- java多重解析日期_全面解析Java日期时间API
异想天开的猴
java多重解析日期
时区GMT(GreenwichMeanTime):格林尼治时间,格林尼治标准时间的正午是指当太阳横穿格林尼治子午线时(也就是在格林尼治上空最高点时)的时间。UTC(UniversalTimeCoordinated):统一协调时间,其以原子时秒长为基础,在时刻上尽量接近于格林尼治标准时间,标准UTC时间格式yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSXXX。格林尼治时间已经不再被作为标准时间使
- 【无标题】
书桐先生
python前端开发语言
✅什么是KMeans聚类?为什么要用它?通俗解释:KMeans聚类就像“自动分类器”,它根据像素的灰度值,把整张图分成亮度不同的几类区域。比如,把黑色背景、亮一点的重影、最亮的主影区分开。为什么用它:图像中的亮度差异很明显:背景暗(低灰度)重影比背景亮但比主影暗主影最亮KMeans可以自动分组像素,不需要手动设阈值,适应性强,适用于批量图像处理。✅什么是“形态学去噪”?用来干什么?通俗解释:形态学
- 【数据挖掘】期末复习模拟题(暨考试题)
chaser&upper
数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
- 数据挖掘与机器学习 期末复习整理
无敌摸鱼高手
数据挖掘与机器学习数据挖掘机器学习人工智能期末复习知识总结
1.分类:–有类别标记信息,因此是一种监督学习–根据训练样本获得分类器,然后把每个数据归结到某个已知的类,进而也可以预测未来数据的归类。2.聚类:–无类别标记,因此是一种无监督学习–无类别标记样本,根据信息相似度原则进行聚类,通过聚类,人们能够识别密集的和稀疏的区域,因而发现全局的分布模式,以及数据属性之间的关系3.聚类方法:划分方法-(分割类型)K-均值K-Means顺序领导者方法基于模型的方法
- BIRCH、K-Means、KNN聚类算法实战:二维坐标空间聚类分析
闲书郎
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目深入探讨BIRCH、K-Means、K-Means++和K-NearestNeighbors(KNN)四种聚类算法在二维坐标空间中的应用与分析。通过Python代码实现,项目着重介绍算法的运行机制,以及它们在聚类任务中的效果和优缺点。测试集包含二维坐标数据,通过比较不同算法处理效果,学习者将加深对算法的理解,并为未来的数据分析工作打下基础。1.聚类算法在
- 突破K-means终极局限:ISODATA算法完全解读(附实战代码)
AI妈妈手把手
算法kmeans机器学习ISODATA聚类算法k-means
大家好!欢迎来到我的技术分享博客~在前期系列中,我们从K-means的随机初始化陷阱出发,逐步剖析了Canopy+K-means的粗筛优化、K-means++的概率采样和二分K-means的层次分裂。今天,迎来K-means家族的终极进化形态——ISODATA算法!它不仅解决初始点敏感和K值预设问题,更能动态分裂合并簇,彻底突破球形假设限制!K-means算法详解Canopy+K-means优化方
- 机器学习算法_聚类KMeans算法
TY-2025
机器学习机器学习算法聚类
一、聚类算法分析1.概念概念:根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中;不同的相似度的计算方法,会得到不同的聚类结果,常见的相似度计算方法有欧氏距离法(无监督算法)聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下,自动发现数据集中的内在结构和模式2.聚类算法分类(1)根据聚类颗粒度分类个数比较多的,细聚类;个数比较多的,粗聚类(2)根据实现方法分类K-means:按照质心分类层次聚类:对数据进行逐层划
- 二分K-means:让聚类更高效、更精准!
AI妈妈手把手
kmeans聚类支持向量机二分K-meansPython实现机器学习聚类算法
大家好!!欢迎再次来到我的技术分享博客~在前期文章中,我们系统剖析了K-means的随机初始化缺陷、Canopy+K-means的粗粒度预处理以及K-means++的概率化质心选择。今天,我们解锁另一种高效优化方案——二分K-means(BisectingK-Means),它用层次分裂策略彻底规避初始点敏感性问题,并与前三篇内容形成完美闭环!K-means算法详解Canopy+K-means优化方
- 推荐文章:Faster_Mean_Shift - GPU加速的像素嵌入框架利器
乌芬维Maisie
推荐文章:Faster_Mean_Shift-GPU加速的像素嵌入框架利器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在生物医学图像处理和细胞追踪领域,高效且精准的算法是必不可少的工具。今天,我们向您推荐一个优秀的开源项目——Faster_Mean_Shift,这是一个基于GPU加速的快速均值漂移算法,特别为递归神经网络(RNN)像素嵌入框架设计,用于整体细胞分割和跟踪。1、项
- esp32+IDF V5.1.1版本编译freertos报错
嵌入式软硬件叶玄
ESP32入门教程esp32
error:'portTICK_RATE_MS'undeclared(firstuseinthisfunction);didyoumean'portTICK_PERIOD_MS解决方法:使用命令idf.pymenuconfig打开配置界面配置freeRtos使能configENABLE_BACKWARD_COMPATIBLITY
- YOLO进化史:从v1到v12的注意力革命 —— 实时检测的“快”与“准”如何兼得?
摘取一颗天上星️
YOLO
⚙️一、初代奠基:打破两阶段检测的垄断(2016-2018)YOLOv1(2016):首次提出“单次检测”范式,将目标检测转化为回归问题。7×7网格+30维向量输出,实现45FPS实时检测,但小目标漏检严重。YOLOv2(2017):引入锚框(AnchorBoxes),通过k-means聚类确定先验框尺寸新增高分辨率微调(448×448输入)使用Darknet-19主干,速度达67FPSYOLOv
- 机器学习15-2(Mini Batch Kmeans)
Roy_Allen
MachineL机器学习batchkmeans
文章目录简介MiniBatchK-MeansDBSCAN基本原理具体实现简介除了K-Means快速聚类意外,还有两种常用的聚类算法能够进一步提升快速聚类的速度的MiniBatchK-Means算法能够和K-Means快速聚类形成性能上互补的算法DBSCAN密度聚类MiniBatchK-Means非常抱歉,需要先来一段理论基础做铺垫,速览即可!在K-Means的基础上增加了一个MiniBatch的抽
- 深度学习笔记
疯狂成瘾者
深度学习笔记人工智能
文章目录聚类导入模块生成模拟数据建立并训练K-Means聚类模型创建图形绘制散点图(聚类结果)获取聚类中心可视化聚类中心设置图形标题和标签输出效果数据降维一、常见的数据降维方法二、Python降维示例(用PCA将3D数据降至2D)✅第1部分:导入模块✅第2部分:生成模拟数据✅第3部分:PCA降维处理✅第4部分:开始绘图✅第5部分:绘制散点图✅第6部分:完善图像细节并显示✨最终效果数据降维的作用✅一
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
爱看烟花的码农
ML机器学习概率论人工智能
一、GMM是什么?高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据分布是由多个高斯分布(正态分布)的加权组合构成的。它假设数据点是从若干个高斯分布中生成的,每个高斯分布代表一个“簇”或“子群体”。GMM是一种软聚类方法,与K-Means不同,它不仅能将数据点分配到某个簇,还能给出数据点属于每个簇的概率。1.1核心思想混合模型:GMM认为数据集中的每个数据
- Burn 开源程序是下一代深度学习框架,在灵活性、效率和可移植性方面毫不妥协
struggle2025
深度学习人工智能pythonrust
一、软件介绍文末提供程序和源码下载Burn开源程序是下一代深度学习框架,在灵活性、效率和可移植性方面毫不妥协二、Performance性能因为我们相信深度学习框架的目标是将计算转化为有用的智能,所以我们将性能作为Burn的核心支柱。我们努力通过利用下述多种优化技术来实现最高效率。自动内核融合UsingBurnmeanshavingyourmodelsoptimizedonanybackend.Wh
- Noise噪音halcon算子,持续更新
小邢同学
#Halcon算子解读
目录add_noise_distributionadd_noise_whitegauss_distributionnoise_distribution_meansp_distributionadd_noise_distribution功能:向一个图像添加噪声。add_noise_white功能:向一个图像添加噪声。gauss_distribution功能:产生一个高斯噪声分布。noise_dist
- 面试手撕代码-k-means算法
jiao_xd17
python
要求:随机生成x,y均在[0,10]范围内的10个点,k=2,训练一个简单的k-means模型。K均值算法步骤如下:1.在训练样本点中随机初始化[0,10]范围内的k个样本点作为k个簇各自的中心;2.遍历一遍所有样本点,将每一个样本点分配到最近的簇中心,得到clusterDict。clusterDict的键为centroidList的下标,键值为属于该类的所有样本点。3.计算第一次聚类迭代得到的结
- 机器学习手撕代码(3)k-means
54渣渣shuo
机器学习机器学习kmeans聚类
机器学习手撕代码(3)k-means本篇分享一下k-means的代码,k_means.py为K均值模型的代码。utils.py中为可视化结果的工具。dataset见本系列第0篇。k_means.pyfromdatasets.datasetimportDataSetimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportmanifold
- Solved Visual studio Code make sure you configure your user.name and user.email in git
weixin_47726314
codingvisualstudiocode
SolvedVisualstudioCodemakesureyouconfigureyouruser.nameanduser.emailingitTerminal输入:gitconfig--globaluser.email“
[email protected]”gitconfig--globaluser.name“YourName”
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类,理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类
猿享天开
人工智能数学基础专讲机器学习人工智能无监督学习聚类
深入详解无监督学习之聚类:如K-Means、层次聚类,理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支,旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类(Clustering)作为无监督学习的核心任务之一,广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法:K-Means聚类和层次聚类,并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。目录深入详解无监督学习之聚类:如K-Me
- 《Sklearn 机器学习模型--分类模型》--K-means 聚类(K-means clustering algorithm)
非门由也
机器学习数据分析机器学习sklearn分类
K-means聚类算法K-means聚类算法是一种基于划分的无监督学习算法,通过迭代优化将数据划分为指定簇数(K值),使同一簇内样本相似度最大化、簇间差异最大化34。以下从算法原理、实现步骤、应用场景及优缺点展开说明:一、核心原理与实现步骤核心原理K-均值聚类(K-MeansClustering)是一种无监督学习算法,其基本思想是将数据集划分为K个不同的簇,使得每个样本点都属于离它最近的簇中心。
- 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例16:基于K-Means聚类的医疗保险的欺诈发现
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘kmeans聚类python
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- UWB:IEEE 802.15.4 几个容易搞混的概念和名词:PRF,高带宽,499.2MHz,2ns; HRP,LRP;PSR,高带宽的优点和限制条件
Ankie(资深技术项目经理)
UWB原理和实操无线网络技术UWB超宽带PRFHRPBPRFPSR
UWB:几个容易搞混的概念和名词FundamentalsofTimeandFrequency(nist.gov)Timeandfrequencystandardssupplythreebasictypesofinformation:time-of-day,timeinterval,andfrequency.time-of-dayTime-of-dayinformationisprovidedinh
- 均方根和平均值:RMS和Average
Ankie(资深技术项目经理)
无线网络技术算法频谱分析仪信号
最近学习了RMS,记录分享一下:均方根值(RootMeanSquare,RMS)也称方均根值或有效值,它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。RMS定义及公式在数学上,均方根值可以表示为:RMS=√(1/N)×Σ(xi^2)(i从1到N)其中,xi是信号或数据集中的第i个值,N是信号或数据集的总数。实例说明假设有一个包含5个数据点的数据集:{1,2,3,4,5}。计算每个数据点的平方:{1^2,2
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p175-p181
算法
《算法导论(第4版)》学习第31天,p175-p181总结,总计7页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.amortize(1)amortize:a-("to")+mortus("dead")vt.amortizeoriginallymeans"tokilloff",overtime,itevolvestomean"topayoffgraduallybyperiodicpaymentsof
- Qt工作总结05 <QPainter 绘制正态分布曲线>
Kilicc_
Qt工作总结开发语言qt工作总结
一、使用QPainter(不涉及场景)1.步骤计算数据的均值和标准差:计算数据的均值(μ)和标准差(σ)。定义正态分布函数:使用正态分布的概率密度函数(PDF)来计算每个点的值。绘制曲线:使用Qt的绘图功能(如QPainter)来绘制曲线。2、例子2.1.代码数据准备:data是绘制正态分布曲线的数据集。计算均值和标准差:calculateMeanAndStdDev函数计算数据的均值和标准差。正态
- 基于PCA和Kmeans的餐馆地区分类研究
1.实践任务说明对《中国2019年分地区连锁餐饮企业数据》中的7个经营指标(V2-V8)进行主成分分析(PCA),通过降维提取核心特征。首先标准化数据,然后计算主成分的方差贡献率,按累积贡献率≥85%确定保留的主成分数量,最终输出降维后的主成分得分及因子载荷矩阵,简化后续分析。基于K-Means聚类算法对餐饮企业数据进行分析,首先读取true_restaurant.csv文件中的PC1指标数据并进
- 深入理解 transforms.Normalize():PyTorch 图像预处理中的关键一步
述雾学java
pytorch人工智能python
深入理解transforms.Normalize():PyTorch图像预处理中的关键一步在使用PyTorch进行图像分类、目标检测等深度学习任务时,我们常常会在数据预处理部分看到如下代码:python复制编辑transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5,0.5,0.5],std
- 嵌入式开发中TTY与PTY的区别
小米人儿
我的博客ttypty
在嵌入式开发中,理解tty和pty的区别对串口通信、远程登录、Shell控制等场景至关重要。它们的核心区别在于物理/虚拟和主从关系:https://stackoverflow.com/questions/4426280/what-do-pty-and-tty-mean1.TTY(Teletypewriter)本质:代表物理或虚拟终端设备。类型:物理TTY:直接连接硬件(如UART串口/dev/tt
- 13 OpenCV 图像像素值统计
L7O7
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
13图像像素值统计opencv知识点:图像像素最小/最大值-minMaxLoc()图像像素均值/标准差-meanStdDev()本课所解决的问题:如何获取图像像素的最小/最大值?如何获取图像像素的均值/标准差?图像像素统计值用途是什么?1.常用的像素值统计在图像分析的时候,我们经常需要对单通道图像的像素进行统计,以下4种是比较常用的最小值(min)最大值(max)平均值(mean)标准差(stan
- mongodb3.03开启认证
21jhf
mongodb
下载了最新mongodb3.03版本,当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题,现总结如下:
(百度上搜到的基本都是老版本的,看到db.addUser的就是,请忽略)
Windows下我做了一个bat文件,用来启动mongodb,命令行如下:
mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
- 【Spark103】Task not serializable
bit1129
Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一,这里记录下出现这个问题的两个实例,一个是自己遇到的,另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在,至少目前阶段碰到此类问题,没有什么章法
1.
package spark.exampl
- 你所熟知的 LRU(最近最少使用)
dalan_123
java
关于LRU这个名词在很多地方或听说,或使用,接下来看下lru缓存回收的实现
1、大体的想法
a、查询出最近最晚使用的项
b、给最近的使用的项做标记
通过使用链表就可以完成这两个操作,关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部;标记最近使用的项,只需要将该项移除并放置到头部,那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项?
这时候多
- Javascript 跨域
周凡杨
JavaScriptjsonp跨域cross-domain
 
- linux下安装apache服务器
g21121
apache
安装apache
下载windows版本apache,下载地址:http://httpd.apache.org/download.cgi
1.windows下安装apache
Windows下安装apache比较简单,注意选择路径和端口即可,这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache:
下载之后上传到linux的相关目录,这里指定为/home/apach
- FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介
老A不折腾
finereportweb报表报表软件语法总结
JS编辑框:
1.FineReport的js。
作为一款BS产品,browser端的JavaScript是必不可少的。
FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。
大家知道,预览报表时,报表servlet会将cpt模板转为html,在这个html的head头部中会引入FineReport的js,这个finereport.js中包含了许多内置的fun
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
墙头上一根草
status
mysql 查看当前正在执行的操作,即正在执行的sql语句的方法为:
show processlist 命令
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值,我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
- 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名
aijuans
Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名?
原始的
<bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business">
<property name="writer">
<ref b
- 高性能mysql 之 性能剖析
annan211
性能mysqlmysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化
mysql服务器性能,此处定义为 响应时间。
在解释性能优化之前,先来消除一个误解,很多人认为,性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。
这是一个陷阱。
资源时用来消耗并用来工作的,所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度,保持cpu忙绿,这是必要的。很多时候发现
编译进了新版本的InnoDB之后,cpu利用率上升的很厉害,这并不
- 主外键和索引唯一性约束
百合不是茶
索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表
第二步;发表文章
1,建表;
---用户表 BlogUsers
--userID唯一的
--userName
--pwd
--sex
create
- 线程的调度
bijian1013
java多线程thread线程的调度java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。
2. 多数线程的调度是抢占式的(即我想中断程序运行就中断,不需要和将被中断的程序协商)
a) 
- 查看日志常用命令
bijian1013
linux命令unix
一.日志查找方法,可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log
二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log:在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log:显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
- 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld
bit1129
helloworld
MyBatis这个系列的文章,主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。
样例数据
本文以MySQL数据库为例,建立一个STUDENTS表,插入两条数据,然后进行单表的增删改查
CREATE TABLE STUDENTS
(
stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- 【Hadoop十五】Hadoop Counter
bit1129
hadoop
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of lar
- 解决Tomcat数据连接池无法释放
ronin47
tomcat 连接池 优化
近段时间,公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我,说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作,发现用户不能登录时,都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了,不过只是治标而已,因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。
今天上午,开发人员小毛又找到我,要我协助将这个问题根治一下,拖太久用户难保不投诉。
简单分析了一
- java-75-二叉树两结点的最低共同父结点
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import ljn.help.*;
public class BTreeLowestParentOfTwoNodes {
public static void main(String[] args) {
/*
* node data is stored in
- 行业垂直搜索引擎网页抓取项目
carlwu
LuceneNutchHeritrixSolr
公司有一个搜索引擎项目,希望各路高人有空来帮忙指导,谢谢!
这是详细需求:
(1) 通过提供的网站地址(大概100-200个网站),网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件(如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型),并且程序能够根据事先提供的规则,过滤掉不相干的下载内容。
(2) 程序能够搜索这些抓取的内容,并能对这些抓取文件按照油田名进行分类,然后放到服务器不同的目录中。
- [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费
comsci
资源
降低通讯服务资费,就意味着有更多的用户进入,就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户,在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下,这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降,而享受到的服务质量也在下降,这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。
&nbs
- Java时区转换及时间格式
Cwind
java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用,以及不同时区时间相互转化的方法和原理。
问题描述:
向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如,服务器位于东八区(北京时间,GMT+8:00),而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
- readonly,只读,不可用
dashuaifu
jsjspdisablereadOnlyreadOnly
readOnly 和 readonly 不同,在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告!!!我就经历过这么一件事:
使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能,有的就不行,而且函数readOnly有黄线警告!!!就这样被折磨了不短时间!!!(期间使用过disable函数,但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据!!!)
- LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍
dcj3sjt126com
jsWeb
LABjs 的核心是 LAB(Loading and Blocking):Loading 指异步并行加载,Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法(script 和 wait)实现了这两大特性,核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器,倡导的是一种模块化开发理念,核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
- [应用结构]入口脚本
dcj3sjt126com
PHPyii2
入口脚本
入口脚本是应用启动流程中的第一环,一个应用(不管是网页应用还是控制台应用)只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。
Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下,通常命名为 index.php,也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。
控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii(后缀为.php),该文
- haoop shell命令
eksliang
hadoophadoop shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkdir
movefromLocal
mv
put
rm
rmr
setrep
stat
tail
test
text
- MultiStateView不同的状态下显示不同的界面
gundumw100
android
只要将指定的view放在该控件里面,可以该view在不同的状态下显示不同的界面,这对ListView很有用,比如加载界面,空白界面,错误界面。而且这些见面由你指定布局,非常灵活。
PS:ListView虽然可以设置一个EmptyView,但使用起来不方便,不灵活,有点累赘。
<com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
- jQuery实现页面内锚点平滑跳转
ini
JavaScripthtmljqueryhtml5css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做,刷的一下就直接跳到内容了,没有一丝的滚动效果,而且 url 链接最后会有“小尾巴”,就像#keleyi,今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效,既可以设置滚动速度,又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码:
&
- kafka offset迁移
kane_xie
kafka
在早前的kafka版本中(0.8.0),offset是被存储在zookeeper中的。
到当前版本(0.8.2)为止,kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager(broker)中。
从官方的说明来看,未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话,可以考虑在合适
- android > 搭建 cordova 环境
mft8899
android
1 , 安装 node.js
http://nodejs.org
node -v 查看版本
2, 安装 npm
可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载 源码 解压到
- java封装的比较器,比较是否全相同,获取不同字段名字
qifeifei
非常实用的java比较器,贴上代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import net.sf.json.JsonConfig;
i
- 记录一些函数用法
.Aky.
位运算PHP数据库函数IP
高手们照旧忽略。
想弄个全天朝IP段数据库,找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段,copy到文件,用文件函数,字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件,直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。(生命在于折腾,也许你们觉得我傻X,直接下载人家弄好的导入不就可以,做自己的菜鸟,让别人去说吧)
当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
- sublime text 3 rust
wudixiaotie
Sublime Text
1.sublime text 3 => install package => Rust
2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages
3.mkdir rust
4.git clone https://github.com/sp0/rust-style
5.cd rust-style
6.cargo build --release
7.ctrl