- 猎板 PCB 控深槽工艺:5G 基站散热模块的关键支撑
猎板PCB黄浩
5G运维数据库
PCB控深槽工艺在5G基站散热模块中的关键作用:猎板PCB的技术突破在5G基站的密集高频信号与高功率运行环境下,散热性能直接决定了设备的稳定性和寿命。猎板PCB通过创新性的控深槽工艺(控深锣/控深铣),结合材料科学与结构优化,为5G基站散热模块提供了高精度、高可靠性的解决方案,有效攻克了高热负荷下的技术瓶颈。一、5G基站散热的核心挑战热负荷激增:5G基站的射频功放(PA)、电源管理模块等器件功耗显
- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 大模型量化终极对决:FP8 vs AWQ INT4,谁才是性能与精度的王者?
曦紫沐
大模型人工智能大模型量化FP8AWQ_INT4
摘要在大模型部署与优化中,量化技术是突破性能瓶颈的关键。FP8量化与AWQINT4量化作为当前主流方案,分别以“高精度”和“极致压缩”为核心优势。本文通过表格对比二者的数据格式、精度损失、硬件依赖及适用场景,助您在不同需求下精准选择最优方案。一、数据格式:浮点与整数的底层差异FP8量化采用浮点数(FP8),包含E4M3(4位阶码+3位尾数)和E5M2(5位阶码+2位尾数)两种格式,保留动态范围;而
- 大年初二回娘家
疑似桑梓
大年初二,回娘家。今天我回我妈的家,我妈回她妈的家,所以四舍五入我回我外婆家。还好外婆家并不远,走路过去的话,快的就二十分钟,慢的就半小时左右吧。正因为如此,其实也不限定于初二才回去,因为我妈现在几乎每天都去,以前是她一个人去或者拉着我爸去,如今把我儿子也带上了。这就是不远嫁的好处么?想回娘家的时候随时都可以回去,这么近,感觉若发生任何事,都有人撑腰。我老公呢,是西安人,所以我算是远嫁吧,但因为我
- 在Ubuntu24.04搭建VLLM, SGLang 和 LangChain环境
小熊冲!冲!冲!
AIubuntulangchainai毕业设计
在Ubuntu24.04搭建VLLM,SGLang和LangChain环境[!NOTE]概述整片文章是笔者的回忆(白天忙碌了一天,晚上进行的总结),所以有些地方的描述可能有误差,本文更多的是大体方向问题,细节步骤不是本文的重点,见谅!!!如何安装Ubuntu24.04制作启动U盘,作者使用的是rufus.exe工具下载Ubuntu24.04的ISO镜像使用rufus.exe工具刷入Ubuntu22
- 每日面试题15:如何解决堆溢出?
℡余晖^
每日面试题python开发语言
在Java应用运行过程中,"java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace"是最常见的错误之一。无论是高并发的电商大促场景,还是持续运行的后台服务,堆内存溢出都可能导致服务不可用、数据丢失,甚至引发系统崩溃。本文将结合实际排查经验,系统讲解堆溢出的底层逻辑、应急处理流程及长效预防策略。一、堆溢出的本质:内存分配的"收支失衡"Java堆是JVM管理的内存区域,用于存
- java学习笔记8
幸福,你等等我
学习笔记java
一、异常处理Error:错误,程序员无法处理,如OOM内存溢出错误、内存泄漏...会导出程序崩溃1.异常:程序中一些程序自身处理不了的特殊情况2.异常类Exception3.异常的分类:(1).检查型异常(编译异常):在编译时就会抛出的异常(代码上会报错),需要在代码中编写处理方式(和程序之外的资源访问)直接继承Exception(2).运行时异常:在代码运行阶段可能会出现的异常,可以不用明文处理
- xgboost原理
茶尽
阅读XGBoost与BoostedTree基学习器:CART每个叶子节点上面有一个分数不够厉害,所以找一个更强的模型treeensemble对每个样本的预测结果是每棵树预测分数的和目标函数采用boosting(additivetraining)方法,每一次都加入一个新的函数。依赖每个数据点上的误差函数的一阶导数和二阶导(区别于GBDT)。树的复杂度复杂度包含了一棵树里面的叶子个数和输出分数的L2模
- Java学习-----JVM的垃圾回收算法
在Java虚拟机(即JVM)中,垃圾收集是自动内存管理的核心机制,其主要作用是识别并回收不再使用的对象所占用的内存空间,以避免内存泄漏和溢出。不同的垃圾收集算法有着不同的实现思路和适用场景,下面将详细介绍JVM中4种常见的垃圾收集算法。(一)标记-清除算法标记-清除算法是最基础的垃圾收集算法,它分为“标记”和“清除”两个阶段。在标记阶段,会遍历所有对象,标记出需要回收的垃圾对象;在清除阶段,会清除
- 2025毫米波雷达技术白皮书:智能汽车与物联网的感知核心
随着人工智能、物联网(IoT)和智能汽车产业的迅猛发展,毫米波雷达技术正成为感知领域的核心驱动力。毫米波雷达凭借其高精度、全天候和强抗干扰能力,广泛应用于智能汽车的自动驾驶、物联网的环境感知以及工业自动化。2025年,毫米波雷达技术在性能、应用场景和市场规模上都达到了一个全新的高度。本白皮书将深入探讨毫米波雷达技术的核心优势、发展趋势及其在智能汽车与物联网中的应用前景,同时推荐各大品牌的领先产品方
- 面试宝典
phpdi
1.引用变量考点引用变量定义:用不同的名字访问同一个变量内容cow机制遍历时的引用处理unset只会取消引用,不会销毁内存空间php中对象默认是引用传递,若需要复制,则需要使用clone2.常量及数据类型define,const;php5.6以用const定义常量不支持表达式;7种false情况:0,0.0,'','0',[],null,false;精度丢失;获取客户端,服务端ip;与app交互$
- 零基础学习性能测试第六章:性能难点-Jmeter实现海量用户压测
目录一、海量压测核心挑战与解决思路二、分布式压测集群搭建(百倍性能提升)1.架构设计2.实战步骤三、百万级用户参数化方案1.Redis预生成测试数据2.JMeter分段读取(避免内存溢出)3.CSV分片策略四、高并发优化配置模板1.`jmeter.properties`关键修改2.线程组配置技巧五、结果收集与监控方案1.轻量级结果存储2.实时监控看板六、海量压测实战案例:双11级流量模拟测试目标:
- 模型压缩中的四大核心技术 —— 量化、剪枝、知识蒸馏和二值化
由数入道
人工智能剪枝人工智能算法模型压缩量化知识蒸馏二值化
一、量化(Quantization)量化的目标在于将原始以32位浮点数表示的模型参数和中间激活,转换为低精度(如FP16、INT8、甚至更低位宽)的数值表示,从而在减少模型存储占用和内存带宽的同时,加速推理运算,特别适用于移动、嵌入式和边缘计算场景。1.1概念与目标基本思想将高精度数值离散化为低精度表示。例如,将FP32权重转换为INT8,可降低内存需求约4倍,同时在支持低精度运算的硬件上加速计算
- yolo检测常见指标
bigdata从入门到放弃
深度学习yoloYOLO目标跟踪人工智能深度学习
YOLO(YouOnlyLookOnce)作为经典的单阶段目标检测算法,其性能评估依赖于目标检测领域的通用指标。这些指标既衡量检测精度(是否准确识别物体类别、准确定位),也衡量检测速度(是否实时)。下面用通俗的语言详细解释核心指标:一、基础:判断“预测框是否有效”——IoU(交并比)目标检测的核心是“预测框”(模型输出的矩形框)是否准确覆盖“真实框”(人工标注的物体位置)。IoU是衡量两者重叠程度
- MATLAB:取整、取余函数
彤小白
取整函数:向正方向取整:ceil向负方向取整:floor向0方向取整:fix四舍五入取整:round取余函数:rem(x,y)=x-y.*fix(x./y)mod(x,y)=x-y.*fix(x./y)当x,y同号时,rem(x,y)与mod(x,y)相同当x,y异号时,rem(x,y)值的符号与x一致,mod(x,y)值的符号与y一致>>x=5;y=3;>>rem(x,y)ans=2>>mod(
- Python, Go, Rust 开发全球海岛坐标定位APP
Geeker-2025
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以下是一个基于**Python、Go和Rust**协同开发的全球海岛坐标定位APP设计方案,结合三者的优势实现高精度地理计算、实时数据处理和跨平台部署:---###系统架构```mermaidgraphTDA[卫星遥感数据源]-->B(Python数据处理)B-->C{Rust地理引擎}C-->D[Go微服务集群]D-->E[移动端/Web端]E-->F[用户终端]```---###模块分工及技术
- 习惯了假表情
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心情不好,感觉孤独和无助,即使微信跟男友聊天,泪水溢出来还是挂个龇牙的笑脸发过去!不知道是不是觉得他不够爱我,还是我不够自信,不敢展现脆弱的一面,也许很多习惯导致的吧!情绪低落的时候克制不住了,一个人崩溃的面对自己和哭声,好像像烟雾一下子消失。本来这个世界似乎那么可有可无!
- 积家地理大师哪个厂复刻的好(这10个厂家不要错过了)
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积家(Jaeger-LeCoultre)作为高级制表品牌的代表,其经典表款一直备受钟表收藏家和爱好者的青睐。尤其是地理大师系列,以其独特的设计和卓越的性能,成为了许多人心中的梦想之表。在复刻表领域,众多厂家纷纷推出自己的版本,力求还原经典,同时融入现代元素微信:52226813(下单赠送精美礼品)以下是经过市场验证,被广泛认可的积家地理大师复刻表的十大优秀厂家。1.V9工厂V9工厂以其高精度的复刻
- 记录几个实用的网页工具
Donald_32e5
收录的几个还不错的网页工具一、图片背景转换可以把纯色的背景转化成透明背景传送门二、泼辣修图网页上传图片直接修图,工具还比较丰富,日常P图还是可以满足的传送门三、稿定抠图一款在线抠图的利器。傻瓜式抠图,简单方便传送门四、色彩笔图片在线压缩工具,精度还是比较不错的传送门五、crontab表达式输入表达式,查看执行结果传送门这个网站提供了很多网页工具,覆盖面是很广的。传送门
- 【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
山顶夕景
推荐算法#集成学习与KaggleGBDT推荐算法机器学习
学习总结(1)不同问题的提升树学习算法,主要区别在于使用的损失函数不同,如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。(2)不管是二分类问题的提升树,还是回归问题的提升树,这里的损失函数都很方便:前者是用指数损失函数,所以可以当做是Adaboost的个例,Aadaboost的流程;而后者是当使用平方误差损失时,可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数,对应
- RAG流程中,要怎么对文本进行拆词?
java干货仓库
八股文汇总大模型面试人工智能自然语言处理llama
在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)流程中,对文本的拆词(Tokenization)是影响检索和生成效果的关键步骤。以下是文本拆词的技术细节及优化方法:1.拆词的核心目标检索阶段:确保查询(Query)和文档(Document)的拆词方式一致,提高检索匹配精度。生成阶段:适配大模型的词表,避免生成时的OOV(Out-of-Vocabulary)问题。2.常见拆词方
- RAGFlow 框架调研报告
it_czz
架构
RAGFlow框架调研报告1.概述RAGFlow是一个开源的检索增强生成(RAG)框架,专注于深度文档理解和高精度检索。它通过先进的文档解析能力和可视化调试功能,为企业提供了一个强大的知识库问答解决方案。1.1核心特性深度文档处理:内置DeepDoc引擎,支持复杂文档解析高精度检索:提供可视化分块和引用追踪多模态支持:支持文本、图片、PDF、Excel等多种格式开源自托管:完全开源,支持私有化部署
- YOLOv4详细介绍
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YOLOv4是一种目标检测算法,是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本,由AlexeyBochkovskiy、Chien-YaoWang和Hong-YuanMarkLiao共同提出。相比于之前的版本,YOLOv4在速度和精度方面都有了显著的提升。下面是YOLOv4的一些详细介绍:模型结构YOLOv4采用了一种新的模型结构,称为CSPDarknet。这个结构类似于ResNet的残
- 【YOLO系列】YOLOv4详解:模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
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YOLOv4详解:模型结构、损失函数、训练方法及代码实现motivationYOLO系列作者JosephRedmon与AlexeyBochkovskiy致力于解决目标检测领域的核心矛盾:精度与速度的平衡。YOLOv4的诞生源于两大需求:工业落地:在移动端/边缘设备实现实时检测(>30FPS)学术突破:无需昂贵算力(如1080Ti即可训练),在MSCOCO数据集达到SOTAmethods1.数据加载
- 揭秘智能产品定价AI平台的优势,AI应用架构师为你详解
SuperAGI架构师的AI实验室
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智能定价新范式:AI平台如何重塑产品定价策略——AI应用架构师深度剖析副标题:从算法原理到商业价值,全方位解读智能定价AI平台的架构优势与落地实践摘要/引言在数字化经济时代,产品定价已从传统的经验驱动转向数据驱动的精密科学。传统定价方法依赖人工分析、历史数据和直觉判断,面临三大核心痛点:响应滞后(无法实时捕捉市场波动)、精度有限(难以量化复杂变量间的非线性关系)、规模瓶颈(无法针对海量SKU或细分
- LabVIEW汽车底盘系统测试
在汽车研发制造流程里,底盘系统的性能与可靠性测试意义重大。其关乎车辆的操控稳定性、行驶安全性及乘坐舒适性。过往实车测试不仅成本高昂,还存在安全风险,且受天气、路况等外界因素制约。故而,搭建高精度、可模拟多样工况的底盘系统测试台架迫在眉睫,借助自动化测试技术,提升测试效率与精准度,为底盘系统的优化升级提供数据支撑。硬件选型数据采集设备选用一款具备高采样率、多通道同步采集功能的数据采集模块。高采样率确
- 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
- 温柔,不过是内心充盈后溢出的光
四天九界
温柔,见其字,感其意,仿若三月的春风拂过脸庞,褪去了冬风的冷冽,又尚未迎来夏风的炙热。又或是山涧清凉的泉,能将凉意从皮肤缓缓传递至身体各处,不骄不躁的平息烦躁的闷热。温柔,总能给人一种安心平和的舒适感,给人泰山崩于前而色不变的力量。而“谦谦公子,温润如玉”也也成为许多少女择偶的标准。那么,温柔又来自何处,人们又怎样才能温柔起来呢。就我浅薄的认知来讲,温柔,只是自身内心充盈后溢出来的光罢了。这束光,
- 《FreeRTOS 入门与实战》第30章:课程总结与优化指南
ARM架构
嵌入式系统架构单片机嵌入式硬件数据库mongodbrisc-v
目录1.FreeRTOS10大常见问题1.1任务堆栈溢出1.2内存分配失败1.3优先级配置错误1.4中断延迟过高1.5任务调度器未启动1.6队列阻塞异常1.7看门狗触发1.8低功耗模式异常1.9移植兼容性问题1.10调试信息不足2.进一步学习路线2.1AmazonFreeRTOS核心特性学习资源移植要点2.2ESP-IDFFreeRTOS增强功能开发建议典型应用1.FreeRTOS10大常见问题1
- STM32F411与RT-Thread实时操作系统:定时器功能实现
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目详细介绍了如何在STM32F411单片机上利用RT-Thread实时操作系统实现硬件定时器功能。STM32F411是高性能、低功耗的Cortex-M4内核微控制器,而RT-Thread提供了一个轻量级、功能丰富的实时操作系统环境,适用于物联网设备。本文档涵盖了通用定时器和高级定时器的不同配置和使用方法,并强调了中断优先级配置、资源冲突解决、定时精度选择和
- 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