- windows平台定时杀掉Chrome浏览器
少陽君
pythonwindowschromepython
在Windows系统上,你可以使用Python脚本配合系统的计划任务功能来实现每天晚上9点自动结束谷歌浏览器的进程。以下是具体步骤:1.编写Python脚本编写一个脚本来查找并结束Chrome的进程:这个是kill线程importosimportsignalimportpsutildefkill_chrome():forprocessinpsutil.process_iter(attrs=['pi
- 基于docker微服务日志ELK+Kafka搭建
我是奶龙!我是奶龙!我是奶龙!
docker微服务elkspringcloudspringbootkafka
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能;是一套开放REST和JAVAAPI等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统。它构建于ApacheLucene搜索引擎库之上。Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志,包括系统日志、错误日志和自定义应用程
- 数据分析思维
幽兰的天空
combobox数据仓库大数据
了解数据分析的本质是什么在数据中寻找解决问题的方法。使用大量的数据、统计分析、定量、定性分析和预测模型及基于事实的管理来推动决策过程和实现价值增生。数据分析思维1.一个思维模型:目标导向分析法2.做好分析准备:探索性数据分析数据分析的四个层级1.描述性分析2.诊断性分析3.预测性分析4.决策性分析
- 【Python篇】深入机器学习核心:XGBoost 从入门到实战
半截诗
Pythonpython机器学习深度学习分类回归数据分析XGBoost
文章目录XGBoost完整学习指南:从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost?2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
- Python 数据建模完整流程指南
木觞清
3天入门Pythonpython开发语言
在数据科学和机器学习中,建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模,我们能够从原始数据中提取有用的洞察,并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中,我们将通过Python展示数据建模的完整流程,包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。1.导入必要的库在进行任何数据分析或建模之前,首先需要导入必需的Python库。这些库提供了各种工具和算法,帮助我们更高效地完成任务。importnumpyasnpim
- 随机森林分类算法原理与实验分析
ningaiiii
机器学习与深度学习随机森林分类算法
随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。你可以把它想象成一个“团队决策”的过程:团队中的每个成员(决策树)都独立发表意见,最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型的准确性,还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树,从而避免单棵决策树可能产
- 《AI语言模型的关键技术探析:系统提示、评估方法与提示工程》
XianxinMao
人工智能语言模型自然语言处理
文章主要内容摘要1.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习(RL)应用核心特点:多次采样和交叉验证策略空间探索动态权重调整实践价值
- Spread.NET 18.0 支持.NET9.0 Crack
sdk大全
Spread.NETSpread.NET
Spread.NET全球销量第一的C#.NET电子表格,包含500多个Excel函数在C#.NET中提供真正类似Excel的电子表格体验,且不依赖Excel。创建财务、预算/预测、科学、工程、医疗保健、保险、教育、制造和许多其他类似的业务应用程序。使用全面的API创建企业电子表格、高级网格、仪表板、报告和数据输入表单递送类似Excel的电子表格经验,快速利用强大的高速计算引擎完成最复杂的计算导入和
- 我爱我的小自行车
tailwind-css
介绍自己心爱的小自行车。这辆小自行车是我过生日时爸爸送给我的礼物,它有着鲜艳的颜色和坚固的车身。每天放学后,我都会骑着它在小区里转几圈,感受风在耳边呼啸的感觉。骑自行车不仅可以锻炼身体,还能让我欣赏到沿途的风景。它是我童年的小伙伴,陪伴我度过了许多快乐的时光。
- 3DUnet实现3D医学影像的有效分割
Andrew_Xzw
python深度学习githubopencv计算机视觉分割
最近涉及到了3D医学影像的分割,网络上相关的实现比较少,因此进行实现记录。3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目,git为:https://github.com/ellisdg/3DUnetCNN.git。安装环境为:nibabel>=4.0.1numpy>=1.23.0#torch>=1.12.0
- 用python编写的UKF(无迹卡尔曼滤波)代码,状态量和观测量都是三维、非线性的,注释使用中文
MATLAB卡尔曼
卡尔曼与pythonpython开发语言
用python编写的UKF(无迹卡尔曼滤波)代码,状态量和观测量都是三维、非线性的,注释使用中文文章目录代码讲解UKF类的构造预测步骤更新步骤辅助函数示例用法总结importnumpyasnpclassUKF:def__init__(self,dim_x,dim_z,alpha=1e-3,beta=2,kappa=0):self.dim_x=dim_x#状态维度self.dim_z=dim_z#观
- 浅谈滤波中Q和R的调整——KF第三篇笔记
MATLAB卡尔曼
卡尔曼专题免费专栏开发语言kalman卡尔曼滤波算法
前段时间收到私信和email,问我关于Q和R怎么取、如何调。前面说过p0和x0怎么找的问题,Q和R怎么找还没有说过,这里就简单探讨一下。Q和R的意义Q值为过程噪声,越小系统越容易收敛,表示对模型预测的值信任度越高;但是太小则容易发散,如果Q为零,那么我们只相信预测值;Q值越大表示对于预测的信任度就越低,而对测量值的信任度就变高;如果Q值无穷大,那么则表示信任测量值。R值为测量噪声。R太大,滤波的响
- Pytorch实现:LSTM-火灾温度预测
骑猪玩狗
pytorchlstm人工智能
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前期工作语言环境:Python3.9.18编译器:JupyterLab深度学习环境:Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde
- 深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)
羊小猪~~
RNNLSTM神经网络案例机器学习/数据分析案例深度学习lstmpytorch人工智能机器学习rnngru
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型,这个模型当然也很复杂,一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学,GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新,其中:深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇:是基于LSTM模型火灾预测研究,讲述了如何构建时间数据、模型如何构建、pytorch中LST
- ACwing算法备战蓝桥杯——刷题
切勿踌躇不前
算法学习笔记算法蓝桥杯
BFS:全球变暖:你有一张某海域N×N像素的照片,”.”表示海洋、”#”表示陆地,如下所示:........##.....##........##...####....###........其中”上下左右”四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿,例如上图就有2座岛屿。由于全球变暖导致了海面上升,科学家预测未来几十年,岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右
- 每天五分钟深度学习框架pytorch:基于vgg块搭建VGG卷积神经网络
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深度学习框架pytorch深度学习pytorchcnnVGG卷积神经网络
本文重点前面我们使用pytorch搭建了vgg块,本文我们使用vgg块搭建卷积神经网络VGG16,我们先来看一下vgg16的模型结构是什么样的:搭建vgg16importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kern
- PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程
陌北v1
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目录教程概述1.神经协同过滤模型概述NCF模型的主要组成部分:2.数据加载与预处理3.定义神经协同过滤模型4.训练模型5.模型评估6.推荐物品7.完整示例8.总结在本教程中,我们将使用PyTorch实现一个神经协同过滤(NeuralCollaborativeFiltering,简称NCF)推荐系统。神经协同过滤是一种基于深度学习的推荐系统模型,通过学习用户和物品的嵌入表示来预测用户对物品的评分,进
- PenGymy论文阅读
亚里士多没有德775
论文阅读
这里发现idea被人家先发了,没办法,资料收集的不够全面,现在来学习一下这个项目这篇论文的贡献如下:总的来说,他的主要工作是构建逼真的仿真环境,然后根据这个仿真环境生成真实的靶场,使得这个智能体能够在这个真实的环境去互动。下面来逐渐解析他的工作,我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中,攻防双方攻击者处于暗面,防御者处于明面,这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失,那么要是可以提前预测攻
- 低调的12306:中国软件技术难度之最
老韩校长教编程
经验分享java
低调的12306:中国软件技术难度之最同学们,今天老韩想聊点“大国重器”。不是什么导弹、卫星,也不是什么芯片、高铁,而是一个每天都在你指尖飞速运行的国民级应用——12306。一听到这个名字,有些人可能脑袋一歪:“12306?买火车票的那个软件?”没错,就是它。你用来抢春运票骂过无数次的12306,可能比你想象的更厉害。很多人不知道的是,12306是中国软件工程技术难度的天花板之一。你以为它只是一个
- 【人工智能】人工智能的10大算法详解(优缺点+实际案例)
ChatGPT-千鑫
人工智能人工智能算法gpt-3AI编程gptcodemoss能用AI
人工智能(AI)是现代科技的重要领域,其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法,包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归(LinearRegression)模型原理线性回归用于建立自变量(特征)与因变量(目标)之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差,得到线性回归方程的
- 深度学习驱动的极端天气预测:时空数据异常检测与应用全解析(基于Python + TensorFlow)
AI_DL_CODE
深度学习pythontensorflow人工智能天气预测
摘要:时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点,对极端天气预测至关重要。深度学习,尤其是LSTM网络,因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据,深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系,提高预测准确性。然而,挑战依然存在,包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来,通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
- 《数据质量:人工智能模型的成败关键》
人工智能深度学习
在当今人工智能飞速发展的时代,数据质量对人工智能模型的影响至关重要,它直接关系到模型的性能、准确性和可靠性。以下是对这一问题的详细探讨。影响模型的准确性数据准确性的作用:准确的数据是模型准确输出的基础。如果数据中存在错误、偏差或噪声,模型就会学习到这些错误信息,从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中,若患者的症状数据记录错误,模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响:不完整的数据会使模
- Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器
福安德信息科技
AI预测大模型学习人工智能python大模型时序预测
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
- 如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
为了确保热点产品查询的延迟控制在10ms以内,可以采取一系列优化措施和技术手段。以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例,用于展示如何实现这一目标。思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存(如Caffeine)分布式缓存(如Redis)缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略(写后失效、读时更新等)并发处理多线程/异步编程线程池管理数据库
- 距离度量方法
进击的学徒
机器学习标准距离矢量算法
目录目录1欧氏距离1原理2例子2曼哈顿距离1原理2例子3切比雪夫距离1原理2例子4闵可夫斯基距离1原理2例子5标准化欧氏距离1原理2例子6马氏距离1原理2例子7巴氏距离1原理8汉明距离9夹角余弦1原理2例子1、欧氏距离1.1原理最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里德度量,它定义于欧几里得空间中。二维平面上两点a(x1,y1),b(x2,y2)之间的欧式距离公式:dab=(x1−x
- 记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP(糖尿病Cox预测模型)的过程
预测模型的开发与应用研究
APPconstructionwebapp
记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP(糖尿病Cox预测模型)的构建过程LLM代表的是大语言模型,API代表的是机器学习模型,LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM,让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的APP形式,是区别与streamlit等具有可视化界面的APP的另外一种APP形式,其优点是结合了LLM丰富的知识储备和对用户需求的理解能力,以及机器学
- 分布式系统架构4:容错设计模式
卷福同学
分布式架构设计模式分布式
这是小卷对分布式系统架构学习的第4篇文章,虽然知道大家都不喜欢看纯技术文章,写了也没多少阅读量,但是为了个人要成长,小卷最近每天都会更新分布式的文章1.概念容错策略,指的是“面对故障,我们该做些什么”;而容错设计模式,指的是“要实现某种容错策略,我们该如何去做”。上一篇已经讲了7种容错策略,为了实现各种策略,开发总结了一些容错设计模式,包括微服务常见的:断路器模式、舱壁隔离模式、超时重试模式。2.
- 【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目
精通代码大仙
数据挖掘python深度学习机器学习分类人工智能大数据数据挖掘算法python
基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍:本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集,包含三种类别的花朵:Setosa、Versicolor和Virginica,每种类别由四个特征描述:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习?机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据(即训练数据)构建模型,并根据训
- JIT模式深度解析:如何精准预测,高效执行
团队协作
JIT(Just-In-Time)模式,即准时制生产方式,是一种以减少浪费、提高效率为目标的生产管理方法。以下是对JIT模式的详细解析:一、JIT模式的定义JIT模式是指在精确测定生产各工艺环节作业效率的前提下,按订单准确地计划,以消除一切无效作业与浪费为目标的一种管理模式。它强调在正确的时间,将正确的原材料和零部件,以正确的数量,送往正确的地点,以满足生产或客户的需求。这种生产方式也被称为零库存
- 2024 年度总结:中年失业不可怕,月入过万,不上班也能养活自己的自由职业元年
2024年即将结束,回首这一年,最大的变化莫过于我从职场人转型为全职自由职业者。这一年,我离开了互联网职场,靠着自己的努力实现了月入过万,同时每天还能睡到自然醒。这不仅仅是我职业生涯的重大转折,也让我对生活有了全新的思考。和往年一样,对于这篇年终总结,我同样不知从何写起,但今年有一点不一样的是,我对于要不要写篇总结没有半点犹豫。一是于我而言,2024年是非常特殊的一年,今年是我开启自由职业,成为全
- 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