- PDF处理控件Aspose.PDF,如何实现企业级PDF处理
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文档管理控件pdfpythonjava
PDF处理为何成为开发者的“隐形雷区”?“手动调整200页PDF目录耗时3天,扫描件文字识别错误导致数据混乱,跨平台渲染格式崩坏引发客户投诉……”作为开发者,你是否也在为PDF处理的复杂细节消耗大量精力?Aspose.PDF凭借AI增强解析、全栈API控制与企业级自动化能力,正在重新定义PDF处理效率的天花板。Aspose.pdf最新下载一、Aspose.PDF六大技术亮点1.高精度PDF解析与生
- 程序员必看!DeepSeek隐藏用法大揭秘:从代码优化到多模态开发,这些技巧让你少熬三夜班
后端
最近在程序员圈子里,有个同事老张的故事特别火。他原本每周要花20小时写接口文档,自从用上DeepSeek的代码补全功能,现在喝着咖啡看AI自动生成Swagger注释——这让我想起刚入行时,为了调通一个正则表达式熬夜到凌晨三点的自己。今天咱们不聊那些官方说明书,就说点真正能让键盘冒火星的实战技巧。藏在代码补全里的"作弊码"很多人以为DeepSeek就是个加强版搜索引擎,其实它对代码的理解远超想象。比
- 使用 Python 合并微信与支付宝账单,生成财务报告
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最近用思源笔记记东西上瘾,突然想每个月存一份收支记录进去。但手动整理账单太麻烦了,支付宝导出一份CSV,微信又导出一份,格式还不一样,每次复制粘贴头都大。干脆写了个Python脚本一键处理,核心就干两件事:把俩平台的CSV账单合并到一起自动生成带分类表格的Markdown(直接拖进思源就能渲染)代码主要折腾了这些:支付宝账单前24行都是废话,直接skiprows=24跳过去,GBK编码差点让我栽跟
- 本地部署AI大模型之并行计算:什么是可重入互斥锁/递归锁
杰瑞学AI
DevopsComputerknowledge开发语言python软件工程性能优化
目录1.普通互斥锁的局限性2.可重入互斥锁的工作原理3.使用场景4.代码示例5.实现关键6.注意事项可重入互斥锁(ReentrantMutex,或称为递归锁)是一种特殊类型的互斥锁,允许同一线程多次获取同一把锁而不会导致死锁。以下是其核心要点:1.普通互斥锁的局限性普通互斥锁(Mutex)在同一个线程中只能被获取一次。若线程尝试重复获取已持有的锁,会导致自死锁(线程无限等待自己释放锁)。2.可重入
- 警惕AI神话破灭:深度解析大模型缺陷与禁用场景指南
领码科技
AI应用IT职场大模型缺陷AI工具风险伦理挑战应用场景限制可信AI
摘要当前AI大模型虽展现强大能力,但其本质缺陷可能引发系统性风险。本文从认知鸿沟、数据困境、伦理雷区、技术瓶颈四大维度剖析大模型局限性,揭示医疗诊断、法律决策等8类禁用场景,提出可信AI建设框架与用户防护策略。通过理论分析与实操案例结合,为规避AI工具风险提供系统性解决方案。关键词:大模型缺陷、AI工具风险、伦理挑战、应用场景限制、可信AI一、认知鸿沟:无法企及的人类智慧1.1创造性思维的致命短板
- Excel 后缀竟成 “拦路虎”?POI 读取报错原因大揭秘
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POI读取excel报错由于有时候上传的是xls文件有时候上传的是xlsx文件,使用POIFSFileSystem来读取文件POIFSFileSystempoifsFileSystem;try{poifsFileSystem=newPOIFSFileSystem(newFileInputStream(file));}catch(IOExceptione){LOGGER.error("openxls
- 如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型
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教程DeepSeekGPUai大语言模型人工智能
在DigitalOcean,我们一直在关注开源大语言模型(LLMs)和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”,也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前,大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示,它们就会直接给出答案,根本没有什么“二次思考”的过程,也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时,很难进行深入推理、提出疑问或
- Linux下安装Mysql环境
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Linuxlinuxmysql运维
1.mysql说明MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,它具有高性能、可靠性和灵活性的特点。MySQL支持多种操作系统,包括Windows、Linux和MacOS等。它是最流行的数据库管理系统之一,被广泛应用于网站开发、数据存储和数据分析等领域。2.mysql优点1.开源免费:MySQL是开源软件,可以免费使用和修改,没有任何使用限制。2.跨平台:MySQL可以在多种操作系统上运行,包括Wi
- 面试题之webpack file-loader和url-loader
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webpack前端node.js面试
在面试中,关于Webpack中file-loader和url-loader的区别是一个常见的问题。file-loader和url-loader的区别1.功能定义file-loader:主要用于处理静态资源文件(如图片、字体等),将其复制到输出目录,并返回文件的URL。适用于较大文件或需要单独存储的资源。url-loader:是file-loader的扩展,它在处理文件时会先判断文件大小。如果文件大
- 首个国产AI编辑器Trace的安装及使用教程
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关于国产AI编辑器Trace安装教程进入Trace官网,下载适合你系统的安装包。Trace官网https://www.trae.com.cn/download双击安装包进行安装安装完成打开Trace,点击登录登录成功后就可以使用大语言模型进行项目开发了!
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
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AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- WSL2安装Kali Linux超级新手指南
m0_53579570
kalilinuxwindows10渗透测试网络安全系统安装
1、下载发行版手动下载适用于Linux的Windows子系统发行版包(如果MicrosoftStore可以使用也可直接在商店搜索KaliLinux下载)https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-manual2、安装发行版https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-win10
- “大语言模型微调”(Fine-tuning)与“大语言模型应用”(LLM Applications)之间的区别
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人工智能机器学习深度学习
1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上,利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练,从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。目标:使模型更好地适应特定任务(如医疗问答、法律咨询、编程辅助等),提高准确性和专业性。方法:可以是全参数微调,也可以采用参数高效微调(如LoRA、Adapter、PrefixTuning等),后者只调整部分参数而保持原有权重
- 大模型GPT辅助学习解释代码-HttpSession 监听器
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本文主题大模型解释代码。最近在接触旧项目代码是往往没有注释,或者是注释和代码对应不上,这样对于了解业务逻辑,以及后期的改造开发造成了很大的困扰。尽然大模型这么强大,我们尝试下用大模型来解释代码。以下是大模型对项目代码中的HttpSession监听器的代码解释,很高效的方式,可以借鉴。代码解析这段代码定义了WebHttpSessionListener类,它是一个HttpSession监听器,用于监听
- 动态规划双剑合璧:C++与Python征服洛谷三大经典DP问题
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动态规划核心思想状态定义→转移方程→边界处理→时空优化本文精选洛谷动态规划题单中三大经典问题,通过C++与Python双语言对比实现,彻底掌握DP精髓!题目一:P1048采药(01背包模板)题目描述在限定时间T内采集草药,每株草药有采集时间time[i]和价值value[i],求最大总价值。解题思路状态定义:dp[j]表示时间j能获得的最大价值转移方程:dp[j]=max(dp[j],dp[j-t
- 在windows上通过idea搭建doris fe的开发环境(失败案例,很多报错都是因为我是离线环境编译,还是得联网可能会顺利点)
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DorisDoris在CentOS7编译
以下是基于Windows10+CentOS环境通过IntelliJIDEA搭建DorisFE开发环境的完整指南,整合多份部署文档的关键步骤和避坑要点:一、前置环境准备1.准备Linux环境,可以使用CentOS7或者8•操作步骤:更新系统包:yumgroupinstall-y"DevelopmentTools"yuminstall-yautomakebisonflexboost-devellibe
- Java线程池选型指南:高并发场景下的最优配置策略
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一、线程池核心参数大白话解析五大核心参数就像餐厅运营团队:核心线程数(corePoolSize):常驻员工(正式工),闲时也不裁员最大线程数(maximumPoolSize):最大用工数(正式工+临时工)队列(workQueue):候客区(排队等待的顾客)存活时间(keepAliveTime):临时工空闲多久后解雇拒绝策略(RejectedExecutionHandler):客满时的处理方案二、J
- 绘图神器draw.io下载
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你可以在draw.io的官方网站(https://www.draw.io/)上下载绘图神器draw.io。官方网站提供了针对不同操作系统的下载选项,包括Windows、Mac、Linux等。只需点击对应的操作系统下载链接,然后根据提示进行安装即可。
- 每日面试题-TCP 和 UDP 有什么区别?
晚夜微雨问海棠呀
tcp/ipudp网络协议
TCP(传输控制协议)和UDP(用户数据报协议)是传输层的两大核心协议,主要区别如下:核心差异对比连接模式TCP:面向连接,需通过三次握手建立可靠通道。UDP:无连接,直接发送数据报,无需预先协商。可靠性TCP:提供数据确认、重传、校验和流量控制,确保数据完整有序到达。UDP:不保证可靠性,可能丢包、乱序,无重传机制。传输方式TCP:基于字节流传输,数据按顺序重组(如文件下载)。UDP:基于独立数
- 工业节能新利器:第二类吸收式热泵与MVR热泵深度剖析
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一、引言在全球倡导节能减排、可持续发展的大背景下,工业领域作为能源消耗的“大户”,节能改造显得尤为重要。余热回收作为工业节能的关键环节,不仅能提高能源利用效率,降低生产成本,还能减少环境污染。在众多余热回收技术中,第二类吸收式热泵和MVR热泵凭借其独特的优势,成为工业节能领域的热门选择。深入了解这两种热泵的工作原理、性能特点以及适用场景,对于工业企业科学选择余热回收设备,实现高效节能具有重要意义。
- AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌:重塑未来科技格局的三大核心战场
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2025年3月,全球科技领域最引人注目的动态,莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛,以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织,不仅推动了中国科技产业的深度变革,更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战:从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长,使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测,到2030年,中国AI人才缺口将达400万,而美国A
- 【大模型开发】Megatron-LM 深度解析:原理、应用与代码实现
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发HuggingFace大模型生态机器学习Megatron-LM并行训练大模型加速
以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析,并提供示例代码和详细的注释说明,帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现(GitHub:NVIDIA/Megatron-LM),并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的
- 【大模型开发】深入解析 DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调deepseekdeepspeedpython人工智能pytorch
深入解析DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎,专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案,让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述,帮助读者更好地理解并使用Deep
- 【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习大模型技术开发与实践大模型开发HuggingFaceDeepSpeed大模型生态机器学习深度学习大模型技术栈
支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型(LLM,LargeLanguageModel)在工业与学术界的应用日益广泛,从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型,背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持。本文将介绍其中几大核心组件和框架,包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM,以及其他相关工具和方法,展示它们在训练效率
- 2025 年,微服务架构和大模型能 “玩出” 什么新花样?
字节跳动开源
架构微服务人工智能
2025年开年,DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮,并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下,微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务,每个服务运行在自己的进程中,负责特定的业务功能。与单体架构相比,微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性,这些特性使其成为现代软件开发的首选。然而,随着企业应用规模和复
- LangChain 发布政策详解
VYSAHF
langchain人工智能深度学习python
技术背景介绍LangChain是一个用于构建和部署大型语言模型(LLM)应用的生态系统。它由多个组件包组成,例如langchain-core、langchain、langchain-community、langgraph和langserve等。随着应用需求的快速变化,LangChain的开发与发布策略也相应调整,以便更好地服务于用户社区。核心原理解析LangChain生态系统采用语义版本控制(Se
- HSPF 水文模型建模方法与案例分析实践技术应用-流域划分、河网设置、溶解氧与营养物的模拟、温度模拟、藻类的模拟、温度的模拟
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HSPF模型流域
在水文模拟领域,HSPF模型(HydrologicalSimulationProgramFortran)与SWAT模型一样,都是备受瞩目的水文模型软件。HSPF模型因其强大的功能和简便的操作,在全球范围内得到了广泛应用。该模型不仅能够在缺乏测量数据的情况下提供可靠的模拟数据,还能满足不同场景下的水文模拟需求。一、HSPF模型的优势高集成度的前后处理软件:HSPF模型配备了高集成度的前后处理软件,大
- Apipost一站式API工具评测:整合Postman+Swagger+JMeter三大功能,打造全流程开发解决方案
作为一名Java开发者,始终追求开发过程的高效性。使用IntelliJIDEA编写代码只是开始。一般来说,代码完成后,我们会切换到Postman进行API调试。在确保API表现符合预期后,我们会使用Swagger为前端团队生成文档。最后,再使用JMeter进行性能和负载测试,以确保API工作流顺畅且自动化。Apipost=Postman+Swagger+JMeter然而,这种多工具的方法存在诸多挑
- 领域大模型之微调技术和最佳实践
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人工智能深度学习语言模型金融
BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域,如营销、医疗保健、金融。在本指南中,您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型(LLM)的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小,即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说,L
- 《Windows命令提示符(CMD)函数全解析与应用研究》
Small踢倒coffee_氕氘氚
经验分享笔记
##摘要本文深入探讨了Windows命令提示符(CMD)的核心功能和应用。文章详细解析了CMD的基本命令、批处理脚本编写技巧以及高级功能,包括网络命令、系统管理命令和磁盘管理命令。通过实际案例研究,展示了CMD在系统管理、网络配置和自动化任务中的广泛应用。研究表明,CMD作为Windows系统的重要工具,在提高工作效率和系统管理能力方面具有显著优势。本文旨在为读者提供全面的CMD使用指南,帮助其更
- 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