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Huterox
推荐算法算法机器学习
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- 基于音乐/电影/图书的协同过滤推荐算法代码实现
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基于音乐/电影/图书的协同过滤推荐算法代码实现一、开发工具及使用技术MyEclipse10、jdk1.7、tomcat7、jsp、javascript、jquery、bootstrap、webuploader、layer、ssh、mysql、navicat、mahoutAPI等。二、开发过程1、本文主要介绍基于音乐的协同过滤推荐算法代码实现,电影、图书等推荐原理相同。2、本文使用的推荐算法有:基于
- Hadoop 大数据技术原理与应用
kk8_
hadoop大数据hdfs
Hadoop大数据技术原理与应用大数据概述定义特征大量,多样,高速,价值研究意义应用场景医疗,金融,零售Hadoop概述历史优势扩容能力强,成本低,高效率,可靠性,高容错Hadoop生态分布式存储系统(HDFS)分布式计算框架(MapReduce)资源管理(YARN)数据迁移(Sqoop)数据挖掘算法库(Mahout)分布式数据库(HBase)分布式协调服务(Zookeeper)数据仓库(Hive
- 【大数据分析与挖掘技术】概述
Francek Chen
大数据技术基础数据分析数据挖掘Mahout
目录一、数据挖掘简介(一)数据挖掘对象(二)数据挖掘流程(三)数据挖掘的分析方法(四)经典算法二、Mahout(一)Mahout简介(二)主要特性(三)Mahout安装与配置一、数据挖掘简介需要是发明之母。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市
- 【大数据分析与挖掘技术】Mahout推荐算法
Francek Chen
大数据技术基础数据分析人工智能数据挖掘Mahout
目录一、推荐的定义与评估(一)推荐的定义(二)推荐的评估二、Mahout中的常见推荐算法(一)基于用户的推荐算法(二)基于物品的推荐算法(三)基于SVD的推荐算法(四)基于线性插值的推荐算法(五)基于聚类的推荐算法三、对GroupLens数据集进行推荐与评价(一)如何使用推荐器进行推荐(二)如何评估推荐器的好坏推荐是Mahout机器学习算法的主题之一,它极大地渗透到了人们日常生活的方方面面,比如,
- 计算机毕业设计之全网独家Spark租房爬虫数据分析与推荐系统 租房大数据 租房app 租房数据分析 租房爬虫 房源推荐系统 房源数据分析 房源可视化
haochengxu2022
数据分析爬虫推荐系统spark爬虫数据分析推荐系统
一、网站·登录与注册、注销·短信验证码修改密码·我的信息:身份证实名认证·租房业务流程(预约+看房+支付+完成+评价)、进度步骤条展示·支付宝沙箱支付·房屋浏览、中介信息查看·房屋推荐(基于mahout协同过滤算法)·房屋评价、点赞与收藏二、后端·统计主页、个人信息(带头像上传)、权限管理、用户管理、资讯管理、通知管理、日志管理、评论管理、轮播图管理、房屋管理、中介管理、订单管理。·中介权限可以登
- 推荐系统中协同过滤算法实现分析
weixin_33853794
人工智能python数据库
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>原创博客,欢迎转载,转载请注明:http://my.oschina.net/BreathL/blog/62519最近研究Mahout比较多,特别是里面协同过滤算法;于是把协同过滤算法的这个实现思路与数据流程,总结了一下,以便以后对系统做优化时,有个清晰的思路,这样才能知道该如何优化且优化后数据亦能正确。推荐中的协同过滤算法简单说明下:首先,通过
- 大数据分析- 基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘
shenmanli
大数据hadoop数据挖掘行业应用开发人员
随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop平台。Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。一、培训对象1,系统架构师、系
- “大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘(含Spark、Storm和Docker应用介绍)”培训
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培训课程公开课企业培训大数据hadoopspark
随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。为解决广大
- springboot集成mahout实现简单基于协同过滤算法的文章推荐算法
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开源项目学习算法springboot推荐算法
文章目录参考文章前言1.建表并且生成一些数据首先,建立一个用户文章操作表(user_article_operation)使用casewhen语句简单统计数据2.代码与测试只需要根据表生成相应实体类(注意要加一个value属性来存储分数)主要代码如下,其实就两个方法userArticleOperationMapper.getAllUserPreference()方法收集数据mapper文件如下测试算
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1.Mahout简介ApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等,并且,在Mahout的最近版本中还加入了对ApacheHadoop的支持,使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。2.Taste简介T
- mahout 源码解析之聚类--聚类迭代模型
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数据挖掘mahout源码mahout源码解析
在前面讲聚类策略时,包org.apache.mahout.clustering.iterator里面还有几个类没有进行讲解,这次做下收尾工作。ClusterIterator利用ClusterClassifier和指定的迭代次数将样本进行聚类。其中有三个具体的函数。iterate主要对内存中的数据进行聚类,输入就为一个Vector类型的迭代器。publicClusterClassifieritera
- 理论学习--【Hadoop生态原理学习】
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Hadoophadoop
一、Hadoop原理1.核心:HDFS(存储)、MapReduce(分析)解决大量数据存储与处理的问题离线分析:hive实现查询:hbaseBI分析:Mahout2.版本1.0mapreduce还进行资源调度2.0mapreduce=yarn(资源调度)+mapreduce(进行计算运行在yarn上),HDfs:nn,ha2.1.2yarn还支持strom、spark、。。选择考虑因素:是否开源、
- 推荐系统-基于物品协同过滤算法代码实现
Moutai码农
大数据推荐系统算法推荐算法大数据spark
1、简介当前Spark没有像mahout那样,严格区分基于物品的协同过滤推荐(ItemCF)和基于用户的协同过滤推荐(UserCF),只有基于模型的协同过滤推荐算法ALS(model-basedCF)。但ALS算法对于一些特定的问题(用户数量较小的场景,以及物品数量明显小于用户数量的场景),效果并不理想,不像mahout提供了各种推荐算法选择。为了充分利用spark在速度上带来的提升同时为满足一些
- java+jsp+mysql实现在线电影推荐系统movieCFWeb mahout实现基于用户的协同过滤推荐算法 基于项目的协同过滤推荐算法
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java+jsp+mysql实现在线电影推荐系统movieCFWeb一、项目简介http://localhost:8080/movieCFWeb/前台http://localhost:8080/movieCFWeb/admin后台自定义数据,mahout实现基于用户的协同过滤推荐算法前台包含用户注册、登录、搜索电影、分页、电影详情、评分、修改信息、评分列表、推荐电影等功能后台包括用户、电影、评分、
- 2.3 初探Hadoop世界
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数据清洗和预处理大数据离线分析hadoop大数据分布式
文章目录零、学习目标一、导入新课二、新课讲解(一)Hadoop的前世今生1、Google处理大数据三大技术2、Hadoop如何诞生3、Hadoop主要发展历程(二)Hadoop的优势1、扩容能力强2、成本低3、高效率4、可靠性5、高容错性(三)Hadoop的生态体系1、HDFS分布式文件系统2、MapReduce分布式计算框架3、Yarn资源管理框架4、Sqoop数据迁移工具5、Mahout数据挖
- 「大数据集群的搭建和使用」背景知识:大数据Hadoop生态圈介绍
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大数据集群的搭建和使用大数据hadoop分布式
目录一、Hadoop简介二、Hadoop的运行模式1.单机模式2.伪分布式模式3.完全分布式模式三、Hadoop生态圈组件1.HDFS2.MapReduce3.YARN4.Hive5.Pig6.HBase7.HCatalog8.Avro9.Thrift10.Drill11.Mahout12.Sqoop13.Flume14.Ambari15.Zookeeper四、Hadoop优缺点五、Hadoop学
- 【大数据】Hadoop 生态系统及其组件
G皮T
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- 26Hbase介绍及其数据模型和架构(hbase学习1)
文茶君
Hbase介绍Hadoop生态系统spark已经替代mahouthbase简介:非关系型数据库知识面扩展cassandra、hbase、mongodb(文档型数据库)、rediscouchdb,文件存储数据库Neo4j非关系型图数据库HbaseHadoopDatabase,是一个高可靠性、高性能、面向列(面向列的KV数据库)、可伸缩(动态扩展机器。不需要停服务)、实时读写的分布式数据库利用Hado
- Item-Based Recommendations with Hadoop
liuyuan185442111
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Mahout在MapReduce上实现了Item-BasedCollaborativeFiltering,这里我尝试运行一下。安装Hadoop从下载Mahout并解压准备数据下载1MillionMovieLensDataset,解压得到ratings.dat,用sed‘s/:[0-9]{1,}):[0-9]{1})::[0-9]{1,}$/,\1,\2/’ratings.dat处理成需要的格式。运
- 【大数据毕设】基于Hadoop的音乐推荐系统论文(三)
Maynor996
#课设&毕设大数据课程设计hadoop
博主介绍:✌全网粉丝6W+,csdn特邀作者、博客专家、大数据领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于大数据技术领域和毕业项目实战✌文末获取项目联系摘要本文基于Hadoop技术,设计并实现了一个名为“酷酷音乐网站”的系统,用于音乐资源的存储、管理和推荐。该系统采用Hadoop生态系统中的组件,包括HDFS、MapReduce、HBase和Mahout等,实现
- 如何使用Java进行机器学习?
玥沐春风
java机器学习开发语言
在Java中进行机器学习,可以使用各种开源机器学习库和框架来实现。以下是一些常用的Java机器学习库:Weka:Weka是一个非常流行的机器学习库,提供了大量的算法和工具,以及用于数据预处理、特征选择和可视化的功能。Deeplearning4j:Deeplearning4j是一个用于深度学习的开源库,支持多种神经网络模型和训练算法,可以用于图像分类、文本分析等任务。ApacheMahout:Apa
- 阿里云上部署java8和hadoop3.0、spark、hive及Mahout
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大数据
1.安装JDK1.8到oracle官网:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.htmllinux是64位的,安装jdk-8u131-linux-x64.tar.gz安装及配置参考http://blog.csdn.net/rchm8519/article/details/48721
- 【大数据】图解 Hadoop 生态系统及其组件
G皮T
#Hadoop大数据hadoop分布式hdfsmapreduceyarnhive
图解Hadoop生态系统及其组件1.HDFS2.MapReduce3.YARN4.Hive5.Pig6.Mahout7.HBase8.Zookeeper9.Sqoop10.Flume11.Oozie12.Ambari13.Spark在了解Hadoop生态系统及其组件之前,我们首先了解一下Hadoop的三大组件,即HDFS、MapReduce、YARN,它们共同构成了Hadoop分布式计算框架的核心
- 斯皮尔曼相关性 —— Spearman Correlation
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斯皮尔曼相关性可以理解为是排列后(Rank)用户喜好值之间的Pearson相关度。《MahoutinAction》中有这样的解释:假设对于每个用户,我们找到他最不喜欢的物品,重写他的评分值为“1”;然后找到下一个最不喜欢的物品,重写评分值为“2”,以此类推。然后我们对这些转换后的值求Pearson相关系数,这就是Spearman相关系数。斯皮尔曼相关度的计算舍弃了一些重要信息,即真实的评分值。但它
- java+jsp+mysql实现个性化租车推荐系统carcfrs mahout实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法 SSH(spring+struts+hibernate)开发框架
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java+jsp+mysql实现个性化租车推荐系统carcfrs一、项目简介只有前台用户,没有管理员,功能是用户登录、注册、评论、评分、收藏、热点推荐、基于用户根据评分进行协同过滤推荐算法,数据爬虫爬取一嗨租车数据。二、项目展示
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菜鸟一记
笔记
教程简介Mahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外,通过使用ApacheHadoop库,Mahout可以有效地扩展到云中。Mahout教程-使用此入门教程,从简介,机器學習,环境,推荐,聚
- SSH(Spring+Hibernate+Struts)开发框架开发购物商城推荐系统shop mahout实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法 个性化购物推荐系统
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SSH(Spring+Hibernate+Struts)开发框架开发购物商城推荐系统shop项目简介1、前台:http://localhost:8080/ComputerRecom/后台:http://localhost:8080/ComputerRecom/admin/login.jsp用户名:admin密码:admin;2、推荐使用mahout接口实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法,ssh开
- 大数据学习记录(hadoop hive flume azkaban sqoop)
左上晨
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大数据学习记录(hadoophiveflumeazkabansqoop)1.hadoop对海量数据进行分布式处理2.核心组件:HDFS(分布式文件系统)、YARN(运算资源调度系统)、MAPREDUCE(分布式运算编程框架)3.HIVE:基于大数据技术(文件系统+运算框架)的SQL数据仓库工具4.HBASE:基于HADOOP的分布式海量数据库5.Mahout:基于mapreduce/spark/f
- 构建智能电商推荐系统:大数据实战中的Kudu、Flink和Mahout应用【上进小菜猪大数据】
上进小菜猪
大数据专栏合集大数据flink人工智能
上进小菜猪,沈工大软件工程专业,爱好敲代码,持续输出干货。本文将介绍如何利用Kudu、Flink和Mahout这三种技术构建一个强大的大数据分析平台。我们将详细讨论这些技术的特点和优势,并提供代码示例,帮助读者了解如何在实际项目中应用它们。通过本文的指导,读者将能够掌握如何使用这些工具来处理大规模数据集,并进行智能分析。在当今的信息时代,大数据分析成为了各行各业中不可或缺的一环。为了有效地处理海量
- 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){
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//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
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- 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;
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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
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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:
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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
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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
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为了字体更好看,改变了格式……
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#include<iostream>
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int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
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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
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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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