- MATLAB 2023a:强化学习算法的实战演练与性能评估
zmjia111
机器学习matlabmatlab算法开发语言深度学习机器学习yolo
在深度学习领域,MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境,为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。这一工具箱不仅集成了建模、训练和部署的全部功能,更以其简洁易用的语法和强大的算法库,为深度学习任务的快速实现铺平了道路。相较于Python等编程语言,MATLAB的语法更为直观,上手更为迅速。无需繁琐的环境配置和库安装,用户只需打开MATLAB界面,即可轻松开始深度学习之旅
- 线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据
M.D
线性回归逻辑回归学习
线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法,它们在一些方面相似,但在其他方面则有明显的不同。以下是它们的对比以及您提供的代码示例:线性回归(LinearRegression)线性回归用于预测连续的数值。这种模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltimp
- 基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例
GT开发算法工程师
pythonopencv开发语言人工智能计算机视觉
引言:本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。首先,通过图像预处理技术(如灰度化、二值化、降噪等)优化产品码图像,然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法(如SVM、神经网络等)来定位并识别产品码。目录原理:代码部分:注意:原理:产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先,通过图像处理技术提取出产品码区域,去除背景干扰,增强产品码的可识别性。然
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
刘小董
学习心得机器学习
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置,使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下:初始化K个簇的中心点,可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点,计算其与各个簇中心点的距离,并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点,将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3,直到达到停止条件(例如
- 基于深度学习的缺陷检测有哪些应用场景
matlabgoodboy
深度学习人工智能
基于深度学习的缺陷检测在众多领域中都得到了广泛应用,其主要优势在于可以通过学习数据更新参数,避免了人工设计复杂的算法流程,同时拥有极高的鲁棒性和精度。以下是一些具体的应用场景:泛半导体和光伏领域:深度学习的缺陷检测在这些领域中有着广泛应用,对产品的质量检测起到了关键作用。通过使用深度学习算法,可以实现对产品表面微小缺陷的精准识别和定位,大大提高了生产效率和产品质量。工业视觉检测:在工业生产线上,深
- 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
你好,工程师
AI机器学习
机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系:机器学习(MachineLearning):机器学习是一种人工智能的分支,关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习,提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
- 随机森林原理&sklearn实现
一稻道人
机器学习算法&预测模型Python随机森林sklearn算法
原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(EnsembleLearning)方法。随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”。随机森林应该是机器学习算法时最先接触到的集成算法,集成学习的家族:Bagging:个体评估器之间不存在强依赖关系,一系列个体学习器可以并行生成。代表算法:随机森林(R
- C/C++蓝桥杯之模拟法问题
清潇沈默
c语言c++蓝桥杯
模拟法,顾名思义,就是利用计算机模拟问题的求解过程,从而得到问题的解,模拟法由于简单,因此又被称为"不是算法的算法"。模拟法是学习算法的基础,通过模拟可以学习编程的各类技巧,提升初学者建立各种编程逻辑模型的感觉。大部分模拟题目直接模拟就可以求解,还有少量模拟题目需要考生简化模拟过程,否则可能会使逻辑复杂,导致求解用时过长。模拟法适用于问题求解,清晰运算规模较小的问题。如果问题求解的时空代价很大,就
- 深度学习应该如何入门?
wypdao
人工智能深度学习人工智能
深度学习是一门令人着迷的领域,但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始,用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先,我们要掌握一些数学知识,如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外,选择一门编程语言作为工具,如Python,掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
- 位运算的妙用
算法位运算
在学习算法过程中,第一次接触到了位运算异或及其一些用法,感觉非常妙,写一篇文章来整理一下。异或:性质:a^a=0;a^0=a;满足交换律和结合律下面我们来看一道妙用异或的题:给定一个数组,这个数组中有一个数字出现过奇数次,而其他数字出现过偶数次,找出这个数字。思路:根据异或的结合律,可以将数组中所有数字从头到尾进行异或,偶数次的数字两两异或为0,最后只剩下出现奇数次的数字。publicstatic
- 代码随想录算法训练营总结
张金卓2023
算法数据结构
正式结束了代码随想录算法训练营为期60天的打卡,最终能够坚持下来感觉还是很有成就感的。我作为一个大四保研结束转码的机械人,在推免结束后老师就给我发了代码随想录的网站让我学习算法,我在系统的复习完一遍C语言后初步学习了大致的C++语法,就开始了代码随想录的学习,大概学了半个月多的时间,在没有任何数据结构算法的基础下,学到了二叉树章节,即便有网课的讲解还是感到有些力不从心,没有坚持下去的动力,也是在偶
- 机器学习是什么
MarkHD
机器学习
机器学习是一门跨学科的学科,它使用计算机模拟或实现人类学习行为,通过不断地获取新的知识和技能,重新组织已有的知识结构,从而提高自身的性能。机器学习涉及多个学科,如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。机器学习的主要任务是指导计算机从数据中学习,然后利用经验来改善自身的性能,不需要进行明确的编程。机器学习算法会不断进行训练,从大型数据集中发现模式和相关性,然后利用这些模式来预测新数据的结
- 学算法要读《算法导论》吗?
方圆想当图灵
算法
大家好,我是方圆。这篇文章是我学习算法的心得,希望它能够给一些将要学习算法且准备要读大部头算法书籍的朋友一些参考,节省一些时间,也为了给经典的“黑皮书”祛魅,我觉得这些书籍在大部分互联网从业者心中已经不再是进步的阶梯,而是恐惧的阴影了,因为当一些学习路线中列出这些书目时,评论区多是调侃少是交流和讨论。在这之前我也这些书抱有读起来很困难的看法,但是在我参考过《算法导论》之后,我觉得它更像是一杯“鸡尾
- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
深视
论文阅读笔记#小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- 机器学习-近邻KNN算法学习笔记
不会敲代码的陈序员
机器学习算法人工智能
目录一、算法定义KNN算法性能:欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下:训练阶段:在训练阶段,KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
- 【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】
suoge223
机器学习实用指南机器学习算法分类
目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中,收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式,即数值型数据。因此,需要进行一些预处理,以便以正确的格式呈现数据、选择信息丰富的数据或降低其维度,以便能够最大限度地提取数据。在这篇文章中,我们将讨论对原始数据的编码方式,以便能够使用分类数据作为我们的ML模型的特征,还将讨论数据编码的类型以及对应的
- 文本分类算法能够应用于哪些领域?真实项目场景介绍
思通数科x
分类数据挖掘人工智能多分类
我们有幸参与了多个涉及分类算法的项目,这些项目覆盖了多个行业,展示了分类算法的广泛应用和巨大潜力。下面我为大家介绍几个实际的真实项目案例:1.某城市档案馆我们为一线某城市的档案馆开发了一个智能分类系统。这个系统能够自动识别和分类158种不同类型的公文,极大地提高了档案管理的效率。通过机器学习算法,我们训练了一个模型,它能够理解公文的内容和格式,从而实现快速且准确的分类。这不仅减少了人工分类的时间,
- Elasticsearch:什么是 kNN?
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎全文检索人工智能
kNN-K-nearestneighbor定义kNN(即k最近邻算法)是一种机器学习算法,它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。这种基于实例的学习为kNN提供了“惰性学习(lazylearning)”名称,并使算法能够执行分类或回归问题。kNN的假设是相似的点可以在彼此附近找到——物以类聚。作为一种分类算法,kNN将新数据点分配给其邻居中的多数集。作为一种回归算法,k
- 深度学习与机器学习的关系
数字化信息化智能化解决方案
深度学习机器学习人工智能
深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域,专注于使用神经网络,特别是深度神经网络(DNN)来解决各种问题。可以说,深度学习是机器学习的一种方法或技术。两者都致力于通过从数据中提取有用的信息或模式来自动改进算法的性能。机器学习涵盖了更广泛的算法和技术,包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等,而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习:优点:通用性:机器学习算法
- 算法工程师(机器学习)面试题目4---深度学习算法
小葵向前冲
算法工程师算法机器学习深度学习
基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中,每相邻两层之间的节点都有边相连,而对于卷积神经网络,相邻两层之间只有部分节点相连;全连接网络缺点:参数太多,计算速度变慢,容易过拟合卷积神经网络:局部链接;权值共享;参数更少,降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。RNN
- python机器学习库Scikit-learn
崔吉龙
python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn,简称sklearn。被大多数科学家所钟爱,包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。在sklearn的核心有四种类型的类覆盖了所有机器学习功能:分类回归聚类分组转换数据虽然sklearn提供的算法比较多,但是他们都符合基本的接口定义,为了是使用不同的算法时,所使用的接口时统一的。sklearn提供了四个基本对象接口。评
- 学习笔记:机器学习之决策树
萌龙如我们
机器学习机器学习决策树学习
0引入决策树是一种归纳式的机器学习算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子,是否决定将自己托付终生给那个他,就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性,年龄、长相、收入等等。决策树可以帮做做出决策,经过一个个if-then规则后可得到答案。大部分人会首先考虑年龄,认为这是一个首要考虑的指标,年纪太大可能直接Pass了,年龄合适,再继续考量后边的指标。决策树算法就是建立一个模型去帮你做
- AI手机是什么原理
小黄人软件
人工智能智能手机
AI手机,即搭载人工智能技术的智能手机,基于几个核心原理和技术来提升用户体验和手机的智能化程度。这些原理主要包括:机器学习和深度学习:AI手机利用机器学习算法,尤其是深度学习模型,来分析和理解用户数据(如照片、视频、文本和语音)。这些技术使得手机能够提供个性化的用户体验,比如智能推荐、语音识别和图像识别。自然语言处理(NLP):AI手机使用NLP技术来理解和生成人类语言,使得用户可以通过语音命令与
- 常用机器学习算法优缺点分析
一个数据人的自留地
作者介绍@飞狐冲冲在国内知名央企负责AI算法建模类工作;曾经在京东、美团等大型互联网公司担任算法工程师的岗位;具有丰富的算法开发经验;“数据人创作者联盟”成员。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容,其理论和方法已经广泛应用于解决工程应用的复杂问题,很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。在机器学习领域,没有算法能完美地解决所有问题。比如说,神经网络并不是在任何情况下都能比决策树
- 用 Python 制作一款炫酷的二维码!
Python数据之道
可视化python数据可视化opencvsvg
来源:https://blog.csdn.net/jinyj1转自:深度学习算法与计算机视觉1.导入myqr库下载myqr库使用windows+R键,输入cmd调出命令窗口在黑框里输入(在python3环境下,python2不行)pip install myqr等到提示下载成功就可以了导入myqr库因为我是用pycharm的,所以还需要在pycharm中导入myqr打开pycharm的file-s
- 数据挖掘十大经典算法之KNN
我姓许啊
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。2.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本
- 机器学习
会敲键盘的猩猩
PRML机器学习
在过去50年,机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长,统计领域(在很大程度上忽视计算的考虑)到广泛的学科(该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论)已经设计了许多学习算法,这些算法通常应用在商业系统中,例如语音识别,计算机视觉,和其他各种各样的任务,并已剥离了数据挖掘中的工业来发掘网上不断增长的数据量中隐藏的规律。这篇文章提供了该学科(已经作为机器学习出现
- 实践案例|孟宪超:基于隐语深度学习在保险联合定价中的应用(附演讲视频)
隐私开源
“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow演讲实录11月25日,「隐语开源社区Meetup·西安站」顺利举办,本文为大家带来的是蚂蚁集团车险精算平台技术专家孟宪超,在「隐语开源社区Meet
- 2020-02-18
帅气十里不如你
上午8:00-9:40上植物生理学课9:40-12:00上英语课中午2:00-3:30上土壤学3:30-5:30完成轮播图最后一点晚上7:30-9:30学习算法9:30-10:10做总结和计划
- 【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn
RIKI_1
机器学习机器学习笔记scikit-learn
Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归,降维和聚类四大机器学习算法。
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出