Styal_Amy
Styal_Amy

家居图册制作方法，快来看看

​随着家居设计的流行，越来越多的人开始关注家居装饰和家居用品。据统计，家居市场每年的销售额逐年增长。而家居图册作为家居装饰的重要组成部分，其制作方法也备受关注。

家居图册制作方法，快来看看_第1张图片

那要怎么制作呢？准备好这个工具：FLBOOK在线制作电子杂志平台

家居图册制作方法，快来看看_第2张图片

1. 选择合适的模板：FLBOOK提供了海量的模板，用户都可以找到自己所需。这将有助于你选择合适的图片、文字和色彩，使你的电子杂志更具个性和吸引力。

家居图册制作方法，快来看看_第3张图片

2.编辑内容：将模板内容修改成自己需要展示的内容即可。你还可以添加一些交互元素，例如按钮、链接、动画等。这将使你的电子杂志更加生动有趣。

家居图册制作方法，快来看看_第4张图片

3. 导出与分享：支持导出PDF、PPT、HTML、Mac、PNG等电子文件格式，而且还可以使用自动生成的二维码或是链接分享各大社交平台中哦。

家居图册制作方法，快来看看_第5张图片

家居图册制作方法，快来看看_第6张图片

通过以上案例和数据，我们可以看出家居图册的制作并不复杂，而且具有很高的实用性和美观性。如果你想打造一个温馨舒适的家居环境，不妨尝试制作一本属于自己的家居图册吧！

>>>flbook

你可能感兴趣的:(学习方法)

  • 探索Python中的集成方法：Stacking Echo_Wish Python笔记Python算法python开发语言
    在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking？Stacking，又称为堆叠泛化（StackedGeneralization），是一种模型集成方法，与Bagging和Boosting不同，它并不直
  • 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法 音乐学家方大刚 Pythonpython集成学习开发语言
    我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题，我们可以使用集成学习（EnsembleLearning）方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
  • Stacking算法：集成学习的终极武器 civilpy 算法集成学习机器学习
    Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
  • 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析 快撑死的鱼 Python算法精解python深度学习开发语言
    利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展，通过构建和训练神经网络模型，手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言，结合深度学习的核心技术，详细解析手写数字识别的实现过程，并探讨如何进一步优化模型以提高
  • C++ 学习需要多长时间？ c++
    学习C++所需的时间因个人的学习目标、基础、学习方法和投入的时间而异。以下是一些大致的时间范围和学习阶段的参考：一、初学者阶段（0-3个月）目标：掌握C++的基本语法、数据类型、控制结构（如循环、条件语句）、函数等基础知识。学习内容：学习变量声明、数据类型（如int、float、char等）。掌握基本的输入输出操作（如cin和cout）。理解并使用循环（for、while）和条件语句（if、swi
  • YOLO魔改之频率分割模块（FDM） 清风AI YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
    目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术，旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中，为克服分辨率低和特征不明显的问题，模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理，以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
  • 不要再走弯路了2025最全的黑客入门学习路线在这 渗透代老师 学习网络安全web安全网络python
    基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包在大多数的思维里总觉得[学习]得先收集资料、学习编程、学习计算机基础，这样不是不可以，但是这样学效率太低了！你要知道网络安全是一门技术，任何技术的学习一定是以实践为主的。也就是说很多的理论知识其实是可以在实践中去验证拓展的，这样学习比起你啃原理、啃书本要好理解很多。所以想要学习网络安全选对正确的学习方法很重要，这可以帮你少走很多弯路。
  • 【高考志愿】数学 大雨淅淅 程序人生高考
    目录一、数学专业概述1.1学科特点1.2课程设置1.3学习方法1.4数学专业的分类二、就业前景三、填报建议四、注意事项五、数学专业排名一、数学专业概述1.1学科特点数学专业作为一门基础学科，具有高度的抽象性、逻辑性和精确性。它要求学生具备良好的数学基础、逻辑思维能力和解决问题的能力。因此，选择数学专业的学生需要有较强的数学兴趣和扎实的数学基础。1.2课程设置数学专业的课程设置通常包括数学分析、高等
  • 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
  • springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出 杨白白 enumfreemarker
    spring mvc freemarker 中遍历枚举 1枚举类型有一个本地方法叫values（），这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。 enum public enum BooleanEnum { TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
  • 实习简要总结 byalias 工作
    来白虹不知不觉中已经一个多月了，因为项目还在需求分析及项目架构阶段，自己在这段 时间都是在学习相关技术知识，现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结： （1）工作技能方面 大体分为两个阶段，Java Web 基础阶段和Java EE阶段 1）Java Web阶段 在这个阶段，自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL，这些知识的核心点都过 了一遍，也
  • Quartz——DateIntervalTrigger触发器 eksliang quartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述 simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间，这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1：00AM 执行任务，如果使用 SimpleTrigger，间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题，即当有 misfired 的任务并且恢复执行时，该执行时间
  • Unix快捷键 18289753290 unixUnix；快捷键;
    复制，删除，粘贴： dd:删除光标所在的行                             &nbs
  • 获取Android设备屏幕的相关参数 酷的飞上天空 android
    包含屏幕的分辨率  以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp   TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text); DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics(); text.append("getResources().ge
  • 要做物联网？先保护好你的数据 蓝儿唯美 数据
    根据Beecham Research的说法，那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。 在Beecham的物联网安全威胁图谱上，展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。 Beecham Research的技术主管Jon Howes说：“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件，是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署，也就
  • Java取模（求余）运算 随便小屋 java
            整数之间的取模求余运算很好求，但几乎没有遇到过对负数进行取模求余，直接看下面代码： /** * * @author Logic * */ public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO A
  • SQL注入介绍 aijuans sql注入
    二、SQL注入范例 这里我们根据用户登录页面 <form action="" > 用户名：<input type="text" name="username"><br/> 密 码：<input type="password" name="passwor
  • 优雅代码风格 aoyouzi 代码
    总结了几点关于优雅代码风格的描述： 代码简单：不隐藏设计者的意图，抽象干净利落，控制语句直截了当。 接口清晰：类型接口表现力直白，字面表达含义，API 相互呼应以增强可测试性。 依赖项少：依赖关系越少越好，依赖少证明内聚程度高，低耦合利于自动测试，便于重构。 没有重复：重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现，及时重构消除重复。 战术分层：代码分层清晰，隔离明确，
  • 布尔数组 百合不是茶 java布尔数组
      androi中提到了布尔数组;   布尔数组默认的是false,  并且只会打印false或者是true   布尔数组的例子;  根据字符数组创建布尔数组 char[] c = {'p','u','b','l','i','c'}; //根据字符数组的长度创建布尔数组的个数 boolean[] b = new bool
  • web.xml之welcome-file-list、error-page bijian1013 javaweb.xmlservleterror-page
    welcome-file-list 1.定义： <welcome-file-list> <welcome-file>login.jsp</welcome> </welcome-file-list>  2.作用：用来指定WEB应用首页名称。   error-page1.定义： <error-page&g
  • richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件 sunjing clearRichfaces 4fileupload
     页面代码               <h:form id="fileForm">            <rich:
  • 技术文章备忘 bit1129 技术文章
    Zookeeper http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
  • org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案 白糖_ Hibernate
    文章摘自：http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181   在编写HQL时，可能会出现这种代码： select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id  如果这是HQL，那么这段代码就是错误的，因为HQL不支持
  • sqlserver按照字段内容进行排序 bozch 按照内容排序
    在做项目的时候，遇到了这样的一个需求：           从数据库中取出的数据集，首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示，例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面；          select * fro
  • 编程珠玑-第一章-位图排序 bylijinnan java编程珠玑
    import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.io.Writer; import java.util.Random; public class BitMapSearch {
  • Java关于==和equals chenbowen00 java
    关于==和equals概念其实很简单，一个是比较内存地址是否相同，一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难，但是有时存在一些理解误区，如下情况： 1、 String a = "aaa"; a=="aaa"; ==> true 2、 new String("aaa")==new String("aaa
  • [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕 comsci it
          我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...       如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
  • oracle 数据块结构 daizj oracle块数据块块结构行目录
    oracle 数据块是数据库存储的最小单位，一般为操作系统块的N倍。其结构为： 块头－－〉空行－－〉数据，其实际为纵行结构。 块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块（Standard Block）。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块（Nonstandard Block）。同一数据库中，Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
  • github上一些觉得对自己工作有用的项目收集 dengkane github
    github上一些觉得对自己工作有用的项目收集 技能类 markdown语法中文说明 回到顶部 全文检索 elasticsearch bigdesk elasticsearch管理插件 回到顶部 nosql mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用 C
  • 初二上学期难记单词二 dcj3sjt126com englishword
    dangerous 危险的 panda 熊猫 lion 狮子 elephant 象 monkey 猴子 tiger 老虎 deer 鹿 snake 蛇 rabbit 兔子 duck 鸭 horse 马 forest 森林 fall 跌倒；落下 climb 爬；攀登 finish 完成；结束 cinema 电影院；电影 seafood 海鲜；海产食品 bank 银行
  • 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用 dcj3sjt126com mysql
    一、基本概念 1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同，所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引，但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引，InnoDB不能自动地创建索引。 2、外键可以是一对一的，一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接，或者是一对多的，一个表的记录与另一个表的多条记录连接。 3、如
  • java循环标签 Foreach shuizhaosi888 标签java循环foreach
    1. 简单的for循环 public static void main(String[] args) { for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) { System.err.println("i=" + i + " y="
  • Spring Security（05）——异常信息本地化 234390216 exceptionSpring Security异常信息本地化
    异常信息本地化          Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化，这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息（如配置错误）则是不能够进行本地化的，它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
  • DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response javamingtingzhao 架构DUBBO
     废话不多说，警告日志如下，不知道有哪位遇到过，此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告)，后续运行没问题，找了好久真心不知道哪里错了。    WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
  • JS中Date对象中几个用法 leeqq JavaScriptDate最后一天
    近来工作中遇到这样的两个需求 1. 给个Date对象，找出该时间所在月的第一天和最后一天 2. 给个Date对象，找出该时间所在周的第一天和最后一天   需求1中的找月第一天很简单，我记得api中有setDate方法可以使用 使用setDate方法前，先看看getDate var date = new Date(); console.log(date); // Sat J
  • MFC中使用ado技术操作数据库 你不认识的休道人 sqlmfc
    1.在stdafx.h中导入ado动态链接库 #import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
  • Android Studio加速 rensanning android studio
    Android Studio慢、吃内存！启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。 （1）设置Android Studio a) 禁用插件 File -> Settings...  Plugins 去掉一些没有用的插件。 比如：Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
  • 各数据库的批量Update操作 tomcat_oracle javaoraclesqlmysqlsqlite
    MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同，因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的 sql语句，懂得SQL语句，那么MyBatis部分的操作就简单了。 　　注意：下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行，要不全部成功，要不全部回滚。 MSSQL的SQL语句 　WITH R AS（ 　　SELECT 'John' as name, 18 as
  • html禁止清除input文本输入缓存 xp9802 input
    多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法： 方法一： 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他