- ❤️ 成功日记第6天 ❤️
敏敏读书空间
先努力让自己发光,对的人才能迎着光而来。【工作篇】1.听五位大咖的分享《线上时代的创业U选》2.听雷钻挖掘梦想过程3.听麻老师讲新的商业概念【学习篇】1.听镜姐讲《贫穷的本质》2.主持镜姐阅读营的晚复盘3.参加镜姐会长及魔鬼训练营会议,改变了我很多的思维认知。4.听了坚持星球的演讲比赛,开头的敏丹老师自己分享的她的故事感动到了我,一个高位截瘫的人都那么精进自己,都有自己的梦想,并为了自己的梦想不断
- 深度学习篇---矩阵
Atticus-Orion
嵌入式知识篇上位机知识篇嵌入式硬件篇深度学习矩阵人工智能
在机械臂解算、深度学习网络等硬件和软件领域中,矩阵运算作为核心数学工具,承担着数据表示、变换、映射和优化的关键作用。以下从具体领域出发,详细总结涉及的矩阵运算及对应的核心知识:一、机械臂解算领域机械臂解算(运动学、动力学分析)的核心是描述“关节空间”与“操作空间”的映射关系,矩阵运算用于精准刻画坐标系转换、运动传递和力/力矩分析。1.运动学解算(正/逆运动学)核心目标:通过矩阵描述关节角度与末端执
- 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包
Atticus-Orion
上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器,具有强大的AI计算能力,而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构,用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍:昇腾NPU架构设计:采用达芬奇架构,是一个片上系统,主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心,包括控制CPU和AICPU,前者用于控制处理器整体运行,后者承担非矩阵类复杂计算。此外,还拥有AICore
- 深度学习篇---简单果实分类网络
下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程,包括数据准备、模型构建、训练和部署,不依赖任何深度学习框架,仅使用NumPy进行数值计算。1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集,将其分为好果和坏果两类,并进行预处理:importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_
- 使用matplotlib绘制散点图、柱状图和饼状图-学习篇
Zorione
Pythonmatplotlib学习python
一、散点图Python代码如下:num_points=100x=np.random.rand(num_points)#x点位随机y=np.random.rand(num_points)#y点位随机colors=np.random.rand(num_points)#颜色随机sizes=1000*np.random.rand(num_points)#大小随机alphas=np.random.rand(
- 股票心理学习篇:新手必避!老猫亲述交易市场十大坑
TrustZone_
投资与理财学习投资
新手必避!老猫亲述交易市场十大坑主讲人:老猫(2008年入市,17年交易经验)1.对技术指标过度迷信核心陷阱:指标仅反映过去,无法预测未来市场动态博弈。老猫观点:“没有指标能在熊市里赚钱”最靠谱工具是概率+人性识别(判情绪、跟大资金)正确做法:专注顺势/趋势交易,拒绝用指标信号直接操作2.看消息买股票(利好陷阱)现象:利好公布→股价反跌(预期兑现)经典案例:2024.7.22以太坊ETF获批→7.
- pythonadb命令大全_[adb 学习篇] python将adb命令集合到一个工具上
#!/usr/bin/evnpython#-*-coding:utf-8-*-#FileNameadbtools.py#Author:HeyNiu#CreatedTime:2016/9/19"""adb工具类"""importosimportplatformimportreimporttimeimportutils.timetoolsclassAdbTools(object):def__init_
- AI学习指南深度学习篇-变分自编码器的应用与扩展
俞兆鹏
AI学习指南ai
AI学习指南深度学习篇-变分自编码器的应用与扩展目录引言变分自编码器概述变分自编码器在图像生成中的应用变分自编码器在图像重建中的应用
- Jeesite-uniapp框架学习篇一(版本说明、工具网站、学习网站)
码农舟舟
学习前端
Jeesite-uniapp框架介绍及部署一、版本介绍:vue版本:vue2Jeesite版本:5.0.0二、学习网站:Uniapp官网:https://uniapp.dcloud.io/Jeesite官网:https://jeesite.com/docs/Jeesite-uniapp官网:https://jeesite.com/docs/uniapp/#%E5%BC%95%E8%A8%80Uvi
- 深度学习篇---人脸识别中的face-recognition库和深度学习
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇程序代码篇深度学习人工智能pythonfacerecognition
深度学习方法和使用Python的face_recognition库进行人脸识别在技术原理、实现方式和应用场景上有显著区别,以下从多个维度对比分析:一、技术原理1.深度学习方法核心逻辑:基于神经网络(如卷积神经网络CNN)构建模型,通过大量标注人脸数据(如LFW、CASIA-WebFace)训练模型,学习人脸特征的层次化表示(如像素级边缘→语义级面部结构→身份特征)。关键步骤:数据预处理:人脸检测(
- 深度学习篇---OC-SORT实际应用效果
Ronin-Lotus
深度学习篇上位机知识篇深度学习pythonOC-SROT
OC-SORT算法在实际应用中的效果可从准确性、鲁棒性、效率三个核心维度评估,其表现与传统多目标跟踪算法(如SORT、DeepSORT)相比有显著提升,尤其在复杂场景中优势突出。以下是具体分析:一、准确性:目标关联更可靠1.遮挡场景下的ID保持能力优势表现:传统算法(如SORT)依赖卡尔曼滤波预测目标位置,当目标长时间遮挡时,预测误差会累积导致轨迹丢失或ID切换。OC-SORT通过以观测为中心的恢
- 数据结构学习篇——单链表的实现
kizzo
数据结构学习
链表的概念及结构概念:链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。结构:链表的结构不要求相邻元素地址连续,而需要元素的前驱和后继的地址,这样能通过头节点一直找到尾节点。/*节点*/publicclassListNode{Tdata;ListNodepre;ListNodenext;publicListNode(Tdata){this.dat
- 深度学习篇---模型权重变化与维度分析
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇程序代码篇深度学习人工智能pythonpytorch
文章目录前言1.权重的作用2.权重的维度全连接层卷积层3.权重的变化4.实例代码(PyTorch框架)场景代码解释模型定义数据生成优化设置初始权重设置训练循环前向传播反向传播更新权重结果输出维度与变化总结维度匹配梯度跟新5.增加网络深度:多层感知机(MLP)代码解释6.权重初始化的影响核心概念7.正则化:限制权重的自由度8.梯度问题与解决方案9.可视化权重变化结果分析10.总结:深度带来的挑战与解
- 深度学习篇---抽样
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇上位机知识篇深度学习数学建模人工智能
文章目录前言一、数学建模与理论基础奈奎斯特-香农采样定理核心条件物理意义临界情况示例二、非理想采样的实际考量零阶保持(ZOH)采样孔径效应三、多维抽样理论图像采样(二维抽样)实际案例视频采样(三维抽样)四、抽样误差与补偿技术混叠效应分析工程解决方案抗混叠滤波器设计(Butterworth/Chebyshev)量化噪声与过采样五、现代抽样技术演进压缩感知(CompressedSensing)Σ-Δ调
- 【KWDB 创作者计划】_深度学习篇---数据获取
Ronin-Lotus
程序代码篇上位机知识篇深度学习篇深度学习人工智能python数据获取
文章目录前言一、公开数据集资源库1.综合型数据集平台KaggleDatasets(https://www.kaggle.com/datasets)GoogleDatasetSearch(https://datasetsearch.research.google.com)UCIMachineLearningRepository(https://archive.ics.uci.edu/ml)2.计算机
- 【KWDB 创作者计划】_深度学习篇---松科AI加速棒
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇嵌入式硬件篇嵌入式硬件人工智能AI加速棒TPU松科
文章目录前言一、简介二、安装与配置硬件连接驱动安装软件环境配置三、使用步骤初始化设备调用SDK接口检测设备状态:集成到AI项目四、注意事项兼容性散热固件更新安全移除五、硬件架构与技术规格核心芯片专用AI处理器内存配置接口类型物理接口虚拟接口能效比散热设计六、软件生态与兼容性深度学习框架支持自定义算子(通过松科OpenCL扩展库)推理引擎开发工具跨平台支持操作系统嵌入式系统虚拟化与云七、性能基准测试
- 【KWDB 创作者计划】_深度学习篇---常见卷积核
Ronin-Lotus
程序代码篇深度学习篇图像处理篇深度学习cnn人工智能python卷积核
文章目录前言1.平滑(模糊)卷积核1.1均值滤波(3×3示例)1.2高斯滤波(3×3示例,σ=1)2.锐化卷积核2.1拉普拉斯锐化(3×3)2.2非归一化锐化3.边缘检测卷积核3.1Sobel算子(水平边缘检测)3.2Sobel算子(垂直边缘检测)3.3Prewitt算子(水平方向)4.方向性卷积核4.1水平边缘检测4.2垂直边缘检测5.自定义卷积核5.1Gabor滤波器5.2空洞卷积6.深度可分
- 风尚云网学习篇-介绍chrome 浏览器的几个版本
风尚云网
风尚云网学习学习常识开发谷歌浏览器
Chrome浏览器提供4种发布版本,即稳定版(Stable)、测试版(Beta)、开发者版(Dev)和金丝雀版(Canary)。虽然Chrome这几个版本名称各不相同,但都沿用了相同的版本号,只是更新早晚的区别。就好比iOS等系统,Beta版可以率先更新到iOS12并进行测试,不断改进稳定后,正式版才升级到12版本。Chrome也是如此,更新最快的Canary会领先正式版1-2个版本。1.Stab
- 深度学习篇---大模型ERNIE Bot
Ronin-Lotus
程序代码篇深度学习篇上位机操作篇深度学习人工智能paddlepaddle百度nrniebot大模型
文章目录前言一、技术架构与核心创新1.知识增强的模型底座ERNIE3.0/4.0框架知识图谱融合持续学习机制2.多模态能力跨模态统一建模多模态生成3.高效推理优化动态计算图技术量化压缩二、核心功能与优势1.中文语境深度优化2.行业场景适配垂直领域增强医疗场景法律场景3.可控生成与结构化输出支持JSON/XML格式生成稳定性三、典型应用场景1.智能客服与对话系统2.内容生成与辅助创作3.数据分析与自
- 深度学习篇---Prophet时间序列预测工具
Ronin-Lotus
深度学习篇程序代码篇上位机操作篇深度学习人工智能pytorchpaddlepaddlePrephet时间序列预测工具
文章目录前言一、什么是Prophet?易用性自动化灵活性鲁棒性快速拟合二、Prophet的核心原理1.趋势模型a.分段线性模型(默认)b.逻辑增长模型2.季节性模型3.节假日效应三、Prophet使用方法安装ProphetPython基本使用示例1.准备数据2.创建并拟合模型3.创建预测数据框4.生成预测5.可视化结果四、关键参数说明growthlinearlogisticseasonality_
- 深度学习篇---模型训练(1)
Ronin-Lotus
深度学习篇上位机操作篇程序代码篇深度学习人工智能python
文章目录前言一、库导入与配置部分介绍二、超参数配置简介三、模型定义1.改进残差块2.完整CNN模型四、数据集类五、数据加载函数六、训练函数七、验证函数八、检查点管理九、主函数十、执行入口十一、关键设计亮点总结1.维度管理2.数据标准化3.动态学习率4.梯度剪裁5.检查点系统6.结果可追溯7.工业级健壮性8.高效数据加载前言本文再网络结构(1)的基础上,完善数据读取、数据增强、数据处理、模型训练、断
- 深度学习篇---os.path模块
Ronin-Lotus
深度学习篇程序代码篇上位机操作篇深度学习人工智能os路径操作文件操作
文章目录前言一、os.path模块的核心函数1.os.path.join()功能语法示例2.os.path.abspath()功能示例3.os.path.dirname()和os.path.basename()功能示例4.os.path.exists()功能示例5.os.path.split()功能示例二、深度学习中的路径操作示例1.数据导入:组织数据集路径2.模型保存:动态生成保存路径3.配置文
- 深度学习篇---网络结构
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇程序代码篇深度学习人工智能pythonpytorch残差块卷积池化
文章目录前言一、残差块(ResidualBlock)类二、卷积神经网络(CNNModule)类三、具体计算过程3.1第一个卷积模块3.1.1卷积层self.conv13.1.2批量归一化层self.norm13.1.3激活函数层self.relu13.1.4最大池化层self.pool13.2第一个残差块和池化层3.2.1残差块self.res_block13.2.2平均池化层self.pool2
- 鸟叔的linux私房菜:第0章 计算机概论学习笔记(Learning Notes for Basic Computer Theory)
蓝色枫魂
OperatingSystem
本博客是针对《鸟叔的Linux私房菜基础学习篇第四版》的第0章计算机概论的学习笔记。1电脑辅助人脑的好工具11计算机硬件的五大单元12一切设计的起点CPU的架构其它单元的设备运行流程电脑按用途分类电脑上面常用的计算单位容量速度等2个人电脑架构与相关设备元件21执行脑袋运算与判断的CPU22内存23显卡24硬盘与存储设备3数据表示方式31数字系统32文字编码系统4软件程序运行41机器程序与编译程序4
- 深度学习篇---模型GPU训练
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇上位机知识篇深度学习人工智能pythonopenmppaddlepaddlepytorch并行
文章目录前言一、在PaddlePaddle框架下使用GPU训练模型步骤1:确保环境准备就绪硬件软件步骤2:确认GPU可用步骤3:设置使用的GPU设备步骤4:定义模型步骤5:将模型移到GPU步骤6:准备数据并移到GPU步骤7:定义损失函数和优化器步骤8:训练模型二、在PyTorch框架下使用GPU训练模型步骤1:确保环境准备就绪硬件软件步骤2:确认GPU可用步骤3:设置使用的GPU设备步骤4:定义模
- 深度学习篇---PaddleDetection&PaddleOCR
Ronin-Lotus
程序代码篇深度学习篇上位机知识篇深度学习paddlepaddle人工智能pythonpaddledetectionpaddleocr
文章目录前言1.代码2.代码介绍2.1**导入模块**2.2**配置区域**2.3ExpressInfoProcessor类2.4**主程序**:3.使用说明3.1环境准备3.2模型准备3.3数据库初始化3.4串口配置3.5信息提取优化3.6注意事项前言本文简单介绍了PaddleDetection和PaddleOCR相结合的示例代码,通过两个PaddlePaddle框架下的工具包结合使用同时达到图
- 深度学习篇---模型参数调优
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇上位机知识篇深度学习人工智能pythonpaddlepaddlepytorch学习率batch
文章目录前言一、Adam学习(lr)1.默认学习率2.较小的学习率模型复杂数据集规模小3.较大的学习率模型简单训练初期4.学习率衰减策略固定步长衰减指数衰减二、训练轮数(epoch)1.经验值设定小数据集与简单模型大数据集和复杂模型2.监控指标变化损失函数与准确率:验证集表现:3.学习率衰减结合4.逐步增加三、批次大小(batch)1.较小的batch大小优点更好的泛化能力更快逃离局部最优缺点训练
- 深度学习篇---paddleocr进阶
Ronin-Lotus
程序代码篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能pythonpaddlepaddlepaddleocr
文章目录前言一、图像预处理优化1.1作用1.2示例代码1.2.1灰度化1.2.2对比度增强(CLAHE)1.2.3二值化1.4解释1.4.1灰度化1.4.2CLAHE1.4.3二值化二、调整模型参数2.1作用2.2示例代码2.3参数说明rec_image_shapedet_db_unclip_ratio三、使用最新模型3.1作用3.1示例代码四、后处理优化4.1作用4.2示例代码4.2.1使用Pa
- 深度学习篇---断点重训&模型部署文件
Ronin-Lotus
图像处理篇程序代码篇深度学习篇深度学习r语言人工智能pythonpaddlepaddle断点重训模型部署
文章目录前言一、断点重训(Checkpoint)文件1.动态图(DyGraph)模式.pdparams文件.pdopt文件.pdscaler文件.pdmeta或.pkl文件2.静态图(StaticGraph)模式.pdparams和.pdopt文件.ckpt文件3.恢复训练二、模型部署文件1.动态图部署文件.pdmodel.pdiparams示例代码2.PaddleInference部署三、核心区
- 深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵
Ronin-Lotus
程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
文章目录前言一、对角矩阵(DiagonalMatrix)1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩(RankofaMatrix)2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵(SingularMatrix)3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本