一、JDK配置：1.下载jdk5.0forlinux到sun的主页http://java.sun.com/j2se/1.5.0/download.jsp下载jdk安装文件jdk-1_5_0_16-linux-i586.bin2.解压＆安装jdk在shell终端下进入jdk-1_5_0_16-linux-i586.bin文件所在目录，执行命令./jdk-1_5_0_16-linux-i586.bin这时会出现一段协议，连继敲回车，当询问是否同意的时候，输入y
系统 2019-08-12 01:33:44 2439
今年开始使用vhdl语言，发现vhdl的插件非常少，自己平时用起来很不方便。自己在使用vim的同时，不断在vimrc中增加自己想要的功能，慢慢的发现写了快1000行了，不如做成一个插件拿出来和大家分享。我觉得做一个vhdl的插件还是有必要的，平时需要进行的机械的操作还是很多，最常见的是component或者生成一个testbench文件。要是每次一点点输入，那是非常麻烦的。我找很多verilog的插件，有的功能非常强大，但是vhdl可以说是基本没有，由此可
系统 2019-08-12 01:33:40 2439
转自：http://hpi-ls.blog.163.com/blog/static/20214748201022295532305/前言:使用Tomcat进行JSP开发最头疼的莫过于中文乱码问题了，总结Tomcat乱码问题出现的原因必须明白以下几点：内容：1.Tomcat一般总是默认使用ISO-8859-1作为字符编码方式的。所以，除非你在Servlet中使用了request.setCharacterEncoding("编码方式");指定了特殊的编码方式，
系统 2019-08-12 01:33:35 2439
近期在使用ImageMagick处理酒店团购图片，写篇博客小小的总结下它的安装及使用方法。ImageMagick是一套功能强大且免费的图片处理开发包，能够用来读，写和处理多种格式的图片文件，总之非常强大就是了，废话不多说了，立即来看看它的安装及使用方法。1、安装以linux下源代码安装为例，首先到点击打开链接上下载最新的ImageMagick源代码包，当前最新版本号的源代码包为ImageMagick-6.7.9-3.tar.gz，完成下载后，開始进行安装。
系统 2019-08-12 01:32:42 2439
zhengyun_ustc20070406下午创业英雄论坛，周鸿祎是被问问题最多的，也是最能讲的。周董也延续了以往的直言不讳。其中有一些说法和他以前的公开文字差不多，比如“创业心态：考虑失败比考虑成功多”，比如“成功者的创业初衷，往往是为了解决一个简单的问题”。还有一些是以前没怎么清晰表达出来的，比如“做360就是为了让大家都回到同一条起跑线，非常质朴的想法，没有太多的道德考虑，我不流氓了你也别做流氓”。总结下他的部分说法：1：创业失败是很正常的。做公司天
系统 2019-08-12 01:32:40 2439
(2006,'MySQLserverhasgoneaway')错误解决-dba007的空间-51CTO技术博客(2006,'MySQLserverhasgoneaway')错误解决2012-02-2410:30:14标签：OperationalError(2006数据库'MySQLserverhasgoneaway')mysql休闲在使用Python+MySQLdb部署项目的时候，执行计划任务报错OperationalError(2006,'MySQLse
系统 2019-08-12 01:32:40 2439
Linux的编译使用GNUmake工具来检查整个系统的文件和调用gcc工具以及脚本完毕编译源码生成image等操作。要了解整个编译系统，我们首先要了解Linux内核的Makefile文件。Linux的编译系统包含5个部分Makefile顶层的Makefile文件.config内核配置文件arch/$(ARCH)/Makefile平台Makefile文件scripts/Makefile.*脚本规则kbuildMakefiles大概500多个其它的Makefi
系统 2019-08-12 01:32:38 2439
本系列转载自http://blog.csdn.net/haitao111313/article/category/1179996目标：在这篇文章希望搞明白connector.getContainer().invoke(request,response);调用容器的invoke后是怎么传递到servlet或者jsp的？由上篇文章Tomcat源码分析(三)--连接器是如何与容器关联的？可知，connector.getContainer()得到的容器应该是Sta
系统 2019-08-12 01:32:21 2439
一、K近邻算法概念K近邻（k-NearestNeighbor，简称kNN）学习是一种或常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可使用“平均法”，即将这k个样本的实质输出标记的平均值作为预测结果；还可基于距离远近进行加权平均或者加权投票，距离越近的样本权重
系统 2019-09-27 17:57:18 2438
针对很普遍的每个元素的操作会遍历每个元素进行操作。这里给出了几种写法，列表每个元素自增等数学操作同理；示例：整形列表ilist加1个数、元素类型转字符串：ilist=[1,2,3,10,11,12]#每个元素加5，四种方法fori,vinenumerate(ilist):ilist[i]=v+5[x+5forxinilist]map(lambdax:x+5,ilist)#仅python2list(map(lambdax:x+5,ilist))[*map(l
系统 2019-09-27 17:52:46 2438
