- 人工智能导论--第1章-知识点与学习笔记
想拿高薪的韭菜
人工智能学习笔记
请根据教材内容，完成进行下面的作业任务。必须包含有教材的具体内容，不能是生成式AI系统的生成内容。参考教材1.1节的内容介绍，谈谈你对“智能”的认识。思维能力是智能的重要特征之一，结合教材1.1.2节内容，从思维的定义、分类及其特点等角度，阐述思维的含义。参考教材1.1.3节的内容介绍，名词解析“人工智能”。参考教材1.2节的内容介绍，介绍人工智能的发展简史。参考教材1.3节的内容介绍，人工智能作
- 高效构建仓库AGV管理系统：基于Python的路径规划与货架管理
机器懒得学习
python开发语言数据分析路径规划AGV
在现代化仓储中，高效管理自动引导车辆（AGV）是提升生产力和管理效率的关键。作为一种智能仓储设备，AGV可以自主完成物料的搬运，但如何实现AGV的路径规划和货架管理？本篇博客将通过一个Python项目，带你深度了解如何实现一个具备路径规划与货架管理功能的仓库管理系统（WMS）。在此过程中，你将学习到AGV的路径规划、图像可视化、节拍管理等核心技术。无论你是对物流技术感兴趣，还是对Python项目管
- NotebookLM：Google 最新 AI 笔记助理解析与实战应用
赵大仁
人工智能技术大语言模型深度学习人工智能语言模型自然语言处理机器学习笔记
NotebookLM：Google最新AI笔记助理解析与实战应用在AI驱动的生产力工具不断进化的今天，Google推出的NotebookLM（NotebookLanguageModel）成为了一款备受关注的智能笔记助理。它结合了Google的大语言模型（LLM）能力，帮助用户更高效地整理、理解和生成知识内容。本文将全面解析NotebookLM的技术原理、核心功能、应用场景，并提供实际使用指南，帮助
- Qt MDI和Ribbon界面集成实践教程
Pella732
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文深入介绍了基于Qt的RibbonMDIDemo项目，该项目展示了一个具有MicrosoftOffice风格的RibbonBar的多文档界面应用程序。通过一个完整的示例工程，读者可以学习如何在Qt环境中构建Ribbon风格的用户界面以及多文档界面（MDI）的应用程序。教程覆盖了RibbonBar的设计、MDIArea的管理、菜单和工具栏的整合，以及文档和视图
- Node+puppeteer学习笔记（九）--使用-Python3 + Pyppeteer
温柔夏目
Puppeteer
因为我是Python流，自动化都是基于Python的，所以一直在关注Puppeteer这个包是否会被Python支持，然后我就在官网上找到了Pyppeteer这个包，因为修改了第二个字母，差点没认出来，这个包其实就是根据Puppeteer实现的地址如下：官方GitHub仓库：https://github.com/miyakogi/pyppeteer.官方API地址：https://miyakogi
- 基于Spring Boot的校园志愿者服务网站
超级无敌暴龙战士塔塔开
Java课设与毕设资源springbootjava后端
文章目录项目介绍主要功能截图：登录个人中心志愿者管理活动类型管理活动报名管理活动心得部分代码展示设计总结项目获取方式作者主页：Java韩立简介：Java领域优质创作者、简历模板、学习资料、面试题库【关注我，都给你】文末获取源码联系项目介绍校园志愿者服务网站，java项目，springboot项目。eclipse和idea都能打开运行。推荐环境配置：eclipse/ideajdk1.8mavenmy
- Java学习教程，从入门到精通，JDBC中WHERE子句的语法知识点及案例代码（107）
知识分享小能手
大数据Java编程语言如门java学习开发语言数据库大数据JDBCintellij-idea
JDBC中WHERE子句的语法知识点及案例代码JDBCWHERE子句语法知识点WHERE子句用于在SQL查询中对数据进行筛选，它可以根据指定的条件过滤数据行。在JDBC中，WHERE子句通常用于SELECT、UPDATE和DELETE语句中。常见的WHERE子句条件比较运算符=：等于：大于=：大于等于18ANDscore>=80";try{//加载数据库驱动Class.forName("com.m
- PYH与MAC的桥梁MII/MIIM
辣椒卷二王
车载系统车载互联网物理层
在学习车载互联网时，看到了一句话，Processor通过DMA直接存储访问与MAC之间进行数据的交互，MAC通过MII介质无关接口与PHY之间进行数据的交互。常见的以太网硬件结构是，将MAC集成进Processor芯片，将PHY留在Processor片外，做成单独的收发器芯片。但是他并没有讲解MII使用的具体流程。本篇博客将聚焦MII与MIIM讲述PYH与MAC以及MAC与Processor是如何
- Python从0到100（八十一）：神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率
是Dream呀
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前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
- HTML基础与进阶技术指南
王奥雷
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：HTML是构建网页的基础语言，负责定义网页的内容结构和样式。初学者需要掌握HTML元素、属性、结构等基础知识，并了解HTML5新增的语义化标签，表单元素的使用，布局与定位技术，响应式设计原则，以及如何与JavaScript交互。此外，学习SEO优化和无障碍性设计也是提高网页质量和可访问性的关键。本指南旨在引导初学者从基础到高级技巧，逐步深入理解并实践网页开发。
- C语言程序执行全流程
柠檬鲨_
c语言开发语言
其实下面的步骤知道大概就行了~不用每个都详细了解（OS：你就算只知道编辑编译链接执行这四个阶段都不影响学习的）C语言程序的执行过程涉及多个步骤，在编译前主要有编辑阶段。以下是C语言程序从编写到执行的完整顺序及各阶段的详细介绍：编辑阶段文本编写：程序员使用文本编辑器（如VisualStudioCode、SublimeText、Vim等）编写C语言代码，将算法和逻辑以文本形式输入到源文件中，源文件通常
- PWN基础15：GOT表 和 PLT表
prettyX
PWN
在学习总结GOT、PLT表的相关知识，下面是我参考的文章和视频，每条资源都互有补充感谢各位作者的分享精神https://zhuanlan.zhihu.com/p/130271689https://blog.csdn.net/qq_18661257/article/details/54694748https://blog.csdn.net/linuxheik/article/details/8850
- 深度学习-笔记2
深度学习神经网络
paddlepaddle安装(使用cpu)：dockerpullregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2查看下paddlepaddle的镜像层次和安装目录结构(没有看到dockerbuild文件，先感受一下目录结构吧)：dockerinspectregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2|gr
- 软考高项笔记 数字化转型与元宇宙
人工智能
数字化转型与元宇宙随着众多信息通信新技术的迅速发展与普及应用，信息空间成长为第三空间，并与物理空间和社会空间共同构成人类社会的三元空间。数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级基础上，进一步触及组织核心业务，以新建一种业务模式为目标的高层次转型。数字化转型是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。只有组织对其业务进行系统性、彻底的（或重大和完全的）重新定义，不仅是IT方面，而是
- 软考高项笔记 信息技术及其发展
人工智能
信息技术及其发展信息系统项目管理师第二章第一节1.网络标准协议的定义网络协议是为计算机网络中进行数据交换而建立的规则、标准或约定的集合。网络协议由三个要素组成，分别是语义、语法和时序。语义：解释控制信息每个部分的含义，它规定了需要发出何种控制信息，完成的动作以及做出什么样的响应。语法：用户数据与控制信息的结构与格式，以及数据出现的顺序。时序：对事件发生顺序的详细说明。人们形象地将这三个要素描述为：
- 强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO
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强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO强化学习中的Actor-Critic模型是什么？这与生成对抗网络（GANs）十分相似。在生成对抗网络中，生成器和判别器模型在整个训练过程中相互对抗。在强化学习的Actor-Critic模型中，也存在类似的概念：Actor-Critic（A2C、A3C）是一种流行的强化学习架构，它结合了两个组件：Actor（行动者）——学习策略（$\p
- 《Memory Barriers a Hardware View for Software Hackers》阅读笔记
落樱弥城
基础知识c++笔记
CPU设计者引入内存屏障（memorybarriers）是为了应对在多处理器系统（SMP）中，内存引用重排序可能导致的同步问题。尽管重排序可以提高性能，但在某些情况下（如同步原语），正确的操作依赖于有序的内存引用，因此需要使用内存屏障来强制执行顺序。 要深入理解这个问题，需要了解CPU缓存的工作原理，尤其是如何使缓存有效工作。以下是相关内容的概述：缓存结构：介绍缓存的基本结构和工作机制。缓存
- 【Go语言圣经】第二节：程序结构
YGGP
Golanggolang
二.程序结构上个月我跟随Golang开发实战项目快速过了一遍Golang的基础语法，感觉学习的不是非常深入，不如之前学C++时直接啃C++Primer的效果好，因此打算重新利用《Go语言圣经》这个非常好的开源资源重新系统地回顾一下Golang的基础语法（也算是为春天即将开始找实习准备一下八股了）。这里我跳过了第一章入门，实际上《Go语言圣经》我半年前已经看过一小部分了，感觉第一章的内容偏向于若干个
- 多模态大模型：技术原理与实战 工具和算法框架介绍
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的，例如只处理图像数据的卷积神经网络（CNN）或只处理文本数据的循环神经网络（RNN）。然而，现实世界的信息往往是多模态的，例如一张图片可以包含物体、场景、文字等多种信息，一段视频则包含图像、声音、字幕等多种模态的数据。为了更好地理解和处理现实世界的信息，多模态学习应运而生。近年来，随着深度学习技术的快速发展，多模态学习取得
- 从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理
AGI大模型与大数据研究院
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
从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在NLP领域取得了显著的成果。然而，LLM的训练与微调过程往往需要海量的文本数据，而这些数据通常以自然语言形式存在，难以直接用于模型训练。因此，如何从自然语言数据中提取结构
- 最强开源大模型炸场！全网独一份AI大模型学习实践资源...（待会删）
大模型应用
人工智能大数据promptlangchainAgentai大模型LLM
今年科技圈的热点，除了裁员，就是被各种“AI大模型”新闻刷屏。GPT、Sora还在霸榜…开源大模型又来炸场！Meta发布Llama3系列模型，号称「最强大的开源大模型」，震撼科技圈！毫不夸张地说，AI大模型正在颠覆程序员的价值！很多大厂一边裁员，一边用百万年薪挖掘懂AI大模型的人，打工人的职业危机至少被提前5年。普通程序员想在技术上不掉队，还要增加收入，关键在于——拥抱技术红利，掌握AI大模型项目
- 【数据结构】C语言实现带头双向循环链表
kazamata
数据结构及算法c语言数据结构学习链表
在前面的博客中，我们学习了最简单的链表类型——单向、不带哨兵位、不循环，今天我们要来学习的是具有链表中最复杂的结构类型——双向、带哨兵位、循环的链表。我们先来看一下两者的结构示意图。注：头和哨兵位为同一个东西，下面均以哨兵位称呼。从图中我们不难发现，两个链表的结构简直是天差地别，第二种比第一种复杂太多了，那么第二种的实现同样会比第一种的实现难上很多吗？答案是否定的，虽然第二种的结构更加复杂，但是它
- Arcpy点点滴滴学习教程
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Arcpy点点滴滴学习教程第1章ArcPy简介1.1什么是ArcPy？ArcPy是一个以成功的arcgisscripting模块为基础并继承了arcgisscripting功能进而构建而成的站点包。目的是为以实用高效的方式通过Python执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化创建基础。该包提供了丰富纯正的Python体验，具有代码自动完成功能（输入关键字和点即可获得该关键字所支持的属性和
- 深度学习专业毕业设计选题清单：算法与应用
HaiLang_IT
毕业设计选题毕业设计人工智能深度学习
目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光，一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了计算机专业最新精选选题，如遇选题困难或选题有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
- Python3 OS模块中的文件/目录方法说明十四
崔行舟
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一.简介前面文章简单学习了Python3中OS模块中的文件/目录的部分函数。本文继续来学习OS模块中文件、目录的操作方法：os.statvfs()方法，os.symlink()方法。二.Python3OS模块中的文件/目录方法1.os.statvfs()方法os.statvfs()方法用于返回包含文件描述符fd的文件的文件系统的信息。这些信息是关于文件系统统计信息的属性，比如块大小、总块数、可用块
- 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
- python cv2 matchtemplate_机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配（单目标匹配和多目标匹配）1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMa...
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1.cv2.matchTemplate(src,template,method)#用于进行模板匹配参数说明：src目标图像，template模板，method使用什么指标做模板的匹配度指标2.min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(ret)#找出矩阵中最大值和最小值，即其对应的(x,y)的位置参数说明：min_val，max_val,min_lo
- 机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)
weixin_33908217
人工智能python
拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi))，获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思：1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码：第一步：读入图片第二步：进行样本的下采样第三步：进行样本的上采样第四步：原始图片-变化后的图片importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('AM.png')#
- 为什么要构建知识体系？
linkingfei
其他
转载任何的学习都是在增强人的可控能力,如何构建自己的知识体系？这是一个很大的话题，知乎和分答上不少人都提问过这个问题，可见也是一个相对比较普遍的话题。总结下来大概有六个步骤：目标、获取、提炼、输出、聚合、扩充。1、目标：知识架构是达成目标的一种路径获取知识一定是为了解决某一个问题，或者是满足某方面的好奇心。解决问题就是在树立目标。抛开目标谈构建知识体系是一个伪命题。我们太希望找到一套速成的标准答案
- ESP32-C3 学习测试 蓝牙 篇（二、蓝牙调试APP、开发板手机连接初体验）_esp32蓝牙app 添加应用
2501_90252715
学习智能手机
等了好久终于等到今天，盼了好久终于把蓝牙测试==！ESP32-C3专栏好久没更新了，这次抽点时间把蓝牙的准备工作做完。目录前言1、蓝牙手机调试工具2、ESP-IDF中示例的选择3、ESP32-C3BLE与手机连接初探结语前言距离上一次玩ESP32-C3的板子也有一段时间了，其实都是因为时间安排不过来，最近挤出了一点时间，看了一点蓝牙的资料，想着至少也要做个入门测试，让手机和开发板连接起来！ESP3
- 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
