- Qt Widget开发学习笔记3:信号与槽
pengisgod
Qt与其他编程语言或则软件开发套间在线程上的使用上有很大的不同。Qt使用了一种叫信号与槽的机制(技术),拓展了程序块之间的事件触发方式。一种典型的使用方式是用于子窗口和父窗口的信息传递。假设主窗口W1和它的一个子窗口W2,如果说W2中发生了某件事,而根据逻辑需要改变主窗口的某些属性,一种典型的处理方式是获取父窗口指针进行修改,那如果要修改爷爷窗口呢?如果要修改叔叔窗口呢?这个时候就凸显出信号与槽机
- 线性回归原理与python实现
o0Orange
python线性回归算法
线性回归原理:在一堆散点中xiyi,拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数:y=w1x+w0误差函数:MSE(均方误差)L(w1,w0)=Σ(yi-y)^2优化方法:梯度下降,autograd,反向传播,优化公式,进行更新公式更新:wt+1=wt-dL/dwt*δ乘积的意义:将梯度乘以学习率,得到的结果是参数更新的大小。如果梯度较大,乘以一个较小的学习率可以使参数更新的幅度减小,保持在一个合理的范
- [蓝桥杯2021初赛] 砝码称重
%xiao Q
蓝桥蓝桥杯深度优先c++
题目题目描述你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,…,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量?注意砝码可以放在天平两边。输入格式输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,…,WN。对于50%的评测用例,1≤N≤15。对于所有评测用例,1≤N≤100,N个砝码总重不超过100000。输出格式输出一个整数代表答案。输入样例3146输出样例10分析这道题暴力
- Peter算法小课堂—背包问题
Peter Pan was right
算法
我们已经学过好久好久的动态规划了,动态规划_PeterPanwasright的博客-CSDN博客那么,我用一张图片来概括一下背包问题。大家有可能比较疑惑,优化决策怎么优化呢?答案是,滚动数组,一个神秘而简单的东西。01背包题目:小偷来你家,他带的包只能装c斤的财务。你家有n种财务,分别重w1、w2......wn斤,价值分别为v1、v2......,请输出能拿走的最大总价值?大家思考一下状态定义和
- 玖玖酱的成长复盘-2022年3月w1周复盘
玖玖酱知识可视化
这周从个人成长、身体健康、朋友关系、休闲娱乐四个方面进行复盘。1.个人成长方面☘️事:成就1:输出关于家庭教育的笔记大纲笔记6篇,导图5张;还输出一次成长思考1次,以及清单1张。成就2:开了公众号。我们精进社群真的太棒了,经常能跟着大家学习到新的认知。比如上周经过大家在群里的讨论,我意识到,发在朋友圈的内容,不容易搜索和沉淀,所以开了公众号。然而排版,真的是个比较麻烦的事情,发第一篇公众号的时候,
- 2 月 6 日算法练习- 动态规划
小蒋的学习笔记
算法算法动态规划
砝码承重【问题描述】你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,...,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量?注意砝码可以放在天平两边。【输入格式】输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,...,WN。【输出格式】输出一个整数代表答案。【样例输入】3146【输出样例】10【样例说明】能称出的10种重量是:1、2、3、4、5、6、7、9、10、11。
- 题目 2604: 蓝桥杯2021年第十二届省赛真题-砝码称重
不想上课的hh
蓝桥杯往届真题详解蓝桥杯动态规划c++算法c语言
时间限制:1Sec内存限制:128MB提交:679解决:226题目描述你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,···,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量?注意砝码可以放在天平两边。输入输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,···,WN。输出输出一个整数代表答案。样例输入复制3146样例输出复制10提示【样例说明】能称出的10种重量是:1、2、3、
- 背包问题(01背包、完全背包、多重背包)详解(超详细!!!),及题目代码和题意,包含6个例题。
Edge_Coduck_S07738
算法c++
第一题:01背包问题01背包问题时间限制:1秒内存限制:128M题目描述一个旅行者有一个最多能装M公斤的背包,现在有n件物品,它们的重量分别是W1,W2,...,Wn,它们的价值分别为C1,C2,...,Cn,求旅行者能获得最大总价值。输入描述第一行:两个整数,M(背包容量,M≤200)和N(物品数量,N≤30);第2..N+1行:每行二个整数Wi,Ci,表示每个物品的重量和价值。输出描述仅一行,
- 作业2.7_2
xiyuping24
题解算法程序设计字符串nlp动态规划
麻麻我更委屈了!!!天平(即风铃)AC代码:两个答案之间空行隔开也就罢了,为嘛最后一行还不能多空行?!#includeusingnamespacestd;boolsolve(int&w){intw1,d1,w2,d2;boolb1=1,b2=1;scanf("%d%d%d%d",&w1,&d1,&w2,&d2);if(w1==0)b1=solve(w1);if(w2==0)b2=solve(w2)
- 2 月 6 日算法练习- 深度优先搜索
小蒋的学习笔记
算法深度优先算法图论
砝码承重【问题描述】你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,...,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量?注意砝码可以放在天平两边。【输入格式】输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,...,WN。【输出格式】输出一个整数代表答案。【样例输入】3146【输出样例】10【样例说明】能称出的10种重量是:1、2、3、4、5、6、7、9、10、11。
- 5-3、S曲线生成器【51单片机+L298N步进电机系列教程】
皮皮黄-机电工程师
皮皮黄
↑↑↑点击上方【目录】,查看本系列全部文章摘要:本节介绍步进电机S曲线生成器的计算以及使用一.计算原理根据上一节内容,已经计算了一条任意S曲线的函数。在步进电机S曲线加减速的控制中,需要的S曲线如图1所示,横轴为时间,纵轴为角速度,其中w0为起始角速度,w1为终止角速度在S曲线加减速控制中,加减速的角度是已知的,根据第五节内容公式③,已经计算了角度与步数的函数关系式为下式根据第五节内容公式⑥,已经
- 2021-11-06《深度学习入门》笔记(二)
新手小嵩
深度学习系列笔记深度学习神经网络人工智能
第二章感知机感知机也是作为神经网络(深度学习)的起源的算法。因此,学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。首先,感知机是什么?感知机接收多个输入信号,输出一个信号。上图是一个接收两个输入信号的感知机的例子。x1、x2是输入信号,y是输出信号,w1、w2是权重(w是weight的首字母)。图中的⚪称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时,会被分别乘以固定的权重(w1
- 深度学习入门笔记(二)神经元的结构
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记人工智能
神经网络的基本单元是神经元,本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的:输入:x1,x2,…,xk。权重:w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项:可省略。激活函数:一般都会有,根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种,不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数,多分类问题我们采用Softmax函
- 2019-04-04 SubsamplingScaleImageView初步使用(仅限使用)
兣甅
1.修改SubsamplingScaleImageView长图展示位置:①新增方法/**添加的代码,在{@link#checkReady()}中调用*/privatevoidsetNewDefaultScale(){intw1=getWidth();inth1=getHeight();intw2=sWidth;inth2=sHeight;//保证控件大小和显示的图片大小都大于0if(w1>0&&h
- 哈夫曼树的特点
i学无止境
数据结构
哈夫曼树的特点:没有度为1的结点;哈夫曼树的任意非叶节点的左右子树交换后仍是哈夫曼树;n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点;对同一组权值{w1,w2,……,wn},存在不同构的两棵哈夫曼树
- 1.23神经网络框架(sig函数),逆向参数调整法(梯度下降法,链式法则(理解,及处理多层神经网络的方式))
CQU_JIAKE
数学方法数模机器学习&神经网络神经网络人工智能深度学习
框架输入层隐藏层存在一个阈值,如果低于某一阈值就不激活;高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段,随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法(梯度下降、链式法则)调参借助两个数学方法当导数为负时,步幅为正就是说,这个调参是建立在预测结果与实际结果基础上的;自变量是参数,权重,因变量是反映预测结果与实际间的差距(为误差平方和),目的是要让这个差距最小就是不同的权重参数下,有不同的误差差距,由此
- 【NR技术】 E1接口的多TNLA关联
一只好奇的猫2
NR技术服务器TNLANR5GE1gNB-CU-UPgNB-CU-CP
1概述名词说明,TNLA:TransportNetworkLayerAssociation,传输网络层关联;本文的流程适用于ng-eNB与W1/E1接口,即ng-eNB-DU与ng-eNB-CU-CP/ng-eNB-CU-UP之间的W1接口,ng-eNB-CU-CP与ng-eNB-CU-UP之间的E1接口。2E1的多个TNLA的处理步骤图1E1多TNL管理gNB-CU-CP或gNB-CU-UP分别
- 动态规划——背包问题
每天写bug
算法学习动态规划
动态规划——背包问题(运输货物问题)先学习01背包问题背包问题可大致分为【完全背包问题】和【多重背包问题】分析问题:原问题:在满足重量约束的条件下,将这m件物品选择性的放入容量位W的背包中所能获得的最大利润。子问题:在满足重量约束的条件下,将前i(i=w1,即只要背包的容量>=第1件物品的重量(装的下)时,f(1,j)=v1,否则f(1,j)=0;第一列:f(i,1)表示把前i件物品放入容量为1的
- 动态规划——采矿的小奇【集训笔记】
tiger_mushroom
算法数据结构
题目描述假期小奇去采矿场体验生活,工头为每个员工发放了一个最多能装M公斤的背包,经过一天的辛苦小奇开采出了n块矿石,它们的重量分别是W1,W2,...,Wn,经过预估它们的价值分别为C1,C2,...,Cn,那么请你帮助小奇计算他能获得最大总价值是多少。输入第一行:两个整数,M(背包容量,M≤200)和N(矿石数量,N≤30);第2..N+1行:每行二个整数Wi,Ci,表示每块矿石的重量和价值。输
- lr推荐模型 特征重要性分析
couldn
机器学习算法深度学习lr推荐算法逻辑回归特征重要性
在分析lr模型特征重要性之前,需要先明白lr模型是怎么回事儿。lr模型公式是sigmoid(w1*x1+w2*x2+...+wn*xn),其中w1,w2,...,wn就是模型参数,x1,x2,...,xn是输入的特征值。对于lr模型来说,特征可以分为两个粒度,一个是特征域,一个是特征值。举例来说,用lr模型判断一个人爱吃什么,输入两个特征,年龄,性别;年龄,性别就是特征域粒度,男,女,10岁,20
- QGraphicsDropShadowEffect的学习
lpl轻舟已过万重山
学习
参考:Qt之QGraphicsDropShadowEffect_unknowntypename'qgraphicsdropshadoweffect-CSDN博客示例1:QWidgetw1;QPushButton*pushBtn=newQPushButton("test",&w1);pushBtn->move(10,10);QGraphicsDropShadowEffect*shadowEffect
- 题库027
tankeven
机考刷题00算法数据结构
#include#include#include#include//判断是否为兄弟单词boolisBrotherWord(char*w1,char*w2){if(strlen(w1)!=strlen(w2)||!strcmp(w1,w2)){returnfalse;}intcounter[26]={0};for(inti=0;i0){chartmp[11]={0};strcpy(tmp,broth
- Transformer and Pretrain Language Models3-2
ringthebell
大模型transformer语言模型深度学习
transformerstructure注意力机制的各种变体第二种变体:如果两个向量的维度不一样,我们就需要在中间加上一个权重矩阵,来实现他们之间的相乘,然后最后得到一个标量第三种变体:additiveattention它和前面的有一个比较大的不同,它使用了一层的前馈神经网络,来将两个向量变成一个标量,来得到注意力分数在这个变体中,w1、w2和v,分别是两个权重矩阵和一个权重向量;tanh是一个激
- 李沐深度学习-权重衰退文档
大小猫吃猫饼干
李沐深度学习编码实现深度学习人工智能
应对过拟合问题方法:权重衰减(weightdecay)1.方法:权重衰减等价于L2范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项是血出的模型参数值较小,是应对过拟合常用手段。损失函数:l(w1,w2,b)L2范数正则化在模型原损失函数机基础上添加L2范数惩罚项,从而得到训练所需要最小化的函数。L2范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积(如λ
- [NOIP2023] T1词典
鹤上听雷
算法数据结构动态规划
[NOIP2023]词典题目描述小S的词典里有nnn个两两不同的、长度均为mmm的单词w1,w2,⋯ ,wnw_1,w_2,\cdots,w_nw1,w2,⋯,wn。每个单词都是一个小写字母构成的字符串。小S可以做以下操作任意多次(可以不做):选择词典中的任意一个单词,交换其中任意两个字符。对于每个1≤i≤n1\lei\len1≤i≤n,小S想知道,是否可以通过以上操作得到新的nnn个单词w1′,
- 深度学习记录--梯度消失和爆炸
蹲家宅宅
深度学习记录深度学习人工智能
梯度消失和爆炸的产生当神经网络层数很大时,即很大时,w与1之间的大小关系会产生梯度消失与梯度爆炸的问题当w1时,会非常大,梯度爆炸解决方法权重初始化层数n越大,越要使特征值w变小
- 东京残奥会(三)
梅子乐园
今天,东京残奥会结束。中国代表团完成所有参赛项目,获得奖牌数为:金牌96,银牌60,铜牌51,奖牌总数207。中国代表团连续五届金牌、奖牌双第一。汇总一下8月31日以后的金牌得主:第63金:男子跳远T38级朱德宁第64金:射箭女子个人W1级陈敏仪第65金:女子100米T36级史逸婷第66金:男子50米自由泳S5级郑涛(王李超银牌袁伟译铜牌)第67金:女子100米T53级高芳第68金:田径女子100
- Ansys Lumerical | 曲面波导锥度(varFDTD 和 FDTD)
ueotek
光学ANSYSLumericalAnsys光学LumericalFDTD
附件下载联系工作人员获取附件在本例中,我们将使用MODE2.5D变分FDTD求解器确定SOI锥度的最佳形状。注意:也可以使用特征模态展开(EME)求解器来模拟此锥度。我们将首先对这种锥度的设计进行参数化,如下所示:在这种情况下,锥形设计将与x的指数幂m成正比。在锥形的两端,我们受限于w1和w2的波导宽度。文件taper_design.lms包含一个以板状高斯光束为光源的2.5D传播器模拟区域。板状
- 《机器学习》--线性模型
汪汪军师
一、基本形式线性模型形式简单、易于建模、许多非线性模型是在其基础上通过引入层级结构或高维映射而得,其具有很好的解释性。一般向量形式写为:f(x)=WTx+b其中W=(w1,w2,w3,.....wd),x=(x1,x2,x3,....xd)二、线性回归线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。f(xi)=WTxi+b,使得f(xi)尽可能等于yi确定w和b的关键在于如何衡量f(x
- 对简单梯度下降方法的分析总结,有关步长,梯度精度和迭代次数
_int_me
机器学习机器学习算法python人工智能
对简单梯度下降方法的分析总结,有关步长,梯度精度和迭代次数我们对一组数据进行简单函数拟合时,会用到一种基础方法即梯度下降法基本原理现在我们有一组数据xi,yi,zix_i,y_i,z_ixi,yi,zi这些数据之间的关系为w1∗xi+w2∗yi+b=zi,w1,w2,b为未知的参数w_1*x_i+w_2*y_i+b=z_i,w_1,w_2,b为未知的参数w1∗xi+w2∗yi+b=zi,w1,w2
- 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