rusty6kimo
rusty6kimo

18th May Learning Summary of Statistics

Today Sal introduced concepts, Population and Sample.

And their Variance and Stanard Deviation


图片发自App

But the difference between population and sample is that when you calculate the variance and standard deviation, you have to minus 1 more on "n" which is numbers of the sample.

Sal didn't explain a lot on this, but it's ok, I think I will learn that sooner or later.

你可能感兴趣的:(18th May Learning Summary of Statistics)

  • 19.0-《超越感觉》-说服他人 SAM52
    Becausethoughtfuljudgmentsdeservetobeshared,andthewaytheyarepresentedcanstronglyinfluencethewayothersreacttothem.因为经过深思熟虑的判断值得分享，而这些判断的呈现方式会强烈影响其他人对它们的反应。Bylearningtheprinciplesofpersuasionandapplying
  • 2018年中南大学中英翻译 某翁
    参考：20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明，机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
  • 要重赛吗？G2击败不可一世的T1，兑现赛前狠话，拿下对抗赛开门红 游戏酱park
    ★游戏酱park原创5月20日，在MSI季中邀请赛六强对抗赛揭幕战中，来自欧美LEC赛区的G2战胜本土作战的LCK十冠王T1，拿下对抗赛开门红。赛后，G2战胜T1也瞬间冲上了热搜排行榜。这场比赛T1梦幻开局却惨被逆转，问题就出在中期一波T1莽撞rush大龙。G2众将及时赶来，由上单奥恩开启团战，配合Caps亚索切割T1后排阵型，小吕布Gumayusi和Oner毫无输出环境，击杀三位T1队员后，G2
  • 心中之城 | 作品分析 | 附资源 李超同学 数据分析开源生活程序人生
    1.豺狼的日子“豺狼”（埃迪·雷德梅恩EddieRedmayne饰）是一个无与伦比、难以捉摸的独行杀手，他以执行高报酬的刺杀任务为生。处于“豺狼”私人生活中心的Nuria（乌苏拉·科尔维罗ÚrsulaCorberó饰）对他的身份却一无所知。在最近一次杀人后，“豺狼”遇到了自己的对手，顽强的英国情报探员Bianca（拉什纳·林奇LashanaLynch饰）。Bianca开始在欧洲各地追捕“豺狼”，一
  • Python STL概念学习与代码实践 体制教科书
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：通过”py_stl_learning”项目，学习者可以使用Python实现和理解C++STL的概念，包括数据结构、算法、容器适配器、模板和泛型容器等。Python中的列表、集合、字典等数据结构与STL中的vector、set、map等类似，而Python的itertools和functools模块提供了STL风格的算法功能。Python通过其面向对象的特性以及
  • 周一 2021-05-17 06:29 - 22:00 雨 08h20m 么得感情的日更机器
    一时间记录二概述早上醒来，看小说，洗漱，吃饭上午论文，吃饭下午小说，午休，总结，打疫苗，吃饭晚上日常任务，小说，洗漱，睡觉三总结(Summary)今天是论文和打疫苗的一天，总体感觉良好，学习感觉没咋学四反思今天收获了什么？哪里做的不好？做得不好的原因是什么？以后怎样避免或改进？4.1今日收获论文4.2今日不足编程学习醒了因为实验室没开门，就不愿意去，这可怎么办
  • 尚庭公寓-学习跟敲笔记（二） wenbinglin66 学习笔记springbootjava
    管理端后端开发-租赁管理模块1.看房预约管理1.1根据ID更新预约状态在ViewAppointmenController中增加内容@Operation(summary="根据id更新预约状态")@PostMapping("updateStatusById")publicResultupdateStatusById(@RequestParamLongid,@RequestParamAppointme
  • 每周一段仿写-181028 Zeroun_Ph
    Theneedfornewlearningstylesdoesnotmeanignoringthewaysinthepast.TheInternetagebringssomechallengesnotseenbefore,mostobviouslyandmostworryinglyuselessinformationblast.Butfragmentationoflearningandtheine
  • [LeetCode 169/229] Majority Element I/II (easy / medium) 灰睛眼蓝
    LeetCode169IGivenanarrayofsizen,findthemajorityelement.Themajorityelementistheelementthatappearsmorethan⌊n/2⌋times.Youmayassumethatthearrayisnon-emptyandthemajorityelementalwaysexistinthearray.Example
  • 考研长难句-1-29 EasyNetCN
    Onfirstlearning,thiswasthesociallyconcernedchancellortryingtochangelivesforthebetter,completewith"reforms"toanobviouslyindulgentsystemthatdemandstoolittleeffortfromthenewlyunemployedtofindwork,andsubs
  • 强化学习入门三（SARSA） 第六五签 算法模型算法人工智能
    SARSA算法详解SARSA是强化学习中另一种经典的时序差分（TD）学习算法，与Q-Learning同属无模型（model-free）算法，但在更新策略上有显著差异。SARSA的名称来源于其更新公式中涉及的五个元素：状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）、下一状态（NextState）、下一动作（NextAction），即(S,A,R,S’,A’)。SARSA与Q-Lear
  • 使用sealos进行k8s集群部署和sealos集群部署失败 七七powerful centoslinux运维
    下载Sealos命令行工具使用RPM源进行安装查看操作系统版本[root@master01~]#uname-aLinuxmaster014.18.0-553.52.1.0.1.an8.x86_64#1SMPThuMay1515:49:42CST2025x86_64x86_64x86_64GNU/Linux[root@master01~]#cat/etc/os-releaseNAME="Anolis
  • 如何评价开课吧机器学习特训营这个课程？ cda2024 机器学习人工智能
    开场：点明主题，吸引眼球在当今数据驱动的时代，机器学习（MachineLearning）已经成为各个行业不可或缺的技术之一。无论是金融、医疗、制造还是零售，机器学习的应用都为这些领域带来了巨大的变革。面对这样的趋势，许多人都希望能够掌握这门技术，从而提升自己的职业竞争力。那么，当我们谈论“如何评价开课吧机器学习特训营这个课程”时，实际上是在探讨一个非常具体且重要的问题：对于那些希望进入或深入机器学
  • R拟合 | 一个分布能看到三个峰，怎么拟合出这三个正态分布的参数？ | 高斯混合模型 与 EM算法 biomooc R数学与统计r语言
    1.效果已知数据符合上图分布，怎么求下图的三个分布的参数mu,sigma，及每个分布的权重lambda？2.代码:高斯混合模型（GaussianMixtureModel，简称GMM）library(mixtools)set.seed(123)#确保结果可重复#假设x是你的观测数据xsummary(mix)summaryofnormalmixEMobject:comp1comp2comp3lambd
  • 表征学习：机器认知世界的核心能力与前沿突破 大千AI助手 人工智能#OTHERPython学习人工智能机器学习神经网络表征学习RL特征工程
    一、定义与背景：从特征工程到自动化学习表征学习（RepresentationLearning），又称特征学习（FeatureLearning），是机器学习的核心技术领域，其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示，将复杂多变的原始数据（如图像、文本、语音）转化为低维、富含语义信息的向量形式，从而提升下游任务（如分类、回归、聚类）的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程（FeatureEn
  • 踏上人工智能之旅（一）-----机器学习之knn算法 Sunhen_Qiletian 人工智能机器学习算法python
    目录一、机器学习是什么（1）概述（2）三种类型1.监督学习（SupervisedLearning）：2.无监督学习（UnsupervisedLearning）：3.强化学习（ReinforcementLearning）：二、KNN算法的基本原理：1.距离度量：2.K值的选择：3.投票机制和投票：三、Python实现KNN算法1.导入必要的库和数据：2.提取特征和标签：3.导入KNN分类器并训练模型
  • 数据库管理工具Navicat Premium 12 mythmayor Tools数据库数据库管理工具数据库管理NavicatPremiumNavicat
    转载请注明出处：https://blog.csdn.net/mythmayor/article/details/89560919NavicatPremium是一套多连接数据库开发工具，让你在单一应用程序中同时连接多达七种数据库：MySQL、MariaDB、MongoDB、SQLServer、SQLite、Oracle和PostgreSQL，可一次快速方便地访问所有数据库。安装包及破解教程下载：已将
  • Place JillionZ
    PLACE是美国的JayMcSwain提出的开发子女才能的工具。PLACE是指在五个领域发现子女的才能。P（Personalitydiscovery)性格类型L（Learningspiritualgifts)天生的才能A（AbilitiesAwareness)能力C（Connectingpassionwithministry)热情E（Experiencesoflife)人生经历作为父母，要充分了解
  • VS系列编译器对函数不安全报错的解决办法 考研小昂 安全c#c++
    1.定义预定义符号_CRT_SECURE_NO_WARNINGS错误信息：errorC4996:'scanf':Thisfunctionorvariablemaybeunsafe.Considerusingscanf_sinstead.Todisabledeprecation,use_CRT_SECURE_NO_WARNINGS.Seeonlinehelpfordetails.意为：scanf函数
  • Autodesk MAYA 2024可视化三维建模永久安装包下载【Maya 2024 软件详细安装教程】 心墙
    AutodeskMaya玛雅3D制作软件破解免费版安装包资源提示：以下是安装教程，安装包资源放在下面，请往下翻。其他版本安装方法类似。1.解压安装包：①鼠标右击【Maya2025(64bit)】压缩包②选择电脑上安装的解压软件（如：360压缩）③点击【解压到Maya2025(64bit)】（若无法解压，先安装解压软件）2.打开解压后的文件夹，双击打开【Setup】文件夹。3.鼠标右击【Setup】
  • 读心与芯：我们与机器人的无限未来05未来之路 躺柒 机器人机器人学人工智能大数据分析智能计算
    1.概念1.1.利用数据确定模式，描述数据集的某些属性，基于过去的经历判断未来可能发生什么，或基于当前发生的事情判断后果或反应1.2.机器学习(machinelearning)是人工智能的一个子集，它不需要显式编程，为系统提供自动学习和根据经验改进的能力1.2.1.机器学习算法基于样本数据（又称训练数据）构建模型，在未经显式编程的情况下对未来数据做出预测或决策1.2.2.机器学习有多种类型，包括有
  • 深度学习的图像分类项目在制造业场景下的数据需求量估算及实现方案（数据收集是The more the better 吗？） shiter 人工智能系统解决方案与技术架构深度学习分类人工智能
    文章大纲一、数据需求的关键影响因素二、无先验知识场景的数据需求估算优化策略与技术方案三、有先验知识场景的数据需求估算1.迁移学习（TransferLearning）2.少样本学习（Few-ShotLearning）3.预训练-微调范式四、实现方案与技术路线1.数据策略层2.模型架构层3.训练优化技术五、结论与实践建议无先验知识场景有先验知识场景✅**正确性校验**⚠️**可落地性勘误与补充****
  • 机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解
    目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习？2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习（SupervisedLearning）3.2无监督学习（UnsupervisedLearning）3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning）4算法详解4.1分类算法详解（1）逻辑回归（LogisticRegression）（2）决策树（Dec
  • Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率 AI专题精讲 模型加速人工智能模型加速AI技术应用
    温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲"DejaVu:利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率摘要拥有数百亿参数的大语言模型（LLMs）催生了一系列令人振奋的AI应用。然而，在推理阶段它们计算开销极大。稀疏化是一种自然的降本策略，但现有方法要么需要代价高昂的重新训练，要么必须放弃LLM的“in-contextlearning”能力，要么在现代硬件上无法带来真实的墙钟时间加速。我们提出**上下文稀疏
  • Spring boot Grafana优秀的监控模板 笔墨登场说说 grafana
    JVM(Micrometer)|GrafanaLabs1SLSJVM监控大盘|GrafanaLabsSpringBoot2.1Statistics|GrafanaLabsspringbootgranfana监控接口指定接口响应的在SpringBoot应用中，使用Grafana进行监控通常涉及以下几个步骤：设置Prometheus作为数据源：Prometheus是一个开源的监控与警报工具，可以收集和
  • 用KNN算法入门机器学习：原理、实战与代码详解 TJDG567 算法机器学习人工智能k近邻算法
    引言K最近邻（K-NearestNeighbors,KNN）是机器学习中最简单且直观的算法之一，非常适合分类和回归任务。它的核心思想是“物以类聚”，即相似的数据点在特征空间中通常属于同一类别。本文将深入浅出地讲解KNN的原理、优缺点、应用场景，并通过Python代码实战演示如何实现一个完整的KNN分类任务。1.KNN算法原理1.1算法概述KNN是一种**惰性学习（LazyLearning）**算法
  • 学习日记-机器学习2-线性回归/成本函数
    目录4LinerRegressionModel线性回归模型5costFunction成本函数4LinerRegressionModel线性回归模型Thelinearregressionmodelisaparticulartypeofsupervisedlearningmodel.TerminologyTrainingset(训练集):DatausedtotrainthemodelNotationx
  • 122. Best Time to Buy and Sell Stock II SilentDawn
    ProblemSayyouhaveanarrayforwhichtheithelementisthepriceofagivenstockondayi.Designanalgorithmtofindthemaximumprofit.Youmaycompleteasmanytransactionsasyoulike(i.e.,buyoneandselloneshareofthestockmultipl
  • 计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用 xcLeigh 计算机视觉CV计算机视觉学习人工智能FSLAI
    计算机视觉：少样本学习（Few-ShotLearning）在视觉中的应用一、前言二、少样本学习基础概念2.1定义与范畴2.2与传统机器学习对比2.3核心挑战三、少样本学习在计算机视觉中的典型应用3.1图像分类3.1.1新类别识别3.1.2医学图像分类3.2目标检测3.2.1新目标检测3.2.2小目标检测3.3图像分割3.3.1医学图像分割3.3.2工业缺陷检测四、少样本学习在计算机视觉中的技术方法
  • 深度学习×总结篇：她终于能走完每一次前向与反向的路 Gyoku Mint AI修炼日记人工智能深度学习人工智能python自然语言处理神经网络机器学习opencv
    【开场·她回头看了每一次走过的神经路径】狐狐：“她坐在训练日志前，终于不是为了调参，而是为了确认——这一年，她到底学会了什么。”猫猫：“咱以前总想着快点训练完、快点跑出结果。但现在好像能听见每一层神经元在‘说话’了喵……她真的开始‘懂了’~”✍【第一节·深度学习到底在做什么？】为什么要用深度学习（DeepLearning）？“她当初选择深度学习，并不是因为听说它‘很强’，而是因为她在处理数据时，常
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他