- 大神之路
安卓工匠
程序员的自我修养
首先申明,文章是我在码农网摘过来的,那里没有分享,我感觉程序员也需要鸡汤,或者说这篇文章更应该是一篇一个过来人的经验,以及对我们这些想学计算机或者其他各行各业的人的一个简单的阐述。读完文章后,感觉收获很多,作者说的对,坚持,一鸣惊人需要坚持不断地做一件事。我是前端小学生,每天晚上都会练习代码,并浏览微博,前端路上,有你有我。有的人想成为大牛,却不曾为此努力。有的人辛苦耕耘,却收获寥寥。很多时候,你
- 从MapRerankDocumentsChain迁移到LangGraph实现文档分析
bBADAS
服务器运维python
在分析长文本的场景中,MapRerankDocumentsChain提供了一种有效的策略。这种策略涉及以下步骤:将文本拆分为较小的文档。为文档集映射一个处理过程,该过程包括生成评分。根据评分对结果进行排名,并返回得分最高的结果。这种情况下的常见过程是使用文档中的上下文进行问答,强制模型生成评分以帮助选择只由相关上下文生成的答案。LangGraph的实现允许在此问题中集成工具调用和其他功能。下面我们
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
神经网络训练中的正则化正则化(Regularization)是神经网络训练中的一个关键技术,主要用于防止模型过拟合(overfitting),提高泛化能力。1.为什么需要正则化?在神经网络训练过程中,模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数,同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂(如参数过多、层数过深),它可能会记住训练数据中的噪声,而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合(ov
- 程序员不用写代码?DeepSeek这个隐藏功能让我惊掉下巴
后端
凌晨三点半,显示器蓝光映着我的黑眼圈。就在我第18次修改接口文档时,同事老王突然在微信甩来个神秘链接:"用这个,今晚能睡个好觉"。我点开那个叫DeepSeek的页面,没想到接下来的三个小时,我经历了职业生涯最魔幻的加班夜。你见过会自己写测试用例的AI吗?那天晚上,我把项目需求文档往DeepSeek的对话框一扔,它竟然像资深架构师似的,先把需求拆解成模块,接着自动生成了带注释的接口文档。最绝的是,在
- BioDeepAV:一个多模态基准数据集,包含超过1600个深度伪造视频,用于评估深度伪造检测器在面对未知生成器时的性能。
数据集
2024-11-29,由罗马尼亚布加勒斯特大学创建BioDeepAV数据集,它专门设计来评估最先进的深度伪造检测器在面对未见过的深度伪造生成器时的泛化能力,这对于提高检测器的鲁棒性和适应性具有重要意义。一、研究背景:随着生成模型的快速发展,深度伪造内容的逼真度不断提高,人们越来越难以在线检测出被操纵的媒体内容,从而容易受到各种诈骗的欺骗。这不仅对个人隐私构成威胁,也对社会信任和民主构成挑战。目前遇
- Java每日一讲 小演讲_5 分钟讲明白 JVM、Java 、Java对象模型
weixin_39646658
Java每日一讲小演讲
Java作为一种面向对象的,跨平台语言,其对象、内存等一直是比较难的知识点。而且很多概念的名称看起来又那么相似,很多人会傻傻分不清楚。比如本文我们要讨论的JVM内存结构、Java内存模型和Java对象模型,这就是三个截然不同的概念,但是很多人容易弄混。可以这样说,很多高级开发甚至都搞不不清楚JVM内存结构、Java内存模型和Java对象模型这三者的概念及其间的区别。甚至我见过有些面试官自己也搞的不
- 论文阅读:Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring
行走的歌
文献阅读图像处理计算机视觉机器学习深度学习图像去雨图像处理
这是一篇去模糊的文章,后来发现直接套用不合适,无法获取到相应的特征,遂作罢,简单记录一下。2019CVPR:DMPHN这篇文章是2019CVPR的一篇去模糊方向的文章,师兄分享的时候看了一下,后来也发现这个网络结构在很多workshop以及文章中都见过。文章:ArXiv代码:Github在去模糊领域,目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题:1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2
- Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术
冰蓝蓝
自然语言处理神经网络人工智能深度学习
在深度学习中,过拟合是一个常见的问题,尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好,但在未见过的数据上表现不佳,即泛化能力差。为了解决这个问题,研究者们提出了多种正则化技术,其中之一就是Dropout。什么是Dropout?Dropout是一种正则化技术,由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”(即暂时移除)网络中的一些神经元
- 神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思
yuanpan
机器学习神经网络人工智能
在神经网络和机器学习中,过拟合(Overfitting)是指模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。换句话说,模型过度学习了训练数据中的细节和噪声,导致其泛化能力(Generalization)下降,无法很好地适应新数据。过拟合的表现训练误差很低,但测试误差很高:模型在训练集上的准确率非常高,但在测试集上的准确率却显著下降。模型过于复杂:模型学习了训练数据中的噪声或不相关
- 【从零开始学习JAVA 】This关键字详解
Cools0613
从0开始学Java学习
前言:相信大家在进入JAVA面向对象编程篇章以后,多多少少都见过This关键字,而他的指向很多人总是傻傻搞不清楚,今天我们将从This指针的本质出发,深度剖析This关键字的指向规则。This关键字:作用:1.引用当前对象:在类中的方法中,this用来引用当前对象。例如,通过this可以引用当前对象的成员变量,调用当前对象的方法。publicclassPerson{privateStringnam
- (基础)理解PDF表单文件
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pdf经验分享软件工程团队开发java
你有没有见过带有交互按钮、可填写字段、复选框、文本框或单选按钮的PDF文件?这些就是交互式PDF表单。PDF表单示例你可以在我们的FormVu页面查看更多PDF表单的示例。我个人非常喜欢PDF文件格式中的这个功能,因为它让文档变得更具互动性和实用性。通过这些表单,你可以收集数据、下订单或生成发票,甚至有些人用它来制作小游戏!这些数据既可以作为文档的一部分保存,也可以提交到服务器。PDF表单的两种类
- 我的2021年总结,从大专生到本科生。
程序员飞鸟
程序人生职场和发展
回忆过去,不曾留些遗憾!一、下定决心升本,考本科学校二、实习工作三、毕设答辩四、被本科录取了五、本科生活六、与csdn的缘分七、2022年的目标在过去的一年,我还是一个即将为了大专毕业和工作而忙碌、以及对未来的迷茫、有过失眠。当我不知道未来的路怎么走,那就试着多行动起来,人生本就是探索者对世界探索属于自己想走的路,走错了也没关系,换条路继续走,每个人都有属于自己的人生道路。一、下定决心升本,考本科
- 高斯Splatting:3D 重建与新视图合成的综述
三谷秋水
人工智能机器学习计算机视觉计算机视觉人工智能深度学习
24年5月来自挪威大学的论文“GaussianSplatting:3DReconstructionandNovelViewSynthesis,aReview”。基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务,涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。这篇论文重点介绍3D重建的最新技术,包括生成新的、未见过的视图。高斯Splatting方法的最新发
- 面试了一个 7 年 Java 程序员,结果真让我哭笑不得。。。
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大家好,我是R哥。作为一名资深的Java程序员、面试官,同时也做后端面试辅导,面试过许多人,也见过不少神奇的面试经历。但昨晚的一次模拟面试,真的让我哭笑不得。这兄弟来自92名校,毕业7年,干了几个中厂,想冲大厂,目标:40K,于是想模拟面试一下,体验下我们导师的实力。模拟面试之前,说自己八股文准备好了,面试完,竟然连许多常见的八股文都答不上来,而且他还很疑惑地问我:“你们的面试题是哪来的?怎么和我
- 论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
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ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积,且人类演示可能是非平稳的,提出了ACT(ActionChunkingwithTransformers)方法。ActionChunking模仿学习中,compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说,当智能体(agent)在测试时遇到训练集中未见过的情况时,可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积,导致智能体进入未知状态,最终
- iOS VIPER架构实践(一):从MVC到MVVM到VIPER
黑超熊猫zuik
iOSiOSVIPER架构
简介最近半年在写app的时候,研究了一下各种iOS代码架构,最后选择了VIPER进行实践,在此对实践中遇到的各种设计问题做一番总结,并分享造出的轮子。VIPER演示demo:ZIKViper,模块路由工具地址:ZIKRouter。对代码风格和架构有兴趣的同学,肯定都已经在很多地方见过各种架构的介绍。MVC、MVP、MVVM、VIPER,细分程度逐渐上升。这些架构设计大部分都是来自MVC,只是各自用
- 别再误解 declare 了!使用 TS 不可不知的声明关键字
作为TypeScript开发者,你有没有在某个外部库的类型定义文件中见过这样的代码:declarevar$:any;declarefunctionmyLibrary(param:string):void;或许看到declare的第一反应可能是:“这是什么奇怪的写法?和普通变量或函数声明有啥区别?”哦豁\~如果你也感到困惑,这篇文章就是为你准备的,让你彻底告别对它的误解!当然如果你的反应是:就这?也
- PDF文本转曲线轮廓 PDF转图片、提取文本和图片
Ylsh3702
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PDF文本转曲线轮廓相信大家都遇见过这种情况:有的PDF文件咱们就能直接复制文字文本,但是有的PDF文件又不能复制。又或者文件发给印刷厂拼版的时候,会提示缺少字体无法打开。这就是因为它们的PDF文件类型不同。咱们常规使用的PDF一般都是文字型PDF,这种PDF是可以直接复制粘贴,保留了文字的可编辑性和可搜索性。而如果大家不希望文件可以直接被复制的话,就要说到今天这种类型了—转曲PDF这种文件是将文
- 欧拉定理
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数论基础
今天上午近代史和英语又看了看数论,看到了这个费马-欧拉定理,之前还真没见过,只是知道欧拉函数打表欧拉函数φ欧拉定理是用来阐述素数模下,指数同余的性质。欧拉定理:对于正整数N,代表小于等于N的与N互质的数的个数,记作φ(N)例如φ(8)=4,因为与8互质且小于等于8的正整数有4个,它们是:1,3,5,7欧拉定理还有几个引理,具体如下:①:如果n为某一个素数p,则φ(p)=p-1;①很好证明:因为素数
- 大模型最新面试题系列:深度学习基础(二)
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21.解释模型容量与过拟合的关系,如何在理论上平衡两者?模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力,通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好,但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时,模型可能无法学习到数据中的复杂模式,导致欠拟合,即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加,模型能够学习到更复杂的模式,在训练集上的表现
- Vue函数式编程终极指南:像写诗一样写代码
lifire_H
vue.js前端javascript
引言:当Vue遇上函数式,优雅永不过时你是否见过这样的代码?组件间状态乱飞、副作用神出鬼没、单元测试如走钢丝……函数式编程就像代码界的“断舍离大师”,教你用纯函数、不可变数据和高阶魔法,让Vue代码变得干净、稳定且充满艺术感!本文不仅会揭秘函数式编程的核心心法,还会手把手教你:✅如何用CompositionAPI实现函数式优雅✅高阶函数与柯里化的实战妙用✅Vue3函数式组件性能优化秘籍✅配套工具链
- 正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力
小赖同学啊
人工智能人工智能
在机器学习和深度学习中,提高模型的泛化能力至关重要,正则化技术和模型融合是两种有效的手段,以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项,来限制模型的复杂度,防止模型过拟合训练数据,从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。正则化项通常与模型的参数相关,通过惩罚过大的参数值,使模型更加平滑和简单。常见方法L1正则化(Lasso正则化)原理:在损失函
- ue5.2.1 quixel brideg显示asset not available in uAsset format
lalapanda
ue5quixel
我从未见过如此傻x的bug,在ue5.2.1上通过内置quixel下载资源显示assetnotavailableinuAssetformat解决办法:将ue更新到最新版本,通过fab进入商场选择资源后addtomylibrary点击viewinlauncher打开epiclauncher,就可以看到资源。(打开之后没有该资源重新退出账户登录一下)在通过添加到工程选择添加比内置的quixelbrid
- 《销售目标总扑街?掌握这些技巧,业绩轻松上台阶!》
mariadbchrome
别让销售目标成“画饼”,先搞懂底层逻辑[]()做销售这行有些年头了,见过太多年初信誓旦旦定下销售目标,年底却只能望洋兴叹的场景。就说我有个朋友在一家电商公司做销售,去年年初领导一拍脑门,给定了个销售额翻倍的目标,结果到了年底,连一半都没完成。这种情况并非个例,据相关数据显示,在销售行业,每年都有超过60%的销售人员无法完成既定销售目标,这背后的原因究竟是什么呢?我认为,很多人之所以完不成销售目标,
- php eval 在线解密,eval(gzinflate(base64_decode解密方法 | CN-SEC 中文网
便洁宝
phpeval在线解密
今天群里一位朋友发了一个php的马子,经过了gzinflate和base64_decode加密,求解密,这种加密方法我以前也见过,只用把eval改为echo即可实现解密,但是情况并不是我想象的那么简单,输出的依然是乱码,网上找了一下终于找到了解决之道,分享给大家。PHP目前在网络中被用的越来越多,加密解密的话题也一直没有停息过。下面简单介绍一下base64_decode+gzinflate压缩编码
- 1 html5-新标签
xiaolongyu3
前端新学html5前端html
年龄稍大一点的码农可能见证了html的发展,亲历了头声明的变化,但是现在起步就是html5,那么html有哪些不为大家常用的新东西呢,这一章我先来谈谈这个问题。1dialog标签——弹窗标签。弹窗可能前端一路走来,见过很多。甚至现在我们在用各种UI库的时候这个弹窗也是必须的一个功能。这个标签支持的api:show:展示弹窗框,采用决定定位,showModal:展示弹窗,并带有遮罩,采用了一个特殊的
- iQOO neo 5精简内置组件
weixin_38627000
安卓智能手机安卓
无他!系统自带了太多组件,都用不到,连打开都不曾打开过。下午整理一篇精简组件的列表,各自按照各自的需要进行精简哦。别盲目跟风,要不然手机使用会出问题。精简步骤使用任意刷机工具,开启手机的开发权限,然后adb连接删除组件列表如下:pmuninstall--user0com.android.VideoPlayervivoi视频pmuninstall--user0com.vivo.browservivo
- Oracle故障处理:SYSTEM表空间满了
姜豆豆耶
#Oracle故障处理oracledba数据库
目录项目场景:问题描述原因分析:解决方案:项目场景:上个周日早晨,我所负责的其中一个项目现场打电话来把我从一场美梦中叫醒。操着一种如果没大事儿肯定给你头干爆的情绪问:怎么了!然后我同事甩给我一张图片,看微信!数据库连不上了,你还睡!问题描述ORA-01653报错数据库客户端连接不上各种涉及该数据库的程序接口全部报错这是彼时彼刻项目现场的问题情况描述,待在项目现场的是个刚入职不久的新同事,没见过这个
- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- 第二章:12.4 学习曲线
望云山190
深度学习机器学习人工智能
学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
- 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