- 计算机视觉算法实战——烟雾检测
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.烟雾检测领域介绍烟雾检测是计算机视觉在公共安全领域的重要应用,它通过分析视频或图像序列中的视觉特征,自动识别烟雾的存在,为火灾预警提供关键技术支持。相比传统基于物理传感器的烟雾探测器,基于视觉的烟雾检测系统具有以下优势:监测范围广:单摄像头可覆盖大面积区域非接触式检测:无需近距离接
- C++位运算精要:高效解题的利器
星途码客
c++算法c++java算法
引言在算法竞赛和底层开发中,位运算(BitManipulation)因其极高的执行效率而广受青睐。它能在O(1)时间复杂度内完成某些复杂操作,大幅优化程序性能。本文系统梳理C++位运算的核心技巧,涵盖基础操作、经典应用、优化策略及实战例题,帮助读者掌握这一高效工具。一、位运算基础1.六大基本操作运算符名称示例(二进制)说明&按位与1010&1100=1000同1为1,否则为0|按位或1010|11
- A10应用优化与高效部署实战
智能计算研究中心
其他
内容概要A10应用优化与高效部署涉及从基础架构设计到资源管理的全流程技术实践。本文将从核心配置原则、部署策略设计、性能调优路径三大维度展开论述,重点剖析负载均衡算法选择、会话保持机制配置、硬件资源动态分配等关键技术环节。通过对比基准测试数据、解读压力场景下的系统响应曲线等方式,系统阐述如何平衡吞吐量与延迟的关系,同时结合自动化编排工具实现部署效率的跃升。文中深度拆解的银行交易系统扩容案例与电商大促
- 模型优化技术演进与行业场景突破
智能计算研究中心
其他
内容概要模型优化技术正经历从算法改进到系统级创新的范式跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与联邦学习技术的成熟,模型开发效率与隐私保护能力显著提升,而模型压缩技术则推动轻量化部署在边缘计算场景中加速落地。与此同时,量子计算为优化算法提供了新的计算维度,MXNet、PyTorch等框架通过动态计算图特性,在医疗影像识别和语音交互领域实现推理速度的突破性进展。技术演进阶段核心技术突破典型应用场景主
- 前沿算法优化与多场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要《前沿算法优化与多场景应用实践》围绕算法技术的创新与落地,系统性梳理了从底层理论到场景化落地的关键路径。在基础算法层,量子算法通过叠加态与纠缠态特性突破经典计算瓶颈,联邦学习结合差分隐私与模型聚合技术构建分布式安全框架,生成对抗网络(GAN)则通过生成器与判别器的动态博弈优化图像合成效果。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策树可视化提升模型透明度,超参数调优策略则结合贝叶斯优化与
- 智能模型优化与跨行业应用趋势
智能计算研究中心
其他
内容概要智能模型优化技术正经历多维度的范式突破,从算法架构到部署模式均呈现显著变革。核心演进路径涵盖三大维度:在技术层,自动化机器学习(AutoML)与自适应学习优化技术大幅降低建模门槛,结合超参数优化与正则化方法,实现模型性能与效率的平衡;在架构层,边缘计算与联邦学习推动分布式模型部署,MXNet、PyTorch等框架通过模型压缩与量化技术,适配低功耗设备部署需求;在应用层,医疗诊断、金融预测等
- 算法竞赛备赛——【数据结构】二叉树
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法数据结构c++蓝桥杯
二叉树二叉树的问题大多基于递归实现(面试较多力扣的二叉树的题会多一些竞赛遇到的较少)n个节点x个度为0的节点有x-1个度为2的节点(线的总数2n2+n1=n2+n1+n0-1)n0=n2+1有一个先序序列1234,有___棵树二叉树满足这个先序序列:卡特兰数:C2nn/(n+1)C^{n}_{2n}/(n+1)C2nn/(n+1)先序+中序可以确定一棵树先序对应入栈中序对应出栈顺序用卡特兰数可求L
- 数字图像处理 -- 霍夫曼编码(无损压缩)练习
_安晓
数字图像处理图像处理计算机视觉人工智能
算法的设计说明目标对彩色图像进行压缩,使用霍夫曼编码方法对图像的每个像素进行编码,从而减少其存储空间。解码时,能够恢复图像的原始像素数据,确保图像在经过压缩和解压后与原图像一致。输入原始图像(以RGB格式存储)霍夫曼编码的输入是图像的像素数据(RGB元组),每个像素表示为一个(R,G,B)的三元组输出霍夫曼编码后的图像数据(以二进制字符串形式存储)解码后的图像(还原为原始的RGB图像)算法设计1.
- Python----机器学习(基于PyTorch的线性回归)
蹦蹦跳跳真可爱589
Pytroch机器学习Python机器学习pythonpytorch人工智能线性回归
一、自求导线性回归与PyTorch的区别自求导线性回归:需要手动定义参数ww(权重)和bb(偏置)。通过数学公式求导,以便在反向传播中更新参数,通常使用梯度下降法来降低损失值。PyTorch实现:自动处理梯度计算和参数更新。使用框架内置的自动微分机制,简化实现过程。主要精力放在准备数据、定义模型以及选择损失函数和优化器上。二、数据准备和模型定义在使用PyTorch实现线性回归算法时,我们需要准备好
- squarified算法
淬渊阁
算法算法c++qt数据结构前端
其他参考资料:https://www.docin.com/p-1509919023.htmlSquarifiedTreemaps论文算法复现_squarified算法-CSDN博客手绘草图,发觉之前网上很多的图都会误导大家去理解算法前处理1首先对输入数据进行排序2对数据数据总和和窗口面积进行等比换手。算法基本思路:原始数据:{6,6,4,3,2,2,1}step1:首先确认最短边,将第一个元素6放
- JobFit AI-帮你找到合适的工作
数据分析能量站
机器学习人工智能
JobFitAI是一个全面的简历分析项目,旨在通过人工智能技术优化招聘流程和人才匹配。核心功能简历解析与评估:利用先进的自然语言处理(NLP)和机器学习技术,JobFitAI能够快速解析简历内容,提取关键信息,如工作经历、教育背景、技能等,并对简历的整体质量进行评估。岗位匹配算法:基于大量的岗位数据和人才画像,JobFitAI通过智能匹配算法,将候选人的简历与岗位要求进行精准匹配,帮助招聘人员快速
- FEDGLOSS算法BEYOND LOCAL SHARPNESS:COMMUNICATION-EFFICIENT GLOBALSHARPNESS-AWARE MINIMIZATIONFOR
还不秃顶的计科生
联邦学习人工智能
第一部分:解决的问题数据异构性:客户端数据分布差异导致本地和全局损失地形(losslandscape)不一致,本地优化可能收敛到尖锐最小值,影响全局模型的泛化。现有方法的局限性:如FEDSAM在客户端使用SAM优化本地尖锐性,但无法保证全局平坦性;FEDSMOO引入全局信息但通信开销翻倍。第二部分:论文idea解决客户端更新与全局模型不一致的问题。(1)全局锐度优化在服务器端,使用SAM技术来寻找
- 真正适合小白的机器学习入门(python基础小白也能行)
一心向上的小奥
机器学习入门机器学习python人工智能
算法一Kmeans聚类原理:K-Means是一种非常经典的聚类算法,其基本思想是:基于给定的数据点集合,通过迭代过程寻找k个聚类中心,使得各数据点到其最近聚类中心的距离之和最小。方法概述:初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。分配:将每个数据点分配给最近的聚类中心。更新:根据分配的结果,重新计算每个聚类的中心。重复:重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数代码实现impo
- 卡尔曼滤波算法--C语言实现
海歌也疯狂
PID算法浅尝C语言卡尔曼滤波噪声处理测量误差滤波效果动态响应
/*********************************************************************************@brief卡尔曼滤波器函数*@paraminData-输入值*@return滤波后的值*@noter值固定,q值越大,代表越信任测量值,q值无穷大,代表只用测量值。*q值越小,代表越信任模型预测值,q值为0,代表只用模型预测值。*q:
- RAG优化:Python从零实现强化学习RL增强
AI仙人掌
python开发语言RAGLLM人工智能算法
大家好,欢迎来到今天的“AI相亲大会”!今天的主角是我们的老朋友——RAG(检索增强生成),以及它的新搭档——RL(强化学习)。这两位AI界的“单身贵族”即将在Python的舞台上展开一场精彩的“相亲”之旅。我们将从零开始编写所有代码,包括RL算法,不使用任何RAG框架。通过自建的RL奖励系统来提升RAG,将查询的检索质量提高到84%。当RAG遇上RL:一场“双向奔赴”的优化之旅那么,当RAG遇上
- C语言与数据库内核开发:存储引擎设计、事务处理与索引算法实现(一)
JJJ69
学习C语言吧c语言数据库开发语言
目录一、引言1.1C语言在系统级软件开发中的地位与优势二、C语言在存储引擎设计中的应用2.1存储引擎架构解析数据文件管理缓冲区管理日志系统2.2数据结构与文件操作2.3内存管理和缓存机制一、引言1.1C语言在系统级软件开发中的地位与优势C语言作为一门历史悠久且历久弥新的编程语言,凭借其独特的特性在系统级软件开发领域占据不可动摇的地位。其显著优势包括:贴近硬件:C语言的语法简洁、紧凑,编译后的代码与
- 全国算力网驱动数字基座高效跃迁
智能计算研究中心
其他
内容概要全国算力网作为数字经济的核心基座,正通过"东数西算"工程实现跨区域算力资源的高效配置。该网络以异构计算与边缘计算融合为技术支点,结合智能算力调度与绿色低碳技术,构建覆盖工业互联网、元宇宙、生物计算等多元场景的协同体系。通过芯片架构创新与算法优化,算力可扩展性显著提升,超算中心与云服务平台的资源调度效率优化了30%以上。与此同时,量子计算、神经形态计算等前沿技术突破,为金融风险评估、医疗影像
- 智能算法安全优化与多领域应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在智能算法快速渗透产业核心场景的背景下,安全优化与多领域协同应用成为技术落地的关键命题。当前研究聚焦于构建算法全生命周期的安全防护体系,通过联邦学习实现数据隐私保护与跨机构协作的平衡,借助可解释性算法增强医疗影像分析、金融风控等场景的模型透明度。同时,生成对抗网络在自动驾驶感知系统优化与数据增强中的应用,需同步解决对抗攻击防御与生成样本可信度验证问题。技术实践中,特征工程与超参数优化直接影
- 算力生态协同驱动多域智能升级
智能计算研究中心
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内容概要当前算力生态正经历从单一技术突破向多维度协同演进的范式转变。以异构计算架构为技术底座,边缘计算节点与量子计算单元形成互补性布局,构建起覆盖云端、终端及边缘侧的三层算力网络。通过跨地域资源调度平台与智能编排系统,工业互联网场景中的实时控制需求与元宇宙高并发渲染任务得以实现动态适配。在此过程中,算法层面的模型压缩技术与数据治理体系持续优化算力使用效率,而芯片架构创新则从存算一体、光子计算等方向
- GESP认证C++编程真题解析 | P11963 [GESP202503 六级] 环线
热爱编程的通信人
c++开发语言
欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- GESP认证C++编程真题解析 | B4263 [GESP202503 四级] 荒地开垦
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c++算法开发语言
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- GESP认证C++编程真题解析 | B4259 [GESP202503 二级] 等差矩阵
热爱编程的通信人
c++矩阵算法
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- Spark
薇晶晶
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Spark简介Spark的特点运行速度快:使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算容易使用:支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程,可以通过SparkShell进行交互式编程通用性:Spark提供了完整而强大的技术栈,包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件运行模式多样:可运行于独立的集群模式中,可运行于Hadoop中,也可运行于AmazonEC2等云环境中,并且可以
- AI诗歌写作平台:AnKo智能创作的诗歌之光!
zhongken259
人工智能AI编程AI写作AI聚合AI智能化AI平台AI网站
AI诗歌写作平台:AnKo智能创作的诗歌之光!AI诗歌写作平台,AnKo,作为一款领先的AI创作工具,正在改变诗歌写作方式。AI诗歌写作平台让创作者体验智能灵感,AnKo提供高效便捷的诗歌生成。随着AI诗歌写作平台的进步,AnKo成为诗人们的得力助手!AI诗歌写作平台:触手可及AI诗歌写作平台,AnKo,通过智能算法分析诗歌结构,让创作者更轻松获取灵感。AI诗歌写作平台的多模型AI聚合能力,使An
- 【嵌入式学习3】信息安全 - SSH协议
XYN5114
嵌入式学习学习服务器linux笔记ssh
目录1、对称加密技术2、非对称加密技术①加密模型:②认证模型:代表算法RSA③数字签名:3、SSH协议SSH协议层次:由三个层次组成SSH加密机制SSH工作原理SSH协议应用场景本地端口转发:远程端口转发:SSH协议特点Ubantu中SSH安装通过哪些软件连接到搭载ssh的云端/计算机中1、对称加密技术适用于大量明文加密,易推导,加密解密使用相同密钥。代表算法AES(基于排列和置换算法)。2、非对
- 罗马数字 java_Java算法练习——整数转罗马数字
馍菌
罗马数字java
题目描述罗马数字包含以下七种字符:I,V,X,L,C,D和M。字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如,罗马数字2写做II,即为两个并列的1。12写做XII,即为X+II。27写做XXVII,即为XX+V+II。通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例,例如4不写做IIII,而是IV。数字1在数字5的左边,所表示的数等于大数5减小数1得到的数值4。同样地,数字
- SparkMLlib未来发展趋势:展望未来
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算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
SparkMLlib未来发展趋势:展望未来1.背景介绍1.1什么是SparkMLlib?ApacheSparkMLlib是ApacheSpark中的机器学习库,提供了多种机器学习算法的实现。它基于Spark的分布式内存计算框架,可以高效地处理大规模数据集,并且具有良好的扩展性和容错性。1.2SparkMLlib的优势相较于其他机器学习框架,SparkMLlib具有以下优势:高性能:基于内存计算,避
- Python3的100多个Python挑战性编程练习题【收藏就对了】
梦想python
python开发语言pygamepycharmdjango
1.等级说明1级初学者初学者是指刚刚完成Python入门课程的人。他可以使用1或2个Python类或函数解决一些问题。通常,答案可以直接在教科书中找到。2级中级中级是指刚刚学习过Python,但已经具有相对较强的编程背景的人。他应该能够解决可能涉及3或3个Python类或函数的问题。答案不能直接在教科书中找到。3级高级。他应该使用Python通过更丰富的库函数,数据结构和算法来解决更复杂的问题。他
- 力扣 Hot 100 刷题记录 - 搜索二维矩阵 II
a李兆洋
leetcode矩阵算法
力扣Hot100刷题记录-搜索二维矩阵II(240)题目描述编写一个高效算法来搜索mxn矩阵中的目标值target。该矩阵具有以下特性:每行元素从左到右升序排列每列元素从上到下升序排列示例:输入:matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5输出:true如果
- SSM考研信息志愿采集与推荐系统r53k4 智能分类
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考研java数据库
本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表系统内容:用户,学校,学院,专业分类,志愿报名,学校推荐,考试通知,个人简历开题报告内容一、课题来源及研究背景随着考研热的持续升温,考生对高效、精准的考研信息获取和志愿推荐系统的需求日益迫切。当前市场上虽已存在部分相关系统,但大多存在信息更新不及时、推荐算法不够智能等问题。因此,开发
- 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