- 你想学的黑客(攻击)技术全在这了,一篇打包带走!
~小羊没烦恼~
web安全安全网络php数据库
大家好,今天给大家介绍一下,Web安全领域常见的一些安全问题。1、SQL注入SQL注入攻击的核心在于让Web服务器执行攻击者期望的SQL语句,以便得到数据库中的感兴趣的数据或对数据库进行读取、修改、删除、插入等操作,达到其邪恶的目的。而如何让Web服务器执行攻击者的SQL语句呢?SQL注入的常规套路在于将SQL语句放置于Form表单或请求参数之中提交到后端服务器,后端服务器如果未做输入安全校验,直
- 3、LangChain基础:LangChain Tools & Agent
Hugo_Hoo
AI大模型应用开发技术路线langchain人工智能AI编程
Multimode集成多模态数据传输这里我们演示如何将多模态输入直接传递给模型。我们目前期望所有输入都以与OpenAI期望的格式相同的格式传递。对于支持多模态输入的其他模型提供者,我们在类中添加了逻辑以转换为预期格式。在这个例子中,我们将要求模型描述一幅图像。image_url="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/G
- 玩转数据可视化之R语言ggplot2:(十二)连续型颜色及图例设置
JOJO数据科学
R语言数据科学r语言开发语言数据可视化ggplot2
【R语言数据科学】:可视化篇个人主页:JOJO数据科学个人介绍:统计学top3高校统计学硕士在读如果文章对你有帮助,欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏✨本文收录于【R语言数据科学】本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括:R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。本系列会坚持完成下去,请大家多多关注点赞支持,一起学习~,尽量坚
- OpenAI 免费「深度研究」来了,但实测后我劝你别抱太大期望
that's boy
人工智能midjourneygpt-4ogemini2.5-flashdeepResearch
科技圈又迎来了一颗重磅消息!就在今天凌晨,人工智能领域的领头羊OpenAI宣布,他们将推出一项由o4-mini模型驱动的轻量版「深度研究」功能。这消息一出,立刻在用户群中引发了热烈讨论。毕竟,OpenAI的研究能力一直备受瞩目,这次更是将触角伸向了更广泛的用户群体,甚至包括了免费用户。先给大家划个重点:这项新功能将面向Plus、Team、Enterprise和Edu用户开放。当然,不同级别的用户权
- 如何管理客户的过高期望
chrome-devtools
客户的过高期望往往会导致项目延迟、质量下降或客户不满,管理这些期望的关键在于与客户的透明沟通、设定合理的目标和不断调整的反馈机制。在项目管理过程中,客户的期望如果没有得到合理管理,可能会使项目面临巨大的压力,尤其是当客户的要求超出了项目团队的实际能力时。有效的管理客户期望需要项目经理及时了解客户需求的实际可行性,并通过沟通和调整,使客户的期望与项目的资源、时间和技术能力相匹配。通过设定清晰的项目目
- 【Python机器学习】零基础掌握OAS协方差估计
Mr数据杨
Python机器学习python机器学习开发语言
如何更准确地估算股市投资组合的风险?在股市投资中,风险估算是至关重要的。传统的协方差矩阵在某些情况下可能并不准确,特别是在数据样本量较小的情况下。那么,有没有更好的方法来进行风险估算呢?解决这一问题的一种算法就是sklearn.covariance.OAS(OracleApproximatingShrinkage)。这个算法能更准确地估算协方差矩阵,特别是在数据样本量较少的情况下。假设有一个投资者
- AI大模型在搜索推荐系统中的应用前景
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍1.1问题由来随着互联网技术的迅猛发展,搜索推荐系统(SearchandRecommendationSystem)已经成为各大平台、搜索引擎的核心竞争力之一。传统的搜索推荐系统基于统计学方法,通过用户行为数据进行推荐,这种方法虽然效果稳定,但灵活性不足,难以应对复杂多变的用户需求。人工智能,特别是深度学习技术的发展,为搜索推荐系统带来了新的突破。基于大模型的推荐技术能够直接从用户输入的
- 机器学习(8)——主成分分析
追逐☞
机器学习机器学习信息可视化人工智能
文章目录1.主成分分析介绍2.核心思想3.数学基础4.算法步骤4.1.数据标准化:4.2.计算协方差矩阵:4.3.特征分解:4.4.选择主成分:4.5降维:5.关键参数6.优缺点7.改进变种8.应用场景9.Python示例10.数学推导(最大化方差)11.注意事项12.总结1.主成分分析介绍主成分分析(PCA,PrincipalComponentAnalysis)是一种常用的降维技术,旨在通过线性
- 《让机器人读懂你的心:情感分析技术融合奥秘》
人工智能
机器人早已不再局限于执行简单机械的任务,人们期望它们能像人类伙伴一样,理解我们的喜怒哀乐,实现更自然、温暖的互动。情感分析技术,正是赋予机器人这种“理解人类情绪”能力的关键钥匙,它的融入将彻底革新机器人与人类的交互模式,让机器人从冰冷的机器转变为贴心的伙伴。情感分析,简单来说,就是让机器能够理解、识别和解释人类情感的技术。它涵盖了多个领域的知识与方法,从心理学对人类情感机制的研究,到计算机科学中的
- 合理的风险管理与预警机制
typescript
有效的风险管理和预警机制是管理客户期望的另一关键工具。通过提前识别和应对潜在风险,项目经理能够及时调整项目计划,确保客户的期望始终在可控范围内。早期识别风险并预警项目经理应通过定期的风险评估和会议,尽早识别潜在的项目风险,如技术难题、资源短缺或客户需求变化等。通过向客户传达这些风险和可能的影响,项目经理能够帮助客户理解项目进展中可能出现的问题,并及时调整期望。建立风险缓解策略一旦识别到潜在风险,项
- 主动沟通和透明管理
typescript
明沟通是有效管理客户期望的关键。项目经理需要定期与客户沟通,及时反馈项目进展,报告任何潜在问题,并调整项目目标或时间表,以确保客户对项目的期望保持现实和合理。定期进度汇报在项目执行过程中,项目经理应定期向客户提供项目进度报告。这些报告不仅应包括完成的任务和里程碑,还应提供项目当前的挑战和风险,帮助客户了解项目的真实状态。这种透明的进度汇报能够及时消除客户对项目进度的疑虑,并确保客户的期望始终与实际
- 客户的过高期望往往会导致项目延迟
typescript
一、客户过高期望的常见原因客户期望过高的现象并不少见,其产生的原因通常是多方面的。了解这些原因有助于项目经理在项目初期就对潜在问题进行预防,并采取措施管理客户的期望。客户对项目成果的认知偏差客户可能对项目的最终成果抱有过于理想化的期望,尤其是在项目初期,当他们对项目的细节和实际执行能力了解不深时,容易产生过高的期待。客户可能认为某些功能可以在短时间内实现,或是期望项目达到超出原定目标的效果。这种认
- 为什么神经网络要把标签集Y处理成categories,直接用double性质不行吗
从0开始学神经网络
神经网络人工智能深度学习
通常把神经网络的标签集Y从数值型(double)转换成categorical,主要有几个原因:配合classificationLayer要求MATLAB的深度学习工具箱里,如果要做“分类”任务,标签必须是离散的类别(category),而不是连续的数值。classificationLayer会把输出当成对各个类别的预测分布来处理,而它期望看到的是一个categorical向量。如果直接传入doub
- Q-Learning算法:从原理到路径搜索代码实现
艰默
强化学习算法学习强化学习机器学习
文章目录一、引言二、强化学习基础三、Q-Learning算法3.1Q-Learning算法概述3.2Q值的定义3.3Q-Learning算法步骤3.4Q-Learning的收敛(Bellman期望方程)四、参数的影响和选取建议4.1折扣率(DiscountFactor)4.2学习率(LearningRate)4.3探索率(ExplorationRate)五、迷宫探索问题及代码实现5.1问题描述5.
- 如何应对客户提出的不合理需求
项目管理
在项目执行过程中,客户经常会提出一些看似不合理的需求,这些需求可能超出了预算、时间范围,或与项目初期的目标不符。应对这些不合理需求的最佳方法是通过清晰沟通、设定合理期望、与客户共同探索解决方案来有效管理这些需求。例如,通过及时与客户沟通,明确哪些需求是可行的,哪些需求无法满足并说明原因,可以帮助双方达成共识,避免因为不切实际的需求而导致项目延期、预算超支或质量下降。合理的沟通和期望管理是应对不合理
- 主要源自于客户对项目复杂性和实施过程的不了解。
程序员
一、客户过高期望的常见原因客户期望过高的现象并不少见,其产生的原因通常是多方面的。了解这些原因有助于项目经理在项目初期就对潜在问题进行预防,并采取措施管理客户的期望。客户对项目成果的认知偏差客户可能对项目的最终成果抱有过于理想化的期望,尤其是在项目初期,当他们对项目的细节和实际执行能力了解不深时,容易产生过高的期待。客户可能认为某些功能可以在短时间内实现,或是期望项目达到超出原定目标的效果。这种认
- 概率DP总结 入门12题+论文合集
VampireWeekend
概率/期望总结
论文合集算法合集之《浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法》有关概率和期望问题的研究算法合集之《信息学竞赛中概率问题求解初探》题目合集概率DP-VJudge1.POJ3744ScoutYYFI概率入门题,由于n很大需要用到矩阵快速幂。题解传送门2.POJ3071Football
- 概率dp总结 正在更新
babing2770
借bin神一句话概率DP主要用于求解期望、概率等题目。转移方程有时候比较灵活。一般求概率是正推,求期望是逆推。通过题目可以体会到这点。先推公式多个->一个明确dp[i]代表什么意思寻找i与前或后的联系如果出现了最优的字眼那么在递推的时候要明确是用max还是min转载于:https://www.cnblogs.com/WTSRUVF/p/9733463.html
- 概率dp总结
new出新对象!
算法动态规划
概率DP用于解决概率问题与期望问题,建议先对概率&期望的内容有一定了解。一般情况下,解决概率问题需要顺序循环,而解决期望问题使用逆序循环,如果定义的状态转移方程存在后效性问题,还需要用到高斯消元来优化。概率DP也会结合其他知识进行考察,例如状态压缩,树上进行DP转移等。我们这一次博客首先来讲dp去求概率的问题,这种问题一般都是顺序向后推的,主要还是dp的状态转移方程式一般还是比较难找到的我们来通过
- Python----深度学习(全连接与链式求导法则)
蹦蹦跳跳真可爱589
Python神经网络python深度学习开发语言人工智能神经网络
一、机器学习和深度学习的区别机器学习:利用计算机、概率论、统计学等知识,输入数据,让计算机学会新知识。机器学习的过程,就是训练数据去优化目标函数。深度学习:是一种特殊的机器学习,具有强大的能力和灵活性。它通过学习将世界表示为嵌套的层次结构,每个表示都与更简单的特征相关,而抽象的表示则用于计算更抽象的表示。传统的机器学习需要定义一些手工特征,从而有目的的去提取目标信息,非常依赖任务的特异性以及设计特
- 解耦旧系统的利器:Java 中的适配器模式(Adapter Pattern)实战解析
XU磊260
JAVA适配器模式
在现代软件开发中,我们经常需要与旧系统、第三方库或不一致接口打交道。这时候,如果能优雅地整合这些不兼容组件,又不破坏原有结构,就需要一位“翻译官”——适配器模式。本文将通过Java实例,详细讲解适配器模式的结构、实现方式及其在实际开发中的价值。什么是适配器模式?适配器模式(AdapterPattern)是结构型设计模式的一种。它将一个类的接口转换成客户期望的另一个接口,使原本接口不兼容的类可以一起
- 【强化学习理论】状态价值函数与动作价值函数系列公式推导
Mocode
人工智能笔记
由于时常对状态价值函数与动作价值函数之间的定义区别、公式关系迷惑不清,此次进行梳理并作记录。理解公式推导需要先了解基础定义中几个概念。文章目录基础定义奖励函数回报价值价值函数状态转移矩阵策略状态转移函数状态价值函数动作价值函数状态价值函数与动作价值函数之间的关系==关系1====关系2==贝尔曼方程(BellmanEquation)贝尔曼期望方程(BellmanExpectationEquatio
- 卡尔曼滤波解算欧拉角(去积分漂移版本)
阿让啊
IMU算法
近期在做模拟IIC读取QMI8658六轴传感器数据,滤波融合解算姿态角:项目要求:①去除零漂移、②去除陀螺仪积分漂移、③输出横滚角roll、俯仰角Pitch(无磁力计故此无yaw角),角度单位(度)先看结果:因为是个人座面未完全水平,近似为0,输出稳定,没有积分漂移!收敛速度可调节卡尔曼中协方差Q、R值。在QMI数据读取中采样了10位数据求平均的均值滤波:/********************
- 统计学-什么是 p 值?
阿桨
数据分析知识问答数据分析
p值(p-value)是统计学中的一个概率值,用于评估观察到的数据与一个假设之间的一致性。更具体地说,它表示在假设为真的情况下,观察到的统计量或更极端情况出现的概率。当我们进行统计检验时,我们会提出一个原假设(通常表示没有效应或差异)和一个备择假设(通常表示存在效应或差异)。p值告诉我们,如果原假设为真,观察到的数据或更极端数据出现的概率是多少。p值的范围在0到1之间。一个小的p值(通常小于0.0
- 统计学-什么是一类错误和二类错误?
阿桨
数据分析知识问答数据分析
在统计学中,一类错误(TypeIerror)和二类错误(TypeIIerror)是与假设检验相关的两种错误类型。一类错误是指在实际上原假设为真的情况下,拒绝了原假设的错误。换句话说,我们错误地认为存在效应或差异,而实际上并不存在。一类错误通常被表示为α(alpha),即显著性水平。常见的显著性水平是0.05,表示我们接受5%的风险来犯一类错误。二类错误是指在实际上备择假设为真的情况下,接受了原假设
- 零碎的知识点(十九):协方差与协方差矩阵:从入门到精通,彻底掌握数据关系的数学本质
墨绿色的摆渡人
零碎知识点矩阵人工智能线性代数
协方差与协方差矩阵:从入门到精通,彻底掌握数据关系的数学本质协方差与协方差矩阵:从入门到精通,彻底掌握数据关系的数学本质一、协方差(Covariance):数据关系的“温度计”1.1什么是协方差?——生活中的类比1.2协方差的数学本质:分步拆解1.3协方差的三大特性1.4协方差的致命缺陷与解决方案二、协方差矩阵(CovarianceMatrix):多元关系的“交响乐团”2.1协方差矩阵的定义与结构
- Kalman算法、扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的比较
dragon_perfect
技术积累经典kalman的扩展应用kalmanpythonkalman算法
目录一、Kalman算法Kalman算法优缺点:二、扩展卡尔曼滤波(EKF)原理:扩展Kalman算法优缺点:步骤简化:优点简化:缺点简化:三、无迹卡尔曼滤波(UKF)Unscented滤波的主要优点:原理:步骤:优点:缺点:四、对比总结:五、选择建议六、示例应用七、代码资源一、Kalman算法卡尔曼(Kalman)于1960年提出的,卡尔曼(Kalman)滤波是一种线性最小方差估计。该递推算法可
- 软考高级信息系统项目管理师的【干系人参与度评估矩阵】详解
爱的叹息
项目管理矩阵线性代数
干系人参与度评估矩阵详解1.干系人参与度评估矩阵概述干系人参与度评估矩阵是一种用于比较干系人当前参与水平与期望参与水平的工具。通过该矩阵,项目团队可以识别每个干系人的当前状态(C)和期望状态(D),并据此制定相应的管理策略。2.表格上方和左边的表头内容说明表格上方表头内容表头内容:不知晓、抵制、中立、支持、领导含义:不知晓:干系人不了解项目及其潜在影响。抵制:干系人知道项目及其潜在影响,但会抵制项
- VAE的学习及先验知识
butterfly won't love flowers
图像生成机器学习人工智能
笔记1、先验、后验、似然、证据2、极大似然估计3、最大后验估计4、贝叶斯均值估计5、KL散度6、VAE1、先验、后验、似然、证据对于给定的数据,我们假设其是服从某个数据分布的。θθθ决定了数据的分布,而数据是从这个分布中采样得到的。但是在统计学习中,我们通常不知道真实的参数θθθ,因此转向通过数据来推断它,也就是后面要说的参数估计。在此之前先讲些基础的术语。先验P(θθθ):先验就是在看到数据之前
- 残差块(Residual Block)
新手小白勇闯新世界
各种名词及算法概念计算机视觉深度学习人工智能机器学习算法
1.**残差块的定义与作用**:残差块通过引入跳跃连接(skip-connection)或称为快捷连接(shortcutconnection),允许网络学习输入与输出之间的残差映射,即学习函数,其中是期望的底层映射。这样,原始映射可以被重构为。这种设计使得网络更容易优化残差映射,而不是原始的、无参考的映射。2.**残差块的优势**:-**特征抽取**:残差块负责从其前一组中提取的特征中提取更高级的
- 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