lovnet
lovnet

用sparkle来给3d模型打上灯光效果(图解)

我们先来打开sparkle,首先将project中的3d模型拖入场景中,然后在打开Timeline面板找到viewoort3d图层,展

开图层选择Ambientlightcontener/Ambientlight(环境灯光)后,接这在Appearance面板中选择LightColor设置灯

光颜色,再在Light Type中设置灯光类型,我们先来设置一种平行光(Directional light),根据需要你也可以设置

聚光灯、泛光灯、点光灯这时场景中会出现一个类似灯泡的图标我们可以移动他到你想要的位置.下来我们可以

设置灯光的方向,用鼠标移动direction右侧图标进行旋转来调整你想要的灯光角度,这时场景中的模型就出现了

一个平行灯光照射的效果了.


图解:

用sparkle来给3d模型打上灯光效果(图解)_第1张图片

你可能感兴趣的:(spark)

  • 讲一下Spark的shuffle过程 冰火同学 Sparkspark大数据分布式
    首先Spark的shuffle是Spark分布式集群计算的核心。Spark的shuffle可以从shuffle的阶段划分，shuffle数据存储，shuffle的数据拉取三个方面进行讲解。首先shuffle的阶段分为shuffle的shufflewrite阶段和shuffleread阶段。shufflewrite的触发条件就是上游的Stage任务shuffleMapTask完成计算后，会哪找下游S
  • Spark常见面试题目（1） 冰火同学 Sparkspark面试大数据
    Spark有哪几种部署的方式，谈谈方式都有哪些特点第一种是local本地部署,通常就是一台机器用于测试。第二种是standalone部署模式，就是一个master节点，控制几个work节点，其实一台机器的standalone模式就是它自己即是master,又是work。第三种是yarn模式，就是吧spark交给yarn进行资源调度管理。第四种就是messon模式，这种在国内很少见到。Spark主备
  • Spark数据倾斜的问题 冰火同学 Sparkspark大数据分布式
    Spark数据倾斜业务背景Spark数据倾斜表现Spark的数据倾斜，包括SparkStreaming和SparkSQL，表现主要有下面几种：1、Excutorlost，OOM，Shuffle过程出错2、DriverOOM3、单个Excutor执行器一直在运行，整体任务卡在某个阶段不能结束4、正常运行的任务突然失败数据倾斜产生的原因以Spark使用场景为例，我们再做数据计算的时候会涉及类似coun
  • PySpark实现导出两个包含多个Parquet数据文件的S3目录里的对应值的差异值分析 weixin_30777913 pythonspark数据分析云计算
    编写PySpark代码实现从一个包含多个Parquet数据文件的AmazonS3目录的dataframe数据里取两个维度字段，一个度量字段的数据，根据这两个维度字段的数据分组统计，计算度量字段的数据的分组总计值，得到一个包含两个维度字段和度量字段的分组总计值字段的dataframe，再从另一个包含多个Parquet数据文件的S3目录的dataframe数据里取两个维度字段，一个度量字段的数据组成一
  • Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系 夜行容忍 hadoopsparkhive
    Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。核心组件：HDFS(HadoopDistributedFileSystem)：分布式文件系统，提供高吞吐量的数据访问。YARN(YetAnotherResourceNegotiator)：集群资源管理和作业调度系统。MapReduce：基于YARN的并行处理框架，用
  • 大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系 雨中徜徉的思绪漫溢 大数据hadoophive
    大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中，Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术，它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的，但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系，并提供相应的源代码示例。Hadoop：Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规
  • 大数据面试之路 (一) 数据倾斜 愿与狸花过一生 大数据面试职场和发展
    记录大数据面试历程数据倾斜大数据岗位，数据倾斜面试必问的一个问题。一、数据倾斜的表现与原因表现某个或某几个Task执行时间过长，其他Task快速完成。Spark/MapReduce作业卡在某个阶段（如reduce阶段），日志显示少数Task处理大量数据。资源利用率不均衡（如CPU、内存集中在某些节点）。常见场景Key分布不均：如某些Key对应的数据量极大（如用户ID为空的记录、热点事件）。数据分区
  • scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理 Tometor scalajavascript后端java数据结构
    复杂的数据源，和奇怪的数据格式是生产中经常遇到的难题，本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据，和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时（如,、|、\t混合使用），可采用以下方法：1.1动态检测分隔符//示例：自动检测前100行的常用分隔符valsampleLines=spark.read.text("data.csv").limit(100).collect()val
  • Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具 CITY_OF_MO_GY 魅力语音语音识别深度学习人工智能
    GitHub：https://github.com/SparkAudio/Spark-TTSSpark-TTS是一个先进的文本到语音系统，它利用大型语言模型（LLM）的强大功能进行高度准确和自然的语音合成；旨在高效、灵活、强大地用于研究和生产用途。一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建，无需额外的生成模型，它不依赖于单独的模型来生成声学特征，而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方
  • 数据湖架构与实时数仓实践：Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark 晴天彩虹雨 架构kafkaflink数据仓库
    1.引言：数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代，传统的数据仓库（DataWarehouse,DW）因其强一致性和高效查询能力，一直是企业数据分析的核心。然而，随着数据量和数据类型的爆炸式增长，传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题，数据湖（DataLake）概念应运而生。数据湖能够存储原始数据，支持半结构化和非结构化数据，提供更灵活的计算框架，但其缺乏事务管理和数据一致性
  • 大数据实战：Spark + Hive 逐笔计算用户盈亏 WuJiWeb3 区块链链上数据分析从0到1搭建区块链大数据平台sparkhive大数据web3区块链hadoop
    简介本文将通过使用Spark+Hive实现逐笔计算区块链上用户交易数据的盈亏需求。由于我们是进行离线计算，所以我们的数据源是Hive表数据，Sink表也是Hive表，即Spark读取Hive表数据进行批计算之后写回到Hive表并供后续使用。通过本文你将会学到：如何使用SparkSQLAPI读取Hive数据源如何通过读取配置文件进行传参执行SQL如何将SparkSQL转换为JavaRDD进行处理如何
  • 分布式计算入门（PySpark处理NASA服务器日志） 闲人编程 Python数据分析实战精要服务器运维统计分析日志NASA服务器分布式计算PySpark
    目录分布式计算入门（PySpark处理NASA服务器日志）1.引言2.分布式计算概述2.1分布式计算的基本概念2.2ApacheSpark与PySpark3.NASA服务器日志数据集介绍3.1数据背景3.2数据格式与挑战4.PySpark基础与分布式日志处理4.1PySpark基本架构4.2日志数据加载与解析4.3数据清洗与内存优化4.4GPU加速与SparkRAPIDS5.实验环境与依赖库6.数
  • Dask vs. Apache Spark: 大数据处理的利器对比与应用实例 步入烟尘 Python超入门指南全册apachespark大数据
    本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以
  • spark yum配置 Amu_Yalo spark
    yum配置Yum是一个linux工具，用来从网络上下载安装软件到CentOS操作系统中。先要确保虚拟机的网络是通畅的。（1）查看源yum中的源是指它从哪里去下载软件。把yum想象成你自己开的一家商场，那么yum的源就是你的供货商。通过yumrepolist命令可以去查看当前的供货商信息。（如果显示源信息是mirrorlist.centos.org（默认源），那就不能使用了。这个源已经失效了，就是你
  • Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比 逆袭的小学生 hadoopsparkflink
    一、Hadoop的shuffle前置知识：Map任务的数量由Hadoop框架自动计算，等于分片数量，等于输入文件总大小/分片大小，分片大小为HDFS默认值128M，可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点，在Map任务执行期间，通过Partitioner（分区器）确定每个键值对的目标Reduce分区。默认
  • Scala_Spark_RDD_parttwo Gadaite Spark基础scalasparkbigdata
    只做记录不展示结果(部分结果放在了代码的注释中)：packagespark_rddimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectrdd_fiveextendsApp{overridedefmain(args:Array[String]):Unit={/***key-valueRDD*pairRDD*2021-10-31*/valp="-----"*20v
  • Spark scala api（一）RDD编程 weixin_42521881 spark学习
    基础初始化sparkvalconf=newSparkConf().setAppName("wordcount")valsc=newSparkContext(conf)转化操作和行动操作的区别在于spark计算rdd的方式不同，只有在第一次在一个行动操作中用到转化操作中的rdd时，才会真正计算这些rdd。创建rdd//驱动器程序对一个集合进行并行化vallines=sc.parallelize(Li
  • Scala 中生成一个RDD的方法 闯闯桑 scala开发语言大数据
    在Scala中，生成RDD（弹性分布式数据集）的主要方法是通过SparkContext（或SparkSession）提供的API。以下是生成RDD的常见方法：1.从本地集合创建RDD使用parallelize方法将本地集合（如Seq、List、Array等）转换为RDD。valspark=SparkSession.builder.appName("RDDExample").getOrCreate(
  • 大数据Flink（六十四）：Flink运行时架构介绍_flink中涉及到的大数据组件 2401_84181942 程序员大数据flink架构
    于是人们提出了“不共享任何东西”（share-nothing）的分布式架构。从以Greenplum为代表的MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）架构，到Hadoop、Spark为代表的批处理架构，再到Storm、Flink为代表的流处理架构，都是以分布式作为系统架构的基本形态的。我们已经知道，Flink就是一个分布式的并行流处理系统。简单来说，它会由多个进
  • 大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇） emmm形成中 大数据运维
    大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇）系列文章目录第一篇：大数据运维概述与核心技能体系第二篇：Hadoop生态体系与集群部署实战第三篇：分布式存储系统运维与优化第四篇：资源调度框架YARN/K8s深度解析第五篇：实时计算框架Flink/Spark运维指南第六篇：大数据监控体系与自动化运维第七篇：云原生时代的大数据运维实践第八篇：数据安全与合规性管理第九篇：性能调优与故障排查案例集第
  • spark集群，kafka集群和zookeeper的docker集群快速搭建 醉与浮 toolsdockersparkkafka
    准备操作安装docker(宿主机)yuminstalldocker(宿主机时centos用yum管理包)systemctldaemon-reload(重加载deamon服务，是docker的核心)systemctlrestartdocker.service(重启docker服务)docker常用命令dockerps-a查看所有容器dockersearchUbuntu寻找Ubuntu的镜像docke
  • 大数据计算框架深入：Spark SQL、DataFrame、RDD 性能优化 晴天彩虹雨 大数据sparkbigdata
    1.引言ApacheSpark是当前最流行的大数据计算框架之一，其中SparkSQL、DataFrame和RDD（ResilientDistributedDataset）是数据处理的三大核心API。如何优化Spark作业的性能，是大数据开发者必须掌握的关键技能。本文将深入探讨SparkSQL、DataFrame和RDD的性能优化方法，并结合实际案例进行分析。2.SparkSQL性能优化(1)使用P
  • Spark单机伪分布式环境搭建、完全分布式环境搭建、Spark-on-yarn模式搭建 遇安.YuAn Spark大数据平台组件搭建hadoop大数据Sparkscala环境搭建
    搭建Spark需要先配置好scala环境。三种Spark环境搭建互不关联，都是从零开始搭建。如果将文章中的配置文件修改内容复制粘贴的话，所有配置文件添加的内容后面的注释记得删除，可能会报错。保险一点删除最好。Scala环境搭建上传安装包解压并重命名rz上传如果没有安装rz可以使用命令安装：yuminstall-ylrzsz这里我将scala解压到/opt/module目录下：tar-zxvf/op
  • （一）spark是什么？ 一智哇 大数据框架学习sparkbigdata大数据
    1.spark是什么？spark是一个用来实现快速，通用的集群计算平台spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理，迭代算法，交互式查询，流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。2.spark的用途（1）：数据科学任务具备SQL、统计、预测建模（机器学习）等方面的经验，以及一定的python，matlab
  • spark hdfs 常用命令 毛球饲养员 sparksparkhdfs
    目录lsrmgettext以下按照使用频率和使用先后顺序排序（纯个人习惯）ls列出hdfs文件系统路径下的目录和文件hdfsdfs-ls列出hdfs文件系统路径下所有的目录和文件hdfsdfs-ls-Rrmhadoopfs-rm...hadoopfs-rm-r...每次可以删除多个文件或目录getlocalfile不能和hdfsfile名字不能相同，否则会提示文件已存在，没有重名的文件会复制到本地
  • 常用spark命令 会拉小提琴的左脚 大数据sparkhadoophdfs
    --spark启动localhost$spark-sql--masteryarn启动主节点yarn模式--查看hdfs文件hdfsdfs-ls/spark/myDatabase.db查看我们建的表其实是是建立在hdfs里面hdfsdfs-du-h/spark/myDatabase.db查看我们的文件大小也就是我们的表的大小要接近最小的block大小如64M或者128M-h是以我们合适的单位去展示大
  • Spark详解二 卢子墨 Spark原理实战总结spark
    八、Spark部署模式1、Local本地模式：运行于本地spark-shell--masterlocal[2]（local[2]是说，执行Application需要用到CPU的2个核）2、Standalone独立模式：Spark自带的一种集群模式Spark自己管理集群资源，此时只需要将Hadoop的HDFS启动Master节点有master,Slave节点上有worker启动./bin/spark
  • Spark基本命令 chenworeng5605 大数据scalashell
    一、spark所在目录cdusr/local/spark二、启动spark/usr/local/spark/sbin/start-all.sh启动Hadoop以及Spark：bash./starths.sh浏览器查看：172.16.31.17:8080停止Hadoop以及Sparkbash./stophs.sh三、基础使用参考链接：https://www.cnblogs.com/dasn/arti
  • spark vi基本使用 忧伤火锅麻辣烫 笔记
    打开文件与创建文件是Linux的内置命令，以命令的方式来运行。命令格式：vi/路径/文件名注意以下两种情况：1.如果这个文件不存在，此时就是新建文件，编辑器的左下角会提示：newfile2.如果文件已存在，此时就打开这个文件，进入命令模式。把文本内容添加到一个全新的文件的快捷方式：echo1>>1.txt三种模式vi编辑器有三种工作模式，分别为：命令模式，输入模式，底线模式。命令模式：所敲按键编辑
  • Spark是什么？可以用来做什么？ Bugkillers 大数据spark大数据分布式
    ApacheSpark是一个开源的分布式计算框架，专为处理大规模数据而设计。它最初由加州大学伯克利分校开发，现已成为大数据处理领域的核心工具之一。相比传统的HadoopMapReduce，Spark在速度、易用性和功能多样性上具有显著优势。一、Spark的核心特点速度快：基于内存计算（In-MemoryProcessing），比基于磁盘的MapReduce快10~100倍。支持高效的DAG（有向无
  • jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍 107x jsjquerykeydownkeypresskeyup
    本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍，有需要了解的朋友可参考。 一、首先需要知道的是： 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup()  代码如下 复制代码 $('input').keyup(funciton(){      
  • AngularJS中的Promise bijian1013 JavaScriptAngularJSPromise
    一.Promise         Promise是一个接口，它用来处理的对象具有这样的特点：在未来某一时刻（主要是异步调用）会从服务端返回或者被填充属性。其核心是，promise是一个带有then()函数的对象。         为了展示它的优点，下面来看一个例子，其中需要获取用户当前的配置文件： var cu
  • c++ 用数组实现栈类 CrazyMizzz 数据结构C++
    #include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T, int SIZE = 50> class Stack{ private: T list[SIZE];//数组存放栈的元素 int top;//栈顶位置 public: Stack(
  • java和c语言的雷同 麦田的设计者 java递归scaner
    软件启动时的初始化代码，加载用户信息2015年5月27号 从头学java二 1、语言的三种基本结构：顺序、选择、循环。废话不多说，需要指出一下几点：      a、return语句的功能除了作为函数返回值以外，还起到结束本函数的功能，return后的语句 不会再继续执行。      b、for循环相比于whi
  • LINUX环境并发服务器的三种实现模型 被触发 linux
    服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。 1  循环服务器与并发服务器模型 在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。 目前最常用的服务器模型有： ·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 ·并发服务器：服
  • Oracle数据库查询指令 肆无忌惮_ oracle数据库
    20140920   单表查询 -- 查询************************************************************************************************************ -- 使用scott用户登录   -- 查看emp表   desc emp  
  • ext右下角浮动窗口 知了ing JavaScriptext
    第一种 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/
  • 浅谈REDIS数据库的键值设计 矮蛋蛋 redis
    http://www.cnblogs.com/aidandan/ 原文地址：http://www.hoterran.info/redis_kv_design 丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样，DEV和DBA需要深度沟通，review每行sql语句，也不像memcached那样，不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构，并能了解使用场景。
  • maven编译可执行jar包 alleni123 maven
    http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven <build> <plugins> <plugin> <artifactId>maven-asse
  • 人力资源在现代企业中的作用 百合不是茶 HR 企业管理
    //人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在，人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新，人力资源兴起的原因有以下点： 工业时代的国际化竞争，现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在，人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团)，有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘，只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了，当时给我们培训 的人
  • Linux自启动设置详解 bijian1013 linux
    linux有自己一套完整的启动体系，抓住了linux启动的脉络，linux的启动过程将不再神秘。 阅读之前建议先看一下附图。 本文中假设inittab中设置的init tree为： /etc/rc.d/rc0.d /etc/rc.d/rc1.d /etc/rc.d/rc2.d /etc/rc.d/rc3.d /etc/rc.d/rc4.d /etc/rc.d/rc5.d /etc
  • Spring Aop Schema实现 bijian1013 javaspringAOP
    本例使用的是Spring2.5 1.Aop配置文件spring-aop.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmln
  • 【Gson七】Gson预定义类型适配器 bit1129 gson
    Gson提供了丰富的预定义类型适配器，在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时，指定对象和字符串之间的转换方式，   DateTypeAdapter   public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> { public static final TypeAdapterFacto
  • 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作（updateStateByKey) bit1129 update
    在实时计算的实际应用中，有时除了需要关心一个时间间隔内的数据，有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。 比如： 对Nginx的access.log实时监控请求404时，有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数，有时还需要统计一整天出现了多少次404，也就是说404监控横跨多个时间间隔。   Spark Streaming的解决方案是累加器，工作原理是，定义
  • linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件 ronin47
    一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到 这个问题挺有普遍性的，解决方法应该很多，这里我给大家提个比较直观的方法。 linux下每个文件都会在某个块设备上存放，当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。 幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp，位
  • java-两种方法求第一个最长的可重复子串 bylijinnan java算法
    import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.List; public class MaxPrefix { public static void main(String[] args) { String str="abbdabcdabcx";
  • Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程 bylijinnan javanetty
    Netty是采用了Reactor模式的多线程版本，建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式： http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325 Netty的启动及事件处理的流程，基本上是按照上面这篇文章来走的 文章里面提到的操作，每一步都能在Netty里面找到对应的代码 其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
  • servelt filter listener 的生命周期 cngolon filterlistenerservelt生命周期
    1. servlet    当第一次请求一个servlet资源时，servlet容器创建这个servlet实例，并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作，然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时，servlet容器就不在创建实例，而是直接调用它的service方法处理请求，也就是说
  • jmpopups获取input元素值 ctrain JavaScript
    jmpopups 获取弹出层form表单 首先，我有一个div，里面包含了一个表单，默认是隐藏的，使用jmpopups时，会弹出这个隐藏的div，其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。 当我直接获取这个form表单中的文本框时，使用方法：$('#form input[name=test1]').val()；这样是获取不到的。 我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值，$(
  • vi查找替换命令详解 daizj linux正则表达式替换查找vim
    一、查找 查找命令 /pattern<Enter> ：向下查找pattern匹配字符串 ?pattern<Enter>：向上查找pattern匹配字符串 使用了查找命令之后，使用如下两个键快速查找： n：按照同一方向继续查找 N：按照反方向查找 字符串匹配 pattern是需要匹配的字符串，例如： 1:  /abc<En
  • 对网站中的js,css文件进行打包 dcj3sjt126com PHP打包
    一，为什么要用smarty进行打包 apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块，但是本文所说的不是以这种方式进行的打包，而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。 为什么要进行打包呢，主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站，你查看一下网站的源码的话，你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件，网站的尾部也有可能有大量的J
  • php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案 dcj3sjt126com undefined
    在开发Yii 时，在程序中定义了如下方式：        if($this->menuoption[2] === 'test')，那么在运行程序时会报：undefined offset:2，这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了，在windows下错误等级
  • linux 文件格式（1） sed工具 eksliang linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2106082 简介       sed 是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾
  • Android应用程序获取系统权限 gqdy365 android
    引用 如何使Android应用程序获取系统权限         第一个方法简单点，不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译：         1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
  • HoverTree开发日志之验证码 hvt .netC#asp.nethovertreewebform
    HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS，目前包含文章系统，图库和留言板功能。代码完全开放，文章内容页生成了静态的HTM页面，留言板提供留言审核功能，文章可以发布HTML源代码，图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持，再此表示感谢！留言板不断收到许多有益留言，但同时也有不少广告，因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找，如果不是很多，就是特别多
  • JSON API：用 JSON 构建 API 的标准指南中文版 justjavac json
    译文地址：https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN 如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式， 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。 通过遵循共同的约定，可以提高开发效率，利用更普遍的工具，可以是你更加专注于开发重点：你的程序。 基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存，
  • 数据结构随记_2 lx.asymmetric 数据结构笔记
    第三章 栈与队列 一．简答题 1. 在一个循环队列中，队首指针指向队首元素的  前一个    位置。  2.在具有n个单元的循环队列中，队满时共有  n-1  个元素。  3. 向栈中压入元素的操作是先  移动栈顶指针&n
  • Linux下的监控工具dstat 网络接口 linux
    1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
  • C 语言初级入门--二维数组和指针 1140566087 二维数组c/c++指针
    /* 二维数组的定义和二维数组元素的引用 二维数组的定义： 当数组中的每个元素带有两个下标时，称这样的数组为二维数组； (逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵); 语法： 类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2] 二维数组的引用： 引用二维数组元素时必须带有两个下标，引用形式如下： 例如： int a[3][4];  引用：
  • 10点睛Spring4.1-Application Event wiselyman application
    10.1 Application Event Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段 应按照如下部分实现bean之间的消息通讯 继承ApplicationEvent类实现自己的事件 实现继承ApplicationListener接口实现监听事件 使用ApplicationContext发布消息
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他