- android 自定义曲线图,Android自定义View——贝赛尔曲线
weixin_39767513
android自定义曲线图
个人博客:haichenyi.com。感谢关注本文针对有一定自定义View的童鞋,最好对贝赛尔曲线有辣么一丢丢了解,不了解也没关系。花5分钟看一下GcsSloop的安卓自定义View进阶-Path之贝塞尔曲线。本文的最终效果图:最终效果图.gif思路首先他是一个只有上半部分的正弦形状的水波纹,很规则。其次,他这个正弦图左右在移动。然后,就是它这个自定义View,上下也在移动,是慢慢增加的最后,优化
- 完全竞争厂商的需求量和收益分析:读书笔记十六
文水云淡
微观经济学对完全竞争市场的假设条件是:买卖人数多、产品同质化、进出行业自由、信息对称。根据这一假设,完全竞争市场的需求量就是市场上消费者的需求量的总和,它是一条向右下方倾斜的曲线,表示商品的需求量随价格的降低而增加,随价格的上涨而减少。最终会形成一个均衡的价格。厂商只有被动的接受这个均衡价格,并按照这个价格来组织生产,因此,厂商的需求曲线是一条平行线,价格是固定不变的,等于市场上的均衡价格。当均衡
- 20191121读《多元智能新视野》32
幸运星小燕子
第10章情境化评估,标准化考试的代替方案(第二节)摘要:第2节评估代替方法的来源考试社会依据的是科学思想,来自于行为主义的学习理论派的认知与发展的联想主义等几种观点盛行的早期。根据这些观点,人们相信“与生俱来”的人类能力,相信人类自婴儿到老年有一条平稳,而且可能是现行的学习曲线,相信学科十分等级的相信评估潜在能力和成就,必须在小心翼翼的,控制下的,非情境化的条件下进行。由于以新出现的人类发展的观点
- 女生扎头发发型大全
杨楠老师
1女生扎头发发型大全女生扎头发发型大全女生不同时期的发型,梳起来效果也是有很大的不同的,怎么处理女生的发型更显大气的模样,韩国短发的女生怎么扎头发合适,在韩国头发造型这么弄的教程中,就有几款是专业梳给略微短一些头发的女生的哦~女生短发这样扎头发,就是最好的选择!女生韩版低扎短发小丸子发型韩版的女生扎头发,什么样的发型用起来效果好一些?女生韩版扎短发小丸子头的发型,是将眼皮上的刘海顺着梳了倾斜的曲线
- #每天一本书+一页笔记# 1709《职业通道:人生规划与事业进阶指南》
May终身阅读者
#一生一万本计划#10000/1709【阅读日期】20221120【书名】职业通道:人生规划与事业进阶指南【作者】吴静【关键词】人生规划、职业规划方法【分类】人生规划【简评】作者是高级认证培训师,国际认证专业教练,500强人力资源副总,曾在多家跨国企业任职。本书介绍了一套人生规划、职业规划的方法,核心是职业通道S曲线,将一个人40年职业生涯分为起步、升腾、转型3个阶段,详细讲述理念,提供了一些工具
- View系列:贝塞尔曲线专栏:贝塞尔曲线介绍
FishAnd_Yu
#Android基础进阶核心技术android内塞尔曲线
目录贝塞尔曲线贝塞尔曲线及应用_wang29169的博客-CSDN博客_贝塞尔曲线应用案例贝塞尔曲线开发的艺术-简书一:任何一条曲线都可以用贝塞尔曲线表示二:任何一条贝塞尔曲线,都可以用数学公式精确表达三:名词解释数据点:通常指一条路径的起始点和终止点控制点:控制点决定了一条路径的弯曲轨迹,根据控制点的个数,贝塞尔曲线被分为一阶贝塞尔曲线(0个控制点)、二阶贝塞尔曲线(1个控制点)、三阶贝塞尔曲线
- pypbc双线性对库的使用
一定会成为大牛的小宋
python密码学
pypbc是python中使用双线性配对运算的库,在密码学中双线性对是经常使用到的运算。pypbc的安装请参照ubuntu16.04安装pypbc库pypbc中提供了Parameters、Pairing、Element三个类Parameters生成参数:由于是在椭圆曲线上生成的双线性对,PBC库提供了几种不同的曲线,pypbc一般取的是a类曲线,具体参照PBCLibraryManual0.5.14
- Python中的惩罚分析:理论与实践指南
theskylife
数据分析python开发语言数据分析数据挖掘机器学习
目录写在开头1.理论基础1.1优化问题与约束条件简介1.2什么是惩罚分析1.3惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型(L1和L2正则化)2.4选择合适的惩罚方法与调整强度2.5惩罚过程改善过拟合问题2.6性能评估3.高级应用:自定义惩罚分析3.1设计自定义惩罚项的依据3.2实现自定义惩罚项的代码示例3.3如何
- 水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水
海绵波波107
遥感反演与解译技术笔记c#
目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展,由于雷达后向散射系数还会受到植被覆盖、土壤粗糙度等的影响,所以雷达后向散射系数直接反演土壤水难以精确,本文使用水云模型去除植被散射影响,在此基础上更精确地反演土壤水。水云模型简介<
- 2023-07-16每日检视Day257
洒脱转身
每日检视257/365起床:5:50就寝:12:05天气:晴心情:平静纪念日:叫我起床的不是闹钟不是梦想而是目标2023年度目标年度(2021.11.12-2022.11.12)目标及关键点:在平衡健康、家庭、工作、生活、兴趣、个人发展的基础上,提升情商和财商,重点发展记忆竞技能力,让每一天都成为一部杰作。健康:①身材曲线——香肩美背,腹部肌肉紧实,臀部微翘②神态:眼睛有神,笑容亲和③健身房每周不
- 【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理 对偶问题转换,核方法,软间隔与过拟合
Qodicat
支持向量机机器学习算法
支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合,而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线(或平面、超平面)将不同类别的点分开时,我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线(或平面、超平面),这样可以更好地区分不同类别的点
- C++和rust的比较
DevDiary
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C++和Rust是两种非常流行的系统编程语言,都能用于开发性能敏感的应用程序,如操作系统、游戏引擎和嵌入式系统。尽管它们有相似的用途,但在设计理念、内存安全性、并发处理和学习曲线等方面存在显著差异。下面是对这两种语言的一些关键比较:1.设计理念C++:由BjarneStroustrup于1980年代初开发,设计理念是提供面向对象编程、泛型编程和过程化编程的特性,同时保持与C语言的兼容性和高性能。R
- 《模式识别与机器学习》第一章
CS_Zero
机器学习人工智能
C1符号含义x\boldxx:向量,曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww:向量,曲线拟合问题中的待估计的参数,即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ:标量,协方差的倒数,表示样本的精度。α\alphaα:标量,同上,曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
- 数据挖掘与python实践中国慕课答案_中国大学MOOC(慕课)_数据挖掘与python实践_慕课答案...
weixin_39962285
纸浆中的颜色主要来源于()纺锤丝分为三种类型:_、_和_。纵轴为good,另一轴为bad的无异曲线,其效用递增方向是?只能选择一个:纽扣电池是锌银电池。纽约股灾爆发,日本银行推行的政策是()。尼西土陶在装饰纹饰中以()纹占主导地位。纸质密码本与电子密码本相比其优点是更换较为方便。纹沟发育形成()纺织文化在下面哪个方面表现?纽扣电池是锌银电池。纸艺手工制作时为省事可以选用双面胶粘合,因为双面胶也可以
- 人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归
ALGORITHM LOL
人工智能线性回归回归
2多元线性回归1.简介多元线性回归是一种统计建模方法,用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它是简单线性回归的扩展,简单线性回归只涉及一个自变量和一个因变量。在多元线性回归中,我们可以使用多个自变量来预测一个因变量。多元线性回归的基本原理是通过拟合一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。这个线性模型通常采用最小二乘法来估计参数,使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。多元线性回归
- 高考倒计时15天
苏格拉底_的麦穗
今天我们接着来攻克高考数学圆锥曲线大题。上期我们分享了一道关于椭圆的大题,熟练掌握了圆锥曲线定义及基本性质的运用。今天我们要掌握的是解圆锥曲线大题的另一项必备技能:联立方程组。来看2018全国1卷的这道大题先对题目有个整体分析:第一问当l与x轴垂直时,l是定直线,M,N也都是定点,直接代入两点式即可求出BM方程;第二问角度问题可以转化为斜率问题。先写出直线l的方程,通过联立方程组求出点M的坐标分两
- R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化|附代码数据
数据挖掘深度学习人工智能算法
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31996原文出处:拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于GAMLSS的研究报告,包括一些图形和统计输出。GAMLSS模型是一种半参数回归模型,参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设,非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数,非参数平滑函数不预先设定函数关系,各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM
- Qt 简约美观的加载动画 小沙漏风格 第六季
Halsey Walker
QTqt数据库开发语言
这次和大家分享一个沙漏风格的加载动画效果如下:这是本系列的第六季了,本次内容的关键在于cubicTo函数的使用,在这里分享一个非常好用的网站https://www.desmos.com/calculator/cahqdxeshd在这上面可以手动拖动贝塞尔曲线的控制点,并且显示了起终点和两个控制点的精确坐标,这样来使用qt的cubicTo函数就非常方便了.一共三个文件,可以直接编译运行//main.
- Rust调用其他文件下的方法
漫步空中
Rust实践学习笔记
这个系列的文章,是从实践中学习Rust,从问题中学习知识。这里讨论的不是严谨的Rust知识,而是你可以借助这里的记录,在还没有充分学习到知识的前提下,能大致掌握实际的(一种)做法。在其他编程语言中这条路可能没太大意义,不过(有人说)Rust学习曲线陡峭,所以才有了这样的记录。这里设定你已经开始学习Rust,但是到了“调用其他文件下的方法”时,遇到了一些阻碍。如果你才听过Rust的名字,准备开始学习
- Rhino 犀牛 7 Mac(3D建模软件)7.21.22206
maczhen22
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Rhino犀牛7Mac是一款不受限制的自由形式三维建模工具。可以创建,编辑,分析,文档,渲染,动画和翻译NURBS曲线,曲面和实体,点云以及多边形网格。Rhinoceros7forMac软件亮点特征1、可以创建,编辑,分析,记录,渲染,动画和翻译NURBS曲线,曲面和实体,点云和多边形网格。对硬件的复杂程度,程度或大小没有任何限制2、不受限制的自由形式的3D建模工具,只有在产品成本高出20到50倍
- 1.深度学习基础-模型评估指标
alstonlou
深度学习指南深度学习人工智能机器学习算法python
模型评估指标针对不同类型的任务,需要通过不同的模型评价指标进行评价,在实际应用中,可能需要结合具体任务和需求选择合适的评估方法。有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行,常用的指标包括平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)。在回归任务中,我们主要关注模型预测值与实际值之间的差异大小以及模型对数据整体变化的解释能力。以下是具体介绍
- 又到周五
jianfan
秋是一个容易让人有很多情绪的季节,因为丰收?因为天气转凉?或者因为黄叶凋零~人生,就是一条正态曲线,低-高-低,低的两头是一小一老,小时候什么样,老了又变回了什么样。又到周五。周末时光,脑筋暂且休息休息~涨了赚钱不忘形,跌了亏损不气馁。炒股也是需要大格局的~不以一时涨跌论英雄。有时候会觉得自己手里的票,涨的时候就如蜗牛爬,跌时就如滚石头般了,一路的稀里哗啦,没个底~好不容易赚一点点盈余,正待想着怎
- 荣耀版的自己 2018欣频老师线下课 分享3 关于创造
语欣
图片发自App这幅图片是高迪的设计的建筑,他的理念是大自然都是曲线,不是直线,所以这个一个全是曲线的建筑,这当中充满了创意,但是当时的人们并不认可,房主的女儿钢琴无法搬进去,高迪说让她改小提琴,这个屋子的女主人在高迪死后才把房间修改过,生前没有人敢去做,欣频老师跟我们强调两年之内一定要亲自去西班牙看一看,一定会实现!欣频老师也在对他的建筑理念和这段历史中这样解读:放掉你的所有的直线框架,有勇气保护
- 【小呆的力学笔记】弹塑性力学的初步认知五:初始屈服条件(1)
努力的骆驼
有限元笔记有限元应力弹性力学
文章目录3.初始屈服条件3.1两个假设以及屈服条件基本形式3.2π\piπ平面、Lode参数3.3屈服曲线的一般特征3.初始屈服条件3.1两个假设以及屈服条件基本形式在简单拉伸时,材料的屈服很明确,即σ>σs(1)\sigma\gt\sigma_s\tag{1}σ>σs(1)那么当一般应力状态下,材料的屈服条件是怎样的形式呢?参考简单拉伸,我们可以写下通用形式的屈服条件f(σij)≥0,屈服f(σ
- 2021年秋招算法岗面经-字节跳动
机器学习面试基地
【欢迎关注公众“机器学习面试基地”,获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC,而不用别的AB测试时,为什么是基于用户划分,而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式LSTM解决了什么问题通用的提高模型泛化能力的方法(解决过拟合的方法)二面20210922(一个小时)自我介绍先做道题吧:矩阵中的路径https://leetcode-cn.com/proble
- 人民网评禁止劣迹网红复出:榜样不允许低俗丑恶
树林子
#人民网评禁止劣迹网红复出#一些劣迹斑斑的网红在被封号之后,借着改名字、戴面具等手段曲线复出。言行毫无悔改之意,仍旧兴风作浪。兜售的还是“熟悉的配方”“原来的味道”,无疑是对公众的公然愚弄……在这个粉丝经济、流量至上的时代,许多人通过写作、直播等方式圆了自己的明星梦,赚取了大量财富。网红与明星、艺人一样,成了无数人奋斗的动力甚至目标。尤其是未成年人、年轻人,把他们当成了心中的偶像、榜样。但个别网红
- 时尚街拍:美女性感的小姐姐黑色纱衣勾勒出朦胧曲线,丰满的线条很是迷人!
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夏季的到来,现在大街上性感的姐姐们各个都穿着与众不同的一面,今天在街上就看到一位非常高挑的小姐姐,这位小姐姐的身材十分的性感迷人,走在人群中十分的耀眼,小姐姐上边穿着一件黑色的上衣,半透明的质地非常的轻薄,夏天穿很凉快,透出里边黑色的内衣,丰腴饱满的上围曲线非常的迷人,朦胧的曲线很有美感,收获超高的回头率。下边穿了一条蓝色的牛仔裤,包裹住紧俏饱满的臀线,秀出一双纤细修长的美腿,笔直的腿部线条是很多
- 机器学习-近邻KNN算法学习笔记
不会敲代码的陈序员
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目录一、算法定义KNN算法性能:欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下:训练阶段:在训练阶段,KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
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MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇,第一篇笔记请见:吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下:吴恩达机器学习教程(bilibili)推荐网站:scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料(gith
- Matplotlib plt.plot数据可视化应用案例
数字化信息化智能化解决方案
信息可视化matplotlib
Matplotlib是Python中一个非常流行的绘图库,它允许用户创建各种静态、动态、交互式的图表和可视化。plt.plot()是Matplotlib中用于绘制二维数据的基本函数。下面是一个使用plt.plot()的简单数据可视化应用案例:案例:绘制正弦和余弦曲线准备数据:首先,我们需要准备一些数据点来绘制正弦和余弦曲线。绘制图形:使用plt.plot()绘制正弦和余弦曲线。添加标题和标签:为了
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>