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day11 学习笔记豆豆学习笔记 python
文章目录前言一、类方法二、静态方法三、构造方法四、魔术方法前言通过今天的学习，我掌握了更多Python中有关面向对象编程思想中方法的概念与操作，包括类方法，静态方法，构造方法，魔术方法一、类方法类方法是属于类的行为，一般使用类而非对象进行调用类方法需要使用@classmethod装饰器定义类方法至少有一个形参用于绑定类，约定为cls类和该类的实例都可以调用类方法，但一般不用实例进行调用类方法不能访
《Operating System Concepts》阅读笔记：p449-p459 操作系统
《OperatingSystemConcepts》学习第35天，p449-p459总结，总计11页。一、技术总结1.NVM&SSDFlash-memory-basedNVMisfrequentlyusedinadisk-drive-likecontainer,inwhichcaseitiscalledasolid-statedisk(SSD)(Figure11.3)。2.HDDScheduling
Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。星霜笔记开源关注简介免费源码 pdf
MarkerMarker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道：提取文本，必要时进行OCR处理（启发式算法，surya，tesseract
常见FUZZ姿势与工具实战：从未知目录到备份文件漏洞挖掘 w2361734601 web安全安全
本文仅供学习交流使用，严禁用于非法用途。未经授权，禁止对任何网站或系统进行未授权的测试或攻击。因使用本文所述技术造成的任何后果，由使用者自行承担。请严格遵守《网络安全法》及相关法律法规！目录本文仅供学习交流使用，严禁用于非法用途。未经授权，禁止对任何网站或系统进行未授权的测试或攻击。因使用本文所述技术造成的任何后果，由使用者自行承担。请严格遵守《网络安全法》及相关法律法规！一、FUZZ技术概述二、
Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！） y江江江江机器学习大模型 gpt chatgpt
HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中，最具代表性的就是HuggingFace。HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G
2020 年 9 月大学英语四级考试真题（第 1 套）——纯享题目版 fo安方英语—四级CET4 四级英语学习
个人主页：fo安方的博客✨个人简历：大家好，我是fo安方，目前中南大学MBA在读，也考取过HCIECloudComputing、CCIESecurity、PMP、CISP、RHCE、CCNPRS、PEST3等证书。兴趣爱好：b站天天刷，题目常常看，运动偶尔做，学习需劳心，寻觅些乐趣。欢迎大家：这里是CSDN，是我记录我的日常学习，偶尔生活的地方，喜欢的话请一键三连，有问题请评论区讨论。导读页：这是
CVPR 2024 | 低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力小白学视觉计算机顶会顶刊论文解读计算机视觉深度学习 CVPR 计算机顶会论文解读
论文信息题目：Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力作者：HaoyuChen,WenboLi,JinjinGu,JingjingRen,HaozeSun,XueyiZou,ZhensongZhang,Youlia
Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化小众AI AI开源音视频人工智能 AI编程
GitHub：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用20万美元（224张GPU）就能训练出商业级11B参数的视频生成大模型。它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消
OWL - 优化劳动力学习的通用智能体小众AI AI开源学习人工智能 AI编程
GitHub：https://github.com/camel-ai/owl更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIOWL是一个前沿的多智能体协作框架，推动任务自动化的边界，构建在CAMEL-AIFramework。愿景是彻底变革AI智能体协作解决现实任务的方式。通过利用动态智能体交互，OWL实现了跨多领域更自然、高效且稳健的任务自动化。OWL在GAIA
【Linux】Linux下调试器gdb的使用安度因 Linux linux 运维服务器测试工具调试
作者主页：@安度因学习社区：StackFrame专栏链接：Linux文章目录一、前言二、铺垫三、指令集和使用1、指令集2、演示四、结语如果无聊的话，就来逛逛我的博客栈吧!一、前言前几篇Linux博客中，我们分别学习了与编辑、编译、自动化构建代码、上传代码的工具。而今天，我们将学习最后一个工具——Linux下的调试器gdb
ACI EP Learning Whitepaper 1. ACI EP组件 m0_54931486 思科 ACI 网络思科 ACI Endpoint ACI fabric Nexus EP 学习
1.ACIEndpointACI网络架构的Endpoint表整合了传统MAC地址表和ARP表的功能。其核心机制是通过硬件层直接学习数据包的源MAC地址与IP地址映射关系，摒弃了传统ARP协议依赖广播请求获取下一跳MAC地址的模式。这种设计优化体现在两方面：1）减少控制面ARP流量处理带来的资源消耗；2）基于终端实际流量即可实时感知主机IP/MAC地址的拓扑迁移，无需依赖GARP通告即可实现终端移动
自学网络安全（黑客技术）2025年 —三个月学习计划 csbDD web安全学习安全网络 python
基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习
【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架：忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion 同学小张大模型人工智能笔记 chatgpt agi embedding RAG prompt
大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。RAG目前很火，但是也有一些不足的地方。有不足就有改进方法。本文我们来看一个方法：RAG-Fusion，理解其原理，并看一下其实现源码。文章目录0.RAG的不足1.RAG-Fusion原理概述2.步骤拆解与代码示例2.1
2025年零基础入门学网络安全（详细），看这篇就够了网安大师兄 web安全安全网络网络安全密码学
基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习我在之前的回答中，我都一再强调不要以编程为基础再开始学习网络安全，一般来说，学习编程不但学习周期长，而且实际向安全过渡后可用到的关键知识并不多一般人如果想要把编程学好再开始学习网络安全往往需要花费很长时间，容易半途而废。而且学习编程只是工具不是
30岁了，零基础想转行网安从头开始现实吗？白帽子凯哥哥 tcp/ip 安全 web安全学习网络
这篇文章没有什么套路。就是一套自学理论和方向，具体的需要配合网络黑白去学习。毕竟是有网络才会有黑白！有自学也有培训！1.打死也不要相信什么分分钟钟教你成为大黑阔的，各种包教包会的教程,就算打不死也不要去购买那些所谓的盗号软件之类的东西。2，我之前让你们在没有目的的时候学习linux,在学习LINUX的同时你第一个遇到的问题就是命令。作为一个黑客入门着来说你必须要懂什么是命令化系统,什么是图形化系统
机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放木尘152132 机器学习线性回归 python
一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
【存储中间件】Redis核心技术与实战（六）：Redis的设计与实现（缓存淘汰算法、过期策略与惰性删除）道友老李 #Redis核心技术与实战架构师进阶-存储中间件缓存中间件 redis
文章目录Redis的设计与实现缓存淘汰算法maxmemoryNoevictionvolatile-lruvolatile-ttlvolatile-randomallkeys-lruallkeys-randomLRU算法近似LRU算法LFU算法为什么Redis要缓存系统时间戳过期策略和惰性删除过期惰性删除lazyfree个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区Redis的设计与实现缓存淘汰
12.1-12.7学习周报谢m鑫天天揍我学习
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract一、k-近邻法二、持续学习总结摘要本周主要学习了k邻近算法的原理和应用场景，了解了持续学习的有关概念和原理。AbstractThisweek,wemainlylearnedtheprinciplesandapplicationscenariosofk-proximityalgorithm,andlearne
Adam-mini：深度学习内存效率新突破 XianxinMao 人工智能深度学习人工智能
标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。相比AdamW，Adam-mini将内存效率提升了一倍，并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗，同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的
SVN学习无妄无望工具使用 svn 学习
1、SVN是什么SVN（Subversion）是一个开源的版本控制系统，用于跟踪文件和目录的更改。它允许团队协作开发项目，管理代码的版本历史，并支持多人同时对代码进行修改和提交。SVN是集中式版本控制系统（CVCS）的代表之一，与Git（分布式版本控制系统）不同，SVN的代码库通常存储在一个中央服务器上。SVN的主要特点版本控制：记录文件和目录的每一次更改，支持版本回溯和历史查看。多人协作：允许多
【机器学习】模型拟合 CH3_CH2_CHO 什么？！是机器学习！！机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因：例如，使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据，或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下，模型的表
笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量深搜、岛屿数量广搜、100.岛屿的最大面积 jingjingjing1111 深度优先算法笔记
学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记#include#includeusingnamespacestd;intdirection[4][2]={0,1,-1,0,0,-1,1,0};voiddfs(constvector>&B612
笔记：代码随想录算法训练营day56:图论理论基础、深搜理论基础、98. 所有可达路径、广搜理论基础 jingjingjing1111 笔记
学习资料：代码随想录连通图是给无向图的定义，强连通图是给有向图的定义朴素存储：二维数组邻接矩阵邻接表：list基础知识：C++容器类|菜鸟教程深搜是沿着一个方向搜到头再不断回溯，转向；广搜是每一次搜索要把当前能够得到的方向搜个遍深搜三部曲：传入参数、终止条件、处理节点+递推+回溯98.所有可达路径卡码网题目链接（ACM模式）先是用邻接矩阵，矩阵的x,y表示从x到y有一条边主要还是用回溯方法遍历整个
JAVA学习-练习试用Java实现“对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查” 守护者170 java学习 java 学习
问题：编写一个Spark程序，对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查。解答思路：下面是一个简单的Spark程序示例，用于解析网络日志并筛查异常行为。这个示例假设日志文件格式如下：timestamp,ip_address,user_id,action,event,extra_info2023-01-0112:00:00,192.168.1.1,123,login,success,none202
JAVA学习-练习试用Java实现“实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选” 守护者170 java学习 java 学习
问题：实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选。解答思路：要实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选，需要按照以下步骤进行：1.环境准备确保的环境中已经安装了ApacheSpark。可以从[ApacheSpark官网](https://spark.apache.org/downloads.html)下载并安装。2.创建Spark应用以下是
怎么进入python 的venv文件夹_python虚拟环境模块venv使用及示例 weixin_39796140 怎么进入python 的venv文件夹
相信只要学习python的同学对于虚拟环境这个概念肯定不会太陌生，虚拟环境指的是一个个单独隔离的python开发环境。各个虚拟环境之间互不干扰，都有自己独立的开发包。就像是在电脑上装了很多个虚拟机，每个虚拟机里面你随便折腾，不会影响到物理机，也不会影响到其他虚拟机。既然这么有用，那么Python里面用来创建虚拟环境的模块virtualenv是怎么使用的呢？我们一起来看一下。virtualenv基本
Mac上传本地项目文件夹到远程Github个人仓库的方法及常见报错处理 Uzw Git Mac git github mac
最近写NER模型的同时学习参悟了一个开源的项目，做了一些Comments改了点分词规则，打算上传到个人Github仓库，上一次本地上传还是用Windows系统，换了Mac发现有一些规则不能用了，好久不用Git都忘光了…上传过程中报错无数，在此一并总结啦！文章目录Prerequisite上传本地文件夹到Github步骤报错问题描述及解决方法1.You‘veaddedanothergitreposit
Transformer与图神经网络的融合与应用 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中，Transformer模型和图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计
深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶 ChatGPT 大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh
学习Python如何高效处理CSV文件的技巧！程序员总部 python python json
在Python中，处理CSV文件是一项非常常见的任务，特别是在数据分析和数据科学领域。CSV文件的全称是Comma-SeparatedValues，顾名思义，它以逗号为分隔符来存储表格数据。这种格式简单易读，也很方便进行数据的存储和交换。接下来就让我们一起探讨一下如何在Python中读取和写入CSV文件吧！CSV模块简介Python内置了一个非常强大的库，名为csv，这个库专门用于处理各种CSV文
Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor yangshangchuan 信息抽取 HtmlExtractor 精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。 HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。如
java编程思想 -- 多态百合不是茶 java 多态详解
一: 向上转型和向下转型面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
[自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系 comsci dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长.... 首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
storm 自定义日志文件商人shang storm cluster logback
Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现： 1. 想要进行一些调试信息的输出 2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录 21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo 传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下：（由于使用了父类aaa
一些排错方法文强chu 方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228) at o
Swing中文件恢复我觉得很难小桔子 swing
我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
php 文件操作 aichenglong PHP 读取文件写入文件
1 写入文件 @$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab"); if(!$fp){ echo "open file error" ; exit; } $outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
MySQL的btree索引和hash索引的区别 AILIKES 数据结构 mysql 算法
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
JAVA的抽象--- 接口 --实现百合不是茶
抽象接口实现接口 //抽象类 ,方法 //定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体抽象的定义使用abstract abstract class A 定义一个抽象类例如： //定义一个基类 public abstract class A{ //抽象类不能用来实例化，只能用来继承 //
JS变量作用域实例 bijian1013 作用域
<script> var scope='hello'; function a(){ console.log(scope); //undefined var scope='world'; console.log(scope); //world console.log(b);
TDD实践（二） bijian1013 java TDD
实践题目：分解质因数 Step1：单元测试： package com.bijian.study.factor.test; import java.util.Arrays; import junit.framework.Assert; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import com.bijian.
[MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制 bit1129 mongodb
MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
【HBase五】Java API操作HBase bit1129 hbase
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.ha
python调用zabbix api接口实时展示数据 ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容： 1、获得认证密钥 2、获取zabbix所有的主机组 3、获取单个组下的所有主机 4、获取某个主机下的所有监控项
jsp取得绝对路径 byalias 绝对路径
在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下：一、使用${pageContext.request.contextPath} 　　代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer bylijinnan java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
SQL 优化原则 chicony sql
一、问题的提出　在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
java 线程弹球小游戏 CrazyMizzz java 游戏
最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善这里是提纲 1.线程弹球游戏实现 1.实现界面需要使用哪些API类 JFrame JPanel JButton FlowLayout Graphics2D Thread Color ActionListener ActionEvent MouseListener Mouse
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法 daizj hadoop jps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法 jps时出现如下信息： 3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
PHP图片水印缩放类实现 dcj3sjt126com PHP
<?php class Image{ private $path; function __construct($path='./'){ $this->path=rtrim($path,'/').'/'; } //水印函数，参数：背景图，水印图，位置，前缀,TMD透明度 public function water($b,$l,$pos
IOS控件学习：UILabel常用属性与用法 dcj3sjt126com ios UILabel
参考网站： http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007 http://www.tuicool.com/articles/zquENb http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695 http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
完全手动建立maven骨架 eksliang java eclipse Web
建一个 JAVA 项目： mvn archetype:create -DgroupId=com.demo -DartifactId=App [-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT] [-Dpackaging=jar] 建一个 web 项目： mvn archetype:create -DgroupId=com.demo -DartifactId=web-a
配置清单 gengzg 配置
1、修改grub启动的内核版本 vi /boot/grub/grub.conf 将default 0改为1 拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan 拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
Windows端口被占用处理方法 huqiji windows
以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
开源ckplayer 网页播放器，跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！天梯梦 mobile
CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
简单工厂设计模式 hm4123660 java 工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
maven笔记 zhb8015 maven
跳过测试阶段： mvn package -DskipTests 临时性跳过测试代码的编译： mvn package -Dmaven.test.skip=true maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。指定测试类 mvn test
非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中 Stark_Summer map hbase reduce Hfile path实例
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
jsp web tomcat 编码问题王新春 tomcat jsp pageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTi

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