- 使用Python轻松拆分PDF,每页独立成文件
AI航海家(Ethan)
pythonpythonpdf
使用Python轻松拆分PDF,每页独立成文件嗨,各位PDF爱好者!如果你曾经有想要拆分一个大PDF文件的想法,让每一页都成为独立的文件,那么这篇博客就是为你准备的!我们将使用Python中的一个非常强大的库–PyPDF2,把这些需求变得简单易行。PyPDF2登场首先,我们需要安装PyPDF2库。如果你还没有安装,别担心,只需要在终端运行以下命令:pipinstallPyPDF2安装好了吗?下面我
- GS-SLAM论文阅读笔记-MGSO
zenpluck
GS论文阅读论文阅读笔记
前言MGSO首字母缩略词是直接稀疏里程计(DSO),我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。这应该是第一个前端用DSO的高斯SLAM,不知道这个系统的组合能不能打得过ORB-SLAM3,以及对DSO会做出怎么样的改进以适应高斯地图,接下来就看一下吧!GishelloG^s_ihelloGishello我是红色文章目录前言1.背景介绍2.关键内容2.1SLAMmodule2.2Dense
- c++ stl库有哪些技术
C++ 老炮儿的技术栈
c++算法学习笔记c++
C++STL(标准模板库)包含以下一些重要技术:容器-序列容器:如vector(动态数组),支持快速随机访问和尾部插入/删除;list(双向链表),适合频繁的插入和删除操作;deque(双端队列),能在两端高效地进行插入和删除。-关联容器:像map(键值对映射),基于红黑树实现,提供快速的查找、插入和删除操作;set(集合),同样基于红黑树,元素唯一且有序。迭代器提供了一种统一的方式来访问容器中的
- 设计模式之工厂模式的优缺点
C++ 老炮儿的技术栈
算法c++学习笔记
工厂模式是一种创建对象的设计模式,它将对象的创建和使用分离。以下是工厂模式的优缺点:优点-解耦对象的创建和使用:使得代码的依赖关系更加清晰,使用者不需要了解对象的具体创建过程,只需要关心如何使用对象,降低了代码的耦合度。-提高可维护性和可扩展性:当需要创建新的对象或者修改对象的创建逻辑时,只需要在工厂类中进行修改,而不需要在所有使用该对象的地方进行修改,便于代码的维护和扩展。-便于代码复用:工厂类
- 决策树算法及其python实例
m0_74831463
算法决策树python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- 架构演进的方式
pumpkin84514
架构设计架构
架构演进过程中,常用的三种模式是拆迁者模式、绞杀者模式和修缮者模式。它们代表了三种不同的演进路径,适用于不同的业务环境和技术场景。下面详细解释每种模式的内容、使用场景,并对比它们的差异。1.拆迁者模式内容拆迁者模式(也称为重建模式)是一种彻底重构现有系统的方式。通常,在这种模式下,原有系统被完全放弃,并用一个全新的系统替代。在这种情况下,架构和代码需要从头开始重新设计和实现。使用场景系统老化严重:
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- HTML5响应式使用css媒体查询
前段技术人
html5css媒体
HTML负责搭建页面结构,CSS负责样式设计,并且通过媒体查询实现了较好的响应式效果,能够适应不同屏幕尺寸下面就是写了一个详细的实例。CSS部分*{margin:0;padding:0;box-sizing:border-box;}*是通配选择器,会选中页面上的所有元素。margin:0;将所有元素的外边距设置为0。padding:0;将所有元素的内边距设置为0。box-sizing:border
- 存算一体与存算分离:架构设计的深度解析与实现方案
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
大数据数据库
随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高,存算一体作为一种新型架构设计理念,在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前,我们需要先了解存储和计算的基本概念,以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体?存算一体,顾名思义,是将数据存储与计算资源紧密结合,形成一个统一的架构。在这种架构下,存储和计算不仅在物理层面上结合,更在架构设计上深度融合。具体来说,
- 虚拟机如何扩容磁盘
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
运维linux服务器
在日常的虚拟化环境中,虚拟机的磁盘空间不足是一个常见的问题。当虚拟机磁盘空间不够用时,扩容磁盘是一个常见的解决方案。本文将详细介绍如何在虚拟机中扩容磁盘,包含操作步骤,并解释在扩容过程中为什么可以直接删除原有分区。步骤1:扩容虚拟机磁盘首先,我们需要在虚拟化平台上扩展虚拟机的磁盘大小。以下是两种常见虚拟化平台(VMware和VirtualBox)扩容磁盘的步骤:VMware打开VMware管理控制
- 前端面试:[React] Recoil 里面 selector 支持哪些参数?
returnShitBoy
前端面试react.js
在Recoil中,selector用于派生状态并可以通过传递不同的参数来实现更强大的功能。创建selector时,可以传入以下参数:1.key类型:string描述:是selector的唯一标识符。每个selector和atom都必须有一个唯一的key,否则会抛出错误。这个key用于在Recoil状态树中进行识别。示例:javascriptconstmySelector=selector({key
- OpenCV图像拼接(2)基于羽化(feathering)技术的图像融合算法拼接类cv::detail::FeatherBlender
村北头的码农
OpenCVopencv算法人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::FeatherBlender是OpenCV中用于图像拼接的一个类,它属于stitching模块的一部分。这个类实现了基于羽化(feathering)技术的图像融合算法,用于平滑地混合重叠区域中的图像,从而生成无缝的全景图。主要特点羽化技术:
- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
科杰科技
大数据数据仓库
摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
- 车载以太网测试-14【交换机以及MAC地址表】
车载测试工程师
车载以太网测试tcp/ip网络网络协议经验分享车载系统
目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表3.4.1MAC地址表的工作原理3.4.2MAC地址表示例3.4.3MAC地址表的超时机制4总结1摘要车载交换机工作在OSI模型的数据链路层(DataLinkLayer),具体来说是数据链路层的
- OpenCV图像拼接(1)自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况,比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵(HomographyMatrices)中
- 探索Sfm-python: 一款强大的计算机视觉库
缪昱锨Hunter
探索Sfm-python:一款强大的计算机视觉库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域,Sfm-python是一个值得关注的开源项目,它以简洁高效的Python接口提供结构化从运动(StructurefromMotion,SfM)算法。如果你对3D重建、图像匹配或地理定位有兴趣,那么这个项目将是你不可或缺的工具。让我们一起深入了解一下它的技术细节、应用场景
- bp抓IOS的包
仙女很美哦
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
抓包工具的原理与使用指南一、抓包工具的原理抓包工具的核心原理是通过代理设置,使得浏览器访问请求经过抓包工具,再转发到服务器。具体流程如下:访问流程:浏览器>>抓包工具>>服务器响应流程:服务器>>抓包工具>>浏览器1.HTTP数据的抓包HTTP协议本身是明文传输的,因此抓包工具可以直接捕获并解析这些数据。2.HTTPS数据的抓包HTTPS协议在传输过程中是加密的,因此抓包工具需要模拟服务端和客户端
- CCF CSP 历年真题 C语言版 满分代码集合 (至2021.9 持续更新中
JY_0329
CCFc语言开发语言cspccf算法
CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合(全部原创)2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12-2期末预测之最佳阈值2020-9-1称检测点查询2020-9-2风险人群筛查2020-6-1线性分类器2020-6-2稀疏向量2019-12-1报数2019-12-2回收站选址2019-9-1小明
- Kafka深度解析
GarfieldEr007
Kafka/MQKafka深度解析MQ
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处(保留超链接)。本文转发自Jason’sBlog,原文链接http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下:以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能高吞吐率。即使在非常廉价
- Python Textract库:文本提取
程序员喵哥
python开发语言
更多Python学习内容:ipengtao.comTextract是一个强大的Python库,用于从各种文件格式中提取文本。无论是PDF、Word文档、Excel电子表格、HTML页面还是图像,Textract都能有效地提取其中的文本内容。Textract通过集成多种开源工具和库,实现了对多种文件格式的支持,使得文本提取变得简单而高效。本文将详细介绍Textract库的安装、主要功能、基本操作、高
- 一个比Fiddler/Charles更好用的免费抓包神器
金丝猴也是猿
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
Proxyman与Sniffmaster:抓包工具的双剑合璧在当今的网络开发与调试中,抓包工具是不可或缺的利器。无论是前端开发者、后端工程师,还是安全研究人员,都需要通过抓包工具来分析网络请求、调试接口、排查问题。今天,我们将介绍两款强大的抓包工具:Proxyman和Sniffmaster,它们各自拥有独特的功能,能够帮助你在不同的场景下高效完成工作。Proxyman简介Slogan:只是简单地点
- 在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈
微网兔子
後端技術前端网络服务器c++unity架构3d
累积到目前测试回馈给我们的心得,主要问题还是在前端显示的部分。所以就来聊聊在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈!!!数万个3D角色与场景物件需即时渲染,导致GPU/CPU过载,低端设备卡顿。已经使用的解决方案:LOD(LevelofDetail)技术:根据距离动态调整模型细节,远距离使用低多边形模型。InstancedRendering:批次渲染相同模型(如重复的树木、建筑物)。Culling(剔除
- 论文解读 | 《忍冬桑黄发酵产黄酮类化合物的研究》
桑黄研究员
健康医疗人工智能
出版日期:2022年发表刊物:《中南林业科技大学》论文作者:朱姝枚桑黄(Sanghuangporus)是一种传统的药用真菌,具有显著的免疫增强和抗肿瘤功效。黄酮类化合物作为桑黄中的高含量次生代谢物,主要存在于其菌丝和子实体中,对人体健康具有重要作用。近年来,随着人们对健康的日益关注,利用食用菌作为原料提取黄酮类化合物的研究逐渐成为营养学领域的重要课题。忍冬桑黄(Sanghuangporusloni
- 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建(SfM 算法)
小寒学姐学AI
3d算法计算机视觉人工智能深度学习python三维重建
【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
- python学智能算法(八)|决策树
西猫雷婶
人工智能python学习笔记机器学习python决策树开发语言
【1】引言前序学习进程中,已经对KNN邻近算法有了探索,相关文章链接为:python学智能算法(七)|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是:它在分类的时候,不能知晓每个类别内事物的具体面貌,只能获得类别,停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征,就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法:决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前,需要先了解香农熵。本科学控
- springboot 整合swagger2
兮川
SpringBoot后端springbootswagger2
相信很多人都用过postman,使用postman其实可以很简便的进行接口调试,但是呢,每次还要写url,以及要添加参数名字(很容易写错)。所以啊,swagger2优势就体现出来了,它只需要添加少量注解即可在项目下调试接口,并且可以根据项目是否是测试还是生产环境,可以显示或禁止页面接口调试,介绍就到这里,开始写整合部分。一.maven添加依赖此处使用的是2.7.0版本,下面的ui二选一即可,spr
- 计算机二级c语言知识点6
xu_hhh_
计算机二级c语言选择题c语言开发语言
函数形参的值,不会改变对应实参的值函数可以返回地址值&x不可以给指针变量赋一个整数作为地址值当在程序的开头包含头文件stdio.h时,可以给指针变量赋NULLfun(char*a,char*b){while((*b=*a)!=‘\0’){a++;b++;}}这个函数实现的功能是将a所指的字符串赋给b所指的空间,此函数也会将\0赋给b,因为括号里的表达式(*b=*a)先执行,后判断是否=\0若有定义
- 17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子(Harris 角点检测)
观视界
#opencv人工智能计算机视觉图像处理矩阵
专栏地址:《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新,欢迎点击订阅在OpenCVSharp中实现类似于Halcon中的Points_Harris算子,实际上就是实现Harris角点检测算法。Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征,可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
- 家用笔记本换装centos7当服务器全流程
吕域
服务器windows电脑centos
目录1、安装centos7系统硬件准备软件和镜像准备制作启动盘2、网络连接和ssh远程登陆centos7连接网络ssh远程登陆3、笔记本闭盖不休眠(7*24小时可用)4、定时开关机(省电、保护电脑)5、配置开发环境(此处以python为例,非必要项,示需求安装)1、安装centos7系统硬件准备老旧淘汰笔记本一台(新笔记本不合算,舍不得)一个大于8G的U盘网线一根(后续联网用)软件和镜像准备软件U
- Centos7_安装
爱喝兽奶
Linux基础linuxubuntucentos
一.Linux哲学思想一切都是一个文件(包括硬件)小型,单一用途的程序链接程序,共同完成复杂的任务避免令人困惑的用户界面配置数据存储在文本中二.Linux生产主流版本Linux各种版本CentOS各版本介绍https://zh.wikipedia.org/wiki/CentOSRHEL各版本介绍https://zh.wikipedia.org/wiki/Red_Hat_Enterprise_Lin
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_