Lanlan_78d1
Lanlan_78d1

Python 学习工具及资源

  • 小甲鱼Python 基础学习

    到P19（函数）之前


    image.png

  • 菜鸟语法查询

  • Anaconda
    安装教学
    Jupyter教学

  • *李宏毅机器学习

你可能感兴趣的:(Python 学习工具及资源)

  • Web-3.0学习路线 奶龙牛牛 web3
    方向学习内容✅区块链基础区块链、智能合约、共识机制✅智能合约Solidity/Rust（Ethereum/Solana）✅前端React.js,Next.js,Web3.js,ethers.js✅后端Node.js,Python,Golang（链上数据）✅存储IPFS,Arweave,Filecoin（去中心化存储）✅交互MetaMask,WalletConnect（钱包）如果你是前端开发Reac
  • 运用python爬虫爬取汽车网站图片并下载，几个汽车网站的示例参考 大懒猫软件 python爬虫汽车图像处理
    当然，以下是一些常见的汽车网站及其爬虫示例代码，展示如何爬取汽车图片并下载。请注意，爬取网站内容时应遵守网站的使用协议和法律法规，避免对网站造成不必要的负担。示例1：爬取汽车之家图片网站地址汽车之家爬虫代码Python复制importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportosdefdownload_images(url,folder):ifnotos.pa
  • Huffman编码的Python的实现 childish_tree python算法霍夫曼树数据压缩
    Huffman编码的Python的实现基本原理及步骤Huffman编码是一种贪心算法，用于无损数据压缩。它基于字符在数据中出现的频率来构建编码，频率高的字符使用较短的编码，而频率低的字符使用较长的编码。这种方式的目的是减少数据的大小，因为最常见的字符使用最短的编码，从而在整体上减少了所需的位数。实现Huffman编码的原理如下：频率统计：如果输入数据是一个字符串，代码会遍历这个字符串，统计每个字符
  • Gurobi基础语法之addVar 和 addVars Smark. gurobi
    addVar和addVars作为Gurobi模型对象中的方法，常常用来生成变量，本文介绍了Python中的这两个接口的使用addVaraddVar(lb=0.0,ub=float('inf'),obj=0.0,vtype=GRB.CONTINUOUS,name='',column=None)lb和ub让变量在生成的时候就有下界和上届，obj确定了生成的变量在目标函数的系数的取值vtype确定了变量
  • 计数排序算法及优化（java） 爱吃土豆的程序员 数据结构与算法（JAVA）算法java计数排序
    1.1引言计数排序是一种非比较排序算法，它适用于一定范围内的整数排序。计数排序的核心思想是通过统计每个元素出现的次数来确定它们的位置，而不是通过比较来决定元素的顺序。本文将详细介绍计数排序的历史背景、工作原理，并通过具体案例来阐述其应用。此外，还将探讨计数排序的不同优化方案，并给出相应的Java代码示例。1.2计数排序的历史计数排序的思想可以追溯到20世纪初，最早是由HaroldH.Seward在
  • Adobe软件的5个冷门使用技巧 明 庭 adobe
    在现代设计和创意工作中，Adobe系列软件是不可或缺的工具。值得注意的是，拥有Edu教育邮箱的用户可以免费使用这些软件，这极大地降低了学习和创作的门槛。相比之下，使用破解版软件不仅存在法律风险，还可能带来各种安全隐患，因此建议大家选择合法途径获取软件。如果你想获取Edu邮箱，可以参考一些在线资源，在本文的末尾我会给出参考，了解如何申请和使用这些邮箱，以便顺利享受Adobe软件的相关优惠。五个冷门的
  • AI真的能理解我们这个现实物理世界吗？深度剖析原理、实证及未来走向 AI_DL_CODE 人工智能深度学习AIAI理解世界
    摘要：当下，AI与深度学习广泛渗透生活各领域，大模型与海量数据加持下，其是否理解现实物理世界引发热议。文章开篇抛出疑问，随后深入介绍AI深度学习基础，包含神经网络架构、反向传播算法。继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象，也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。从信息论、物理启发式算法剖析理论支撑，探讨融合物理知识路径，并延展至跨学科应用、评估维度、伦理社会问题，最终展望AI
  • 攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法） AI_DL_CODE 深度学习运维算法数据质量DBSCAN聚类算法
    摘要：在深度学习赋能设备管理的浪潮中，数据质量成为关键瓶颈。本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python代码。旨在为从业者提供一站式解决方案，助力打造高质量设备数据集，为深度学习模型高效运行筑牢根基，推动设备管理智能化落地。文章目录攻克设
  • BFS中的双向广搜和A-star ZZTC 算法宽度优先算法
    双向广搜双向广搜一般用于最小步数模型双向搜索，就是在起点搜索的过程，终点也在往回搜，从而达到优化的效果。普通搜索：（绿色点为终点）双向搜索：大家可以发现，双向搜索的大小非常小，所以已知起点和终点状态的搜索尽量用双向搜索。190.字串变换已知有两个字串AAA,BBB及一组字串变换的规则（至多666个规则）:A1→B1A_1→B_1A1→B1A2→B2A_2→B_2A2→B2…规则的含义为：在AAA中
  • Python差分 ZZTC Pythonpython开发语言蓝桥杯
    差分数组对于一个数组a[]a[]a[]，差分数组diff[]diff[]diff[]的定义是：diff[i]=a[i]−a[i−1]diff[i]=a[i]-a[i-1]diff[i]=a[i]−a[i−1]对差分数组做前缀和可以还原为原数组：diff[1]+diff[2]+diff[3]+...+diff[i]=a[1]+(a[2]−a[1])+(a[3]−a[2])+...+(a[i]−a[i
  • YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测 Limiiiing YOLOv10改进专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测
    一、本文介绍本文将HS-FPN结构融入YOLOv10以优化目标检测网络模型。HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略，有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。在YOLOv10中应用HS-FPN时，其利用高级特征筛选低级特征，增强特征表达，助力模型精准定位和识别目标，减少因尺度变化及特征不足导致的检测误差，显著提升YOLOv10在各项检测任务中的准确性与稳定性。专栏目录：YOLOv10改进目
  • Java实现计数排序算法详解及优化 捕风捉你 从0开始学算法java排序算法算法
    引言计数排序（CountingSort）是一种线性时间复杂度的排序算法，特别适用于数据范围有限的情况。它通过统计每个元素出现的次数，然后按照次数排序，从而实现排序。本文将详细讲解如何使用Java实现计数排序算法，并结合图解和实例代码，帮助您全面理解这一高级排序算法。同时，我们还将探讨计数排序的优化方法，以进一步提高其性能。计数排序算法的原理计数排序通过统计每个元素出现的次数，然后利用这些计数值将元
  • Kafka 监控及使用 JMX 进行远程监控的安全注意事项 流华追梦 KafkakafkaKafka监控kafkamonitoringkafka使用jmxjmx远程监控messageinraterequestrate
    目录一.前言二.Kafka监控（KafkaMonitoring）2.1.概览2.2.使用JMX进行远程监控的安全注意事项一.前言众所周知，Kafka的集中式设计具有很强的耐用性和容错性。此外，由于Kafka是一个分布式系统，因此Topic在多个节点之间进行分区和复制。此外，Kafka可以成为数据集成的极具吸引力的选择，具有有意义的性能监控和对问题的及时警报。基本上，当对Kafka问题进行故障排除时
  • 5G无线网络架构及规划 陆墨宁 计算机网络基础5G架构网络
    网络传输过程中的噪声:噪声分两种,一种是有源噪声(外部),一种是无源噪声(热噪声)5G通信网络架构移动通信网络有由三部分构成接入网:是离用户端最近的末端网络(无线基站就属于接入网),负责把用户端(手机)的数据接收上来,以及将承载网传递过来的数据送达用户端。承载网:负责数据的汇聚传输,将接入网的数据传递到核心网中去。核心网:就是数据的处理中心,负责管理传递上来的数据,对数据进行分拣处理,再将数据交给
  • 手机直连低轨卫星通信：架构、关键技术和未来展望 罗思付之技术屋 综合技术探讨及方案专栏智能手机架构
    【摘要】借助低轨卫星星座全时全域覆盖优势，手机直连卫星通信预期成为6G重要特征之一。首先介绍了手机直连卫星的测试验证、标准化与商业项目发展现状。其次，介绍了基于透明转发、部分可再生处理、完全可再生处理、集成接入和回传的四种手机直连低轨卫星网络架构及组网方式。通过分析手机直连低轨卫星网络场景下高移动性与大传输时延等带来的接入与传输问题，提出对地面移动通信体制进行适应性改进的关键技术方案。最后，探讨了
  • 基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代 人工智能教学实践 人工智能YOLOqt无人机
    基于YOLOv8+PyQt5的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的无人机红外目标检测系统demo.zip资源-CSDN文库在科技飞速发展的今天，无人机技术在各个领域的应用越来越广泛。为了提升无人机在复杂环境下的目标检测能力，结合先进的深度学习算法和图形用户界面开发技术，打造功能强大的无人机红外目标检测系统成为了研究热点。本文将详
  • 使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch） AI_DL_CODE pythontransformerpytorch股票预测
    摘要：本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用，突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构，并分析了其在股价预测中的优势和挑战。通过实操案例，展示了如何使用Python和PyTorch进行模型构建、训练和评估，包括数据预处理和性能评价。结果证实Transformer模型能有效预测股价，但需注意过拟合和数据量问题。未来研究将着眼于模型优化和
  • PYTHON 常用算法 33个 trust Tomorrow python算法python排序算法
    文章目录冒泡排序（BubbleSort）选择排序（SelectionSort）插入排序（InsertionSort）快速排序（QuickSort）归并排序（MergeSort）堆排序（HeapSort）计数排序（CountingSort）基数排序（RadixSort）桶排序（BucketSort）希尔排序（ShellSort）二分查找（BinarySearch）线性查找（LinearSearch）
  • Python绘图实例：太极图 程序员林 python
    这里写自定义目录标题1.太极图含义实例代码运行结果1.太极图含义所谓太极即是阐明宇宙从无极而太极，以至万物化生的过程。其中的太极即为天地未开、混沌未分阴阳之前的状态。易经系辞:“是故易有太极，是生两仪”。两仪即为太极的阴、阳二仪。太极图式说是《庄子》"太极"思想在儒、道两家结出的硕果。实例代码importturtle#导入turtle库turtle.speed(10)#画笔移动速度turtle.c
  • python自动下载阿里云数据库数据_阿里云数据库Redis备份下载（Python） weixin_39844426
    #!/usr/bin/envpython3.6#coding=utf-8importosimporturllib.request,json,datetime,timeimportsslfromaliyunsdkcore.clientimportAcsClientfromaliyunsdkr_kvstore.request.v20150101.DescribeBackupsRequestimport
  • docker-compose kafka安装及外部访问不到kafka问题 1010739073 Dockerkafkadocker
    文章目录一、docker-compose.yml二、kafkamanager/kafka-manager连接zookeeper三、PHP生产者、消费者连接总结一、docker-compose.ymlversion:'3'services:zookeeper:image:bitnami/zookeepercontainer_name:zoorestart:alwaysports:-8181:2181
  • Python:动态粒子爱心 百年孤独_ 计算机趣事随心所欲不逾矩pythonpygame开发语言
    预览代码结构概述这段代码使用了pygame库来创建一个动态的图形窗口，绘制一个心形图案，并在其中显示闪烁的文本。代码主要分为以下几个部分：初始化和设置心形曲线的计算粒子类的定义生成粒子文本设置主循环1.初始化和设置importpygameimportrandomimportmathimportos#初始化pygamepygame.init()#屏幕尺寸WIDTH,HEIGHT=800,600scr
  • 30天Python入门（第十四天：深入了解Python中的高阶函数）) prince_zxill Python实战教程python开发语言vscode教程高阶函数
    30天Python入门（第十四天：深入了解Python中的高阶函数）高阶函数作为参数的函数作为返回值的函数Python闭包Python装饰器创建装饰器将多个装饰器应用于单个函数在装饰器函数中接受参数内置高阶函数Python-map函数Python-Filter函数Python-Reduce函数小结练习：1级练习：2级高阶函数在Python中，函数被视为“一等公民”，您可以对函数执行以下操作：一个函
  • 跟我一起学 Python 数据处理（六）：Python 数据类型深度剖析与容器初窥 lilye66 python开发语言tornadobeautifulsouppandasmatplotlib
    跟我一起学Python数据处理（六）：Python数据类型深度剖析与容器初窥在Python学习的漫漫长路中，我们已经成功迈出了几步，对其环境搭建和基础操作有了一定了解。接下来，让我们继续深入，探寻Python丰富的数据类型世界以及强大的数据容器，进一步挖掘Python在数据处理方面的潜力，一同在知识的海洋中破浪前行。一、整数与字符串的微妙差异及应用场景整数，在Python中如同数学世界里的整数一样
  • 跟我一起学 Python 数据处理（三十一）：攻克 PDF 数据采集中的难题 lilye66 pythonpdf数据库beautifulsoup
    跟我一起学Python数据处理（三十一）：攻克PDF数据采集中的难题在数据处理的征程中，我们不断探索与成长。本文继续以Python处理PDF数据为主题，深入剖析其中复杂问题的解决之道，旨在与大家携手提升Python数据处理能力，共同跨越重重难关。一、数据采集问题剖析在处理PDF文本数据时，常遭遇诸多棘手状况。如文中处理国家相关数据时，双行国家名称对应的数值采集出现错误。查看源数据发现，双行国家对应
  • 跟我一起学 Python 数据处理（一）：入门篇 lilye66 pythonplotlynumpypandasmatplotlibconda
    跟我一起学Python数据处理（一）：入门篇在当今数字化时代，数据处理能力变得愈发关键。无论是从事新闻、分析工作，还是立志成为数据科学家，掌握数据处理技巧都能让我们从海量信息中提取有价值的内容，并以清晰、有说服力的方式呈现出来。Python作为一门强大且应用广泛的编程语言，在数据处理领域占据着重要地位。本文将开启Python数据处理的学习之旅，与大家一同探索其中的奥秘，共同进步。一、确定研究主题与
  • 跟我一起学 Python 数据处理（四）：Python 基础环境深度剖析与工具安装 lilye66 pythonflaskpandasscrapybeautifulsoup
    跟我一起学Python数据处理（四）：Python基础环境深度剖析与工具安装在Python学习之旅中，我们已经迈出了搭建环境的关键第一步。今天，我们继续深入探索，让大家对Python基础环境有更透彻的理解，并顺利安装必备的工具，为后续高效的数据处理学习筑牢根基。一、Python提示符与系统提示符的奥秘当我们成功启动Python后，会看到>>>这个Python提示符，它就像是进入Python世界的大
  • Python数据处理(一)：处理 JSON、XML、CSV 三种格式数据 solocoder222 Pythonpython数据处理CodeRiver
    Python数据处理系列博客来啦！本系列将以《Python数据处理》这本书为基础，以书中每章一篇博客的形式带大家一起学习Python数据处理。书中有些地方讲的不太详细，我会查阅其他资料来补充，力争每篇博客都把知识点涵盖全且通俗易懂。这本书主要讲了如何用Python处理各种类型的文件，如JSON、XML、CSV、Excel、PDF等。后面几章还会讲数据清洗、网页抓取、自动化和规模化等使用技能。我也是
  • python难学吗？python的就业前景到底怎么样？ 荆州克莱 面试题汇总与解析springcloudspringbootspring技术css3
    明确的说，python不难，入门很快，对于几乎是零基础的人是完全可以学会的。个人主要总结一下3点。第一，Python最大的功劳就是直接拉低了编程门槛和使用难度相比于C,C#,JAVA这些早轮子语言学习Python完全就是直接开车的节奏稍微努力一下，一周就能写出像样的东西第二，Python学习越来越普及目前Python课程已发展到儿童编程领域很多中小学开设Python教学，统一考试很多国外学校，比如
  • OVN – OVN OpenStack(二) cuibin1991 OpenStack网络
    OpenStacknetworking-ovn项目为Neutron提供了一个基于ML2的OVN插件，它使用OVN组件代替了各种Neutron的Pythonagent，也不再使用RabbitMQ，而是基于OVN数据库进行通信：使用OVSDB协议来把用户的配置写在NorthboundDB里面，ovn-northd监听到NorthboundDB配置发生改变，然后把配置翻译到SouthboundDB里面，
  • Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
    分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序 不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。 先来看看8种排序之间的关系：   1.直接插入排序 （1
  • 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
    Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
  • linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux端口占用netstatlsof
    经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序   1、lsof -i:port port为端口号   [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND   PID USER   FD   TY
  • Hosts文件使用 周凡杨 hostslocahost
         一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
  • java excel工具 g21121 Java excel
    直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
  • web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数） 老A不折腾 finereportweb报表函数总结
    ADD2ARRAY ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素，再返回该数组。 示例： ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7]. ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
  • 游戏服务器网络带宽负载计算 墙头上一根草 服务器
    家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位，即每秒1M字节。 我是在计算我们网络流量时想到的
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans Spring 3 系列
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • 高性能mysql 之 选择存储引擎(一) annan211 mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
    1 没有特殊情况，应尽可能使用InnoDB存储引擎。   原因：InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她   被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的，很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃   恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行，除非有非常
  • UDP网络编程 百合不是茶 UDP编程局域网组播
      UDP是基于无连接的,不可靠的传输   与TCP/IP相反       UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器 package netUDP_sc; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.Ine
  • JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScriptjsjquery
            JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。        
  • http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 jsonhttp
            由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
  • 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成 bit1129 hessian
    在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。   定义模型、接口和服务器端代码 |---Model    &nb
  • 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
    1.Mahout环境搭建  1.下载Mahout http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz    2.解压Mahout  3. 配置环境变量 vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/home
  • nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
    　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port        详细如下： 　　 该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
  • java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符 bylijinnan java
    public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
  • mongoDB 复制集 开窍的石头 mongodb
    mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题             mo
  • [宇宙与天文]宇宙时代的经济学 comsci 经济
        宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。      在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源      以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
  • Git忽略文件 Cwind git
         有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
  • MySQL连接数据库的必须配置 dashuaifu mysql连接数据库配置
    MySQL连接数据库的必须配置   1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver   2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname   3.user：username   4.password：password   其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
  • 一生要养成的60个习惯 dcj3sjt126com 习惯
    一生要养成的60个习惯 第1篇 让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。 如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
  • [介绍]Yii 是什么 dcj3sjt126com PHPyii2
    Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作 易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。 Yii 最适合做什么？ Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
  • Linux SSH常用总结 eksliang linux sshSSHD
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机   格式： ssh name@remoteserver 例如： ssh [email protected]   二、连接到远程主机指定的端口   格式： ssh name@remoteserver -p 22 例如： ssh i
  • 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil gundumw100 android
    快速迭代用 import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExceptio
  • jQuery入门之怎么使用 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？   首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
  • 带filter的hbase查询优化 kane_xie 查询优化hbaseRandomRowFilter
    问题描述 hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。   问题原因 直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
  • java设计模式-单例模式 men4661273 java单例枚举反射IOC
             单例模式1，饿汉模式 //饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化 public class Singleton1 { //私有的默认构造函数 private Singleton1() {} //已经自行实例化 private static final Singleton1 singl
  • mongodb 查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    // mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。 // 第一种方式： coll.aggregate([ {$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}}, {$match:{sendDate: '2015-
  • 二维数组转换成JSON tangqi609567707 java二维数组json
    原文出处：http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596 public class Demo {     public static void main(String[] args) {        String[][] blogL
  • erlang supervisor wudixiaotie erlang
    定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他