yugedang
yugedang

高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）

高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）_第1张图片
今天分享高中数学必修二的平面向量的知识点，那么平面向量是重要的数学概念和工具，利用它能能有效地解决许多问题，向量具有几何形式与代数形式的“双重性”，与代数、几何有着密切的关系，平面向量作为数学知识网络的交汇点，他是联系众多知识的媒介与桥梁，因此以向的量为工具成为高考命题的新亮点，解此类题的关键是把那些以向量形式出现的条件“还其本来面目”。作为工具，除了立体几何之外，向量在三角、数列等应用是高考命题的方向，常考常新！

第一、知识点总结

高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）_第2张图片
高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）_第3张图片
高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）_第4张图片
这里同学们已经把向量的基础知识讲解完毕了，下面我们来做一些经典的题型！

第二、题型剖析

通过这几个命的判断我进一步巩固了向量的知识点及其相关的概念，
高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）_第5张图片
高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）_第6张图片
高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）_第7张图片
高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）_第8张图片
高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）_第9张图片
高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）_第10张图片
高中数学必修四：平面向量知识点（基本概念）_第11张图片
同学们可以用知识点来判断一下，今天的高中必修二的平行向量的知识就分享到这里，更多高质量的高中数学解题技巧可以私聊老师获取！

你可能感兴趣的:(向量)

  • 使用Faiss进行高效相似度搜索 llzwxh888 faisspython
    在现代AI应用中，快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索，并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss？Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库，主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
  • 深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库python
    深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
  • Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器 焦习娜Samantha
    FaissTips：高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN
  • Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器 网络·魚 大数据faiss
    Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
  • k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题) 寻找你83497 k均值聚类算法考试例题
    ?算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1),z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：--------一种模糊聚类算法，是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
  • 推荐算法_隐语义-梯度下降 _feivirus_ 算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
    importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
  • matlab delsat = setdiff(1:69,unique(Eph(30,:)))； 语句含义 黄卷青灯77 matlab开发语言setdiff
    这行MATLAB代码用于计算在范围1:69中不包含在Eph矩阵第30行的唯一值集合中的所有元素。具体解释如下：delsat=setdiff(1:69,unique(Eph(30,:)));解释Eph(30,:)Eph(30,:)提取矩阵Eph的第30行的所有列元素。这是一个行向量，包含了第30行的所有值。unique(Eph(30,:))unique函数返回Eph(30,:)中的唯一元素。这意味着
  • FlagEmbedding 吉小雨 python库python
    FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
  • 神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用 快乐的小荣荣 神经网络机器学习深度学习人工智能
    神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
  • 【机器人建模和控制】读书笔记 Piccab0o 机器人
    机器人建模和控制——马克·斯庞A.x10=x1∙x0x^0_1=x_1\bulletx_0x10=x1∙x0，其实就是：1）x1x_1x1轴向量在O0O_0O0系下的坐标2）在x0x_0x0轴上的投影3）坐标变换矩阵的R10R_1^0R10的第一个元素B.点p在o1x1y1z1o_1x_1y_1z_1o1x1y1z1系下的坐标p1p^1p1可以表示为：p=ux1+vy1+wz1p=ux_1+vy_
  • MATLAB语言基础教程、 小项目1：简单的计算器、 小项目2：有页面的计算器、使用App Designer创建GUI计算器 azuredragonz 学习教程matlab开发语言
    MATLABMATLAB语言基础教程1.MATLAB简介2.基本语法变量与赋值向量与矩阵矩阵运算数学函数控制流3.函数4.绘图案例：简单方程求解小项目1：简单的科学计算器功能代码项目说明小项目2：有页面的计算器使用AppDesigner创建GUI计算器主要步骤：完整代码（使用MATLAB编写）说明：如何运行：小项目总结MATLAB语言基础教程1.MATLAB简介MATLAB（矩阵实验室）是一种用于
  • 自己看---华为od--构成正方形的数量 我狠狠地刷刷刷刷刷 华为od算法
    题目描述输入N个互不相同的二维整数坐标，求这N个坐标可以构成的正方形数量。[内积为零的的两个向量垂直]输入描述第一行输入为N，N代表坐标数量，N为正整数。N<=100之后的N行输入为坐标xy以空格分隔，x，y为整数，-10<=x,y<=10输出描述输出可以构成的正方形数量。用例1输入3132431输出0用例2输入40012312-1输出1N=int(input())coords=[input()f
  • 机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
  • 1.6编程基础之一维数组 伶俐角少儿编程 C++入门篇算法c++数据结构
    文章目录01:与指定数字相同的数的个数02:陶陶摘苹果03:计算书费04:数组逆序重放05:年龄与疾病06:校门外的树07:有趣的跳跃08:石头剪刀布09:向量点积计算10:大整数加法11:大整数减法12:计算2的N次方13:大整数的因子14:求10000以内n的阶乘15:阶乘和01:与指定数字相同的数的个数总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述输出一个整数序列中与指定数字相同的数的
  • ‌seq_len 不等于 hidden_size 难道不会报错吗，他们是一会事情吗 zhangfeng1133 python人工智能开发语言pytorch
    seq_len与hidden_size在RNN中代表不同概念，不等不会报错‌。‌seq_len‌：序列长度，表示在处理数据时，每个批次（batch）中序列的长度。RNN网络会按照seq_len指定的长度进行循环计算‌1。‌hidden_size‌：隐藏层中隐藏神经元的个数，也是输出向量的长度。它决定了RNN网络中隐藏层的状态向量的维度‌12。在RNN的训练过程中，seq_len和hidden_si
  • Prometheus运维六 PromQL查询语言详解及操作 安顾里 Prometheus监控类大数据kubernetes运维linux
    海阔凭鱼跃，天高任鸟飞Prometheus官网：https://prometheus.io/文章目录1.什么是PromQL?2.PromQL的基本使用2.1时间序列选择器2.1.1瞬时向量选择器2.2区间向量选择器2.2.1范围向量选择器2.2.2时间位移操作2.2.3使用聚合操作2.3标量和字符串3.PromQL操作符4.内置常用函数5.HTTPAPI操作PromQL6.使用建议1.什么是Pro
  • 单片机中断 woainizhongguo. STM32单片机原理解析篇单片机嵌入式硬件
    **在51单片机中，中断向量表的地址是如何被设置的？**在51单片机中，中断向量表的设置是中断系统的核心部分，它定义了中断服务程序的入口地址。以下是中断向量表的设置方法：中断向量表的位置：51单片机的中断向量表通常位于程序存储器的起始位置，即地址0x0000到0x000F（对于双字节的中断向量，实际占用0x0000到0x001F）。这些地址是固定的，由单片机的硬件设计决定。中断向量的分配：每个中断
  • 【五十五，模型加载-2 模型文件格式】 Woodlouse
    Obj和mtl文件ObjObj文件是3D模型文件格式，由Alias|Wavefront公司为3D建模和动画软件AdvancedVisualizer开发的一种标准，用于3D软件模型互导。包含数据信息：顶点坐标信息顶点的纹理坐标信息顶点法向量信息mtlmtl文件定义材质信息，包含数据信息：纹理贴图环境光镜面光散射光Obj文件格式obj文件中的信息以行为单位表示一条数据，可以根据行开头的字符判断后续数据
  • 三点or多点的变换矩阵求解opencv & eigen 合工大机器人实验室 C++矩阵opencv线性代数
    《Estimating3-DRigidBodyTransformations:AComparisonofFourMajorAlgorithms》，它使用SVD方法计算T和t。只要算出变换矩阵，就可以算出A坐标系的一个点P在坐标系B里的对应点坐标，即R为3x3的转换矩阵，t为3x1的位移变换向量，这里点坐标均为3x1的列向量（非齐次形式，齐次形式下为4x1列向量，多出的一个元素值补1而已）。理论上只
  • MongoDB Atlas与LangChain集成指南 afTFODguAKBF mongodblangchain数据库python
    引言MongoDBAtlas是一款全托管的云数据库解决方案,可在AWS、Azure和GCP上使用。最新版本支持在MongoDB文档数据上进行原生向量搜索。本文将介绍如何使用LangChain将MongoDBAtlas与语言模型集成,以实现高效的向量搜索和语义缓存。安装和设置1.安装langchain-mongodb包pipinstalllangchain-mongodb向量存储LangChain提
  • 使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统 afTFODguAKBF 人工智能langchainpython
    使用FleetAIContext和LangChain构建高效的文档检索系统引言在当今的AI和机器学习领域，高质量的文档检索系统对于提高开发效率和用户体验至关重要。本文将介绍如何利用FleetAIContext提供的高质量embeddings和LangChain框架来构建一个强大的文档检索系统。我们将深入探讨如何处理嵌入向量、检索相关文档，以及如何将这些功能整合到一个简单但功能强大的代码生成链中。主
  • Boot header格式描述详细信息。CSU DMA用于数据传输。安全流开关允许数据移动。PL配置通过PCAP接口。PL bit流包含设备配置数据。 行者.................. FPGA
    在Bootheader中的一些重要字段包括：-Reservedforinterrupts:用于存储中断相关信息，特别是在LQSPI地址空间中的默认0x01F中断向量被更改时，在XIP启动模式下使用。-Quad-SPI宽度检测:用于描述Quad-SPI宽度的字段。-加密状态:用于标识AES密钥来源，包括不加密、红密钥、黑密钥等。-FSBL执行地址:FSBL执行的起始地址。-源偏移:PMUFW和FSB
  • go向量数据库 leijmdas golang
    在Go语言中，有几个开源的向量数据库项目可供选择。以下是一些受欢迎的选项：1.Milvus：Milvus是一个开源的向量数据库，专为AI应用设计，支持大规模的向量相似性搜索。Milvus2.0版本采用云原生架构，具有存储和计算分离的特点，支持水平扩展以处理数十亿的向量数据。Milvus提供了Go语言的SDK，可以轻松集成到Go应用程序中。Milvus支持多种索引类型，如倒排索引、HNSW、IVF等
  • llm-universe学习小记录4--构建RAG应用 Adela0546 学习语言模型
    构建RAG应用一、将LLM接入LangChain1、基于LangChain调用ChatGPT2、使用LangChain调用百度文心一言3、使用LangChain调用讯飞星火4、使用LangChain调用智谱GLM具体内容与代码详见将LLM接入LangChain。二、构建检索问答链1、加载向量数据库2、创建一个LLM3、构建检索问答链4、检索问答链效果测试5、添加历史对话的记忆功能（1）记忆（Mem
  • 安装jina，并使用jina的向量化和重排序的功能 MonkeyKing.sun milvusnumpy
    为了在Python的FastAPI项目中使用Jina进行向量化和重排序，您需要按照以下步骤安装和使用Jina。1.安装Jina首先，确保您已经安装了Jina。可以使用pip来安装。pipinstalljina如果需要特定的功能模块，例如自然语言处理相关的向量化模型，可以通过JinaHub获取。pipinstalljina[hub]2.在FastAPI项目中集成Jina接下来，我们将Jina集成到F
  • 分类算法可视化方法 dundunmm 数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
    可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
  • 时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量 含基础模型 机器不会学习CL 智能优化算法时间序列预测支持向量机matlab算法
    时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练6.模型评估与预测7.流程总结8.MATLAB实现概述二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基
  • 一维数组 list 呢 ，怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能 zhangfeng1133 pythonpytorch人工智能数据挖掘
    一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq
  • 认识向量数据 追风2019 AI大数据人工智能数据库
    为什么需要向量数据？数据标签在处理信息时，我们经常面对多样化的数据，如文本、图像、音频等。传统上，我们依赖人工打标签的方式来组织和搜索这些数据。但这种方法面临着几个关键问题：效率问题：随着数据量的增长，人工打标签变得效率低下。关联角度的多样性：不同人可能关注信息的不同维度，如作者、行业或内容结构。单靠标签难以全面覆盖，限制了资源的有效利用。标签管理的复杂性：随着分类和标签数量的增加，管理变得复杂，
  • 【ML】支持向量机SVM及Python实现（详细） 2401_84009698 程序员支持向量机python算法
    fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC###2.1加载数据样本加载样本数据及其分类标签iris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,[2,3]]#按花瓣划分#X=iris.data[:,
  • java类加载顺序 3213213333332132 java
    package com.demo; /** * @Description 类加载顺序 * @author FuJianyong * 2015-2-6上午11:21:37 */ public class ClassLoaderSequence { String s1 = "成员属性"; static String s2 = "
  • Hibernate与mybitas的比较 BlueSkator sqlHibernate框架ibatisorm
    第一章     Hibernate与MyBatis Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。 MyBatis 参考资料官网：http:
  • php多维数组排序以及实际工作中的应用 dcj3sjt126com PHPusortuasort
    自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8&q
  • DOM改变字体大小 周华华 前端
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
  • c3p0的配置 g21121 c3p0
    c3p0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是：http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。 以在spring中配置dataSource为例： <!-- spring加载资源文件 --> <bean name="prope
  • Java获取工程路径的几种方法 510888780 java
    第一种： File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath()); System.out.println(f); 结果: C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin 获取当前类的所在工程路径; 如果不加“
  • 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器 Harry642 免密ssh
    1.客户机     (1)执行ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"生成公钥，xxx为自定义大email地址     (2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上，xxx为服务器地址     (3)执行cat
  • Java新手入门的30个基本概念一 aijuans javajava 入门新手
    在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。　　Java概述:　　目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
  • Memcached for windows 简单介绍 antlove javaWebwindowscachememcached
    1. 安装memcached server a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip b. 解压缩，dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录，运行memcached.exe -d install c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
  • 数据库对象的视图和索引 百合不是茶 索引oeacle数据库视图
      视图     视图是从一个表或视图导出的表，也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表，数据库不对视图所对应的数据进行实际存储，只存储视图的定义，对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图       为什么oracle需要视图;    &
  • Mockito(一) --入门篇 bijian1013 持续集成mockito单元测试
            Mockito是一个针对Java的mocking框架，它与EasyMock和jMock很相似，但是通过在执行后校验什么已经被调用，它消除了对期望 行为（expectations）的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为（expectations），而这导致了丑陋的初始化代码。  &nb
  • 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * SQL函数 */ --数字函数 --ABS(n):返回数字n的绝对值 declare v_abs number(6,2); begin v_abs:=abs(&no); dbms_output.put_line('绝对值：'||v_abs); end; --ACOS(n):返回数字n的反余弦值，输入值的范围是-1~1，输出值的单位为弧度
  • 【Log4j一】Log4j总体介绍 bit1129 log4j
    Log4j组件：Logger、Appender、Layout   Log4j核心包含三个组件：logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能： 日志的输出目标 日志的输出格式 日志的输出级别(是否抑制日志的输出)  logger继承特性 A logger is said to be an ancestor of anothe
  • Java IO笔记 白糖_ java
    public static void main(String[] args) throws IOException { //输入流 InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test"); InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in); Bu
  • Docker 监控 ronin47 docker监控
             目前项目内部署了docker，于是涉及到关于监控的事情，参考一些经典实例以及一些自己的想法，总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身 监控宿主机本身还是比较简单的，同其他服务器监控类似，对cpu、network、io、disk等做通用的检查，这里不再细说。 额外的，因为是docker的
  • java-顺时针打印图形 bylijinnan java
    一个画图程序 要求打印出： 1.int i=5; 2.1 2 3 4 5 3.16 17 18 19 6 4.15 24 25 20 7 5.14 23 22 21 8 6.13 12 11 10 9 7. 8.int i=6 9.1 2 3 4 5 6 10.20 21 22 23 24 7 11.19
  • 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法 Kai_Ge iReport汉化英文版
    对于那些具有强迫症的工程师来说，软件汉化固然好用，但是汉化不完整却极为头疼，本方法针对iReport汉化不完整的情况，强制使用英文版，方法如下： 在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数，即可变为英文版。   # ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
  • [并行计算]论宇宙的可计算性 comsci 并行计算
          现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......       那么,这种概念让我们推论出一个结论     &nb
  • 用OpenGL实现无限循环的coverflow dai_lm androidcoverflow
    网上找了很久，都是用Gallery实现的，效果不是很满意，结果发现这个用OpenGL实现的，稍微修改了一下源码，实现了无限循环功能 源码地址： https://github.com/jackfengji/glcoverflow public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements GLSurfaceV
  • JAVA数据计算的几个解决方案1 datamachine javaHibernate计算
    老大丢过来的软件跑了10天，摸到点门道，正好跟以前攒的私房有关联，整理存档。 -----------------------------华丽的分割线-------------------------------------     数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间，负责计算数据存储层的数据，并将计算结果返回应用程序的层次。J  &nbs
  • 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式 dcj3sjt126com yii
    怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统 通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。 本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库 首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类 在配置文件(一般为 protecte
  • 未选之路 dcj3sjt126com 诗
    作者:罗伯特*费罗斯特   黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处.   但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹.   那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
  • Java处理15位身份证变18位 蕃薯耀 18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
      15位身份证变18位，18位身份证变15位 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
  • SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】 hanqunfeng springmvc4
    从spring3.0开始，Spring将JavaConfig整合到核心模块，普通的POJO只需要标注@Configuration注解，就可以成为spring配置类，并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。   Xml配置和Java类配置对比如下： applicationContext-AppConfig.xml   <!-- 激活自动代理功能 参看：
  • Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互 jackyrong JavaScripthtmlandroid脚本
      在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之: 1 JAVASCRIPT脚本调用android程序    要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
  • 8个最佳Web开发资源推荐 lampcy 编程Web程序员
    Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作，程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助，比如指导手册、在线课程和一些参考资料，而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言，或是了解最新的标准，还是需要从其他地方找到一些灵感，我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源，帮助你更成功地进行Web开发。 这里列出10个最佳Web开发资源，它们都是受
  • 架构师之面试------jdk的hashMap实现 nannan408 HashMap
    1.前言。   如题。 2.详述。   (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
  • html禁止清除input文本输入缓存 Rainbow702 html缓存input输入框change
    多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。 如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法： 方法一： 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";  <input type="text" autocomplete="off" n
  • POJO和JavaBean的区别和联系 tjmljw POJOjava beans
    POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比 POJO复杂很多， Java Bean 是可复用的组件，对 Java Bean 并没有严格的规
  • java中单例的五种写法 liuxiaoling java单例
    /** * 单例模式的五种写法： * 1、懒汉 * 2、恶汉 * 3、静态内部类 * 4、枚举 * 5、双重校验锁 */ /** * 五、 双重校验锁，在当前的内存模型中无效 */ class LockSingleton { private volatile static LockSingleton singleton; pri
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他