Styal_Amy
Styal_Amy

PDF如何转换制作成翻页电子书

很多朋友想将PDF转换制作成一本翻页电子书，却不知道如何操作。其实，转换翻页电子书的过程并不难，只需要掌握一些基本的技巧和方法就可以了。

PDF如何转换制作成翻页电子书_第1张图片

基本该怎么操作呢？

1.首先需要一个工具帮助我们成功转换，推荐使用FLBOOK这款工具，操作界面简单，不需要专业设计水准。

PDF如何转换制作成翻页电子书_第2张图片

2.开始上传PDF文件，可单文件上传、或是多文件上传。还能选择书刊模式或是幻灯模式

PDF如何转换制作成翻页电子书_第3张图片

3.跳转编辑页面，点击预览，确认PDF转换无误

PDF如何转换制作成翻页电子书_第4张图片

4.点击发布，生成二维码，就能一键分享各种社交平台中了。

PDF如何转换制作成翻页电子书_第5张图片

制作翻页电子书 PDF需要注意一些细节和技巧，如扫描或拍照的质量、拼接和排版的处理等。但是，只要掌握了这些技巧和方法，就可以轻松制作出一本翻页电子书 PDF了。同时，还可以根据自己的需求和喜好进行一些个性化的设计和编辑，让电子书更加精美和独特。

>>>flbook

​

你可能感兴趣的:(学习方法)

  • OpenLSD是一个自适应开源数据集，旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。 数据集
    2024-11-14，由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集，目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中，通过机器学习方法提升效率和质量。一、研究背景：逻辑综合是电子设计自动化（EDA）流程中的关键环节，它负责将高级设计规范转化为门级网络列表。近年来
  • 大模型学习方法之——大模型技术学习路线 hhaiming_ 学习方法学习语言模型人工智能
    “技术学习无非涵盖三个方面，理论，实践和应用**”**大模型技术爆火至今已经有两年的时间了，而且大模型技术的发展潜力也不言而喻。因此，很多人打算学习大模型，但又不知道该怎么入手，因此今天就来了解一下大模型的学习路线。‍‍丁元英说：“透视社会有三个层面，技术，制度与文化”；同样的，技术学习同样有三个层面，理论，实践和应用，三者相辅相成，缺一不可。技术的意义在于解决问题01—大模型技术学习的理论，实践
  • PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法，并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri
  • Blender学习方法与技巧 自动化专业爱好者 网络
    以下是针对Blender零基础用户的学习教程推荐与高效学习方法总结，结合了多个优质资源整理而成，帮助快速入门：一、Blender学习方法与技巧制定学习计划与目标明确短期目标（如掌握基础操作）和长期目标（如独立完成场景建模），建议每天投入2-3小时系统学习。初期以熟悉界面、快捷键和基础工具为主，逐步过渡到建模、材质和渲染的综合应用。高效利用教程资源视频教程优先：视觉化学习更直观，推荐B站、YouTu
  • 深度探索 Java 代码审计：筑牢安全防线的关键之路 阿贾克斯的黎明 javajava安全开发语言
    在当今高度数字化的时代，软件安全成为了至关重要的议题。对于众多使用Java语言进行开发的程序员而言，深入掌握Java代码审计技能，无疑是守护软件安全的核心手段。本文将围绕一本涵盖Java代码审计丰富知识的书籍目录，全面剖析Java代码审计的各个关键环节以及其在CTFAWD比赛中的重要应用。一、学习经验：开启Java代码审计的智慧之门Java代码审计之路并非坦途，需要有系统的学习方法和实践经验。书籍
  • Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析 进一步有进一步的欢喜 Python精进系列算法pythonkmeans
    一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法，并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
  • AI笔记——语音识别 Yuki-^_^ 人工智能AI人工智能笔记语音识别
    摘要：语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域的一项重要技术，它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展，语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代，那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语
  • 数据挖掘技术介绍 柒柒钏 数据挖掘数据挖掘人工智能
    数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系，从而为决策提供支持。分类定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
  • Deepseek:物理神经网络PINN入门教程 天一生水water 神经网络人工智能深度学习
    一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生
  • 手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一) 木有鱼丸223 手写机器学习算法系列机器学习算法聚类
    代码仓库(数字空间项目，GN可上)不想看的话，我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域，聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法，它将相似的对象分到同一个组，而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组，以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别，而是通过算法自动进行分组。在实际应用中，我们常见的
  • 【大模型学习】第十九章 什么是迁移学习 好多渔鱼好多 AI大模型人工智能大模型AI机器学习迁移学习
    目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习（Feature-basedTransfer）案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移（Model-basedTransfer）案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移（Instanc
  • Linux之bash常用命令 Ssaty. linuxbashunix
    第1关：linux之bash常用命令基本知识任务描述本关任务：根据基本知识点，回答一些选择题。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.Linux简单介绍2.Linux的优缺点3.操作系统介绍4.UNIX操作系统5.MINIX操作系统6.GNU计划7.POSIX标准8.程序学习方法9.为什么学习Linux10.Linux发展历史Linux简单介绍Linux核心理念：万物皆文件。Linux：是一个内
  • 一文读懂强化学习：从基础到应用 LHTZ 算法时序数据库大数据数据库架构动态规划
    强化学习是什么强化学习是人工智能领域的一种学习方法，简单来说，就是让一个智能体（比如机器人、电脑程序）在一个环境里不断尝试各种行为。每次行为后，环境会给智能体一个奖励或者惩罚信号，智能体根据这个信号来调整自己的行为，目的是让自己在未来能获得更多奖励。就像训练小狗，小狗做对了动作（比如坐下），就给它零食（奖励），做错了就没有零食（惩罚），慢慢地小狗就知道怎么做能得到更多零食，也就是学会了最优行为。强
  • QwQ-32B企业级本地部署：结合XInference与Open-WebUI使用 大势下的牛马 搭建本地gptRAG知识库人工智能QwQ-32B
    QwQ-32B是阿里巴巴Qwen团队推出的一款推理模型，拥有320亿参数，基于Transformer架构，采用大规模强化学习方法训练而成。它在数学推理、编程等复杂问题解决任务上表现出色，性能可媲美拥有6710亿参数的DeepSeek-R1。QwQ-32B在多个基准测试中表现出色，例如在AIME24基准上，其数学问题解决能力得分达到79.5，超过OpenAI的o1-mini。它在LiveBench、
  • 深度学习核心技术深度解析 月落星还在 深度学习深度学习人工智能
    一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示：通过神经元激活模式的组合，指数级提升表达能力数学本质：f(x)=WLσ(WL−1σ(...σ(W1x+b1)...)+bL−1)+bLf(x)=W_{L}σ(W_{L-1}σ(.
  • 深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等 chljerry_mouse 线性代数深度学习机器学习
    前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题；同时逐步继续写上述三个系列的文章。最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最
  • KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集 巷955 机器学习人工智能
    原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类，并使用轮廓系数（SilhouetteScore）来评估聚类结果的质量。1.数据准备首先，我们需要导入必要的库并加载数据集。本文使用的数据集是一
  • 情感识别（Emotion Recognition） 路野yue 人工智能自然语言处理
    情感识别（EmotionRecognition）是通过分析人类的多模态数据（如面部表情、语音、文本等）来识别和理解其情感状态的技术。它在人机交互、心理健康、市场分析等领域有广泛应用。情感识别的主要方法1.基于面部表情的情感识别方法：通过分析面部特征（如眼睛、嘴巴、眉毛等）来识别情感。技术：传统方法：使用特征提取（如Gabor滤波器、LBP）和分类器（如SVM）。深度学习方法：使用卷积神经网络（CN
  • cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集 百度云 工科pai 深度学习自主抓取康奈尔抓取数据集自主抓取
    国内下载较慢，康奈尔大学抓取数据集分享，给有用的人。科研之路道阻且长，互行方便。康奈尔大学抓取数据集是基于深度学习方法实现机器人自主抓取的必备数据集，直接推动了机器人自主抓取的发展。目前先进的基于视觉和机器人抓取方法都是在该数据集上训练过。该数据集共十组，每组100个物体，共计1000个物体，不仅包含物体的图像，还包含物体的抓取位姿。下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/
  • 基于PyTorch的深度学习——机器学习1 Wis4e 深度学习机器学习pytorch
    监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，同时由部分使用标记
  • 点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练 完美代码 3dneo4j点云
    点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。PointNet++是一种流行的深度学习方法，可用于处理点云数据，并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中，我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练，并提供相应的源代码。数据集介绍S3DIS数据集是一个常用的用于室内场
  • 你好，我是冴羽，我写了一套《前端大佬成长之路》
    你好，我是冴羽。这么正式的开头说明我有了一个大动作。是的，我创建了自己的知识星球：“冴羽·前端大佬成长之路”。重点一：新的一年，我会在知识星球更新一套“前端大佬成长之路”的课程。包含目标规划篇、学习方法篇、前端学习篇、个人管理篇、职场发展篇、面试技巧篇、健康养生篇共7大篇章、40节文章。总结了我近十年的工作生活经验，让大家少走一些弯路，节省一些时间。重点二：但是帮助你全面成长，一套课程是不够的，必
  • 深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析 自由的晚风 深度学习分类人工智能
    目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口（BCI）技术的发展，SSVEP（稳态视觉诱发电位）因其高信息传输速率和短训练时间而成为最受欢迎的BCI范式之一。近年来，深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深
  • 支持向量机 SVM 简要介绍 _夜空的繁星_ 机器学习svm支持向量机拉格朗日对偶机器学习
    那些我从来没有理解过的概念（1）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数，考虑以下最优化问题：$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
  • 2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练 2401_84585440 程序员深度学习pythonpytorch
    前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集。本专栏适用人群：深度学习初学者，刚刚接触PyTorch的用户群体，专栏将具体讲解如何快速搭建深度学习模型用自己的数据集实现深度学习小项目，快速让新手小白能够对基于深度学习方法有个基本的框架认
  • 大规模语言模型构建流程 人工智能技术笔记 语言模型人工智能自然语言处理
    大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。2.预训练语言模型受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响，自然语言处理
  • 【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模 云博士的AI课堂 深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
    以下内容详细剖析了NLP中情感分析（SentimentAnalysis）和主题建模（TopicModeling）的技术与方法，分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题，并提供示例代码和讲解，可在Python环境下直接运行。目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic
  • 2020年精排模型调研 Marcus-Bao 机器不学习人工智能机器学习大数据算法
    ❝本文经作者同意转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/335781101作者:Ruhjkg编辑:MarcusBao谢绝任何形式的二次转载！❞2020年精排模型调研前言最近由于工作需要调研了一下2020年关于精排模型的进展。在广告推荐领域的CTR预估问题上，早期以LR+人工特征工程为主的机器学习方法，但由于人工组合特征工程成本较高，不同任务难以复用。后面FM因子分解机提出
  • Verilog学习方法—基础入门篇（一） 博览鸿蒙 FPGAfpga开发
    前言：在FPGA开发中，VerilogHDL（硬件描述语言）是工程师必须掌握的一项基础技能。它不仅用于描述数字电路，还广泛应用于FPGA的逻辑设计与验证。对于初学者来说，掌握Verilog的核心概念和基本语法，是深入FPGA开发的第一步。本篇文章将从Verilog基础入门的角度，帮助你快速建立学习框架，逐步掌握Verilog的使用方法。1.了解Verilog的基本概念1.1什么是Verilog？V
  • cv君独家视角 | AI内幕系列十四：【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新) cv君 原创项目级实战项目cv君独家视角AI内幕系列深度学习与计算机视觉精品人工智能aiisp科技python
    目录摘要主要防抖技术手机防抖对比某拇指相机技术分析：1.基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤：代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
  • js动画html标签（持续更新中） 843977358 htmljs动画mediaopacity
    1.jQuery 效果 - animate() 方法    改变 "div" 元素的高度：    $(".btn1").click(function(){      $("#box").animate({height:"300px
  • springMVC学习笔记 caoyong springMVC
    1、搭建开发环境    a>、添加jar文件，在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar    b>、在web.xml中配置前端控制器       <servlet>     &nbs
  • POI中设置Excel单元格格式 107x poistyle列宽合并单元格自动换行
    引用：http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059 POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结： 先获取工作薄对象: HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook(); HSSFSheet sheet = wb.createSheet(); HSSFCellStyle setBorder = wb.
  • jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况 一炮送你回车库 jquery
    html如下：  <td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\"> <a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a> </td>"   j
  • md5 3213213333332132 MD5
    import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException; public class MDFive { public static void main(String[] args) { String md5Str = "cq
  • 完全卸载干净Oracle11g sophia天雪 orale数据库卸载干净清理注册表
    完全卸载干净Oracle11g A、存在OUI卸载工具的情况下：     第一步：停用所有Oracle相关的已启动的服务；     第二步：找到OUI卸载工具：在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中         &
  • apache 的access.log 日志文件太大如何解决 darkranger apache
    CustomLog logs/access.log common  此写法导致日志数据一致自增变大。 直接注释上面的语法 #CustomLog logs/access.log common 增加： CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
  • Hadoop单机模式环境搭建关键步骤 aijuans 分布式
            Hadoop环境需要sshd服务一直开启，故，在服务器上需要按照ssh服务，以Ubuntu Linux为例，按照ssh服务如下： sudo apt-get install ssh sudo apt-get install rsync 编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件，将JAVA_HOME设置为Java
  • PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧 atongyeye javasql
    1 记住密码 这是个有争议的功能，因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库，密码甚至可以和用户名相同，每次输入密码实在没什么意义，可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置：Tools菜单－－Preferences－－Oracle－－Logon HIstory－－Store with password 2 特殊Copy 在SQL Window
  • PHP：在对象上动态添加一个新的方法 bardo 方法动态添加闭包
    有关在一个对象上动态添加方法，如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言，你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象，并给这个对象添加一个额外的方法。   好！不说Ruby了，让我们来谈谈PHP   PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情，这也是没有核心的一部分...   但无论如何，它并没有说我们不能做这样
  • ThreadLocal与线程安全 bijian1013 javajava多线程threadLocal
    首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件：  1.数据共享，多个线程访问同样的数据。  2.共享数据是可变的，多个线程对访问的共享数据作出了修改。    实例：         定义一个共享数据： public static int a = 0;        
  • Tomcat 架包冲突解决 征客丶 tomcatWeb
    环境： Tomcat 7.0.6 win7 x64 错误表象：【我的冲突的架包是：catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突，不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】 严重: End event threw exception java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
  • 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一 bit1129 scala
    Scala语法 1. classOf运算符 Scala中的classOf[T]是一个class对象，等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class    2. 方法默认值 defaultMinPartitions就是一个默认值，类似C++的方法默认值    
  • java 线程池管理机制 BlueSkator java线程池管理机制
    编辑 Add Tools   jdk线程池   一、引言 第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。  
  • 关于hql中使用本地sql函数的问题（问-答） BreakingBad HQL存储函数
    转自于：http://www.iteye.com/problems/23775 问： 我在开发过程中，使用hql进行查询（mysql5）使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好，但是我直接把它写在hql语句里面（from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator 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.Arrays; import java.util.List; /** * Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素，而又不暴露该对象内部表示 * * 个人觉得，为了不暴露该
  • 常用SQL chenjunt3 oraclesqlC++cC#
    --NC建库 CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ; CREATE TABLESPA
  • 数学是科学技术的语言 comsci 工作活动领域模型
      从小学到大学都在学习数学，从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学，看起来好像掌握了这些数学知识，但是在工作中却很少真正用到这些知识，为什么？    最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候，又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用，CARROT2是一种用于自动语言分类（聚类）的工具性软件，用JAVA语言编写，它
  • Linux系统手动安装rzsz 软件包 daizj linuxszrz
    1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux，用命令 wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。 2、解压 tar zxvf  rzsz-3.34.tar.gz 3、安装  cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意：这个软件安装与常规的GNU软件不
  • 读源码之:ArrayBlockingQueue dieslrae java
        ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过 takeIndex和 putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时 不进行元素移动. //在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
  • C语言学习九枚举的定义和应用 dcj3sjt126com c
    枚举的定义 # include <stdio.h> enum WeekDay { MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay }; int main(void) { //int day; //day定义成int类型不合适 enum WeekDay day = Wedne
  • Vagrant 三种网络配置详解 dcj3sjt126com vagrant
    Forwarded port Private network Public network Vagrant 中一共有三种网络配置，下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。 端口映射(Forwarded port)，顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上，访问宿主计算机端口时，请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为： c
  • 16.性能优化-完结 frank1234 性能优化
    性能调优是一个宏大的工程，需要从宏观架构(比如拆分，冗余，读写分离，集群，缓存等)， 软件设计（比如多线程并行化，选择合适的数据结构）， 数据库设计层面（合理的表设计，汇总表，索引，分区，拆分，冗余等） 以及微观（软件的配置，SQL语句的编写，操作系统配置等）根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡，并经验实际测试验证才能达到最优。 性能水很深， 笔者经验尚浅 ，赶脚也就了解了点皮毛而已，我觉得
  • Word Search hcx2013 search
    Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid. The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
  • Spring4新特性——Web开发的增强 jinnianshilongnian springspring mvcspring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • CentOS安装配置tengine并设置开机启动 liuxingguome centos
    yum install gcc-c++  yum install pcre pcre-devel  yum install zlib zlib-devel  yum install openssl openssl-devel Ubuntu上可以这样安装 sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
  • 第14章 工具函数（上） onestopweb 函数
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • Xelsius 2008 and SAP BW at a glance blueoxygen BOXelsius
    Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式，其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢？ 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。   http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
  • oracle表空间相关 tongsh6 oracle
    在oracle数据库中，一个用户对应一个表空间，当表空间不足时，可以采用增加表空间的数据文件容量，也可以增加数据文件，方法有如下几种： 1.给表空间增加数据文件    ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE    '表空间的数据文件路径' SIZE 50M;   &nb
  • .Net framework4.0安装失败 yangjuanjava .netwindows
    上午的.net framework 4.0，各种失败，查了好多答案，各种不靠谱，最后终于找到答案了 和Windows Update有关系，给目录名重命名一下再次安装，即安装成功了！ 下载地址：http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113 方法： 1.运行cmd，输入net stop WuAuServ 2.点击开
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他