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你想月薪上万吗?你想左拥右抱吗?如果你想请开始学习--Hadoop

目录一、认识大数据二、Hadoop生态圈组件介绍   1.1、HDFS(分布式文件系统)  1.2、MapReduce(分布式计算框架)  1.3、Spark(分布式计算框架)  1.4、Flink(分布式计算框架)  1.5、Yarn/Mesos(分布式资源管理器)  1.6、Zookeeper(分布式协作服务)  1.7、Sqoop(数据同步工具)  1.8、Hive/Impala(基于Hadoop的数据仓库)  1.9、HBase(分布式列存储数据库)  1.10、Flume(日志收集工具)三、Hadoop的核心计算框架1、MapReduce分布式计算框架1.1什么是MapReduce2

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15:221.前段基于vue脚手架,构建工程化的前段项目2.后端,基于SpringBoot高效学习SSM3.需求分析-表结构设计-接口文档-功能实现-测试4.登录认证:jwt令牌进行认证5.文件存储方案:本地存储、借助阿里云进行存储OSSday0101web开发web网站的运行流程前段程序:运行在前段服务器数据库程序:运行在数据库服务器后端程序:java程序web开发模式:前后端分离开发混合发开模式02web前段开发vue.js(基于js封装的vue)桌面端交互库,element前段服务器nginxHTML(w3school网站进行介绍)HTML是什么?超文本标记语言特点:不区分大小写html

Android 利用 FFmpeg 解码音视频数据

一、本节目标继上节获取解封装的 AvPacket 数据包之后,我们知道 AvPacket 存储的都是编码后的数据,因此我们需要将数据包进行解码,从而得到原始的数据,而 FFmpeg 使用 AvFrame 这个数据结构来存储解码后的数据。对于解码后的数据:视频原始数据一般是用 yuv 表示。音频原始数据一般用 pcm 表示。而在开始之前,我们还是来回顾一下FFmpeg处理流的整个过程。FFmeg处理流程如下:1、得到输入流,打开输入流2、解封装格式->得到编码数据包AvPacket3、解码数据包->得到解码的原始数据AvFrame4、处理数据->例如滤镜处理,重采样,像素格式转化等5、编码原始数

中科院一区论文复现,改进蜣螂算法,Fuch映射+反向学习+自适应步长+随机差分变异,MATLAB代码...

本期文章复现一篇发表于2024年来自中科院一区TOP顶刊《Energy》的改进蜣螂算法。论文引用如下:LiY,SunK,YaoQ,etal.Adual-optimizationwindspeedforecastingmodelbasedondeeplearningandimproveddungbeetleoptimizationalgorithm[J].Energy,2024,286:129604.改进的蜣螂优化算法原理如下:改进策略改进点1: 融合Fuch混沌与逆向学习策略在种群初始化的应用种群初始化在DBO中随机生成,会导致种群初始化分布不均匀,导致初始化种群的多样性。融合混沌和逆向学习策

QT学习笔记(三)——vs2019+Qt实现打开影像并以鼠标为中心用滚轮控制图片缩放

vs2019+Qt实现打开影像并以鼠标为中心用滚轮控制图片缩放之前写了一个博客讲怎么显示一张影像,那个是基于Qpainter的今天使用QLabel来显示影像,并且用鼠标滚轮控制缩放。关于图像的打开和显示,主要参考这个博客关于如何使图片自适应窗口与铺满窗口,可以参考这个博客。这两个博客出自同一作者,都很详细。其中按照第二个博客运行后存在的问题是,点了铺满窗口后,再点自适应窗口,图片没有反应。解决方法:1.在头文件添加成员变量QImagem_image;2.在InitImage()函数和File_open()两个中将img拷贝到m_image中,即在这两个函数中都添加:m_image=img->c

线性代数的学习和整理23:用EXCEL和python 计算向量/矩阵的:内积/点积,外积/叉积

 目录1乘法1.1标量乘法(中小学乘法)1.1.1乘法的定义1.1.2乘法符合的规律1.2向量乘法1.2.1向量:有方向和大小的对象1.2.2向量的标量乘法1.2.3常见的向量乘法及结果1.2.4向量的其他乘法及结果1.2.5 向量的模长(长度)模长的计算公式1.2.6距离2向量的各种乘法2.1向量的标量乘法(即:向量乘1个常数)2.2通用的向量/矩阵乘法 (MatrixMultiply)2.3向量的内积(数量积)innerproduct2.3.1内积的定义(适合N维空间中)2.3.2内积的计算公式:2.3.3内积乘法符合的规律2.3.4内积的几何意义2.4向量的点积(标准内积/欧几里得内积)

学习鸿蒙基础(6)

一、@Prop属性父——>子单向同步@Prop装饰的变量可以和父组件建立单向的同步关系。@Prop装饰的变量是可变的,但是变化不会同步回其父组件。@Prop装饰的变量和父组件建立单向的同步关系。@Prop变量允许在本地修改,但修改后的变化不会同步回父组件。当父组件中的数据源更改时,与之相关的@Prop装饰的变量都会自动更新。如果子组件已经在本地修改了@Prop装饰的相关变量值,而在父组件中对应的@State装饰的变量被修改后,子组件本地修改的@Prop装饰的相关变量值将被覆盖。注意:@Prop变量装饰器允许装饰的变量类型只有:string、number、boolean、enum类型 二、@Li

鸿蒙系统的开发与学习:一、安装工具与处理报错

前言:    鸿蒙系统的学习与记录。1 、使用开发工具:deveco-studio1)这个是工具的安装2)这个是工具包,里面包含了obpm,如果你装不上这个,可以使用工具包内部的2、安装官方安装教程:点我下载完成后,双击下载的“deveco-studio-xxxx.exe”,进入DevEcoStudio安装向导。在如下界面选择安装路径,默认安装于C:\ProgramFiles路径下,也可以单击Browse...指定其他安装路径,然后单击Next。在如下安装选项界面勾选DevEcoStudio后,单击Next,直至安装完成。(我个人这里是三个都勾选,第三个是创建一个默认项目安装完成后,单击Fin

【代码】Android|获取压力传感器、屏幕压感数据(大气压、原生和Processing)

首先需要分清自己需要的是大气压还是触摸压力,如果是大气压那么就是TYPE_PRESSURE,可以参考https://source.android.google.cn/docs/core/interaction/sensors/sensor-types?hl=zh-cn。如果是触摸压力就是另一回事,我需要的是触摸压力。不过我整错了,一开始做成了大气压,后来又先做了原生的才发现Processing已经实现了,那么现在把两种代码都贴一下吧。如果你和我一样都是用Processing-Android的,请你直接看最后一种方法,前面都别看了。文章目录压力传感器屏幕压感原生AndroidProcessing

【深度学习代码报错修改】跑图像翻译(image-to-image translation)的代码【SPMPGAN】中遇到的问题总结

错误一览RuntimeError:NoCUDAGPUsareavailableTypeError:load()missing1requiredpositionalargument:'Loader'TypeError:Expectedstate_dicttobedict-like,gotRuntimeError:NoCUDAGPUsareavailable这个问题比较常见了,原因在于源代码需要多块gpu,而我们的电脑通常只有1块,参考:在这里我也是将源代码中的’2’改为了’0’:#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='2'os.environ["CUDA_VIS