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一、设置差分对1、Logic→AssignDifferential;2、依次点击要建立差分对的走线,并在DiffPairname处给差分对命名。二、差分规则Setup→Constraint→ConstraintManager,进入线束约束管理器,在线束约束管理器界面,左侧有一个WorksheetSelector,在WorksheetSelector里选择Physical,在下方有1、Physica
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ZxzSyy
#币圈财经区块链
我相信几乎所有在币圈的人,只要经历过至少一个周期,就都曾经挣到过钱——不管你是炒土狗还是囤币还是搞合约,几乎是所有,基本不存在没挣到过的人,反正我是没见过。但在币圈最终挣到大钱的人,凤毛麟角。为什么?很多人以为自己只是没能选择好“卖”的时机,但我会告诉你,你永远选择不好,哪怕你在某几次选择好了,看似成功FLIP了,落袋了,也没用。道理很简单,因为币圈是你唯一的场子。有句话叫“一入币圈深似海”,还有
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逐花归海.
c++数据结构开发语言笔记
一、什麼是vectorvector是C++提供的一個容器(container),其底層邏輯類似於順序表二、vector接口(1)宣告&初始化std::vectorv;//空vectorstd::vectorv(5);//初始化為5個0(不給值默認為0)std::vectorv(5,10);//初始化為5個10std::vectorv={1,2,3};//使用初始化列表(2)基本操作v.push_b
- LL面试题11
三月七꧁ ꧂
破题·大模型面试语言模型gpt人工智能自然语言处理promptllama
物流算法实习面试题7道GLM是什么? GLM(GeneralizedLinearModel)是一种六义线性模型,用于建立变量之间的关系。它将线性回归模型推广到更广泛的数据分布,可以处理非正态分布的响应变量,如二项分布(逻辑回归)、泊松分布和伽玛分布等。GLM结合线性模型和非线性函数,通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理?怎么找到最优的线性分类器?支持向量是什么?
- 交叉熵损失和负熵似然损失(对分类器有用)
流量留
深度学习人工智能机器学习算法
1.**交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。假设对于一个分类任务,有\(C\)个类别,模型对第\(i\)个样本的输出是一个概率分布\(\mathbf{p}_i=[p_{i1},p_{i2},\dots,p_{iC}]\),其中\(p_{ic}\)表示模型预测样本属于第\(c\)类的概率。真实标
- 一个简单的故事介绍极大似然估计
极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)是一种在统计中用于估计参数的方法,其核心思想是找到使观测数据出现的概率最大的参数值。故事背景假设我们有一个不均匀的六面色子,但我们不知道每一面出现的真实概率。传统上,一个均匀的六面色子每一面出现的概率应该是1/6,但这个色子因为某些原因(比如制造上的误差)导致各面出现的概率不同。我们的任务是,通过投掷这个色子多次,来估计
- 【机器学习】什么是逻辑回归?从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道
宸码
模式识别机器学习机器学习python逻辑回归分类人工智能算法
从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型Sigmoid函数Sigmoid函数的性质为什么选择Sigmoid函数2.3逻辑回归的输出:概率值分类决策代价函数与优化数学基础3.1逻辑回归的假设与目标假设目标3.2对数似然函数概率模型对数似然函
- 变幻莫测:CoreData 中 Transformable 类型面面俱到(八)
大熊猫侯佩
Apple开发入门CoreDataTransformableDataSwiftData类型转换CodableSwift
概述各位似秃似不秃小码农们都知道,在苹果众多开发平台中CoreData无疑是那个最简洁、拥有“官方认证”且最具兼容性的数据库框架。使用它可以让我们非常方便的搭建出App所需要的持久存储体系。不过,大家是否知道在CoreData中还存在一个Transformable类型,它到底是个啥?应用场景有哪些?在最新的SwiftData中有没有对应物?对于开发者又有哪些“见雀张罗”的撸码陷阱和最佳实践呢?在本
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吃着火锅x唱着歌
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力扣嘉年华的花店中从左至右摆放了一排鲜花,记录于整型一维矩阵flowers中每个数字表示该位置所种鲜花的品种编号。你可以选择一段区间的鲜花做成插花,且不能丢弃。在你选择的插花中,如果每一品种的鲜花数量都不超过cnt朵,那么我们认为这束插花是「美观的」。例如:[5,5,5,6,6]中品种为5的花有3朵,品种为6的花有2朵,每一品种的数量均不超过3请返回在这一排鲜花中,共有多少种可选择的区间,使得插花
- Cesium快速入门到精通系列教程十:实现任意多个蜂巢似六边形组合
duansamve
cesiumcesium
要实现完美的正六边形蜂巢排列,关键在于精确计算每个六边形的顶点位置和排列方式。以下是Cesium1.106中优化后的完整实现方案:正六边形几何原理正六边形的特性:所有边长相等(设为radius)中心到每个顶点的距离相等(外接圆半径)相邻六边形中心间距为√3*radius行间距为1.5*radiusCesium.Ion.defaultAccessToken='你的defaultAccessToken
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VS2019+QT5.13更改应用图标和状态栏的图标(包含提示框)自述1.更改应用程序图标2.更改状态栏和提示框图标自述一入编程,深似海,在CSDN.上记录下自己遇到的问题和解决办法,希望为大家带来方便。1.更改应用程序图标将准备好的图标资源(.ico文件)放到工程目录。在vs资源视图中选中项目右键->添加->资源,选择icon,vs会创建一个名叫“项目名称.rc”的资源文件,无论你项目是否有这个
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- Task 01 第一章习题
1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果,其中k次的结果为1,这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。回忆知识点:统计学习方法三要素为:模型+策略+算法模型:在监督学习过程中,模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。策略:统计学习要考虑按照什么样的准则选
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伯努利模型的极大似然估计与贝叶斯估计importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportbeta,bernoullifromscipy.optimizeimportminimize_scalar#设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#使用黑体plt.rcParam
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归途风雨感思季雨湿踏踏,如泣如诉,绵绵如斯似亲有诸。色韵上树,斑斑点点如浪似涛,归来再拜,水墨丹青缥缈图。行车停停又停,莫急莫急平安在途。心绪禅定定,如佛如是,静静如有似空无故。梵音清明,袅袅娉娉如香似馨,聚散无常,慈悲喜舍大爱路。
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模式识别中的数学问题算法概率论机器学习
先导:①詹森不等式(Jensen’sInequality)②一般情况下的期望最大化(EM)算法③离散隐藏变量下期望最大化(EM)算法的简化对于一个含有隐变量的概率模型,极大化观测数据(不完全数据)XXX关于参数θ\thetaθ的对数似然函数,即极大化L(θ)=logP(X∣θ)=log∑ZP(X,Z∣θ)=log(∑ZP(X∣Z,θ)P(Z∣θ))(12)L(\theta)=\logP(X\
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乙巳年五月廿二慎独之品历经固有之思,束其所为言行。品尝原来之味,困其先试交情。望天不登之山,挡其目前视界。定圈不出之井,识其范围生灭。
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目录引言7参数估计7.1参数估计的基本概念7.1.1估计问题类型7.1.2估计量评价标准7.2点估计方法7.2.1矩估计法(MME)7.2.2最大似然估计(MLE)7.3区间估计原理7.3.1置信区间定义7.3.2枢轴量法(关键步骤)7.4单正态总体参数区间估计7.4.1均值μ\muμ的置信区间7.4.2方差σ2\sigma^2σ2的置信区间7.5双正态总体参数区间估计7.5.1均值差μ1−μ2\
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逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导关键词:逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要:本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数,从信息论基础出发,逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式,结合极大似然估计揭示其理论本质。通过Python代码实现损失函数计算与梯度推导,辅以实战案例演示完整训练流程。同时对比均方误差等其他损失函数,阐释交叉熵在分类问题中的独
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1、汽车电子EMC基本知识辐射发射——简称RE,检测的是产品对外发出的辐射干扰。国际标准参考CISPR25,国标参考GBT186552、汽车电子EMC测试2.1辐射发射2.1.1测试标准测试的线束长一般要求1.7m~2m。蓄电池和负载箱之间会用AN即人工网络。AN可以阻止EUT产生的射频电磁骚扰进入电网,同时衰减来自电网的干扰信号。测试频段一般为150kHz~2.5GHz,根据测试频段的不同天线也
- HDMI原理和测试方法详细介绍:项目的核心功能/场景
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HDMI原理和测试方法详细介绍:项目的核心功能/场景【下载地址】HDMI原理和测试方法详细介绍本开源项目详细解析了HDMI(高清多媒体接口)的核心技术,涵盖传输原理、信号定义、线束要求及硬件测试方法。通过深入浅出的讲解,帮助用户全面理解HDMI接口的物理结构、信号传输流程以及与其他视频接口的对比。项目还提供了线束材料选择、结构设计、测试标准等实用信息,并介绍了HDMI接口的物理测试、信号质量评估及
- 使用Python生成一束玫瑰花
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Python从入门到放弃python开发语言节日
520到了,没时间买花?我们来生成一个电子的。Python不仅是一种强大的编程语言,用于开发应用程序和分析数据,它也可以用来创造美丽的艺术作品。在这篇博客中,我们将探索如何使用Python生成一束玫瑰花的图像。准备工作首先,确保你的环境中安装了以下库:matplotlib:一个用于创建图表的库。numpy:一个用于数值计算的库。你可以使用pip来安装这些库:pipinstallmatplotlib
- Netty入门和进阶之一❤❤❤三大组件
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一.Netty入门和进阶之一❤❤❤三大组件non-blockingio非阻塞IO1.三大组件1.1Channel&Bufferchannel有一点类似于stream,它就是读写数据的双向通道,可以从channel将数据读入buffer,也可以将buffer的数据写入channel,而之前的stream要么是输入,要么是输出,channel比stream更为底层channelbuffer常见的Cha
- 简易oled多级菜单实现
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嵌入式硬件stm32
前言最近在学习如何实现oled多级菜单时,查看了大多数博主发的文章,大概似懂的文章内容可让我好一阵思考,于是我觉得应该有一篇更加简单易懂的文章能轻易上手;我们实现项目时一定先要准备以下知识点:1.结构体2.结构体数组3.函数指针(如果还有没有这方面的C语言知识,可以阅读相关博客学习,因为只有我们了解了这些知识后,才不会望而却步!)一、定义一个结构体定义一个结构体,结构体里面应当有你想要怎样操作界面
- 医学影像基础与实践:基于传统算法的CT影像探索
t0_54program
大数据与人工智能算法个人开发
在医学影像领域,人们往往容易将目光聚焦于人工智能(AI)技术,然而,理解和掌握基础的图像处理算法同样至关重要。这不仅有助于我们深入了解医学影像的本质,还能在不依赖深度学习的情况下,明确其应用边界。本次,我们就一同通过实践教程,深入了解医学影像,特别是计算机断层扫描(CT)技术。CT成像基础CT扫描的物理学原理CT利用X射线束来获取人体的3D像素强度。具体来说,加热的阴极释放出高能电子束,这些电子束
- 工业透明材料应力缺陷难检测?OAS 软件应力双折射案例来解决
Binary_ey
人工智能学习光学软件软件需求
应力双折射案例分析简介应力是物体内部力的分布状态,反映了物体材料中相邻部分之间的相互作用力。对于透明各向同性光学元件而言,在应力作用下会表现出暂时的双折射特性,这种特性使得光线在元件内部传播时,会分解为两束具有不同传播速度和偏振态的光线。而当应力释放后,光学元件又会恢复为各向同性状态。在复杂光学系统中,大量应力的存在会显著影响光学性能,将应力双折射纳入偏振光线追迹过程,对于准确模拟其对图像形成、条
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi