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python使用python
python学习环境python的安装Anaconda的安装Anaconda虚拟环境pythonIDE的选择pycharm项目的环境变量选择从这篇文章开始,记录python学习的过程。本篇从python学习的环境开始展开。python的安装我主要是在windows环境下进行python3的学习。我所了解到主要有两种常见的python安装方法。直接在python官方网站上下载python,然后进行安
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AI记忆
深度学习论文与相关应用transformerrnn深度学习AarenBengio
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结:本文提出了一种新的注意力机制,名为Aaren,它将注意力视为一种特殊的递归神经网络(RNN),能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练,而且能够在推理时高效地更新新令牌,仅需要常数内存。实验表明,Aaren在四个流行的序列问题设置(强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测)的38个数据
- 仅用10张图片,AI就能学会识别万物?多模态小样本学习颠覆传统!
沃恩智慧
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小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向,旨在通过结合多模态数据(如视觉、语言、音频等)来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如,ZS-DeconvNet方法在Nature上发表,展示了其在极低训练数据需求下,将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外,CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型,实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
- 发文新思路!双通道CNN的惊人突破,准确率接近100%!
沃恩智慧
深度学习人工智能cnn人工智能神经网络
双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构,正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计,能够同时处理更多特征信息,从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率,还有效降低了过拟合风险,使其在复杂视觉任务中表现卓越。例如,最新的研究提出了一种名为DDTransUNet的混合网络,结合了Transformer和CNN的优势,通过双分支编码器和双重注意力机制,有效解
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2024年程序员学习运维linux面试
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以点击这里获取!一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!方法一:使用declare-itotal=$va
- 实现python命令行
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如何在python程序中自定义python命令行输入参数及相关提示呢?让我们来学习一下吧。1.首先明确用到的模块,要导入optparse和sys模块,前者用于解析参数,后者用于获取终端参数。2.其次编写readcommand函数,具体实现如代码所示,大致流程可理解为:编写提示词->添加可选参数项->解析参数,并取得参数->返回处理参数后得到的字典,便于后续调用。importsysdefdefaul
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延迟视图@defer是Angularv16引入的一项功能,用于优化组件的加载和渲染。它提供了一种延迟加载组件的方法,可以减少初始渲染时的开销,延迟加载(LazyLoading)主要是通过路由实现的。通过路由配置中的loadChildren属性,可以在需要时加载特定的模块。这种方式适合处理大型应用程序中的模块划分问题,但不能直接用于组件级别的延迟加载。随着angular的发展,在angularv16
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在Python编程中,正则表达式(RegularExpressions,简称re)是一种强大的工具,用于匹配字符串中的特定模式。无论是在数据清洗、文本解析,还是在日常脚本编写中,正则表达式都可以极高的效率完成复杂的字符串操作任务。然而,正则表达式的语法略显复杂,尤其是其中的元字符(Metacharacters),初学者在使用时往往感到困惑。本教程旨在通过详细的概念解释、操作指导以及实际应用示例,帮
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五档行情数据与价格发现:基于高频Tick数据的实证研究为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的Level2高频Tick数据。期货高频tick五档level2链接:https://pan.baidu.com/s/132FzyihmcRtKVgQohtLUBw?pwd=sigv提取码:sigv请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。通过分析五档行情数据,可以研究不同市场
- Python机器学习舆情分析项目案例分享
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数据收集与准备1.数据收集多样化数据源:从社交媒体平台(如微博、Twitter)、新闻网站、论坛等多渠道收集数据,以获取更全面的舆情信息。可以使用Python的requests库和网页解析库(如BeautifulSoup)进行网页数据爬取,使用Tweepy库获取Twitter数据。数据标注:对于监督学习,需要对收集到的数据进行标注,标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式,也可以利用半
- 2月第五讲:深度剖析 Python 编程中的数据处理与机器学习应用
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一、引言在当今数字化时代,编程已经成为推动各个领域发展的关键力量。Python作为一种高级编程语言,以其简洁、易读、功能强大等特点,在数据处理、机器学习、人工智能等众多领域得到了广泛的应用。本文将深入探讨Python在数据处理和机器学习方面的应用,通过实际案例展示其强大的功能和灵活性,帮助读者更好地理解和掌握Python编程在这些领域的应用技巧。二、Python基础概述2.1Python的特点与优
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1、先网络后安全很多初学者还没搞定网络看懂网络拓扑,就急着研究防火墙或VPN,其实这样就不清楚整个网络架构是如何安全演进的。正确的流程是:先通过网络协议和拓扑设计的学习,能独立搭建一个企业网/校园网,再引入局域网安全、防火墙、入侵检测、VPN等安全技术,使整个网络慢慢变得安全起来,这样才能看到整个网络安全的全貌。2、勤做实验勤抓包目前各大网络和安全厂商都有对应的模拟器,不再需要硬件支持就可以在电脑
- 正则表达式(竞赛篇)
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为了更深入了解正则表达式,我们需要首先学习与正则表达式有关的类以及方法。如Pattern和Matcher类,以及部分字符串方法。我们这里先将简单的字符串方法(String类)进行讲解在Java中,String类提供了许多用于字符串操作的方法,其中matches()、split()和replaceAll()等方法是非常有用的几个。这些方法在进行字符串匹配、分割和替换操作时非常高效。同时,Java也提
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随着人工智能技术的快速发展,像DeepSeek这样的大模型不断涌现,给技术领域带来了新的变革和挑战。与此同时,.NET作为微软推出的成熟技术平台,也有着自己独特的地位和价值。那么在DeepSeek面前,是否还需要学习.NET呢?答案是肯定的,原因主要有以下几点:应用场景不同-DeepSeek:主要聚焦于自然语言处理、智能对话等人工智能领域,为用户提供智能问答、文本生成等服务。例如,用户可以通过De
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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站rpx单位是微信小程序中css的尺寸单位,rpx可以根据屏幕宽度进行自适应。规定屏幕宽为750rpx。如在iPhone6上,屏幕宽度为375px,共有750个物理像素,则750rpx=375px=750物理像素,1rpx=0.5px设备rpx换算px(屏幕宽度/750)px换算rpx(750/屏幕宽度)
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目录一、视频二、dp首次启动设置代理三、dp利用插件随时切换代理一、视频视频直接点击学习SwitchyOmega插件使用其它二、dp首次启动设置代理fromDrissionPageimportChromiumPage,ChromiumOptionsfromloguruimportloggerco
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- Android技术栈(四)Android-Jetpack-MVVM-完全实践
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作者\/androidandroidjetpack
本文包含Android中MVVM体系中的很多部分,主要对ViewModel+DataBinding+RxJava+LiveData+Lifecycle等笔者所使用的技术体系进行解析.本文字数较多,内容较为完整并且后续还会追加更新,阅读本篇文章需要较长时间,建议读者分段阅读.所有文字均为个人学习总结和理解,仅供参考,如有纰漏还请指出,笔者不胜感激.1.1配置环境笔者的AndroidStudio版本=
- mysql sql脚本 雪花算法
梦空细雨
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算法相关学习资料:https://edu.51cto.com/video/1451.html雪花算法在MySQLSQL脚本中的实现作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何实现MySQLSQL脚本中的雪花算法。雪花算法是一种生成唯一ID的算法,广泛应用于分布式系统中。雪花算法流程首先,我们通过一个表格来展示雪花算法的实现流程:步骤描述1创建雪花算法表2插入初始数据3生成唯一ID4使用唯一ID雪花算法
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雪花算法生成id的方法:首先新建一个id生成的类;然后新建一个调用生成id的单例工具;最后使用函数【GuuidUtil.getUUID()】直接调用即可。【相关学习推荐:雪花算法生成id的方法:1、新建一个id生成的类SnowFlake/***@Auther:lyl*@Date:2019/11/2117:49*@Description:*/publicclassSnowFlake{/***起始的时
- 零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归
山海青风
#机器学习机器学习分类逻辑回归python人工智能
4.1分类vs回归在机器学习中,任务通常分为两大类:回归(Regression):用于预测连续数值,如房价、温度、工资等。例如:预测明天的气温(28.5°C)。预测一辆二手车的价格(30,000元)。分类(Classification):用于预测离散类别,如垃圾邮件vs正常邮件。例如:判断一封邮件是否是垃圾邮件(“垃圾邮件”or“正常邮件”)。预测一个贷款申请是否会被批准(“批准”or“拒绝”)。
- webrtc-stream和m7s可以实现thingsboard加载视频的功能,还有其其他网页的方法也可以实现如flask
鼾声鼾语
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方法1,推荐参考的案例:去学习webrtc-stream下载地址:去下载方法2,推荐:m7s下载地址:去下载m7s流媒体服务搭建方法方法3不推荐,不能够直接迁入到thingsboard中flask实现网页读取rtsp视频流创建app.py在app.py同级目录下创建文件夹和htmltemplates/index.html启动app.py,然后在地址中就可以看到视频了
- 蓝桥杯——Python初级入门
YAmlei
蓝桥杯——Python蓝桥杯python
蓝桥杯中的Python是近段时间才开设的一项比赛,网上大部门只有关于Java和C语言的题解,写这篇博客算是自己的对参与蓝桥杯Python组学习的记录和找到自己不足的方面。目录一、运算符练习二、分支练习一、运算符练习题目1003:[编程入门]密码破译要将"China"译成密码,译码规律是:用原来字母后面的第4个字母代替原来的字母.例如,字母"A"后面第4个字母是"E"."E"代替"A"。因此,"Ch
- 超级实用!一个基于python的简化版深度学习框架,包括深度学习神经网络的设计和深度学习模型的设计,适用于中小型项目的开发和实现
大懒猫软件
深度学习python神经网络numpypytorch人工智能
一、运用Python技术开发深度学习框架需要具备的基础知识总结开发一个基于Python的深度学习框架是一个复杂的任务,需要具备多方面的基础知识。以下是一些关键领域的总结,帮助你更好地准备和理解开发深度学习框架所需的知识。1.Python编程基础语法和数据结构:掌握Python的基本语法、数据类型(如列表、字典、元组等)和控制流(如循环、条件语句等)。函数和模块:理解函数的定义和使用,以及如何组织代
- 2024年Python最新Python爬虫淘宝母婴销售数据可视化和商品推荐系统 开题报告(2),2024年最新高级开发面试题及答案大全
2401_84140628
程序员python爬虫信息可视化
文末有福利领取哦~一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。二、Python必备开发工具三、Python视频合集观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。四、实战案例光学理论是没用的,要学会跟着
- 利用Blackbox AI让编程更轻松
人工智能ai开发图像处理
引言随着人工智能技术的发展,AI已经成为工作中不可缺少的工具之一。俗话讲“术业有专攻”,对AI来说当然也是如此。由于训练集、调教等方面的差别,不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面,已经有一系列比较成熟的平台,但它们一方面价格昂贵,另一方面功能比较单一。Blackbox.ai是一个新出现的人工智能平台,它主要针对的是编程和机器学习方面的AI技术落地。和其他AI平台相比,它提供了简洁美观的界
- Python中的决策树算法探索
Soft_Leader
算法python决策树
在Python中,决策树算法是一种常用的机器学习技术,用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法,并简要介绍其基本概念和用法。1.安装必要的库如果你还没有安装scikit-learn库,你可以使用pip来安装它:bash复制代码pipinstall-Uscikit-learn2.导入必要的库和模块python复制代码fromsklearn.
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR