- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
木旭林晖
自然语言处理学习人工智能
嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- 经济学神图:洛伦兹曲线
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树人工智能DecisionTree算法洛伦兹曲线基尼
洛伦兹曲线(LorenzCurve)是衡量社会收入或财富分配不平等程度的经典可视化工具,由美国统计学家马克斯·洛伦兹(MaxOttoLorenz)于1905年提出。它不仅是理解基尼系数的核心基础,也是经济学、社会学中分析资源分配公平性的关键图表。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!往期文
- 重复原则与样本量估计:临床试验的统计引擎
qq_34062333
临床试验统计学
一、重复原则的科学内涵1.1核心目的1.1.1量化随机误差通过足够样本量估计效应值的波动范围,确保结果可重现。1.1.2避免偶然性结论避免因小样本极端结果导致的偶然性结论,确保结论稳健。1.1.3提升外推性覆盖人群异质性,提升研究结果的外推性。1.2统计学本质1.2.1标准误样本量增加,标准误减小,置信区间变窄,精度提高。二、样本量估计的四大核心参数2.1显著性水平(α)2.1.1定义I类错误概率
- 盲法在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、盲法分级与科学价值1.1开放标签1.1.1受盲对象无隐藏。1.1.2适用场景外科手术、器械试验等无法伪装的操作。1.1.3偏倚控制目标仅客观终点(生存率、实验室指标)。1.2单盲1.2.1受盲对象患者。1.2.2适用场景患者报告结局(PRO)为主的试验(如抑郁症)。1.2.3偏倚控制目标避免患者期望效应影响主观症状报告。1.3双盲1.3.1受盲对象患者+研究者+评估员。1.3.2适用场景药物试
- 随机近似算法:步长序列选择的理论与金融实践
随机近似算法:步长序列选择的理论与金融实践摘要随机近似算法作为统计学习与优化的核心工具,其收敛性与稳定性高度依赖步长序列的设计。本文系统阐述步长序列的理论约束与工程选择策略,并结合金融波动率估计场景,展示算法在动态系统参数估计中的实践价值。1.随机近似算法的数学框架随机近似算法通过随机样本的迭代更新逼近目标参数,其核心迭代式为:θn+1=θn+an(Yn−g(θn))\theta_{n+1}=\t
- 高斯混合模型GMM&K均值(十三-1)——K均值是高斯混合模型的特例
phoenix@Capricornus
模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后,可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬(hard)分配到聚类中,每个数据点唯一地与一个聚类相关联,而EM算法基于后验概率进行软(soft)分配。事实上,可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型,其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出,其中σ2{\sig
- TensorFlow Serving学习笔记3: 组件调用关系
一、整体架构TensorFlowServing采用模块化设计,核心组件包括:Servables:可服务对象(如模型、查找表)Managers:管理Servable生命周期(加载/卸载)Loaders:负责Servable的初始化状态管理Sources:提供新版本Servable的LoaderAspiredVersions:Servable的期望状态集合Core:连接所有组件的核心枢纽APIs:gR
- 【C/C++】单元测试实战:Stub与Mock框架解析
CodeWithMe
C/C++c语言c++单元测试
C++单元测试中的Stub/Mock框架详解在单元测试中,Stub(打桩)和Mock都是替代真实依赖以简化测试的技术。通常,Stub(或Fake)提供了一个简化实现,用于替代生产代码中的真实对象(例如用内存文件系统替代磁盘文件系统),而Mock则是在运行时预设了期望行为的对象,用来验证代码与依赖之间的交互是否符合预期。下面我们重点介绍几种常见的C++Stub/Mock框架:GoogleMock、F
- 降低20%成本暴雨定制化液冷系统落地
暴雨信息凭借多年液冷设计及实施经验,帮助某知名自动驾驶企业完成了车端算力设备和后端数据中心的液冷改造升级,进一步提升了其车端实时数据处理能力及后端模型训练优化效率。但在后期持续运维过程中,由于测试中心尚未配备液冷系统,只能依赖外接散热器和水泵来进行液冷设备的测试与故障排除,不仅噪音大还存在较大的冷却液泄漏风险。为此,客户期望我们帮助其建立起一套规范化的液冷测试系统,以解决当下困境。暴雨信息专业技术
- 详解3DGS
一碗姜汤
计算机视觉人工智能计算机视觉
4可微分的3D高斯splatting核心目标与表示选择我们的目标是从无法线的稀疏SfM点出发,优化出一种能够实现高质量新视角合成的场景表示。为此,我们选择3D高斯作为基本图元,它兼具可微分的体表示特性和非结构化的显式表示优势,既能支持优化过程,又能实现快速渲染。高斯参数与投影模型3D高斯定义高斯由世界空间中的均值(位置)μ\muμ和协方差矩阵∑\sum∑定义,其概率密度函数为:G(x)=e−12(
- 2025大模型入门必读:Prompt指令技巧精讲,看这一篇就够了!
大模型研究院
prompt人工智能学习方法机器学习大数据大模型产品经理
一、提示词的基本概念在人工智能生成内容(AIGC)迅速发展的今天,如何有效地与AI大模型沟通,让它们产出我们真正需要的内容,已经成为一项重要技能。而这项技能的核心,就是本文要深入探讨的"提示词工程"(PromptEngineering)。1.1什么是提示词提示词(Prompt)是用户输入给AI大模型的指令,是人类与AI之间沟通的桥梁。一个好的提示词能够明确地传达我们的意图,引导AI生成符合我们期望
- Java设计模式之适配器模式详解
季鸢
设计模式java设计模式适配器模式
Java设计模式之适配器模式详解一、适配器模式核心思想核心目标:将不兼容的接口转换为客户端期望的接口,解决类之间因接口不匹配而无法协作的问题。如同现实中的电源适配器,让不同规格的插头兼容插座。二、适配器模式类图(Mermaid)1.对象适配器(推荐方式)持有引用Client«interface»Target+request()Adapter-adaptee:Adaptee+request()Ada
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APE框架,是一个精简的提示词框架,主要由Action(行动),Purepose(目的),Expectation(期望),三部分组成。这个框架虽然简单,但是用好却不容易,需要动下脑子。A:Action(行动)定义:告知AI要做的事情示例:帮我写一篇鲁迅先生的介绍P:Purpose(目的)定义:你让AI完成Action的目的是什么示例:介绍主要是用来给学生上历史课使用,希望学生能对鲁迅的一生和贡献进
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在数字化体育时代,足球赛事数据API已成为开发者构建比分应用、分析平台和博彩工具的核心基础设施。本文将解析主流足球数据API的功能差异、技术选型策略及典型应用场景。一、为什么需要足球赛事数据API?实时性需求球迷期望获取秒级更新的比分、红黄牌、换人等事件,传统爬虫难以满足高频率与稳定性要求。数据维度深度专业应用需结构化数据支持,如球员跑动热图、预期进球(xG)、传球成功率等高阶统计。全球化覆盖从欧
- AutomatedLab项目中PowerShell期望状态配置(DSC)的高级应用指南
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AutomatedLab项目中PowerShell期望状态配置(DSC)的高级应用指南AutomatedLabAutomatedLabisaprovisioningsolutionandframeworkthatletsyoudeploycomplexlabsonHyperVandAzurewithsimplePowerShellscripts.ItsupportsallWindowsoperat
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- 46道DevOps高频题整理(附答案背诵版)
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简述什么是DevOps工作流程?DevOps工作流程是一种将开发和运维团队紧密结合起来的方法,旨在实现软件开发和交付的高效性和可靠性。它强调自动化和持续集成,以便频繁地进行软件交付和部署。DevOps工作流程通常包括以下阶段:需求规划和分析:开发团队与业务团队密切合作,了解用户需求和期望。他们收集并分析需求,并与业务团队一起确定开发的优先级和时间表。代码开发:开发团队使用敏捷方法进行代码开发,遵循
- Kaggle金牌方案复现:CGO-Transformer-GRU多模态融合预测实战
1背景分析在2023年Kaggle"GlobalMultimodalDemandForecastingChallenge"竞赛中,CGO-Transformer-GRU方案以领先第二名1.8个百分点的绝对优势夺冠,创下该赛事三年来的最佳成绩。本方案创新性地融合了协方差引导优化(CGO)、注意力机制和时序建模三大技术模块,解决了多模态数据融合中的关键挑战:模态对齐、特征冲突和时序依赖建模。(1)多模
- 强化学习系列——PPO算法
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算法深度学习算法人工智能
强化学习系列——PPO算法PPO算法一、背景知识:策略梯度&Advantage二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、PPO-Clip目标函数推导✅四、总结公式(一图总览)参考文献PPO示例代码实现补充内容:重要性采样一、问题背景:我们想估计某个期望❗问题:二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、离散采样形式(蒙特卡洛估计)四、标准化的重要性采样五、在强
- 什么是回归模型,什么是自回归模型?
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ComputerknowledgeAI/AGINLP/LLMs回归数据挖掘人工智能
在统计学和机器学习中,回归模型和自回归模型都是用来预测或建模变量之间关系的工具,但它们在数据类型和变量依赖关系上有着关键的区别。回归模型(RegressionModel)回归模型是一种统计方法,用于建立一个或多个自变量(independentvariables)与一个因变量(dependentvariable)之间的关系。它的主要目标是预测因变量的值,或者理解自变量如何影响因变量。核心思想:假设因
- 使用argparse封装python程序为命令行工具
纪伊路上盛名在
生信推文-pythonpython开发语言自动化
小规模的python代码,jupytercell中直接运行,相当于该py文件直接python运行,但是像shell脚本一样,给予参数自由度设置,更方便分析,也就是我们需要传入参数进行重复性、同质性的操作。Q:如何使用argparse将Python程序封装为可调用的命令行工具?比如说我有一个函数,各个模块我已经写好了,这里引用一下我之前上统计学习课的时候举的一个HMM的例子,简单来说,就是一阶HMM
- 贝叶斯算法:从概率推断到智能决策的基石
weixin_47233946
算法算法
##引言在人工智能与机器学习的蓬勃发展中,贝叶斯算法以其独特的概率推理方式和动态更新的特性,在垃圾邮件过滤、疾病诊断、推荐系统等关键领域展现出强大的应用价值。本文将从概率论基础出发,深入解析贝叶斯算法的核心思想及其实现方式,揭示这一统计学方法如何演变为现代智能系统的决策利器。---##一、贝叶斯定理:概率之门的钥匙###1.1基本公式表述贝叶斯定理的数学表达式揭示事件间的关联关系:$$P(A|B)
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强化学习曾小健
人工智能
传统蒙特卡洛(MonteCarlo,MC)方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数,通常配合表格化存储,因此无需环境模型且估计无偏,但只能处理有限状态-动作空间且方差较大medium.comanalyticsvidhya.comincompleteideas.net。“深度蒙特卡洛”(DeepMonteCarlo,DMC)则保留“按回报直接更新”的思想,却用深度网络来逼近$Q(
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无人驾驶汽车运动控制分为纵向控制和横向控制。纵向控制是指通过对油门和制动的协调,实现对期望车速的精确跟随。横向控制实现无人驾驶汽车的路径跟踪。其目的是在保证车辆操纵稳定性的前提下,不仅使车辆精确跟踪期望道路,同时使车辆具有良好的动力性和乘坐舒适性。lqr/Func_Alpha_Pos.m,699lqr/Func_CircularReferenceTrajGenerate.m,938lqr/Func
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最近为了准备CKA认证,整理了模拟题,期望能帮助到需要的小伙伴们!Question1|ContextsYouhaveaccesstomultipleclustersfromyourmainterminalthroughkubectlcontexts.Writeallthosecontextnamesinto/opt/course/1/contexts.Nextwriteacommandtodisp
- 高效编程:DeepSeek 官方提示词库
摆烂大大王
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写更少的提示词,做更多的创造:结构化思维让AI成为你的“第二大脑”一、DeepSeek编程提示词的核心设计哲学DeepSeek在编程辅助场景中,始终贯彻RICE方法论:Role(角色):明确AI身份(如“代码优化专家”)Input(输入):规范代码/需求的描述格式Capability(能力):声明所需技能(如“跨文件重构”)Expectation(期望):定义输出标准(如“带注释的迭代版代码”)这
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এ᭄请你吃糖℘
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原因:端口未开放假设项目部署服务器为205,在90服务器访问205项目1、首先在205确定项目启动,看端口是否占用#Windows(检查端口占用)netstat-ano|findstr"8103"期望输出:TCP0.0.0.0:81030.0.0.0:0LISTENING12342、205本地浏览器访问localhost:8103/salaryPerson?time=2025-06&searchV
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非模型方法一.FILTER过滤法:1.缺失值比例(80%以上缺失则删除)/方差注意:连续变量只删方差为0的,因为变量取值范围会影响方差大小。离散类的看各类取值占比,如果是三分类变量可以视作连续变量。函数:VarianceThreshold二.假设检验:卡方检验看离散变量是否独立方差分析看离散和连续变量是否独立F检验看连续变量是否独立三.互信息的关联度指标:相关系数(f_regression:是相关
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css实现文字滚动HTMLCSS文字宽度没有超出容器的问题期望继续滚动利用js判断是否需要滚动dome地址css实现文字滚动css实现简单的文字横向滚动效果使用marquee标签当然也可以实现,但是marquee标签已经被淘汰了,一些属性和浏览器不可用HTMLCSS.z-text-roll{/*最大宽度*/width:100%;/*不允许换行*/white-space:nowrap;/*超出隐藏*
- Flask-Login 用户认证与会话管理
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Flask-Login用户认证用户模型UserMixin登录登出
""背景简介Flask是一个流行的PythonWeb开发框架,它以轻量级和灵活著称。Flask-Login是Flask的一个扩展,它提供了一套完整的用户认证系统。本篇博客将基于Flask-Login的官方文档,介绍如何在Flask应用中实现用户认证和会话管理。5.3为Flask-Login准备用户模型Flask-Login扩展与应用程序的用户模型紧密合作,它期望用户模型中实现四个关键属性和方法:i
- 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