- 用Python爬虫抓取网页中的视频文件:从数据获取到处理与保存的完整教程
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言selenium
一、引言随着在线视频平台的快速发展,视频成为了互联网中最重要的媒介之一。无论是用于娱乐、教育还是技术学习,视频内容都极大地改变了我们的信息获取方式。对于开发者、数据分析师或者研究者而言,获取和分析视频文件的数据不仅可以帮助他们深入理解某些平台的运营模式,也有助于建立自定义的多媒体内容库。爬虫技术是自动化抓取网页数据的一种工具。它通过模拟浏览器行为,抓取目标网页的内容。对于视频文件的抓取,尤其是那些
- linux系统编程——Makefile、GDB调试
舒克起飞了
linux运维服务器
Makefilemakefile定义了一系列的规则来指定哪些文件需要先编译,哪些文件需要后编译,哪些文件需要重新编译,甚至于进行更复杂的功能操作,因为makefile文件就像一个shell脚本一样,也可以执行操作系统的命令。自动化编译,只要一个make命令,整个工程完全自动编译。规则一个makefile文件中可以有一个或者多个规则目标...:依赖...命令(shell命令)...目标:最终要生成的
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
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本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
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文章目录业务拆解EPOLL机制介绍EPOLL的核心变量和函数EPOLL程序流程图C代码实现准备工作服务器代码代码运行效果总结推荐一个零声教育学习教程,个人觉得老师讲得不错,分享给大家:[Linux,Nginx,ZeroMQ,MySQL,Redis,fastdfs,MongoDB,ZK,流媒体,CDN,P2P,K8S,Docker,TCP/IP,协程,DPDK等技术内容,点击立即学习:https:/
- 【jdk】使用wget下载jdk8
催化开天地
java开发语言
因为在oracle官网下载jdk需要如果直接在linux中使用wget命令下载,实际下载是一个html文件,所以需要通过一下命令wget--no-check-certificate--no-cookies--header"Cookie:oraclelicense=accept-securebackup-cookie"http://download.oracle.com/otn-pub/java/j
- 华为研发岗位面试与暑期实习攻略:C++与Java深入解析
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:华为的面试和暑期实习对IT求职者至关重要,涉及技术实力与团队协作。本文深入探讨了华为面试的要点,包括专业技能、项目经验、问题解决能力的考察,以及暑期实习和校招中的C++和Java研发岗位要求。在面试中,求职者需要展示C++11/14/17新特性、内存管理、设计模式,以及Java核心技术、JVM原理等,同时还需关注新技术趋势。积极学习和展现出学习能力与团队精神,
- 嵌入式开发学习日志Day14(ARM体系架构——RTC及ADC)
一、RTCRTC(实时时钟):非易失性在IMX6ULL内部SNVS(安全的非易失性存储器)提供RTC功能;原理图:二、ADC2.1基本概念ADC(模拟数字转换器):用于将连续变化的模拟信号转换为离散的数字信号以便数字系统对它进行处理;模拟信号:一般指连续变化的电压信号,其值在一定范围内变化;数字信号:由一系列离散数字表示仅取有限值,通常以二进制表示;2.2工作原理将模拟信号分割成一系列离散的取样,
- linux音视频采集技术: v4l2
简介在Linux系统中,视频设备的支持和管理离不开V4L2(VideoforLinux2)。作为Linux内核的一部分,V4L2提供了一套统一的接口,允许开发者与视频设备(如摄像头、视频采集卡等)进行交互。无论是视频采集、处理,还是编码和显示,V4L2都提供了强大的支持。当有设备插入时,在/dev下会出现/dev/video0、/dev/video1这些设备节点,使用它们可以支持采集、输出、设备控
- 学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解
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学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解一、什么是随机噪声?为什么需要添加?在机器学习中,随机噪声是指数据中无法用特征解释的随机波动,通常符合某种概率分布(如正态分布)。在房价模拟中添加噪声的核心原因如下:1.模拟真实世界的不确定性真实房价除了受面积、房龄影响,还受装修情况、学区、交通、政策等未被建模的特征影响,这些因素的综合效应可抽象为“噪声”。示例:两套面积和房龄相同的房子,房价可
- sqlmap使用详解
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最近需要使用sqlmap工具,在此将学习记录记录下来。一、参数选项1、选项:-h,--help显示基本帮助信息并退出-hh显示高级帮助信息并退出--version显示程序的版本号并退出-vVERBOSE详细级别:0-6(默认为1)2、目标:必须至少提供这些选项之一来定义-uURL,--url=URL目标URL(例如“http://www.site.com/vuln.php?id=1”)-dDIRE
- 【k230基础教程之ADC,RTC,TIMER,WDT】
k230基础教程之ADC,RTC,TIMER,WDT一,ADC1.read_u16方法2.read_uv方法示例二,RTC1.init方法2.detatime方法示例三,TIMER(定时器)1.init方法2.deinit方法软件定时器控制LED灯四,WDT(看门狗)1.feed方法示例本教程皆来自立创官方教程,为博主学习使用所记录,使用开发板为立创的庐山派,如有需求可自行访问立创官网关于这些外设
- Linux系统JDK 8下载与安装指南
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- 学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split 函数深度解析
宁儿数据安全
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学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split函数深度解析一、为什么需要划分训练集和测试集?在机器学习中,模型需要经历两个核心阶段:训练阶段:用训练集数据学习特征与目标值的映射关系(如线性回归的权重)。测试阶段:用测试集评估模型在未见过的数据上的表现,避免“过拟合”(模型只记住训练数据的噪声,无法泛化到新数据)。类比场景:学生通过“练习题”(训练集)学习知识,再通过“考
- 在mac下手动编译迁移的android版webrtc组件
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WebRTCwebrtcandroid
我原先使用的android版webrtc是在linux下编译的,现在因为某些原因需要把整个库迁移到mac下编译。把代码迁移完后,正常是需要通过gclientsync重新构建编译环境,但是由于网络限制等方面原因,会导致完成的比较慢。在摸索一阵后,找到了一种方式可以快速的编译出webrtc,步骤如下:假设已经有NDK、depot_tools、ninja,并且可以正常使用了1.修改src/build/c
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一起学学Java【一】springboot人工智能后端
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣亲爱的小伙伴们,你们是否听说过SpringBoot和AI结合的消息?是不是觉得这两者听起来就像是天作之合?没错,SpringBoot和AI的结合确实能为我们带来许多意想不到的好处!今天,我们就来一起探讨如何在SpringBoot项目中集成AI功能,让你的应用更
- 【学习】微信小程序开发指南:从零开始的完整实践
小程序
前言微信小程序作为腾讯推出的轻量级应用平台,自2017年正式发布以来,已经成为移动互联网生态中不可或缺的一部分。小程序具有"用完即走"的特点,无需下载安装,通过微信即可使用,为用户提供了便捷的服务体验,也为开发者提供了新的应用分发渠道。本文将从零开始,详细介绍微信小程序的开发流程,包括环境搭建、基础语法、核心功能实现、发布上线等各个环节,帮助初学者快速掌握小程序开发技能。一、微信小程序概述(一)什
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要在Windows上运行Linux程序,您有以下选项:在适用于Linux的Windows子系统(WSL)上按原样运行程序。在WSL中,程序直接在计算机硬件上执行,而不是在虚拟机中执行。WSL还支持在Windows和Linux系统之间直接调用文件系统,无需SSL传输。WSL设计为命令行环境,不建议用于图形密集型应用程序。有关更多信息,请参阅适用于Linux的Windows子系统文档。在本地计算机或A
- RAG实战指南 Day 2:RAG开发环境搭建与工具选择
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【RAG实战指南Day2】RAG开发环境搭建与工具选择开篇欢迎来到"RAG实战指南"系列的第2天!今天我们将聚焦RAG系统的开发环境搭建和工具选择,这是构建高效RAG应用的基础。一个合理的开发环境和工具链不仅能提升开发效率,还能确保系统的稳定性和扩展性。通过本文,你将掌握如何从零开始搭建RAG开发环境,了解主流工具的选择策略,并通过实际案例学习如何将这些工具组合起来构建完整的RAG工作流。理论基础
- 《dlib库中的聚类》算法详解:从原理到实践
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一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库,其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于:数据分组:将相似的数据点划分为同一簇。特征分析:通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助:结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers,适用于图像
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文章目录前言一、线程池是什么?二、示例代码前言线程池主要是对之前内容的一个巩固,并且初步了解池化概念。一、线程池是什么?线程池就是提前开辟好一块空间,随时准备创造新线程来完成任务,可以理解为用空间来换时间,具体实现看以下示例代码。二、示例代码#include#include#include#include"lockGuard.hpp"#include"log.hpp"constintdefault
- Docker 跨平台支持:从 Linux 到 macOS 的容器化开发实践
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Docker容器的理念是“一次构建,处处运行”,旨在解决应用程序在不同环境中部署的兼容性问题。然而,这一承诺的实现,在非原生Linux系统(如macOS和Windows)上,需要巧妙的底层机制来支撑。对于开发者而言,理解DockerDesktop在这些操作系统上的工作原理,特别是其虚拟机机制和文件共享策略,对于优化开发体验和解决潜在性能问题至关重要。本文将深入探讨Docker如何在macOS和Wi
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:FinalShell4是专为Linux系统打造的集成化远程管理工具,以其强大的SSH连接功能著称,支持多种操作系统平台。该软件集成了丰富的终端模拟、会话管理、文件传输和性能优化等特性,提高了IT运维的效率和安全性。其内置的脚本支持和实时监控功能进一步加强了服务器管理的自动化和便捷性,使其成为IT专业人员的得力助手。1.SSH连接与安全远程操作SSH(Secur
- 机器学习:集成算法的装袋法(Bagging):随机森林(Random Forest)
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随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出,广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍,包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法,通过生成多棵决策树,并将这些树的预测结果结合起来,以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
- 计算机网络基础知识+学习路线
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计算机网络是一种将多个计算机设备通过通信线路连接在一起,使其能够相互传输数据和共享资源的技术和设施。1.基础知识学习计算机网络需要了解计算机硬件、操作系统、编程语言等基础知识。计算机硬件:计算机硬件包括中央处理器(CPU)、存储器、输入输出设备等。CPU是计算机的核心,负责执行程序和控制计算机的各种操作。存储器主要有随机存储器(RAM)和只读存储器(ROM),用于存储数据和程序。输入输出设备包括键
- 大语言模型技术系列讲解:大模型应用了哪些技术
知世不是芝士
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为了弄懂大语言模型原理和技术细节,笔者计划展开系列学习,并将所学内容从简单到复杂的过程给大家做分享,希望能够体系化的认识大模型技术的内涵。本篇文章作为第一讲,先列出大模型使用到了哪些技术,目的在于对大模型使用的技术有个整体认知。后续我们讲一一详细讲解这些技术概念并解剖其背后原理。正文开始大语言模型(LLMs)在人工智能领域通常指的是参数量巨大、能够处理复杂任务的深度学习模型。这些模型使用的技术主要
- 森林的智慧:随机森林与集成学习的民主之道
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当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界,展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时,另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”,但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径:它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本,而是致力于创造尽可能多样化的模型,然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是:如果每
- 工具学习_CVE Binary Tool
1.工具概述CVEBinaryTool是一个免费的开源工具,可帮助您使用国家漏洞数据库(NVD)常见漏洞和暴露(CVE)列表中的数据以及Redhat、开源漏洞数据库(OSV)、Gitlab咨询数据库(GAD)和Curl中的已知漏洞数据来查找软件中的已知脆弱性。该工具有两种主要操作模式:二进制扫描程序:可帮助您确定哪些包可能已作为软件的一部分包含在内。该程序包括360检查器,扫描程序主要适用于常见的
- 【网络】Linux 内核优化实战 - net.core.busy_read
目录核心功能工作原理与优势配置方式1.临时配置(重启失效)2.永久配置(重启生效)与`net.core.busy_poll`的协同作用适用场景与注意事项适用场景:注意事项:总结net.core.busy_read是Linux内核中与网络性能优化相关的参数,主要用于控制socket层的忙轮询(BusyPolling)行为,与net.core.busy_poll配合使用,共同优化网络数据包的处理效率。
- Python —— pandas 主要方法 和 常用属性(一)
墨码
笔记知识点python数据分析Pandas
Pandas基础类型Series类型创建SeriesSeries的自定义索引读取SeriesPandaspandas数据分析统计包,是一款功能强大的用于数据分析的操作工具,由于其的实用性对操作数据的方便性广受欢迎,今天就来学习一下Pandas数据包的用法吧!在此之前推荐了解一下numpy基础类型说道数据类型,大家熟知的大概都是intstrbool等数据类型,或者是Python中的listtuple
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
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机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
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活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite