- python 第三方库 打包 离线电脑安装
新手老张
离线环境安装python
最开始一个个下载第三方库,然后拷贝到离线电脑pip安装,弄好了发现离线电脑系统有问题,重装,,,,前面的又白干了。找了很久,终于找到2022-4月可行且简单的方法:Python第三方库离线安装包制作_Chelseady的博客-CSDN博客_python第三方库的离线安装1.清理python环境:使用piplist命令查看已安装的包;如果有其它的包,则使用pipuninstall[包名]进行删除;2
- python阈值计算_基于Python的阈值分割算法实现(二)
weixin_39872222
python阈值计算
引言前文我们讨论了关于实现OTSU算法的问题,该算法主要是针对于特征值阈值的确定,这个值可以用于论文讨论和说明。但实际情况中,我们需要对图像进行各种滤波,预处理,那么此时我们可能需要一种带坐标和投影的分割结果,本文就将带大家实现对图像进行阈值分割后进行结果的输出。本文代码共包含了四种不同的分割算法,分别是三角阈值分割法、Riddler-Calvard分割法、自适应局部均值分割法、自适应局部高斯分割
- Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南(附官方下载链接)
waicsdn_haha
程序员教程pythonlinuxjupyterfpga开发javawindows
一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台,预装1500+科学计算库,新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。相较于传统Python安装,其优势包括:环境隔离:通过conda工具实现多版本Python环境共存包管理:一键安装NumPy/Pandas/Scikit-learn等工具链跨平台支持:Windows/macOS/Linux统一操作逻辑二、安
- python 语音转文本中文——DeepSpeech
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python开发语言DeepSpeech
DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
- BP算法的python实现 + 男女生分类器
乐宝不是酒
机器学习机器学习神经网络算法
模式识别课上学习了BP算法,并用BP算法实现了男女生分类器,之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现,现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题,于是修改了一下Bug,也当做是复习吧。本文完整代码和数据集可以到这里:BP算法的python实现获得。BP算法是神经网络中十分经典的算法之一,要把它解释清楚实在需要很多时间,我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现,理论方面推荐看知乎大
- Pytorch:以CIFAR-10分类为例,给出了神经网络的训练流程
Xiao_Ya__
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下面给出了神经网络的训练流程,包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。importtorchastimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.transformsimportToPILImageimporttorch.nnasnnimporttorch.n
- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
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yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- 基于Python+OpenCV校园人脸采集和人脸识别系统
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欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义随着科技的发展和校园安全管理的需求增加,人脸识别技术逐渐被引入到校园安全管理中。人脸识别技术可以实现对校园内人员的快速、准确识别,提高校园安全管理水平。本项目旨在利用Python和OpenCV库,开发一个校园人脸采集和人脸识别系统,实现对校园内人员的人脸信
- Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线
诗雨时
loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号(左)、Python+智能大数据+AI学习交流群(右):欢迎关注和加群,大家一起学习交流,共同进步!目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz
- python安装pyaudio_我不能在我的python上安装pyaudio?怎么做?
weixin_39613385
python安装pyaudio
我有一台windows10pc,我想安装pyaudio,以便与chatterbot一起使用,chatterbot支持,我尝试了两种不同的安装pyaudio的方法。方法是在命令提示符下编写python-mpipinstallPyAudio结果是:C:\Users\Waaberi>python-mpipinstallPyAudioCollectingPyAudioUsingcachedhttps://
- 在PyAudio模块中安装时出错
潮易
python
在PyAudio模块中安装时出错首先,你需要确保你的电脑上已经安装了Python和pip。然后,你可以使用以下命令来安装PyAudio模块:```bashpipinstallPyAudio```如果上述命令无法安装,你可能需要安装一些额外的库。在Ubuntu系统中,你需要先安装一些依赖库,然后再尝试安装PyAudio。你可以使用以下命令来安装这些依赖库:```bashsudoapt-getinst
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题目:给定一个二叉搜索树的根节点root,和一个整数k,请设计算法,查找其中第K小的元素(从1开始计数)方法一:中序遍历叉搜索树具有如下性质:结点的左子树只包含小于当前结点的数。结点的右子树只包含大于当前结点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树二叉树的中序遍历即按照访问左子树——根结点——右子树的方式遍历二叉树;在访问其左子树和右子树时,我们也按照同样的方式遍历;直到遍历完整棵树。因为二
- python-leetcode 22.相交链表
SylviaW08
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题目:给两个单链表的头节点heada和headb,请找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相较节点,返回null。两个链表在C1开始相交。intersectval:相交的起始节点的值,如果不存在相交节点,这一值为0listA:第一个链表listB:第二个链表skipA:在listA从头节点开始,跳到交叉节点的节点数skipB:在listB从头节点开始跳到交叉节点的节点数方法一:哈希
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山海青风
python量化分析
第一章:初入量化江湖——Python与量化的第一次邂逅故事情境在一个热闹的理财交流群里,小K偶然听到有人提起“量化投资”。那一刻,他心中燃起了一种莫名的好奇与憧憬:“量化投资究竟是什么?我真的能用代码来炒股吗?”然而,面对这一连串新奇的名词,小K感到有些茫然,一头雾水。就在他犹豫不决的时候,一位神秘的前辈私信他:“想要在量化江湖中闯出一片天地,首先得打好基础。先从搞定Python和学习如何读取股票
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 2: 初试身手 —— Python基础与神秘股票清单
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第二章:初试身手——Python基础与神秘股票清单在这一章中,我们将跟随小K的脚步,开启Python的初探之旅。小K刚刚踏入量化投资的世界,就收到了前辈神秘发送的一份文件——“神秘股票清单.csv”。前辈告诉他,只有牢牢掌握Python的基础语法,才能游刃有余地处理金融数据,进一步深入量化分析的奥秘。接下来,就让我们一起体验小K如何用Python完成这个第一个小任务,从而收获满满的成就感吧!故事情
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 3: 初探数据世界 —— Pandas与数据清洗的武林秘笈
山海青风
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第三章:初探数据世界——Pandas与数据清洗的武林秘笈在量化江湖中,数据正如武林秘籍中的内功心法,必须先打好基础,才能施展后续高深武技。小K这次获得了一份历史股票交易数据,但初看之下却是一团乱麻:缺失值、重复记录、日期格式不统一……前辈笑着说:“兄弟,若想踏入量化之路,先要学会如何把这‘脏数据’炼成一手干净的‘真气’!”下面,就跟随小K的脚步,逐步揭开数据清洗的秘密,掌握Pandas的基本功法,
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哈喽大家好,今天来给大家介绍Python-PDF文本提取技巧PDF文件具有跨平台的特点,可以在不同的操作系统和设备上保持一致的显示效果。但是,PDF文件也有一些缺点,比如不易编辑、复制和搜索。如果我们想要从PDF文件中提取文本内容,该怎么办呢?在本教程中,我们将介绍如何使用Python中的PyPDF2库来提取PDF文件中的内嵌文字内容。PyPDF2是一个纯Python的库,可以读取、分割、合并、裁
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小明养猪的故事描述话说现在猪肉价格这么贵,小明也开始了养猪生活。说来也奇怪,他养的猪一出生第二天开始就能每天中午生一只小猪,而且生下来的竟然都是母猪。不过光生小猪也不行,小明采用了一个很奇特的办法来管理他的养猪场:对于每头刚出生的小猪,在它生下第二头小猪后立马被杀掉,卖到超市里。假设在创业的第一天,小明只买了一头刚出生的小猪,请问,在第N天晚上,小明的养猪场里还存有多少头猪?输入测试数据的第一行是
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在当今快速发展的科技领域,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、机器学习(MachineLearning,ML)、深度学习(DeepLearning,DL)、集成学习(EnsembleLearning)以及大模型(LargeModels)等概念频繁出现在人们的视野中。它们不仅推动了科技的进步,也深刻影响了社会生活的方方面面。本文将对这些概念进行全面解析,并探讨它们之间的联
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目录一、用法精讲52、pandas.from_dummies函数52-1、语法52-2、参数52-3、功能52-4、返回值52-5、说明52-6、用法52-6-1、数据准备52-6-2、代码示例52-6-3、结果输出53、pandas.factorize函数53-1、语法53-2、参数53-3、功能53-4、返回值53-5、说明53-6、用法53-6-1、数据准备53-6-2、代码示例53-6-3
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PyAudio是一个用于处理音频流的Python库,它依赖于PortAudio库。如果直接使用pip命令无法安装PyAudio,可以尝试通过whl文件进行安装。以下是PyAudio通过whl文件安装的详细方法:一、准备阶段下载PyAudio的whl文件访问可靠的Python包分发网站,如镜像站点https://gitee.com/FIRC/pythonlibs_whl_mirror,或者使用其他可
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UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net,自2015年诞生以来,便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体,U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构,不仅在医学图像分析中大放异彩,更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构,其特点在于其U型结构,包括一个收缩路径
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文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
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前言近年来,基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果,广泛应用于自然语言处理(NLP)的各个领域。为了让这些模型更加适应特定任务,我们通常会进行微调(Fine-tuning)。本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型,使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析,帮助你理解
- 基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割
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前言大家好,我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境:平台:Windows10语言环境:python3.7编译器:PyCharmPyTorch版本:1.8.1项目专栏:【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像
- 函数式编程:概念、特性与应用
老猿讲编程
函数编程python
1.函数式编程简介函数式编程,从名称上看就与函数紧密相关。它是一种我们常常使用却可能并未意识到的编程范式,关注代码的结构组织,强调一个纯粹但在实际中有些理想化的不可变世界,涉及数学、方程和副作用等概念,甚至还有有趣的“柯里化”。接下来,我们将探讨函数式编程与以往编程方式的不同之处。代码示例以下是一个简单的Python示例,展示了函数式编程中函数作为一等公民的特性:#定义一个简单的函数defadd(
- yolov5转onnx模型,onnx转rknn模型部署在rk3588平台上
wtqpshhh
YOLOpython
安装python等环境,以及相关依赖库,然后克隆YOLOv5仓库的源码。#安装anaconda参考前面环境搭建教程,然后使用conda命令创建环境condacreate-nyolov5python=3.9condaactivateyolov5#拉取最新的yolov5(教程测试时是v7.0),可以指定下版本分支#gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov
- 保姆级PR剪辑指南入行课程分享
weixin_45838322
学习视频编解码adobe
Pr是由Adobe公司开发的专业级视频编辑软件,它拥有独立的调色面板、特效编辑面板、音频编辑面板等丰富的功能模块,能够在50多个轨道上进行编辑操作,拥有14种视频导出格式。该软件几乎可以满足生活、娱乐、工作等各种视频剪辑场景的编辑需求,也是剪辑师求职面试过程的加分项。部分视频截图如下。需要的保存下载。链接:https://pan.quark.cn/s/68936d82c762
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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