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在linux中,包括本文介绍的centos系统中,tty系统默认是给出7个,前六个是terminal,一个用于X. 在centos5.x中减少tty数量,通过修改/etc/inittab来实现. [root@localhost ~]# cat /etc/redhat-release   CentOS release 5.5 (Final)  [root@localhost ~]# vi /etc/inittab   ·····  # Run gettys in standard runlevel

在上一篇博客中,小编简单的介绍了如何使用listview来实现购物车,但是仅仅是简单的实现了列表的功能,随之而来一个新的问题,买商品的时候,我们可能不止想买一件商品,想买多个,或许有因为某种原因点错了,本来想买一件来着,小手不小心抖了一下,把数量错点成了三个,这个时候就涉及到一个新的功能,那就是增加和减少商品的数量,今天这篇博文,小编就来和小伙伴们分享一下,如何实现淘宝购物车中增加和减少商品数量的demo. 首先,我们来布局XML文件,具体代码如下所示: <RelativeLayout xmln

在白鹭引擎发布了5.2.7版本中新增加了命令行,增加自动合图插件TextureMergerPlugin功能.今天,我们以一个EUI案例来展示自动合图插件的具体使用方法和注意事项. 此外,我们在本文还融入了UglifyPlugin.ResSplitPlugin.ZipPlugin等插件使用方法.开发者利用上述4款插件,将实现代码包体积更小.更好管理的目标. 目录: 使用UglifyPlugin将代码混淆压缩使用ResSplitPlugin把部分资源分离出去使用ZipPlugin把文件压缩成zip格

众所周知,Java编程语言在IT行业是企业中不可缺少的.不管,从Web应用到Android应用,这款语言已经被广泛用于开发各类应用及代码中的复杂功能.但在编写代码时,bug永远是困扰每一位从业者的头号大难题.今天就与大家分享几个关于减少Java开发中的bug数量的最佳实践方法,希望能给大家带来一些帮助. 不要依赖初始化 在Java编程中,开发者常常依赖构造函数进行对象初始化.不过这其实是一种常见误区.我们完全可以在无需调用构造函数的情况下,通过多种方式实现对象分配.比如说:将所有变量声明为私有,

ProGuard介绍 ProGuard是一个Java类文件压缩器,优化器,混淆器和预先文件验证器. 压缩步骤检测和删除未使用的类,字段,方法和属性. 优化步骤分析和优化方法的字节码. 混淆步骤使用短无意义的名称重命名剩余的类,字段和方法. 这些步骤使代码更小,更高效,更难以进行逆向工程. 最终的预验证步骤将预验证信息添加到类,这是Java Micro Edition和Java 6及更高版本所必需的. 所以我们可以通过开启 ProGuard 来去除未使用的类.字段.方法和属性,包括自带代码库中的未

老猿使用PyCharm有将近一个月了,发现PyCharm并不能很好的完成语法检查,有时运行时突然终止,仔细核查却发现是基本的语法错误,不过有次无意中移动鼠标到代码最右边的边框时发现其实PyCharm有错误检测,就是代码最右边的边框那些颜色标记,鼠标悬停在某个颜色位置上面时,就会浮动窗口告知哪个代码有哪种错误.如下图: 不过发现错误信息太多,鼠标不好定位,且大部分是警告信息,基本上都是没有遵守pep8的代码规范导致,并不影响程序的功能. 关于PEP8,应该说最好能遵守,但老猿以前都是c语言开发,暂

查看本章节 查看作业目录 需求说明: 利用 jQuery 操作页面元素的方法,实现电商网站购物车页面商品数量的增加和减少操作,要求单项价格和总价随着数量的改变而改变 当用户单击"+"按钮时,文本框中的商品数量增加 1,单项价格和总价相应地增加 点击"-"按钮,文本框中的数量减 1(不能小于 1),单项价格和总价相应地减少 实现思路: 声明 calPrice() 函数,根据商品的单价和数量计算单项价格,当点击改变数量的按钮时,调用 calPrice() 函数,及时刷新

spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候,需要读取文件,通常是hdfs文件,在读文件的时候可以指定最小partition数量,这里只是建议的数量,实际可能比这个要大(比如文件特别多或者特别大时),也可能比这个要小(比如文件只有一个而且很小时),如果没有指定最小partition数量,初始化完成的rdd默认有多少个partition是怎样决定的呢? 以SparkContext.textfile为例来看下代码: org.apache.spark.SparkContext /** * Re

问题: 客户A打电话过来说之前给开的300线路不够用了,今天好多电话呼不出去了,线路太挤了! 麻烦增加线路,如何操作? 方法: 登陆VOS——在线对接——(客户A的对接网关ID)——双击 打开网关管理——线路数量 对客户通话数量大的可实时进行增加: 客户通话数量小的适当减少线路数量: 综合调优最终旷目标是让线路均衡利用,通话时间达到最长:客户送量最大:利益最大: 具体案例: 客户广州顶创线路太挤,由原来的500线调为65线

ylbtech-AI-Info-Micron-Insight:V2X 自主性:帮助减少事故.排放和交通拥堵 1.返回顶部 1. V2X 自主性:帮助减少事故.排放和交通拥堵 一辆汽车冲到你的车道上.晚上一名穿深色衣服的行人匆匆穿过街道.一辆卡车从浓雾中冒出来,而你正朝它疾驰而去. 每名驾驶员都知道这种可怕的感觉.恐惧和肾上腺素涌上你的脊柱,而你会猛踩刹车.如果运气好或技术好,你就不会听到可怕的金属嘎吱嘎吱的声音,也不会感觉到撞击的砰砰声.希望你和其他人都没有受伤. 但这些时刻往往会导致事故.根据

[转载]https://blog.csdn.net/luliuying_01/article/details/78177617?locationNum=8&fps=1 由于在做答辩项目,做到购物车订单就自己研究了一下ajax进行页面异步更新,简单的写如下,等更加深入了解再进行更新 jsp界面 <div id="content"> <table width="100%" border="0" cellspacing=&qu

产生背景:sqoop抽取oracle数据到hive表时,只能写入到固定分区(--hive-partition-key #hive分区字段 --hive-partition-value #hive分区值).于是先把数据抽取到一张增量表,然后从增量表动态写入分区表. set hive.exec.dynamic.partition.mode = true; --使用动态分区时,设置为ture. set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; --动态

减少DOM数量 减少DOM操作 批量处理DOM操作 批量处理样式修改 尽量不要使用tabel布局 尽量不要使用css表达式 string用数组join css选择符优化 1.减少DOM数量 在HTML生成DOM树的时候,DOM数量越少,HTML渲染速度越快 2.减少DOM操作 每次操作DOM,都会带来repaint和refolw 3.批量处理DOM操作: 将元素移除DOM Tree,修改完后再放回去,因此只会调用一次repaint或者reflow 4.批量修改样式 改变classname,或者用

一.写作背景 最近组内在推行checkstyle代码规范的检测,关于checkstyle的介绍可以参考:https://checkstyle.sourceforge.io, 在按照checkstyle修改问题时,遇到几个很头疼的问题,最头疼就是checkstyle对function中return数量的限制,这里有两种限制: 1.对于void返回值的function,return数量最多只允许有1个: 2.对于非void返回值的function,return数量最多只允许个有3个: 根据上面这两个

序言 什么高TPS?QPS,其实很多人都知道,还有人说大数据,大流量这些关键词夜以继日的出现在我们眼前: 针对高TPS,QPS这些词汇还有一个次可能比较陌生那就是CCU,tps,qps接受满天飞,CCU在游戏服务端出现比较多, 一个运营(SP)如果问研发(CP)你们游戏承载是多少?通常他们想知道,你们能承载多少玩家在线,并且能承载每个玩家在一秒内有多少个操作: 通常,MMO的RPG类游戏,FPS类游戏,对玩家同时操作要求都相对较高,比如团战,这时候玩家的操作是极具频繁的: 在游戏界很多人都知道传

GBDT算法梳理 学习内容: 1.前向分布算法 2.负梯度拟合 3.损失函数 4.回归 5.二分类,多分类 6.正则化 7.优缺点 8.sklearn参数 9.应用场景 1.前向分布算法 在学习模型时,每一步只学习一个基函数及其系数,逐步逼近优化函数式,从而简化优化的复杂度. 2.负梯度拟合 针对这个问题,大牛Freidman提出了用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值,进而拟合一个CART回归树.第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度表示为 $r_{ti} = -\bigg[\frac{\pa

GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类.回归.排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的.本文尝试一步一步梳理GB.GBDT.xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost扩展和改进了GDBT,xgboost算法更快,准确率也相对高一些. 1. Gradient boosting(GB) 机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化loss Function, Gradient

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如今,虚拟现实 (VR) 技术正日益受到欢迎,这主要得益于遵循摩尔定律的技术进步让这一全新体验在技术上成为可能.尽管虚拟现实能给用户带来身临其境般的超凡体验,但相比传统应用,其具有双目渲染.低延迟.高分辨率以及高帧率等严苛要求,因此极大地增加了 CPU 和 GPU 的计算工作负载.鉴于此,性能问题对于虚拟现实应用尤为重要,因为虚拟现实体验如果没有经过优化,会出现低帧率或高延迟的问题,让用户使用时出现眩晕的情况.在本文中,我们将介绍一种适用于所有底层引擎或虚拟现实运行时(VRruntime)的通用