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win32MessageBox
书籍:《windows程序设计(第五版)》的开始->编写第一个WINDOWS程序环境:visualstudio2022内容:编写第一个WINDOWS程序一、函数原型与参数解析intWINAPIMessageBox(HWNDhWnd,//窗口句柄LPCTSTRlpText,//消息内容LPCTSTRlpCaption,//标题UINTuType//类型参数);**hWnd**:指定消息框的父窗口句柄
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漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
主成分分析(PCA):降维与特征提取的强大工具1.什么是主成分分析(PCA)?主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常见的数据降维技术,主要用于将高维数据投影到低维空间,同时尽可能保留数据的主要信息。PCA通过线性变换,将原始特征变量转换为一组新的变量,这些新变量被称为主成分(PrincipalComponents)。在这张图中,我们可以看到PCA的核心概
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zhangpeng455547940
Web开发扩展objectfunctionapiinput
treegrid没有级联勾选,要用怎么办?自己扩展呗~先明确两个概念:1、级联勾选:不包括未加载的子节点2、深度级联勾选:包括未加载的子节点两种思路:1、扩展个新方法cascadeCheck,当需要进行级联勾选时,调用该方法进行级联勾选或不勾选。2、扩展onLoadSuccess方法,添加一个自定义属性:cascadeCheck(级联)或deepCascadeCheck(深度级联),通过监听che
- 《物联网安全特辑:从智能设备到工业控制系统的攻防博弈》
程序员没睡醒
网络安全物联网安全物联网安全固件分析工控系统
设备分层威胁模型感知层传感器数据篡改网络层无线协议劫持平台层云API滥用应用层移动APP逆向设备控制权夺取0x01固件逆向:解剖设备的灵魂固件提取三板斧方法1:OTA升级包捕获#使用Wireshark过滤HTTP流量tshark-ieth0-Y"http.request.uricontainsfirmware"-wfirmware.pcap目的:截取设备升级时的固件传输流量方法2:Flash芯片硬
- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- Linux tcpdump -any抓的包转换成标准的pcap
812503533
linuxtcpdump网络协议tcp/ip
在Linux中使用tcpdump-any抓包并转换为标准pcap文件时出现额外字段,通常与链路层协议头部的差异以及pcap文件格式的兼容性有关。以下是详细原因和解决方案:一、问题原因分析-any选项的局限性tcpdump-any会自动猜测链路层协议类型(如Ethernet、IEEE802.11、PPP等),但可能因环境复杂导致误判。例如:在混合网络(如同时包含有线和无线流量)中,自动检测可能失败。
- 【漫话机器学习系列】130.主成分(Principal Components)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能python
主成分(PrincipalComponents)详解1.什么是主成分?主成分(PrincipalComponents,PCs)是数据集中方差最大的线性组合,它是主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式,它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴,使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说:主成分是数据集中信息量(方差
- PIPCA个人信息保护合规审计师认证介绍!
熙丫 13381482386
大数据
个人信息保护合规审计师"(PersonalInformationProtectionComplianceAuditor-CCRC)是中国网络安全审查认证中心与市场监管大数据中心为深入贯彻实施《个人信息保护法》,推动个人信息处理者切实履行合规审计职责,针对企事业单位及第三方机构中从事个人信息保护合规审计(简称“个保审计”)的专业人员,依据《个人信息保护法》、《网络安全从业人员能力基本要求》
- 大话机器学习三大门派:监督、无监督与强化学习
安意诚Matrix
机器学习笔记机器学习人工智能
以武侠江湖为隐喻,系统阐述了机器学习的三大范式:监督学习(少林派)凭借标注数据精准建模,擅长图像分类等预测任务;无监督学习(逍遥派)通过数据自组织发现隐藏规律,在生成对抗网络(GAN)等场景大放异彩;强化学习(明教)依托动态环境交互优化策略,驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味,既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"(数学公式与代码实现
- 使用JAVA上抓取Socket服务端和客户端通信TCP数据包
螺旋大西瓜
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使用Java抓取Socket通信TCP数据包使用WireShark默认使用的是winpcap去抓本地环回的数据包,需要安装npcap再在Wireshark选择本地环回的网卡抓包在Java-Socket中,在本地Socket不使用127网段无法与服务端进行通信。但是常用的Jcap和Pcap4j都是依据libpcap/winpcap实现的。但是这俩又抓不到本地127网段的数据包。所以选择在局域网中使用
- NapCatQQ+Springboot基于onebot协议实现qq机器人
m0_74824534
面试学习路线阿里巴巴springboot机器人后端
目录了解什么是NapCat?使用流程1.开始安装windows:?Linux:其他:2.启动QQ和NapCatwindows:Linux:3.通过WebUI配置OneBot服务1.获取Token2.配置WebUI(可省略)springboot实现websocket服务端1.新建springboot项目2.测试了解什么是NapCat?由此可以看出NapCat是类似于中间件的东西,也可称之为框架,这里
- 基于PCA+RF的数据分类模型含matlab代码(PCA降维后输入进RF模型)
Jason_Orton
分类matlab算法人工智能机器学习随机森林
本代码实现了对高维数据通过PCA进行降维后,再输入到RF模型中去,从而提高模型精度的目的。代码中都有详细的注释,直接替换数据就可以使用。一.概述1.主成分分析(PCA)目的:降维,减少数据的维度,同时保留尽可能多的原始数据的方差。步骤:标准化数据:为了使每个特征对总的方差贡献相似,通常需要对数据进行标准化处理。计算协方差矩阵:确定数据集中特征之间的协方差。计算特征值和特征向量:从协方差矩阵中提取特
- 使用conda将python环境打包pack,移植到另一个linux服务器项目中
adczsw
condapython环境打包移植环境管理
一:conda-pcak在什么情况下使用:二:conda常见的使用指令:1:查看自己conda管理有几种python环境:2:创建一个新的python环境:3:对已经存在的python环境进行复制:4:切换到对应的python环境:三:打包某个python环境1:进行python环境打包:2:传输这个压缩文件py3666.tar.gz到你所需要的服务器上:3:解压缩py366.tar.gz:4:激
- vtk坐标标尺的标注
南山五味子
数学建模信息可视化html
//pRenderervtkNewpRenderer;pRenderer->AddActor(pActor);pRenderer->SetActiveCamera(pCamera);pRenderer->ResetCamera();{vtkNewpCubeAxesActor;pCubeAxesActor->SetCamera(pRenderer->GetActiveCamera());//轴的设置
- 2019年全国职业院校技能大赛中职组“网络空间安全”正式赛卷 ——(flag答案)
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安全服务器网络中科磐云技能竞赛
2019年全国职业院校技能大赛中职组“网络空间安全”正式赛卷任务1.Wireshark数据包分析(100分)1.使用Wireshark查看并分析PYsystem20191桌面下的capture4.pcap数据包文件,找出黑客获取到的可成功登录目标服务器FTP的账号密码,并将黑客获取到的账号密码作为Flag值(用户名与密码之间以英文逗号分隔,例如:root,toor)提交;(9分)答案:
- 关于opencv中solvepnp中UPNP与DLS与EPNP的参数
在下李谱
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ThemethodsSOLVEPNP_DLSandSOLVEPNP_UPNPcannotbeusedasthecurrentimplementationsareunstableandsometimesgivecompletelywrongresults.Ifyoupassoneofthesetwoflags,SOLVEPNP_EPNPmethodwillbeusedinstead.、由于当前的实现
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以下是Go1.22版本和PHP8.3版本+Swoole的性能对比一、核心性能指标对比指标Go(1.22版本)PHP(8.3版本+Swoole)差距倍数单请求响应时间0.8ms(JSON序列化)2.5ms(Swoole协程模式)3.1倍并发吞吐量18万QPS(4核8G)5.2万QPS(Swoole+OPcache)3.5倍内存占用50MB/协程(百万级并发)180MB/进程(协程池模
- 使用嗅探大师抓取和分析苹果手机IOS系统网络数据包
鹅肝手握高V五色
智能手机ios网络
使用嗅探大师抓取IOS网络数据包嗅探大师抓取IOS网络数据不需要越狱、设置代理,无论软件如何设置保护,都能够正常抓包。iOS数据流包括iOS设备的所有网络请求,例如HTTPS、Socket通信、TCP、UDP等,还包括各种DNS协议等数据包。嗅探大师支持字符串,hex,二进制等多种格式查看数据,可以分析其网络请求链路,也可以保存为pcap文件格式供其他软件进一步分析使用。准备iOS设备连接设备:通
- 网络安全人士必备的30个安全工具
网安这样学
安全web安全php
1.WiresharkWireshark(前称Ethereal)是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是截取网络封包,并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark使用WinPCAP作为接口,直接与网卡进行数据报文交换。2.MetasploitMetasploit是一个免费的、可下载的框架,通过它可以很容易地获取、开发并对计算机软件漏洞实施攻击。它本身附带数百个已知软件漏洞的专业
- MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析(附python代码实现)
林聪木
matlab人工智能大数据
目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数(即k的值)sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2:奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
- nginx权限配置及模块添加
活捉一个坏小孩
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一、nginx防止误操作,需要通过普通用户来管理配置我这里已经启用的是nginx用户,不过启动用的还是root权限,原因是普通用户无法启动1024端口以下的服务故而需要给普通用户赋予相应权限配置:setcapcap_net_bind_service=+eip/usr/local/nginx/sbin/nginx然后ls-l/usr/local/nginx/sbin/nginx显示红色就说明权限扩展
- PCA主成分分析降维算法及其可视化(附完整版代码)
Jason_Orton
算法机器学习数据挖掘人工智能matlab
一.PCA的介绍PCA(PrincipalComponentAnalysis)是一种数据降维技术,旨在将多维指标转换为少数几个综合指标。在统计学中,PCA是简化数据集的一种方法,通过线性变换将数据映射到新的坐标系中。在新的坐标系中,第一主成分捕获数据投影的最大方差,第二主成分捕获第二大方差,依此类推。主成分分析常用于减少数据集的维度,同时保留对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分、忽略高阶主
- win10下安装wireshark的问题
(??(#?)???(???/
wireshark测试工具网络
win10下安装wireshark的问题1.wireshark启动之后找不到本地接口问题2.安装winpcap的问题显示AnerroroccurredwhileinstallingtheNPFdiver(0x00000430).显示WinPcap4.1.3isalreadyinstalledonthismachine.PressOkifyouwanttoforcetheinstallation,o
- 模式识别课程设计:人脸识别 背景与问题引入之问题描述
XLYcmy
模式识别网络安全人工智能课程设计模式识别人脸识别PCALLM
1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向,已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟,人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析(PCA)[7]和K-L变换的人脸识别系统,利用ORL人脸数据库作为数据源,对输入的人脸图像进行识别,并输出与其特征最相似的人脸。该系统的
- 主成成分分析——MATLAB实现
前排观众_
课程分享matlab开发语言经验分享机器学习
主代码:%下面为主要成分分析的程序clear;clc;loadA;%要分析的数据A_aver=mean(A);A_bzc=std(A,0,1);A=(A-A_aver)./A_bzc;%将矩阵A标准化A_xfc=cov(A);%求出A的协方差矩阵[COEFF,latent,explained]=pcacov(A_xfc);zcf=find(latent>1)';%找到特征值大于1的成分以作为我们的
- 数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理
调皮的芋头
数据挖掘人工智能AIGC计算机视觉
好的,我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理,涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论,包括主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、线性判别分析(LDA)、信息增益、互信息、方差分析等统计方法,并结合金融量化交易的实际应用,确保内容既有理论深度,又能落地实践。完成后,我会通知您!1.统计学基础:描述性统计、方差分析、相关性与
- 《人工智能之高维数据降维算法:PCA与LDA深度剖析》
机器学习人工智能
在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下,数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时,也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。降维算法应运而生,它能将高维数据映射到低维空间,在减少维度的同时最大程度保留关键信息。主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)作为两种常用的降维算法,在人工智能领域应用广泛。本文将深入探讨它们的原理。PCA:无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差
- 机器学习01
天行者@
机器学习人工智能深度学习
机器学习的基本过程如下:1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程(重点)0.特征工程步骤为:特征提取(如果不是像dataframe那样的数据,要进行特征提取,比如字典特征提取,文本特征提取)无量纲化(预处理)归一化标准化降维底方差过滤特征选择主成分分析-PCA降维1.特征工程API实例化转换器对象,转换器类有很多,都是Transformer的子类,
- 初学者推荐学习AI的路径
ProgramHan
学习人工智能
学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径:1️⃣基础知识数学基础(线性代数、微积分、概率统计)编程基础(Python/R等语言)算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类、PCA)掌握机器学习库(如scikit-le
- 嵌入式硬件篇---常用的汇编语言指令
Ronin-Lotus
嵌入式硬件篇程序代码篇嵌入式硬件c职场和发展单片机汇编语言
文章目录前言汇编语言简介1.数据传送指令MOVPUSHPOPXCHG2.算术运算指令ADDSUBMULDIVINCDEC3.逻辑运算指令ANDORXORNOTSHL/SHR4.控制转移指令JMPCALLRETJE/JZJNE/JNZJG/JNLEJL/JNGE5.比较与测试指令CMPTEST6.标志寄存器操作指令STCCLCSTDCLD7.字符串操作指令MOVSLODSSTOSBREP8.输入输出
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi