- Linux命令行基础——软件包管理
HHwxtx
linux运维服务器
1.软件包管理的发展初始阶段最早的软件包管理可以追溯到Unix系统的早期版本。在那时,软件通常以源代码的形式分发,并由系统管理员手动编译和安装。这种方式的管理比较原始和繁琐,因为每次安装都需要手动解决依赖关系和编译问题。软件包的引入为了简化安装过程,软件包被引入Linux,它将软件及其所有文件和资源打包在一起的集合,通常包括可执行文件、库文件、配置文件、文档和元数据(如软件名称、版本号、依赖关系等
- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
ALGORITHM LOL
boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习算法,主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型:首先,我们用一个简单的模型(如一个常数值)作为预测模型,记为F0(x)F_0(x)F
- 【时时三省】tessy 单元测试 && 集成测试 专栏 文章阅读说明
时时三省
&&集成测试集成测试单元测试
目录1,关于更新2,关于文章阅读3,关于文章分类1,单元测试2,集成测试3,通用便捷操作4,编译问题集锦5,需求管理6,CTE的使用7,tessy自动化执行用例----通过bat命令行接口山不在高,有仙则名。水不在深,有龙则灵。----CSDN时时三省1,关于更新tessy专栏里面的文章,会持续更新。更新时,目录也会同步更新。所以此专栏的读者如果遇到在此专栏中未介绍的问题,或者此专栏对于哪些方面,
- 鸿蒙开发(NEXT/API 12)【应用传输体验反馈】 网络加速服务
移动开发技术栈
鸿蒙开发harmonyos网络华为openharmony鸿蒙移动开发鸿蒙系统
场景介绍当应用传输体验发生变化时,应用将传输体验和传输的业务类型信息通过实时反馈接口传输给系统网络业务模块,系统网络业务模块进行精细化调度,实现网络加速。例如:视频类App播放过程中卡顿,将卡顿信息上报后,NetworkBoostKit将信息反馈给系统网络加速模块,该模块会记录播放卡顿信息,并根据当前网络情况,启用网络加速能力。接口说明接口名描述reportQoe(appQoe:AppQoe):v
- 十大机器学习算法-梯度提升决策树(GBDT)
zjwreal
机器学习GBDT机器学习梯度提升提升树梯度提升决策树
简介梯度提升决策树(GBDT)由于准确率高、训练快速等优点,被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型,每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等,又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树,其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
- AdaBoost算法(AdbBoost Algorithm)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习提升方法AdaBoost
定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中,xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
- cmake介绍(八)--cmake的高级特性
小蘑菇二号
cmake
目录1.自定义CMake模块和脚本自定义模块示例:创建自定义模块2.构建配置和目标多配置生成器示例:使用VisualStudio生成器定义多个构建目标示例:定义多个目标3.高级查找和配置灵活地查找包示例:查找和配置Boost库配置构建选项示例:配置构建选项4.生成自定义构建步骤添加自定义命令示例:添加自定义命令添加自定义目标示例:添加自定义目标5.跨平台和交叉编译支持不同平台示例:配置跨平台编译交
- 《机器学习》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
张小生180
机器学习人工智能
文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)的集成学习算
- .NET Core —如何使用Redis缓存提高应用程序性能
weixin_26737625
redisjava缓存pythonmysql
Redisisaverypowerfuldistributedcachingengineandoffersverylowlatencykey-valuepaircaching.Ifusedintherightbusinesscontext,Rediscansignificantlyboostapplicationperformance.Inthisarticlewewilldoawalkthrou
- 【C/C++】VS编译问题:C3861 “__stosb“找不到标识符,”_InterlockedDecrement”: 找不到标识符
Michael_Good
C/C++c语言c++java
这个C3861error的问题,切入点对了,就好搞,如果起步错了,就头疼了。问题根因:VS属性管理器,预处理器中,加入了"_X86_"解决方案:属性管理器-》界面下“项目-》属性-》通用属性-》C/C++-》预处理器-》预处理器定义删除"_X86_"
- 【Redis】Windows平台编译调试运行Redis,并附编译问题解决方案
Michael_Good
redisredis数据库缓存
最近想搞下消息任务架构,想使用消息发布订阅机制进行解耦,所以,计划借助redis的发布订阅机制思想进行实现。现在手头上只有Windows平台的环境,用vs跟下redis的执行逻辑。所以就找Windows平台的适配源码了。Windows-Redis源码开源路径:https://github.com/microsoftarchive/redis源码下载后:整体解决方案直接全部重新编译生成。编译问题解决
- Python处理大数据,如何提高处理速度
RS&
#pythonpython大数据pandas
Python处理大数据,如何提高处理速度?一、利用大数据分析工具Dask:https://dask.org/Dask简介:Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构,并且既可在本地计算机上运行,也可以扩展到在集群上运行。Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等。原理及使用方法:https://blog.
- 2024 数学建模国赛 C 题模型及算法(无废话版)
不染53
数学建模数学建模算法python
目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题(无监督)分类问题(有监督)集成学习(Bagging/Boosting)回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛C题国家级一等奖,备赛期间专攻C题。本文总结了在备赛期间总结的模型和算法,足以应对90%国赛C题中涉及到的问题。
- 英伟达A100算力卡性能及应用
算力资源比较多
算力英伟达大模型人工智能gpu算力语言模型大数据推荐算法
英伟达A100是一款高性能计算卡,基于英伟达Ampere架构,专为数据中心和高性能计算领域设计。以下是关于A100的性能参数及应用的详细介绍:性能参数架构与制程:架构:Ampere制程:7纳米核心与频率:CUDA核心数:6912个Tensor核心数:432个Boost时钟频率:1.41GHz性能:FP32性能:19.5TFLOPSFP64性能:9.7TFLOPSTensor性能:624.6TFLO
- 2024年Python最新Python爬虫教程-新浪微博分布式爬虫分享(2)
2401_84584682
程序员python爬虫新浪微博
开发语言:Python2.7开发环境:64位Windows8系统,4G内存,i7-3612QM处理器。数据库:MongoDB3.2.0、Redis3.0.501(Python编辑器:Pycharm;MongoDB管理工具:MongoBooster;Redis管理工具:RedisStudio)爬虫框架使用Scrapy,使用scrapy_redis和Redis实现分布式。分布式中有一台机充当Maste
- XGBoost调参demo(Python)
妄念驱动
机器学习算法python机器学习XGBoostpython
XGBoost我们用的是保险公司的一份数据#各种库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsi
- 【python】Python实现XGBoost算法的详细理论讲解与应用实战
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python轻松入门基础语法到高阶实战教学python算法开发语言XGBoost算法XGBoostpython实现XGBoost人工智能
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯,先赞后看哦~作者简介:景天科技苑《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。《博客》:Python全栈,PyQt5和Tkinter桌面开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi,flask等框架,云原生K
- VScode C++ 一键注释
东半球第一攻城狮
vscodec++ide
1.注释:首选选中要注释的部分;intmain(){usingnamespacestd;cout>weight;stringgain="A10%increaseraises";stringwt=boost::lexical_cast(weight);gain=gain+wt+"to";//stringoperator()weight=1.1*weight;gain=gain+boost::lexi
- mac版QQ聊天信息备份与导出方法
iHTCboy
前言最近,我司终于更换新电脑的计划落实啦!!!Macmini3.0GHz双核IntelCorei7处理器(TurboBoost高达3.5GHz)16GB1600MHzLPDDR3SDRAM1TB融合硬盘IntelIrisGraphics图形处理器非常值的可贺!然而,就是新电脑,一切都是新!一切都是白!!非常多工具的数据需要迁移,开发环境需要配置,最近也打算总结一下新电脑配置方面的文章,作为自己备份
- rk3588s编译问题
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源码SDK编译android
编译环境为Ubuntu16.04server1、/u-boot/scripts/fit.sh:line615:fdtget:commandnotfound需安装"fdtget"apt-getinstalldevice-tree-compiler2、/bin/sh::lz4c:notfoundmake[]:***[arch/arm64/boot/Image.lz4]errormake:***[Ima
- 基于Python的机器学习系列(18):梯度提升分类(Gradient Boosting Classification)
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能机器学习python分类
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使用概率模型来处理预测结果:初始化模型:选择一个
- android 编译luajit,【最新最全】为 iOS 和 Android 的真机和模拟器编译 Luajit 库
孙彻斯特
android编译luajit
编译Luajit库,的确是一个挑战。因为官网的教程,在当前版本的Xcode和NDK环境中,已经不适用了。以前只是编译了适用于真机的Luajit库。最近在尝试编译模拟器Luajit库,就顺便梳理了下Luajit库的编译经验,供以后查阅。网上的讨论也是有一些,但是相当一部分都已经过时。或许等你看到这篇文章的时候,可能也只是能获得一些可能的经验来解决自己的编译问题。所以说,了解一些基本的编译知识,能勉强
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
会飞的Anthony
人工智能信息系统机器学习机器学习python回归
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- 基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能python机器学习开发语言
简介在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题,我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值,以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究(Matlab代码实现)
创新优化代码学习
cnnmatlab人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系
- SD3337C 恒流Boost DC/DC转换器的白色LED驱动器芯片IC
奥科迪科技13798477800
单片机嵌入式硬件
一般描述SD3337C是一款升压型DC/DC转换器,具有恒定电流,可驱动白色LED或类似器件。该器件可以从锂离子电池驱动多达八个串联的LED。LED电流由外部电阻器(RsET)设置,并由反馈(FB)电压(典型值:200mV)直接调节,该电压跨接在外部电阻器RsET上。为了确保操作过程中的最大安全性,该输出具有集成的过压保护功能,可在某些故障条件下防止设备损坏。OVP电压可以通过两个外部电阻器进行编
- hiphop-php【未能成功编译YII】
zhengdl126
linux运维php运维git
==================测试环境redhat6.064bitcmake2.6istheminimumversiong++/gcc4.3istheminimumversionBoost1.37istheminimumversionlibicu4.2istheminimumversiontbbIntel'sThreadBuildingBlocks===64bit====https://gi
- 【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码
天天酷科研
粉丝福利算法回归学习SSA-KELM-Ada
以下是使用麻雀算法优化核极限学习机(SSA-KELM)和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例:matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据归一化X=normalize(X,‘range’);
- ZCC5429 异步升压芯片
ZCWC123
社交电子
一、产品综述ZCC5429芯片是一款自动调频、最高600KHz工作频率、高效率、宽输入电压范围的电流模式异步升压(BOOST)芯片,且可调输入限流功能。用户可灵活地通过外部补偿建立动态环路,获得在所有条件下最优瞬态性能。ZCC5429芯片还包括欠压锁存,过流保护和过温保护,以防止在输出过载时产生损害。ZCC5429采用ESOP8小型封装,外围电路简单,功率管外置,可根据实际使用情况,实现更宽功率范
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- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出