- 宏基因组CAG、MGS、MLG、MAG傻傻分不清?
斗战胜佛oh
在之前的Binning文章中(文章链接:《如何打破瓶颈,提升宏基因组研究level》、《宏基因组高分文章里的小技巧》),主要针对Contig进行聚类,旨在得到潜在的单菌基因组信息。除了Contig,宏基因组中还有一类序列信息,即Gene。所以类似的,我们也可以基于基因丰度进行序列聚类,比如Canopy聚类算法、Chameleon算法,得到的集合(Cluster)称为CAG、MLG、MGS等,不同的
- 11_聚类算法
少云清
机器学习算法聚类机器学习
文章目录1聚类1.1什么是聚类1.2相似度/距离公式1.3聚类的思想2K-means算法2.1K-means算法步骤2.2K-means算法思考2.3K-means算法优缺点3解决K-Means算法对初始簇心比较敏感的问题3.1二分K-Means算法3.2K-Means++算法3.3K-Means||算法3.4Canopy算法3.4.1Canopy算法常用应用场景4MiniBatchK-Means
- Splashtop 与 Canopy 携手共同增强对物联网设备的远程管理
Splashtop高性能远程控制软件
远程控制软件物联网远程控制远程桌面
2023年10月17日加利福尼亚州库比蒂诺Splashtop在安全远程访问解决方案领域处于领先地位,Canopy则是用于复杂硬件部署的领先RMM平台,双方今天宣布达成战略合作伙伴关系,以进一步增强和简化对物联网设备的远程管理。通过此次合作,双方制定了一个全面解决方案,以满足物联网领域对专业远程管理日益增长的需求。在物联网领域,供应商需要提供独特且通常定制化的硬件设备,包括自助服务终端、POS系统、
- 激光雷达对植被冠层结构和SIF同时探测展望
倾城一少
GIS与遥感激光雷达植被遥感
前言陆表植被在全球碳循环中起着不可替代的作用。但现阶段,人们对气候变化与植被生态理化功能的关系的研究还不够完善。为了提高气候预测以及缓解气候恶化的速率,对植被参数比如:叶面积指数(leaf)、植被冠层结构(canopy)和生态系统以及区域尺度的研究仍然需要进一步的开展。目前的大部分遥感探测中,我们仅仅能得到植被冠层的生物物理相关变量和相关参数,并不能够得到植被的生态理化信息。而植被的叶绿素荧光正是
- linux无权限修改lib库进行软件安装
scdzzdw
准备安装软件mgs-canopy,在GitHub下载其源码,然后进行编译,提示报错,这里未截图,跳过,显示的是无boost,安装boost后在进行编译,依然报错g++-occ.bin-fopenmp-O3-msse4.2-I./-I/tools/boost/include/main.oPoint.oCanopy.oCanopyClustering.oStats.oLog.osignal_handl
- 宏基因组CAG、MGS、MLG以及Bin、MAG、Draft genome
笺牒九州的怪咖
宏基因组的Binning主要针对Contig进行聚类,旨在得到潜在的单菌基因组信息。除了Contig,宏基因组中还有一类序列信息,即Gene。所以类似的,我们也可以基于基因丰度进行序列聚类,比如Canopy聚类算法、Chameleon算法,得到的集合(Cluster)称为CAG、MLG、MGS等,不同的称呼对应不同的聚类方法或者集合的质量信息(表1)。基因的聚类旨在探究“种层级”的功能特征。表1宏
- 基于聚类的推荐算法笔记——以豆瓣电影为例(一)(附源代码)
jiaoooooo
推荐算法算法聚类人工智能python
基于聚类的推荐算法笔记——以豆瓣电影为例(一)(附源代码)第一章聚类算法介绍基于聚类的推荐算法笔记一第二章数据介绍基于聚类的推荐算法笔记二第三章实现推荐算法基于聚类的推荐算法笔记三第四章评价推荐算法基于聚类的推荐算法笔记四文章目录基于聚类的推荐算法笔记——以豆瓣电影为例(一)(附源代码)前言一、Canopy聚类1.1具体实现1.2遇到的问题二、K-means聚类2.1具体实现2.2遇到的问题3.聚
- Google Earth Engine(GEE)——GEDI L2A Vector Canopy Top Height (Version 2) 全球生态系统数据集
此星光明
GEE数据集专栏javaservlet数据库GEDI数据集
TheGlobalEcosystemDynamicsInvestigation(GEDI)missionaimstocharacterizeecosystemstructureanddynamicstoenableradicallyimprovedquantificationandunderstandingoftheEarth'scarboncycleandbiodiversity.TheGEDI
- canopy 安装包管理中没有的模块
redMopezz
在StactOverflow上查了个遍,都没有找到苹果环境上安装外部模块的方法,最后还是国人的csdn上找到了答案,囧在Cannopy上也是能打开自己控制台的,Tools->CanopyTerminal,打开这个之后在控制台可以使用pip命令(这个pip包可以使用Canopy的包管理下载,好像默认就下载了)。下载完之后就能直接在canopy里面直接引用。
- 【机器学习】聚类知识:无监督学习聚类、相似度指标、K-Mediods、K-Means算法、K-Means++、Canopy聚类算法、聚类算法评估指标、轮廓系数、层次聚类、密度聚类、谱和谱聚类
Performer_Cherry
机器学习无监督学习聚类
1、无监督学习聚类:按照相似度对数据进行聚簇(cluster)划分,N个样本映射到K个簇中,每个簇至少有一个样本,一个样本只能属于一个簇,先给定一个初始划分,迭代改变样本和簇的关系,聚类的副产品可以做异常值检测2、相似度指标有:多维空间向量点之间的距离(闵可夫斯基距离公式):当p为2时即欧式距离(二维空间距离公式):当p为1时即曼哈顿距离(BlockDistance)三维空间距离公式:当p趋近于无
- Extraction of individual trees based on Canopy Height Model to monitor the state of the forest
fish小余儿
3D实例分割算法树木分割
ABSTRACT主动遥感数据可用于执行各种林业任务,包括林分特征、库存、森林管理和火灾行为建模。目前的工作通过处理基于冠层高度模型(CHM)的个体树木检测(ITD)和大面积点云的树木分割,研究了机载激光扫描(ALS)派生方法在落叶林中应用的潜力。测试了不同的算法并评估了它们的性能,以显示与groundtruth相比,它们中的哪一种可以提供最充足的树木数量。树木规模信息用于确定林龄。森林高度、结构和
- 在 Linux 下安装基于 Python 的机器学习编程环境
南山牧笛
LinuxPython
试用了一下EPD的Canopy,感觉不错。Anaconda由于不知名的原因,在我的笔记本上装成功了,但是没有运行起来,可能是QT的原因吧。Anyway,到现在,我都不推荐了。还是坚持原来的方法,因为安装套装之后,安装额外的包会更麻烦。比如Canopy,虽然学术许可不要钱,而且包括了EPD提供的所有的包,但是还是有其他的包不在EPD的库里面,而且EPD库中的有些包不够新,用起来都存在问题。折腾后
- 机器学习————聚类
嘻嘻嘻嘻嘻嘻啊
机器学习
文章目录机器学习————聚类聚类聚类算法计算距离相似度簇K-Means聚类K-Means实现K-Means改进K-Mediods二分K-MeansK均值损失函数Canopy聚类聚类的评估层次聚类密度聚类DBSCANDBSCAN实现密度可达总结机器学习————聚类聚类聚类是一个无监督的算法有X没有Y利用X相似性对大量未标注的数据集,按内在相似性划分为多个类别,类别内相似度大,类之间相似度小聚类算法计
- canopy算法流程_python实现Canopy算法
weixin_39765840
canopy算法流程
Canopy聚类序前两个月在做项目突然发现Canopy算法发现网上直接用python实现的不多,因为Mahout已经包含了这个算法,需要使用的时候仅需要执行Mahout几条命令即可,并且多数和MapReduce以及Hadoop分布式框架一起使用,感兴趣的可以在网上查阅。但出于学习和兴趣的态度,我更想尝试用python来亲自实现一些底层算法。简介Thecanopyclusteringalgorith
- 夜光 : 多 AGV 小车的路径规划技术的研究 (五)
GeniusTeam-夜光
MythoughtsopentcsAGV科研部AGV科研部
夜光序言:魔鬼:为什么人类说我是魔鬼天使:因为他们看见你杀人了魔鬼:为什么他们说你是天使天使:因为他们看见我救人了魔鬼:但是我昨天救人了天使:我看到了魔鬼:那为什么他们还是叫我魔鬼天使:因为他们没看到魔鬼:你昨天杀人了天使:是的魔鬼:他们为什么还说你是天使天使:他们昨天没看到正文:基于Canopy的K-means聚类的栅格地图分区针对K-means的缺点,韩瑞、崔建雄提出了改进算法,基于Canop
- 机器学习(6)之聚类算法(k-means\Canopy\层次聚类\谱聚类)
天涯未抵
机器学习
文章目录1聚类的定义1.1距离公式(相似度)1.2聚类的思想2K-means算法2.1K-means算法的思考2.2总结3二分K-Means算法4K-Means++算法4.1K-Means||算法5Canopy算法5.1应用场景6MiniBatchK-Means算法7层次聚类方法7.1AGNES算法中簇间距离7.2层次聚类优化算法8密度聚类8.1DBSCAN算法8.1.1基本概念8.1.2算法流程
- canopy算法流程_Canopy算法聚类
诗遥一妈
canopy算法流程
Canopy一般用在Kmeans之前的粗聚类。考虑到Kmeans在使用上必须要确定K的大小,而往往数据集预先不能确定K的值大小的,这样如果K取的不合理会带来K均值的误差很大(也就是说K均值对噪声的抗干扰能力较差)。总之基于以下三种原因,选择利用Canopy聚类做为Kmeans的前奏比较科学、也是Canopy的优点。一、canopy算法的优缺点Canopy的优点:1、Kmeans对噪声抗干扰较弱,通
- k-means算法代码_基于Kmeans+Canopy聚类的协同过滤算法代码实现(输出聚类计算过程,分布图展示)...
筹朩无双
k-means算法代码
基于Kmeans+Canopy聚类的协同过滤算法代码实现(输出聚类计算过程,分布图展示)聚类(Clustering)就是将数据对象分组成为多个类或者簇(Cluster),它的目标是:在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大。所以,在很多应用中,一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待,从而减少计算量或者提高计算质量。一、Kmeans+Canopy聚类算法实现原理影响Kme
- 机器学习之K-means、Canopy聚类
liuy9803
机器学习
一、K-means算法K-均值算法是发现给定数据集的k个簇的算法,簇个数是用户给定的,每一个簇通过其质心(centroid)即簇中所有点的中心来描述。1、K-均值算法的流程:(1)对于输入样本集{x1,x2,...,xm},随机确定k个质心{μ1,μ2,...,μk};(2)计算每个样本xj到各个质心μi的欧式距离:dji=||xj-μi||2;(3)根据距离最近的μ确定样本xj的簇标记:labe
- k-means+canopy+vgg16模型图像分类工具
isyoungboy
pythonkmeans分类算法canopyvgg16
流程取vgg16模型fc2层向量保存到image.db文件中使用canopy+欧氏距离粗略估计k值使用k-means算法分类获取图片向量(代码摘自《自制AI图像搜索引擎》)privateINDArraygetImgFeature(FileimgFile)throwsIOException{NativeImageLoaderloader=newNativeImageLoader(224,224,3)
- 机器学习算法:知道canopy、K-means++、二分K-means、K-medoids的优化原理
黑马程序员官方
机器学习算法机器学习kmeans
学习目标知道k-means算法的优缺点知道canopy、K-means++、二分K-means、K-medoids的优化原理了解kernelK-means、ISODATA、Mini-batchK-means的优化原理k-means算法小结优点:1.原理简单(靠近中心点),实现容易2.聚类效果中上(依赖K的选择)3.空间复杂度o(N),时间复杂度o(IKN)N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次
- 实战Mahout聚类算法Canopy+K-means
我拿buff
Hadoopmahout
转载:实战Mahout聚类算法Canopy+K-means原文来自:http://my.oschina.net/BreathL/blog/58104Mahout是Apache的顶级开源项目,它由Lucene衍生而来,且基于Hadoop的,对处理大规模数据的机器学习的经典算法提供了高效的实现。其中,对经典的聚类算法即提供了单机实现,同时也提供了基于hadoop分布式的实现,都是非常好的学习资料。聚类
- Canopy算法计算聚类的簇数
李跃东
Datamine算法
Kmeans算是是聚类中的经典算法,过程如下:选择K个点作为初始质心repeat将每个点指派到最近的质心,形成K个簇重新计算每个簇的质心until簇不发生变化或达到最大迭代次数算法中的K需要人为的指定。确定K的做法有很多,比如多次进行试探,计算误差,得出最好的K。这样需要比较长的时间。我们可以根据Canopy算法来粗略确定K值(可以认为相等)。看一下Canopy算法的过程:(1)设样本集合为S,确
- 研究型论文_基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法
过动猿
本科毕业设计文献阅读聚类机器学习算法
文章目录基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法论文摘要论文解决的问题1.基本概念2.方法设计:总结基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法论文摘要针对由于网络流量数据不平衡而导致入侵检测模型检测率低的问题,提出了一种基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法(CHO)。首先,测算少数类数据对应的硬度值并作为输入,即计算其近邻样本中多数类的样本所占的比例;接下来,运用Canopy聚类方法对少数类数据进行预
- canopy+kmeans聚类模式
zkkkkkkkkkkkkk
python机器学习python聚类算法
目录一、canopy算法二、canopy代码三、kmeans四、整体思路4.1、整体代码:一、canopy算法先看一个示意图canopy示意图canopy可以理解为“粗聚类”,算法通过比较样本点和t1及t2的距离来划分聚类中心。算法步骤很简单如下:1)选取t1及t2,确保t1>t22)从样本集中随机选取一个样本,当作一个canopy类3)比较样本中的点到canopy类的一个距离,若距离介于t1与t
- Python canopy
weixin_30414305
python
最近在为毕设做准备,学习用python做数据分析win10系统如之前有安装其他版本Python,需先卸载并在“控制面板-系统-高级-环境变量”中删除环境变量;在www.enthought.com下载Enthoughtcanopy安装包,canopy为集成开发环境,很多包预先安装好了,包括我需要的numpy,pandas。之前不知道这一点,花时间弄了好久pandas的安装,其实在packetmana
- Canopy聚类算法
weixin_33834628
人工智能python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>一、概念与传统的聚类算法(比如K-means)不同,Canopy聚类最大的特点是不需要事先指定k值(即clustering的个数),因此具有很大的实际应用价值。与其他聚类算法相比,Canopy聚类虽然精度较低,但其在速度上有很大优势,因此可以使用Canopy聚类先对数据进行“粗”聚类,得到k值后再使用K-means进行进一步“细”聚类。这种Ca
- 数据挖掘层次聚类python实现_数据挖掘笔记-聚类-Canopy-原理与简单实现
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Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单、快速、精确地方法。每个对象用多维特征空间里的一个点来表示。这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值T1>T2来处理。基本的算法是,从一个点集合开始并且随机删除一个,创建一个包含这个点的Canopy,并在剩余的点集合上迭代。对于每个点,如果它的距离第一个点的距离小于T1,然后这个点就加入这个聚集中。除此之外,如果这个距离Canopy算法其实本身也
- Canopy
weixin_30376509
大数据python
首先,我觉得很有必要看一个图先,这个图很好得展示了Canopy聚类的过程。图来自http://picksesame.blogspot.com/2011/05/canopy-clustering.html可能要。图中有一个T1,一个T2,我们称之为距离阀值,显然T1>T2,这两个值有什么用呢?我们先确定了一个中心,然后计算其他点到这个中心间的距离,当距离大于T1时,小于T1大于T2时,小于T2时,对
- 数据挖掘算法之聚类分析(二)canopy算法
weixin_30371469
数据结构与算法
canopy是聚类算法的一种实现它是一种快速,简单,但是不太准确的聚类算法canopy通过两个人为确定的阈值t1,t2来对数据进行计算,可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别,所以它是不太准确的但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定(因为人为无法准确的确定k值到底要多少才合适,而有
- 多线程编程之理财
周凡杨
java多线程生产者消费者理财
现实生活中,我们一边工作,一边消费,正常情况下会把多余的钱存起来,比如存到余额宝,还可以多挣点钱,现在就有这个情况:我每月可以发工资20000万元 (暂定每月的1号),每月消费5000(租房+生活费)元(暂定每月的1号),其中租金是大头占90%,交房租的方式可以选择(一月一交,两月一交、三月一交),理财:1万元存余额宝一天可以赚1元钱,
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper会话超时机制
bit1129
zookeeper
首先,会话超时是由Zookeeper服务端通知客户端会话已经超时,客户端不能自行决定会话已经超时,不过客户端可以通过调用Zookeeper.close()主动的发起会话结束请求,如下的代码输出内容
Created /zoo-739160015
CONNECTEDCONNECTED
.............CONNECTEDCONNECTED
CONNECTEDCLOSEDCLOSED
- SecureCRT快捷键
daizj
secureCRT快捷键
ctrl + a : 移动光标到行首ctrl + e :移动光标到行尾crtl + b: 光标前移1个字符crtl + f: 光标后移1个字符crtl + h : 删除光标之前的一个字符ctrl + d :删除光标之后的一个字符crtl + k :删除光标到行尾所有字符crtl + u : 删除光标至行首所有字符crtl + w: 删除光标至行首
- Java 子类与父类这间的转换
周凡杨
java 父类与子类的转换
最近同事调的一个服务报错,查看后是日期之间转换出的问题。代码里是把 java.sql.Date 类型的对象 强制转换为 java.sql.Timestamp 类型的对象。报java.lang.ClassCastException。
代码:
- 可视化swing界面编辑
朱辉辉33
eclipseswing
今天发现了一个WindowBuilder插件,功能好强大,啊哈哈,从此告别手动编辑swing界面代码,直接像VB那样编辑界面,代码会自动生成。
首先在Eclipse中点击help,选择Install New Software,然后在Work with中输入WindowBui
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(文本函数)
老A不折腾
finereportweb报表工具报表软件java报表
文本函数
CHAR
CHAR(number):根据指定数字返回对应的字符。CHAR函数可将计算机其他类型的数字代码转换为字符。
Number:用于指定字符的数字,介于1Number:用于指定字符的数字,介于165535之间(包括1和65535)。
示例:
CHAR(88)等于“X”。
CHAR(45)等于“-”。
CODE
CODE(text):计算文本串中第一个字
- mysql安装出错
林鹤霄
mysql安装
[root@localhost ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.5.24-1.linux2.6.x86_64.rpm Preparing... #####################
- linux下编译libuv
aigo
libuv
下载最新版本的libuv源码,解压后执行:
./autogen.sh
这时会提醒找不到automake命令,通过一下命令执行安装(redhat系用yum,Debian系用apt-get):
# yum -y install automake
# yum -y install libtool
如果提示错误:make: *** No targe
- 中国行政区数据及三级联动菜单
alxw4616
近期做项目需要三级联动菜单,上网查了半天竟然没有发现一个能直接用的!
呵呵,都要自己填数据....我了个去这东西麻烦就麻烦的数据上.
哎,自己没办法动手写吧.
现将这些数据共享出了,以方便大家.嗯,代码也可以直接使用
文件说明
lib\area.sql -- 县及县以上行政区划分代码(截止2013年8月31日)来源:国家统计局 发布时间:2014-01-17 15:0
- 哈夫曼加密文件
百合不是茶
哈夫曼压缩哈夫曼加密二叉树
在上一篇介绍过哈夫曼编码的基础知识,下面就直接介绍使用哈夫曼编码怎么来做文件加密或者压缩与解压的软件,对于新手来是有点难度的,主要还是要理清楚步骤;
加密步骤:
1,统计文件中字节出现的次数,作为权值
2,创建节点和哈夫曼树
3,得到每个子节点01串
4,使用哈夫曼编码表示每个字节
- JDK1.5 Cyclicbarrier实例
bijian1013
javathreadjava多线程Cyclicbarrier
CyclicBarrier类
一个同步辅助类,它允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中,这些线程必须不时地互相等待,此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用,所以称它为循环的 barrier。
CyclicBarrier支持一个可选的 Runnable 命令,
- 九项重要的职业规划
bijian1013
工作学习
一. 学习的步伐不停止 古人说,活到老,学到老。终身学习应该是您的座右铭。 世界在不断变化,每个人都在寻找各自的事业途径。 您只有保证了足够的技能储
- 【Java范型四】范型方法
bit1129
java
范型参数不仅仅可以用于类型的声明上,例如
package com.tom.lang.generics;
import java.util.List;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value =
- 【Hadoop十三】HDFS Java API基本操作
bit1129
hadoop
package com.examples.hadoop;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoo
- ua实现split字符串分隔
ronin47
lua split
LUA并不象其它许多"大而全"的语言那样,包括很多功能,比如网络通讯、图形界面等。但是LUA可以很容易地被扩展:由宿主语言(通常是C或 C++)提供这些功能,LUA可以使用它们,就像是本来就内置的功能一样。LUA只包括一个精简的核心和最基本的库。这使得LUA体积小、启动速度快,从 而适合嵌入在别的程序里。因此在lua中并没有其他语言那样多的系统函数。习惯了其他语言的字符串分割函
- java-从先序遍历和中序遍历重建二叉树
bylijinnan
java
public class BuildTreePreOrderInOrder {
/**
* Build Binary Tree from PreOrder and InOrder
* _______7______
/ \
__10__ ___2
/ \ /
4
- openfire开发指南《连接和登陆》
开窍的石头
openfire开发指南smack
第一步
官网下载smack.jar包
下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#smack
第二步
把smack里边的jar导入你新建的java项目中
开始编写smack连接openfire代码
p
- [移动通讯]手机后盖应该按需要能够随时开启
comsci
移动
看到新的手机,很多由金属材质做的外壳,内存和闪存容量越来越大,CPU速度越来越快,对于这些改进,我们非常高兴,也非常欢迎
但是,对于手机的新设计,有几点我们也要注意
第一:手机的后盖应该能够被用户自行取下来,手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
- 20款国外知名的php开源cms系统
cuiyadll
cms
内容管理系统,简称CMS,是一种简易的发布和管理新闻的程序。用户可以在后端管理系统中发布,编辑和删除文章,即使您不需要懂得HTML和其他脚本语言,这就是CMS的优点。
在这里我决定介绍20款目前国外市面上最流行的开源的PHP内容管理系统,以便没有PHP知识的读者也可以通过国外内容管理系统建立自己的网站。
1. Wordpress
WordPress的是一个功能强大且易于使用的内容管
- Java生成全局唯一标识符
darrenzhu
javauuiduniqueidentifierid
How to generate a globally unique identifier in Java
http://stackoverflow.com/questions/21536572/generate-unique-id-in-java-to-label-groups-of-related-entries-in-a-log
http://stackoverflow
- php安装模块检测是否已安装过, 使用的SQL语句
dcj3sjt126com
sql
SHOW [FULL] TABLES [FROM db_name] [LIKE 'pattern']
SHOW TABLES列举了给定数据库中的非TEMPORARY表。您也可以使用mysqlshow db_name命令得到此清单。
本命令也列举数据库中的其它视图。支持FULL修改符,这样SHOW FULL TABLES就可以显示第二个输出列。对于一个表,第二列的值为BASE T
- 5天学会一种 web 开发框架
dcj3sjt126com
Web框架framework
web framework层出不穷,特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆 根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单,一条一条的学习,事半功倍,很快就能掌握 一共25条,即便很磨蹭,2小时也能搞定一条,25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架
各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素,把握主线,就不会迷路
建议把本文
- Gson使用三(Map集合的处理,一对多处理)
eksliang
jsongsonGson mapGson 集合处理
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175532 一、概述
Map保存的是键值对的形式,Json的格式也是键值对的,所以正常情况下,map跟json之间的转换应当是理所当然的事情。 二、Map参考实例
package com.ickes.json;
import java.lang.refl
- cordova实现“再点击一次退出”效果
gundumw100
android
基本的写法如下:
document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false);
function onDeviceReady() {
//navigator.splashscreen.hide();
document.addEventListener("b
- openldap configuration leaning note
iwindyforest
configuration
hostname // to display the computer name
hostname <changed name> // to change
go to: /etc/sysconfig/network, add/modify HOSTNAME=NEWNAME to change permenately
dont forget to change /etc/hosts
- Nullability and Objective-C
啸笑天
Objective-C
https://developer.apple.com/swift/blog/?id=25
http://www.cocoachina.com/ios/20150601/11989.html
http://blog.csdn.net/zhangao0086/article/details/44409913
http://blog.sunnyxx
- jsp中实现参数隐藏的两种方法
macroli
JavaScriptjsp
在一个JSP页面有一个链接,//确定是一个链接?点击弹出一个页面,需要传给这个页面一些参数。//正常的方法是设置弹出页面的src="***.do?p1=aaa&p2=bbb&p3=ccc"//确定目标URL是Action来处理?但是这样会在页面上看到传过来的参数,可能会不安全。要求实现src="***.do",参数通过其他方法传!//////
- Bootstrap A标签关闭modal并打开新的链接解决方案
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
Bootstrap里面的js modal控件使用起来很方便,关闭也很简单。只需添加标签 data-dismiss="modal" 即可。
可是偏偏有时候需要a标签既要关闭modal,有要打开新的链接,尝试多种方法未果。只好使用原始js来控制。
<a href="#/group-buy" class="btn bt
- 二维数组在Java和C中的区别
流淚的芥末
javac二维数组数组
Java代码:
public class test03 {
public static void main(String[] args) {
int[][] a = {{1},{2,3},{4,5,6}};
System.out.println(a[0][1]);
}
}
运行结果:
Exception in thread "mai
- systemctl命令用法
wmlJava
linuxsystemctl
对比表,以 apache / httpd 为例 任务 旧指令 新指令 使某服务自动启动 chkconfig --level 3 httpd on systemctl enable httpd.service 使某服务不自动启动 chkconfig --level 3 httpd off systemctl disable httpd.service 检查服务状态 service h