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茉莉大大
冬歇期开始,自从回到北京,每天最少三波朋友,一起聊天,说近况,畅未来。大家对于经济下行这件事,还是普遍持乐观的态度。虽然昨天有一个哥们点透了一个不想接受的事实:“2018年是近十年来,最好的一年。”对于真正想做事情的人来说,未必不是好机会。大浪退去,留在沙滩上的是英雄还是狗熊,一目了然。不管2018年是赚了很多钱,还是亏得血本无归,只要没有下牌桌,一切皆有可能。其实,这些都不重要。重要的是,知道自
- 你享受独处时光吗?
enjoy_teatime田子
叔本华曾说:“我们承受所有的不幸,皆因我们无法忍受独处。”想象中的独处,是暖暖的阳光下,喝一壶茶,翻一本书,房间里播放着舒缓的音乐。而大多数人现实中的独处是,累得不想动,只想躺在沙发上滑手机。如果把时间做个简单的划分,我们拥有的时间只有两种,一种是和别人共处,一种是独处。和别人共处时,你会受到限制,要扮演好一个员工、一个长辈、一个伴侣的角色;而独处的时候,我们会回归真实的自己,做自己真正想做的事。
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窗函数法设计的缺点无法选择过渡带、通带、阻带衰减等指标阶数不是最优的凯塞窗[n,wn,beta,ftype]=kaiserord(f,a,dev);h_kaiser=fir1(n,wn
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陈慈龙
数字滤波器原理及应用借助matlab
第l章数字信号处理引言1.1引言1.2数字信号处理起源1.3信号域1.4信号分类1.5DStP:一个学科第2章采样原理2.1引言2.2第l章数字信号处理引言1.1引言1.2数字信号处理起源1.3信号域1.4信号分类1.5DStP:一个学科第2章采样原理2.1引言2.2香农采样原理2.3信号重构2.4香农插值2.5采样方法2.6多通道采样2.7MATLAB音频选项第3章混叠3.1引言3.2混叠3.3
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支持向量回归(SupportVectorRegression,SVR)详解支持向量回归(SupportVectorRegression,简称SVR)是一种基于支持向量机(SVM)的回归分析方法,广泛应用于预测和模式识别领域。SVR通过在高维空间中寻找一个最优超平面,以最大化数据点与超平面的间隔,从而实现对连续型变量的预测。本文将深入探讨SVR的理论基础、数学原理、模型构建、参数选择、训练与优化、应
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生成式人工智能实战150讲深度学习生成模型aigc
生成式人工智能实战|像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.PixelCNN分析3.使用混合分布改进PixelCNN3.1模型构建3.2模型训练0.前言像素卷积神经网络(PixelConvolutionalNeuralNetwork,PixelCNN)是于2016年提出的一种图像生成模型,其根据前面的像素预测下一个像素的概率来逐像素地生成图像,模型可以通
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文章目录一、数据集划分:训练集与评估集二、K折交叉验证:提升评估可靠性1.基本原理1.1.K折交叉验证基本原理1.2.逻辑回归算法与L22.基于K折交叉验证L2算法三、弃一交叉验证(Leave-One-Out)1、基本原理2、代码实现四、ShuffleSplit交叉验证1、基本原理2、为什么能降低方差3、代码测试五、选择建议在机器学习中,评估算法的核心目标是衡量模型在“未知数据”上的表现,而不是仅
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演示效果及获取项目源码点击文末名片本项目旨在通过深度学习技术,结合卷积神经网络(CNN)模型、ResNet模型和MobileNet模型,实现对驾驶员分心行为的自动检测。我们通过训练这些模型来识别不同的驾驶员分心行为,包括如发短信、通话、喝水等行为。使用的数据集包含驾驶员行为的图片,并且针对每个行为标注了相应的标签(例如"正常驾驶"、"右手发短信"等)。MobileNetV2是Google于2018
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实验二:时域采样与频域采样实验二:时域采样与频域采样1.实验目的时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论。要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化,以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息;要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念,以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。2.实验原理与方法对模拟信号以间隔T进行时域等间隔理想采样,形成的采样信号的频谱是原模拟信号频谱以采样
- 墙
云中听书
图片发自App不知何时那开阔的路上多了一道墙。这是一条通向远方的路也是我通向你心里的桥我站在路头再也看不清你的模样听不清你铜铃般的笑声。我憎恨这道墙怕你转身的时候看不见我无力的挥手。我憎恨这道墙怕你落下的泪水我不能及时拭擦我要推倒这,堵人的墙让道路更通畅我要拆掉这道墙让你的音容回归我的怀抱
- 有源电力滤波器matlab仿真实验报告,基于Matlab有源电力滤波器APF的仿真研究
目前,对有源电力滤波器的研究越来越广泛。一方面,研究者众多,不仅有高等院校、研究所,而且也有许多电力局、大型企业等;另一方面,研究涉及谐波检测方法、控制策略、PWM波的形成等有源滤波技术的各个方面,对谐波检测控制方法和谐波检测电路的实现方法研究尤其活跃,出现了许多新的方法,这些方法都是旨在提高谐波检测的实时性和检测精度,因为谐波检测方法及谐波检测电路的实时性和检测精度对有源电力滤波器的滤波性能起着
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收稿日期:2011-11作者简介:张宇驰(1978—),男,硕士,讲师,研究方向为自动控制与机电一体化。基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究张宇驰(湖南工业职业技术学院,湖南长沙410208)摘要:介绍几种基于单片机的电加热炉温度控制算法,通过对PID控制算法仿真、SMITH控制算法仿真、大林算法仿真的比较分析,仿真结果验证了大林控制算法的稳定性和鲁棒性较好,几乎没有超调量,且稳态误差小。关
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9个基于MATLAB事件触发控制1线性多智能体系统一致性的分布式动态事件触发控制方法。2固定拓扑和切换拓扑下多智能体系统的分布式动态事件触发一致性控制.3有限时间一致性的分布式事件驱动控制.4多智能体系统的分布式事件触发控制.5多代理网络中基于事件的协议。6非线性不确定性多智能体系统的定时事件触发一致性控制.7线性多智能体网络的全分布式事件触发协议.8非理想一般线性多智能体系统基于观测器的事件触发
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matlab/simulink仿真BLDC无刷直流电机转速电流双闭环调速系统以下文字及示例代码仅供参考文章目录一、为什么需要“转速-电流”双闭环?二、系统整体架构三、在Simulink中搭建步骤3.1新建模型与库引用3.2电机本体3.3电流采样与Clarke/Park3.4电流环PI设计3.5转速环PI设计3.6SVPWM与逆变器3.7速度给定与负载四、一键运行脚本五、结果解读【标题】Matlab
- “闭门造车”之多模态思路浅谈:自回归学习与生成
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©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|科学空间研究方向|NLP、神经网络这篇文章我们继续来闭门造车,分享一下笔者最近对多模态学习的一些新理解。在前文《“闭门造车”之多模态思路浅谈:无损》中,我们强调了无损输入对于理想的多模型模态的重要性。如果这个观点成立,那么当前基于VQ-VAE、VQ-GAN等将图像离散化的主流思路就存在能力瓶颈,因为只需要简单计算一下信息熵就可以表明离散化必然会有严重
- QuACK:用纯 Python 把 H100 推到“光速”
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软件测试是一个系统化的领域,需要掌握测试理论、工具、编程、环境配置、业务流程等多方面知识。以下是系统化的学习路径,涵盖从入门到进阶的核心内容:软件测试视频教程,从入门到精通(完整版)零基础小白也可学!一、测试理论基础1.测试基础概念软件测试的定义、目的(质量保障、缺陷预防)。测试流程:需求分析→测试计划→用例设计→执行→缺陷管理→报告。常见术语:黑盒/白盒测试、回归测试、冒烟测试、Alpha/Be
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- MATLAB实现基于多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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目录MATLAB实她基她她目标粒子群优化算法(MOPSO)进行无人机三维路径规划她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...2优化无人机飞行路径她安全她...2提升路径规划她她目标协调能力...2实她三维环境下她动态路径规划...2降低计算复杂度,实她高效路径规划...2提供具有工程实践价值她路径规划工具...3丰富她目标优化算法她应用案例...3促进无人机智能自主飞行技术进步...3
- 忆过...忆己
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归来......回归正常,懒散的状态一如既往,一年的时间快到都没来得及记忆,追忆!前两天整理照片时,看到一路景色,才回忆到,七月的酷暑,顶着将近38-9度的高温,冒着太阳的烘烤独自骑行到密云水库!去的路上无意间闯入的一条小路--安静扭头看了看胳膊上那道明显的黑白分界线!噢!一冬天都没有恢复....也想到了在一段爬坡的路上,车不给力,骑得像蜗牛,后面来的一个兄弟和一个妹子,轻松越过,旁边给我打气,姐
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
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✅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温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- 基于matlab的--1km降水数据按掩膜裁剪并可视化
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matlab降水数据处理利用掩膜文件裁剪数据得到shp内降水量降水
1km降水数据按掩膜裁剪并可视化0引言1数据处理过程2完整程序3结语0引言 本篇基于上篇内容,利用生成的区域掩膜(Mask)文件对中国1km分辨率逐月降水量数据进行裁剪,得到研究范围内的逐像素点降水数据,在裁剪中对数据进行了单位转化和无效值剔除,并对无效值区域进行插值。下面是主要内容:1数据处理过程(1)本示例对单个年份的降水数据进行处理,可修改代码使可用于所有年份的批量处理。(2)程序依赖上节
- 你相信命运吗,你对命运如何理解?
960927173172
首先给出结论:我个人是相信命运、运气这种说法的。拿破仑曾说:“没有机遇,能力就毫无意义。”我回归我自己的经历,我跟同村的发小,一起出门,她总能获得意外收获,同时走一条路,同样做一件事,他的运气就比我好,比如:我们同样在一起走,她能看到地上的钞票,我却看不到,同时是买一些刮刮乐,他能中奖,而我却中不到,这些都是凭借运气获得的,这些微乎其微的小事,也足以说明一个人的运气是多么重要,可见做一个事情其中掺
- Matlab打开慢、加载慢的解决办法
RickyWasYoung
matlabwindows开发语言
安装完毕后直接打开会非常慢,而且打开了之后还得加载很久才能运行解决办法如下:1.找到路径“D:\ProgramFiles\Polyspace\R2020a\licenses”(我是把matlab安装在D盘了,如果是其他盘修改路径即可),该路径记为A2.复制该路径下的lic文件的名称“license_LAPTOP-XXXXXXXX_123456_R2020a.lic”(名称不同,找到这个文件就ok)
- 列车-轨道-桥梁交互仿真研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、研究背景与核心概念二、系统建模方法与关键技术(1)子系统建模(2)耦合机制与算法(3)激励源建模三、仿真软件工具与验证(1)主流仿真平台(2)参数设置要点(3)实验验证方法四、工程应用与典型案例(1)安全评估与优化设计(2)极端工况分析
- K近邻算法【python】【sklearn】
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python近邻算法sklearn
0定义K近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)是一种基于实例的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。其核心思想是:在特征空间中,对于待预测的样本,找到与其距离最近的k个已知样本(“邻居”),根据这k个邻居的类别(分类任务)或属性值(回归任务)来决定该样本的预测结果,,常用欧氏距离公式:对于两个n维样本点xi=(xi1,xi2,...,xin)x_i=(x_{i1},x_{i2},
- Datawhale组队学习打卡-Fun-transformer-Task3Encoder
宇宙第一小甜欣
学习transformer深度学习
今天的内容主要是Encoder部分的具体流程,多头注意力和交叉注意力,还是会有比较多的公式来厘清每部分的输入和输出以及对应的方法。Encoder如第一篇所说,Encoder是Transformer的第一部分,其主要任务是将输入序列(如文本、词语或字符)编码为一个上下文丰富的表示,Encoder的输出是Decoder的输入的一部分(用作Attention机制中的和)。1.Encoder的整体结构堆叠
- 自平衡摩托车控制系统设计:Python实现方案
神经网络15044
仿真模型算法机器学习python开发语言
自平衡摩托车控制系统设计:Python实现方案摘要本文针对5CCE2MCT机电一体化补考项目要求,提出了一种基于Python的自平衡摩托车控制系统完整实现方案。该系统结合PID控制、状态空间方法和数字信号处理技术,实现了稳定的平衡与运动控制。我们从数学模型建立到硬件测试进行了完整展示,提供了可替代MATLAB/Simulink方案的可行解决方案。该实现方案在保持与参考Arduino工程套件相当性能
- 入门
勤学奋进小郎君
了解机器学习标签需要通过机器学习模型判断出的结果特征机器学习模型进行判断的条件(可以是很多的变量)模型机器学习判断的工具降低损失线性回归y=mx+b其中:y指的是温度(以摄氏度表示),即我们试图预测的值。m指的是直线的斜率。x指的是每分钟的鸣叫声次数,即输入特征的值。b指的是y轴截距。2018-10-31_155803.png但是这样会对一些样本有误差,而我们的目的就是得到将误差降到最低的模型降低
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出