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关键词

Linux 权限

----从左至右, 1-3位数字表文件所有者的权限, 4-6位数字表同组用户的权限, 7-9数字表其他用户的权限。 rwx权限数字释 chmod也可以用数字来表示权限如 chmod 777 file语法为: chmod ugo file其中u,g,o各为一个数字,分别表示User、Group、及Other的权限。 范例:chmod a=rwx file 和chmod 777 file 效果相同释:这里面的 a 表的 all,也就是说同时设置 ugochmod ug=rwx,o=x file 和chmod 771

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java EXCEL(七)

一,Service层实现类: Excel2007ConvertService.java

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    java EXCEL(八)

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    Android 蓝牙4.0

    和setResult方法,Intent的使用 :【已决】Android的蓝牙实例中找不到REQUEST_ENABLE_BT  看完下面的内容就理这儿了。 以便确定返回的数据是从哪个Activity中返回写在旧窗体,在旧窗体里new 2个Intent(目的窗体时2个不同的新窗体),requestCode用来区分是向哪个新窗体传消息,当离开旧窗体切换到新窗体时消息显示在新窗体中 写在新窗体,在新窗体里new 1个Intent(目的窗体是旧窗体),把返回信息存入Intent对象,setResult把通过这个Intent对象把信息传给旧窗体。 4,广播Android应用程序发送广播(sendBroadcast)的过程分 - 老罗的Android之旅 - 博客频道 - CSDN.NET使用registerReceiver注册BroadcastReceiver Android BroadcastReceiver介绍 - yinkai1205的专栏 - 博客频道 - CSDN.NETAndroid应用程序注册广播接收器(registerReceiver)的过程分

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    PCL_common模块api

    (目前已经有成员反馈,下周开始会将分享整理出来,定期分享,并将文档上传至github组群,供大家下载查看,并且有问题可以在github的issues中提问,大家可以相互提问并答) pcl_common 那么我们就按顺序来释其中每个函数的作用,有必要的话,我会释其理论并结合实践。以下将释在PCL_common的类下所有函数的意义并配合释,但是由于对的排版限制,请读者见谅。 kernel_ptr_host = probability_processor_->CreateGaussianKernel(sigma, kernel_size);class pcl::PCA< PointT >主成分分( 通过对输入点云集中心点的协方差矩阵进行奇异值分,提取主成分。pca计算后的可用数据有输入数据的平均值、特征值(降序)和相应的特征向量。

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    pcl_filters模块api

    还有需要小伙伴没有发过来哦,下周开始会将分享整理出来,定期分享,并将文档上传至github组群,已经有部分分享上传至github组群中,供大家下载查看,并且有问题可以在github的issues中提问,大家可以相互提问并答 PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices()); 分割点云 为了处理点云包含的多个模型,在一个循环中执行该过程并在每次模型被提取后,保存剩余的点进行迭seg.setInputCloud fbf.filter (*cloud_out);class pcl::NormalRefinement< NormalT >法向量重定义(可以做实验验证,原本杂乱的法向量经过处理后会具有一致性),该类通过迭地更新其邻域中所有法线的 以上两个模块的来自于 libpointmatcher (https:github.comethz-asllibpointmatcher)class pcl::RandomSample< PointT 此算法运行速度快,依序迭留下的点一定是最密集的, 但是球的半径和球内点的数目都需要人工指定。

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    A3C原理和

    Reference:完整地址:https:github.comdgriff777a3c_continuoushttps:medium.comemergent-futuresimple-reinforcement-learning-with-tensorflow-part

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    海思屏幕HAL

    Makefile├──linux│ ├── src│ │ ├── hi_product_main.c linux 端初始化实现│ ├──Makefile└── Makefile2. linux 一端的 PDT_APP_CHECK_RET(s32Ret, pthread_create for PDT_LoadDriver); return s32Ret;}其他都以注释的方式的再以上面来说:2.1 以screen而言

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    【SOT】siameseFC论文和

    前言除了深度学习【目标检测】专栏,我开通了深度学习【目标追踪】专栏,用来记录学习目标追踪算法(单目标追踪SOT多目标追踪MOT)论文。 这里,我们以单目标追踪SOT中比较经典的Fully-Convolutional Siamese Networks(称之为siameseFC)网络,结合论文和,展开对siameseFC的讲。 self.conv3(conv2) conv4 = self.conv4(conv3) conv5 = self.conv5(conv4) return conv5该部分为图像特征提取网络,不过多进行 下面分别从论文和的角度进行分。论文中给出一组图,如下?上方三张图为模板图像z,下面三张图为搜索图像x。 如果你还是不太清楚,那我们来看一下上是怎么做的。这种基于pytorch的,一般获取和处理数据,都定义在数据集定义中的__getitem__类方法中。

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    CenterNet之loss计算

    iantPandaCV导语本文主要讲CenterNet的loss,由偏置部分(reg loss)、热图部分(heatmap loss)、宽高(wh loss)部分三部分loss组成,附实现。 网络输出 论文中提供了三个用于目标检测的网络,都是基于编的结构构建的。 来自train.py中第173行开始进行loss计算:# 得到heat map, reg, wh 三个变量hmap, regs, w_h_ = zip(*outputs) regs = ) for = mask.unsqueeze(2).expand_as(feat) feat = feat feat = feat.view(-1, dim) return feat 3.1 hmap loss调用 3.2 reg & wh loss调用:reg_loss = _reg_loss(regs, batch, batch)调用:w_h_loss = _reg_loss(w_h_, batch, batch

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    【qdox】Java 利器 QDox

    image.png前言最近在写 maven 插件,涉及到了 java 这块内容。需要 java 源,然后对于类中的不同部分进行处理。 其实核心功能就是我输入一个 java 类的源,他可以把这个 java 类成一个对象,我们通过这个对象可以获取很方便的获取的类的不同组成,比如我可以获得这个类有哪些方法,这个方法的参数是什么,返回值又是什么 maven 的官方 javadoc 插件 maven-javadoc-plugin 就是使用它来中的 doc tags 的。 这种情况就不得不用源的方法了。另外它不只是能,他同时可以生成 java 类文件,所以你可以动态的生成一些 java 类。 无论是还是生成,在写插件的时候肯定需要会有这样的场景,比如我想通过里的 javadoc 这些 tags 生成一个接口文档给前端,这样就不用我一个一个手写了。

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    BPF CO-RE 示例

    BPF CO-RE 示例在BPF的可移植性和CO-RE一文的末尾提到了一个名为runqslower的工具,该工具用于展示在CPU run队列中停留的时间大于某一值的任务。 目录BPF CO-RE 示例环境编译运行内核空间(BPF)用户空间TIPs总结参考环境本地测试的话,建议采用Ubuntu,其内核本身已经开启了BTF选项,无需再对内核进行编译。 bytes_xlated: 584, jited: true, bytes_jited: 354, bytes_memlock: 4096, map_ids: , btf_id: 65, pids: }按照上述编译中设计的顺序 ,首选应该编写BFP层的,然后再编写用户空间的。 当触发相关事件时会运行内核空间,然后在用户空间接收内核传递的信息。下面以注释的方式BPF CO-RE的一些使用规范,最后会做一个总结。

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    农学ODL之Toaster

    3.2.2.Yang模型生成Yang文件定义好后,我们可以使用Yang Tools进行Yang语法、语义模型以及Java文件的映射,这样做可以极大地提高了编程效率。 下面我们来分下Yang 与Java文件之间的映射关系,toaster.yang生成的文件如下所示:?首先,来看下包路径的映射关系,toaster.yang文件中定义信息如下:? 3.3.Toaster的实现从Toaster.yang模型生成的可以看出,当前已经定义如何构建Toaster数据以及相关的操作接口,下面我们来看下如何实现一个烤面包机? tx.put方法第一个参数为OPERATIONAL,表DataStore中存储的数据类型;第三个参数为设置Toaster工作状态为down,具体如下:? 最后,Task任务进行面包的烘烤,烤面包的仅仅进行sleep一段时间。如果遇到outOfBread时,则会发送相应的通知。具体如下:?

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    MSCKF理论推导与

    在这一节,主要分S-MSCKF的理论推导和读。 在单目的基础上扩增了双目摄像头,而且作者进行了开源,相比MSCKF更有助于理论文。MSCKF设定了两个状态向量:IMU的状态向量和相机的状态向量。IMU的状态向量为:? 三、S-MSCKFS-MSCKF的分为两部分,图像处理部分(image_processor.cpp)和滤波部分(msckf_vio.cpp)。 Image_process部分的较为简单,不用过多分。接下来主要分msckf_vio的相关,这部分的和论文较为对应。 featureCallback是整个的核心部分,也是最不好理的部分。???对进行更新后,更新协方差矩阵,先根据论文,定义和?经过化简,可得到:,????根据附录:??扩充方法如下:??

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    MSCKF理论推导与

    在这一节,主要分S-MSCKF的理论推导和读。 在单目的基础上扩增了双目摄像头,而且作者进行了开源,相比MSCKF更有助于理论文。MSCKF设定了两个状态向量:IMU的状态向量和相机的状态向量。IMU的状态向量为:? 三、S-MSCKFS-MSCKF的分为两部分,图像处理部分(image_processor.cpp)和滤波部分(msckf_vio.cpp)。 Image_process部分的较为简单,不用过多分。接下来主要分msckf_vio的相关,这部分的和论文较为对应。 featureCallback是整个的核心部分,也是最不好理的部分。???对进行更新后,更新协方差矩阵,先根据论文,定义和?经过化简,可得到:,????根据附录:??扩充方法如下:??

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    vn.py源读(七、回测

    原本想开始讲策略类的编写,后来觉得,结合回测其实能够更好的理,所以先读一下vnpy回测的吧,后续自己也想把vnpy回测的部分优化一下,毕竟我觉得可视化和回测结果方提高还有很多空间 我们读的从runbacktesting.py开始。首先,和实盘中一样导入了一个策略。 在runBacktesting函数中,也有这段。个人觉得,这里略微啰嗦了,为什么不用工厂模式来生产呢?        我们来看一下具体从mongodb中获取数据的:# 载入初始化需要用的数据 if self.hdsClient: initCursor = self.hdsClient.loadHistoryData 后面一篇文章我们就仔细来拆一下这个函数吧。

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    dubbo源之-集群容错

    图2图1和图2的关系,在这里可以理为是使用了装饰器模式,根据配置,通过cluster接口找对应的实现,在具体的实现中,在将任务分配给收下的小弟,这里的小弟就是具体的各个Invoker下面先来看下官方文档给出的调用流程图 图3该图可以这样理是MockClusterInvoker-->FailoverInvokerFailfastInvokerFailsafeInvokerFailbackInvokerForkingInvoker Directory-->Router--->loadBalance-->InvokerWrapper---->FutureFilter下面先以Dubbo默认的FailoverInvoker,失败切换的策略进行详细讲? 从可以看出来,其实是循环一个可调用的列表,当一次调用失败后,就切换到下一个下面来看下快速失败FailfastInvoker和失败安全failsafeInvoker快速失败会直接抛出异常,如下?

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    vn.py源读(九、策略类

    我们来看吧。      这个很好理,初始化一个策略那么就是很简单的把参数初始化,同时把需要初始化的数据读出来。注意到一点,这里通过loadBar函数获取初始化需要的数据之后调用onBar函数。 那么回测的逻辑相对好理,实盘的逻辑呢?实盘的时候会去数据库里面找需要长度的历史行情数据,所以在实盘的时候,其实数据库是一个离不开的东西。 onBar函数就很好理了,就是整个程序的核心逻辑,和backtrader的onbar是一个概念,来一根bar线触发一次,同时也在里面发送开仓、平仓信号。 我们来看一下vnpy的例子中的:if self.pos == 0: self.intraTradeHigh = bar.high self.intraTradeLow = bar.low # ATR

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    R语言医学实例分

    文章目录实例分 步骤数据效果图实例分步骤1.安装依赖包,导入包2.读取数据3.数据的预处理:空缺值处理、变量转化4.选择模型和方法 4.1 定义X与Y4.2 筛选变量4.3 参数调优5.确定最优模型数据百度网盘 :链接: https:pan.baidu.coms19U1j_fNIV0ILj4MNIkp-bg 密: 9vbl 百度网盘:链接: https:pan.baidu.coms1FhiwB1b5TNaQb9WoOlqQLw 密: hnag效果图 ? rm(list = ls()) ## 1.安装依赖包 install.packages(glmnet)install.packages(MASS)install.packages(survival)

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    PHPExcel 表格导入数据(二)

    前面大概讲了phpexcel用表格导入数据到数据库中的教程,今天会详细剖函数,话不多说,先上: public function upload() { ini_set(memory_limit 在上面上基本上都有注释,看不懂的没关系,下面我就几个点聊聊好了: $upload = new ThinkUpload($config);实例化上传类 TP文件上传:? 留空为不限制),使用数组或者逗号分隔的字符串设置,默认为空autoSub自动使用子目录保存上传文件 默认为truesubName子目录创建方式,采用数组或者字符串方式定义hash是否生成文件的hash编

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