iOS开发-上海
iOS开发-上海

iOS学习 --- Xcode 15 下载iOS_17.0.1_Simulator失败解决方法

1.去开发者官网下载安装包 https://developer.apple.com/download/all/?q=iOS%2017 使用浏览器下载。
2.打开终端通过命令添加到xcode
命令如下：

  1. sudo xcode-select -s /Applications/Xcode.app(输入开始密码)
  2. xcodebuild -runFirstLaunch (等待一小会)
  3. xcrun simctl runtime add "/Users/xxxxx/Downloads/iOS_17.0.1_Simulator_Runtime.dmg"

3.执行完毕后，到xcode 快捷键 command + ， 查看安装是否成功，如下图证明安装成功

iOS学习 --- Xcode 15 下载iOS_17.0.1_Simulator失败解决方法_第1张图片

你可能感兴趣的:(ios,学习,xcode)

  • AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验 AI大模型应用之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验关键词：虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展，在线购物已经成为人们日常生活的一部分。然而，由于无法亲身试穿，在线购物体验在满足用户个性化需求方面仍存在诸多不足。传统的网页图片展示和文字描述难以真实传达衣物的质地、颜色和尺寸。因此，虚拟试衣技术应运而生，成为电商平台上提升用户体验的
  • AI在虚拟客户服务中的应用：提供24_7支持 AI大模型应用之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI在虚拟客户服务中的应用：提供24/7支持关键词：虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展，客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节。但传统的客服模式存在诸多痛点：人力成本高、响应时间慢、工作时间有限等。在企业面临全时用户需求和竞争压力日益加剧的当下，如何以更低的成本、更快的速度、更高效的资源利用率，持续提供优
  • 柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构 AI大模型应用之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域，自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要，从对话系统到问答机器人，Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎，难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起，Seq2Seq架构为
  • 以太坊Solidity智能合约开发(一) - 合约结构 心辰说区块链 智能合约区块链
    以太坊Solidity智能合约开发(一)-合约结构掌握了以太坊的一些知识体系后，作为技术开发者，首先要学习的就是以太坊智能合约的开发。我们先从学习合约的开发开始，因为后面的技术栈中，我们需要用支持与以太坊交互的编程语言与以太坊交互，与合约交互，都是基于合约的代码逻辑来的，所以，接下来我们这个系列里，我们先从学会掌握solidity智能合约开发开始。我们打开智能合约在线编辑器，编辑器的具体使用我就不
  • python（scikit-learn）实现k均值聚类算法 嘿哈哈哈哈哈哈 机器学习聚类python算法机器学习人工智能
    k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
  • 【深度学习】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows，论文 XD742971636 深度学习机器学习深度学习transformer人工智能
    必读文章：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文：https://arxiv.org/abs/2103.14030代码：https://github.com/microsoft/Swin-
  • Scikit-Learn K均值聚类 对许 #Python#人工智能与机器学习scikit-learn聚类机器学习
    Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下：1.1、K均值
  • 【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】 是阿牛啊 机器学习回归预测大数据挖掘kmeans聚类python机器学习人工智能sklearn性能优化
    文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一，其核心思想是将数据点分配到K个簇中，使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中，我们将介绍如何使用Scikit
  • LSTM 网络在强化学习中的应用 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南AI大模型应用入门实战与进阶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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    LSTM网络在强化学习中的应用关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。我们将详细介绍LSTM的核心概念、结构和工作原理，以及它如何解决传统循环神经网络面临的长期依赖问题。文章重点分析了LSTM在强化学习中的多种应用场景，包括深度Q网络、策略梯度方法和Actor-Critic架构
  • 数据挖掘常用算法优缺点分析 天波烟客00 数据挖掘数据挖掘机器学习
    领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。在实际应用中，一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
  • 【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测SVR人工智能
    【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
  • Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估 Java资深爱好者 机器学习scikit-learn算法
    Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
  • 数据挖掘常用算法 kaiyuanheshang AI数据挖掘算法人工智能
    文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率，先验知识越准，结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒，缺乏解释性支持
  • 通过 Docker 部署 Mastodon 服务器 的教程 shelby_loo docker服务器容器
    如何使用Edu邮箱申请Azure订阅并开通免费的VPS想要免费获得Azure的VPS吗？拥有一个Edu邮箱就能让你轻松实现！Edu邮箱不仅可以帮助你申请Azure的学生订阅，还能免费使用Adobe和Notion等软件，让你的学习和工作更加便捷。如果你还没有Edu邮箱，可以参考末尾的衍生参考。在Azure100学生订阅中新建一台UbuntuVPS，并在Ubuntu下通过Docker部署Mastodo
  • Python学习笔记 - 探索正则表达式对象和对象匹配 Mr数据杨 Python编程基础正则表达式python正则re
    在文本处理和数据清洗任务中，正则表达式无疑是一把锋利的“瑞士军刀”。它不仅能够简洁地表达复杂的字符串匹配规则，还可以在各种编程语言中实现高效的文本处理。在Python中，re库提供了强大的正则表达式功能，允许开发者轻松进行模式匹配、数据提取、验证等操作。本教程将深入探讨Python中正则表达式的高级功能，尤其是如何使用正则表达式对象及其方法来高效处理文本。我们将详细讲解如何通过re.compile
  • 因果关系推断与机器学习 hhhh106 读书笔记大数据
    因果关系定义设X和Y是两个随机变量。定义X是Y的因，即因果关系X→Y存在，当且仅当Y的取值一定会随X的取值变化而发生变化。两个变量X、Y之间有相关性往往不是我们能判断它们之间有因果关系的依据。其中包括三种情况：X是Y的因、X是Y的果、X与Y有共同原因(commoncause)。对于第三种情况，我们把这种不是因果关系的相关性叫作虚假相关(spuriouscorrelation)。机器学习模型是强大的
  • 【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究 matlab科研助手 matlab算法开发语言
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件，在电动汽车、便携式电子设备等领域发挥着至关重要的
  • 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习 2401_84239830 程序员深度学习机器学习数学建模
    现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这
  • Qpython+Flask监控添加发送语音中文信息功能 eybk flaskpython后端
    对Qpython+Flask实现对小孩学习的监控-CSDN博客中html页面进行改造，利用Ajax，提交一段文字，发送到数据库，再在服务器，发送该段文件给手机端，然手机端TTS朗读出来，增加了父母监控小孩学习，自定义提醒小孩的功能。一、index.html的更改。实时**学习情况图//设置定时器，每20秒（20000毫秒）刷新一次页面setInterval(function(){location.
  • 使用 Docker 部署 pSQL 服务器 的教程 shelby_loo docker服务器容器
    如何使用Edu邮箱申请Azure订阅并开通免费VPS使用Edu邮箱不仅可以申请Azure的免费订阅来开通VPS，还可以免费使用Adobe和Notion等软件，极大地提高学习和工作的效率。如果您还没有Edu邮箱，可以参考在线笔记s3.tebi.io/notes-image/edu%E7%AC%94%E8%AE%B0.pdf获取相关信息和申请方法。新建一台UbuntuVPS并通过Docker部署pSQ
  • 因果推断与机器学习—因果推断入门（1） 樱花的浪漫 因果推断机器学习人工智能计算机视觉搜索引擎深度学习算法
    在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景（如社交网络、电商、搜索引擎等）的今天，因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。图灵奖得主YoshuaBengio在对系统2（system2，这个说法来自心理学家DanielKahneman的作品，人类大脑由两套系统构成：系统1负责快速思考，做出下意识的反应；系统2则负责比较耗时的思考，如理解事物之间的因果关系）的畅想中强调，在实现
  • pythonocc安装_PythonOCC开发-如何搭建开发环境和一个创建圆台例子 weixin_39884100 pythonocc安装
    我本来是打算学习C++OCC的，但是感觉C++太难了，虽然OpenCasCAD里面有个MFC的例子，但是我连一个开发环境都没搭建出来。后来知道有个老外把C++OCC封装成了PythonOCC，就打算去研究一下。虽然网上百度到了资料，但是我还是慢慢摸索到处问别人，搞了两个多小时才成功的把环境搭建起来。转载出处，学习资料https://blog.csdn.net/weixin_42755384/art
  • 《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》 Lemon_wxk 深度学习
    目录一、引言二、什么是梯度下降？2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）3.小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯
  • python学习笔记——input()函数详解 blankcookie 学习笔记
    1.input()函数概述功能：从标准输入中读取字符串，并且去掉末尾的换行符，最后返回数据数据类型：str-字符串2.input()函数的使用介绍方法1：直接使用input()函数print("Howoldareyou?")age=input()print(f"so,you're{age}old.")print(type(age))执行：2.方法2：带有提示词的使用input()函数print("
  • C#中使用FreeSql进行数据库操作，并在WPF的MVVM模式下使用 ysdysyn c#数据库wpf
    在java转C#WPF上位机，MVVM过程中，遇到数据库的问题，经过简单的学习FreeSql语法糖，进行一下简单的封装及使用。我们在C#项目中实现FreeSql技术，首先在我们需要在使用语法糖所在的文件下点击依懒性>管理NuGet程序包，搜索FreeSql并进行下载：在appsettings.json配置文件中输入数据库连接配置，如果没有可在文件夹下自行创建，这里的连接的数据库是MYSQL和SQL
  • 【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现 道友老李 自然语言处理(NLP)自然语言处理transformer
    文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言
  • 如何破除 苹果的彻底去除二手机的苹果appid ，其原理是什么 安全防护
    使用修改后的iOS固件（定制固件）来跳过激活锁的技术原理通常涉及对操作系统层级的修改和绕过设备与Apple服务器之间的验证机制。虽然这种做法属于违法且不推荐的行为，但我将详细解释这种技术的基本原理，以帮助理解其工作机制。激活锁（ActivationLock）简介激活锁是Apple为其设备（如iPhone、iPad）提供的一项安全功能。当用户启用"查找我的iPhone"时，设备会与Apple的服务器
  • keras快速上手-基于python的深度学习实践-基于索引的深度学习对话模型-源代码... weixin_34162401
    该章的源代码已经调通，如下，先记录下来，再慢慢理解#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportpickleimportkerasfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportInput,Dense,Activatio
  • web3.0入门及学习路径 吗喽一只 web3学习
    Web3是指下一代互联网的演进形式，它涉及一系列技术和理念，旨在实现去中心化、开放、透明和用户主导的互联网体验。Web3的目标是赋予用户更多的控制权和数据所有权，并通过区块链、加密货币和分布式技术来实现。一、特点去中心化：Web3建立在区块链技术之上，通过使用分布式网络去除传统互联网中的中心化权威机构，实现数据和应用的去中心化。这种结构提高了安全性，减少了单点故障的风险，并增加了抗审查性。加密货币
  • 想要在web3工作，这份web3学习路线图必不可少 Ray Change web3学习
    想要在web3工作，这份web3学习路线图必不可少欢迎踏上Web3学习之旅！Web3——去中心化互联网的新纪元正以前所未有的速度席卷全球。作为前瞻视野的你，是否渴望掌握这一颠覆性技术，跻身引领行业变革的精英行列？希望这份路线图可以帮助到你。推荐Web3Roadmap：Web3学习路线图-登链社区阶段一：Web3基础知识与区块链原理目标：理解Web3与区块链的基本概念、发展历程与价值主张。掌握区块链
  • LeetCode[Math] - #66 Plus One Cwind javaLeetCode题解AlgorithmMath
    原题链接：#66 Plus One   要求： 给定一个用数字数组表示的非负整数，如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等，给这个数加上1。 注意： 1. 数字的较高位存在数组的头上，即num1表示数字1239 2. 每一位（数组中的每个元素）的取值范围为0~9   难度：简单   分析： 题目比较简单，只须从数组
  • JQuery中$.ajax()方法参数详解 AILIKES JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
    url: 要求为String类型的参数，（默认为当前页地址）发送请求的地址。 type: 要求为String类型的参数，请求方式（post或get）默认为get。注意其他http请求方法，例如put和    delete也可以使用，但仅部分浏览器支持。 timeout: 要求为Number类型的参数，设置请求超时时间（毫秒）。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
  • JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM Kai_Ge JVisualVMJConsoleWebphere
        JConsole是JDK里自带的一个工具，可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作，将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。 　　使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题，需要进行相关的配置。 　　首先我们看WAS服务器端的配置. 　　1、登录was控制台https://10.4.119.18
  • 自定义annotation 120153216 annotation
    Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释      说起注释，得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说，元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样，每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据，也就是说注释是描述java源
  • CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源 2002wmj centos
    CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
  • 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL 357029540 SQL Server
    --缺失的索引 SELECT  avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,          last_user_seek ,    
  • Spring3 MVC 笔记（二） —json+rest优化 7454103 Spring3 MVC
    接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息！                          其实也是一些个人的学习笔记  呵呵！
  • 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^ adminjun java“\替换”
    发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...   在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分，可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常   public class Main {          /*
  • POJ 1035 Spell checker(哈希表) aijuans 暴力求解--哈希表
    /* 题意：输入字典，然后输入单词，判断字典中是否出现过该单词，或者是否进行删除、添加、替换操作，如果是，则输出对应的字典中的单词 要求按照输入时候的排名输出 题解：建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名，一个进行最后输出的判重 */ #include <iostream> //#define using namespace std; const int HASH =
  • 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值 ayaoxinchao JavaScriptarrayprototype
    用原型函数（prototype）可以定义一些很方便的自定义函数，实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。 实现代码如下：   <script type="text/javascript"> Array.prototype.unique = function() { var a = {}; var le
  • UIWebView实现https双向认证请求 bewithme UIWebViewhttpsObjective-C
              什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求 中有讲述，不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求，网上有些文章中有涉及到此内容，但都只言片语，没有讲完全，更没有完整的代码，让人困扰不已。但是此知
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存) bijian1013 redis数据库NoSQL
    3.事务处理         Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行，而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时，这个连接会进入一个事务上下文，该连接后续的命令不会立即执行，而是先放到一个队列中，当执行exec命令时，redis会顺序的执行队列中
  • 各数据库分页sql备忘 bingyingao oraclesql分页
    ORACLE 下面这个效率很低 SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20; 下面这个效率很高 SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
  • 【Scala七】Scala核心一：函数 bit1129 scala
    1. 如果函数体只有一行代码，则可以不用写{},比如 def print(x: Int) = println(x) 一行上的多条语句用分号隔开，则只有第一句属于方法体，例如   def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"   上面的代码报错，因为，printWithValue的方法
  • 了解GHC的factorial编译过程 bookjovi haskell
    GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的，一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler，如lazy特性，static typed，类型推导等。 关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好，这里，文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现，里面提到了green thread，如果熟悉Go语言的话就会发现，ghc的concurrent实现和Go有点类
  • Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap BrokenDreams LinkedHashMap
            前面总结了java.util.HashMap，了解了其内部由散列表实现，每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢？双向链表的实现会具备什么特性呢？来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。       
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory bylijinnan abstract
    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/ package design.pattern; /* * Abstract Factory Pattern * 抽象工厂模式的目的是： * 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口，方便地切换“产品簇” * 这些接口是相关或者相依赖的
  • 压暗面部高光 cherishLC PS
    方法一、压暗高光&重新着色 当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。 下面讲一下我今天处理高光区域的心得： 皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。 处理思路为在保持高光区域纹理的情况下，对高光区域着色。具体步骤为：降低高光区域的整体的亮度，再进行着色。 如果想简化步骤，可以只进行着色（参看下面的步骤1
  • Java VisualVM监控远程JVM crabdave visualvm
    Java VisualVM监控远程JVM    JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具. 这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面   通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置: 1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).    
  • Saiku去掉登录模块 daizj saiku登录olapBI
    1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml <security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />  <security:intercept-url pattern=&qu
  • 浅析 Flex中的Focus dsjt htmlFlexFlash
    关键字：focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent 焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件 一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件 原因：只有获得焦点的组件（确切说是InteractiveObject）才能监听到键盘事件的目标阶段；键盘事件（flash.events.KeyboardEvent）参与冒泡阶段，所以焦点组件的父项（以及它爸
  • Yii全局函数使用 dcj3sjt126com yii
    由于YII致力于完美的整合第三方库，它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如，Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数，使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址) 我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后，在入口脚本index.php的，我们包括在
  • 设计模式之单例模式二（解决无序写入的问题） come_for_dream 单例模式volatile乱序执行双重检验锁
                    在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题，但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out Of Order Execute）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组，保证该
  • 程序员从初级到高级的蜕变 gcq511120594 框架工作PHPandroidhtml5
    软件开发是一个奇怪的行业，市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题，而且随着时间的流逝，愈演愈烈。 我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题，当然这些方法常常不管用，于是，唯一能做的就是不断地尝试，逐个看看是否奏效”。 现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
  • Reverse Linked List hcx2013 list
    Reverse a singly linked list.   /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode next; * ListNode(int x) { val = x; } * } */ p
  • Spring4.1新特性——数据库集成测试 jinnianshilongnian spring 4.1
    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 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo) liyonghui160com
        1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。（jquery + c# ashx）         2.C#位图处理  System.Drawing。         3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
  • Java list三种遍历方法性能比较 pda158 java
    从c/c++语言转向java开发，学习java语言list遍历的三种方法，顺便测试各种遍历方法的性能，测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录，然后遍历ArrayList，发现了一个奇怪的现象，测试代码例如以下： package com.hisense.tiger.list; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator;
  • 300个涵盖IT各方面的免费资源（上）——商业与市场篇 shoothao seo商业与市场IT资源免费资源
    A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成 HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。 Bootswatch:免费的Bootstrap主题。 Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。 Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。 Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
  • localStorage、sessionStorage uule localStorage
    W3School 例子   HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法： localStorage - 没有时间限制的数据存储 sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储   之前，这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储，因为它们由每个对服务器的请求来传递，这使得 cookie 速度很慢而且效率也不
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他