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- 2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集
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深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉
目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源,它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。这类数据集通常包含大量的标注图像,每张图像中都标记了多个物体的位置和类别。例如,COCO(CommonObjectsinContext)数据集就是一个常用的目标检测数据集,它包含了80个类别的日常物体,如人、车、动物等,并提供了
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毕业设计选题毕业设计人工智能深度学习
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面经c++开发语言
1.谈谈C和C++的认识C++在C的基础上添加类,C是一种结构化语言,它的重点在于数据结构和算法。C语言的设计首要考虑的是如何通过一个过程,对输入进行运算处理得到输出,而对C++,首先要考虑的是如何构造一个对象,通过封装一下行为和属性,通过一些操作将对象的状态信息输出2.对象2.1什么是面向对象就是一种对现实世界的理解和抽象,将问题转换成对象进行解决需求处理的思想。2.2如何限制一个类对象只能在堆
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动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种算法思想,用于解决具有最优子结构的问题。它通过将大问题分解为小问题,并找到这些小问题的最优解,从而得到整个问题的最优解。动态规划与分治法相似,但区别在于动态规划的子问题通常不是相互独立的。动态规划的核心是解决重复子问题。例如,斐波那契数列问题,可以通过递归实现,但效率低下,因为会有重复计算。动态规划通过存储已解决的子问题的答案,避免重复计
- python 求差分_用python实现简单的有限元方法(一)
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华中师范大学hahakity有限元算法(FiniteElementMethod,简称FEM)是一种非常流行的求解偏微分方程的数值算法。有限元被广泛应用于结构受力分析、复杂边界的麦克斯韦方程求解以及热传导等问题。这一节介绍有限元方法的基本原理,以及如何用Python从头实现一个有限元算法,数值求解麦克斯韦方程。学习内容筑基:加权残差法(WeightedResidualMethod)心法:有限元与有限
- 一百道编程题|09 前序遍历
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目录一、明确题目要求二、核心思路-递归与序列划分三、代码实现要点四、知识点二叉树的遍历方式递归算法一、明确题目要求题目给出一棵二叉树的中序与后序排列,要求求出它的先序排列。树结点用不同的大写字母表示,长度≤8。二、核心思路-递归与序列划分确定根节点:后序序列的最后一个元素是根节点。划分左右子树:以根节点为界,将中序序列划分为左右子树的中序序列。再根据中序序列的划分,在后序序列中找到对应的左右子树的
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回溯算法「所有可能的结果」,而不是「结果的个数」,一般情况下,我们就知道需要暴力搜索所有的可行解了,可以用「回溯法」。回溯算法关键在于:不合适就退回上一步。在回溯算法中,递归用于深入到所有可能的分支,而迭代(通常在递归函数内部的循环中体现)用于探索当前层级的所有可能选项。组合问题39.组合总和-力扣(LeetCode)给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target,找出
- o1、GPT4、GPT4o 这三个有什么区别?
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核心观点:GPT-4擅长文本处理和推理,GPT-4o主打多模态交互,而O1则专注于深度推理和逻辑分析,三者各有侧重,应用场景也大不相同。截至2024年12月,OpenAI已发布13个模型,模型能力已从最初的文本处理拓展到写作、编程、多模态和推理等,实现了从“文科生”到“全科学霸”的飞跃。然而,在众多模型中,GPT-4、GPT-4o和O1三款模型可谓是经典与转型之“模”。GPT-4作为ChatGPT
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决策树决策树概念决策树,一种基于规则的机器学习方法,主要用于分类和回归,常用作机器学习中的预测模型。树形结构图,树中每个节点表示某个对象,每个分叉路径代表的某个可能的属性值,每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
- 用Python把2024年的豆瓣广播生成词云图
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突发奇想想对自己的2024进行分析。于是决定把豆瓣广播变成词云,学习一下词云的制作方法分为几步:1.获取数据,爬取2024的豆瓣广播#引入requests和BeautifulSoupimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupbase_url="我的豆瓣主页网址/p?="headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10
- 华为OD2024机试最新E卷题库-(A+B+C+D+E)
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在这个精心策划的专栏中,我们聚焦于华为OD2024机试的最新E卷题库,涵盖JS、C、C++、Java与Python五大编程语言,旨在为挑战者提供全面而深入的备战资源。这里不仅有精选的实战题目,还有详尽的解题思路与代码实现,帮助你掌握核心算法,理解数据结构,提升编程技巧。以下是每个卷宗的详细,可以通过直接点击试卷链接查看练习试卷编号备注OD-E卷原题+个人代码+思路解析,95%以上的通过率,方便大家
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主要知识点错误配置导致默认密码未被更改当你有一个密码的时候,尝试用它匹配尽可能多的用户,也许能遇到匹配的具体步骤执行nmap扫描,除了22/80端口开放以外,marketing.pg也很有趣,毕竟在provinggrounds里,这种pattern的字样都是需要加到/etc/hosts里的StartingNmap7.94SVN(https://nmap.org)at2024-09-2223:30U
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
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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⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
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文章目录(1)从Autoware的系统层进行剖析(2)从系统组件框图进行剖析(3)从算法的基本控制和数据流进行剖析(4)从Autoware的节点图进行剖析【较有用】总结部署经验总结参考资料无人驾驶Autoware相关教程及博客请关注专栏:https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/138165657无人车&无人机导航合集https://blo
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题目界面告诉我们采用的是AES加密,并且key是gamelab@gamelab@,IV是gamelab@gamelab@,Mode是CBC模式,输出为Hex十六进制4da72144967f1c25e6273950bf29342aae635e2396ae17c80b1bff68d90f16679bb45c15852e0ce88d4864d93e9e3be2使用解密工具cc(CyberChef),输入
- 【2024年华为OD机试】(A卷,100分)- 单向链表中间节点 (Java & JS & Python&C/C++)
妄北y
算法汇集笔记总结(保姆级)华为odjavajavascriptpythonc语言链表
一、问题描述题目描述求单向链表中间的节点值,如果奇数个节点取中间,偶数个取偏右边的那个值。输入描述第一行链表头节点地址后续输入的节点数n后续输入每行表示一个节点,格式节点地址节点值下一个节点地址(-1表示空指针)输入保证链表不会出现环,并且可能存在一些节点不属于链表。输出描述单向链表中间的节点值用例输入000104000003-1000105123091145160000012309711451输
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在Python中,GUI(图形用户界面)开发框架为开发者提供了创建交互式应用程序的工具。以下是八款常用的PythonGUI图形界面开发框架及其简要代码讲解:CSDN大礼包:《2024年最新全套学习资料包》免费分享1.Tkinter简介:Tkinter是Python的标准GUI库,它提供了一个简单的方式来创建窗口、对话框等GUI元素。Tkinter被整合到当前所有主要操作系统的Python安装程序中
- DiffuEraser: 一种基于扩散模型的视频修复技术
扫地僧985
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视频修复算法结合了基于流的像素传播与基于Transformer的生成方法,利用光流信息和相邻帧的信息来恢复纹理和对象,同时通过视觉Transformer完成被遮挡区域的修复。然而,这些方法在处理大范围遮挡时常常会遇到模糊和时序不一致的问题,这凸显了增强生成能力模型的重要性。近期,由于扩散模型在图像和视频生成方面展现出了卓越的性能,已成为一种重要的技术。在本文中,我们介绍了DiffuEraser,这
- 【SRC排名】安全应急响应中心SRC上榜记录
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2023年新氧第三https://security.soyoung.com/top合合第四https://security.intsig.com/index.php?m=&c=hall&a=index2024年好未来第一https://src.100tal.com/index.php?m=&c=hall&a=index(官网是总榜,年榜只有海报)爱奇艺第八https://security.iqiy
- 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_
- Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类
飞Link
Water算法机器学习人工智能
一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心,然后重复以下两个步骤来更新质心,直到质心不再显著移动为:第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类:是KMeans类的变种,他是用小批量来减少计算时间,而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集,是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法:开启智能数据分类之旅》
c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中,数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段,正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法,作为数据聚类领域的经典之作,以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时,会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合,能够为数据处理与
- 《数据可视化新高度:Graphy的AI协作变革》
程序猿阿伟
信息可视化人工智能数据分析
在数据洪流奔涌的时代,企业面临的挑战不再仅仅是数据的收集,更在于如何高效地将数据转化为洞察,助力决策。Graphy作为一款前沿的数据可视化工具,凭借AI赋能的团队协作功能,为企业打开了数据协作新局面,重新定义了团队在数据领域的协同方式。智能角色分配,适配专长促协作Graphy利用AI算法,根据团队成员过往在数据项目中的表现、技能标签以及参与任务的类型,分析出每个成员在数据可视化流程中的优势。比如,
- 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
- 银河麒麟系统V10(arm版)离线安装docker说明
爱T小毛驴
docker容器运维
#银河麒麟系统docker环境#随着2024年微软全球蓝屏事件的出现,系统安全越来越重要。目前很多企业开始尝试国产化操作系统上,但是很多软件依赖和环境总是会出现各种问题,比如安装了a软件,发现却b依赖,安装了b依赖又缺其他依赖。本文介绍如何在国产化银河麒麟系统V10(arm)版上安装docker。Docker是一组平台即服务(PaaS)的产品。它基于操作系统层级的虚拟化技术,将软件与其依赖项打包为
- 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
- 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
- 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