- 基于EFISH-SBC-RK3576的环境监测智能传感方案
电鱼智能
人工智能音视频linux区块链嵌入式硬件
一、方案背景在智慧农业、工业安全、城市管网等领域,环境监测系统需满足多类型传感器融合、恶劣环境适应性、实时预警决策三大核心需求。传统方案常面临I2C设备地址冲突、小信号采集失真、现场部署供电不稳定等痛点。电鱼智能推出EFISH-SBC-RK3576,可扩展集成8路I2C扩展+24位高精度ADC,支持主流环境传感器即插即用,打造工业级多参数监测边缘平台。二、核心功能模块1.智能
- WebGL 的简易入门教程,实现一个旋转的彩色立方体
后端
目录前言第一节绘制出了一个点效果演示逐行解释向量类型第二节动态传递点数据变量修饰符完整代码第三节缓冲区和画线类型化数组绘制的方式完整代码第四节彩色线段精度修饰符完整代码第五节单个buffer渲染颜色完整代码m.ximalaya.com/sound/827330334/?14=1m.ximalaya.com/sound/827330328/?jh7=yiCm.ximalaya.com/sound/8
- HIOKI 日置 DM7275 是7 位半高精度直流电压计详细介绍
JP19250538373
测试工具
HIOKI日置DM7275是一款7位半高精度直流电压计,主要用于锂电池检测、电子元件测试及生产线自动化测量等领域。以下是其核心信息整理:核心功能与特点高精度测量1年精度20ppm(10V量程),长期稳定性接近标准源,适合老化试验等长期监测场景。宽量程覆盖:支持100mV至1000V五档量程,分辨率达10nV(100mV量程)至100μV(1000V量程)。抗干扰设计悬浮式结构:抑制噪声干扰,AC/
- 深度学习模型的压缩与轻量化技术
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&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
深度学习,模型压缩,轻量化,效率,可部署性,精度1.背景介绍深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展,但其模型规模庞大,计算资源需求高,部署成本高昂,这限制了其在移动设备、嵌入式系统等资源受限环境中的应用。因此,深度学习模型的压缩与轻量化技术成为一个重要的研究方向。模型压缩是指通过减少模型参数数量、减少模型层数或减少模型计算量来减小模型规模,从而降低模型存储和计算成本。轻
- BigDecimal:解决精度丢失问题的利器
木南曌
开发语言java
引言在计算机科学中,处理数值计算时经常面临的一个问题是精度丢失。尤其是在金融、科学计算等领域,对数值精度的要求极高,传统的浮点数类型如float和double往往无法满足需求。Java提供了一种解决方案——BigDecimal类,它可以避免精度丢失的问题。本文将探讨BigDecimal是如何做到这一点的,并介绍其使用方法。浮点数的局限性在计算机中,浮点数通常使用IEEE754标准来表示。该标准允许
- 数据分析中的基线校正算法全解析:原理、实现与应用
trust Tomorrow
python数据分析算法数据分析python
数据分析中的基线校正算法全解析:原理、实现与应用在数据分析中,基线漂移是一个常见问题,会严重影响数据的解释和分析精度。本文将详细介绍12种主流基线校正方法,包括数学原理、Python实现代码和适用场景分析。基线漂移问题概述基线漂移主要由以下因素引起:仪器强度波动样品散射效应背景干扰温度变化影响探测器漂移未经校正的基线漂移会导致特征识别困难、定量分析偏差和多样本比较失真。基线校正的主要方法1.橡皮带
- Franka Research 3 × NVIDIA Isaac Sim:深度强化学习开启机器人复杂操作新范式
BFT白芙堂
算法人工智能机器学习Franka机器人
——以「开抽屉」任务为例,解析高精度机械臂的仿真训练全流程我们作为松灵机器人的授权商为用户提供灵活的解决方案如有产品购买需求请联系:ming@bft-robot.com一、为什么选择FrankaResearch3+IsaacSim?行业痛点:传统机器人开柜门依赖人工示教,耗时且无法应对抽屉卡顿、物品遮挡等动态场景。组合优势:FrankaResearch3:7自由度机械臂(±0.1mm定位精度)+触
- python%f_python如何使用%f
托比亚
python%f
python如何使用%f?下面给大家介绍一下%f的相关用法。相关推荐:《Python视频教程》importmath#%a.bf,a表示浮点数的打印长度,b表示浮点数小数点后面的精度#只是%f时表示原值,默认是小数点后5位数print"PI=%f"%math.pi#output:PI=3.141593#只是%9f时,表示打印长度9位数,小数点也占一位,不够左侧补空格print"PI=%9f"%mat
- 查找表实现三角函数
0基础学习者
BLE前端verilogfpgafpga开发笔记数字ic
首先,我们需要创建一个正弦函数的查找表。假设我们只考虑0到90度的范围,因为正弦函数具有对称性,其他角度的值可以通过简单的数学变换获得。我们将以1度为步长生成这个表。在Verilog中,我们通常不直接使用浮点数,因此可以将正弦值乘以一个大的常数(这里使用10000)并将结果存储为整数。这样可以在不失太多精度的情况下,使用整数运算。sine_table是一个数组,存储了从0度到90度的正弦值,每个值
- Qt 计算程序运行时间
Small—强
qt开发语言
一、精度为us级别1、方法一#include#includeQElapsedTimermstimer;mstimer.start()//你所要测试的代码块floattime=(double)mstimer.nsecsElapsed()/(double)1000000;qDebug()#includestructtimevaltpstart,tpend;floattimeuse;gettimeofd
- PTA:6-3 圆柱体计算JAVA
无职转生真好看
java开发语言
1.构造一个Circle类:1)该类有一个double型成员变量radius存放半径;2)该类有一个有参构造方法,为成员变量radius赋值;3)该类具有getArea和getLength两个方法,能够利用半径和Math.PI计算高精度的面积和周长。2.构造一个Column类:1)该类有一个Circle型成员变量bottom为圆柱体的底面;2)该类有一个double型成员变量height存放圆柱体
- YashanDB数据类型
数据库
数据库里所有的数据都归属于某一种数据类型(DataType),数据类型标识了数据的存储相关属性和对该种数据的操作限制。当用户输入一个数据时,系统将按照一定的规则识别其所属数据类型,具体可参考字面量描述。当创建表对象时,对列字段的声明必须指定一种数据类型,依据这种数据类型,该列上的所有数据都应满足其存储属性要求,如长度、精度等,才能被成功插入到表中。YashanDB同时提供了数据类型的隐式转换功能,
- 液压校平机:精密矫平技术的核心装备与应用解析
玛哈特-小易
人工智能大数据精密矫平机科技制造液压校平机液压矫平机
一、液压矫平机的工作原理液压矫平机基于液压传动与材料弹塑性变形原理,通过多组矫平辊对金属板材施加交替交变的弯曲应力,逐步消除板材内部的残余应力,最终实现高精度矫平。其核心流程包括:液压驱动:由液压泵站提供动力,通过伺服阀组控制液压缸的推杆运动,驱动上压模对板材施压37。辊系作用:辊组按特定排列(如前5辊采用传统校平机比例,后5辊接近卷曲消除机设计),通过反复弯曲板材,利用“包辛格效应”将原始曲率差
- 基于树莓派 + CUAV V5 +飞控构建无人机自主作业系统(UWB 高精度定位版)
无人机星穹笔记
无人机与人工智能无人机python图像处理自动驾驶
1.项目介绍在工业4.0与智慧农业高速发展的背景下,无人机自主作业系统成为智能巡检、物流配送、精准农业等领域的核心装备。本项目基于树莓派4B计算平台与雷讯CUAVV5+开源飞控,构建全自主无人机作业系统,突破传统遥控飞行限制,实现室内外复杂场景下的智能任务执行。特别集成Nooploop空循环LinkTrackUWB厘米级定位模块,结合视觉导航与激光雷达环境感知,打造"厘米级定位+动态避障+任务自适
- 【 新能源汽车热管理系统智能化数字孪生模型实现路径 】
新能源汽车--三电老K
新能源汽车热管理学习方法汽车嵌入式硬件
(面向汽车研发与测试测量行业的深度技术解析)一、数字孪生模型的核心架构与实现路径1.分层数字孪生架构设计数字孪生模型需实现“物理实体-虚拟模型-数据交互-决策优化”的闭环,其核心架构包括:感知层:通过高精度传感器(如NTC热敏电阻、红外传感器)实时采集电池、电机、电控系统的温度、流量、压力等参数,采样频率需达100Hz以上以满足动态响应需求。模型层:构建多物理场耦合模型,包括:热力学模型:基于能量
- 中芯微 高精度实时定位_为什么UWB高精度定位会有如此的优势?
weixin_39727402
中芯微高精度实时定位
目前,我们通常用的比较多的是WiFi和的小编一起来了解一下吧。WiFi定位技术功耗高,稳定性差。目前,WiFi是一种相对成熟且广泛使用的技术。近年来,许多公司在该领域进行了投资。WiFi一种是通过移动设备的无线信号强度和三个无线网络接入点,然后使用差分算法更精确地对人和车辆进行三角剖分。另一种是预先记录大量确定的位置点的信号强度,并通过将新添加的设备的信号强度与具有大量数据的数据库进行比较来确定位
- UWB信号特征:纳秒级窄脉冲如何实现高精度定位?——以品铂科技为例
人员安全定位
科技大数据人工智能
随着物联网和智能化的快速发展,精准定位技术成为各行业数字化转型的关键支撑。超宽带(UWB)技术以其纳秒级窄脉冲信号和厘米级高精度定位能力,成为室内定位领域的佼佼者。作为一家专业从事UWB高精度定位系统研发与生产的厂商,品铂科技在这一领域展现了强大的技术实力与创新能力。本文将深入解析UWB信号特征及其高精度定位原理,并结合品铂科技的实际应用案例,探讨其在行业中的领先地位。一、UWB信号
- JavaScript 金额运算精度丢失问题及解决方案
设计小王欣
javascript开发语言ecmascript
JavaScript金额运算精度丢失问题及解决方案1.前言2.为什么JavaScript计算金额会精度丢失?2.1JavaScript使用IEEE754双精度浮点数2.2浮点运算错误示例**错误示例1:0.1+0.2≠0.3****错误示例2:浮点乘法精度问题**3.解决方案**方案1:使用整数运算(推荐)****方案2:使用`toFixed()`(简单但不推荐)****方案3:使用`Number
- V100加速引擎与效能突破
智能计算研究中心
其他
内容概要作为人工智能算力基础设施的关键组件,V100加速引擎通过系统性架构革新实现了性能与能效的协同突破。其核心架构创新可归纳为三个维度:首先,TensorCore引入稀疏化计算与动态张量切片技术,显著提升矩阵运算密度;其次,混合精度计算通过FP16/FP32自适应精度调度算法,在模型收敛性与计算效率间达成平衡;最后,第三代NVLink互联技术以300GB/s双向带宽构建多卡协同拓扑,减少数据搬运
- c语言关键词(一)
惜茶
c语言
分类一、数据类型关键词(12)1)char:用于定义一个字符类变量。可以存储单个字符,比如'a'、'b'.字符变量声明:charch;字符常量:charch='A';2)double:用于一个双精度浮点数变量。声明double变量:doublesum;赋值:doublesum=3.14159;格式化输出:可以用%lf来输出double类型的值。精度限制:比如更高精度可以为longdouble.3)
- DeepLabv3+改进23:在主干网络中添加DilatedReparamBlock
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深度学习pythonDEEPLABV3+语义分割
【DeepLabv3+改进专栏!探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁?本专栏重磅推出:✅独家改进策略:融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块:ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介近年来,大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注,但有两个尚未解决的关键问题需要进一步研究。1)现有的大核卷积神经网络的架构在很大程度上遵循了传统卷积神经
- LM393
txh0507
单片机嵌入式硬件
LM393电压比较器详解一、基本特性LM393是一款高性能双电压比较器芯片,内部集成两个独立比较器单元,具有以下核心特性:宽电源电压:单电源2V~36V,双电源±1V~±18V,适应复杂供电环境。低功耗:电源电流仅0.8mA(典型值),适合电池供电设备。高精度:输入失调电压≤3mV,偏置电流25nA,确保测量准确性。输出兼容性强:支持TTL、CMOS、MOS等逻辑电平,开漏输出需接上拉电阻。二、工
- 基于深度学习的水果识别系统
A等天晴
计算机视觉深度学习人工智能
1.引言随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的水果识别系统在农业、超市等场景中具有广泛的应用前景。例如,在农业中,水果识别系统可以帮助农民自动分类和计数水果,从而提高效率并减少人工成本;在超市中,水果识别系统可以帮助快速识别和结算水果,提升顾客购物体验。YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种高效的目标检测模型,其主要特点是检测速度快、精度高,适用于实时目标检测任务。YOLO模型通过
- TVD(Total Variation Diminishing)有限差分格式
Hardess-god
TVD算法
当然可以!下面是一篇关于TVD(TotalVariationDiminishing)有限差分格式的博客文章草稿,适合用于技术类博客或学习笔记。TVD(TotalVariationDiminishing)有限差分格式简介在计算流体力学(CFD)中,数值格式的选择对于模拟结果的精度与稳定性有着至关重要的影响。尤其在求解双曲型守恒律(如欧拉方程、可压缩Navier-Stokes方程)时,传统的中心差分格
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后端
目录前言第一节绘制出了一个点效果演示逐行解释向量类型第二节动态传递点数据变量修饰符完整代码第三节缓冲区和画线类型化数组绘制的方式完整代码第四节彩色线段精度修饰符完整代码第五节单个buffer渲染颜色m.ximalaya.com/sound/825947017/?7=33m.ximalaya.com/sound/825947017/?39=35m.ximalaya.com/sound/8259470
- 安铂克科技APLC系列射频模拟信号发生器
星星点灯508
射频微波信号发生器科技量子计算射频工程模块测试测试工具
产品概述APLC系列是安铂克科技推出的高性能信号发生器,以极低相位噪声、快速切换速度和高频率范围为核心优势,适用于对信号质量、精度及同步性能要求严苛的应用场景。其频率覆盖12.75GHz至54GHz,支持灵活配置,满足多领域科研与工业需求。核心优势与关键技术超低相位噪声10GHz时相位噪声低至-131dBc/Hz@20kHz,确保高纯度信号输出,适用于精密测量与低噪声系统开发。OCXO参考源提供<
- YOLO11改进-注意力-引入自调制特征聚合模块SMFA
一勺汤
YOLOv11模型改进系列目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO目标检测深度学习算法
本篇文章将介绍一个新的改进机制——SMFA(自调制特征聚合模块),并阐述如何将其应用于YOLOv11中,显著提升模型性能。随着深度学习在计算机视觉中的不断进展,目标检测任务也在快速发展。YOLO系列模型(YouOnlyLookOnce)一直因其高效和快速而备受关注。然而,尽管YOLOv11在检测精度和速度上有显著提升,但在处理复杂背景或需要捕捉更多局部和全局信息时,仍然面临挑战。为此,我们引入了S
- 深度学习目标检测中的创新:从 PKINet 看高效模型的设计
RockLiu@805
深度学习模块机器视觉深度学习目标检测目标跟踪
深度学习目标检测中的创新:从PKINet看高效模型的设计在深度学习领域,目标检测一直是研究的热点和难点。为了在精度和效率之间取得平衡,研究者们不断探索新的网络结构和算法。最近,我接触到一个名为PKINet的目标检测模型,其论文和实现代码让我深刻体会到设计高效模型的巧妙之处。本文将基于给定代码和论文内容,详细介绍PKINet的设计思路和核心模块,帮助大家理解如何在深度学习中平衡性能与效率,并最终实现
- OpenAI推出新一代语音与转录AI模型
未来智慧谷
人工智能OpenAI多模态语音AI
3月20日,人工智能领域迎来重要进展——OpenAI正式推出三款新一代语音与转录AI模型,Whisper-Enhanced、VoiceFlow和TranscribePro。这些模型在语音识别准确率、噪声环境适应性及多语言处理能力上实现突破,标志着AI语音技术从实验室走向规模化商业应用的步伐进一步加快。一、技术突破:从实验室到工业级场景的跨越OpenAI此次发布的模型围绕两大核心能力升级:高精度语音
- 通义万相LoRA模型训练指南
Liudef06
AI生成视频人工智能
一、训练准备素材规范收集:100-200张1024×768像素的清晰图片。主体要求:占画面70%以上,包含多角度/多表情/多动作样本,避免重复构图。获取方式:建议使用专业摄影设备或游戏引擎渲染获取高精度素材。数据处理标注:使用阿里云百炼平台的智能标注工具自动生成自然语言描述。人物类模型:需包含正脸、侧脸、半身、全身等多样化角度。视频类模型:需准备10-15秒短视频片段(建议25fps)。二、环境配
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123"
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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