- 论文摘要生成器:用TextRank算法实现文献关键信息提取
Atlas Shepherd
python算法自然语言处理python信息可视化
我们基于python代码,使用PyQt5创建图形用户界面(GUI),同时支持中英文两种语言的文本论文文献关键信息提取。PyQt5:用于创建GUI应用程序。jieba:中文分词库,用于中文文本的处理。re:正则表达式模块,用于文本清理和句子分割。numpy:提供数值计算能力,如数组操作、矩阵运算等,主要用于TextRank算法的实现。importsysimportreimportjiebaimpor
- 基于微信小程序的文章管理系统的设计与开发(源码+lw+部署文档+讲解等)
#Takagi S#
微信小程序notepad++小程序
文章目录前言项目背景介绍技术栈后端框架SSM前端框架Vue数据库MySQL(MyStructuredQueryLanguage)微信小程序具体实现截图详细视频演示系统测试系统测试目的系统功能测试系统测试结论代码参考数据库参考源码获取前言博主介绍:✌新人博主,工作经验两年+、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写
- KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集
巷955
机器学习人工智能
原理:在数据分析和机器学习中,聚类是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本相似度较高,而不同簇之间的样本相似度较低。KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类,并使用轮廓系数(SilhouetteScore)来评估聚类结果的质量。1.数据准备首先,我们需要导入必要的库并加载数据集。本文使用的数据集是一
- ubuntu22.04远程控制桌面的工具
MonkeyKing.sun
ssh智能路由器网络
要在Ubuntu22.04上实现更高效的远程控制另一台系统(无论是Ubuntu22.04还是24.04),以下是一些推荐的解决方案:1.使用RDP协议相比VNC,RDP(远程桌面协议)在性能和兼容性上通常表现更好。以下是设置RDP的步骤:安装xrdp在远程机器上安装xrdp:sudoaptupdatesudoaptinstallxrdp启动并启用xrdp服务启动并启用xrdp服务,以便它在系统启动
- 完全自主化的AI代理不应被开发
无穷之路
AI人工智能
HuggingFace前不久发布了一篇论文,题目《FullyAutonomousAIAgentsShouldNotbeDeveloped》,论证了完全自主化的AI代理不应被开发。核心观点随着AI代理人的自主性增加,用户放弃的控制权越多,系统带来的风险就越大。认为不应该开发完全自主的人工智能代理,提出了多层次自主性(从低级到高级)的框架。人工智能代理的历史文中首先回顾了人工智能代理的历史和发展现状,
- HTML 基础
磨十三
html前端
一、HTML基本结构页面标题:声明文档类型为HTML5。:根标签,包裹所有HTML内容。:包含元数据(标题、CSS、字符集等)。:页面可见内容的容器。二、基础标签与属性1.文本标签标签说明示例~标题(1级最大,6级最小)主标题段落(自动换行)段落内容水平分割线(单标签)注释2.文本格式化标签效果示例/加粗(推荐用语义化)强调内容/斜体(推荐用语义化)强调文本删除线删除内容下划线下划线内容/上标/下
- 如何增强机器学习基础,提升大模型面试通过概率
weixin_40941102
机器学习面试人工智能
我的好朋友没有通过面试所以我给我的好朋友准备了这一篇学习路线随着大模型(如Transformer、GPT-4、LLaMA等)在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和多模态任务中的广泛应用,AI行业的招聘竞争愈发激烈。面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow),还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手
- Vue Amazing UI插件推荐
前端熊猫
vue.js前端插件推荐
以下是针对VueAmazingUI的综合分析和技术选型建议,结合其技术特性、适用场景及与主流库的对比:一、核心优势解析技术栈轻量高效Vue3+Vite原生支持:充分发挥Vue3的CompositionAPI和Vite的极速构建能力,开发体验流畅。TreeShaking优化:按需引入组件时,最终打包体积显著减小(对比ElementPlus减少约30%),适合对性能敏感的项目。完整的TypeScrip
- 【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪,解锁大型语言模型的潜力
东临碣石82
人工智能语言模型深度学习
摘要:大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了显著成功,然而其在推理过程中的高计算成本仍然是一个主要瓶颈。本文介绍了稀疏专家激活修剪(SEAP)方法,这是一种无需训练的修剪方法,通过选择性地保留与任务相关的参数来降低推理开销。受大型语言模型中隐藏状态和激活值的聚类模式启发,SEAP识别出特定于任务的专家激活模式,并在保持任务性能和提高计算效率的同时对模型进行修剪。实验结果表明,SEAP在保持竞争
- 使用服务器搭建开源建站工具Halo 2.0
莱卡云(Lcayun)
github服务器游戏linux云计算
一、服务器环境准备实例与系统选择推荐配置:莱卡云L1型实例(1核2GB内存),操作系统选择Ubuntu22.04LTS,满足Halo2.0的Java运行需求13。端口开放:在莱卡云控制台开放8090(Halo默认端口)、80(HTTP)及443(HTTPS)13。安装Docker与依赖bashCopyCodesudoaptupdatesudoaptinsta
- AI双轨革命:DeepSeek与Manus
人工智能aigc
DeepSeek与Manus是当前人工智能领域备受关注的两款产品,它们在技术定位、核心能力及适用场景上存在显著差异,但并非直接竞争关系,而是形成互补。一、技术架构与核心能力DeepSeek:知识型“最强大脑”技术架构:基于混合专家模型(MoE),参数规模达6710亿,专注于语言模型的极致优化,擅长知识推理、文本生成与专业问题解答。核心优势:语言理解与生成:中文知识问答正确率达64.1%,在学术论文
- 【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用
猿享天开
人工智能数学基础专讲分类数据挖掘人工智能贝叶斯数学
深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论(BayesianTheory)是概率论和统计学中的一个重要分支,它以托马斯·贝叶斯(ThomasBayes)命名,主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念。贝叶斯定理作为贝叶斯理论的核心,在机器学习、数据分析、决策科学等多个领域中具有广泛的应用。本文将深入探讨贝叶斯定理的理论基础、数学表达及其在分类和预测中的应用,辅以实例和
- 产品说明书二维码生成全攻略:免费工具推荐
无代码开发平台二维码
随着智能化发展和用户生活方式的变革,不少商品通过传统的纸质说明书已经难以满足消费者的需求。很多商家为了提升用户体验,已经逐渐在优化。传统纸质说明书的局限性易丢失难寻:纸质说明书容易丢失,用户需要时可能无法找到。更新困难:产品信息更新后,纸质说明书需要重新印刷,成本高昂且不环保。查找不便:用户难以快速找到所需信息,如故障代码等。电子说明书二维码的优势随时随地查看:用户通过手机扫描二维码即可查看图文、
- 文档处理的数字化和革新 - ComIDP
在当今快节奏的环境中,企业不断寻求创新解决方案以精简操作并自动化手动任务。ComIDP是由ComPDFKit提供的先进的智能文档处理(IDP)解决方案,它作为一个强大工具,旨在改变组织管理文档的方式。什么是智能文档处理?智能文档处理是一种结合了人工智能(AI)、机器学习(ML)和光学字符识别(OCR)的技术,用于自动提取各种文档格式中的有价值信息。与传统的数据捕获方法需要大量手动干预不同,IDP利
- vLLM框架:使用大模型推理框架
CITY_OF_MO_GY
人工智能
vLLM专为高效部署大规模语言模型设计,尤其适合高并发推理场景,关于对vLLM的介绍请看这篇博文。以下从安装配置、基础推理、高级功能、服务化部署到多模态扩展逐步讲解。1.环境安装与配置1.1硬件要求GPU:支持CUDA11.8及以上(推荐NVIDIAA100/H100,RTX4090等消费级卡需注意显存限制)显存:至少20GB(运行7B模型),推荐40GB+(运行13B/70B模型)1.2安装步骤
- 如何快速生成二维码,免费生成工具推荐
二维码
二维码的用途已经非常广泛,我们在日常生活中随处可见。很多人可能想尝试自己制作二维码,但却不知道从哪里开始。今天,我会手把手教你如何使用草料二维码轻松制作二维码,并且给出一些实用建议,帮你更好地使用它们。一、基础篇:快速生成二维码的方法无论是商家官方链接、宣传介绍视频,还是Word文件,都能快速生成一个二维码,从而高效传递信息。草料二维码是一个操作简单、免费无广告、支持多种二维码类型的平台,非常适合
- Python数据可视化自动化工具:让数据跃然纸上
Echo_Wish
Python算法Python笔记从零开始学Python人工智能信息可视化python自动化
友友们好!我是Echo_Wish,我的的新专栏《Python进阶》以及《Python!实战!》正式启动啦!这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
- 算力服务器主要是指什么?
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随着科技的快速发展,人工智能也逐渐兴起,算力服务器也受到了各个企业的重视,本文就来为大家介绍一下算力服务器主要都是指什么吧!算力服务器对于人工智能领域来说,在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色,算力服务器可以执行大规模的矩阵计算,加速神经网络的训练和推理过程,帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。算力服务器通常会配备高速网络接口,以此来实现快速的数据信息传输速度和通信速度,同时高速
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在当今数字化时代,GitHub不仅是开发者的天堂,也是学习者的宝库。无论你是编程新手还是经验丰富的开发者,GitHub上都有丰富的资源可以帮助你提升技能。今天,我将为大家介绍三个有趣且实用的GitHub学习资源库,最后一个资源库更是特别推荐给那些准备考公务员的朋友们。1.FreeCodeCamp-freeCodeCamp网址:GitHub-freeCodeCamp/freeCodeCamp:fre
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大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现,使得基于深度学习的大模型问答机器人(LargeLanguageModel-basedChatbots
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在电商领域,快速获取商品详情是数据分析和市场研究的重要环节。衣联网作为知名的电商平台,提供了丰富的服装商品资源。本文将详细介绍如何快速使用Python爬虫技术获取衣联网商品详情,并确保爬虫行为符合平台规范。一、环境准备(一)Python开发环境确保你的系统中已安装Python(推荐使用Python3.8及以上版本)。(二)安装所需库安装requests和BeautifulSoup库,用于发送HTT
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蝉叫醒了夏天
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模型调优的深入分析与Python实践一、模型调优的定义与目标模型调优(ModelTuning)是通过系统化调整机器学习模型的超参数和结构参数,使模型在特定数据集上达到最佳性能的过程。其核心目标是在以下两者间找到平衡:泛化能力∝1过拟合风险\text{泛化能力}\propto\frac{1}{\text{过拟合风险}}泛化能力∝过拟合风险1二、调优注意事项1.数据层面确保训练集/验证集/测试集的独立
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2025最新QwQ-32B模型使用教程:从部署到实战,手把手教你玩转AI推理模型(附保姆级指南)目录QwQ-32B模型简介与核心优势本地部署教程:从环境配置到模型运行实战案例:数学、编程与逻辑推理能力测试高级功能:Agent能力与FunctionCall详解常见问题与解决方案资源推荐与学习路径一、QwQ-32B模型简介与核心优势1.1模型简介QwQ-32B是阿里巴巴推出的最新推理模型,仅用320亿
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R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据(设置参数byrow为TRUE)目录R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据(设置参数byrow为TRUE)R语言是解决什么问题的?R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据(设置参数byrow为TRUE)安利一个R语言的优秀博主及其CSDN专栏:R语言是解决什么问题的?R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统,是由奥克兰大学统计学系的RossIhak
- 机器学习模型-从线性回归到神经网络
Earth explosion
机器学习线性回归神经网络
在当今的数据驱动世界中,机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别,还是自动驾驶汽车,机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中,我们将探索几种基础的机器学习模型,并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量(通常是连续值)。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系,其数学表达式为:[y=
- 神经网络探秘:原理、架构与实战案例
二川bro
智能AI神经网络人工智能深度学习
神经网络探秘:原理、架构与实战案例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,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc在人工智能的浪潮中,神经网络作为核心驱动力之一,正引领着技术革新与产业变革。本文旨在深入剖析神经网络的原理、常见架构,并通过一个实际的代码案例,带领读者亲手实践神经网络的构建与训练过程。无论你是机器学习初学者,还
- 用物理信息神经网络(PINN)解决实际优化问题:全面解析与实践
青橘MATLAB学习
深度学习网络设计人工智能深度学习物理信息神经网络强化学习
摘要本文系统介绍了物理信息神经网络(PINN)在解决实际优化问题中的创新应用。通过将物理定律与神经网络深度融合,PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。实验表明,PINN相比传统数值方法及强化学习(RL)/遗传算法(GA),在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词:物理信息神经网络;优化任务;深度学习;强化学习;航天器轨道一、
- linux下显示进度地复制文件(cp命令的平替)
Tipriest_
Ubuntulinux运维服务器cprsync可视化进度显示
在Linux中,默认的cp命令不会显示复制进度,但可以通过以下方法实时查看复制进度和速度:方法1:使用rsync(推荐)rsync是cp的增强版,支持显示进度条和传输速度,大多数系统已预装。命令:rsync-ah--progress./ubuntu-20.04.6-desktop-amd64.iso~/Downloads/关键参数:-a:归档模式,保留文件属性。-h:人类可读的单位(如MB/s)。
- 推荐一款好用的智能工单系统,有哪些智能化应用场景
运维人工智能
AI在ITSM的应用已经成为it服务管理的必然趋势,其中智能工单不仅能够帮助企业快速响应和处理各类IT问题,还能优化服务流程,降低运营成本。今天,我们就来探讨一下智能工单系统有哪些典型应用场景?以目前市场上一款备受好评的智能工单SaaS产品——轻帆云为例,看看它是如何在这些场景中发挥作用的。智能工单场景一:事件管理,桌面运维服务的得力助手企业日常运营中,桌面运维服务是最常见也最需要效率的一环。员工
- 基于Deepseek的智能辅助论文写作系统
CodeJourney.
算法数据库人工智能能源
在学术的浩瀚海洋中,撰写论文是每一位科研人员、学生都必须面对的挑战。从选题的迷茫,到资料收集的繁琐,再到写作过程中的反复推敲,每一个环节都充满了艰辛。然而,随着人工智能技术的飞速发展,一款名为Deepseek的工具正逐渐崭露头角,为论文写作带来了全新的解决方案。本文将深入探讨Deepseek在论文写作中的应用,以及它如何帮助我们从论文写作的“青铜”一路飙升至“王者”。一、论文写作的困境(一)选题难
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出