- 吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码
StrawBerryTreea
机器学习机器学习线性回归python吴恩达
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验,都是通过调用sklearn函数,分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
- python股票分析系统部署操作过程及代码实现
大懒猫软件
python开发语言flaskplotlyapirestful
部署一个股票分析系统涉及多个步骤,包括后端服务、前端界面和实时数据更新。以下是一个详细的部署过程,涵盖从代码编写到服务器部署的完整步骤。1.系统架构概述后端:使用Flask提供RESTfulAPI和数据处理服务。前端:使用PlotlyDash构建动态界面,实时显示股票价格走势。数据源:从金融数据API(如AlphaVantage、YahooFinance)获取实时数据。2.系统开发步骤2.1安装必
- 运用python制作一个完整的股票分析系统
大懒猫软件
python开发语言djangobeautifulsoup
使用python制作一个股票分析系统,可以通过股票价格走势动态界面,实时动态监测不同类型股票的变化情况。以下是一个完整的股票分析系统开发指南,包括股票价格走势动态界面和实时监测功能。这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术,帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集:使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。数据处理:计算技术指标(如KDJ、BOLL)并进行数据预处
- Python随机森林算法详解与案例实现
闲人编程
python算法python随机森林数据分析人工智能
目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例:使用随机森林预测波士顿房价5.1数据集介绍5.2代码实现5.3代码解释5.4运行结果6、随机森林的优缺点7、改进方向8、应用场景9、总结Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述随
- 预测股票走势的ai模型
roxxo
AI模型人工智能深度学习金融
AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- Web项目测试专题(六)压力测试
2025年一定要上岸
压力测试
概述:压力测试检验Web应用在高并发、高负载情况下的表现,帮助预估系统承载能力和发现瓶颈步骤:并发用户测试:增加虚拟用户数测试系统在多人同时使用时的表现负载测试:模拟高负载情况测试系统的稳定性和响应时间峰值测试:测试系统在瞬时高峰负载下的表现,观察系统是否崩溃或性能显著下降持久性压力测试:长时间持续高负载运行,观察系统性能随时间的变化趋势,有无内存泄漏或性能退化现象1.并发用户测试目标:确定Web
- 零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归
山海青风
#机器学习机器学习分类逻辑回归python人工智能
4.1分类vs回归在机器学习中,任务通常分为两大类:回归(Regression):用于预测连续数值,如房价、温度、工资等。例如:预测明天的气温(28.5°C)。预测一辆二手车的价格(30,000元)。分类(Classification):用于预测离散类别,如垃圾邮件vs正常邮件。例如:判断一封邮件是否是垃圾邮件(“垃圾邮件”or“正常邮件”)。预测一个贷款申请是否会被批准(“批准”or“拒绝”)。
- 【GreatSQL优化器-06】条件过滤导致选择非最佳
数据库mysql
【GreatSQL优化器-06】条件过滤导致选择非最佳一、condition_fanout_filter导致计划非最佳GreatSQL的优化器对于join的表需要根据行数和cost来确定最后哪张表先执行哪张表后执行,这里面就涉及到预估满足条件的表数据,condition_fanout_filter会根据一系列方法计算出一个数据过滤百分比,这个比百分比就是filtered系数,这个值区间在[0,1]
- 零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归
山海青风
#机器学习人工智能机器学习回归线性回归python
3.1线性回归的概念在现实生活中,许多事情都遵循某种线性关系,比如:房价vs面积:房子的面积越大,价格通常越高。工资vs工作经验:工作经验越多,薪资往往更高。汽车油耗vs车速:在一定范围内,车速越快,油耗可能越高。线性回归(LinearRegression)是机器学习中最基础的算法之一,它用于研究两个变量之间的线性关系,即一个变量(自变量)如何影响另一个变量(因变量)。3.2线性回归的数学直觉线性
- 利用DeepSeek构建个人知识库可以通过其AI能力实现高效的知识管理和检索
rockmelodies
神经网络人工智能架构
利用DeepSeek构建个人知识库可以通过其AI能力实现高效的知识管理和检索。以下是分步骤指南:1.确定知识库需求目标:明确知识库用途(如学习笔记、工作文档、研究资料)。格式:确定支持的格式(文本、PDF、网页、Markdown、Excel等)。规模:预估数据量级(小型个人库or大规模专业库)。2.数据收集与预处理数据来源:本地文件:整理文档、笔记、电子书等。网络资源:爬取网页、保存文章链接。结构
- 【python 机器学习】sklearn转换器与预估器
人才程序员
杂谈python机器学习sklearn人工智能目标检测深度学习神经网络
文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器(Transformer)?通俗介绍:学术解释:2.什么是预估器(Estimator)?通俗介绍:学术解释:3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例:数据标准化(转换器)5.2示例:模型训练与预测(预估器)6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预
- 『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普!
AI大模型前沿研究
大模型笔记笔记DeepseekdeepseekR1Deepseekv3GPTO1GPTO3
国外大神对DeepSeekR1的科普!文章目录一、Explainer:What'sR1&EverythingElse?时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量(新的规模定律?)强化学习(新的规模定律?)模型蒸馏(新的规模定律?)2025年的预测地缘政治:Distealing结论讨论二
- python预测股票 keras_使用LSTM模型预测股价基于Keras
weixin_39862899
python预测股票keras
本期作者:DerrickMwiti本期翻译:HUDPinkPig未经授权,严禁转载编者按:本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。股票市场的数据由于格式规整和非常容易获得,是作为研究的很好选择。但不要把本文的结论当作理财或交易建议。本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。虽然预测股票的实际价格非常难,但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可
- 三维激光扫描在堆体体积测算中的应用
HuAo_3D
三维建模三维扫描算法
堆体体积测算的应用领域相当广泛,从土建工程中的土方计量、仓储库的库存统计、港口堆体物体体积测算、露天矿山采剥工程量预估到农田土地平整中的填、挖方计算等等,体积测算看似简单,但在实际应用中确实存在一些难点,比如如何保证数据的准确性、数据是否可追溯、测绘效率怎样提升等等。三维激光扫描技术的出现,使得这些问题迎刃而解!什么是三维激光扫描?三维激光扫描仪的工作原理是激光测距,扫描仪本身是将无合作目标激光测
- 日活2万,总用户数20万的APP,每月广告变现收益如何计算?
AdSet聚合广告
广告变现app大数据游戏个人开发flutter小程序
APP广告变现收益由多个因素共同决定,用户付费能力、广告位设计、APP日活等,广告变现需要平衡收益和用户体验留存。1、广告填充能力对接的广告平台上的广告数量是否充足,直接关系到广告请求能否得到充分满足,从而确保流量充分利用。聚合广告平台为开发者提供一次就能对接市面上所有的主流广告平台,开完者无需分别对接穿山甲、优量汇、快手、百度等平台的开发文档。2、日活2万的APP广告变现收益预估在对接广告变现之
- 机器学习算法分类
和风化雨
人工智能机器学习算法分类
机器学习算法可以根据不同的标准进行分类,常见的分类方式包括根据学习方式和算法功能进行分类。以下是详细的分类介绍:1.根据学习方式进行分类1.1监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练过程中,输入数据(特征)和输出数据(标签)都是已知的。算法通过学习输入和输出之间的映射关系,来预测新数据的输出。应用场景:分类问题(如垃圾邮件检测)、回归问题(如房价预测)。常见算法:逻辑回归
- 从开发的角度看待产品需求评审会
产品团队协作开发
需求评审会有什么作用?以产品驱动的互联网公司一般都有需求评审会,需求评审可以让实现方也就是技术评估需求的可行性、预估开发时间,测试同事了解有新增哪些功能,方便在上线前进行严格、精准测试,可以让运营清楚产品新增加了哪些功能,是否能提高效率,提高转化率、页面UI是否更好看,交互是否更流畅,提高用户活跃度等。需求评审也成了对产品经理综合能力的一次考验,需求评审会就是产品经理的ShowTime(表演时间)
- 宾馆民宿酒店住宿管理系统+小程序项目需求分析文档
CSDN专家-赖老师(软件之家)
SpringBootjava讲座微信小程序mybatisuniappvuespringbootredis
该系统是一款专为现代酒店设计的高效、智能、易用的管理工具,旨在帮助酒店提升运营效率、优化客户体验,提升客户满意度与忠诚度,并促进业务增长。系统采用先进的云计算技术,支持小程序等多平台访问,第三方接口,确保数据安全与稳定。本系统主要针对中小型精品酒店、连锁酒店、民宿酒店、客栈等设计。主要包含功能有门店管理,门店地图,房间管理,住宿设置,房费管理(平日价,周末价,钟点房价格,节假日价格),房态管理(预
- 使用 HashMap 时,有哪些提升性能的技巧?
一只蜘猪
java集合面试
参考答案拆解1.核心优化方向分层解析HashMap的性能优化围绕减少哈希冲突、避免频繁扩容、优化遍历效率三大核心展开,以下是具体技巧://示例:合理初始化HashMap(预估容量)intexpectedSize=1000;floatloadFactor=0.75f;intinitialCapacity=(int)(expectedSize/loadFactor)+1;MaporderCache=n
- kamailio在ESXI的虚拟机中的并发量预估
狂爱代码的码农
VOIP那些事kamaimio
基于ESXi虚拟机的KamailioSIP信令转发性能评估1.硬件配置分析组件配置CPUIntelXeonE5-2673v4×2(双路,共40核/80线程,2.3~3.5GHz)内存2166MHzDDR4,32GB×4(共128GB)存储SAS硬盘RAID5(读写性能较低,适合日志存储)虚拟化平台VMwareESXi虚拟机配置8核vCPU,16GB内存2.性能评估方法(1)CPU性能物理CPU:E
- 机器学习--概览
kyle~
机器学习机器学习人工智能
一、机器学习基础概念1.定义机器学习(MachineLearning,ML):通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并利用学习到的模型进行预测或决策,而无需显式编程。2.与编程的区别传统编程机器学习输入:规则+数据→输出:结果输入:数据+结果→输出:规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据:模型学习的原材料(结构化/非结构化)特征(Feature):数据的可量化属性(如房价预测中的
- 商品价格跟踪爬虫:监控多个电商网站的商品价格波动
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目爬虫python开发语言
1.引言在当前的电商环境中,商品价格变化快速且频繁。对于消费者而言,能够实时跟踪商品价格的波动是一项非常实用的功能。而对于商家来说,了解竞争对手的价格走势也是一种重要的商业策略。因此,开发一个商品价格跟踪爬虫,能够帮助我们及时掌握价格动态。本文将详细介绍如何使用Python实现一个高效的商品价格跟踪爬虫,并对多个电商网站进行价格监控。2.爬虫概述爬虫的作用是模拟浏览器向目标网站发送请求,获取商品页
- Java 如何使用 Linux 内存 -《面向技术宅的 JVM 内幕》
jvmjvm-hotspot
为了更高的性能、更高的内存利用率、更可靠的异常溢出保护机制,Java重度重用了Linux的内存区MMap机制。k8s容器环境下,内存使用预估也依赖于对它的理解。本文主讲Java的内存分区机制。本文摘自我在编写的开源互动图书《面向技术宅的JVM内幕》中的MMap-OSMemoryRegion一节。如图片不清,请转回原文。内存分区关于JVM内存分区,可见我之前写的文章:Linux进程内存分区概念。如还
- 波士顿房价预测
苏轼喜欢玩电脑
浙师大506实验室
波士顿房价预测任务波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型,因为房价是一个连续值,所以房价预测显然是一个回归任务。用最简单的线性回归模型解决这个问题,并用神经网络来实现这个模型。线性回归模型假设房价和各影响因素之间能够用线性关系来描述:y=∑j=1Mxjwj+by={\sum_{j=1}^Mx_jw_
- 使用 Python 的 LSTM 进行股市预测
无水先生
数据分析深度学习人工智能综合pythonlstm开发语言
目录一、说明二、为什么需要时间序列模型?三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线6.3如果指数移动平均线这么好,为什么还需要更好的模型?6.4预测未来不止一步七、LSTM简介:预测未来的股票走势7.1数据生成器7.2数据增强7
- 使用Transformer模型实现股票走势预测:深入解析和实操案例(基于Python和PyTorch)
AI_DL_CODE
pythontransformerpytorch股票预测
摘要:本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用,突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构,并分析了其在股价预测中的优势和挑战。通过实操案例,展示了如何使用Python和PyTorch进行模型构建、训练和评估,包括数据预处理和性能评价。结果证实Transformer模型能有效预测股价,但需注意过拟合和数据量问题。未来研究将着眼于模型优化和
- Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型
清水白石008
Python题库pythonpythonscikit-learn线性回归
Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。其中,线性回归是最基础也是最常用的机器学习算法之一。它可以帮助我们预测连续型目标变量,在很多实际应用场景中都有广泛应用,比如房价预测、销量预测等。在本文中,我将使用Python的Scikit-learn库,介绍如何训练一个简单的线性回归
- AI常见的算法
纠结哥_Shrek
人工智能算法
人工智能(AI)中常见的算法分为多个领域,如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途:1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression):用于预测连续值,如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类问题,如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
- ctf python大法好_【技术分享】记CTF比赛中发现的Python反序列化漏洞
weixin_39631370
ctfpython大法好
预估稿费:200RMB投稿方式:发送邮件至linwei#360.cn,或登陆网页版在线投稿写在前面的话在前几天,我有幸参加了ToorConCTF(https://twitter.com/toorconctf),而在参加此次盛会的过程中我第一次在Python中发现了序列化漏洞。在我们的比赛过程中,有两个挑战中涉及到了能够接受序列化对象的Python库,而我们通过研究发现,这些Python库中存在的安
- 数据挖掘常用算法模型简介
大乔乔布斯
数据挖掘线性回归决策树
以下是数据挖掘中常用的算法模型及其简称、英文全称和使用场景的简要介绍:1.决策树(DecisionTree,DT)常用算法:CART:ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景:分类问题(如信用风险评估、客户分类)回归问题(如预测房价)特点:易解释、适合处理非线性数据。2.随机森林(Random
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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