- 使用scorecardpy库计算woe分箱和iv值
亲持红叶
机器学习风控相关算法人工智能机器学习
woe分箱_iv值计算基于scorecardpy库，乳腺癌数据集importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportscorecardpyasscfromtqdmimportnotebookcancer=load_breast_cancer()df=pd.DataFrame(cancer.
- YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-model.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
model.pyultralytics\engine\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classModel(nn.Module):1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0licenseimportinspectimportsysfrompathlibimportPathfromtypingimportUnionimportnumpyasnpim
- ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape
Xiao张不会深度学习
python开发语言
1.错误报错ValueError:settinganarrayelementwithasequence.Therequestedarrayhasaninhomogeneousshapeafter1dimensions.Thedetectedshapewas(6,)+inhomogeneouspart.2.问题原因numpy版本原因导致的报错。3.解决办法卸载现有版本numpy，安装numpy1.2
- YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-loaders.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
loaders.pyultralytics\data\loaders.py目录loaders.py1.所需的库和模块2.classSourceTypes:3.classLoadStreams:4.classLoadScreenshots:5.classLoadImagesAndVideos:6.classLoadPilAndNumpy:7.classLoadTensor:8.defautocast
- python爬取高德地图道路交通状态数据代码
weixin_17839606517
可视化python开发语言
"""author:17839606517"""importdatetimeimportdatetimeimportosimportcsvfromcodecsimportStreamReaderWriterimportnumpyasnpimportrequestsimportpandasaspdimportjsonimportcodecsimporttimedefaaa():#初始API的URL#
- 用Python实现GM(1,1)预测
python游乐园
学习资源python开发语言
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgm11(x0):#累加生成序列x1=np.cumsum(x0)n=len(x0)#构造矩阵B和向量YB=np.zeros((n-1,2))Y=np.zeros((n-1,1))foriinrange(0,n-1):B[i][0]=-0.5*(x1[i]+x1[i+1])B[i][1]=1Y[i][0]=x
- numpy1.19.4与python3.9版本冲突解决
weixin_47154407
numpy1.19.4与python3.9版本冲突解决一、问题分析runtimeError:packagefailstopassasanitycheck解决方法如下：解决一：使用python3.9和numpy1.19.4时会发生此错误，卸载numpy1.19.4并安装1.19.3,即可解决此问题使用pipuninstallnumpy再安装numpy1.19.3版本即可，使用如下命令卸载命令：pip
- pythonnumpy库离线安装_linux Python2.7 离线安装pip、numpy、scipy、sklearn等
weixin_39974932
服务器是离线的，只能离线安装安装pip1.先安装setuptools下载地址：https://pypi.python.org/pypi/setuptools#downloads将下载后的文件解压，进入到解压后的文件所在的目录执行命令：pythonsetup.pyinstall2安装pip下载地址：https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads将下载后的文件解压
- python3.9安装numpy+mky_windows下python 3.9 Numpy scipy和matlabplot的安装教程详解
Madmoiselle.may
学习python过程中想使用python的matlabplot绘图功能，遇到了一大批问题，然后一路过关斩将，最终安装成功，实为不易，发帖留念。1首先打开cmdwin+r2pip安装pip3install--usernumpyscipymatplotlib–user选项可以设置只安装在当前的用户下，而不是写入到系统目录。默认情况使用国外线路，国外太慢，我们使用清华的镜像就可以:pip3install
- OpenCV计算机视觉 08 图像的旋转
伊一大数据&人工智能学习日志
OpenCV计算机视觉人工智能计算机视觉opencv
图像的旋转下面是一张小猪佩奇的照片，请进行顺时针90度，逆时针90度，180度旋转方法一：使用了NumPy库的np.rot90()函数来实现图像的旋转np.rot90(img,k=-1)表示将输入的图像img顺时针旋转90度，np.rot90(img,k=1)表示将图像逆时针旋转90度。importcv2importnumpyasnp#导入原图img=cv2.imread('小猪佩奇.png')
- 关于python装numpy这些
danpengxie
pythonnumpy
弄了2个版本的，2.7和最新的3.6版本。步骤是一样的,每次要的二进制文件http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy找准了二进制文件，其下载在python的script文件夹下.然后命令截个图怕忘了（乖乖下载二进制文件，不要pipinstall.反正一会pip直接install，一会用二进制装会错的）现在装了2版本用py-2和py-3去调用
- PyTorch使用教程- Tensor包
Loving_enjoy
论文pytorch人工智能
###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。张量是一个多维数组，类似于NumPy中的ndarray，但它是基于GPU的，支持自动求导。本文将详细介绍PyTorch中的Tensor包，包括张量的创建、运算、形状变换、索引与切片、以及重要的张量处理方式。####一、张量的创建在PyTorch中，可以
- python 安装scipy
Half0pen
linuxmachinelearning
之前安装pybrain,fann2要用到scipy,numpy但是用pip并没有安装成功sudoapt-getinstallpython-numpypython-scipypython-matplotlib安装成功==
- 【Python学习】科学计算工具包SciPy-安装配置
墨夶
Python学习资料python学习scipy
SciPy安装与配置指南SciPy是一个基于Python的科学计算库，广泛应用于数学、科学和工程领域。它建立在NumPy库的基础上，提供了丰富的数学和科学计算工具。本文将详细介绍如何在不同环境下安装和配置SciPy。1.前提条件在安装SciPy之前，确保你的系统已经安装了Python和pip。你可以通过以下命令检查Python是否已经安装：python--version如果输出类似于Python3
- Python 3.9 兼容的 NumPy 版本
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pythonnumpy
了解与Python3.9兼容的NumPy版本。根据搜索结果，以下是一些与Python3.9兼容的NumPy版本：NumPy1.21.1：这是一个与Python3.9兼容的NumPy版本。您可以通过运行以下命令来安装这个版本的NumPy：pipinstallnumpy==1.21.1NumPy1.26.0：根据版本对应关系表，NumPy1.26.0兼容Python3.9到Python3.12。您可以
- 【python】成功解决AttributeError: ‘Tuple’ object has no attribute ‘shape’
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言pandas机器学习numpysklearn
成功解决AttributeError:‘Tuple’对象没有属性‘shape’在Python的编程中，尤其是当我们使用如NumPy或Pandas等科学计算和数据处理库时，经常会遇到各种属性错误（AttributeError）。其中，“AttributeError:‘Tuple’对象没有属性‘shape’”是一个常见的错误，它通常意味着我们试图在一个元组（Tuple）对象上调用一个它并不拥有的方法或
- python中水量_python 画降水量色斑图问题
张少壮
python中水量
#引用部分importnumpyasnpimportpandasaspdfromscipy.interpolateimportRbf#径向基函数：将站点信息插到格点上用于绘制等值线importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsascolorsimportmatplotlibasmplimportcartopy.crsasccrsimportc
- 人工智能OpenCV计算机视觉技术
yzx991013
OpenCV基础全集opencv计算机视觉人工智能
5.3cand可调节边缘检测完整代码：importcv2importnumpyasnp#载入图像，并处理可能的读取错误img_original=cv2.imread('./image/lena.jpg')ifimg_originalisNone:print("无法读取图像文件")raiseSystemExit#创建可调整大小的窗口cv2.namedWindow('Canny',cv2.WINDOW
- Python知识超级汇总
༺ཌༀ傲世万物ༀད༻
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Python知识超级汇总文章目录Python知识超级汇总一、引言二、Python基础（一）安装与环境配置（二）基本语法（三）流程控制（四）数据结构三、Python高级特性（一）函数（二）迭代器与生成器（三）装饰器（四）面向对象编程（OOP）（五）异常处理（六）模块与包四、Python常用库与框架（一）NumPy（二）pandas（三）Matplotlib（四）Flask（五）Django五、总结一
- 14-美妆数据分析
william_liu1
数据分析数据分析数据挖掘
前言美妆数据分析可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户偏好和产品表现importpandasaspdimportnumpyasnp一、数据清洗data=pd.read_csv(r'C:\Users\B\Desktop\美妆数据.csv',encoding='gbk')data.head()data.info()data=data.drop_duplicates(inplace=False)data.
- Python数值计算（1）——Numpy中数据的保存和加载
C囧囧
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这里讨论一下在进行数值计算中，对计算数据的保存和加载。1.文本格式这种方式可以采用文本的方式保存numpy数组，函数原型如下：numpy.savetxt(fname,X,fmt='%.18e',delimiter='',newline='\n',header='',footer='',comments='#',encoding=None)其中fname是文件名称，如果文件名以.gz结尾，numpy
- Python VS Code报错ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy‘以及No module named ‘xxx‘的原因及解决办法
猛狗哭泣
数据分析pythonbuganaconda
ModuleNotFoundError的两种类型及解决方法Nomodulenamed'numpy'Nomodulenamed'xxx'Nomodulenamed‘numpy’有的时候我们想import常用的包比如numpy或者pandas，而且电脑上是有安装这些包并且在Jupyter中可以正常使用的，但在VSCode或者Pycharm中import却会出现如题的错误。发生这种报错的原因是VSCod
- numpy和panda在数据统计时的注意事项
积跬步，慕至千里
软件安装及程序错误解决方案集数据分析所遇问题解答库numpy
numpy和panda在数据统计时的注意事项：NumPy中只要有数据缺失就会返回NaN而在Pandas中则会跳过该值对剩余的数值进行相应计算示例importpandasaspdimportnumpyasnpa=np.array([np.nan,1,3,5])b=pd.Series(a)print('变量a:',a,"\n变量b：\n",b)a.sum(),b.sum()输出结果：
- Python数据分析常见面试题和答案01-10
飞翔还哈哈6
Python数据分析pythonpandas数据分析
以下是一些Python数据分析常见面试题和答案：1.Python中的list和tuple的区别是什么？答：List是可变的，而元组（tuple）是不可变的。因此，使用list来存储需要频繁修改的数据，而使用元组来存储不能更改的数据项。2.解释NumPy中的数组？为什么numpy在数据分析中很重要？答：NumPy是Python中提供高性能科学计算和数据分析的包。NumPy数组是一种类似于列表的数据结
- 【视觉算法—视频目标跟踪】基于camshift实现视频目标实时追踪
明月下
视觉算法opencvpython音视频
本文代码功能：1.获取摄像头，实时显示2.鼠标获取第一帧中的目标roi区域3.在视频中实时对目标进行追踪。4.两种目标追踪的方式：‘meanshift’，‘camshift’5.保存视频代码准备新建test.py，复制以下代码：importcv2ascvimportnumpyasnpglobalmin_y,height,min_x,width#1代表打开外置摄像头,外置多个摄像头可依此枚举0，1，
- Python 数据建模完整流程指南
木觞清
3天入门Pythonpython开发语言
在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中，我们将通过Python展示数据建模的完整流程，包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。1.导入必要的库在进行任何数据分析或建模之前，首先需要导入必需的Python库。这些库提供了各种工具和算法，帮助我们更高效地完成任务。importnumpyasnpim
- Python：Numpy使用方法
从小就看凹凸曼^o^
pythonnumpy
一.生成数组1.快速生成数组importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5])#[12345]b=np.array(range(6,11,1))#[678910]c=np.arange(11,16,1)#[1112131415]d=np.linspace(16,20,5)#[16.17.18.19.20.]其中：np.array(range(......))←→np.ar
- 3DUnet实现3D医学影像的有效分割
Andrew_Xzw
python深度学习githubopencv计算机视觉分割
最近涉及到了3D医学影像的分割，网络上相关的实现比较少，因此进行实现记录。3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg/3DUnetCNN.git。安装环境为：nibabel>=4.0.1numpy>=1.23.0#torch>=1.12.0
- OpenCV基础学习
yzx991013
OpenCV基础全集学习
5.1开运算完整代码：importcv2importnumpyasnpdefcir():try:image=cv2.imread("./image/xingtai/cirrec.jpg")kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(11,11))src=cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_OPEN,kerne
- OpenCV实例应用
yzx991013
OpenCV基础全集opencv人工智能计算机视觉
5.0图像的腐蚀应用完整代码：importcv2importnumpyasnpdeferode():img=cv2.imread('./image/dige.png')kernel=np.ones((3,3),np.uint8)erosion=cv2.erode(img,kernel,iterations=1)erosion1=cv2.erode(img,kernel,iterations=2)r
- jvm调优总结（从基本概念 到 深度优化）
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中，最基本的数据结构无外乎：数组 和 引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了：
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方：
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是：
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（
new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令，安装sysbench-0.5：
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一． 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时，Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。
实例环境： 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？
从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤：
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果：
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。
网上的说法：
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数：erlang:get_s
