- 4.24 使用计算命令制作图像合成艺术效果 [Ps教程]
互动教程网
1.本节课程将为您演示，如何使用[计算]命令，将两张示例图片，制作成超酷的图像合成特效。首先点击顶部的文档标签，切换至另一张示例图片。image2.接着依次点击[图像>计算]命令，弹出[计算]窗口。image3.[计算]命令，用于混合两个来自一个或多个源图像的单个通道。然后可以将结果应用到新图像、新通道或当前图像的选区中。image4.在弹出的计算窗口中，点击下拉箭头，选择[计算]命令的源图片。i
- ES-LTR粗排模块
poins
jenkins运维
ES-LTR粗排模块官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rankElasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名。它为维基媒体基金会和Snagajob等地方的搜索提供了动力！这个插件有什么功能此插件：允许您在Elasticsearch中存储特征（Elasticsearch查询模板）记录特征得分（
- 2019给吴军老师的第一封信
启航_FLY
吴军老师好：所谓信息的相关性，可以从宏观和微观两个角度思考。从宏观的角度上讲就是要把信息放到系统中去思考。因为在系统中信息的形态是不断变化的，这一点对于使用信息，继而要认识、利用和改变系统的人是十分重要的，信息的形式虽然分散，但基于某种原因，却往往能在有意无意间汇聚成一条条或大或小的脉络，其核心正是老师提到的人类认知世界的本源。物质也好，能量也罢，在历史的演化中都逃不过一个目的性。因为信息负熵迫使
- 深度分析 | 2024年四川大学信息资源管理考研初试成绩数据分析
是希望
川大667信息管理导论川大972信息检索信息资源管理复试数据分析667972四川大学考研复试考研成绩
摘要本文深入分析了2024年四川大学信息资源管理考研复试成绩，提供了关于考生成绩分布、各科目成绩表现以及科目成绩与总分之间的相关性的详细见解。分析显示，复试考生的平均总分为380.63分，标准差为12分，反映出成绩分布相对集中且波动适中。特别地，专业课972与总分的相关性最高，达到了0.82，明显影响了考生的总分表现。此外，通过比较高分组和低分组的表现，我们发现专业课成绩是区分高低分考生的关键因素
- 2019-04-17
qiyuma
刚开始我是边读边用软件画图的，后来发现这本书的编排还可以更容易理解些，于是先手绘了思维导图，把主要的内容和需要我学习、强化记忆的重点画了出来，因为要考虑到分支上关键词的选取，比之前每次阅读都更认真思考了，加上了自己的总结，也给自己的工作做了个规划，怎么去实行，怎么应用……总之，思维导图的作用远远不只是画出放射性图形这么简单，外人看来也许就是个发散的图呗，但是对于作图的人来说，尤其是做教材的导图，意
- R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包（构建microeco对象。
还是要前进啊
R语言r语言数据挖掘
我以前写过临床微生物组的文章，其中数据分析用过microeco包，在这里，将我学到的资源分享给大家。R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。主要功能R6类;分类群丰度图，维恩图，Alpha多样性，Beta多样性，差异丰度分析，环境数据分析，零模型分析，网络分析，功能分析。install.packages("microeco")library(microeco)library
- 什么是分布式搜索引擎
罗彬桦
分布式搜索引擎搜索引擎分布式
什么是分布式搜索引擎搜索引擎所谓搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。分布
- 机器学习简介
Dayueban
@我的博客：有味写在前面在年前将要进行靶向代谢组学测定的样品送去公司，随之想想，还有一个半月的时间数据才会回来，那么这段时间是不是可以先学习下分类数据如何分析呢（PS:因为数据是属于分类性质的），所以不久前买的一本书——《机器学习与R语言》稍微系统学一遍，该书为美国的BrettLantz所著，翻译工作由我国学者李洪成、许金炜、李舰完成。学习本书的主要目的是了解机器学习的思想，以及所应用的领域，当然
- 企业咨询中的“望-闻-问-切”之“问症”@2019.4.29.
小镇蜗牛哥
今天继续探究企业咨询的中医观，从一首中医经典《十问歌》开始一问寒热二问汗，三问头身四问便，五问饮食六胸腹，七聋八渴俱当辨，九因脉色察阴阳，十从气味章神见，见定虽然事不难，也须明哲毋招怨。以上《十问歌》始见于《景岳全书·传忠录·十问篇》，为明朝张景岳所著，我非学医之人，无法参透它和医疗诊断技术之间的相关性。放在这里，多朗诵几遍，主要想类比于问人之症和问企之结的关联性。先说说问人之症，从“望、闻”入手
- 3 HTML5 svg
官清岁月
SVG:ScalableVectorGraphics;//可缩放矢量图形->svg图像放大情况下图形质量不会损失(失真)；-->应用场景：图表、动画、矢量图(点/线/面,形成的基本图形)、常用于制作图标icon1、canvas与svg的区别：(1).canvas是由像素点构成的，其依赖分辨率，其放大后会"失真"；其通过js来绘制2D图形，常用来制作游戏、图表(运行速度快)；(2).svg是由图形(
- OPENGL入门
_三两天
openglopengl
说起编程作图，大概还有很多人想起TC的#include吧？但是各位是否想过，那些画面绚丽的PC游戏是如何编写出来的？就靠TC那可怜的640*480分辨率、16色来做吗？显然是不行的。本帖的目的是让大家放弃TC的老旧图形接口，让大家接触一些新事物。OpenGL作为当前主流的图形API之一，它在一些场合具有比DirectX更优越的特性。1、与C语言紧密结合。OpenGL命令最初就是用C语言函数来进行描
- R语言安装包tidyverse时，报Error: package or namespace load failed for ‘tidyverse’ 错误
石榴花专场
servletr语言数据挖掘数据分析
R语言再安装tidyverse包时，宝如下的错误：>library(tidyverse)#操作Error:packageornamespaceloadfailedfor‘tidyverse’inlibrary.dynam(lib,package,package.lib):没有这个DLL‘haven’：是不是没有为此架构安装提示为缺少haven包，则使用install和library安装haven包
- Python-To-Do-List
逆水寻舟
pythonpython开发语言
今天跟着油管学习创建了简单的代办事项列表应用程序，使用了python的tkinter库来制作图形用户界面（GUI）1.导入tkinter库pythonCopycodeimporttkinterfromtkinterimport*这两行导入了tkinter模块，它是Python的标准GUI库，用于创建窗口、按钮、文本输入框等界面元素。2.初始化窗口pythonCopycoderoot=Tk()roo
- R语言及其开发环境简介
luohaha66
R常规r语言
R语言及其开发环境简介R语言历史R语言来自S语言，是S语言的一个变种。S语言由贝尔实验室研究开发，著名的C语言、Unix系统也是贝尔实验室开发的。R属于GNU开源软件，最初发布于1997年，实现了与S语言基本相同的功能和统计功能。现在由R核心团队开发，全世界的用户都可以向其贡献软件包。R语言使用人员为数学研究工作者设计的一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R语言特点一种解释型的面向
- R语言统计学书记推荐
热衷组培的二货潜
https://learningstatisticswithr.com/lsr-0.6.pdf图片发自App
- 跟着Nature Communications学作图：R语言ggplot2绘制带有条纹的分组柱形图
小明的数据分析笔记本
论文Pan-Africangenomedemonstrateshowpopulation-specificgenomegraphsimprovehigh-throughputsequencingdataanalysishttps://www.nature.com/articles/s41467-022-31724-3本地pdfs41467-022-31724-3.pdf论文中公布了大部分图的数据，
- python可以构建sem模型_结构方程模型(SEM)可用于微生态研究及R语言实现
weixin_39650139
python可以构建sem模型
导读结构方程模型（StructuralEquationModeling，SEM）是一种能基于变量之间的协方差矩阵分析多变量之间结构关系的多元统计分析方法，也被称为协方差结构模型。该方法是因子分析和多元回归分析的结合，可用于分析被测变量与潜在变量之间的结构关系，替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等分析方法。结构方程模型能在一次分析中估计多个相互关联的变量之间的依赖关系而受到研究者的青睐。早
- 多轨迹建模方法的介绍与实操-基于R语言
做自己的探路者
统计机器学习人工智能
本文介绍了多轨迹建模方法（Group-BasedMultivariateTrajectoryModeling），这是一种扩展了单指标组基轨迹建模的技术，用于分析多个疾病生物标志物或临床重要因素的联合轨迹，以更好地理解和追踪疾病进程、行为或健康状态的变化。多轨迹建模利用有限混合模型，识别出遵循相似多指标轨迹的个体群体。这种方法克服了传统统计分析在处理多变量纵向数据时的局限性，允许同时分析多个相关指标
- 突破所谓规律
无声鸽
日子一天天过去,而曾立志的我们却没有一丝改观,依旧如往日那般。有的时候在想,为什么不能改变，为什么有些习惯不能坚持下来,后来发现可能跟不规律的生活有一定的相关性。这规律不是那种铁板一块的每日一样的死板,而日在某时间段的情境或情况的相似性。其实现在的很多时间段就呈现出很强规律性,只过这规律是我们所不希望呈现的,是一种混乱的形态。这种所谓的规律很多，比如睡懒睡,无所事事的摆弄,睡前的玩手机等等,很多时
- 系统集成Prometheus+Grafana
Mr.Cola.S
prometheusgrafana
根据产品需求在自己的系统中添加一个系统监控的页面，其中有主机信息的显示，也有一些业务信息的显示。调研后的方案是主机信息通过Prometheus采集和存储，业务信息通过自己系统的调度任务统计后存储在Mysql中，使用Grafana对接Prometheus和Mysql数据源来制作图表，然后嵌入到自己系统的页面中进行展示。重点解决问题：1）Prometheus和NodeExporter的安全认证问题2）
- R语言简介，R语言开发环境搭建步骤，R基础语法以及注释详解
黑夜照亮前行的路
r语言
R语言是一种用于统计计算与绘图的编程语言，由新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼于1993年发明。R语言是一种自由、免费、源代码开放的软件，属于GNU系统的一个分支，如今被广泛地应用于统计分析、数据挖掘等领域。R语言的特点包括：是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，具有数据存储和处理、数组运算、数学建模、统计检验以及统计制图等功能。提供了丰富的数学计算、统计计算的函数，用户可
- Rstudio-深度学习执行代码
俊俏的萌妹纸
深度学习计算机视觉人工智能
RStudio是一个开源的集成开发环境（IDE），专门用于R编程语言的开发和数据分析。R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言，广泛用于数据科学、统计学和机器学习领域。RStudio提供了许多功能强大的工具，包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。对于机器学习推广，RStudio可以帮助您进行数据预处理、模型训练、评估和部署。RStudio中有许多用于机器学习的包和库，如care
- 03OpenCV图像的掩膜操作
吃个糖糖
OpenCVc++opencv
文章目录掩膜操作提高图像的对比度获取图像像素制作图像掩膜算子防止像素溢出算子全部代码掩膜操作提高图像的对比度红色是中心像素，从上到下，从左到右对每个像素做同样的处理操作，得到最终结果就是对比度提高之后的输出图像Mat对象注：相当于用一个刷子把图像的每隔几点的颜色增强（理解就行），以下为代码表达intcols=(src.cols-1)*src.channels();//src.cols为图像的列in
- 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
- 挑战杯 基于机器学习与大数据的糖尿病预测
laafeer
python
文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价5.3模型参数调优5.4将调参过后的模型重新进行训练并与原模型比较6总结1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习与大数据的糖尿病预测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常
- R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据
数据挖掘深度学习机器学习算法
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496原文出处：拓端数据部落公众号人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist
- 今日上新
筱夏美饰
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- 机器学习是什么
MarkHD
机器学习
机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。机器学习涉及多个学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。机器学习的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。机器学习算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后利用这些模式来预测新数据的结
- R语言编程-Tidyverse 书籍-第二章（1）
Hello育种
本章节主要讲数据操作三个关键点向量化编程思维和函数式编程思维，应用在数据框或更高级的数据结构中将复杂数据操作分解为若干基本数据操作的能力：数据连接、数据重塑（长宽变换/拆分合并列）、筛选行、排序行、选择列、修改列、分组汇总接受数据分解的操作思维1管道操作magrittr包引入了管道操作，能够通过管道将数据从一个函数传给另一个函数，从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。例如x%>%f()%>%g
- 学习笔记(20):R语言入门基础-基本函数
闲鱼粗面
学习笔记r语言编程语言云计算/大数据大数据
立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/24913/285693?utm_source=blogtoedu基本函数求和函数sum()a=c(1,2,3,4)sum(a)对应结果：[1]10求最大值max()a=c(1,2,3,4)max(a)对应结果：[1]4求最小值min()a=c(1,2,3,4)min(a)对应结果：[1]1求均值mean()a=c(1,2
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
- MongoDB索引管理（1）——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾 下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的 页面，那么 获取到用户填写的 基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！
写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。
细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。
细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。
细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。
第一部分破坏性创新，从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示：
发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义：
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用：该元
- Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓）
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌：SQL Injection
原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，
获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例：
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update，update不带参数，可
- 提高职业素养，做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看？
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题：
* 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）：
* 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域；
* 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域；
* 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file（告警日志文件）
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点：
1. 那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧；事物
happy 快乐的，幸福的
second 第二的
idea 主意；想法；意见
mean 意味着
important 重要的，重大的
never 从来，决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡，家乡
discuss 讨论；议论
east 东方的
agree 同意；赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache（09）——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
（一）squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个：
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常：
Exceptio
