- DeepSeek:智能搜索与分析的新纪元
XRC2231
学习
在人工智能浪潮席卷全球的今天,DeepSeek如同一颗璀璨的新星,以其独特的魅力和强大的功能,在AI领域脱颖而出。DeepSeek,这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统,不仅重新定义了搜索引擎的边界,更以其卓越的性能和广泛的应用场景,为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍,带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
- Cursor怎样设置中文
dkgee
vscode
要将Cursor软件设置为中文,可以按照以下步骤进行操作:1.打开Cursor软件:首先,启动Cursor软件。2.打开命令面板:按下键盘组合键`Ctrl+Shift+P`,这将打开命令面板。3.输入语言配置命令:在命令面板的搜索框中输入`ConfigureDisplayLanguage`,然后按下回车键。4.选择中文:在弹出的选项中选择中文(Chinese),系统会提示您重启软件以应用更改。5.
- Sklearn.model_selection.GridSearchCV
kakak_
MachineLearning
sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中,主要是使用网格搜索,即GridSearchCV类。estimator:即调整的模型param_grid:即要调参的参数列表,以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数,即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话,可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
- 【广度优先搜索】1995: 细胞 cell
呱呱呱~
宽度优先算法
题目描述【问题描述】一矩形阵列由数字0到9组成,数字1到9代表细胞,细胞的定义为沿细胞数字上下左右还是细胞数字为同一细胞,求所给矩形阵列的细胞个数。如下阵列有4个细胞。0234500067103456050020456006710000000089Input【输入格式】整数m、n(m行n列)矩阵【输入样例】4100234500067103456050020456006710000000089Out
- 机器学习——KNN超参数
练习AI两年半
机器学习人工智能深度学习
sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具,通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍:一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合,通过交叉验证评估每组参数的性能,最终选择最优参数组合。其核心价值在于:自动化调参:替代手动参数调试,提升效率3。交叉验证支持:通
- 向量数据库技术系列三-Chroma介绍
恰恰虎
chromadb数据库向量
一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库,旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用,将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型(LLM)中。它提供了简单易用的API,支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。主要有以下特点:轻量级:Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库,不需要复杂的配置和大规模基础设施支持,非常适合小型或中型项目。易用性:提供简单的API,易
- Milvus学习整理
louisliao_1981
milvus学习
Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍(一)、概述总结(二)、详细说明四、简单代码示例(一)、建立集合和索引示例(二)、搜索示例(三)、参考文档五、数据搜索(一)、基础搜索参数说明(二)、范围搜索1.概述总结2.详细说明(三)、全文搜索(BM25)1.概述2.使用全文搜索步骤(四)、其他搜索一、度量类型(metric_type)相似度量
- LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS
maxmaxma
数据库milvusfaiss
以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别,从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比:一、功能定位Chroma轻量级向量数据库:专注于快速构建中小型语义搜索原型,提供简单易用的API,适合快速集成到现有应用中。特点:支持近似最近邻搜索(ANN)、实时性能优化,但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库:专为超大规模向量数据设计,支持云原生架构和高可用性,适合企业
- 搜索插入位置(力扣题)
风继续吹..
LeetCode算法题leetcode算法职场和发展前端
题目:给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。来源:力扣(LeetCode)请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法示例以及输出结果来源:力扣(LeetCode)示例1:输入:nums=[1,3,5,6],target=5输出:2示例2:输入:nums=[1,3,5,6],target=2输出:1示例3:输入:num
- SSE进阶详解
GISer_Jinger
面试前端javascript
嗯,用户的问题涉及到SSE在处理富媒体文件、早期聊天应用选择SSE的原因,以及如何控制流式渲染频率。我需要根据提供的搜索结果来解答这些问题。首先,关于SSE传输富媒体文件的问题。根据搜索结果,SSE是基于文本的,比如网页2提到数据格式是文本或JSON。但用户问的是如何处理图片、视频等二进制数据。可能需要用Base64编码,这在网页5和6中提到了二进制数据的处理,但SSE本身不支持,所以需要转换。另
- 模式搜索+扩散模型:FlowMo重构图像Token化的技术革命
芯作者
DD:日记重构
图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术,长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo(FlowtowardsModes)创新性地融合模式搜索与扩散模型,在多个关键维度突破传统方法局限,为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
- MacOS常用命令(不断更新)
没有感情的cv攻城狮
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MacOS常用命令1.查询命令查询目录中的内容:ls查询所在目录位置:pwd2.切换所在目录:cd3.文件处理命令创建文件:touch创建目录:mkdir删除空目录:rmdir删除文件或目录:rm复制命令:cp剪切或改名命令:mv3.搜索命令进程搜索4.压缩和解压tar.gz格式5.杀死进程1.查询命令查询目录中的内容:lsls[选项][文件或目录]选项:-a显示所有文件,包括隐藏文件-l显示详细
- 根据文件名称查询文件所在位置
姚不倒
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在Linux中,根据文件名称查询文件所在位置主要通过命令行工具实现,以下是几种常用方法:---###**1.使用`find`命令(最灵活)**`find`命令可以递归搜索指定目录下的文件,支持按名称、类型、时间等条件过滤。####**基础语法**```bashfind[搜索路径]-name"文件名"```####**示例**-全局搜索名为`example.txt`的文件:```bashfind/-
- VSCode python 遇到的问题:vscode can't open file '': [Errno 2] No such file or dire...
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python开发工具json
代码很简单,就两行:importpandasaspdimportnetCDF4asncdataset=nc.Dataset('20150101.nc')环境:在VSCode中左下角把原环境的Python3.6.532-bit切换为Anaconda中的Python3.6.564-bit('base':conda)过程中有两种错误:(忘记截图了,都是历史记录中的google网页搜索栏找到的搜索记录)1
- 笔记本Win7系统无线网名称显示乱码解决方案
mmoo_python
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笔记本Win7系统无线网名称显示乱码解决方案在使用Windows7操作系统的笔记本电脑时,用户可能会遇到无线网络名称显示乱码的问题。这一问题不仅影响了用户识别无线网络的便利性,还可能阻碍正常的网络连接。本文将详细介绍解决这一问题的方法,帮助用户恢复无线网名称的正常显示。具体解决方法1.打开控制面板首先,我们需要进入Windows7的控制面板。可以通过点击开始菜单,然后在搜索框中输入“控制面板”来快
- 群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA,含Matlab源代码)
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算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要爱情进化算法(LEA)是一种基于心理学刺激-价值-角色理论(Stimulus-Value-RoleTheory)所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体,通过对个体“幸福度(Happiness)”的定义和动态更新,模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算
- [前端面试场景题]虚拟列表
GISer_Jinger
前端面试
嗯,用户问的是“前端虚拟列表详解”,我需要详细回答这个问题。首先,我得先理解虚拟列表的概念和用途。根据搜索结果,虚拟列表主要用于优化长列表的渲染性能,特别是在处理大量数据时。用户可能想知道它的核心原理、实现方法以及实际应用场景。看网页1提到虚拟列表的定义和关键点,只渲染视口内的数据项,减少DOM节点。网页2和网页4都给出了具体的Vue和原生JS实现案例,比如动态计算起始和结束索引,使用transf
- sql2019安装重启计算机失败,SQL SERVER 2019安装失败
小蛋子儿哦
Detailedresults:Feature:全文和语义提取搜索Status:失败Reasonforfailure:该功能的某个依赖项出错,导致该功能的安装过程失败。NextStep:使用以下信息解决错误,卸载此功能,然后再次运行安装过程。Componentname:SQLServer数据库引擎服务实例功能Componenterrorcode:0x80004005Errordescription
- Linux find 命令完全指南
可问 可问春风
Linux从新手到入门linuxchrome运维
find是Linux系统最强大的文件搜索工具,支持嵌套遍历、条件筛选、执行动作。以下通过场景分类解析核心用法,涵盖高效搜索、文件管理及高级技巧:一、基础搜索模式1.按文件名搜索(精确/模糊匹配)find/path-name"*.log"#精确匹配.log后缀(区分大小写)find/home-iname"*.TXT"#模糊匹配.txt后缀(忽略大小写)find.-name"data_[0-9].cs
- 用Python爬虫获取AliExpress商品信息:item_search API接口实战指南
JelenaAPI小小爬虫
PythonAPIpython爬虫开发语言
引言在全球化电商的浪潮中,数据的力量不容小觑。对于电商分析师、市场研究者以及在线商家而言,能够快速获取商品信息是至关重要的。AliExpress作为全球知名的跨境电商平台,提供了丰富的商品数据。本文将介绍如何使用Python爬虫结合item_searchAPI接口,按关键字搜索并获取AliExpress上的商品信息。一、为什么选择Python爬虫Python因其简洁的语法和强大的库支持,成为编写爬
- DCNV2 报错ImportError: dynamic module does not define module export function(PyInit__ext) 搜索路径问题
你好星酉君
深度学习pytorch人工智能
import_extas_backendTraceback(mostrecentcalllast):File"/yourpath/model/backbone/dla_dcn.py",line16,infrommodel.backbone.DCNv2.dcn_v2importDCNFile"/yourpath/model/backbone/DCNv2/dcn_v2.py",line12,inimp
- gamma软件在linux,GAMMA软件的InSAR处理流程
森见灯笼
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《GAMMA软件的InSAR处理流程》由会员分享,可在线阅读,更多相关《GAMMA软件的InSAR处理流程(27页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、基于GAMMA软件的InSAR处理流程,大纲,GAMMA简介InSAR干涉处理流程-步骤-示例差分干涉测量及地理编码流程-步骤-示例,GAMMA简介,Source:Swisscorporation(Aktiengesellschaft-AG)foun
- Hadoop 集群规划与部署最佳实践
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Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2009年2月2日,ApacheHadoop项目诞生。它是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储、处理和分析海量的数据。Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征,因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。由于Hadoop采用“分而治之”的架构设计理念,因此可以轻松应对数据量、计算能力和存储成本的增长。2013年底,
- JAVA代码实现ElasticSearch搜索(入门-进阶)(一):搜索方法、多字段查询、高亮展示
majunssz
elasticsearchelasticsearch
一、搜索方法对比首先存入一条数据count="ilikeeatingandkuing"默认分词器应该将内容分为“i”“like”“eating”“and”“kuing”1.QueryBuilders.matchQuery("count",count);会将搜索词分词,再与目标查询字段进行匹配,若分词中的任意一个词与目标字段匹配上,则可查询到。count="i"可查出count="ili"可查出co
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java毕设java课程设计springbootvue
️OnlineMall商城系统全解析|Vue3+SpringBoot全栈实战(附高并发与数据安全方案)一、系统架构全景基于七张效果图分析,该系统是企业级电商综合管理平台,采用SpringBoot3+Vue3+ElementPlus+MyBatisPlus技术栈,覆盖商品管理、订单处理、会员运营等核心场景。通过RBAC权限控制+Elasticsearch搜索+分布式事务三大技术亮点,支持10万级商品
- 免费影视片库
ta叫我小白
免费片库电影
1.欧乐影院:https://www.olenew.com支持搜索和观看。有账号登录入口。试看10分钟,完整观看本视频需要登录。2.爱壹帆:https://www.iyf.lv支持免登录搜索和观看。有账号登录入口。视频中嵌入广告。3.独播库:https://dubocool.com支持搜索和观看。【无】账号登录入口;视频中嵌入广告。4.唐人街影院:https://www.chinatownfilm
- 使用Annoy进行高效的近似最近邻搜索
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前端javascriptangular.jspython
在处理大型数据集时,我们经常面临需要快速、准确地查找与给定查询点相近的数据点的问题。Annoy(ApproximateNearestNeighborsOhYeah)就是为解决此类问题而生的一个强大工具。Annoy是一个用C++编写并具有Python绑定的库,专用于在空间中搜索与给定查询点相近的点。它能够创建大型的只读文件数据结构,并映射到内存中,以便于多个进程共享相同的数据。技术背景介绍Annoy
- 平衡二叉树(AVL树):数据结构特性与自平衡技术详解
One Key Variable
课程设计
摘要平衡二叉树,尤其是AVL树,在追求高效数据存储与检索的场景中占据重要地位。本文深入剖析AVL树的数据结构特性,详细解读其自平衡技术原理与实现,帮助读者理解AVL树如何在动态数据操作中维持高效性能。一、引言在数据处理过程中,二叉搜索树虽能实现快速查找,但在频繁插入和删除节点时,可能因结构失衡导致查找效率大幅下降。AVL树作为一种自平衡二叉搜索树,通过严格的平衡条件和自平衡技术,确保树在动态操作下
- C++中map和set的详解
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c++算法开发语言
C++中map和set的介绍与使用在C++编程中,map和set是标准模板库(STL)中两种非常重要的关联容器。它们基于平衡二叉搜索树(通常是红黑树)的数据结构来实现,提供了高效的数据存储和检索功能。本文将详细介绍map和set的特点、用法以及一些常见的操作示例。一、map的介绍与使用1.map的基本概念map是一个键值对容器,其中每个键都是唯一的,且按照升序排序。map的内部结构是红黑树,这使得
- 堆数据结构:从基础原理到高效算法实现的技术探讨
Everyrt
课程设计
摘要堆作为一种特殊的树形数据结构,在多种算法场景中发挥着核心作用。本文深入剖析堆的基础原理,详细阐述堆的构建、插入、删除等操作的实现细节,并探讨其在优先队列、堆排序等高效算法中的应用,助力读者全面掌握堆数据结构及其应用技术。一、引言堆数据结构以其独特的特性,能够高效地获取集合中的最大(或最小)元素。无论是操作系统中的进程调度,还是搜索算法中的最优解筛选,堆都扮演着不可或缺的角色。理解堆的原理与实现
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi