rgba(133, 55, 55, 0.98)如何转十进制

2024-08-25

颜色rgba、16进制、10进制互相装换

rgba转16进制: function RGBToHex(rgb){ var regexp = /[0-9]{0,3}/g; var re = rgb.match(regexp);//利用正则表达式去掉多余的部分,将rgb中的数字提取 var hexColor = "#"; var hex = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']; for (var i = 0;

centos 6.4安装杀毒软件clamAV 0.98[转]

原文出处: http://dnuser.blog.51cto.com/4863891/1303829 1.查看系统版本 [root@local]# lsb_release -a LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noarch Distr

Spark 1.1.0 编译(为了支持hbase 0.98.6)

为了支持hbase0.98.6,需要重新编译spark 1. 下载spark 1.1.0源代码,以及 scala-2.10.4的bin包. 将环境变量 SCALA_HOME 设置为 scala-2.10.4 的目录位置. 2. 下载较新的pom.xml (https://github.com/tedyu/spark) 将该repository中的 spark/pom.xml和spark/examples/pom.xml下载下来,覆盖至用于编译的spark源代码中. 3. 进入源代码目录编译 ex

ps6 安装失败-FATAL: Payload '{3F023875-4A52-4605-9DB6-A88D4A813E8D} Camera Profiles Installer 6.0.98.0' information not found in Media_db.

点击 '错误摘要' Exit Code: 34 -------------------------------------- Summary -------------------------------------- - 1 fatal error(s), 0 error(s), 0 warning(s) FATAL: Payload '{3F023875-4A52-4605-9DB6-A88D4A813E8D} Camera Profiles Installer 6.0.98.0' info

Hbase 0.98集群搭建的详细步骤

准备工作 Hbase的搭建是依赖于Hadoop的,Hbase的数据文件实际上存储在HDFS文件系统中,所以我们需要先搭建hadoop环境,之前的博文中已经搭建过了(详见http://www.cnblogs.com/bxljoy/p/3880250.html ),这里就不在赘述. 版本选择由于之前搭建的hadoop2.2.0社区版,hadoop和hbase之间存在版本的兼容性问题,并不是所有的版本都可以相互兼容,所以在此我选择:Hbase 0.98版本,能够完美兼容hadoop2.2.0版本.我

hbase 0.98.1集群安装

本文将基于hbase 0.98.1解说其在linux集群上的安装方法,并对一些重要的设置项进行解释,本文原文链接:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/24593597,转载请注明出处. 1. 安装与配置 1.1. 前置条件确保已经安装了hadoop并保证hadoop运行正常.关于hbase与hadoop的版本号依赖关系,请參考: https://hbase.apache.org/book/configuration.html#hado

Dream------Hbase--0.94版本和0.98/1.X版本api变动

Dream------Hbase--0.94版本和0.98/1.X版本api变动网上好多说getQualifier.getValue.getRow被..Array代替了,其实并不是的. 1. InternalScanner 是使用在服务器端的一个类.他的next方法需要的参数是一个Cell类型的. 不能使用KeyValue了. getQualifier---返回的是列-被CellUtil.cloneQualifier(cell)代替 getQualifierArray---返回的是列的值 ge

好用的firefox浏览器、geckodriver驱动的版本组合（55 和 0.19.1）

试过很多的firefox浏览器版本和geckodriver的组合,有时候好用,有时候不好用,现在确定了一个好用的版本组合,记录一下: firefox:版本55,而且此版本可以用firebug geckodriver.exe版本号:0.19.1

在Eclipse上建立hbase 0.98.3/0.96.2源代码阅读环境

2.1. 切换到源代码目录,执行: mvn 黄色部分作用为设置代理.由于本人的编译环境在公司内网,所以需要设置代理 2.2. 生成eclipse项目环境: mvn eclipse:eclipse -DskipTests -Dhttp.proxyHost=proxy01.cd.intel.com -Dhttp.proxyPort= 2.3. 打开eclipse,导入源代码目录下的项目.

Hadoop 2.4.1+HBase 0.98.6.1 分布式安装

参考:http://blog.csdn.net/wind520/article/details/39856353

迷你MVVM框架 avalonjs 0.98发布

在本版本中,avalon侧重于对组件开发的支持,可用控件达到12个,末来将大力投入对GRID,TREE等重型UI的开发中. 添加ms-widget绑定,废弃ms-ui绑定为ms-include添加跨域处理与绑存模板的功能支持在on绑定通过bind方法修改this值对{{}}插值表达式中出现的过滤使用更好的正则进行抽取优化 ms-if的插入监听机制升级avalon.draggable 升级现存所有UI组件,并添加多两个组件,现在拥有accordion,autocomplete,butto

一种新的隐藏-显示模式诞生——css3的scale(0)到scale(1)

.dropdown-menu { background: rgba(255, 255, 255, 0.98) none repeat scroll 0 0; box-shadow: 0 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.2); left: 50%; padding: 20px; position: absolute; text-transform: uppercase; top: 68px; transform-origin: center top 0; z-in

JavaScript 运行原理

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JS 原生面经从入门到放弃篇幅较长，建议收藏

前言是时候撸一波 JS 基础啦,撸熟了,银十速拿 offer; 本文不从传统的问答方式梳理,而是从知识维度梳理,以便形成知识网络; 包括函数,数组,对象,数据结构,算法,设计模式和 http. 函数函数的 3 种定义方法函数声明 //ES5function getSum(){}function (){}//匿名函数//ES6()=>{}//如果{}内容只有一行{}和return关键字可省函数表达式(函数字面量) //ES5var sum=function(){}//ES6let sum=

奇思妙想 CSS 文字动画

之前有些过两篇关于字体的文章,是关于如何定义字体的: 你该知道的字体 font-family Web 字体 font-family 再探秘本文将会和这篇 -- CSS 奇思妙想边框动画类似,讲一些文字效果,利用不同的属性搭配,实现各式各样的文字动效. Google Font 在写各种 DEMO 的时候,有的时候一些特殊的字体能更好的体现动画的效果.这里讲一个快速引入不同格式字体的小技巧. 就是 Google Font 这个网站,上面有非常多的不同的开源字体: 当我们相中了一个我们喜欢的字体,它

Linux C程序操作Mysql 调用PHP采集淘宝商品

还是继续这个项目. 在上一篇Linux下利用Shell使PHP并发采集淘宝产品中,采用shell将对PHP的调用推到后台执行,模拟多线程. 此方法有一致命缺点,只能人工预判每个程序执行时间.如果判断时间少于执行时间,则会生成大量进程,如果判断时间多于执行时间,则会浪费时间资源. 所以,在此我们采用C程序来控制并发数. 整体思路和用shell调用相似,只是把shell控制改成了C. 下面是C程序: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #inc

HTML5+css3 的开心网游戏页面

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深度学习与计算机视觉：基于Python的神经网络的实现

在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念,本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络,并使用MNIST数据库进行测试. 神经网络的实现,包括以下内容: 神经网络权值的初始化正向传播误差评估反向传播更新权值主要是根据反向传播的4个基本方程,利用Python实现神经网络的反向传播. 初始化首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork, class NeuralNetwork: def __init__(self,layers,alpha=0.1): self.W = []

matplotlib subplot 子图

总括 MATLAB和pyplot有当前的图形(figure)和当前的轴(axes)的概念,所有的作图命令都是对当前的对象作用.可以通过gca()获得当前的axes(轴),通过gcf()获得当前的图形(figure) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t) t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1) t2 = np.arang

skLearn 支持向量机

## 版权所有,转帖注明出处章节 SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查前面章节尝试了K均值聚类模型,准确率并不高.接下来我们尝试一种新方法:支持向量机(SVM). 支持向量机支持向量机

matplotlib 进阶之Customizing Figure Layouts Using GridSpec and Other Functions

目录对Gridspec的一些精细的调整利用SubplotSpec fig.add_grdispec; gs.subgridspec 一个利用Subplotspec的复杂例子函数链接 matplotlib教程学习笔记如何创建网格形式的axes的组合呢: subplots() GridSpec SubplotSpec subplot2grid() import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.grids

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