- KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS
绒绒毛毛雨
语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2相关工作2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型(LMs)在初始预训练过程中记忆了大量知识,包括可能侵犯个人隐私和身份的信息。以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上,这两者都需
- 数据挖掘中的关联规则--面向频繁项集的A-Priori算法
绒绒毛毛雨
大数据挖掘算法数据挖掘python
文章目录一、频繁项集与关联规则学习1.实体与关系2.支持度与频繁项集3.关联规则二、寻找频繁项集1.频繁项集发现的挑战三角矩阵项对计数值的三元组存储方法2.频繁项集的单调性3.面向项对的A-Priori算法4.PCY算法哈希表创建第二遍扫描5、多阶段算法6、多哈希算法7、随机化算法8、SON算法9、Toivonen算法三、频繁项集小实践:消费者购买记录模拟数据示例具体问题分析一、频繁项集与关联规则
- LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归
兔兔爱学习兔兔爱学习
竞赛代码实践回归数据挖掘
importpandasaspd#导入csv文件的库importnumpyasnp#进行矩阵运算的库importpolarsaspl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能.#用于对一组元素计数,一个存在默认值的字典,访问不存在的值时抛出的是默认值fromcollectionsimportCounter,defaultdictimportre#用于正则表达式提取fromscipy.st
- 【Python篇】从零到精通:全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用
半截诗
Pythonpython机器学习scikit-learn人工智能深度学习数据分析随机森林
文章目录从零到精通:全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用前言第一部分:深入了解Scikit-Learn的基础知识1.什么是Scikit-Learn?2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分:深入理解Scikit-Learn的高级
- 【docker了解】如何将x86镜像转换为适用于Jetson的ARM镜像
Eternal-Student
Dockerdockerarm开发容器
将x86架构的Docker镜像转换为适用于ARM架构的Jetson设备的镜像是一个复杂的过程,因为这两种架构的指令集完全不同。不过,有一些方法可以尝试实现这一转换。使用QEMU进行仿真在x86机器上,你可以使用QEMU来模拟ARM环境,从而运行ARM镜像。但是,这种方法主要用于测试和开发,而不是生产环境。以下是基本步骤:安装QEMU:在x86机器上安装QEMU,它是一个开源的机器模拟器和虚拟化器。
- GOCI-L2可以指定变量和日期批量下载
一休哥※
数据集下载windows数据库数据集GOCI
下载数据集运行批量下载脚本按需修改代码注意修改时间修改需要的变量zip下载结果实现批量下载GOCI-II数据集标记 GOCI-II数据集下载脚本运行批量下载脚本数据集网站:https://kosc.kiost.ac.kr/gociSearch/list.nm?menuCd=11&lang=ko&url=gociSearch&dirString=/COMS/GOCI/L2/有批量下载数据集的需求,
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
QQ_767172261
无人及视角YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
- ubuntu电脑调用摄像头拍摄照片
山山而川_R
Drugsopencv计算机视觉人工智能
一、1、先装环境condacreate-ntextpython==3.8-ycondaactivatetext2、pipinstallopencv-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple1、连接摄像头拍摄收集数据集capture_image5.pyimportcv2ascvimportosimportdatetimeimportnumpya
- 软件工程之信息系统集成
我叫吴桂鑫
计算机基础知识软件工程信息系统集成
现在的软件开发工作大多数是集成,所有部分都从头开发效率会很低,问题也会更多,成本也会更高。系统集成就是将各类资源有机、高效地整合到一起,形成一个完整的系统。信息系统集成包括网络集成、数据集成和应用集成等。网络集成、数据集成和应用集成分别用于解决系统的互连性、互通性和互操作性。(1)网络集成(企业局域网)重点是系统中异构网络的互连。(2)数据集成(大数据)重点是系统中异构数据集的互通使用和统一管理。
- 全面解析物联网信息安全知识体系
无声远望
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本资料集详细介绍物联网信息安全的多个重要方面,包括基础概念、数学基础、数据安全与隐私保护、集成安全技术、安全分析、防护策略和身份认证。从基本的物联网安全概念到深度探讨密码学基础,再到数据保护技术,再到全面的系统安全设计,安全分析,防御措施以及身份验证技术,这些内容将为研究者、开发者和管理者提供物联网安全的全面视角。1.物联网信息安全基础概念在现代技术不断发展的
- 情感分析常见算法与模型及实现步骤
计算机软件程序设计
知识科普算法情感分析机器学习
【1】常见算法与模型情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的主观信息,如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种:传统机器学习方法朴素贝叶斯(NaiveBayes)基于贝叶斯定理,假设特征之间相互独立。计算简单,适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机(SVM)通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好,适
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
feifeikon
论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- 2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
汤姆和佩琦
sklearn机器学习sklearn学习python人工智能scikit-learn
文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习:问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习文章参考网站:https://sklearn.apachecn.org/和https
- springboot+vue项目实战2024第三集修改用户信息
javaspringboot
1.获取用户信息@GetMapping("/userInfo")//@RequestHeader(name="Authorization")StringtokenpublicResultuserInfo(){//Mapmap=JwtUtil.parseToken(token);Mapmap=ThreadLocalUtil.get();Stringusername=(String)map.get("
- [E题成品文章发布]2025美赛数学建模E题35页成品论文+每小问配套py+matlab代码+完整数据集+高清可视化结果图
2025数学建模资料汇总
2025美赛数学建模E题数学建模matlab开发语言
基于生态模型的有机农业管理策略研究:除草剂移除与物种引入的生态影响分析摘要随着全球农业可持续性需求的增加,减少化学品使用并提高农业生态系统的稳定性成为关键目标。本研究基于农业生态系统中的物种互动模型,探讨了不同农业管理方式对生态系统稳定性、害虫控制和成本效益的影响。完整版获取如下地址:点击加入【2025美国大学生数学建模竞赛】:http://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?_wv=
- YOLOV11改进1-检测头篇
~啥也不会~
YOLO人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言 目标检测领域里,小目标一直是一个难点问题,虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率,但是他的耗时会线性增强,毕竟一张大图会被切成很多小图去推理,所以在很多场景下无法得到应用。这里,我们从探测头入手,
- 煤矿场景下拖链检测数据集VOC+YOLO格式21407张1类别
FL1623863129
数据集YOLO深度学习机器学习
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):21407标注数量(xml文件个数):21407标注数量(txt文件个数):21407标注类别数:1标注类别名称:["tuolian"]每个类别标注的框数:tuolian框数=21572总框数:21572使用标注工具:l
- 煤矿场景下安全帽检测数据集VOC+YOLO格式179张2类别
FL1623863129
数据集YOLOxml深度学习
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):170标注数量(xml文件个数):170标注数量(txt文件个数):170标注类别数:2标注类别名称:["hat","head"]每个类别标注的框数:hat框数=243head框数=28总框数:271使用标注工具:lab
- 202年寒假充电计划——自学手册 网络安全(黑客技术)
网安康sir
web安全安全网络php开发语言
前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习导航三大章节,涉及价值观、方法论、执行力、行业分类、职位解读、法
- pytorch-分类-检测-分割的dataset和dataloader创建
呆呆珝
基础pytorch分类人工智能
1.前言在PyTorch中,Dataset和DataLoader是两个重要的工具,用于构建输入数据的管道。(1)Dataset是一个抽象类,表示数据集,需要实现__len__和__getitem__方法。(2)DataLoader是一个可迭代的数据加载器,它封装了数据集的加载、批处理、打乱和并行加载等功能。2.分类任务创建Dataset和DataLoader(1)对于分类任务,Dataset需要返
- 基于深度学习的鸟类识别系统详解(UI界面 + YOLOv10 + 数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习uiYOLO人工智能python计算机视觉
引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务,尤其是在复杂的自然环境中,识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展,基于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能,特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集,设计一个简洁直观的
- Bootstrap Blazor 组件库 Table 组件 OnQueryAsync 查询 EF Core 键集分页、偏移分页 使用备忘
cqths
EFCore#BlazorWebAppbootstrap.netwebapp
privatelonglastId=0,firstId=0;privatelonglastPageIndex=0;privateintlastPageItems=0;privateasyncTask>OnQueryAsync(QueryPageOptionsoptions){IEnumerableitems;//不是翻页:刷新、改变每页条数、过虑,此时,清除跟踪(清除缓存)if(!options.
- VIM介绍
雨天不打滑
linuxvim编辑器unix
概念vi和vimvi编辑器是所有Unix及Linux系统下标准的编辑器,它就相当于Windows系统中的记事本一样,它的强大不逊色于任何最新的文本编辑器,是我们使用Linux系统不能缺少的工具。由于对Unix及Linux系统任何版本,vi编辑器是完全相同的,所以掌握它意义重大。提到vi就不能不提vim了,相关背景:BramMoolenaar在80年代末购入他的Amiga计算机时,Amiga上没有他
- springboot+vue项目实战2024第四集修改文章信息
java后端
1.添加文章信息@PostMappingpublicResultadd(@RequestBody@ValidatedArticlearticle){articleService.add(article);returnResult.success();}voidadd(Articlearticle);@Overridepublicvoidadd(Articlearticle){article.set
- Python代码用于在Abaqus中提取指定节点集的反作用力数据
Renz_314
python材料工程
这段代码用于在Abaqus中提取指定节点集的反作用力数据,并显示仿真结果。它通过打开仿真结果数据库(ODB文件),在特定视口中显示仿真结果,并从指定的节点集中提取反作用力数据,供后续分析使用。fromabaqusimport*fromabaqusConstantsimport*importvisualizationimportxyPlot#打开指定路径下的ODB文件odb=visualizatio
- 常用Python自动化测试框架有哪些?
字节程序员
软件测试python开发语言压力测试单元测试集成测试
随着技术的进步和自动化技术的出现,市面上出现了一些自动化测试框架。只需要进行一些适用性和效率参数的调整,这些自动化测试框架就能够开箱即用,大大节省了测试时间。而且由于这些框架被广泛使用,他们具有很好的健壮性,并且具有广泛多样的用例集和技术来轻易发现微小的缺陷。以前,测试团队接手一个项目,他们不得不为这个项目构建一个自动化测试框架。一个测试框架应该具有最佳的测试用例、假设(assumptions)、
- 分布式微服务系统架构第87集:kafka
掘金-我是哪吒
分布式微服务系统架构kafka架构
Kafka就是为了解决上述问题而设计的一款基于发布与订阅的消息系统。它一般被称为“分布式提交日志”或者“分布式流平台”。文件系统或数据库提交日志用来提供所有事务的持久记录,通过重放这些日志可以重建系统的状态。同样地,Kafka的数据是按照一定顺序持久化保存的,可以按需读取。此外,Kafka的数据分布在整个系统里,具备数据故障保护和性能伸缩能力。消息和批次消息和批次Kafka的数据单元被称为消息。如
- 团体程序设计天梯赛-练习集——L1-019 谁先倒
SY师弟
GPLT天梯赛算法c语言数据结构c++GPLTc#
前言这道题15分,稍有难度,难度不大,题目很有意思,可以学会了出去装B,下面直接看题L1-019谁先倒划拳是古老中国酒文化的一个有趣的组成部分。酒桌上两人划拳的方法为:每人口中喊出一个数字,同时用手比划出一个数字。如果谁比划出的数字正好等于两人喊出的数字之和,谁就输了,输家罚一杯酒。两人同赢或两人同输则继续下一轮,直到唯一的赢家出现。下面给出甲、乙两人的酒量(最多能喝多少杯不倒)和划拳记录,请你判
- 浏览器页面操作——实时监控网页变化,读取网页内容
集简云-软件连接神器
人工智能大数据chatgpt
浏览器页面操作功能介绍浏览器页面操作是集简云的一款免费内置应用,它可以定时监控网页变化,精准捕捉所需信息。一键设置指定网页与元素,全自动监测并即时推送通知,助您在第一时间了解网页最新情况,让您更高效便捷地获取与同步信息。您还可以使用浏览器页面操作读取网页内容,结合集简云集成的ChatGPT应用,让ChatGPT可以结合网页实时内容进行智能问答对话或文本生成。集简云平台,赞1▲新功能讲解视频浏览器页
- python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN
weixin_39629269
python鸢尾花数据集knn
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法,即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息,直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想:要想确定测试样本属于哪一类,就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后判断这K个样本中大部分所
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi