Anaconda 3 详细安装教程 在这介绍Anaconda3的安装教程主要为了方便接下来的python入门介绍（后续会更新python的基础，方便小白入门） Anaconda 是专门为了方便使用 Python 进行数据科学研究而建立的一组软件包，涵盖了数据科学领域常见的 Python 库，并且自带了专门用来解决软件环境依赖问题的 conda 包管理系统。可以使用它创建虚拟环境，以便更轻松地处理多…
前言 gcov是在代码运行时统计代码覆盖率的工具，随着gcc一起发布的。 它的使用很简单，需要在编译和链接时增加-fprofile-arcs -ftest-coverage生成二进制文件。 gcov主要使用.gcno和.gcda两个文件。 .gcno是由-ftest-coverage产生的，它包含了重建基本块图和相应的块的源码的行号的信息。 .gcda是由加了-fprofile-arcs编译参数的…
之前写了一篇文章《 一篇真正教会你开发移动端一面的文章(一) 》。那是本篇文章的基础，如果没有阅读过的同学可以去看看，今天就给大家带来干货，真真正正的讲到如何很好的开发一个移动端的页面 好了，让我们开始吧，从哪里开始呢？从设计图开始，即PSD稿件：移动端PSD稿件的尺寸肯定较之PC端的PSD稿件不同，具体体现在设计图的尺寸上，现在移动端的设计图尺寸大多以iPhone5和iPhone6的设备像素尺寸…
Java中的集合主要分为三类： List（列表） Set（集合） Map（键值对） Map、List、Set三者关系图 Set集合 Set（集合）特点：存储的数据不保证有序（存在有序情况），不允许重复元素，可以存放空元素，但只允许一个空元素存在。 Set主要有三个实现类 HashSet：是线程不同步的，HashSet类按照hash算法来存取集合中的对象，存储的数据不保证有序（存在有序情况），存取速…
（1） SVD与LSI教程（1）：理解SVD和LSI （2） SVD和LSI教程（2）：计算奇异值 （3） SVD与 LSI教程（3）： 计算矩阵的全部奇异值 （4） SVD 与 LSI 教程（4）： LSI计算 （5） SVD 与 LSI教程（5）：LSI关键字研究与协同理论 /**********************作者信息****************/ Dr. E. Garcia M…
1.说明 opencv安装包中有训练好的分类器文件，可以实现人脸的识别。当然，我们也可以训练自己的分类器文件，实现对特定物体的识别。本文章就详细介绍下如何训练自己的分类器文件。 2.效果 我训练的是检测苹果的的分类器文件，可以实现对苹果的识别。 3.准备 3.1 程序准备 训练自己的分类器文件，需要用到两个程序 : opencv_createsamples.exe 和 opencv_trainca…
rt 代码如下 #include<iostream> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; bool judge(int x) { if((x%4==0&&x%100!=0)||x%400==0) return true; else return false; } int…
首先说一些ES3的数组方法 split()讲一个字符串分割成字符串数组 splice(规定位置开始，数量，可选–添加新项目)方法是从数组中添加、删除 slice(从什么位置开始取值，可选–结束位置–但是不包括结束位置)用于取值 push（值）从数组末尾添加一个或多个元素 pop（）用于删除数组最后一位元素 unshift(值)从数组开始添加一个或多个元素 shift（）用于删除数组第一位元素 jo…
FastAdmin 使用的是 ThinkPHP 5 框架。 在 Apache 下很简单，但是在 nginx 下就需要自行配置一下了。 在网上找了很多，都没有找到很好的。 刚刚在 QQ 里群里找到一个，并结合找到的配置。 如下： server { listen 80; #listen [::]:80; server_name www.xxx.com; index index.html index.h…