- ugui unity 图片缩放循环_unity ugui缩放+移动
weixin_39636245
uguiunity图片缩放循环
本文仅仅记录自己在工作中踩到的ugui的坑。并讲述如何填的坑。干货罗列在前,不愿意看的,拿东西走人,自己研究:RectTransformm_Rectm_Rect.localPositionm_Rect.rect(m_Rect.rect.widthm_Rect.rect.height)m_Rect.pivotm_Rect.sizeDelta关于ugui的排版方面,刚上手的时候,觉得:哎哟!不错,这个
- webpack基础教程
webpack基础教程一webpack五大核心二webpack处理css资源三webpack处理less、scss、sass、styl资源四webpack-module的详细配置五webpack资源模块六webpack加载本地csv与XML文件七webpack打包babel资源八webpack打包HTML资源一webpack五大核心webpack的概念:就是个打包工具,例如把vue代码打包成浏览器
- CVPR 2024 图像、视频处理总汇(视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等)
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉图像处理视频处理3DGSCVPR2024
1、Image/VideoCaptioning(图像/视频字幕)VisualFactChecker:EnablingHigh-FidelityDetailedCaptionGenerationPolos:MultimodalMetricLearningfromHumanFeedbackforImageCaptioning⭐codeprojectPanda-70M:Captioning70MVide
- 【无标题】
妮妮喔妮
前端javascript开发语言
使用yarnaddclassnames安装。这是antd中关于button组件的写法!所以我们自己取类名也可以这么取!现在我们直接模仿antd官网中button组件的样式搜索网站UNPKG这是自己写组件的大致导入导出格式。写好组件之后记得引入。好像看到很多次JSX了确实应该了解一下然后图片的Base64格式也应该学习一下。目前的包管理器我知道的有npm、pnpm、yarn、cnpm这些,cnpm就
- C/C++注册机制
第1章基础知识1.1函数名是地址/*抽象的接口函数(函数指针)*/int(*pFunc)(inta);/*定义一个函数*/intfunc(inta){returna+1;}/*将接口和函数绑定(复制)*/pFunc=func;/*函数调用*/intresult=pFunc(12);1.2数组名是地址intarr[]={12,1,56,5689};int*pArr=arr;1.3不推理的写法不推荐理
- npm代理设置 + npm配置镜像源
whale fall
前端Vuenpm前端node.js
npm代理设置输入以下几行命令:npmconfigrmproxynpmconfigrmhttp-proxynpmconfigrmhttps-proxynpmconfigsetregistryhttp://cmc-cd-mirror.rnd.huawei.com/npmnpmconfigsetstrict-ssl=falsesetregistry可以换为国内的其他开源镜像仓,比如阿里的,百度的,淘宝
- 纹理贴图算法研究论文综述
点云SLAM
算法图形图像处理算法纹理贴图计算机图形学计算机视觉人工智能虚拟现实(VR)纹理贴图算法综述
纹理贴图(TextureMapping)是计算机图形学和计算机视觉中的核心技术,广泛应用于三维重建、游戏渲染、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等领域。对其算法的研究涵盖了纹理生成、映射、缝合、优化等多个方面。1.引言纹理贴图是指将二维图像纹理映射到三维几何表面上,以增强模型的视觉真实感。传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射,而近年来,随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展,
- Pytorch实现DenseNet,腾讯T3大牛手把手教你
print("TorchvisionVersion:",torchvision.version)all=[‘DenseNet121’,‘DenseNet169’,‘DenseNet201’,‘DenseNet264’]defConv1(in_planes,places,stride=2):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_planes,out
- leetcode 643. 子数组最大平均数 I
�粉红豹护体
leetcode
子数组最大平均数I给定n个整数,找出平均数最大且长度为k的连续子数组,并输出该最大平均数。示例1:输入:[1,12,-5,-6,50,3],k=4输出:12.75解释:最大平均数(12-5-6+50)/4=51/4=12.75注意:1result){result=cursum;}}return(double)result/k;}}
- flask部署机器学习_如何开发端到端机器学习项目并使用Flask将其部署到Heroku
cumichun6193
大数据python机器学习人工智能深度学习
flask部署机器学习There'sonequestionIalwaysgetaskedregardingDataScience:关于数据科学,我经常被问到一个问题:WhatisthebestwaytomasterDataScience?Whatwillgetmehired?掌握数据科学的最佳方法是什么?什么会雇用我?Myanswerremainsconstant:Thereisnoalterna
- 嵌入式学习之Linux入门篇笔记——8,Linux帮助手册讲解
玄奕子
嵌入式学习之Linux入门篇linux学习笔记ubuntu
配套视频学习链接:http://【【北京迅为】嵌入式学习之Linux入门篇】https://www.bilibili.com/video/BV1M7411m7wT/?p=4&share_source=copy_web&vd_source=a0ef2c4953d33a9260910aaea45eaec81.Linux帮助手册使用man命令打开,使用手册一共有九页。(按Q退出帮助手册)1.可执行的程序
- 韦东山嵌入式入门笔记之——应用开发基础篇(二)
三、Makefile的使用1、为什么需要Makefile在编写程序后,如果仅改动了一个源文件(比如.h文件),那么不可能通过一系列的命令来重新编译所有的源文件,甚至有时改动的源文件比较多,出现最后忘记编译某些源文件的情况。而make工具可以解决上述问题,它会在有必要时重新编译所有受改动影响的源文件。而Makefile文件则告诉make怎样编译和连接成一个程序。Makefile带来的好处就是——“自
- 【机器学习|学习笔记】类别特征(Categorical Features)处理方法,附代码。
努力毕业的小土博^_^
机器学习学习笔记机器学习学习笔记神经网络人工智能深度学习
【机器学习|学习笔记】类别特征(CategoricalFeatures)处理方法,附代码。【机器学习|学习笔记】类别特征(CategoricalFeatures)处理方法,附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】类别特征(CategoricalFeatures)处理方法,附代码。前言✅为什么要处理类别特征?原因1:大多数模型不能处理字符串原因2:避免“错误的顺序假设”原因3:方便模型泛化与特征交互✅
- 【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构
努力毕业的小土博^_^
优秀论文推荐深度学习学习架构
【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构结果与讨论3.1消融区制图欢迎铁子们点赞、关注、收藏!祝大家逢考必过!逢投必中!上岸上岸上岸!upupup大多数高校硕博生毕业要
- Agno(一)
一、基本功能介绍Agno是一个python框架,用于构建具有共享内存、知识和推理的多代理系统。工程师和研究人员使用Agno构建:1级:带有工具和说明的代理2级:具有知识和存储的代理3级:具有记忆和推理能力的代理4级:可以推理和协作的代理团队5级:具有状态和确定性的代理工作流例:使用YFinanceAPI回答问题的1级推理代理:fromagno.agentimportAgentfromagno.mo
- python内置函数reversed_Python3内置函数——reversed() = 翻转我的世界
大龙说学区
v.颠倒(reverse的过去式和过去分词);翻转help(reversed)Helponclassreversedinmodulebuiltins:classreversed(object)|reversed(sequence)->reverseiteratorovervaluesofthesequence||Returnareverseiterator||Methodsdefinedhere:
- 【集成学习】Bagging、Boosting、Stacking算法详解
文章目录1.相关算法详解:2.算法详细解释:2.1Bagging:2.2Boosting:2.3Stacking:2.4K-foldMulti-levelStacking:集成学习(EnsembleLearning)是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。它通过将多个学习器的结果集成起来,使得最终的模型性能更强,具有更好的泛化能力。常见的集成学习框架包括:Bagging、Boos
- 数字图像处理学习笔记
andwhataboutit?
学习笔记
1-图像处理基础_哔哩哔哩_bilibili输出图像像素点需要将图象值要作类型转换,转成Int图像仿射变换线性变换+平移线性变换:1,变换前直线,变换后仍然直线2,直线比例不变3,直线到远点的距离不变仿射变换计算:常见变换:恒等变换:变换前后一致尺度变换:对尺寸作放大或缩小旋转变换:图像旋转但是尺寸不变平移::位置移动尺寸不变偏移(垂直、水平):垂直或者水平方向变化代码示例:importcv2im
- 面向智能医疗的6G物联网和人工智能
Allen_Lyb
医疗高效编程研发物联网人工智能健康医疗
AbstractTheconvergenceof6Gwirelesstechnology,theInternetofThings(IoT),andArtificialIntelligence(AI)ispoisedtorevolutionizehealthcaredeliverybyenablingunprecedentedlevelsofconnectivity,intelligence,and
- 线性回归(Linear regression)算法详解
.30-06Springfield
人工智能算法详解算法线性回归回归python人工智能机器学习
文章目录一、线性回归基础概念1.1什么是线性回归1.2线性回归小例子二、sklearn中线性回归的API和参数2.1安装sklearn2.2LinearRegression2.3SGDRegresso2.4Lasso2.5Ridge2.6各个API的对比三、使用sklearn实现线性回归3.1程序概述3.2核心功能3.3关键技术细节3.4程序运行结果3.5代码结构一、线性回归基础概念1.1什么是线
- Python 爬虫实战:保险公司产品条款现代技术高效爬取
Python核芯
Python爬虫实战项目python爬虫开发语言保险
一、引言在当今数字化时代,保险行业作为金融领域的重要组成部分,其产品条款信息的获取对于消费者、研究人员以及行业从业者都具有重要意义。然而,面对海量的保险产品条款数据,如何高效、准确地爬取这些信息成为了一个亟待解决的问题。本文将详细介绍如何利用现代Python爬虫技术,针对保险公司产品条款进行高效爬取,旨在为相关领域的研究和应用提供有力的技术支持。二、爬取目标与需求分析(一)爬取目标本次爬取的目标是
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- Pytorch:nn.Linear中是否自动应用softmax函数
浩瀚之水_csdn
深度学习目标检测#Pytorch框架pytorch人工智能python
在本文中,我们将介绍Pytorch中的nn.Linear模块以及它是否自动应用softmax函数。nn.Linear是Pytorch中用于定义线性转换的模块,常用于神经网络的全连接层。一、什么是nn.Linearnn.Linear是PyTorch中的一个类,它是实现线性变换的模块。nn.Linear的主要作用是将输入张量和权重矩阵相乘,再添加偏置,生成输出张量。我们来看一个简单的示例,展示如何使用
- 【信号去噪】基于NLM时间序列心电信号去噪附matlab代码
天天Matlab科研工作室
信号处理Matlab各类代码matlab开发语言fpga开发
1简介作为一种信号预处理手段,信号去噪在众多信号处理应用中发挥着重要的作用.到目前为止,信号去噪问题被大量研究,并取得了许多重要成果,涌现出了包括非局部均值(NLM)去噪算法在内的一批优秀的去噪方法.值得一提的是,相比于传统的局部去噪算法,非局部均值去噪算法有着更好的去噪性能和更好的信号细节保留能力.2部分代码function[denoisedSig,debug]=NLM_1dDarbon(sig
- GraphRAG革命性突破!美国Cedars-Sinai医疗中心揭秘:知识增强大模型如何重塑阿尔茨海默病基因研究与治疗?
DeepSeek-大模型系统教程
人工智能大模型chatgpt语言模型ai大模型学习大模型教程
摘要:随着阿尔茨海默病患者人数不断攀升,Cedars-Sinai医学中心通过知识图谱和AI技术,打造了AlzKB阿尔茨海默病知识库,用以推动新型病因和药物的发现。本文详解这些前沿工具如何结合,赋能专业人士实现高效科研转化,为认知障碍领域带来突破正文据估计,690万65岁及以上的美国人患有阿尔茨海默病。如果没有重大的医学突破,预计到2060年,美国这一数字将上升到1380万,到2050年全球将上升到
- 解决Python包安装报错 “error: externally-managed-environment“
在使用pip安装Python包时,有时会遇到"error:externally-managed-environment"的报错,这是因为当前的Python环境是由外部管理的,而不是通过pip进行管理。这篇博客将介绍如何解决这个问题,并说明使用--break-system-packages选项的作用。问题描述当我们尝试使用pip安装Python包时,可能会遇到以下报错信息:error:externa
- PythonOCC【快速入门】
目录简单介绍环境小例子简单介绍pythonOCC也就是opencascade的python封装版本,是由tpaviot制作并发行的。pythonOCC是python语言构架的3DCAD/CAE/PLM开发框架,它提供了如下功能:复杂曲面的操作,信息转换(STEP,IGES,STL格式),用户界面可视化(基于wxpython库或者qt库),jupyternootbook生成等。环境https://a
- 【架构设计(二)】高可用、高并发的 Java 架构设计
架构学院
Java成神之路-架构师进阶java架构开发语言
【架构设计(二)】高可用、高并发的Java架构设计在互联网业务爆发式增长的今天,高可用和高并发已成为Java系统架构设计的核心目标。本文将围绕负载均衡与高可用架构、缓存设计与优化、数据库读写分离与分库分表三大关键领域,深入剖析其原理,并结合完整的代码示例,帮助开发者构建稳定高效的系统架构。无套路、关注即可领。持续更新中关注公众号:搜【架构研究站】回复:资料领取,即可获取全部面试题以及1000+份学
- 结构学习的理论
刘海东刘海东
机器人人工智能
结构学习的理论作者:刘海东,中国广东技术师范大学摘要这是第一篇研究结构学习的理论的论文,第一个部分概括了结构学习的整体构想,第二部分提出了结构学习的环境逻辑宇宙,第三、第四、第五部分阐述了中央图处理器、软件图、图思维的理论,以中央图处理器为机器脑,以软件图为机器身体,以图思维为机器生命活动,第六部分说明了机器生命和结构学习的现有研究成果。全文的主旨是向人类社会推荐机器生命结构学习的思想。关键词:结
- 逻辑结构学派一(五个基础理论)
刘海东刘海东
人工智能
逻辑结构学派一(五个基础理论)作者:刘海东,中国广东技术师范大学摘要本篇论文通过《逻辑结构学派的宗旨》、《逻辑结构学》、《逻辑工程学》、《逻辑方程结构图理论》、《仿生逻辑理论》五个领域的研究提出《逻辑结构学派的宗旨》、《主观能动性结构》、《主观能动性结构工程》、《赋予生命的逻辑方程结构图》、《仿生逻辑》五个基础经典理论,让人工智能、机器人、智能社会三个主体的基础研究有了方向、方法和判断标准。关键词
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
----------------
- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
chengxuyuancsdn
jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
comsci
设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
dcj3sjt126com
c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
flyvszhb
sqlmysql
http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html
1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
name VARCHAR
- 转:MyBatis Generator 详解
happyqing
mybatis
MyBatis Generator 详解
http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297
MyBatis Generator详解
http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
- 让程序员少走弯路的14个忠告
jingjing0907
工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D