- Python点云处理（八）点云聚类算法（下）
Auto工程师
Python点云处理算法python聚类3d
目录0简述1Mean-Shift聚类算法2Agglomerative聚类算法3Spectral聚类算法4结语0简述本篇为点云聚类算法下篇，上一篇中实现了DBSCAN聚类算法、K-means聚类算法、OPTICS聚类算法，本篇实现Mean-Shift聚类算法、Agglomerative聚类算法、Spectral聚类算法。点云聚类算法是一种把点云数据集分割成不同类别的算法。它可以有效地检测和识别出空间
- 【均值漂移】mean-shift算法详解
zy_destiny
Python1024程序员节pythonmeanshift均值漂移均值算法
Mean-shift算法是一种非参数密度估计算法，主要用于图像分割、目标跟踪和聚类等领域。其基本原理是以某个点为中心，计算该点周围所有点的密度，并将中心点移动到密度最大的位置，不断迭代，直到中心点不再移动或满足停止条件为止。目录思路理解算法步骤python代码有意思的知识又增加了，祝大家1024快乐相比kmeans聚类，Meanshift最大的优势是不需要人为指定分成几类。该算法会根据分布密度自动
- 机器学习（四十九）：Mean-Shift 聚类
川川菜鸟
机器学习入门到大神机器学习聚类人工智能
前面介绍了很多算法，这里开始补充算法·：Mean-Shift聚类文章目录简介Mean-Shift聚类是什么？Mean-Shift聚类如何工作？Mean-Shift聚类的Python实现结论简介在机器学习和数据分析的世界中，聚类算法在将相似的数据点分组时起到了关键作用。Mean-shift聚类就是这样一种算法，由于其能够在不需要预先知道聚类数量的情况下发现聚类而受到欢迎。在这篇博客文章中，我们将探讨
- MS-DARTS: Mean-Shift Based Differentiable Architecture Search
neverayever
论文实验深度学习人工智能
MS-DARTS:Mean-ShiftBasedDifferentiableArchitectureSearch基于均值漂移的可微分结构搜索摘要可微体系结构搜索(DARTS)是一种有效的基于连续松弛的网络体系结构搜索(NAS)方法，搜索成本低。它已经引起了Auto-ML研究的广泛关注，成为NAS研究中最有用的范式之一。尽管DARTS可以比传统NAS方法产生更高的效率，对复杂参数有更好的控制，但在离
- 02-15
姬汉斯
今天看的是K-Means聚类问题。通过确定K类的中心点Means，最终实现聚类。用Sklearn.cluster库的DBSCAN，Mean-Shift等方法，K-Means不用设置各种属性等参数，可以自行生成分类标识。在进行足球队排名测试，得到了较为符合客观认识的聚类结果，像日本，韩国等被程序划为第一类，越南叙利亚等被划为第三类。
- mean-shift 算法
zwq940103
计算机视觉特征检测与匹配边缘检测
一、MeanShift算法概述MeanShift算法，又称为均值漂移算法，MeanShift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的，在后来由YizongCheng对其进行扩充，主要提出了两点的改进：定义了核函数；增加了权重系数。核函数的定义使得偏移值对偏移向量的贡献随之样本与被偏移点的距离的不同而不同。权重系数使得不同样本的权重不同。MeanShift算法在聚类，图像平滑、分割以及视频跟
- 均值漂移Mean Shift原理及推导过程
scott198510
#机器学习均值算法聚类算法
1.概述MeanShift的概念最早由Fukunage在1975年提出，后来由YizongCheng对其进行扩充，主要提出了两点的改进：一是定义了核函数，二增加了权重系数。核函数的定义使得偏移值对偏移向量的贡献随样本与被偏移点的距离的不同而不同，权重系数使得不同样本的权重有所不同。均值漂移（mean-shift）算法是一种通用的寻找数据局部众数（local-mode）的搜索算法。它通常用于图像识别
- 基于传统几何方法的十字路口检测
凌霄一笑
文章复现pythonopencv图像识别机器学习聚类
复现导师发我的一篇毕业论文的后半部分。其实是挺过时的东西了，不过貌似做的人很少，复现出来结果也不错，挺有想法的一篇文章。论文题目：《基于航拍图像的目标检测系统设计与实现》Github：传送门系统总流程大致流程是将红外图像预处理，包括灰度化、直方图均衡化、开闭运算、边缘提取。然后利用霍夫变换直线检测，根据直线的交点和相交角度来初步定位十字路口，其中用到了交点的聚类和mean-shift开窗迭代找重心
- 八种点云聚类方法（三）
Coding的叶子
三维点云python聚类点云聚类python机器学习
本节主要介绍OPTICS、SpectralClustering(SC,即谱聚类)、HierarchicalClustering(层次聚类)、Mean-shift（即：均值迁移）、BIRCH、AffinityPropagation等聚类算法在点云聚类上的简单应用效果。DBSCAN和KMEANS聚类已在前两节介绍。skit-lean各个聚类算法的简要介绍请查看sklearn聚类方法详解_飞奔的帅帅的博
- 初步了解Continuously Adaptive Mean-shift——Opencv学习笔记
Teeom
opencvopencv
初步了解Camshift算法——Opencv学习笔记Camshift算法，全称是“ContinuouslyAdaptiveMeanshift”，是对Meanshift算法的改进，能够连续自适应调整搜索窗口，达到色彩目标跟踪的目的。要进行色彩目标
- 【ML】Mean-Shift 原理 + 实践（基于sklearn）
胡子哥_
机器学习算法pythonsklearnpython
【ML】Mean-Shift原理+实践（基于sklearn）原理实践生成数据训练预测+评估原理取数据集中的一个点为X，以此点为中心画一个半径为R的圆，圆内共有点数量假设为K。以此点为起点，其他圆内点为终点计算出所有向量并相加除以K得到meanshift向量M(x)。令X=X+M(x)，然后从第一步继续开始，然后迭代此过程直到中心点（质心）不变。再取剩下的其他点，进行此过程，直到所有点都计算完成。每
- 基于mean-shift的简单目标跟踪
ForeverYang2015
opencvopencvmean-shift算法简易目标跟踪
一、概述作为即将踏入图像识别、目标跟踪领域的一名研究生，先从基础的学起，本文采用了经典的mean-shift算法，思路简单，实现的思路来源于一个网址：http://zhidao.baidu.com/link?url=v2PlqAHX45kjCWJUnSsZYBwHkPVCX8vp6oIZnRXV7IKG0phmuy0vwQ02_SRBgK1OLieVctpFJHR1cGoaxlDAIK，得到的跟踪
- 机器学习之使用聚类算法对图像进行压缩
南蓬幽
机器学习Python聚类机器学习人工智能sklearnpython
聚类算法案例聚类算法聚类算法（Clustering），是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性，将数据集划分为多个互不相交的子集，每个子集称为一个簇，使簇内数据的相似度较大而簇间数据的相似度较小。聚类算法属于无监督机器学习，只有数据x，没有标签y。常见的聚类算法：k-Means、spectralclustering、mean-shift等。fromsklearn.clusterimportKM
- 计算机视觉和机器学习 - 我所想知道的一切
mlshenhua
人工智能
学习北邮鲁鹏老师的计算机视觉计算机视觉课程的笔记小结计算机视觉在计算机视觉中，主要的任务有图像处理(像素级别)。噪声处理，形态学处理，轮廓处理。特征工程。像素级别的几何特征：haar角点。统计特征：HOG，sift。图像分割。算法：mean-shift，最小割。图像分类。场景分类。算法：svm/决策树/xgboost图像检测。人脸检测（HAAR）、行人检测(HOG)。图像识别。人脸识别，车牌识别。
- [552]python实现聚类算法(6种算法）
周小董
机器学习
1、Mean-shift1)概述Mean-shift（即：均值迁移）的基本思想：在数据集中选定一个点，然后以这个点为圆心，r为半径，画一个圆(二维下是圆)，求出这个点到所有点的向量的平均值，而圆心与向量均值的和为新的圆心，然后迭代此过程，直到满足一点的条件结束。(Fukunage在1975年提出)后来YizongCheng在此基础上加入了核函数和权重系数，使得Mean-shift算法开始流行起来。
- 基于Mean-shift算法跟踪对象
小白学视觉
计算机视觉opencv人工智能python深度学习
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达跟踪对象是计算机视觉领域的重要应用。这在监控系统、国防、自动驾驶汽车等方面都有用例。在本文中，我们将讨论一种称为均值漂移算法的基本跟踪算法，并将通过在视频中跟踪汽车来了解其应用。一、直方图和反向投影在进入均值漂移跟踪之前，让我们了解直方图及其应用，以创建均值漂移跟踪的预处理输入。图像由不同值的像素组成。像素的分布是每幅图像的一个
- 图像分割——meanshift算法（C++&GDAL库）
南鱼木舟
Copencv算法聚类
图像分割——meanshift算法（C++&GDAL库）一、meanshift分割原理二、分割技术流程三、代码实例3.1C++&GDAL库实现3.2分割结果3.3结果分析一、meanshift分割原理Mean-Shift是一种非参数化的多模型分割方法，它的基本计算模块采用的是传统的模式识别程序，即通过分析图像的特征空间和聚类的方法来达到分割的目的。它是通过直接估计特征空间概率密度函数的局部极大值来
- opencv mean-shif图像分割
web15286201346
javajava后端
小白学视觉，笔记，扩展Mean-Shift算法又被称为均值漂移法，是一种基于颜色空间分布的图像分割算法。该算法的输出是一个经过滤色的“分色”图像，其颜色会变得渐变，并且细纹纹理会变得平缓。Meanshift不仅可以用于图像滤波，视频跟踪，还可以用于图像分割。一般而言一副图像的特征点至少可以提取出5维，即(x,y,r,g,b)，众所周知，meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里
- 传统机器学习优秀文章收集
wxl@&&
机器学习入门
万字长文总结机器学习的模型评估与调参使用python+sklearn实现mean-shift聚类算法的演示使用python+sklearn实现谱共聚类算法对文档进行聚类动手学机器学习之回归树机器学习算法集锦：从贝叶斯到深度学习及各自优缺点机器学习算法优缺点综述【机器学习入门】深入浅出聚类算法！如何对王者英雄聚类分析，探索英雄之间的秘密机器学习中需要了解的5种采样方法优化与深度学习之间的关系机器学习
- 聚类算法
阿怪的小喵
聚类方法主要分为四种：基于划分的聚类、基于层次的聚类、基于密度的聚类、基于网格的聚类。其中基于层次的聚类又分为凝聚式层次聚类和分裂式层次聚类，凝聚式层次聚类就是在初始阶段将每一个点都视为一个簇，之后每一次合并两个最接近的簇；分裂式层次聚类就是在初始阶段将所有的点视为一个簇，之后每次分裂出一个簇，直到最后剩下单个点的簇为止。常见的聚类算法有：K-means聚类算法；Mean-Shift（均值漂移）聚
- 聚类算法(2)--Mean Shift
Andy_shenzl
聚类算法
目录meanshift算法理论基本的MeanShift向量形式sklearn参数python—sklearn实例演示PS：Meanshift算法是基于核密度估计的爬山算法，可用于聚类、图像分割、跟踪等，因为最近搞一个项目，涉及到这个算法的图像聚类实现，因此这里做下笔记。meanshift算法理论Mean-shift（即：均值迁移）的基本思想：在数据集中选定一个点，然后以这个点为圆心，r为半径，画一
- python mean-shift数据分析(1)
大兔子先生
最近的一个项目要用到mean-shift[0]算法，显然，首先是选择一个包含mean-shift算法的机器学习工具包，而且最好是开源的，因为后续我们可以根据需要来修改一些东西。这里我们选择了python实现的开源机器学习工具包Scikit-learn[1.5]，其GitHub链接为[2]。我们从官方提供的demo[3]开始，首先从相应的包（package）中导入要用到的模块（module）impo
- 数据挖掘实列几则（K-means/Mean-Shift/EM）
Tai_Park
数据挖掘
一、数据认知此次实验分配的任务为数据聚类，涉及数据集为三组，名称分别为“SeedsDataSet”，“Diabetes130-USHospitalsforYears1999-2008DataSet”与“DowJonesIndexDataSet”。接下来依次介绍三个数据集的详细信息。SeedsDataSet“SeedsDataSet”是对三种不同品种的小麦籽粒几何形状进行描述的数据集，它构建了七个实
- mean-shift总结
necrazy
计算机视觉工作meanshiftopencv
Matlab中meanshift算法mean-shift的特点是把支撑空间和特征空间在数据密度的框架下综合了起来。对图像来讲，支撑空间就是像素点的坐标，特征空间就是对应像素点的灰度或者RGB三分量。将这两个空间综合后，一个数据点就是一个5维的向量：[x,y,r,g,b]。这在观念上看似简单，实质是一个飞跃，它是mean-shift方法的基点。mean-shift方法很宝贵的一个特点就是在这样迭代计
- clustering 聚类算法
Vic_Hao
机器学习
文章目录clustering介绍聚类的定义聚类的评价标准Calinski-Harabaz分数如何确定聚类的个数具体方法Mean-shift（均值迁移）概述SpectralClustering（谱聚类）概述HierarchicalClustering（层次聚类）概述两种策略表示方法距离度量纯粹的层次聚类方法的困难之处层次聚类的改进方法BIRCH(BalancedIterativeReducingan
- Mean-Shift
sunsimple
相比于K-Means算法，其无需设置聚类的类别超参数K，是一种非参数聚类技术。实现过程：该怎么描述呢~~~有一堆杂乱无章的点，这些点有多维特征，向这些点仍多个适当大小的窗口，计算每个窗口中点的均值作为该窗口的中心点并根据该中心点移动窗口，于此，直至收敛（即窗口的中心点不再变化），在这朝向收敛的过程中，图中每个窗口所覆盖到的所有点均视为该类别的点，于此便完成了聚类的过程。可以见下图来帮助理解：
- Frequency-tuned Salient Region Detection 算法学习总结
chgm_456D
SaliencyDetection
1.算法的基本思想：2.Salient区域的分割算法在文献[2]的分割算法的基础上，做了两个修改：（1）使用mean-shift分割而不是k-means；（2）选择自适应阈值（adaptivethresholding）分割。注：为方便回顾所学的算法，从原文作者的网页上摘记下来。参考网页：http://ivrgwww.epfl.ch/supplementary_material/RK_CVPR09/
- 跟踪算法（mean-shift和Camshift）
阳光下的Smiles
图像处理（opencv）
跟踪算法（mean-shift和Camshift）C++:intmeanShift(InputArrayprobImage,Rect&window,TermCriteriacriteria)Parameters:probImage–Backprojectionoftheobjecthistogram.SeecalcBackProject()fordetails.window–Initialsear
- 常用算法（机器视觉方向）
谢谢喵
【以下算法是做课题当中遇到的，随着学习会不定期更新，有错之处还望指正，谢谢。】目录1、GMM..12、AHP.13、HMM..14、KNN..15、K-Means：...16、Mean-shift方法...17、协方差矩阵...18、SIFT.19、SFM..210、回归问题：...211、SVM..312、Haar分类器...313、RBM限制波尔兹曼机...414、稀疏编码...515、径向基
- estimate_bandwidth
你说你要一场
sklearn.cluster.estimate_bandwidth(X,quantile=0.3,n_samples=None,random_state=0,n_jobs=1)字面意思：预估带宽Estimatethebandwidthtousewiththemean-shiftalgorithm.预估带宽，用在mean-shift算法中Thatthisfunctiontakestimeatlea
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下，为了防止个人隐私的泄露，我们都会对用户登录密码进行加密，使数据库相应字段保存的是加密后的字符串，而非原始密码。
在旗正规则引擎中，通过外部调用，可以实现MD5的加密，具体步骤如下：
1.在对象库中选择外部调用，选择“com.flagleader.util.MD5”，在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”；
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语，Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同，Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景，具体参见Scala在线文档：http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据，默认spark编译的版本是不支持访问hive，因为hive依赖比较多，因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译，将hive，thriftserver打包进去才能够访问，详细配置步骤如下：
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单，就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一：简介
HTTPCLIENT，通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信！
二： 代码举例
测试类：
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳：
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结（报表函数）
老A不折腾
web报表finereport总结
说明：本次总结中，凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找，然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位，
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口，BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等，其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean，在Bean被初始后，将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点：元素有放入顺序，元素可重复
Map特点：元素按键值对存储，无放入顺序
Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复（注意：元素虽然无放入顺序，但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的，其位置其实是固定的）
List接口有三个实现类：LinkedList，ArrayList，Vector
LinkedList：底层基于链表实现，链表内存是散乱的，每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中，我们通常会自己写一个DateUtil类，处理日期和字符串的转换，如下所示：
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例（采用fastjson解析）
bijian1013
http测试
在实际开发中，我们经常会去做http请求的开发，下面则是如何请求的单元测试小实例，仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是，当客户端调用远端的服务，如果服务执行过程中发生异常，这个异常能否序列到客户端？
如果服务在执行过程中可能发生异常，那么在服务接口的声明中，就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中，服务器端发生异常，可以将异常信息从服务器端序列化到客户端，因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑，第一个是负载问题，这个问题与架构有关，由于我设计架构多了两层，结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个：一是改变负载策略，二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署，而nginx又设计了静态，结果客户端去读nginx静态，访问量上来，页面加载很慢。解决：二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化：
- java-50-输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自：
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构。
例如，下图中的两棵树A和B，由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法，现在应该是某个季节的开始，但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据，如果按照现在的天文学记录来进行修正的话，这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说，还要再等3000年。才有机会了，太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰，轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码，也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想，而软件著作权保护的是软件代码（即软件思想的表达形式）。例如，离线传送文件，那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想，但实现离线传送的程序代码有千千万万种，每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示：
# am start -
- apache虚拟机配置，本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录，一个存在于 /htdocs/a，另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用，你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如，您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收， 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式，这里先简单介绍单机模式 ，默认情况下，Hadoop被配置成一个非分布式模式，独立运行JAVA进程，适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout（分页下拉）基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时，为了方便对这些网页进行修改，最好使用（ ）。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>，此为（ ）。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述：
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下：
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容（防IP被封，做数据爬虫）
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站：
1. 全网代理IP：http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP：http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容，
方式一，设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错：
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自：http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator，也叫new表达式；其二是operator new，也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了，很容易搞混，那就记中文名称吧。new表达式比较常见，也最常用，例如：
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end
