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万元神万得
python
def extract_wavelet_features(data, column_name='声波强度 (AE)', scales=np.arange(1, 4), wavelet='cmor'): emr_values = data[column_name].values coefficients, frequencies = pywt.cwt(emr_values, scales
- 【论文阅读】SadTalker: Learning Realistic 3D Motion Coefficients for Stylized Audio-Driven Single Image Ta
李加号pluuuus
论文阅读
SadTalker:学习逼真的3D动作系数,用于风格化的音频驱动单张图像说话人脸动画code:paper:1介绍动机:生成说话头的方法都存在问题,耦合的2D运动场:不自然的头部动作、扭曲的表情和身份修改。显式使用3D信息:僵硬的表情和不连贯的视频等问题。因此提出SadTalker,从音频中生成3D运动系数(头部姿态、表情),并隐式调节一种3D感知人脸渲染,用于生成说话人头部。提出了ExpNet来通
- 初学者系列:halcon(二) 图像算子Image
Yao_0
1.PNG算子使用位置2.PNG算子功能简述(详细内容持续更新中!!!)预处理:mean_image消除噪声binomial_filter消除噪声median_image抑制小斑点或者细线smooth_image平滑图像anisotropic_diffusion平滑图像同时保存边缘(图像越大越耗时)
- PCIe之Transmitter Coefficients Rules
芯芯之火,可以燎原
PCIe硬件工程信息与通信
1.1TransmitterCoefficients根据SPEC中的规定,TransmitterCoefficients需要满足以下规则:(1)C-1和C+1是两个在FIR方程方程中使用到的系数(具体的含义会在后面的文章进行介绍),分别代表pre-curssor和post-cursor。TS1中使用到的pre-cursor和post-cursor数值分别是C-1和C+1的绝对值,C0代表当前的cu
- SPSS-非参数检验
清,纯一色
非参数检验(卡方(Chi-square)检验、二项分布(Binomial)检验、单样本K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验、单样本变量值随机性检验(RunsTest)、两独立样本非参数检验、多独立样本非参数检验、两配对样本非参数检验、多配对样本非参数检验)参数检验:T检验、F检验等常用来估计或检验总体参数,统称为参数检验非参数检验:这种不是针对总体参数,而是针对总体的某些一般性假设(
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- 【Codeforces】 CF582D Number of Binominal Coefficients
Farmer_D
Codeforces算法
题目链接CF方向Luogu方向题目解法看到pα∣(nk)p^{\alpha}|\binom{n}{k}pα∣(kn),首先想到kummerkummerkummer定理,那么限制即为n−kn-kn−k和kkk做加法在ppp进制下的进位数≥α\ge\alpha≥α然后就是一个显然的数位dpdpdp了因为进位从前往后数位dpdpdp不太好考虑,所以我们考虑从后往前做,然后多记录一维0/1/20/1/20
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点云PCLpcdc++点云
1.绘制出最小外接立方体,得到纸箱的长宽高值。注意高度计算是纸箱平面到桌子平面的距离。voidobb(pcl::PointCloud::Ptrcloud,pcl::PointCloud::Ptro_cloud,pcl::ModelCoefficients::Ptr&otherPlane,std::vector&Coefficients,std::vector::Ptr>&circle){//创建用
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- C#,数值计算——多项式微分(Binomial Deviates)的计算方法与源程序
深度混淆
C#数值计算NumericalRecipes算法c#开发语言入门教程初学数值计算
1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{//////二项式偏差///BinomialDeviates///publicclassBinomialdev:Ran{privatedoublepp{get;set;}privatedoublep{get;set;}privatedoublepb{get;set;}privatedoubleexpnp{get
- r - summary.connection(connection) : invalid connection 中的错误
饮食有度的元气少女
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使用caret::train()运行逻辑回归模型时出现问题。LR=caret::train(Satisfaction~.,data=log_train,method="glm",preProcess=c("scale"),family="binomial")不断收到以下错误行:Errorinsummary.connection(connection):invalidconnection这个错误对我
- Mathematics(41)-计算排列组合Binomial
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组合的数学公式因此mathematics的计算方式就是:Binomial[n,m]排列的数学公式因此mathematics的计算方式就是:m!*Binomial[n,m]例如输入和输出实例为:
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weixin_49320263
建模r语言
#非等比例风险的生存资料分析###1生成模拟数据###library(flexsurv)set.seed(123)#生成样本数量n%summarypz=775,]pzg2%summarypz2<-pzg2[["coefficients"]][1,5]hr2<-pzg2[["coefficients"]][1,1]duan_1<-survfit(Surv(time,status)~group,dat
- spss--数据分析Log-Binonial模型
211统计课堂
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在横断面研究中,Log-binomial模型能够获得研究因素与结局变量的关联强度指标患病率比(PR),是一种研究二分类观察结果与多因素之间关系的重要方法,在医学研究等领域中得到了广泛的应用。采用log-binomial模型可直接估计PR,log-binomial模型的因变量y服从二项分布,且因变量(y=1)概率的对数与自变量呈线性关系:其中,β表示控制其他自变量时,自变量X与Y之间的回归系数,PR
- Covex combination和affine combination
成为先生
数学算法
Covexcombination和affinecombination是两种常见的线性组合方法。Covexcombination(凸组合)是指在线性组合中,所有权重(coefficients)取非负值且总和为1的情况。也就是说,对于给定的一组向量或点集合,通过调整每个向量的权重,可以通过凸组合的方式得到该点集合内的任意一个点。凸组合在凸优化、图形学、计算几何等领域中经常被使用。Affinecombi
- 二项分布(np.random.binomial)
鹅鹅鹅_
二项分布(binomialdistribution)公式:n为实验总次数,k是成功的次数,p是成功概率P(X=k)=C_n^kp^k(1-p)^{n-k}numpy给出的api是:numpy.random.RandomState.binomial(n,p,size=None)表示对一个二项分布进行采样(size表示采样的次数,drawsamplesfromabinomialdistribution
- 【实战】体验SadTalker
weixin_50862344
深度学习人工智能
论文http://openaccess.thecvf.com//content/CVPR2023/papers/Zhang_SadTalker_Learning_Realistic_3D_Motion_Coefficients_for_Stylized_Audio-Driven_Single_CVPR_2023_paper.pdfgithubGitHub-OpenTalker/SadTalker:
- SadTalker: Learning Realistic 3D Motion Coefficients for Stylized Audio-Driven Single Image Talking
胖胖腐乳
语音驱动说话人3d人工智能
链接arxiv:https://arxiv.org/abs/2211.12194Projectpage:https://sadtalker.github.io/摘要通过人脸图像和一段语音音频生成会说话的头部视频仍然存在许多挑战。例如,不自然的头部运动,扭曲的表情和身份修改。我们认为这些问题主要是因为从耦合的二维运动场中学习。另一方面,显式使用3D信息也存在表达生硬和视频不连贯的问题。我们提出了Sa
- 无监督距离评估
ASKED_2019
MACHINELEARNING聚类机器学习算法
分类1.评价指标,主要有两个维度凝聚度(cohesion)分离度(separation)2.使用邻近度矩阵Sklearn中的集成的评价1.Silhouette(/ˌsɪl.uˈet/)Coefficients=b−amax(a,b)s=\frac{b-a}{max(a,b)}s=max(a,b)b−aa:Themeandistancebetweenasampleandallotherpointsi
- 时间序列分析的基本流程(R语言版——实验篇)
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笔记数学建模算法r语言开发语言
数据处理1.导入数据(.csv)能导入绝大所数形式的格式文件ex52f1f1Call:arima(x=delatex_52series,order=c(3,0,0))Coefficients:ar1ar2ar3intercept-0.7603-0.7078-0.57050.0186s.e.0.08180.08500.08160.1815sigma^2estimatedas29.34:loglike
- MATLAB-1: 线性拟合(r2、系数和系数误差)
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输出f=LinearmodelPoly1:f(x)=p1*x+p2Coefficients(with95%confidencebounds):p1=-3.036(-3.201,-2.871)p2=10.9(8.967,12.83)r2=0.9873coeff=-3.036110.8993confid=-3.20138.9671-2.870812.8315>>gg=sse:91.2308rsquar
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- 【ESG】初步回归结果(Hausman检验+固定效应)
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.hausmanFERE,constantsigmamore----Coefficients----|(b)(B)(b-B)sqrt(diag(V_b-V_B))|FEREDifferenceS.E.-------------+----------------------------------------------------------------Escore|-.035016-.14631
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1.左右相机拍摄标定板图片2.matlab进行双目标定(1)打开matlab,并在app中找到StereoCameraCalibrator(2)点击AddImages,添加图片路径Sizeofcheckerboardsquare为棋盘中每一个方格的长度,单位为毫米。(3)设置RadialDistortionCompute1.RadialDistortion径向畸变其中:2Coefficients选
- Matlab 双目相机标定
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双目相机Matalb双目标定
转载:点击打开链接一、标定步骤1.调出标定工具箱在命令行输入stereoCameraCalibrator,出现如下界面:2.勾选相应的选项然后将上面的“Skew”、“TangentialDistortion”以及“3Coefficients”等选项选上,将“2Coefficients”选项去掉,如下:3.载入图像然后点击添加图像,出现如下界面:Camera1代表左摄像头,Camera2代表右摄像头
- Dig into Estimation of VAR Coefficients, IRFs, and Variance Decomposition in Stata
磐石若水
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- R语言学习6——数据分析(1)
sakiyaaa
一、回归分析线性回归最小二乘法(OSL):lm线性回归分析,要分析的数据集是数据框形式,转化为数据框:as.data.frame()常用的查看回归结果的函数:1.一元线性回归>fitfitCall:lm(formula=weight~height,data=women)Coefficients:(Intercept)height-87.523.45>summary(fit)Call:lm(form
- matlab那个怎样抓取系数,如何使用Sallee的代码从MATLAB中找到量化系数?(How can I find quantized coefficients from MATLAB using ...
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matlab那个怎样抓取系数
如何使用Sallee的代码从MATLAB中找到量化系数?(HowcanIfindquantizedcoefficientsfromMATLABusingSallee'scode?)首先,我承认这是一个家庭作业问题。但是,我好像被卡住了。我需要使用PhilSallee的JPEG工具箱(在“更新”标题下面的表格底部列出的链接)从jpeg图像中获取所有量化系数(我将构建一个直方图,但我可以处理的那部分)
- dropout层的实现
Grack_skw
深度学习
dropout的思想和目的这里就不赘述了。dropout的原理是根据一定概率,丢掉一些输入,代码如下:defdropout(x,level):iflevel=1:#level是概率值,必须在0~1之间raiseException('Dropoutlevelmustbeininterval[0,1[.')retain_prob=1.-level#我们通过binomial函数,生成与x一样的维数向量。
- python实现dropout
samoyan
TensorFlowpython机器学习python深度学习开发语言
主要是使用二项分布np.random.binomial()生成对应的序列。importnumpyasnpdefdropout(input_data,prob):ifprob1:raise"error"retain_prob=1-probsample=np.random.binomial(1,retain_prob,input_data.shape)x=input_data*sample#缓解数据分
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla