那些智能优化算法可以优化模糊c均值的聚类中心？

打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归 OverlordDuke 聚类算法数据可视化爬虫线性回归算法
打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下，对于投资者、购房者和市场分析师来说，了解市场动态并做出明智的决策至关重要。基于此，我们开发了一款基于Python的城市二手房分析与可视化系统，为用户提供了强大的工具，帮助他们深入了解当地房地产市场。利用数据实现全面分析我们的系统利用爬取的58同
Mysql相关知识：存储引擎、sql执行流程、索引失效 Cachel wood sql语言 sql server +mysql mysql sql android ab测试算法人工智能前端框架
文章目录MySQL存储引擎一、MySQL存储引擎概述二、常见存储引擎对比三、核心引擎详解1.InnoDB2.MyISAM四、如何选择存储引擎？五、引擎操作命令1.查看表的存储引擎2.修改表的存储引擎3.引擎与性能优化六、示例对比场景：频繁更新的订单表vs只读的产品分类表七、总结索引失效1.索引列使用函数或表达式2.隐式类型转换3.范围查询右侧的索引列失效4.模糊查询以通配符开头5.OR条件导致索引
人工智能（AI）系统化学习路线 xiaoyu❅ python 人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI？人工智能技术正在重塑各行各业，但许多初学者容易陷入误区：❌盲目跟风：直接学习TensorFlow/PyTorch，忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵：只看理论不写代码，无法解决实际问题。❌方向模糊：对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知，难以针对性提升。正确的学习姿势：“金字塔式”分层学习（理论→算法→框架→应用→工程化），逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
机器学习之KMeans算法知舟不叙机器学习算法 kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一，广泛应
基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码）电力程序小学童聚类 matlab ISODATA算法风电光伏
目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类，同样适用于风光等可再生能源聚类，只需要改变聚类的数据即可，该方法的通用性和可创新性强。该代码实现一种基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类方法，代码中，主要做了四种聚类
《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》 TWHiwhjig 机器学习算法聚类
基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献ID:93150688324967700自律的电气人基于机器学习的负荷曲线聚类是一种基于数据分析和模式识别的技术，它可以帮助我们对系统的负荷变化进行分类和理解。在负荷曲线聚类的研究中，K-means
PostgreSQL vs MySQL——哪种关系数据库更好? 全能资料库 postgresql mysql 数据库
PostgreSQL和MySQL是世界上最流行的两种关系数据库管理系统(RDMS)。包括商业企业和开源基金会在内的所有市场人口都在使用它们。它们的共同点是强大的网络容错能力和对数据聚类的支持。这篇文章的主题是将它们区分开来。RDMS起源和历史1973年,加州大学伯克利分校启动了一个名为“Ingres”的项目,为关系数据库管理系统制定新标准。该项目是用C编写的,并根据开源许可证向公众发布。根据[Wi
Matlab 汽车半主动悬架振动模糊pid控制 studyer_爱啃鸡爪的小米 Matlab系列案例汽车
1、内容简介Matlab178-汽车半主动悬架振动模糊pid控制可以交流、咨询、答疑2、内容说明略摘要：以某微型客车悬架的液压减振器为研究对象，依据汽车动力学理论建立了１／４汽车半主动悬架控制系统的动力学模型，并应用ＭＡＴＬＡＢ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ软件及模糊控制理论模拟仿真了客车在Ｃ级路面以不同速度行驶时的振动特性。研究结果表明：模糊控制器可以进一步提高客车的乘坐舒适性和操纵稳定性，同时验证了其具有
【网络安全】SQL注入原理及常见攻击方法简析秋说 sql web安全
文章目录登陆验证后端逻辑未知用户名注入攻击原理手工注入基于#注释符的sql注入基于错误消息的sql注入报错注入报错注入与基于错误消息的sql注入区别已知用户名注入攻击原理基于--注释符的sql注入基于/**/注释符的sql注入已知用户名与未知用户名攻击区别sql注入绕过利用数字型注入基于布尔型运算的盲注攻击基于联合查询的注入攻击基于数字型操作符的注入攻击利用模糊匹配注入sql注入攻击思路登陆验证后
数据挖掘导论——第七章：聚类 Wis4e 数据挖掘聚类人工智能
什么是聚类？数据间的相似性和距离的测量方式有哪些？数据标准化如何进行距离计算？层次聚类的思想和流程？K-均值聚类的思想和流程？距离的计算方式如何影响聚类结果？聚类的要素，包括数据，差异性/相似性测量方式，聚类算法（标准化执行程序或流程）理解相似性和差异性的度量（p40）。Jaccard和余弦相似性度量。以下内容由AI生成：余弦相似度（CosineSimilarity）是一种衡量两个向量在方向上相似
论文阅读：Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring 行走的歌文献阅读图像处理计算机视觉机器学习深度学习图像去雨图像处理
这是一篇去模糊的文章，后来发现直接套用不合适，无法获取到相应的特征，遂作罢，简单记录一下。2019CVPR：DMPHN这篇文章是2019CVPR的一篇去模糊方向的文章，师兄分享的时候看了一下，后来也发现这个网络结构在很多workshop以及文章中都见过。文章：ArXiv代码：Github在去模糊领域，目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题：1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2
论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring 爱学习的小菜鸡论文笔记去模糊图像处理神经网络
这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。主要贡献：DeepUnrollingforBlindImageDeblurring(DUBLID)：提出一种可解释的神经网络结构叫做DUBLID，首先提出一种迭代算法，该算法被认为是梯度域中传统的广义全变分正则方法(generalizedTV-regularizeda
编程提示工程高级技巧：从入门到精通 SuperMale-zxq AI编程——程序员的进阶之路 java python c++AI编程人工智能
编程提示工程高级技巧：从入门到精通开篇：当代码与语言的边界变得模糊想象这样一个场景：一位开发者坐在电脑前，面对一个复杂的数据处理任务。传统做法是打开IDE，花几小时编写、调试和优化代码。但今天，他只是打开了AI编程助手，输入了这样一段文字：“创建一个Python函数，读取CSV文件中的销售数据，按季度汇总，并生成一个显示趋势的可交互图表。数据包含日期、产品ID、销售额和区域字段。”几秒钟后，屏幕上
如何优化公司需求管理需求管理
管理需求变更的关键在于明确流程、跨部门协同、数据驱动反馈。其中，明确流程要求在项目初期建立一套标准化的变更管理制度；跨部门协同确保各部门对需求变更有统一理解并共同参与决策；数据驱动反馈通过实时数据和用户反馈不断优化变更策略，从而保证产品始终紧跟市场需求。一、需求变更管理的重要性与基本理念需求变更管理是软件开发和产品创新过程中必不可少的组成部分。需求在项目启动时往往是初步、模糊且充满不确定性的，而随
如何优化公司需求管理需求管理
管理需求变更的关键在于明确流程、跨部门协同、数据驱动反馈。其中，明确流程要求在项目初期建立一套标准化的变更管理制度；跨部门协同确保各部门对需求变更有统一理解并共同参与决策；数据驱动反馈通过实时数据和用户反馈不断优化变更策略，从而保证产品始终紧跟市场需求。一、需求变更管理的重要性与基本理念需求变更管理是软件开发和产品创新过程中必不可少的组成部分。需求在项目启动时往往是初步、模糊且充满不确定性的，而随
【sklearn 05】sklearn功能模块 @金色海岸 sklearn 人工智能 python
sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化
差异中寻找共识：浅析中美欧AIGC服务商的标识义务人工智能
2025年1月7日，西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片，[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，以下简称“AIGC”）的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强，人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控，则会产生“真相侵蚀”（TruthDec
嵌入式开发中的Doxygen注释规范实践剁椒鱼头炖香菇 c语言 stm32 单片机
目录一、为什么需要规范的注释？二、Doxygen注释规范详解1.文件注释2.函数注释3.宏定义注释4.结构体注释三、注释规范最佳实践1.文件注释模板2.函数注释模板3.代码注释原则四、常见注释误区与解决方案误区1：过度注释误区2：过时注释误区3：模糊注释五、工具推荐六、项目实践案例七、总结一、为什么需要规范的注释？在嵌入式开发中，规范的代码注释如同精密仪器的说明书，具有以下重要作用：提高可读性：使
组件化/Kotlin Ice_Lemon_dc android kotlin 开发语言
七、组件化组件化原理引入组件化的原因：项目随着需求的增加规模变得越来越大，规模的增大导致了各种业务错中复杂的交织在一起,每个业务模块之间，代码没有约束，带来了代码边界的模糊，代码冲突时有发生,更改一个小问题可能引起一些新的问题,牵一发而动全身，增加一个新需求，需要熟悉相关的代码逻辑，增加开发时间避免重复造轮子，可以节省开发和维护的成本。可以通过组件和模块为业务基准合理地安排人力，提高开发效率。不同
前端 - js - - 防抖和节流 cv高级工程师YKY vue.js 前端 javascript
1、防抖短时间内重复执行相同操作时只执行最后一次常见场景：浏览器输入文字后下面会有模糊提示实现思路：延时器控制事件在几秒后执行每次触发事件时都会重置延时器constfn=()=>{//先定义timeout避免第一次触发时clearTimeout报错lettimeout;//每次触发事件重置延时器clearTimeout(timeout)//规定一秒后再执行timeout=setTimeout(()
【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习 @金色海岸 sklearn 学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测
新手村：数据预处理-异常值检测方法嘉羽很烦机器学习机器学习
机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
京准电钟推荐：智能交通系统NTP时间同步服务设计方案北京华人开创公司时钟系统 NTP时间同步卫星同步时钟 ntp 时钟同步时间同步网络授时网络校时
京准电钟推荐：智能交通系统NTP时间同步服务设计方案京准电钟推荐：智能交通系统NTP时间同步服务设计方案针对智能交通系统的NTP（NetworkTimeProtocol）时间同步方案设计，需确保交通设备（如信号灯、摄像头、传感器、服务器等）的时间高度一致，以提高系统协同效率和数据分析准确性。以下是完整的方案框架：一、需求分析同步精度核心设备（如信号控制机、边缘服务器）需达到**毫秒级（1-10ms
使用 Python 爬取高德地图交通数据并进行数据分析（完整教程） Python爬虫项目 python 数据分析数据库 selenium 爬虫开发语言 beautifulsoup
一、引言在现代交通系统中，交通数据是进行智能交通管理、交通流量预测和交通规划的重要依据。高德地图（Amap）作为国内最权威的地理和交通信息平台之一，提供了丰富的开放API，允许开发者访问包括实时交通路况、路线规划、地理编码等各种数据。本教程将使用Python构建一个完整的爬虫程序，调用高德地图API，解析和存储交通数据，并通过数据分析和可视化深入挖掘交通流量特征。二、高德地图API简介2.1高德地
YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
Linux 与 RTOS的主要区别到底是啥？胡涂涂~ Linux驱动开发 linux 嵌入式
目录区别实时操作系统Linux为什么不能称为实时操作系统？总结最后再提一点后话（2022.4.9补充）硬实时Liunx支持硬实时？看了不少博客，浏览量最多的也是详细的介绍了这两种系统，可我对这种操作系统的界限还是很模糊（当然我知道Linux，功能更强大），我想要的答案是，为啥在Linux功能这么强大的情况下，RTOS还能有一席之地，我想这也是他们的主要区别。在经过查阅资料后，我想我得到了答案区别你
Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析进一步有进一步的欢喜 Python 精进系列算法 python kmeans
一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法，并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
Stable Diffusion API /sdapi/v1/txt2img的完整参数列表及其说明 aerror stable diffusion
基本参数{"prompt":"高质量，精细的恐龙",//主提示词"negative_prompt":"模糊，低质量",//负面提示词"styles":["photorealistic","detailed"],//应用的风格预设"seed":42,//随机种子，-1为随机"subseed":-1,//次级种子"subseed_strength":0.3,//次级种子影响强度（0-1）"seed_r
matlab 模糊pid实现温度控制 studyer_爱啃鸡爪的小米 Matlab系列案例 matlab
1、内容简介matlab162-模糊pid实现温度控制可以交流、咨询、答疑2、内容说明略基于PID电加热炉温度控制系统设计摘要电加热炉随着科学技术的发展和工业生产水平的提高，已经在冶金、化工、机械等各类工业控制中得到了广泛应用，并且在国民经济中占有举足轻重的地位。对于这样一个具有非线性、大滞后、大惯性、时变性、升温单向性等特点的控制对象，很难用数学方法建立精确的数学模型，因此用传统的控制理论和方法
【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift) SomeB1oody Python机器学习机器学习算法 python 聚类分类算法
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
java线程Thread和Runnable区别和联系 zx_code java jvm thread 多线程 Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
【转】JSON与XML的区别比较丁_新 json xml
1.定义介绍 (1).XML定义扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标
c++ 实现五种基础的排序算法 CrazyMizzz C++c 算法
#include<iostream> using namespace std; //辅助函数，交换两数之值 template<class T> void mySwap(T &x, T &y){ T temp = x; x = y; y = temp; } const int size = 10; //一、用直接插入排
我的软件麦田的设计者我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
linux awk命令详解被触发 linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出 awk命令形式: awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file [-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
各种语言比较 _wy_ 编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
oracle 中数据类型为clob的编辑知了ing oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据矮蛋蛋 zookeeper
原文地址： http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
tomcat数据源 alafqq tomcat
数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。没有使用JNDI时我用要这样连接数据库： 03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); 04. conn
遍历的方法百合不是茶遍历
遍历在java的泛
linux查看硬件信息的命令 bijian1013 linux
linux查看硬件信息的命令一.查看CPU： cat /proc/cpuinfo 二.查看内存： free 三.查看硬盘： df linux下查看硬件信息 1、lspci 列出所有PCI 设备； lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
java常见的ClassNotFoundException bijian1013 java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
【Gson五】日期对象的序列化和反序列化 bit1129 反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题： 1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何 2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题 3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals 默认序列化和反序列化 import com
【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream bit1129 Stream
1. DStream的类说明文档： /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
通过nginx获取header信息 ronin47 nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") { set $all_cookie $1; } 变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
Netty源码学习-ReplayingDecoder bylijinnan java netty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
js特殊字符过滤 cngolon js特殊字符 js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？]"
hibernate使用sql查询 ctrain Hibernate
import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.SQLQuery; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transa
linux shell脚本中切换用户执行命令方法 daizj linux shell 命令切换用户
经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下： 1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123"
好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
别再这样写了：public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
Android动画效果学习 dcj3sjt126com android
1、透明动画效果方法一：代码实现 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总 linux管道命令 linux常用管道命令
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105461 bash命令执行的完毕以后，通常这个命令都会有返回结果，怎么对这个返回的结果做一些操作呢？那就得用管道命令‘|’。上面那段话，简单说了下管道命令的作用，那什么事管道命令呢？答：非常的经典的一句话，记住了，何为管
Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
在项目中碰到这样的问题：由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .net C#asp.net hovertree Web Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下： <asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" /> 那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下： string[] m_sub
Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac java eclipse 快捷键 ide
判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。曾有人在豆瓣评《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。写道程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
c++编程随记 lx.asymmetric C++笔记
为了字体更好看，改变了格式…… &&运算符： #include<iostream> using namespace std; int main(){ int a=-1,b=4,k; k=(++a<0)&&!(b--
linux标准IO缓冲机制研究音频数据 linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
随想生活暗黑小菠萝生活
其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
我认为POJO是一个错误的概念 windshome java POJO 编程 J2EE 设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。 &

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