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Jupyter是一个非常流行的交互式计算环境,广泛用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。本文将详细介绍如何安装Jupyter并配置Python环境。步骤1:安装Python首先,我们需要安装Python。请按照以下步骤进行操作:打开Python官方网站(https://www.python.org)并下载适用于您操作系统的最新版本的Python。运行下载的安装程序,并按照向导的指示进行安装。在安
- 告别烦人的休眠:Ubuntu 20.04 彻底禁用自动休眠的七种武器
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系统休眠就像那个过于热心的同事——在你专注工作时突然关掉你的电脑,还一脸无辜地说"我以为你不需要了"**。本文将为你提供七种专业解决方案,彻底驯服Ubuntu20.04的休眠机制。一、为什么我们需要禁用自动休眠?想象这些场景:深夜挂着下载大文件,早上发现下载中断远程服务器运行着关键任务,突然失联科学计算跑了三天三夜,结果因休眠前功尽弃在线会议中途屏幕突然变黑Ubuntu的休眠机制设计初衷是节能,但
- 用Python解锁图像处理之力:从基础到智能应用的深度探索
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在像素构成的数字世界里,Python已成为解码图像奥秘的核心引擎。一、为何选择Python处理图像?超越工具的本质思考当人们谈论图像处理时,往往会陷入工具对比的漩涡(PythonvsMATLABvsC++)。但Python的真正价值在于其构建的完整生态闭环:科学计算基石:NumPy的ndarray结构完美对应图像的多维矩阵本质算法实现自由:从传统算子到深度学习模型的无缝衔接可视化即战力:Matpl
- 2025系统架构师---主程序/子程序架构风格
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引言在软件工程发展的早期阶段,主程序/子程序架构风格(MainProgram/SubroutineArchitectureStyle)作为结构化编程思想的具象化体现,为复杂系统的模块化设计与功能分解提供了基础方法论。尽管现代架构风格(如微服务、事件驱动)逐渐兴起,主程序/子程序架构凭借其简洁性、高内聚性与执行效率,仍广泛应用于嵌入式系统、科学计算、实时控制等对性能与确定性要求极高的领域。本文将
- AI编程基础:学习Python是进入AI领域的必经之路(文末含学习路线与知识推荐)
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- python数据分析scipy库安装与使用
范哥来了
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安装scipy库scipy是一个用于科学计算的Python库,它依赖于numpy。如果你还没有安装scipy,可以使用以下命令来安装:pipinstallscipy或者,如果你使用的是Anaconda环境,可以通过conda来安装:condainstallscipy使用scipy库scipy提供了许多用于科学计算的功能,包括统计、优化、积分、线性代数等。下面是一些常见的用法示例。1.导入scipy
- SciPy 安装使用教程
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一、SciPy简介SciPy(ScientificPython)是基于NumPy的开源科学计算库,提供了数值积分、优化、信号处理、线性代数、统计分析等高级科学计算功能。它是构建Python科学计算生态系统的核心组件之一,常用于科研、工程、数据分析等领域。二、安装SciPy2.1使用pip安装(推荐)pipinstallscipy2.2使用Anaconda安装(科学计算推荐)condainstall
- Anconda环境下Vscode安装Python
Java后时代
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 【深度学习pytorch-6】张量与numpy相互转换
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张量与Numpy数组之间的互相转换在深度学习中,张量(tensor)和Numpy数组(numpyarray)是两种常见的数据结构。张量通常用于深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等),而Numpy数组在科学计算中被广泛使用。为了便于数据处理和计算,常常需要在它们之间进行转换。下面介绍张量和Numpy数组之间的互相转换。1.PyTorch张量与Numpy数组的互相转换PyTorch提
- python协程与异步并发,同步与阻塞,异步与非阻塞,Python异步IO、协程与同步原语介绍,协程的优势和劣势
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协程与异步软件系统的并发使用异步IO,无非是我们提的软件系统的并发,这个软件系统,可以是网络爬虫,也可以是web服务等并发的方式有多种,多线程,多进程,异步IO等多线程和多进程更多应用于CPU密集型的场景,比如科学计算的事件都消耗在CPU上面,利用多核CPU来分担计算任务多线程和多进程之间的场景切换和通讯代价很高,不适合IO密集型的场景,而异步IO就是非常适合IO密集型的场景,例如网络爬虫和web
- 树莓派实验——人脸识别
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importnumpyasnp#导入numpy科学计算库importcv2#导入OpenCV函数库#装载人脸识别特征文件face_cascade=cv2.CascadeClassifier('/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt.xml')cap=cv2.VideoCapture(0)
- python三角网格代码_Python 实现 Delaunay Triangulation
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DelaunayTriangulation是一种空间划分的方法,它能使得分割形成的三角形最小的角尽可能的大,关于DelaunayTriangulation的详细介绍,请参考这里,DelaunayTriangulation在很多领域都有应用,科学计算领域它是有限元和有限体积法划分网格的重要方法,除此之外在图像识别、视觉艺术等领域也有它的身影。贴一段有趣的油管视频,用DelaunayTriangula
- 环境模块:全面掌握Shell环境变量与别名管理
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:环境模块是一个开源工具,用于在不同软件环境中切换,通过管理和配置Shell的环境变量与别名来实现。适用于科学计算、软件开发和系统管理,便于多版本库和应用程序的管理。模块文件定义环境设置,保证加载新环境时不会干扰现有设置。安装后,通过简单的module命令来管理环境。此工具在处理复杂依赖关系和多版本软件环境中不可或缺,社区支持确保了其不断改进。1.环境模块工具简
- 高性能计算(HPC)计算:Fortran 语言如何助力有限元、流体力学、结构力学、复合材料、增材制造仿真?
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Fortran语言在科学计算领域拥有悠久而坚实的历史,尤其在有限元分析(FEA)、流体力学(CFD)、结构力学、复合材料建模以及增材制造仿真(AdditiveManufacturingSimulation)等工程仿真方向具有不可替代的作用。以下从这几个方向具体说明Fortran如何助力仿真工作:一、有限元分析(FEA)Fortran在有限元分析中的应用可谓根深蒂固,许多商用和开源FEA求解器如AB
- Qt:QCustomPlot库简介
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QCustomPlot是一个基于Qt框架的轻量级C++绘图库,专为高效绘制二维图表(如曲线图、柱状图、金融图表等)而设计。相比QtCharts模块,它以高性能和高度可定制性著称,尤其适合需要实时数据可视化的科学计算、工业监控和金融分析场景。核心特性概览特性说明轻量高效仅需2个头文件+1个源码文件,零外部依赖实时性能优化处理百万级数据点,支持OpenGL加速多图层系统支持无限图层叠加,独立坐标系交互
- 快速傅里叶变换(FFT)是什么?
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快速傅里叶变换(FFT)是什么?快速傅里叶变换(FFT)本质上是一种极其高效的算法,用来计算**离散傅里叶变换(DFT)**及其逆变换。它是数字信号处理、科学计算和工程应用中最重要的算法之一。要理解FFT,先理解它要解决的问题:离散傅里叶变换(DFT)是什么?DFT全称:**DiscreteFourierTransform(离散傅里叶变换)想象你有一段数字化的信号(比如一段音频采样、图像像素数据、
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PythonNumPy数组:科学计算的核心数据类型关键词:Python、NumPy数组、科学计算、数据类型、多维数组摘要:本文主要围绕Python中的NumPy数组展开,详细介绍了NumPy数组这一科学计算核心数据类型的相关知识。我们会从背景知识入手,用生动形象的方式解释NumPy数组的核心概念,深入探讨其算法原理、数学模型,还会通过项目实战展示其实际应用,最后展望其未来发展趋势。通过阅读本文,读
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1.数据预处理自动化1.1智能数据清洗fromdeepseekimportDataCleanerimportpandasaspddefauto_clean_data(df):cleaner=DataCleaner()analysis=cleaner.analyze(df)print("数据问题诊断:")forissueinanalysis['issues']:print(f"-{issue['ty
- 推荐一些适合新手的Python项目想法
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1.计算器程序-功能:实现加减乘除、幂运算等基础计算,可扩展为科学计算器。-核心知识:变量、运算符、函数定义、用户输入(input())。-进阶方向:用tkinter做图形界面,或支持表达式解析(如eval()函数)。2.猜数字游戏-功能:电脑生成随机数,用户猜测并提示“太大/太小”,记录次数。-核心知识:随机数(random模块)、条件判断(if-else)、循环(while)。-趣味扩展:设置
- 线程池中的线程数量设置为多少比较合适?
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影响因素影响线程数设定的因素,主要有CPU核心数、以及应用类型。CPU密集型应用CPU密集型应用主要是指需要大量计算资源的应用,常见类型包括:科学计算:气象模拟、流体动力学模拟。图形渲染:3D动画制作、电影特效渲染。密码学运算:区块链挖矿、数据加密。机器学习和人工智能:神经网络训练、深度学习。金融分析:量化分析、高频交易。图像和视频处理:视频编辑、编码解码。编译器和代码分析:代码编译、大型软件项目
- Python数据处理三剑客:NumPy、Pandas和xarray全面详解
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在Python数据分析领域,NumPy、Pandas和xarray是最核心的三个库。本文将详细介绍它们的功能、用法和区别,并提供大量实用代码示例。一、NumPy:科学计算基础库NumPy是Python科学计算的基础包,提供了高性能的多维数组对象和各种计算工具。1.1基本数组操作importnumpyasnp#创建数组arr1=np.array([1,2,3,4])#一维数组arr2=np.arra
- vtk和opencv和opengl直接的区别是什么?
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简介VTK、OpenCV和OpenGL是三个在计算机图形学、图像处理和可视化领域广泛使用的工具库,但它们在功能、应用场景和底层技术上存在显著差异。以下是它们的核心区别和特点对比:1.核心功能与定位工具核心功能主要应用领域VTK(VisualizationToolkit)三维可视化&科学计算,提供高级渲染、体绘制、交互式可视化医学影像、地质建模、流体力学仿真OpenCV(OpenSourceComp
- Python IDLE 一个简单易用的Python集成开发环境_idle能不能支持python开发和运行
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2024年程序员学习python服务器开发语言
Python是一种高级编程语言,被广泛用于科学计算、数据分析、Web开发等领域。要编写和运行Python代码,您需要一个集成开发环境(IntegratedDevelopmentEnvironment,简称IDE)。PythonIDLE(IntegratedDeveLopmentEnvironment)是Python官方推荐的一种简单易用的IDE,特别适合初学者和小型项目。PythonIDLE提供了
- 【AI Study】第五天,Matplotlib(10)- 实际应用
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文章概要本文详细介绍Matplotlib的实际应用,包括:数据分析可视化科学计算可视化交互式应用报告生成数据分析可视化时间序列分析importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.datesimportDateFormatter,MonthLocatordefplot_time_series_anal
- 30款Python开发神器,效率倍增
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Python开发工具可以提升代码编写、调试和项目管理的效率。以下是一些常用的Python开发工具,适用于不同场景的需求:1.IDE(集成开发环境)PyCharm:由JetBrains推出,功能强大,支持智能代码补全、调试、版本控制等。VSCode:轻量级但可高度扩展,通过插件支持Python开发(如Pylance、Jupyter插件)。Spyder:专为科学计算与数据分析设计,适合使用NumPy,
- GNU Octave 简介:一款强大的开源科学计算工具
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引言在科学计算、数据分析和数值模拟的领域,选择合适的工具对于提升工作效率和性能至关重要。虽然市面上有许多选择,但GNUOctave作为一款功能强大、开源免费的软件,它在科学计算中脱颖而出。如果你是学生、研究人员或开发者,Octave通过其丰富的函数库、简洁的语法和活跃的社区,能帮助你高效完成工作。本文将带你了解GNUOctave的基本概念、关键功能以及如何开始使用它进行科学计算。什么是GNUOct
- Python, Go, Rust 开发景德镇陶瓷烘焙工艺开发APP
以下是为景德镇陶瓷烘焙工艺开发的“CeramicTech”专业级APP技术方案,结合Python、Go、Rust的技术优势及陶瓷工艺的核心原理,实现从原料分析到烧成模拟的全流程数字化:---###**一、系统架构设计**```mermaidgraphLRA[移动端/Web]-->B(Rust高性能引擎)B-->C[Python科学计算层]B-->D[Go微服务集群]C-->E[(陶瓷知识图谱)]D
- Pybind11 numpy实战
一如年少,
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Pybind11中NumPy的常用操作指南——在C++与Python间实现高性能数据交互引言在科学计算和机器学习领域,NumPy是Python生态的核心库,而Pybind11则是连接C++高性能代码与Python的桥梁。二者结合,既能利用C++的性能优势,又能享受Python的易用性。本文将详解如何在Pybind11中高效操作NumPy数组,涵盖数据传递、视图创建和避免复制等关键技巧。1.环境配置
- 【Python】Pandas
宅男很神经
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第一章:Pandas的创世哲学与内在结构在进入Pandas的“术”之前,我们必须先理解其“道”。任何伟大的工具,其设计背后都蕴含着深刻的哲学思想和对特定问题的终极解决方案。Pandas的诞生,并非为了取代NumPy,而是为了在其之上构建一个数据分析的“神殿”。1.1为何需要Pandas?NumPy(NumericalPython)是Python科学计算的基石。它提供了一个核心对象:N维数组(nda
- python scipy简介
凤枭香
Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster:包含聚类算法co
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
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const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
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。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
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linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
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C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
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#include<iostream>
using namespace std;
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int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
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一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
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其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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