- No.7十六届蓝桥杯备战|单目操作符|getchar|putchar(C++)
ChoSeitaku
蓝桥杯备考蓝桥杯c++职场和发展
单⽬操作符前⾯介绍的操作符都是双⽬操作符,即有2个操作数。除此之外还有⼀些操作符只有⼀个操作数,被称为单⽬操作符。如++、–、+(正)、-(负)就是单⽬操作符。++和–++是⼀种⾃增的操作符,⼜分为前置++和后置++,–是⼀种⾃减的操作符,也分为前置–和后置–前置++或者后置++,都是让操作数⾃增1的前置–或者后置–,都是让操作数⾃减1的前置++和后置++//案例1intx=10;inta=++x
- DiffuEraser: 一种基于扩散模型的视频修复技术
扫地僧985
音视频
视频修复算法结合了基于流的像素传播与基于Transformer的生成方法,利用光流信息和相邻帧的信息来恢复纹理和对象,同时通过视觉Transformer完成被遮挡区域的修复。然而,这些方法在处理大范围遮挡时常常会遇到模糊和时序不一致的问题,这凸显了增强生成能力模型的重要性。近期,由于扩散模型在图像和视频生成方面展现出了卓越的性能,已成为一种重要的技术。在本文中,我们介绍了DiffuEraser,这
- python(scikit-learn)实现k均值聚类算法
嘿哈哈哈哈哈哈
机器学习聚类python算法机器学习人工智能
k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
- Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类
飞Link
Water算法机器学习人工智能
一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心,然后重复以下两个步骤来更新质心,直到质心不再显著移动为:第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类:是KMeans类的变种,他是用小批量来减少计算时间,而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集,是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法:开启智能数据分类之旅》
c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中,数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段,正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法,作为数据聚类领域的经典之作,以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时,会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合,能够为数据处理与
- 《数据可视化新高度:Graphy的AI协作变革》
程序猿阿伟
信息可视化人工智能数据分析
在数据洪流奔涌的时代,企业面临的挑战不再仅仅是数据的收集,更在于如何高效地将数据转化为洞察,助力决策。Graphy作为一款前沿的数据可视化工具,凭借AI赋能的团队协作功能,为企业打开了数据协作新局面,重新定义了团队在数据领域的协同方式。智能角色分配,适配专长促协作Graphy利用AI算法,根据团队成员过往在数据项目中的表现、技能标签以及参与任务的类型,分析出每个成员在数据可视化流程中的优势。比如,
- Scikit-Learn K均值聚类
对许
#Python#人工智能与机器学习scikit-learn聚类机器学习
Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验(寻找最佳K)2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值(K-Means)是一种聚类算法,属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下:1.1、K均值
- 【15-聚类分析入门:使用Scikit-learn进行K-means聚类】
是阿牛啊
机器学习回归预测大数据挖掘kmeans聚类python机器学习人工智能sklearn性能优化
文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言 聚类分析是一种无监督学习方法,用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一,其核心思想是将数据点分配到K个簇中,使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中,我们将介绍如何使用Scikit
- 数据挖掘常用算法优缺点分析
天波烟客00
数据挖掘数据挖掘机器学习
领取机器学习视频教程:http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类,回归,聚类,推荐,图像识别等。在实际应用中,一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距,偏差越大,越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差:描述的是预测值的变化范围、离散程度
- Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
Java资深爱好者
机器学习scikit-learn算法
Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn(通常简称为sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类:分类算法:支持向量机(SVM)随机森林(RandomForest)逻辑回归(LogisticRegression)朴素贝叶斯
- 数据挖掘常用算法
kaiyuanheshang
AI数据挖掘算法人工智能
文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率,先验知识越准,结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒,缺乏解释性支持
- 数据结构:时间复杂度和空间复杂度
星迹日
数据结构数据结构时间空间复杂度算法
我们知道代码和代码之间算法的不同,一定影响了代码的执行效率,那么我们该如何评判算法的好坏呢?这就涉及到了我们算法效率的分析了。一、算法效率所谓算法效率的分析分为两种:第一种时间效率,又称时间复杂度。第二种空间效率,又称空间复杂度。其中,时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度,而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。二、时间复杂度1、概念算法的时间复杂度其实是一个数学函数,它描述了该算法的运
- 数据结构——时间复杂度
Lamar Carpenter
数据结构计算机408考研数据结构
前言当你拿到一段代码时,你该如何判断这一段代码算法的好坏程度?有的人会说跑一下(运行一下),事后统计运行时间。当然这样确实能够直观的通过看运行程序所花费时间,但是这存在着一些问题:和机器性能有关超级计算机vs单片机(同样的一段代码一定是超级计算机运行的时间更快)和编程语言有关越高级的语言运行的效率越低编译程序产生的机器指令质量有关有些算法不能事后统计导弹控制算法(不能为了统计算法的效率发射一颗导弹
- 【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究
matlab科研助手
matlab算法开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件,在电动汽车、便携式电子设备等领域发挥着至关重要的
- JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测
Matlab机器学习之心
算法matlabtransformer
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型,旨在提高水质参数
- 基于Lagrange-Newton法的SQP局部算法python实现
笛在月明
算法Pythonpython算法优化
序列二次规划(SQP)是解决约束优化问题中较好的一种算法,其流程为在实现算法的过程中,使用了scipy.optimize模块:scipy.optimize.minimize(fun,x0,args=(),method=None,jac=None,hess=None,hessp=None,bounds=None,constraints=(),tol=None,callback=None,option
- 全覆盖路径规划-精准细胞覆盖算法
码厂一粒沙
记录算法
今天,咱们来聊聊这个传统的精准细胞覆盖算法,算法的描述挺抽象的,这里尽量用易于理解的语言来讲解一下,它就像是给机器人安排一个任务,让它把一块地方仔仔细细地走一遍,下面详细说说它是怎么做的。整体思路想象你要打扫一个大房间,你得有个计划,知道先打扫哪块,再打扫哪块,最后把整个房间都打扫干净。精准细胞覆盖算法就是给机器人规划这样的“打扫路线”,让它能把给定的空间都走遍。具体步骤第一步:把空间“切块”并记
- 【文本去重】通俗易懂理解Minhash算法
凌漪_
算法数据结构大模型
Minhash算法直观理解作者:@凌漪_@板烧鱼仔@Yuxn.背景Jaccard相似度两个集合A和B,我们关心它们的Jaccard相似度J(A,B)=∣A∪B∣∣A∩B∣J(A,B)=\frac{∣A∪B∣}{∣A∩B∣}J(A,B)=∣A∩B∣∣A∪B∣Jaccard相似度描述了两个集合之间的相似程度。使用场景1:两个文档之间的相似度。注意:jaccard相似度并没有提取文档的任何语义,只是在查
- 28岁开始零基础学前端,这些血的教训你一定要避免
2501_90336583
前端
写了一个Vue动态表单组件,发布到NPM上。模仿Vue1.0版本写了一个MiniVue,这让我对Vue的理解达到了源码级别。写了几篇关于Vue的文章。计算机理论知识计算机理论知识决定了一个程序员的天花板(在国内还得加上英语)。数据结构与算法算法看了《剑指offer题解》、《Leetcode题解》这两本书,还是挺有用的,也有刷到的题面试正好碰上了的。编译原理、计算机原理由于编译原理和计算机原理是看的
- java面试题(jvm)
lgcgkCQ
java面试题javajvm面试面试题
目录jvm组成1.jvm由哪些部分组成?2.什么是程序计数器3.什么是堆?4.什么虚拟机栈?5.栈和堆的区别?6.什么是方法区?7.什么是直接内存?类加载器1.什么是类加载器?2.有哪些类加载器?3.双亲委派模型4.类加载器的执行过程垃圾回收1.对象什么时候可以被垃圾器回收2.有哪些垃圾回收算法3.分代回收4.jvm有哪些垃圾回收器5.G1垃圾回收器6.强引用、软引用、弱引用、虚引用jvm实践1.
- yolo是什么,有什么优缺点以及YOLO的应用场景?
cesske
YOLO
目录前言一、yolo是什么?二、YOLO的优点三、YOLO的缺点四、YOLO的应用场景总结前言这里我们来讲一下yolo是什么,有什么优缺点?一、yolo是什么?“YOLO”在计算机视觉和深度学习领域是一个特定的算法框架,全称是“YouOnlyLookOnce”。这个算法最初由JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi在2015年提出,旨在
- 【16届蓝桥杯寒假刷题营】第1期DAY2
qystca
算法数据结构蓝桥杯
1.能选取元素的最多个数-蓝桥云课问题描述给定一个长度为n的数组a,小蓝希望从数组中选择若干个元素(可以不连续),并将它们重新排列,使得这些元素能够形成一个先严格递增然后严格递减的子序列(可以没有递增部分或递减部分)。你需要求出在满足这个条件下,最多可以选择多少个元素。输入格式第一行包含一个正整数n,表示数组的长度。(1≤n≤10^5)第二行包含n个整数a1,a2,...,an-1,an。(1≤a
- 人机交互:面部识别_14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用
zhubeibei168
机器人及导航人机交互vrar开发语言机器人导航与定位
14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用14.1虚拟现实中的面部识别在虚拟现实(VR)环境中,面部识别技术可以显著提升用户体验,使其更加沉浸和自然。通过识别用户的面部表情,VR系统可以实时调整虚拟角色的行为,增强用户与虚拟世界的互动。14.1.1面部表情识别面部表情识别是虚拟现实中最常见的应用之一。通过摄像头捕捉用户的面部图像,使用计算机视觉算法识别出用户的表情,如微笑、惊讶、愤怒等,虚拟角色可
- 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
- 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
- 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
- pytorch实现循环神经网络
纠结哥_Shrek
pytorchrnn深度学习
人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体:nn.RNN:最基本的循环神经网络,适用于短时依赖任务。nn.LSTM:长短时记忆网络,适用于长序列数据,能有效解决梯度消失问题。nn.GRU:门控循环单元,比LSTM计算更高效,适用于大部分任务。网络类型优势适用场景RNN计算简单,适用于短时序列语音、文本处理(短序列)LSTM适用于长序列,能记忆长期信息
- 普通算法——一维差分
ZZTC
算法算法
一维差分题目链接:https://www.acwing.com/problem/content/799/题目描述:输入一个长度为nnn的整数序列。接下来输入mmm个操作,每个操作包含三个整数l,r,c,l,r,c,l,r,c,表示将序列中[l,r][l,r][l,r]之间的每个数加上ccc。请你输出进行完所有操作后的序列。说明:差分是前缀和的逆运算,也就是构造一个bbb数组使aaa数组是bbb数组
- 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
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出