- ROS2软件架构全面解析-学习如何设计通信中间件框架
chinamaoge
ROS2DDS通信中间件ROS2ROS通信中间件
前言ROS(RobotOperatingSystem)2是一个用于开发机器人应用的软件平台,也称为机器人软件开发工具包(SDK)。ROS2是ROS1的迭代升级版本,最主要的升级点是引入DDS(DataDistributionService)为基础的底层通信系统。为解决ROS1存在主要几个缺陷:为解决一个主节点通信故障(ROSMaster),需要对所有现有的Client库进行单独的补丁处理,并且每个
- ABB机器人的二次开发
Mountain and sea
机器人算法c语言学习自动化
ABB机器人的二次开发可以通过多种方式实现,主要涉及编程接口、通信协议和开发工具。以下是详细的步骤和方法:1.基础准备确认RobotWare选项:确保机器人控制器安装了必要的选项,如:PCInterface(用于PCSDK通信)RobotWebServices(RESTAPI支持)Fieldbus选项(如Profinet、EtherNet/IP)权限设置:在示教器上将用户权限设置为“专家模式”或更
- python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为?(附代码)...
weixin_39576066
python学习曲线函数
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作,里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节,具体如下:第一章:什么是LSTMs?第二章:怎么样训练
- 【漫话机器学习系列】041.信息丢失(dropout)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能深度学习
信息丢失(Dropout)Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术,旨在减少过拟合(overfitting),提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"(dropout)这个术语在某些情况下可能引起误解,指的并非是数据的丢失,而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元,从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- 第二章:12.4 学习曲线
望云山190
深度学习机器学习人工智能
学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
- 连锁企业管理系统助力企业精准定位市场,提升竞争力
连锁企业管理系统
连锁经营连锁企业管理系统连锁管理
在当今竞争激烈的商业环境中,连锁企业面临着前所未有的挑战。如何在瞬息万变的市场中精准定位,提升竞争力,成为每个连锁企业管理者亟待解决的问题。而连锁企业管理系统的出现,为企业提供了一把打开成功之门的钥匙。一、连锁企业管理系统:企业管理的利器连锁企业管理系统是一套集成了多种功能模块的信息化管理系统,它能够帮助企业实现总部与各门店之间的信息共享、业务协同和统一管理,从而提升运营效率,降低运营成本。二、连
- 一个财务做的python代码--PDF发票文件信息提取
宾不可
pdfpython职场和发展
一、引言(我为什么做)随着国家不断推行数字发票,现在工作中越来越多的电子发票被收取和开具。这给财务人员高效登记大量发票信息提供了充足的环境。日常中,手动从每张发票中提取关键信息并录入Excel表格不仅耗时费力,还容易出错。本文提出了一种基于Python的自动化解决方案,该方案利用pdfplumber库从PDF格式的电子发票中提取文本信息,并结合正则表达式进行信息匹配和清洗,最后将整理好的数据自动写
- 机器学习相关基础
星辰瑞云
机器学习
1.预备知识人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。人工智能学科:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色,绿色,蓝色组成),这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合(Underfitting):模型在训练数据上表现不佳,无法很好地捕捉数据中的规律。通
- 机器视觉--图像的运算(加法)
C#Thread
机器视觉计算机视觉图像处理人工智能
一、引言在机器视觉领域,Halcon是一款功能强大且广泛应用的机器视觉软件库。图像的加法运算是其中一种基础且重要的操作,它在很多实际应用场景中都发挥着关键作用,比如图像增强、图像融合等。本文将深入探讨Halcon中图像加法运算的原理、实现方法,并通过具体的演示程序来帮助读者更好地理解和掌握这一操作。二、Halcon图像加法运算原理在Halcon中,图像的加法运算本质上是对两幅图像对应像素点的灰度值
- FastAPI:解锁高性能API开发的密钥,轻松构建现代Web服务
醉心编码
人工智能基础fastapi前端
FastAPI:解锁高性能API开发的密钥,轻松构建现代Web服务一、核心特点二、应用场景三、技术优势四、安装与基本用法五、社区与文档FastAPI是一个基于Python的现代、快速(高性能)的Web框架,专门用于构建APIs,特别是基于Python的RESTfulAPIs。它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名,适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍
- 掌握AI Prompt的艺术:如何有效引导智能助手
黑金IT
langchain人工智能promptlangchainAI编程
开头叙述:在人工智能的世界里,Prompt(提示)是沟通人类意图与机器理解之间的桥梁。它不仅是一串简单的文字,而是一把钥匙,能够解锁AI模型的潜力,引导它们执行复杂的任务。本文将探讨Prompt的重要性,并展示如何通过精心设计的Prompt来提升AI助手的效率和准确性。无论是在聊天、会议总结还是日程管理中,正确的Prompt都能让AI助手成为你工作中的得力助手。让我们一起深入了解Prompt的力量
- AIGC开启人工智能新时代
靖节先生
人工智能
AIGC:开启智能生成内容的全新时代在数字化技术飞速发展的当下,AIGC(ArtificialIntelligence-GeneratedContent)横空出世,宛如一颗璀璨的新星照亮了内容创作领域的天空。它正以不可阻挡之势重塑着我们的生活、工作与娱乐方式,成为众多行业创新发展的重要驱动力。一、AIGC的概念AIGC,即人工智能生成内容,是指利用人工智能技术自动生成各类内容的过程。它依托机器学习
- 推荐学习图像处理的入门书:《Python图像处理实战》
天飓
学习感悟学习图像处理python
《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南,是由人民邮电出版社于2020年12月出版。这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家,主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。在《Python图像处理实战》一书中,作者主要介绍了如何用Python图像处理库(如PIL、python-opencv、Scipy等),机器学习库(scikit-learn)和深
- 【Golang 面试题】每日 3 题(一)
Pandaconda
#Golang面试专栏golang开发语言后端面试笔记基础题go
✍个人博客:Pandaconda-CSDN博客专栏地址:http://t.csdnimg.cn/UWz06专栏简介:在这个专栏中,我将会分享Golang面试中常见的面试题给大家~❤️如果有收获的话,欢迎点赞收藏,您的支持就是我创作的最大动力1.与其他语言相比,使用Go有什么好处?与其他语言相比,使用Go语言具有以下好处:高效性:Go语言是一种编译型语言,能够生成高效的机器码。同时,Go语言的垃圾回
- Java基于Java的酒店管理系统的设计与实现(开题+源码)
笔文程序设计
java开发语言
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景:随着科技的发展和信息化的加速,酒店管理系统已经成为酒店运营不可或缺的一部分。过去,酒店通常采用传统的手动方式来管理客户信息、客房预订和入住登记等,这种方式不仅效率低下,而且容易出错。为了提高酒店的运营效率和服务质量,我们需要设计并实现一个基于Java的酒店管理系统。意义:通过
- 使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化
无水先生
AI原理和python实现人工智能综合opencvpython人工智能
关键词:OpenCVlibrarytoconvertimagestocartoons目录一、说明二、OpenCV2.1要求支持库2.2方法2.3实施和执行三、定义卡通化函数3.1添加按钮3.2保存图像四、结论一、说明在本文中,我们将构建一个有趣的应用程序,将提供给它的图像卡通化。为了构建这个卡通化应用程序,我们将使用python和OpenCV。这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用
- 3D机器视觉的类型、应用和未来趋势
视觉人机器视觉
机器视觉3D3d人工智能计算机视觉c#前端
3D机器视觉的类型、应用和未来趋势类型3D机器视觉技术主要分为以下几类:立体视觉(StereoVision)通过两个或多个摄像头从不同角度捕捉图像,利用视差计算深度信息,生成3D模型。结构光(StructuredLight)使用投影仪将特定光图案投射到物体表面,通过摄像头捕捉变形图案,计算物体形状和深度。飞行时间(TimeofFlight,ToF)通过测量光脉冲从发射到反射回传感器的时间,计算物体
- Windows图形界面(GUI)-QT-C/C++ - QT 文本编辑控件详解
0xCC说逆向
windowsqtc++开发语言WIN32c语言java
公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录概述1.QLineEdit1.1特点1.2属性1.3常用方法1.4拓展应用2.QTextEdit2.1特点2.2属性2.3常用方法2.4拓展应用3.QPlainTextEdit3.1特点3.2属性3.3常用方法概述在QT中,文本编辑控件是用户界面设计中不可或缺的一部分。QT提供了多种文本编辑控件,包括QLineEdit、QText
- 机器学习:朴素贝叶斯
小源学AI
人工智能机器学习人工智能朴素贝叶斯
概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实
- 运维脚本——3.自动化部署
F——
运维运维物联网人工智能学习web安全自动化边缘计算
自动化部署是现代IT运维和开发中的关键实践,能够显著提升效率、减少错误并加速交付流程。必要性提高效率:自动化部署能够快速、一致地完成部署任务,减少手动操作的时间和精力。减少人为错误:自动化流程减少了人为干预,降低了因手动操作导致的错误风险。加速交付:通过自动化部署,可以更快地将新功能和修复推送到生产环境,缩短交付周期。增强一致性:自动化部署确保每次部署的环境和配置一致,避免了“在我机器上能运行”的
- conda虚拟环境迁移
今夕节度使
conda
目录【查现有环境】【直接创建】【复制环境】一,在本机上,直接使用二,如果要复制到其他机器,就要考虑导出当前环境到文件,利用文件再次创建环境1)导出环境2)使用yaml配置文件创建新环境【删除环境】【退出虚拟环境】【查现有环境】复制Anaconda虚拟环境_anconda虚拟环境复制-CSDN博客condainfo--env【直接创建】condacreate-nyour_env_namepython
- 红队内网攻防渗透:内网渗透之Windows内网信息收集:内网和域
HACKNOE
红队攻防内网渗透研究院web安全网络安全系统安全
红队内网攻防渗透1.内网渗透之信息收集1.内网信息收集的目的2.本机信息收集网络配置查询操作系统及版本信息查看系统体系结构查看安装的软件及版本、路径等查询本机服务查询进程列表查毒软件查看启动程序信息查看计划任务查看主机开机时间查询用户列表获取本地管理员查看当前在线用户列出或断开本地计算机与所连的客户端之间的会话查看端口列表查看补丁列表查看共享连接保存当前主机上的所有WiFi信息查看本机共享列表查询
- 从Paxos到Zookeeper笔记1——第一章:分布式架构
半臻(火白)
分布式大数据zookeeper
第1章:分布式架构将多台机器组成分布式的处理方式越来越收到业界的青睐。1.1从集中式到分布式由于大型主机拥有卓越的性能和良好的稳定性,在单机处理方面优势非常明显。但是随着计算机系统向网络化和微型化的方向发展,传统的集中式处理越来越不适应人们的需求。大型主机的缺点:(1)操作难度大。(2)价格昂贵(3)虽然大型主机稳定,但是一旦出现故障后果严重(4)扩容非常困难阿里提出的“去IOE”运动,让计算和存
- 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程
m0_74824592
面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台,隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择,适用于机器学习、人
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- conda虚拟环境的离线迁移
Lsy_0408
anaconda
假定A为能上网的需要迁移出环境的机器;B为不能上网的需要迁移入环境的机器。方法一:直接拷贝envs下的整个已有环境先下载A机中envs目录下的已有环境文件夹,并将其上传至B机上然后使用以下命令:condacreate-n[new_envs_name]--clone[pathtoenvs_names]--offline注:-n[new_envs_name]:和正常创建conda的一样,创建新的虚拟环
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
- 语音与自然语言处理(NLP):智能交互的核心技术
给生活加糖!
热门知识自然语言处理交互人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,语音识别与自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式,也推动了众多行业的革新。从智能助手(如苹果的Siri、亚马逊的Alexa)到机器翻译、自动客服系统,语音和NLP技术正逐步融入日常生活,改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理(NLP
- 对于规范和实现,你会混淆吗?
yangshangchuan
HotSpot
昨晚和朋友聊天,喝了点咖啡,由于我经常喝茶,很长时间没喝咖啡了,所以失眠了,于是起床读JVM规范,读完后在朋友圈发了一条信息:
JVM Run-Time Data Areas:The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
- android 网络
百合不是茶
网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来 方便查找 , 服务器使用的是TomCat
服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.util.Arr
- [读书笔记]读法拉第传
comsci
读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...
要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成
但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
- 随机数的产生
沐刃青蛟
随机数
c++中阐述随机数的方法有两种:
一是产生假随机数(不管操作多少次,所产生的数都不会改变)
这类随机数是使用了默认的种子值产生的,所以每次都是一样的。
//默认种子
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
cout<<
- PHP检测函数所在的文件名
IT独行者
PHP函数
很简单的功能,用到PHP中的反射机制,具体使用的是ReflectionFunction类,可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。
代码:
[php]
view plain
copy
// Filename: functions.php
<?php&nbs
- 银行各系统功能简介
文强chu
金融
银行各系统功能简介 业务系统 核心业务系统 业务功能包括:总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准,将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用,按费用类型计算应收、应付金额,经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
- Python学习1(pip django 安装以及第一个project)
小桔子
pythondjangopip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大,安装了它,在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了,按照别人给的教程开始安装,奶奶的怎么也安装不上!
第一步:官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy!
第二部:解压这个压缩文件,会看到一个setup.p
- php 数组
aichenglong
PHP排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组
$product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不 是函数
2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中,可以使用range()函数来自动创建数组
$numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$numbers=range(1,10,
- 安装python2.7
AILIKES
python
安装python2.7
1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
2、复制解压
#mkdir -p /opt/usr/python
#cp /opt/soft/Python-2
- java异常的处理探讨
百合不是茶
JAVA异常
//java异常
/*
1,了解java 中的异常处理机制,有三种操作
a,声明异常
b,抛出异常
c,捕获异常
2,学会使用try-catch-finally来处理异常
3,学会如何声明异常和抛出异常
4,学会创建自己的异常
*/
//2,学会使用try-catch-finally来处理异常
- getElementsByName实例
bijian1013
element
实例1:
<!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/x
- 探索JUnit4扩展:Runner
bijian1013
java单元测试JUnit
参加敏捷培训时,教练提到Junit4的Runner和Rule,于是特上网查一下,发现很多都讲的太理论,或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下,搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。
文章地址:http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
- [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集
bit1129
mongodb
1. 副本集的特性
1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)
2)Primary挂了之后,从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器,继续工作,这就解决了单点故障,因此,在这种情况下,MongoDB集群能够继续工作
3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来
2
- 【Spark八十一】Hive in the spark assembly
bit1129
assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners:
1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
- Nginx问题定位之监控进程异常退出
ronin47
nginx在运行过程中是否稳定,是否有异常退出过?这里总结几项平时会用到的小技巧。
1. 在error.log中查看是否有signal项,如果有,看看signal是多少。
比如,这是一个异常退出的情况:
$grep signal error.log
2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
- No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法
byalias
xml
方法一:常用方法 关闭XML验证
工具栏:windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。
方法二:(个人推荐)
添加 内容如下
<?xml version=
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline
bylijinnan
netty
package com.ljn.channel;
/**
* ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式
* 但由于用到两个双向链表和内部类,这个模式看起来不是那么明显,需要仔细查看调用过程才发现
*
* 下面对ChannelPipeline作一个模拟,只模拟关键代码:
*/
public class Pipeline {
- MYSQL数据库常用备份及恢复语句
chicony
mysql
备份MySQL数据库的命令,可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。
mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件
备份MySQL数据库为带删除表的格式,能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
- 小白谈谈云计算--基于Google三大论文
CrazyMizzz
Google云计算GFS
之前在没有接触到云计算之前,只是对云计算有一点点模糊的概念,觉得这是一个很高大上的东西,似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧,并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解,至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。
我先说说GFS
&n
- hadoop 平衡空间设置方法
daizj
hadoopbalancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽,默认只有1M:
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
<description&g
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
dcj3sjt126com
编程
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。 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,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得
- Android学习之路
dcj3sjt126com
Android学习
转自:http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459
以前有J2EE基础,接触JAVA也有两三年的时间了,上手Android并不困难,思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目,现今体验移动终端项目,让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。
下面说说我学习Android的感受,我学Android首先是看MARS的视
- java 遍历Map的四种方法
eksliang
javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2059996
package com.ickes;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 遍历Map的四种方式
- 【精典】数据库相关相关
gengzg
数据库
package C3P0;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.beans.PropertyVetoException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
public class DBPool{
- 自动补全
huyana_town
自动补全
<!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/xhtml&quo
- jquery在线预览PDF文件,打开PDF文件
天梯梦
jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js,使用这个插件就很容易实现了。
核心代码
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
- ViewPager刷新单个页面的方法
lovelease
androidviewpagertag刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时,如果图片是从网络下载的,那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程,然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新,但是viewpager不同于listview,你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
- 利用按位取反(~)从复合枚举值里清除枚举值
草料场
enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。
如果需要同时有多种效果,
如:“粗体”和“下划线”的效果,可以用按位或(|)
FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;
如果需要去除 style 里的某一种效果,
- Linux系统新手学习的11点建议
刘星宇
编程工作linux脚本
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。
一、从基础开始:常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的。例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linu
- hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装
wangzhezichuan
DAOHibernate
/**
* <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p>
* <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p>
* @param calzz
* @param sql
* @return
* <p>创建人:王川</p>
* <p>创建时间:Jul