译器版本:mingw730_32与mingw730_64在QT的安装目录下,可以查看MinGW编译器的版本:二、使用OpenCV出现的问题在QT框架代码里使用老版本的分类器(cvLoad、cvHaarDetectObjects)处理图像时,正常编译没有问题,当使用新版本级联分类器(CascadeClass
- OpenCV 简介
奇点创客
OpenCV
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary,开源计算机视觉库:http://opencv.org)是一个开放源代码库,其中包含数百种计算机视觉算法。本文档介绍所谓的OpenCV2.xAPI,与基于C的OpenCV1.xAPI相比,该API本质上是一套C++API(自OpenCV2.4发行以来,不推荐再使用CAPI,并且不使用“C”编译器进行测试)。OpenCV具有
- OpenCV机器学习(1)人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP
村北头的码农
OpenCVopencv机器学习人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分,用于实现人工神经网络-多层感知器(ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP)。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型,以解决分类、回归等
- 2024 年 9 月青少年软编等考 C 语言二级真题解析
南朔 Clancy
青少年软编等考C语言题解集(二级)c语言开发语言算法学习青少年编程题解C++
目录T1.火中取栗思路分析T2.垃圾分类思路分析T3.生成字母串思路分析T4.B是A的多少倍思路分析T5.机器人拼图思路分析T1.火中取栗据法国诗人拉·封丹的寓言《猴子与猫》里说,猴子骗猫取火中的栗子,结果取出后被猴子吃了,猫却因此被烧掉了爪上的毛。现在我们有nnn只炉子,每只炉子里烤着一些栗子。假设笨猫每次伸爪最多能从一只炉子里抓出kkk颗栗子,但会被烧掉111撮毛。问笨猫抓出所有的栗子最少要被
- C语言操作符详解
火龙果刺客
#C语言c语言开发语言
C语言是一种广泛使用的编程语言,具有丰富的操作符集合。在这篇博客中,小编将详细介绍C语言中的各种操作符,帮助大家更好地理解和掌握这门语言。1.操作符的分类算术操作符:+-*/%移位操作符:>位操作符:&|^赋值操作符:=+=-=*=/=%=>=&=|=^=单目操作符:!++--&*+-~sizeof(类型)‘关系操作符:>>=>右移操作符移位规则:⾸先右移运算分两种:1.逻辑右移:左边⽤0填充,右
- 本地部署DeepSeek模型技术指南
Evaporator Core
apacheDoris人工智能deepseek
DeepSeek模型是一种先进的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。为了充分利用DeepSeek模型的强大功能,许多开发者和研究人员选择在本地环境中部署该模型。本文将详细介绍如何在本地环境中部署DeepSeek模型,包括环境准备、模型下载、配置、优化以及代码实现等内容。通过本文的指导,您将能够在本地成功部署并运行DeepSeek模型。1.环境准备在部署DeepSeek模型之前,
- 【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记
Langchain
笔记人工智能langchainllama大模型产品经理大模型基础
1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线,进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列(token)的概率分布,可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。从生成文本的方式来看,LM(languagemodle)可以简单的分为:自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本,每个词的生成都依赖于上文,关联性好一次性生成整个文本序列,不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快
- 模型GPU->NPU(Ascend)迁移训练简述
終不似少年遊*
深度学习人工智能迁移学习GPUNPU华为云
目录一、迁移训练流程图解二、详细流程步骤1.模型训练与日志记录2.跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用GPU进行模型训练,生成gpulog.json文件,记录损失函数等信息。然后,使用ptdbg_ascend工具进行精度收集,生成dump文件,由于文件过大,上传到obs桶。贵阳
- 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