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菜鸟笔记(三) - Java Excel报表导入导出

菜鸟笔记(三) - Java Excel报表导入导出 本文将介绍Java Poi包的使用,并实现Excel报表的导入导出。 前提摘要:在系统的管理后台当中中,Excel报表的导入导出已经是不不可避免的场景。值得一提的是支付宝和微信支付的批量转账也需要相应格式的Excel文档 //类别 private String comment = "现金提现"; public interface IExcelExport { /** * 获取Excel的Header * * @return */ String[] getHeader(); } if (recordPois !

SpringBoot-RabbitMQ(消息队列)

to(fanoutExchange); } 3. 测试结果 接收者A、B、C均接收到信息。 send fanout message: email receive fanout b message: email receive fanout a message: email receive fanout c message: email TopicExchange Topic是RabbitMQ中最灵活的一种方式,可以根据routing_Key自由的绑定不同的队列。 1. TopicRabbitConfig队列配置 @Configuration public class TopicRabbitConfig { @Bean public Queue topicAQueue() { return new Queue("topic.a");

小学生,营养餐没营养还造假?

小学生,营养餐没营养还造假? 根据网友爆料,河南商水县谭庄镇大曹小学所供应给学生的食物与教育局要求的食谱严重不符,营养餐质量低下,虽然公示牌上清晰的写着每一天的食谱,但盛到学生碗里的仅有半碗素面。 经过相关部分的初步审查,9月12日大曹小学供餐点所供食物应包含蒸面条、米粥、鸡架、豆角豆芽等,其中鸡架和蔬菜基本没有,与教育局的要求食谱严重

中秋国庆假期-AI产品经理可以读一读的20本书

中秋国庆假期-AI产品经理可以读一读的20本书 只要胆子大,中秋国庆半月假!今年中秋国庆相隔只有一周,只要请6天假,就能连休16天。对于已经工作的人来说算是个长假了,即使不请假连休,也还有10天。大把的自由时间是个提升自己的好机会。今天AI产品群里几个小伙伴就讨论了一番,互相推荐了一些适合准备做AI产品经理或者正在做AI产品经理的小伙伴读的书,对于理解AI

自定义放大 TabBar

self.viewControllers = @[navOne,navTwo,navThree,navFour,navFive]; } item手势响应处理 接下来创建UIBarItem、UITabBarItem和UITabBar的分类 UIBarItem+LGJBarItem.h #import @interface UIBarItem (LGJBarItem) @property(nonatomic,nullable,weak,readonly)UIView *lgj_view; CFShow(CFBridgingRetain(infoDictionary)); if (view == nil){ //转换坐标 CGPoint tempPoint = [itemImageView convertPoint:point fromView:self]; } @end 以上工作完成,一个突出的TabBar就出现了,,,,

OpenGL ES 绘制矩形

OpenGL ES 绘制矩形 系统梳理,重新出发。 坐标系 众所周知,iOS屏幕坐标系是左手坐标系:左上角为(0,0),向右向下为xy正方向; 而openGL的坐标系则是右手坐标系,并且区间是 [-1,1]; shader 脚本开发使用GLSL 语言: 顶点着色器 gl_Position 片元着色器 gl_FragColor 书写方式和C差不多,有很多内置函数和变量,我们可以参考 GLSL指南 Demo- Git地址

浅谈 iOS 开发框架的重要性

浅谈 iOS 开发框架的重要性 背景 最近公司打算开发一个新 IM 通讯的项目, 借着这个机会我觉得自己必须得在框架整体框架搭建上做一下深入研究与反思了。不论是前端,后台,移动端,结合到现实生活中,处处都会涉及到框架的应用,一个初期就设计优良的架构,素容置疑在项目的可维护性,扩展性,健壮性肯定都有很大的提升。所以我们必须要在开发之前在架构上面多下功夫!

马甲包指南 - 攻克 App Store 4.3 条款

3 条款主要针对谁】一方面源于很多大公司希望批量产出类似 App 进行 A/B 测试;另一方面源于很多小产品希望通过对相同的产品用不同的关键词来进行宣传,获取更多的流量(同一个 App,上 10 个马甲包,收入增 10 倍);这些行为破坏了 App Store 的生态,导致苹果会用非常严格的手段来进行打击。 【4.

NSURLProtocol处理特定URL用法与理解

} 7.运行你会发现一个更大的问题 死循环了 因为你用的是NSURLSessionDataTask发的请求 还会被拦截到 拦截到再发 再拦,所以我们要对我们在startLoading里的请求做一下标识不让它被拦截 原理就是我们在request对象里人为的添加键值进行标识是否被处理了 如果被处理了就在canInitWithRequest方法里返回No不拦截 //定义一个字符串做key static NSString *xiaDianDealDone = @"xiaDianDealDone";

iOS 利用AFNetworking实现大文件分片上传

iOS 利用AFNetworking实现大文件分片上传 概述 一说到文件上传,想必大家都并不陌生,更何况是利用AFNetworking(PS:后期统称AF)来做,那更是小菜一碟。比如开发中常见的场景:头像上传,九宫格图片上传. } /// 生成上传文件资源 CMHFileSource *fileSource = [[CMHFileSource alloc] init]; /// 基础配置,主要是后台上传草稿数据 一般这个方法会放在 程序启动后切换到主页时调用 - (void)configure;

Flink Checkpoint

Flink Checkpoint 在学习flink的时候看了本书《Stream Processing with Apache Flink》。里面对Flink checkpoint的原理讲得挺清楚的,后面内部分享时也参考了这个说法,所以这里按照我的理解描述一下。 首先,flink的checkpoint并不是将Subtask或者UDF对象进行序列化,然后保存。他们确实实现了Serializable接口,但是是为了要在Client,JobManager和TaskManager之间传输Graph。最终被checkpoint保存的每个subtask

机器学习,了解一下?

机器学习,了解一下? 文章图片来源于 GitHub,网速不佳的朋友请点我看原文。 顺便软广一下个人技术小站:godbmw.com。欢迎常来(*) 1. 为什么要学? 老师上课时候就说过:传统算法解决确定性问题,而机器学习解决非确定性问题。 好吧,确实激起了我的兴趣,所以系统学习一下吧。 2. 机器学习算法 机器学习算法和普通算法还是有很大区别的。它不要求百分之百准确,并且对

短视频APP是如何开启你的美好生活的?

2倍,这样叠加出来的图像,50%透明度所形成的虚化部分,就相比于上一幅就要扩大了一圈。这扩大出来的一圈如果叠加起来,就可以制造出一种画面向外放射的错觉。 (3)对第三幅画面也是类似的操作,这次我们将放大倍数改为 1.3 倍,因此虚影部分又扩大了一圈.

卷积神经网络是什么?

卷积神经网络是什么? 卷积神经网络(CNN)属于人工神经网络的一种,它的权重共享的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量。卷积神经网络可以直接将图片作为网络的输入,自动提取特征,并且对图片的变形(如平移、比例缩放、倾斜)等具有高度不变形。 神经网络(NN) 的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池

LSTM和GRU网络的高级运用实例

mean(axis=0) float_data -= mean std = float_data[:200000].57度,这个误差不算小。如果我们的网络要真有效,那么它预测的温度误差应该比2.26,这已经远远好于由人的直觉猜测的0.29错误率,这次改进相当明显。这次改进显示出深度学习对数据模式的抽取能力比人的直觉要好很多,同时也表明反复性网络对数据的识别能力要好于我们以前开发的全连接网络。0.26转换为错误值大概是2.

带你换个姿势入门大数据

这依然是个没有标准答案的问题,有些人可能觉得几十 G 就够大了,也有人觉得几十 T 也还好。当你不知道多大叫大,或者当你不知道该不该用大数据技术的时候,通常你就还不需要它。 而当你的数据多到单机或者几台机器存不下,即使存得下也不好管理和使用的时候; 然后通过 explain 命令来查看下面这条 select 语句的执行计划: explainselectprovince,count(*)fromtest2018groupbyprovince;

非平衡数据集与准确度悖论

非平衡数据集与准确度悖论 分类问题是机器学习的研究重点,而后者在实践中常常碰到非均衡数据集这个难题。非均衡数据集(imbalanced data)又称为非平衡数据集,指的是针对分类问题,数据集中各个类别所占比例并不平均。 比如在网络广告行业,需要对用户是否点击网页上的广告进行建模。为了处理方便,我们记“点击广告”为类别1,“不点击广告”为类别0。因此这是一