- matlab入门,在线编辑,无需安装matab
InJre
matlab开发语言
matlab相关教程做的很完善,除了B站看看教程,官方教程我觉得更加高效。跟着教程一步一步编辑,非常方便。阅读MATLAB官方教程:MATLAB官方教程提供了从基础到高级的教学内容,内容包括MATLAB的基本语法、数据处理、绘图和模型建立等方面。逐步按照教程学习,并通过练习和实际应用来巩固所学知识。https://matlabacademy.mathworks.com/cn/申请个账号,就可以选择
- VSCode配置matlab编译环境
ywwsnowboy
环境配置vscodematlabide
本文主要内容是在VSCode中搭建matlab运行环境的过程。VSCode配置matlab编译环境需要安装Matlab相关插件,并对setting.json文件进行配置。setting.json文件的{}中加入如下配置代码:/************************************下面为matlab编译环境配置***********************************/
- [学习笔记]VSCode和Matlab联调
franksky@
VSCode应用记录matlabvscode学习
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档学习笔记VSCode和Matlab联调前言一、准备二、配置1.matlab相关配置2.VSCode插件配置2.1插件Matlab设置2.2插件Matlabinteractiveterminal设置2.3插件matlab-formatter设置总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:学习硬汉eric2013dsp系列笔记http
- MATLAB实现灰色预测
郝YH是人间理想
#数学建模专栏数学建模机器学习matlab预测模型
久违了,前段时间由于学习压力大,就没怎么更新MATLAB相关的内容,今天实在学不进去了,换个内容更新一下~本贴介绍灰色预测模型,这也是数学建模竞赛常见算法中的一员,和许多预测模型一样——底层原理是根据已知数据对未知进行预测~一.理论部分灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测,就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。灰色预测对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律
- 在读书籍勘误
Hoper.J
经验及避坑分享书籍勘误
文章目录普林斯顿微积分读本线性代数及其应用matlab相关数据错误CSAPPC程序设计语言(K&R)中文版C陷阱与指针SICP数据结构与算法分析--C语言描述计算机组成与设计硬件/软件接口RISC-V版操作系统导论计算机网络:自顶向下数据库系统概念Linux命令行大全利用Python进行数据分析深入浅出统计学普林斯顿微积分读本P190图10-9中坐标轴右侧数字不对应,会导致定义域判断的错误P224
- python通信系统仿真_详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真 PDF 高清版
WEYSUV
python通信系统仿真
给大家带来的一篇关于MATLAB相关的电子书资源,介绍了关于MATLAB、Simulink、通信系统方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小139.1MB,刘学勇编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.6。内容介绍详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真着重讲述MATLAB/Simulink通信仿真的应用,通过理论与实例相结合的方式,详细介绍了M
- Matlab学习之4——多项式的计算
行僧行僧
Matlabmatlab
文章目录说明1、何为多项式2、多项式的创建3、多项式的运算3.1求多项式的根3.2多项式的四则运算3.3多项式的微分运算3.4多项式的拟合运算说明Matlab的版本为MatlabR2018b;学习的主要内容是Matlab相关的视频网课,可以把这理解为学习的笔记。1、何为多项式话不多说,简单理解,以下形式的函数就是多项式:P(x)=a0xn+a1xn−1+...+an−1x+anP(x)=a_{0}
- DSP视频教程第6期:Matlab和VSCode联调,使用贼舒服,方便测试验证,全程无需打开Matlab(2022-04-09)
硬汉嵌入式
视频教程DSPpythonMATLAB
视频教程汇总帖:【学以致用,授人以渔】2022视频教程汇总贴,持续更新,DSP更新到第6期,ThreadX更新到第3期,BSP驱动更新到第12期(2022-04-10)-STM32F429-硬汉嵌入式论坛-PoweredbyDiscuz!本期视频教程给大家来一期Matlab和VSCode联调教程。设置后,大家无需打开Matlab就可以方便的做matlab相关测试。视频:https://www.bi
- runtimeerror: [enforce fail at inline_container.cc:120] . archive does not contain any files
Great_lid
pythonmatlabpytorch
原因:代码中使用了python调用matlab相关库,pytorch使用load加载模型前,先运行了命令importmatlabimportmatlab.engine导致了一些未知的bug解决方法:先torch.load(xxx),再运行importmatlabimportmatlab.engine
- Matlab相关操作
loserChen
>>a=3a=3>>a=3;//加分号就暂时不输出a>>aa=3>>disp(a)//disp函数就是displaya的意思,显示出a的数值3>>disp(sprintf('2decimals:%0.2f',a))//sprintf就是可以将参数转换成字符串2decimals:3.00>>a=pi;>>aa=3.141592653589793>>formatlong//可以调整格式>>aa=3
- 【沥血整理】灰度(二值)图像重构算法及其应用(morphological reconstruction)。...
PixelDemon
算法重构matlab图像处理计算机视觉
不记得是怎么接触并最终研究这个课题的了,认识我的人都知道我是没有固定的研究对象的,一切看运气和当时的兴趣。本来研究完了就放在那里了,一直比较懒的去做总结,但是想一想似乎在网络上就没有看到关于这个方面的资料,能搜索到的都是一些关于matlab相关函数的应用,决定还是抽空趁自己对这个算法还有点记忆的时候写点东西吧,毕竟这个算法还有一些应用是值得回味和研究的。而且也具有一定的工程价值。怎么说呢,其实在很
- Caffe
江鸟的坚持
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目录1、简述2、项目起源3、架构设计4、极智AI相关内容1、简述Caffe(全称ConvolutionalArchitectureforFastFeatureEmbedding)是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架,由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发。虽然其内核是用C++编写的,但Caffe有Python和Matlab相关接口。2、项目起源Caffe是一个深度学习框架,
- 霍夫变换(Hough Transformation)基本思想及MATLAB相关函数
wendy_ya
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目录一、Hough变换的基本思想二、算法实现三、MATLAB相关函数3.1hough3.2houghpeaks3.3houghlines四、程序实例一、Hough变换的基本思想对于直角坐标系里的一条直线l,可用ρ,θ来表示该直线,相应的直线方程为ρ=xcosθ+ysinθρ=xcosθ+ysinθρ=xcosθ+ysinθ,其中,ρ是原点到该直线的垂直距离,θ是垂线与x轴的夹角,这条直线是惟一的。
- 基于随机森林实现特征选择降维及回归预测(Matlab代码实现)
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目录摘要:1.随机森林:2.随机森林的特征选取:3.基于Matlab自带的随机森林函数进行特征选取具体步骤(1)加载数据(2)首先建立随机森林并使用全部特征进行车辆经济性预测(3)使用随机森林进行特征选择(4)评价各个特征之间的相关性(5)使用筛选后的特征进行测试4Matlab相关代码摘要:演示如何通过Matlab自带的随机森林函数进行特征选择,筛选出大量特征数据中对于回归预测最重要的特征,并对各
- 运筹说 第53期 | 智能优化算法介绍之粒子群算法
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本期为大家带来的是运筹学智能优化算法——粒子群算法(PSO)的讲解。我们将简单介绍一下粒子群算法的产生背景和基本思想,并重点介绍实现粒子群算法求解实际问题的Python及MATLAB相关代码,以帮助大家更好的理解和运用粒子群算法。话不多说,我们一起来看看吧!1、算法介绍1.1、产生背景自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣所在。1990年,生物学家FrankHeppner提出了鸟群聚
- 数学建模常用的数据处理方法及例子汇总(持续更新中)
Hydrion-Qlz
机器学习概率论线性代数数学建模美国大学生数学建模竞赛
常用的数据处理方法:文章目录常用的数据处理方法:一、人口模型和数据拟合1.1指数型人数模型1.2阻滞型人口模型二、神经网络方法1.多层向前神经网络原理介绍2.Matlab相关函数介绍3.神经网络实验三、灰色模型及预测例子一、人口模型和数据拟合1.1指数型人数模型马尔萨斯模型设时刻t时人口为x(t)x(t)x(t),单位时间内的人口增长率为r,则Δt\DeltatΔt时间内增长的人口为:x(t+Δt
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给大家带来的一篇关于MATLAB相关的电子书资源,介绍了关于Matlab、数据分析、挖掘方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小16.7MB,张良均编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.7。内容介绍内容介绍《大数据技术丛书:MATLAB数据分析与挖掘实战》共16章,共三篇。基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对《大数据技术丛书:MA
- 【突变检验方法二】MATLAB实现贝叶斯突变检测
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目录基础部分:适用范围:对指标分类并分别正向化:步骤:matlab相关代码部分:matlab学习部分:基础部分:适用范围:综合评价对指标分类并分别正向化:极大型指标(效益型指标)成本型指标(成本型指标)max-x或者取倒数(均为正数)中间型指标区间型指标步骤:1、将原始矩阵正向化2、正向化矩阵标准化3、计算得分并归一化matlab相关代码部分:主函数部分:[r,c]=size(X);disp(['
- 基于随机森林实现特征选择降维及回归预测(Matlab代码实现)
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- 【突变检验方法一】MATLAB实现Pettitt突变检验
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#MATLAB实现各种基础方法matlab
1突变检验突变分为如下主要的几种:均值突变(最常见)、方差突变、线性回归突变(也称趋势突变)、概率突变、空间型突变、谱突变、模型参数突变,等等。2Pettitt突变检验2.1原理2.2MATLAB相关代码实现Pettitt突变检验的MATLAB代码如下:function[Ut,kmax,changePoint,coef]=PettittTest(X)%输入变量%X时间序列%输出变量%changeP
- 【数字图像处理】实验(2)——图像增强(MATLAB实现)
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数字图像处理matlab图像处理算法
图像增强一、实验意义及目的二、实验内容三、实验原理四、Matlab相关函数介绍五、代码及结果(1)将Image1灰度化为gray,统计并显示其灰度直方图;(2)对gray进行分段线性变换;(3)对gray进行直方图均衡化;(4)对gray进行伪彩色增强;(5)对gray添加噪声并平滑;(6)对gray利用Sobel算子锐化;(7)拓展内容(1)对以上处理变换参数,查看处理效果;(2)更改伪彩色增强
- 列举一个利用MATLAB进行仿真的案例,作业涉及的MATLAB常用方法举例
行不深
文章结构前言常微分方程求解传递函数与状态方程最小二乘法模糊控制模糊控制器的设计模糊控制器的仿真曲线绘制结束语前言作为控制学科的学生,在一年级的课程当中会涉及到一些MATLAB相关的作业,会用到一些常用的方法,如求解常微分方程、传递函数与状态空间方程、最小二乘法、模糊控制、曲线绘制等。为避免重复造轮子,还是有必要将这些简单的方法记录下来的。那么话不多说,接下来开始分部分进行叙述。常微分方程求解MAT
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例子,比如两次分别从数组[12345]中取出一个数字出来A=zeros(5,5);D=zeros(5,10);fori=0:4A(:,i+1)=[(11:15)+10*i]';D(:,2*i+(1:2))=num2str(A(:,i+1))-'0';endAD矩阵进行列的拼接B=reshape(A,1,[]).'矩阵进行行的拼接B=reshape(A',1,[])
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matlab相关matlab矩阵开发语言
A=diag([222],0)B=diag([333],0)C=[AB][a1,index1]=ismember([200300],C,'rows')[a2,index2]=ismember([200100],C,'rows')[a3,index3]=ismember([300],C','rows')用法1:[lia1,locb1]=ismember(a,B,'raw'),a属不属于B的某行[li
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studyer_domi
Matlab系列案例matlab相关性cftoolcorrcoef
1、内容简介略2、内容说明互相关在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量X和Y之间的协方差cov(X,Y),以与矢量X的“协方差”概念相区分,矢量X的“协方差”是X的各标量成分之间的协方差矩阵。在信号处理领域中,互相关(有时也称为“互协方差”)是用来表示两个信号之间相似性的一个度量,通常通过与已知信号比较用于寻找未知信号中的特性。互相关实质上类似于两个函数的卷积。对于离散函数fi和gi来说,互相
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- 使用竞争神经网络实现数据聚类
电力系统建模与分析技术
机器学习聚类神经网络算法matlab机器学习
目录摘要:1.竞争神经网路介绍:2.仿真实验:3.Matlab相关代码:摘要:基于Matalb平台,构建竞争神经网络模型,并实现无监督的数据聚类。将大量数据按照自身的特性分为不同的类别,用户可以指定分类种类的数量,通过替换文件中的数据即可实现自己需要的功能。参考文献:1.竞争神经网路介绍:竞争型神经网络是以无教师示教方式进行网络训练的一种神经网络。它的特点是能将输入数据中隐含的特征抽取出来,自动进
- 基于随机森林实现特征选择降维及回归预测
电力系统建模与分析技术
机器学习随机森林回归算法机器学习决策树
目录摘要:1.随机森林的概念介绍:2.随机森林的特征选取的方法与过程:3.基于Matlab自带的随机森林函数进行特征选取具体步骤(1)加载数据(2)首先建立随机森林并使用全部特征进行预测(3)使用随机森林进行特征选择(4)评价各个特征之间的相关性(5)使用筛选后的特征进行测试4.Matlab相关代码摘要:演示如何通过Matlab自带的随机森林函数进行特征选择,筛选出大量特征数据中对于回归预测最重要
- 基于随机森林实现特征选择降维及回归预测(Matlab代码实现)
@橘柑橙柠桔柚
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- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
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*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
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if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
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转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
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javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
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- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
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The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen