一枚小蜗牛
一枚小蜗牛

一枚小蜗牛跟着李南江学习HTML5-项目总结

     通过这段时间学习了HTML+CSS，跟着江哥做了几个小项目，刚开始看完视频觉得这些项目原来这么的简单，等关了视频自己敲代码的时候，发现只是江哥做起来很简单，自己还是有难度，因为标签属性等等还没有用得熟练，只是单个掌握，还没有做到综合运用。通过这些项目总结性的将学习的知识全部运用起来，一边积累项目经验一边考核自己这段时间学到的知识是否可以灵活运用了

新闻列表

一枚小蜗牛跟着李南江学习HTML5-项目总结_第1张图片

表格练习

一枚小蜗牛跟着李南江学习HTML5-项目总结_第2张图片

       在做百度首页的时候，江哥都是利用高度来让每个部分有一定的距离，学过内外边距以后，自己回过头再做的时候用来margin，虽然也实现了，但是代码没有江哥的简介，不管怎么说都是一种尝试吧。

百度首页

一枚小蜗牛跟着李南江学习HTML5-项目总结_第3张图片

    做网易界面的时候，江哥视频里使用精灵图的，可是文件夹里没有精灵图，但是江哥给了一张完成的网易注册界面的图，所以就用Adobe Fireworks CS6做切片将用到的图片导出来，然后用到网页中。在注册字母邮箱和注册手机号码邮箱、注册VIP邮箱那里，江哥只做了第一个，我看了网易的官网，里面是有用到js，目前还不会，所以我就用过渡效果来简单实现鼠标点到上面背景变成蓝色，虽然和网易本身的效果差很多，对自己权当练习属性运用的熟练度了。

网易注册界面


一枚小蜗牛跟着李南江学习HTML5-项目总结_第4张图片

     没看云层效果的视频的时候我感觉这好神奇，看了视频之后发现原来现在的知识已经可以实现这个效果了，不过看视频的时候我就在想如果不是江哥这么写了代码，我自己是肯定怎么也想不到把宽度设为400%，更加的证实了江哥在交给我们思路，就是古话说的授人鱼不如授人渔。

云层效果

一枚小蜗牛跟着李南江学习HTML5-项目总结_第5张图片

学到做3D播放器这里的时候，我好像学会了看到一个页面怎么去分析它，它有哪些元素，大体知道怎么去布局了，心里挺高兴的。

3D播放器


一枚小蜗牛跟着李南江学习HTML5-项目总结_第6张图片

多重背景

一枚小蜗牛跟着李南江学习HTML5-项目总结_第7张图片

学HTML5就选李南江，选培训机构我只选小码哥（www.520it.com）

你可能感兴趣的:(一枚小蜗牛跟着李南江学习HTML5-项目总结)

  • OpenCV学习(二十一) ：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats() Leon_Chen0 OpenCV
    OpenCV学习(二十一)：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents即连通体算法用id标注图中每个连通体，将连通体中序号最小的顶点的id作为连通体的id。如果在图G中，任意2个顶点之间都存在路径，那么称G为连通图，否则称该图为非连
  • 数据结构与算法——数据结构4 写代码写到手抽筋 数据结构与算法数据结构
    程序员没有稳定一说，目前学习数据结构，其实不难，最近在学习，系统性的总结下，便于后续复习和使用。主要是把线性表，全名为线性存储结构。使用线性表存储数据的方式可以这样理解，即“把所有数据用一根线儿串起来，再存储到物理空间中”。分为顺序表和单链表。顺序表单链表同时还要知道顺序表和链表的优缺点【待补充】还要知道链表反转，知道迭代法和递归法就可以【】还需要知道单链表相交的思路【】后边了解静态链表的原理静态
  • （大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！ 大模型老炮 学习人工智能大模型学习AI大模型大模型微调大模型教程
    一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
  • lvs、nginx、haproxy区别和使用场景？ 企鹅侠客 linux聊聊运维lvsnginx运维
    0.运维干货分享软考系统架构设计师三科备考经验附学习资料信息安全管理体系（ISMS）制度模板分享免费文档翻译工具(支持word、pdf、ppt、excel)PuTTY中文版安装包MobaXterm中文版安装包pinginfoview网络诊断工具中文版LVS（LinuxVirtualServer）、Nginx和HAProxy都是常见的负载均衡工具，它们在不同的场景中各有优势。以下是它们的区别、特点及
  • 牛客练习赛135——小柒的逆序对(2) KyollBM 算法数据结构
    这里还得说一下，调换一个排列中任意两个不同的数，该排列的逆序数奇偶会改变题目：思路：这道题的数据给的很大，如果我们用树状数组维护前缀和都没用，但是我们观察到英文字符只有26个，那我们可以开一个二维数组g[i][j]表示ij字符对有多少个如何维护这个数组呢，其实也很简单，遍历s每个字符c，同时开一个数组储存26个字符对于字符c，先遍历26个字符y，将g[y][c]加上y的个数，结束后再将c的数量加一
  • 【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法 shengchao0920 pytorch人工智能python
    PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法，并给出推荐的使用场景。比如：我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
  • 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images cccc来财 算法计算机视觉深度学习
    无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性，经过第一阶段的粗对齐后，图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域，特别是在高分辨率和大视差的情况下，设计了低分辨率变形分支，先在低分辨率下对图像进行处理和学习
  • QT基础 QPropertyAnimation简单学习 路奇怪 QT基础qt学习
    目录1.简单介绍2.使用步骤3.部分代码示例4.多项说明5.信号反馈6.自定义属性1.定义自定义属性2.使用QPropertyAnimation动画化自定义属性3.连接信号和槽4.注意事项7.更多高级示例1.简单介绍QPropertyAnimation是Qt中的一个类，用于实现属性动画效果。它通过改变对象的属性值来创建动画效果，可以实现平移、旋转、缩放等动画效果。QPropertyAnimatio
  • Manus开源平替-开源通用智能体 galileo2016 人工智能
    原文链接:https://i68.ltd/notes/posts/250306-opensource-agi-agent/OWL-比Manus还强的全能开源AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation，现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓
  • [Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘ 江南蜡笔小新 杂记pytorch深度学习神经网络
    最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。但在1.9的文档中有logical_and遂查阅相关更新，得知logical_and在1.5之后的新功能，pytorch更新到>=1.5即可解决问题。1.3.1搜索结果1.5.1搜索结果
  • 训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？ yuanpan 人工智能
    在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。错过最优解：过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡，甚至直接跳过最优解，无法找到良好的模型参
  • k8s基础架构介绍 忍界英雄 dockerkubernetes容器云原生
    k8s基础架构介绍k8s是对容器进行编排的一种工具。通过k8s可以实现对容器的编排、部署、更新等学习k8s之前，先了解相关的一些使用和配置k8s的一些工具。k8s的常用工具在kubernetes中，主要有三个日常使用的工具，这些工具使用kube前缀命名，这三个工具如下：kubeadm用来初始化集群的指令，能够创建集群,并且添加新的节点。可用其它部署工具替代。具体功能有:初始化集群：在控制平面节点（
  • 先学node.js还是php,vue和node先学哪个？ 朱佳顺 先学node.js还是php
    vue和node应该先学习node，node可以为vue提供包管理工具和模块化管理，可以使vue的开发更加简单快速。所以应该先学习node。vue介绍：Vue.js是web界面的渐进式框架。Vue.js的目标是通过尽可能简单的API实现响应的数据绑定和组合的视图组件。Vue.js自身不是一个全能框架——它只聚焦于视图层。因此它非常容易学习，非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面，在与相关工具和支
  • OpenAI 团队组织架构和研发技术栈 AI天才研究院 ChatGPT人工智能
    OpenAI是一家致力于推动人工智能技术发展的公司，成立于2015年。其目标是确保人工智能技术造福全人类。为了实现这一目标，OpenAI采用了多种先进的技术和组织架构来推动其研发工作。目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响，曾与
  • 六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析 编程星辰海 #前端前端react.jsjavascript
    =====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
  • 机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答） 湫怿 机器学习gpt人工智能梯度
    1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
  • 如何用爬虫根据关键词获取商品列表：一份简单易懂的代码示例 API小爬虫 爬虫
    在当今数字化时代，网络爬虫已经成为数据收集和分析的强大工具。无论是市场调研、价格监控还是产品分析，爬虫都能帮助我们快速获取大量有价值的信息。今天，我们就来探讨如何通过编写一个简单的爬虫程序，根据关键词获取商品列表。以下是一个基于Python语言的代码示例，适合初学者学习和实践。一、准备工作在开始编写爬虫之前，我们需要准备以下工具和库：Python环境：确保你的电脑上安装了Python。推荐使用Py
  • 【51单片机】程序实验17.红外遥控 -一杯为品- 51单片机51单片机mongodb嵌入式硬件
    主要参考学习资料：B站【普中官方】51单片机手把手教学视频开发资料下载链接：http://www.prechin.cn/gongsixinwen/208.html单片机套装：普中STC51单片机开发板A4标准版套餐7目录红外遥控介绍红外线简介红外遥控原理红外发射装置红外接收装置硬件设计实验17红外遥控红外接收头驱动主函数红外遥控介绍红外线简介可见光按波长从长到短排列依次为红橙黄绿青蓝紫，其中红光波
  • 大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建 （initial） 大模型科普人工智能强化学习
    1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
  • 强化学习-Chapter2-贝尔曼方程 Rsbs 算法机器学习概率论
    强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
  • 机器学习中的梯度下降是什么意思？ yuanpan 机器学习人工智能
    梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函
  • CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别 是Dream呀 神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
  • 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录 weixin_40826634 深度学习服务器人工智能
    1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
  • 基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现 rockmelodies 信息安全网络安全机器学习集成学习python机器学习人工智能
    标题：基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析（通过QEMU模拟执行）上下文特征：CWE漏洞模式匹配（集成Semgrep规则引擎）轻量级模型架构
  • Java全栈开发学习路线：从基础到实战，掌握前后端与数据库，成为全栈软件工程师 软件职业规划 javajava
    1.Java基础Java语法：变量、数据类型、运算符、控制流程（if、switch、循环等）面向对象编程（OOP）：类与对象、继承、多态、封装、抽象类、接口异常处理：try-catch-finally、自定义异常集合框架：List、Set、Map、ArrayList、LinkedList、HashMap等泛型：泛型类、泛型方法、泛型接口IO流：文件读写、字节流、字符流多线程：线程创建、同步、锁、线
  • 机器学习-----决策树 多巴胺与内啡肽. 机器学习机器学习决策树人工智能
    文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
  • 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 萌萌可爱郭德纲 机器学习人工智能
    电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
  • 机器学习_重要知识点整理 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
  • 不多 bb，直接来看Java 全栈面试进阶宝典，保底拿下offer Java程序V Javajava面试jvm
    大家都知道，现在的Java面试是越来越难了！主要原因无非是两个：随着Java这个行业的兴起，不管是在家待业的、对自己现在工作不满意的、大学选错专业的、缺钱的、想自己学的等等这些人绝大部分都是选择了去学习Java！大量人才涌入，导致岗位竞争越来越大，面试也就越来越难！另外一个就是这两年的疫情影响，很多公司都宣布倒闭、裁员。加上互联网行业内卷的推动，面试造火箭工作拧螺丝已经是一个很常见的现象了！最近也
  • ruby的命令行选项 lizzywu 工具介绍ruby脚本编译器extensionshellcgi
    ruby的命令行选项来源:LUPA开源社区发布时间:2007-06-2117:04版权申明字体:小中大文章来源于http://www.lupaworld.com请使用如下命令行启动Ruby解释器.ruby[option...][--][programfile][argument...]这里的"option"指下文将要提到的命令行选项中的一个。"--"则显式地表明选项字符串到此结束。"program
  • scala的option和some 矮蛋蛋 编程scala
    原文地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html 对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
  • NullPointerException Cb123456 androidBaseAdapter
        java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference     出现以上异常.然后就在baidu上
  • PHP使用文件和目录 天子之骄 php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
    PHP使用文件和目录 1.使用include()包含文件 (1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值 (2)：在控制结构中使用include()   include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。   在php.ini文件中设置
  • SQL SELECT DISTINCT 语句 何必如此 sql
    SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语句 在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。 DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语法 SELECT DISTINCT column_name,column_name F
  • java冒泡排序 3213213333332132 java冒泡排序
    package com.algorithm; /** * @Description 冒泡 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午09:58:39 */ public class MaoPao { public static void main(String[] args) { int[] mao = {17,50,26,18,9,10
  • struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！ 7454103 DAOspringAjaxjsonqq
    struts2.18  出来有段时间了！ （貌似是 稳定版）   闲时研究下下！  貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！   实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵   网上一大堆 struts2+json  不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar   strut
  • struts2 数据标签说明 darkranger jspbeanstrutsservletScheme
    数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能 数据标签主要包括： action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。 bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
  • 链表.简单的链表节点构建 aijuans 编程技巧
    /*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h" #define NODE(name, key_word, help) \  Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}} typedef struct node {  &nbs
  • tomcat下jndi的三种配置方式 avords tomcat
    jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称 访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。          tomcat配置
  • 关于敏捷的一些想法 houxinyou 敏捷
    从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。” 感觉表达的不太清楚。 感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。 第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
  • 富养还是穷养，决定孩子的一生 bijian1013 教育人生
    是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由 事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
  • oracle 日期时间格式转化 征客丶 oracle
    oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP； SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间； SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。 日期转字符窜： 一、不取毫秒： TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 简要说明， YYYY 年 MM   月
  • 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四 bit1129 scala
    1. apply语法   FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义：   private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) { ... def apply(bucketId
  • Erlang中有意思的bug bookjovi erlang
      代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam） commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b Author: Jovi Zhang <[email protected]> Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100 erts:
  • 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18 ljy325 java基础
    /** * Description 移位打印10进制的16进制形式 * Creation Date 15-08-2008 9:00 * @author 卢俊宇 * @version 1.0 * */ public class PrintHex { // 备选字符 static final char di
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
  • 利用cmd命令将.class文件打包成jar chenyu19891124 cmdjar
    cmd命令打jar是如下实现： 在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes) 现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作： cd D: 回车 cd workspace/prpal
  • [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明 comsci eclipse设计模式算法工作swing
                           JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明     &nb
  • SecureCRT右键粘贴的设置 daizj secureCRT右键粘贴
    一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。 老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。 菜单： Options->Global Options ...->Terminal 右边有个Mouse的选项块。 Copy on Select Paste on Right/Middle
  • Linux 软链接和硬链接 dongwei_6688 linux
    1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。 【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
  • DIV底部自适应 dcj3sjt126com JavaScript
    <!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/1999/xhtml&q
  • Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备 dcj3sjt126com mysql
    第1步、yum安装mysql [root@stonex ~]#  yum -y install mysql-server 安装结果： Installed:     mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5                   &nb
  • 如何调试JDK源码 frank1234 jdk
    相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。 可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。 下面是编译jdk的具体步骤：         1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
  • Maximal Rectangle hcx2013 max
    Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.   public class Solution { public int maximalRectangle(char[][] matrix)
  • Spring MVC测试框架详解——服务端测试 jinnianshilongnian spring mvc test
    随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。   Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。 &nbs
  • Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0 liyong0802 hadoop
    一、准备编译软件   1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。     环境变量设置如下：   （1）执行vim /etc/profile （2）在文件尾部加入: export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7 export MAVEN_HOME=/ho
  • StatusBar 字体白色 pangyulei status
    [[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent]; /*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
  • 如何分析Java虚拟机死锁 sesame javathreadoracle虚拟机jdbc
    英文资料： Thread Dump and Concurrency Locks   Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
  • 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇 tw_wangzhengquan 位运算
    http://www.matrix67.com/blog/archives/263    去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
  • jsearch的索引文件结构 yangshangchuan 搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
    jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。   jsearch的索引文件结构定义如下：     1、一个词的索引由=分割的三部分组成：        第一部分是词        第二部分是这个词在多少
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他