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大雨淅淅
人工智能pytorch人工智能python深度学习机器学习
目录一、框架简介二、核心功能三、学习环境配置四、学习资源五、实践与应用六、常见问题与解决方案七、深入理解强化学习概念八、构建自己的强化学习环境九、调试与优化十、参与社区与持续学习一、框架简介PyTorch-RL是一个基于PyTorch框架的深度强化学习项目。它充分利用了PyTorch的强大功能,提供了易于使用且高效的深度强化学习算法实现。该项目的主要编程语言是Python,旨在帮助开发者快速实现和
- 天童教育:课外阅读图书推荐
t05777
其他
新学期开始了,现在正是孩子培养良好的阅读习惯的关键时期。让孩子感受阅读,爱上阅读,无疑会丰富孩子的日常生活,开阔孩子的视野,帮助孩子更好地生活。今天西安天童教育就和大家推荐几本适合孩子看的课外阅读书目,让阅读常伴孩子!《一年级的小豌豆和小蜜瓜》这是著名儿童文学作家商晓娜专门为一年级的孩子们写的入学故事书,故事围绕一年级女孩和男孩的生活展开,一共有31个小故事,全彩注音,适合孩子和家长们共读,了解校
- 凸优化学习
qiaoxinyu10623
凸优化1024程序员节
认为学习凸优化理论比较合适的路径是:学习/复习线性代数和(少量)高等数学的知识。实际上,凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识,比如方向导数,雅克比矩阵,海森矩阵,KKT条件等。这里强烈推荐MIT公开课《线性代数》,GilbertStrang教授主讲,完全不是照本宣科,而是注重几何解释,非常具有启发性,学完之后,你会对线性代数有全新的认识。学习视频:-UP主汉语配音-【线性代数的本质】合集
- 《电子制作从零开始》 第3章:电源电路制作
请向我看齐
LeetCodeleetcode
第3章:电源电路制作3.1直流电源基础直流电源的分类与工作原理分类:电池类直流电源:这是最常见的直流电源之一,如干电池、蓄电池等。干电池是通过化学能直接转换为电能,它的优点是携带方便、使用简单,像普通的碱性干电池,电压一般为1.5V,适用于小型电子设备,如遥控器、手电筒等。蓄电池则可以通过充电将电能储存起来,反复使用,例如铅酸蓄电池,常用于汽车、UPS(不间断电源)等设备中,它能够提供较大的电流和
- mysql学习笔记(八):分页查询
代码魔法师Sunny
MySQLmysql学习笔记
应用场景:当要显示的数据,一页显示不全,需要分页提交sql请求语法:select查询列表from表【jointypejoin表2on连接条件where筛选条件groupby分组字段having分组后的筛选orderby排序的字段】limit【offset,】size;offset要显示条目的起始索引(起始索引从0开始)size要显示的条目个数特点:①limit语句放在查询语句的最后②公式要显示的页
- 蓝桥杯 连续奇数和问题解析
不玩return的马可乐
算法/题库蓝桥杯职场和发展leetcode算法数据结构c++
问题描述问题分析这个问题可以通过暴力搜索解决,即通过遍历所有可能的奇数序列,找到和等于111的立方的序列。然而,这种方法效率较低,我们需要寻找更优的解决方案。数学公式对于任意正整数n,其立方n3可以表示为n个连续奇数的和。起始奇数可以通过公式计算得出:a=n2−n+1这个公式直接给出了连续奇数和的起始数字。代码实现暴力搜索方法首先,我们尝试使用暴力搜索方法来解决这个问题:#includeusing
- python print中文不对齐问题(特殊字符、混合字符不对齐问题)的解决
还是想睡觉zzz
python开发语言
目录效果展示及解决方案问题分析解决方案个人感悟效果展示及解决方案下方左图为问题展示,右图为解决效果适用范围:中文英文特殊字符的混合字符串解决代码defis_chinese(uchar):#判断当前字符是否为中文字符returnuchar>=u'\u4e00'anduchar0x7e:#全角字符直接返回returnuchar#除了空格其他的全角半角的公式为:半角=全角-0xfee0#特判ifswap
- 深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1人工智能的演进:从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程,从早期的符号主义到如今的连接主义,标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程,而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构,通过大量数据进行训练,从而实现智能。1.2强化学习:智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
- 【机器学习:三十二、强化学习:理论与应用】
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1.强化学习概述**强化学习(ReinforcementLearning,RL)**是一种机器学习方法,旨在通过试验与反馈的交互,使智能体(Agent)在动态环境中学习决策策略,以最大化累积奖励(CumulativeReward)。相比监督学习和无监督学习,强化学习更关注长期目标,而非简单地从标签中学习。核心概念智能体(Agent):进行学习和决策的主体。环境(Environment):智能体所在
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AnsysFluent流体仿真计算分析、算法及硬件配置AnsysFluent是目前国际上比较流行的商用CFD(ComputationalFluidDynamics,计算流体力学)软件包求解器,在美国的市场占有率为60%。与流体、热传递和化学反应等有关的行业均可使用它。它具有丰富的物理模型、先进的数值计算方法和强大的前后处理功能,在航空航天、汽车设计、石油、天然气、涡轮机设计等方面都有着广泛的应用。
- 《AI语言模型的关键技术探析:系统提示、评估方法与提示工程》
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文章主要内容摘要1.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习(RL)应用核心特点:多次采样和交叉验证策略空间探索动态权重调整实践价值
- 从小白到高手:人工智能学习中的挑战与突破
博雅智信
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引言:人工智能学习之路充满挑战学习过程中常见的问题与困境环境安装与配置问题简单报错反复调试,时间浪费大学习进度慢,难以找到合适的方向网上资料过多,选择困难导师催进度,任务压力大不敢多问:与同事、师兄师姐的尴尬理论与实践脱节,缺乏实战经验专注力不足,容易被干扰找一个师傅带着的好处高效解决问题,避免走弯路个性化学习路线与系统化知识框架实战经验的传授与导师的成长指导1.引言:人工智能学习之路充满挑战人工
- python爬虫scrapy爬取新闻标题及链接_18Python爬虫---CrawlSpider自动爬取新浪新闻网页标题和链接...
珍妮赵
一、爬取新浪新闻思路1、创建scrapy项目2、分析新浪新闻网站静态页面代码3、编写对应的xpath公式4、写代码二、项目代码步骤1、创建scrapy项目scrapystartprojectmycwpjt步骤2、分析新浪网站静态代码随便打开一个新浪新闻网,新闻可以看到地址为http://news.sina.com.cn/gov/xlxw/2018-03-21/doc-ifyskeue0491622
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- 【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!
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【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!文章目录【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!引言在这个数据驱动的时代,机器学习已经成为解锁智能科技的关键。但你是否曾被复杂的数学公式和算法搞得晕头转向?别担心,这篇文章将带你从零开始,用最直观的方式掌握线性代数——机器学习的核心武器!线性代数:机器学习的基石向量:数据的基本单元Python代码示例:向量操作矩阵:多维数据的集合Py
- 距离度量方法
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目录目录1欧氏距离1原理2例子2曼哈顿距离1原理2例子3切比雪夫距离1原理2例子4闵可夫斯基距离1原理2例子5标准化欧氏距离1原理2例子6马氏距离1原理2例子7巴氏距离1原理8汉明距离9夹角余弦1原理2例子1、欧氏距离1.1原理最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里德度量,它定义于欧几里得空间中。二维平面上两点a(x1,y1),b(x2,y2)之间的欧式距离公式:dab=(x1−x
- NLP-语义解析(Text2SQL):技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】
u013250861
#自然语言处理人工智能
目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法:在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
- 计算机基础知识
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学习笔记:《Excel公式与函数》(1)项目1:公司销售情况统计表(SUM、SUMIF、SUMIFS)SUM函数(直接求和):函数格式:=SUM(number1,[number2],...)number1(必需参数)要相加的第一个数字,可以是数字,或Excel中A1之类的单元格引用或A2:A8之类的单元格范围。number2,这是要相加的第二个数字。SUMIF函数(单条件求和):函数格式:=SUM
- T检验:一种通俗易懂的统计分析方法
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摘要T检验(T-test或Student'sT-test)是统计学中用于比较两组数据均值是否存在显著差异的重要工具。本文旨在以通俗易懂的方式介绍T检验的基本概念、类型、数学公式、应用步骤及其在各个领域中的实际应用。引言在科学研究、数据分析等领域,我们经常需要评估两组数据之间的差异是否具有统计学意义。T检验正是为此目的而设计的,它基于T分布理论,通过计算样本数据的T值和P值来推断总体均数之间的差异。
- 基于泰勒级数展开求余弦函数值
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7-8C程序设计实验2-3:基于泰勒级数展开求余弦函数值本题目要求基于泰勒级数展开求cos(x)值,其公式如下:cos(x)=1-x^2/2!+x^4/4!-x^6/6!+……直到最后一项的绝对值小于10−5时为止。并在计算过程中统计出参与累加的项数count。输入格式:从键盘输入x的值。输出格式:按输出样例形式输出cos(x)值和累加项数count,其中cos(x)保留六位小数。输入样例:1.5
- 【深度强化学习】DQN:深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析
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【深度强化学习】DQN:深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析介绍常用技巧算法步骤DQN源码实现网络结构训练策略DQN算法进阶双深度Q网络(DoubleDQN)竞争深度Q网络(DuelingDQN)优先级经验回放(PER)噪声网络(noisy)本文图片与源码均来自《EasyRL》:https://github.com/datawhalechina/easy-rl介绍 核心思想:训练动作价值函数Q
- 【机器学习】—时序数据分析:机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用
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介绍一个简单有趣的科学小实验。比如制作简易的火山爆发模型。准备一些小苏打、红色食用色素、洗洁精和醋。先在一个塑料瓶里放入小苏打、红色食用色素和洗洁精,然后倒入醋。只见瓶子里立刻冒出红色的泡泡,像火山爆发一样。这个实验让我对化学反应产生了浓厚的兴趣,也让我明白了科学就在我们身边,只要用心观察和探索,就能发现其中的奥秘。
- 【机器学习】---神经架构搜索(NAS)
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这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索(NAS)1.1为什么需要NAS?2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素:2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用,神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方
- 神经网络基础-价格分类案例
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文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标:掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司,他不知道如何估算手机产品的价格。为了解决这个问题,他收集了多家公司的手机销售数据。该数据为二手手机的各个性能的数据,最后根据这些性能得到4个价格区间,作为这些二手手机售出的价格区间。主要包括:bat
- 【前端】自学基础算法 -- 24.动态规划-变态青蛙蛙跳台阶
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动态规划-变态青蛙跳台阶变态青蛙跳台阶一只青蛙,一次只能跳1级台阶、2级台阶、3级台阶、…、n级台阶问:这只青蛙跳上n级台阶,有多少种跳法递推公式:f(n)=f(n-1)+f(n-2)+f(n-3)+…+f(1)+f(0)实现方法还是基于斐波那契数列方法/***变态青蛙跳台阶*一只青蛙,一次只能跳1级台阶、2级台阶、3级台阶、...、n级台阶*问:这只青蛙跳上n级台阶,有多少种跳法*///f(n)
- 【机器学习:十六、其他的激活函数】
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1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用,其数学公式为:σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为(0,1),适合二分类问题。但随着深度学习的发展,Sigmoid函数逐渐被替代,主要原因包括:梯度消失问题:当输入绝对值较大时,梯度趋近于零,导致权重更新困难。非零中心问题:输出值始终为正,可能
- SeaTunnel 增强对 Excel 读取能力,支持xlsx、xls、公式单元格
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概述在数据集成场景中,Excel文件作为常见的数据来源,其格式多样化和功能复杂性常常给开发者带来一定挑战。本次修改基于SeaTunnel-2.3.4版本,包括:自动识别.xlsx和.xls文件类型,不再依赖文件后缀名判断;新增对公式单元格的值解析支持;优化数据类型转换的容错性。修改完之后,增强对Excel的读取能力,自动识别xlsx、xls,支持读取公式单元格的值,进一步提升了SeaTunnel在
- 《C++ 赋能强化学习:Q - learning 算法的实现之路》
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在当今科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最热门的领域之一,而强化学习作为其中的重要分支,正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。Q-learning算法作为强化学习中的经典算法,在众多领域如游戏、机器人控制、资源管理等有着广泛的应用前景。本文将深入探讨如何用C++实现强化学习中的Q-learning算法,带您领略C++在人工智能领域的强大魅力。一、强化学习与Q-learning算法概述强化学习是一种通
- NAS(Neural Architecture Search) 神经结构搜索
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Neuralarchitecturesearch(NAS),神经结构搜索,是强化学习的一个重要应用方向,也是AutoML的一个非常火的研究方向.NAS的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合,用某种策略从中搜索出最优网络结构
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR