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Kotlin
...Layout无法实现圆角的问题 引言(1) 大家好,作为一名热爱Kotlin的开发者,在实际开发过程中,我们时常会遇到一些看似棘手但实则充满探索乐趣的问题。今天,我想和大伙儿聊一个在Android UI设计中经常会碰到的小插曲:当我们把LinearLayout像俄罗斯套娃那样塞进CardView里时,怎么才能让这个LinearLayout也拥有和CardView一样萌萌哒圆角效果呢?乍一看,你可能会觉得有点懵,心想这怕不是个无解的谜题吧,毕竟CardView自身的圆角属性好像并不能直接“传染”给它里面的子布局。不过别担心,借助Kotlin的力量,我们可以巧妙地绕过这个问题。 问题剖析(2) 首先,让我们来深入理解一下为什么CardView内嵌的LinearLayout不能直接设置圆角。你知道吗?CardView有个很酷的功能,就是通过调节cardCornerRadius这个属性,轻轻松松就能把它的边角变得圆润顺滑。不过友情提示一下,这个属性只对CardView自身有效,对于它里面的子视图可就不灵啦~当你尝试把LinearLayout塞到CardView里面,还希望它也能变得圆润可爱,你会发现不管你怎么捯饬,这LinearLayout愣是坚持自我,棱角分明得很,一点不随CardView的圆角风格走。 kotlin // 这段代码虽然设置了CardView的圆角,但内嵌的LinearLayout却无法继承此效果 val cardView = CardView(context) cardView.cardCornerRadius = 10f 解决方案(3) 那么,如何用Kotlin来解决这个问题呢?答案是使用自定义的Drawable或者Shape作为LinearLayout的背景。这种方式下,我们能够随心所欲地调整LinearLayout的外观,像是给它量身定制衣服一样,具体到边框线条、内部填充色彩,甚至连边角是圆滑还是尖锐都能一手掌握! 下面是一个具体的实现示例: kotlin // 首先,创建一个用于设置圆角的shape资源文件(如:round_layout_shape.xml) // 然后,在Kotlin代码中为LinearLayout应用这个shape作为背景 val linearLayout = LinearLayout(context) linearLayout.setBackgroundResource(R.drawable.round_layout_shape) 然而,这种方法会导致CardView的阴影效果与LinearLayout的圆角不匹配,因为阴影仍然是基于CardView自身的圆角。为了保持视觉一致性,我们需要进一步优化CardView的阴影效果。 kotlin // 在CardView中禁用自带的阴影,并手动添加与LinearLayout圆角一致的阴影 cardView.cardElevation = 0f cardView.setCardBackgroundColor(Color.TRANSPARENT) // 使CardView背景透明以显示阴影 // 创建一个带有圆角的阴影层 val shadowDrawable = ContextCompat.getDrawable(context, R.drawable.card_shadow_with_corners) // 设置CardView的foreground而不是background,这样阴影就能覆盖到LinearLayout上 cardView.foreground = shadowDrawable 其中,card_shadow_with_corners.xml 是一个自定义的Drawable,包含与LinearLayout圆角一致的阴影效果。 结论与思考(4) 总的来说,尽管CardView的圆角属性不能直接影响其内嵌的LinearLayout,但我们完全可以通过自定义Drawable和利用Kotlin灵活的特性来达到预期的效果。这个解决方案不仅妥妥地解决了问题,还实实在在地展示了Kotlin在Android开发领域的威力,那就是它那股子超强的灵活性和扩展性,简直碉堡了!同时呢,这也告诉我们,在应对编程挑战时,别被那些表面现象给唬住了,而是要像侦探破案一样,深入挖掘问题的核心。我们要学会灵活运用创新的大脑风暴,还有手头的各种工具,去逐一攻克那些乍一看好像超级难搞定的技术难关。希望这次的分享能帮助你在今后的开发旅程中,更加游刃有余地应对各种UI设计挑战!
2023-10-28 21:29:29
298
翡翠梦境_
Kotlin
...ut,并且让它呈现出圆角效果,可是任凭我怎么捯饬,这圆角愣是死活不出来,真是让人挠破了头。 这个问题让我倍感挫败,因为我一直相信Kotlin的强大之处就在于它的简洁性和高效性。然而,当我遇到这个问题时,我发现它并不是那么轻易就能解决的。 首先,我要告诉大家的是,Kotlin本身并不支持直接在cardview内嵌的linearlayout上设置圆角。在Android开发里头,想要给控件设置个圆角,通常的做法是这样的:你可以在XML布局文件里捣鼓一下,用上android:radius这个属性,就像魔法师念咒语一样,一施法,控件的边角就变圆润了。或者呢,你更偏向于在Java代码里动手脚的话,那就调用View.setRadius()这个方法,就像是给控件发了个“变身圆角”的指令,同样也能达到咱们想要的效果。而这些都不是Kotlin语言可以直接操作的部分。 那么,我们该怎么办呢?其实,这并不难。咱们可以先在那个父布局,也就是cardview上动手脚,给它整点圆角效果。接下来,再把线性布局这个小家伙塞进去当子视图用,就搞定了! 以下就是具体的步骤: 1. 首先,在你的XML布局文件中,给cardview添加圆角: xml android:id="@+id/card_view" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_margin="16dp" card_view:cardCornerRadius="8dp"> 在这个例子中,我们将cardview的圆角设置为8dp。 2. 然后,将你的线性布局添加到这个cardview中: xml android:id="@+id/linear_layout" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:orientation="vertical"> android:id="@+id/card_view" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_margin="16dp" card_view:cardCornerRadius="8dp"> android:id="@+id/linear_layout" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:orientation="vertical"> 这样,你就可以在cardview的内部实现圆角了。 以上就是解决cardview内嵌的linearlayout无法实现圆角问题的方法。虽然这可能不是最简单的方法,但至少它有效,而且能够让你更深入地理解和掌握Kotlin和Android的布局机制。 总的来说,Kotlin确实是一个非常强大的编程语言,它不仅可以帮助我们提高开发效率,还能让我们更好地理解和掌握Android应用开发的核心概念和技术。所以,我真心相信,只要你怀揣着满满的热情和无比的耐心,就一定能在这个Kotlin的大千世界里,寻觅到一条专属于你的康庄大道。
2023-09-27 15:54:55
540
清风徐来_t
Kotlin
在实际的Android UI设计与开发过程中,自定义View是提升用户体验、打造个性化界面的重要手段。近期,Google在Android开发文档中更新了一系列关于Material Design组件的最新指南和最佳实践,其中特别强调了圆角效果在UI设计中的运用以及如何更高效地实现自定义View。 例如,开发者可以利用Material Components for Android库中的Shape Theming功能,轻松为任何视图添加统一且灵活的形状样式,包括圆角效果。通过在主题或风格文件中定义shapeAppearance属性,可以一步到位地为cardview内部的所有布局元素赋予圆角特性,从而避免逐个定制自定义View的繁琐过程。 此外,对于深入探索自定义View开发的读者,推荐学习官方发布的“Custom Views with Android Canvas and RenderThread”教程,该教程详细解读了如何通过Canvas API和RenderThread进行高性能绘图,实现复杂而流畅的自定义视觉效果。同时,理解并掌握View的测量、布局及绘制流程,是每个致力于Android高级UI开发工程师的必备技能。 总的来说,随着Android平台的持续演进,开发者拥有了更多便利工具和方法来应对类似的问题。关注官方文档更新、跟进社区动态,不断学习新特性和最佳实践,将有助于我们更好地解决开发过程中遇到的挑战,创造出更为出色的应用界面。
2023-01-31 08:13:25
274
红尘漫步_t
Kotlin
...yout时,如何实现圆角效果? 在Android开发中,Kotlin以其简洁、安全和高性能的特性深受开发者喜爱。而在UI设计中,我们经常需要为CardView内的元素添加圆角以提升视觉效果。不过在实际动手捣鼓的时候,你可能会碰上这么个情况:当你把一个LinearLayout或者其他布局塞进了CardView里头,这时候你如果只给CardView单方面设置了radius属性,你会发现内嵌的那个布局并没有跟着一起变得圆角化,达不到你想要的“圆润”效果。那么,面对这种情况,我们该如何利用Kotlin来巧妙地解决呢?下面,我将通过几个实例一步步带你解开这个谜团。 1. 初步尝试与问题重现 首先,让我们先来看看一个基础的XML布局示例: xml xmlns:card_view="http://schemas.android.com/apk/res-auto" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" card_view:cardCornerRadius="16dp"> android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:orientation="vertical"> 如你所见,虽然CardView设置了圆角,但其内部的LinearLayout并不会因此获得圆角效果,它仍然会是矩形形状。 2. 解决方案一 自定义背景drawable 针对这个问题,我们可以创建一个带有圆角的drawable作为LinearLayout的背景。下面是一个使用Kotlin动态生成ShapeDrawable的示例: kotlin val radius = resources.getDimension(R.dimen.corner_radius).toInt() // 获取圆角大小 val shapeDrawable = GradientDrawable().apply { setShape(GradientDrawable.RECTANGLE) setColor(Color.WHITE) // 设置背景颜色 cornerRadii = floatArrayOf(radius, radius, radius, radius, radius, radius, radius, radius) // 设置圆角 } // 将drawable设置给LinearLayout yourLinearLayout.background = shapeDrawable 这里需要注意的是,cornerRadii数组中的四个值分别代表左上、右上、右下、左下的圆角半径。 3. 解决方案二 使用ClipPath或CornerCutBitmap 对于更复杂的情况,比如需要剪裁出不规则的圆角,可以考虑使用ClipPath或者自定义Bitmap并进行圆角切割。但由于这两种方法性能开销较大且兼容性问题较多,一般情况下并不推荐。若确实有此需求,可参考以下简单的ClipPath示例: kotlin val path = Path().apply { addRoundRect(RectF(0f, 0f, yourLinearLayout.width.toFloat(), yourLinearLayout.height.toFloat()), resources.getDimension(R.dimen.corner_radius).toFloat(), resources.getDimension(R.dimen.corner_radius).toFloat(), Path.Direction.CW) } yourLinearLayout.clipToOutline = true yourLinearLayout.outlineProvider = ViewOutlineProvider { _, _ -> it.setConvexPath(path) } 4. 总结与思考 以上两种解决方案均能帮助我们在Kotlin环境下实现CardView内嵌LinearLayout的圆角效果。当然啦,每种方案都有它最适合的使用场合,选择哪一种方式,这完全取决于你的具体设计需求,还有你对性能和兼容性这两个重要因素的权衡考虑。就比如我们买衣服,不同的场合穿不同的款式,关键得看咱们的需求和衣服的质量、合身程度等因素是不是匹配。同时呢,这也正是编程让人着迷的地方:当我们遇到问题时,得先摸清背后的原理,然后灵活耍弄手头的工具,再结合实际情况,做出最棒的决策。就像是在玩一场烧脑又刺激的解谜游戏一样,是不是超带感?希望这篇文章能够帮你解决实际开发中遇到的问题,同时也激发你在Kotlin世界里不断探索创新的热情。
2023-01-31 18:23:07
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飞鸟与鱼_
VUE
...们采用Vue进行图像资源处置时,通常会碰到以下几种状况: //图片地址采用相对地址//图片地址采用绝对地址//图片地址采用 require 引入 加载 图标 来自 '@/assets/图标.png' ... 对于采用相对地址或绝对地址的状况,我们需要注意以下几点: 相对地址:地址不同会导致图片无法正确加载。 绝对地址:在打包之后可能会失效,需手动配置publicPath。 对于采用require引入的图片,我们需要注意以下几点: 需要采用require把图片引入进来,再在模板中采用变量调用图片。 引入图片的时候,需要添加type: 'module'才能正常采用。 总结: 采用vue-cli创建的项目,直接采用相对地址是最方便的。 如果需要采用绝对地址,需要在项目根目录新建一个vue.config.js文件,添加publicPath配置项。 采用require引入图片可以避免采用绝对或相对地址,但需要添加type: 'module'。
2023-03-20 19:48:02
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键盘勇士
Groovy
...编程语言的一个核心库文件,包含了Groovy运行时环境(Groovy Runtime Environment)所需的所有类和资源。在Java项目中引入这个jar包后,开发者能够编写并执行Groovy脚本或混合使用Java与Groovy代码。在本文的语境下,它被用于项目的构建路径中,使得IDE能够识别并支持Groovy语法及特性。 @Grab注解 , @Grab是Groovy动态编译特性中的一个重要注解,允许开发者在脚本中声明对第三方依赖库的自动下载和导入。通过在脚本头部添加@Grab注解,并指定依赖的groupId、artifactId和version,Groovy运行时会自动从Maven中心仓库或其他配置的仓库下载并加载所需的库到当前脚本上下文中,从而简化了依赖管理的过程。 resources.groovy文件 , 在Grails框架中,resources.groovy是一个用于定义和配置应用程序Bean的重要配置文件。该文件遵循Spring框架的IoC(控制反转)和DI(依赖注入)原则,允许开发者通过Groovy DSL(领域特定语言)来声明和初始化各种服务、组件和其他对象实例。这些定义在resources.groovy中的Bean可以在整个Grails应用中被注入和使用,为应用程序提供了灵活且易于管理的服务配置方式。例如,在文中提到的场景中,可以通过@Bean注解创建一个ConfigBean实例,并在其他地方通过@Value注解获取其内部属性值。
2023-07-29 22:56:33
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断桥残雪-t
AngularJS
...服务来加载不同的语言资源文件,并通过指令ng-translate或者过滤器translate动态渲染对应的语言内容。这就意味着,开发者能够根据用户的地域喜好,轻轻松松切换应用的显示语言,让不同地区的用户都感到贴心又自在。就像是个智能小助手,随时准备为用户提供母语般的使用体验。 2. 设置与配置AngularJS国际化模块 首先,我们需要引入并配置angular-translate这个专门处理国际化的插件: javascript // 引入angular-translate库 var app = angular.module('myApp', ['pascalprecht.translate']); app.config(['$translateProvider', function ($translateProvider) { // 配置默认语言 $translateProvider.preferredLanguage('en'); // 加载语言资源文件 $translateProvider.useStaticFilesLoader({ prefix: 'languages/', suffix: '.json' }); // 允许模糊匹配,提高语言包利用率 $translateProvider.fallbackLanguage('en'); $translateProvider.useSanitizeValueStrategy('sanitize'); }]); 以上代码中,我们设置了默认语言为英语,并配置了静态文件加载器从指定路径加载JSON格式的语言资源文件。 3. 创建与使用语言资源文件 接下来,我们需要创建对应的语言资源文件,例如languages/en.json和languages/zh-cn.json: json // languages/en.json { "greeting": "Hello, world!", "buttonText": "Click me" } // languages/zh-cn.json { "greeting": "你好,世界!", "buttonText": "点击我" } 4. 在视图层应用国际化 在视图模板中,我们可以借助translate指令或过滤器来动态替换文本: html { { 'greeting' | translate } } 5. 动态切换语言 最后,为了实现用户界面语言的动态切换,可以在控制器中调用 $translate.use() 方法: javascript app.controller('MainCtrl', ['$scope', '$translate', function ($scope, $translate) { $scope.changeLanguage = function (langKey) { $translate.use(langKey); }; }]); 然后在HTML中添加一个语言选择器: html English 简体中文 到此为止,我们已经成功地实现了AngularJS单页应用的国际化支持。在整个这个过程中,AngularJS就像个超能小助手,它拥有无比灵活、强大,而且特别好懂的API接口,这可帮了我们大忙了!它把开发国际化功能的那些繁琐步骤给大大简化了,让我们的应用程序轻松突破语言障碍,飞向全球各地,无论哪个地区的用户,都能用自己习惯的语言来顺畅使用。这正是AngularJS让我们能够大显身手,轻松构建出跨越国界的强大Web应用的关键所在,它的价值简直不要太赞!
2023-06-23 10:38:49
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晚秋落叶
VUE
...响应式数据绑定的方式创建交互式的Web应用程序。Vue.js 的设计思想是易用、灵活且高效,具有小巧的核心体积和出色的性能表现,适合快速开发单页应用(SPA)。 CLI(Command Line Interface) , CLI 是一种基于文本的用户界面,用户通过在命令行中输入特定指令与计算机进行交互。在Vue.js 开发环境中,Vue CLI 提供了一套方便快捷的项目初始化和构建工具链,可以自动配置项目结构并集成各种现代化的前端开发工具,如 Webpack、Babel 等,极大提高了开发效率。 Webpack , Webpack 是一个静态模块打包工具,用于现代JavaScript应用程序的构建。它能够将项目的各种资源(如JavaScript、CSS、图片等)作为模块处理,并通过loader转换和打包这些模块,最终生成优化过的静态资源文件。在本文上下文中,Webpack的BannerPlugin被用来修改Vue项目启动时显示的消息,插件会在编译过程中将指定的文本插入到输出的JavaScript文件顶部。
2023-05-18 19:49:05
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人生如戏-t
Struts2
...设置不正确,那么模板文件就无法被正确加载。例如,在struts.xml中配置FreeMarker的结果类型时: xml /WEB-INF/templates/success.ftl 如果success.ftl不在指定的/WEB-INF/templates/目录下,就会导致模板加载失败。 ② 模板引擎初始化异常 Struts2在启动时需要对FreeMarker或Velocity引擎进行初始化,如果相关配置如类加载器、模板路径等出现问题,也会引发模板加载失败。例如,对于Velocity,我们需要确保其资源配置正确: xml ③ 文件编码不一致 若模板文件的编码格式与应用服务器或模板引擎默认编码不匹配,也可能造成模板加载失败。例如,FreeMarker的默认编码是ISO-8859-1,如果我们创建的ftl文件是UTF-8编码,就需要在配置中明确指定编码: properties 在freemarker.properties中配置 default_encoding=UTF-8 3. 解决方案及实战演示 ① 核实并修正模板路径 检查并确认struts.xml中的结果类型配置是否指向正确的模板文件位置。如果你把模板放在了其他地方,记得及时更新路径。 ② 正确初始化模板引擎 确保配置文件(如velocity.properties和toolbox.xml)的位置和内容无误,并在Struts2配置中正确引用。如遇异常,可通过日志排查具体错误信息以定位问题。 ③ 统一文件编码 根据实际情况,调整模板文件编码或者模板引擎的默认编码设置,确保二者一致。 4. 结语 模板加载失败背后的人工智能思考 在面对模板加载失败这类看似琐碎却影响项目运行的问题时,我们需要像侦探一样细心观察、抽丝剥茧,找出问题的根本原因。同时呢,咱也要真正认识到,甭管是挑FreeMarker还是Velocity,重点不在选哪个工具,而在于怎么把它们配置得恰到好处,编码要规规矩矩的,还有就是深入理解这些框架背后的运行机制,这才是王道啊!在这个过程中,我们就像在升级打怪一样,不断从实践中汲取经验,让解决各种问题的能力蹭蹭上涨。同时呢,也像是挖掘宝藏一般,对Struts2框架以及整个Web开发大世界有了更深入、更接地气的理解和实践操作。 以上内容,我试图以一种更为口语化、情感化的表达方式,带您走过排查和解决Struts2框架中模板加载失败问题的全过程。希望通过这些实实在在的例子和我们互动式的讨论,让您不仅能摸清表面现象,更能洞察背后的原因,这样一来,在未来的开发工作中您就能更加得心应手,挥洒自如啦!
2024-03-07 10:45:28
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风轻云淡
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...,用于将项目中的各种资源(如JavaScript、CSS、图片等)进行处理、转换和打包,最终生成优化过的静态资源。在Node.js环境中运行,它通过Loader机制解析和转换不同类型的文件,并通过Plugin扩展其功能,支持代码分割、懒加载等功能,以提高应用的加载速度和运行效率。 HappyPack , HappyPack是针对Webpack的一个插件,主要目的是解决Webpack单线程模型带来的构建性能瓶颈问题。它通过创建多个子进程并发执行任务,使得Webpack能够在多核CPU环境下并行处理模块编译,从而显著提升构建速度。在Webpack配置中,开发者可以定义不同的HappyPack实例来处理特定类型的文件,并通过共享进程池来管理子进程资源,以实现更高效的构建过程。 多核 CPU , 多核CPU指的是在一个处理器芯片上集成了两个或更多独立计算内核的中央处理器。每个内核都可以同时执行指令,能够并行处理多个任务,提升了计算机系统的整体运算能力。在前端开发场景下,由于JavaScript语言本身为单线程模型,因此在处理大量文件构建时无法充分利用多核CPU的优势。而借助于HappyPack这类工具,可以将任务分解到多个子进程中并发执行,从而发挥多核CPU的性能潜力,提高构建速度。 Loader , 在Webpack中,Loader是一个转换器,负责对不同类型资源文件进行预处理或转换工作。例如,Babel Loader可以将ES6+的语法转换为浏览器兼容的ES5语法,Style Loader和CSS Loader则可以处理CSS样式文件。Loader通常按照一定的链式规则配置,在Webpack处理过程中逐个执行,确保所有资源都能被正确识别和处理后,再整合到最终的bundle中。 ThreadPool(线程池) , 在HappyPack中提到的ThreadPool(线程池)是一种多线程编程中的资源管理手段,用于高效地管理和复用系统中的线程资源。HappyPack通过创建一个线程池,允许多个HappyPack实例共享这些子进程去处理Webpack构建中的任务,避免频繁创建销毁线程造成的开销,同时也防止了因大量并发导致的系统资源过度消耗。在Webpack构建场景中,ThreadPool让多个任务可以在多个子进程中并发执行,有效提高了构建效率。
2023-08-07 15:02:47
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Gradle
...彩,功能更加强大。在创建自定义插件时,我们通常会继承org.gradle.api.Plugin接口并实现其apply方法。 groovy class CustomPlugin implements Plugin { @Override void apply(Project project) { // 在这里定义你的插件逻辑 } } 2. 自定义错误处理的重要性 在构建过程中,可能会出现各种预期外的情况,比如网络请求失败、资源文件找不到、编译错误等。这些异常情况,如果我们没做妥善处理的话,Gradle这家伙通常会耍小脾气,直接撂挑子不干了,还把一串长长的堆栈跟踪信息给打印出来,这搁谁看了都可能会觉得有点闹心。所以呢,我们得在插件里头自己整一套错误处理机制,就是逮住特定的异常情况,给它掰扯清楚,然后估摸着是不是该继续下一步的操作。 3. 实现自定义错误处理逻辑 下面我们将通过一段示例代码来演示如何在Gradle插件中实现自定义错误处理: groovy class CustomPlugin implements Plugin { @Override void apply(Project project) { // 定义一个自定义任务 project.task('customTask') { doLast { try { // 模拟可能发生异常的操作 def resource = new URL("http://nonexistent-resource.com").openStream() // ...其他操作... } catch (IOException e) { // 自定义错误处理逻辑 println "发生了一个预料之外的问题: ${e.message}" // 可选择记录错误日志、发送通知或者根据条件决定是否继续执行 if (project.hasProperty('continueOnError')) { println "由于设置了'continueOnError'属性,我们将继续执行剩余任务..." } else { throw new GradleException("无法完成任务,因为遇到IO异常", e) } } } } } } 上述代码中,我们在自定义的任务customTask的doLast闭包内尝试执行可能抛出IOException的操作。当捕获到异常时,我们先输出一条易于理解的错误信息,然后检查项目是否有continueOnError属性设置。如果有,就打印一条提示并继续执行;否则,我们会抛出一个GradleException,这会导致构建停止并显示我们提供的错误消息。 4. 进一步探索与思考 尽管上面的示例展示了基本的自定义错误处理逻辑,但在实际场景中,你可能需要处理更复杂的情况,如根据不同类型的异常采取不同的策略,或者在全局范围内定义统一的错误处理器。为了让大家更自由地施展拳脚,Gradle提供了一系列超级实用的API工具箱。比如说,你可以想象一下,在你的整个项目评估完成之后,就像烘焙蛋糕出炉后撒糖霜一样,我们可以利用afterEvaluate这个神奇的生命周期回调函数,给项目挂上一个全局的异常处理器,确保任何小差错都逃不过它的“法眼”。 总的来说,在Gradle插件中定义自定义错误处理逻辑是一项重要的实践,它能帮助我们提升构建过程中的健壮性和用户体验。希望本文举的例子和讨论能实实在在帮到你,让你对这项技术有更接地气的理解和应用。这样一来,任何可能出现的异常情况,咱们都能把它变成一个展示咱优雅应对、积极改进的好机会,让问题不再是问题,而是进步的阶梯。
2023-05-21 19:08:26
427
半夏微凉
Gradle
...找不到特定的处理器类文件,可能是因为各种各样的问题,比如依赖设置不对头、用的构建工具版本不搭调,或者是资源文件打包没整利索之类的。 首先,让我们稍微深入了解一下背景知识。在Java里,注解处理器就像是编译器的一个小帮手,专门用来处理代码里的那些特别标记(注解)。它们就像是程序里的小精灵,通过解读那些注解,变出额外的代码或者资源文件,让程序变得更强大。为了使这些处理器工作,我们需要确保它们被正确地识别和加载。而META-INF/services/javax.annotation.processing.Processor文件就是用来列出所有可用注解处理器的地方。这个文件一般会列出一个或多个处理器类的完整名字,就像是给编译器指路的路标,告诉它这些处理器在哪儿待着。 2. 探索解决方案 从配置到实践 2.1 检查依赖 最直接的方法是检查你的项目依赖。确保你把所有必需的库都加进去了,尤其是那些带有注解处理器的库。举个例子,如果你正在使用Lombok,那么你需要在你的build.gradle文件中添加对应的依赖: groovy dependencies { compileOnly 'org.projectlombok:lombok:1.18.24' annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok:1.18.24' } 这里的关键在于同时添加compileOnly和annotationProcessor依赖,这样既可以避免在运行时出现类冲突,又能确保编译时能够找到所需的处理器。 2.2 配置Gradle插件 有时候,问题可能出在Gradle插件的配置上。确保你使用的是最新版本的Gradle插件,并且根据需要调整插件配置。例如,如果你使用的是Android插件,确保你的build.gradle文件中有类似这样的配置: groovy android { ... compileOptions { annotationProcessorOptions.includeCompileClasspath = true } } 这条配置确保了编译类路径中的注解处理器可以被正确地发现和应用。 2.3 手动指定处理器位置 如果上述方法都不能解决问题,你还可以尝试手动指定处理器的位置。这可以通过修改build.gradle文件来实现。例如: groovy tasks.withType(JavaCompile) { options.compilerArgs << "-processorpath" << configurations.annotationProcessorPath.asPath } 这段代码告诉编译器去特定路径寻找处理器,而不是默认路径。这样做的好处是你可以在不同环境中灵活地控制处理器的位置。 3. 实战演练 从错误走向成功 在这个过程中,我遇到了不少挑战。一开始,我还以为这只是个简单的依赖问题,结果越挖越深,才发现事情比我想象的要复杂多了。我渐渐明白,光是加个依赖可不够,还得琢磨插件版本啊、编译选项这些玩意儿,配置这事儿真没那么简单。这个过程让我深刻体会到了软件开发中的细节决定成败的道理。 经过一番探索后,我终于找到了解决问题的关键所在——正确配置注解处理器的路径。这样做不仅把眼前的问题搞定了,还让我以后遇到类似情况时心里有谱,知道该怎么应对了。 4. 总结与展望 总之,“Could not find 'META-INF/services/javax.annotation.processing.Processor'”是一个常见但又容易让人困惑的问题。读完这篇文章,我们知道了怎么通过检查依赖、配置Gradle插件,还有手动指定处理器路径等方法来搞定这个难题。虽然过程中遇到了不少挑战,但正是这些问题推动着我们不断学习和成长。 未来,我希望继续深入研究更多高级主题,比如如何优化构建流程、提升构建效率等。我觉得每次努力试一试,都能让我们变得更牛,也让咱们的项目变得更强更溜!希望我的分享能帮助你在面对类似问题时不再感到迷茫,而是充满信心地去解决问题! --- 希望这篇文章除了提供解决问题的技术指导外,还能让你感受到作为开发者探索未知的乐趣。编程之路虽长,但每一步都值得珍惜。
2024-11-29 16:31:24
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月影清风
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...、SMTP等)、主机资源(CPU负载、磁盘空间等)以及系统日志,并在检测到问题时通过电子邮件、短信或其他方式及时通知管理员。在本文中,Nagios的灵魂与精华在于其详细的配置文件,通过灵活地编辑和组织这些配置文件,用户可以精确定制监控对象、检查频率、报警策略等关键参数,以满足各种IT环境下的监控需求。 CGI配置文件cgi.cfg , CGI(Common Gateway Interface,通用网关接口)配置文件是Nagios中的一个重要组成部分,它包含了对Nagios web界面模块行为的一系列设置。在本文语境下,cgi.cfg文件用于定义和控制web访问端的各种权限、功能及显示选项,例如允许用户在web界面上执行重启Nagios、停止主机/服务检查等操作,或者根据需要创建不同权限级别的用户账号,仅赋予查看部分服务器或服务状态的权限。 主机组定义文件hostgroups.cfg , 在Nagios中,主机组是一个逻辑概念,用来将具有相同特性和管理要求的一组主机归类在一起。主机组定义文件hostgroups.cfg则是用来描述和管理这些主机组的配置文件。在实际应用中,管理员可以通过此文件方便地将多台服务器按业务功能、地理位置或其他标准划分为主机组,便于在Nagios Web界面进行统一管理和查看整个主机组的状态信息,而不是逐个单独关注单个主机的状态。例如,可以创建一个名为“MySQL主机组”的主机组,将所有运行MySQL数据库服务的服务器加入其中,从而实现对一组特定服务器集中监控和报告。
2023-11-16 20:48:42
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...S Loader;在Android系统上,kernelflinger是OS Loader的一个EFI应用 - GRUB镜像组成:GRUB.MBR(boot.img), 硬盘扇区offset 1 到offset 62放置GRUB的core.img,/boot分区的boot/grub/grub.cfg 1.3 创建USB-FDD或者USB-ZIP格式U盘步骤 1)Android上:dd if=/dev/zero of=/dev/block/sda bs=512 count=4 2)Windows上:快速格式化该U盘,这个U盘就只有PBR扇区而没有MBR扇区 2 Windows安装 2.1 BIOS设置 进入BIOS设置,一般有Del、Enter、Esc等键。 2.2 Windows ISO刻录方法 Windows上的Universal USB Installer工具软件:刻录操作系统ISO文件到U盘 Linux下将操作系统ISO文件刻录到U盘:dd if=xxx.iso of=/dev/sda 注意使用的是整个磁盘,所以用的是sda而不是sda1 2.3 Windows GHO镜像安装方法 - 比较常见 1) 制作PE启动U盘 2) 下载Windows ISO镜像后(番茄花园),解压出来,里面包含GHO文件,拷贝到PE启动U盘的GHO文件夹(或者提前将文件.gho拷贝入待装系统的电脑D盘根目录)。 3) 插入PE启动U盘到电脑USB 2.0口,选择从U盘启动,启动到PE界面后,选ghost方式安装,ghost镜像的后缀名.gho。 2.4 Printer 1)HP LaserJet M1005 MFP 2)Nantian PR9 并口-OKI仿真驱动 2.5 Disable Driver Signature bcdedit /set testsigning on bcdedit /set testsigning off 3 Windows网络 3.1 CMD方式配置IP地址 :: netsh: Network Shell @echo off if [%1] == [] ( echo "Usage:" echo "WIN_IP.bat static" echo "WIN_IP.bat dhcp" echo "WIN_IP.bat speed" goto :EOF ) if %1 == static ( call :static_ip ) else if %1 == dhcp ( call :dhcp_ip ) else if %1 == speed ( call :nic_speed ) goto :EOF :: get interface name, use the following command :: getmac /V /FO LIST :static_ip set name="Ethernet" set ip=192.168.0.100 set mask=255.255.255.0 :: gwmetric=1 echo "setting static ip address..." netsh interface ipv4 set address %name% static %ip% %mask% none 1 :: netsh interface ipv4 set dns %name% static 114.114.114.114 :: netsh interface ipv4 add dns %name% 8.8.8.8 goto :EOF :dhcp_ip set name="Ethernet" echo "setting dhcp..." netsh interface ipv4 set address %name% dhcp netsh interface ipv4 set dns %name% dhcp goto :EOF :nic_speed wmic NIC where NetEnabled=true get Name, Speed 3.2 DNS查询流程 1) 现有的DNS缓存 ipconfig /displaydns 2) 查询hosts文件 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 3) 请求发往DNS服务器 ipconfig /all 3.3 firewall appwiz.cpl msconfig wf.msc Inbound Rules and Outbound Rules Enable 4 File and Printer Sharing (Echo Request - ICMPv4-Out) netsh advfirewall firewall add rule name="UDP ports" protocol=UDP dir=in localport=8080 action=allow https://github.com/DynamoRIO/drmemory/wiki/Downloads 3.4 Multicast - Windows组播client需要使用setsockopt()设置IP_ADD_MEMBERSHIP(加入指定的组播组)才能接收组播server发送的数据。 - 组播MAC地址是指第一个字节的最低位是1的MAC地址。 - 组播MAC地址的前3个字节固定为01:00:5e,后3个字节使用组播IP的后23位。例如239.192.255.251的MAC地址为01:00:5e:40:ff:fb。 - Windows 10 Wireshark要抓取SOME/IP组播报文,需要使用SocketTool工具监听239.192.255.251:30490,然后Wireshark才会显示组播报文,否则不显示(Windows netmon不需要任何设置,就可以抓到全部报文)。 netsh interface ip show joins Win 10 PowerShell: Get-NetAdapter | Format-List -Property ifAlias,PromiscuousMode In Linux, map IP addr to multicast MAC is function ip_eth_mc_map(), kernel eventually calls driver ndo_set_rx_mode() to set multicast MAC to NIC RX MAC filter table. 3.5 NAT 查看当前机器的NAT端口代理表: netsh interface portproxy show all 1) 第三方软件PortTunnel。 2) ICS(Internet Connection Sharing)是NAT的简化版。 3) showcase: USB Reverse Tethering 3.6 route命令用法 route [-f] [-p] [command [destination] [mask netmask] [gateway] [metric metric] [if interface]] route print ::增加一条到192.168.0.10/24网络的路由,网关是192.168.0.1,最后一个if参数是数字,可以使用route print查询,类似于Android的NetId。 route add 192.168.0.0 mask 255.255.255.0 192.168.0.1 metric 1 if 11 ::删除192.168.0.10这条路由 route delete 192.168.0.0 3.7 VLAN PowerShell Get-NetAdapter PowerShell Set-NetAdapterAdvancedProperty -Name \"Ethernet 3\" -DisplayName \"VLAN ID\" -DisplayValue 24 PowerShell Reset-NetAdapterAdvancedProperty -Name \"Ethernet 3\" -DisplayName \"VLAN ID\" 3.8 WiFi AP 1) get password netsh wlan show profiles netsh wlan show profiles name="FAST_ABCD" key=clear 2) enable Soft AP netsh wlan show drivers ::netsh wlan set hostednetwork mode=allow netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=myWIFI key=12345678 netsh wlan start hostednetwork ::netsh wlan stop hostednetwork 3.9 Malicious software Task Manager Find process name, open file location, remove xxx.exe, rename empty xxx.txt to xxx.exe 4 Office 4.1 Excel Insert Symbol More Symbols Wingdings 2 4.2 Outlook 4.2.1 邮箱清理 点击 自己的邮件名字 Data File Properties(数据文件属性) Folder Size(文件夹大小) Server Data(服务器数据) 从左下角“导航选项”中切换到“日历” View(视图) Change View(更改视图) List(列表) 删除“日历”中过期的项目。 Calendar (Left Bottom) - View (Change View to Calendar) - Choose Menu Month 4.2.2 TCAM filter rule Home - ... - Rules - Create Rule (Manage Rules & Alerts) - Title 4.3 Powerpoint画图 插入 - > 形状 Insert - > Shapes 4.4 Word 升级目录 [References][Update Table] 5 Sprax EA 5.1 Basic Design - Toolbox Message/Argument/Return Value Publish - Save - Save to Clipboard 5.2 Advanced Copy/Paste - Copy to Clipboard - Full Structure for Duplication Copy/Paste - Paste Package from Clipboard 6 USB Win7 CMD: wmic path Win32_PnPSignedDriver | find "Android" wmic path Win32_PnPSignedDriver | find "USB" :: similar to Linux lsusb wmic path Win32_USBControllerDevice get Dependent 7 Abbreviations CAB: Capacity Approval Board NPcap: Nmap Packet Capture wmic: Windows Management Instrumentation Command-line 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zoosenpin/article/details/118596813。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-10 16:27:10
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...-a:显示所有目录,文件夹,隐藏文件/目录 ls -l:显示文件的权限、修改时间等 ls -al:上面两个结合 ls 目录:显示该目录下的文件 – cd /:进入linux根目录 cd ~:/home/jl – uname :查看系统信息 uname -a :查看全部系统信息 – cat 文件名:显示某文件内容 – sudo :临时切换root用户 sudo apt-get install 软件名 :装某软件 sudo su:直接切换root用户(少用) sudo su jl:切换回普通用户 – touch 文件名:创建文件 rm -r 目录/文件:删除文件/目录及它包含的所有内容 rm -f 文件:直接删除,无需确认 rm -i 文件:删除文件,会逐一询问是否删除 rmdir 目录:专门删除目录 mv :可以用来移动文件/目录,也可以用来重命名 – ifconfig:显示网络配置信息(lo:本地回环测试) ifconfig -a:显示所有网卡(上面只显示工作的,本条显示所有工作和未工作的) ifconfig eth0 up:打开eth0这个网卡 ifconfig eth0 down:关闭eth0这个网卡(0一般要sudo来执行) ifconfig eth0 你想设置的地址:重设eth0的ip地址 – 命令 --help:看看这个命令的帮助信息 reboot:重启 – sync:数据同步写入磁盘命令(一般来说,用户写的内容先保存在一个缓冲区,系统是隔一定时间像磁盘写入缓冲区内写入磁盘),用sync立刻写入 grep ”“ -i :搜索时忽略大小写 grep 默认是匹配字符, -w 选项默认匹配一个单词 例如我想匹配 “like”, 不加 -w 就会匹配到 “liker”, 加 -w 就不会匹配到 du 目录/文件 -sh : 查看某一文件/目录的大小,也可以到一个目录下du -sh,查看这个目录的大小 目录下使用du -sh 查看目录总的大小 du 文件名 -sh 查看指定文件的大小 df:检查linux服务器的文件系统磁盘空间占用情况,默认以kb为单位 gedit 文件:使用gedit软件打开一个文件(类似于windows下面的记事本) ps:查看您当前系统有哪些进程,ubuntu(多用户)下是ps -aux,嵌入式linux(单用户)下面是ps top:进程实时运行状态查询 file 文件名:查看文件类型 ubuntu的fs cd / :根目录,一切都是从根目录发散开来的 /bin:存放二进制可执行文件,比如一些命令 /boot:ubuntu的内核与启动文件 /cdrom:有光盘是存放光盘文件 /dev:存放设备驱动文件 /etc:存放配置文件,如账号和密码文件(加密后的) /home:系统默认的用户主文件夹 /lib:存放库文件 /lib64:存放库文件,. so时linux下面的动态库文件 /media:存放可插拔设备,如sd,u盘就是挂载到这个文件下面 /mnt:用户可使用的挂载点,和media类似,可以手动让可插拔设备挂载到/mnt /opt:可选的文件和程序存放目录,给第三方软件放置的目录 /proc:存放系统的运行信息,实在内存上的不是在flash上,如cat /proc/cpuinfo /root:系统管理员目录,root用户才能访问的文件 /sbin:和bin类似,存放一些二进制可执行文件,sbin下面一般是系统开机过程中所需要的命令 /srv:服务相关的目录,如网络服务 /sys:记录内核信息,是虚拟文件系统 /tmp:临时目录 /usr:不是user的缩写,而是UNIX Software Resource的缩写,存放系统用户有关的文件,占很大空间 /var:存放变化的文件,如日志文件 – 移植就是移植上面这些文件 磁盘管理 linux开发一定要选用FAT32格式的U盘或者SD卡 u盘在/dev中的名字是sd,要确定是哪个,拔了看少了哪个。就是哪个 /dev/sdb表示U盘,/dev/sdb1表示U盘的第一个分区,一般U盘 sd卡只有一个分区 df:显示linux系统的磁盘占用情况 在一个目录里使用du -sh:查看这个目录里面所有内容所占用的资源 du 文件名 -sh:一般用来看单个文件/目录的大小 du -h --max-depth=n:显示n级目录的大小 – 磁盘的挂载与取消挂载: mount 和 umount sudo mount /dev/sdb1 /media/jl/udisk sudo umount /media/jl/u盘名 (-f 强制取消挂载),如果u盘正在使用,如被另一个终端打开,那么该指令无效 mount挂载后中文显示乱码的解决方法 sudo mount -o iocharset=utf8 /dev/sdb1 udisk – 磁盘的分区和格式化 sudo fdisk -l /dev/sdb 查看所有分区信息(–help查看别的用法) sudo fdisk /dev/sdb1 ----> m ( 进入帮助 ) ----> d 删除该分区 ----> wq 保存并退出 mkfs -t vfat /dev/sdb1 mkfs -t vfat /dev/sdb2 mkfs -t vfat /dev/sdb3 给分区1,2,3分别格式化,完成后能在图形界面看见三个u盘图标 格式化u盘之前一定要先卸载u盘已经挂载的系统。 – 压缩和解压缩 linux下常用的压缩扩展名: .tar .tar.bz2 .tar.gz 后两个linux常用 windows下面用7zip软件 右键选中文件,选择7zip,添加到压缩包,压缩格式选择tar,仅存储 生成tar文件,这里只是打包,没有压缩 右键上面的tar文件,选择7zip,添加到压缩包,压缩格式选择bzip2,确定 生成.tar.bz2文件,把它放到ubuntu解压 ubuntu也支持解压.tar和.zip,但后面两个常用 – ubuntu下面的压缩工具时gzip 压缩文件 gzip 文件名:压缩文件,变成 原文件名.gz,原来的文件就不见了 解压缩文件 gzip -d .gz:还原 文件 gzip -r 目录:递归,将该目录里的各个文件压缩,不提供打包服务 – bzip2工具负责压缩和解压缩.bz2格式的压缩包 bzip2 -z 文件名,压缩成 文件名.bz2 bzip2 -d 文件名.bz2,解压缩成 文件名 bzip2不能压缩/解压缩 目录 – 打包工具 tar 常用参数 -f:使用归档文件(必须要在所有选项后面) -c:创建一个新归档 -x:从归档中解出文件 -j:使用bzip2压缩格式 -z:使用gzip压缩格式 -v:打印出命令执行过程 如以bzip2格式压缩,打包 tar -vcjf 目录名.tar.bz2 目录名 如将上面的压缩包解包 tar -vxjf 目录名.tar.bz2 – 其他压缩工具 rar工具 sudo apt-get install rar(用dhcp连不上阿里云的镜像) rar a test.rar test 把test压缩成test.rar rar x test.rar 把test.rar解压缩成test – zip工具 压缩 zip -rv test.zip test 解压缩 unzip test.zip – ubuntu的用户和用户组 linux是多用户的os,不同的用户有不同的权限,可以查看和操作不同的文件 有三种用户 1、初次用户 2、root用户 3、普通用户 root用户可以创建普通用户 linux用户记录在/etc/passwd这个文件内 linux用户密码记录在/etc/shadow这个文件内,不是以明文记录的 每个用户都有一个id,叫做UID – linux用户组 为了方便管理,将用户进行分组,每个用户可以属于多个组 可以设置非本组人员不能访问一些文件 用户和用户组的存在就是为了控制文件的访问权限的 每个用户组都有一个ID,叫做GID 用户组信息存储在/etc/group中 passwd 用户名:修改该用户的密码 – ubuntu文件权限 ls -al 文件名 如以b开头: -brwx - rwx - rwx -:b表示 块文件,设备文件里面可供存储的周边设备 以d开头是目录 以b是块设备文件 以-开头是普通文件 以 l 开头表示软连接文件 以c开头是设备文件里的串行端口设备 -rwx - rwx - rwx -:用户权限,用户组内其他成员,其它组用户 数字 1 表示链接数,包括软链接和硬链接 第三列 jl 表示文件的拥有者 第四列 jl 表示文件的用户组 第五列 3517 表示这个文件的大小,单位是字节 ls -l 显示的文件大小单位是字节 ls -lh 现实的文件大小单位是 M / G 第六七八列是最近修改时间 最后一列是文件名 – 修改文件权限命令 chmod 777 文件名 修改文件所属用户 sudo chown root 文件 修改文件用户组 sudo chown .root 文件 同时修改文件用户和用户组 sudo chown jl.jl 文件 修改目录的用户/用户组 sudo chown -r jl.jl 目录( root.root ) – linux连接文件 1、硬连接 2、符号连接(软连接) linux有两种连接文件,软连接/符号连接,硬连接 符号连接类似于windows下面的快捷方式 硬连接通过文件系统的inode连接来产生新文件名,而不是产生新文件 inode:记录文件属性,一个文件对应一个inode, inode相当于文件ID 查找文件要先找到inode,然后才能读到文件内容 – ln 命令用于创建连接文件 ln 【选项】源文件 目标文件 不加选项就是默认创建硬连接 -s 创建软连接 -f 强制创建连接文件,如果目标存在,就先删掉目标文件,再创建连接文件 – 硬连接:多个文件都指向同一个inode 具有向inode的多个文件互为硬连接文件,创建硬连接相当于文件实体多了入口 只有删除了源文件、和它所有的硬连接文件,晚间实体才会被删除 可以给文件创建硬连接来防止文件误删除 改了源文件还是硬连接文件,另一个文件的数据都会被改变 硬连接不能跨文件系统(另一个格式的u盘中的文件) 硬连接不能连接到目录 出于以上原因,硬连接不常用 ls -li:此时第一列显示的就是每个文件的inode – 软连接/符号连接 类似windows下面的快捷方式 使用较多 软连接相当于串联里一个独立的文件,该文件会让数据读取指向它连接的文件 ln -s 源文件 目标文件 特点: 可以连接到目录 可以跨文件系统 删除源文件,软连接文件也打不开了 软连接文件通过 “ -> ” 来指示具体的连接文件(ls -l) 创建软连接的时候,源文件一定要使用绝对路径给出,(硬连接无此要求) 软连接文件直接用cp复制到别的目录下,软连接文件就会变成实体文件,就算你把源文件删掉,该文件还是有效 正确的复制、移动软连接的用法是:cp -d 如果不用绝对路径,cp -d 软连接文件到别的目录,该软连接文件就会变红,失效 如果用了绝对路径,cp -d 软连接文件到别的目录,该软连接文件还是有效的,还是软连接文件 不用绝对路径,一拷贝就会出问题 – 软连接一个目录,也是可以用cp -d复制到其他位置的 – gedit 是基于图形界面的 vim有三种模式: 1、一般模式:默认模式,用vim打开一个文件就自动进入这个模式 2、编辑模式:按 i,a等进入,按esc回到一般模式 3、命令行/底行模式:在一般模式下输入:/ ?可进入命令行模式 ,按esc回到一般模式 一般模式下,dd删除光标所在的一整行; ndd,删除掉光标所在行和下面的一共n行 点 . 重复上一个操作 yy复制光标所在行 小p复制到光标下一行 大p复制到光标上一行n nyy复制光标所在往下n行 设置vim里的tab是四个空格:在/etc/vim/vimrc里面添加:set ts=4 设置vim中显示行号:在上面那个文件里添加:set nu – vscode是编辑器 gcc能编译汇编,c,cpp 电脑上的ubuntu自带的gcc用来编译x86架构的程序,而嵌入式设备的code要用针对于该芯片架构如arm的gcc编译器,又叫做交叉编译器(在一种架构的电脑上编译成另一种架构的代码) gcc -c 源文件:只编译不链接,编译成.o文件 -o 输出文件名( 默认名是 .out ) -O 对程序进行优化编译,这样产生的可执行文件执行效率更高 -O2:比-O幅度更大的优化,但编译速度会很慢 -v:显示编译的过程 gcc main.c 输出main.out的可执行文件 预处理 --> 编译 --> 汇编 --> 链接 – makefile里第一个目标默认是终极目标 其他目标的顺序可以变 makefile中的变量都是字符串 变量的引用方法 : $ ( 变量名 ) – Makefile中执行shell命令默认会把命令本身打印出来 如果在shell命令前加 @ ,那么shell’命令本身就不会被打印 – 赋值符:= 变量的有效值取决于他最后一次被赋值的值 : = 赋值时右边的值只是用前面已经定义好的,不会使用后面的 ?= 如果左边的前面没有被赋值,那么在这里赋值,佛则就用前面的赋值 + = 左边前面已经复制了一些字串,在这里添加右边的内容,用空格隔开 – 模式规则 % . o : % . c %在这里意思是通配符,只能用于模式规则 依赖中 % 的内容取决于目标 % 的内容 – CFLAGS:指定头文件的位置 LDFLAGS:用于优化参数,指定库文件的位置 LIBS:告诉链接器要链接哪些库文件 VPATH:特殊变量,指定源文件的位置,冒号隔开,按序查找源文件 vpath:关键字,三种模式,指定、清除 – 自动化变量 $ @ 规则中的目标集合 $ % 当目标是函数库的时候,表示规则中的目标成员名 $ < 依赖文件集合中的第一个文件,如果依赖文件是以 % 定义的,那么 $ < 就是符合模式的一系列文件的集合 $ ? 所有比目标新的依赖文件的集合,以空格分开 $ ^ 所有依赖文件的集合,用空格分开,如果有重复的依赖文件,只保留一次 $ + 和 $ ^ 类似,但有多少重复文件都会保留 $ 表明目标模式中 % 及其以前的部分 如果目标是 test/a.test.c,目标模式是 a.%.c,那么 $ 就表示 test/a.test – 常用的是 $@ , $< , $^ – Makefile的伪目标 不生成目标文件,只是执行它下面的命令 如果被错认为是文件,由于伪目标一般没有依赖,那么目标就被认为是最新的,那么它下面的命令就不会执行 。 如果目录下有同名文件,伪目标错认为是该文件,由于没有依赖,伪目标下面的指令不会被执行 伪目标声明方法 .PHONY : clean 那么就算目录下有伪目标同名文件,伪目标也同样会执行 – 条件判断 ifeq ifneq ifdef ifndef – makefile函数使用 shell脚本 类似于windoes的批处理文件 将连续执行的命令写成一个文件 shell脚本可以提供数组,循环,条件判断等功能 开头必须是:!/bin/bash 表示使用bash 脚本的扩展名:.sh – 交互式shell 有输入有输出 输入:read 第三行 name在这里作为变量,read输入这个变量 下一行使用这个变量直接是 $name,不用像 Makefile 里面那样子加括号 read -p “读取前你想打印的内容” 变量1 变量2 变量3… – 数值计算 第五行等于号两边不能有空格 右边计算的时候是 $( ( ) ),注意要两个括号 – test 测试命令 文件状态查询,字符、数字比较 && cmd1 && cmd2 当cmd1执行完并且正确,那么cmd2也执行 当cmd2执行完并且错误,那么cmd2不执行 || cmd1 || cmd2 当cmd1执行完并且正确,那么cmd2不执行 当cmd2执行完并且错误,那么cmd2也执行 查看一个文件是否存在 – 测试两个字符串是否相等 ==两边必须要有空格,如果不加空格,test这句就一直是对的。 – 中括号判断符 [ ] 作用和test类似 里面只能输入 == 或者 != 四个箭头所指必须用空格隔开 而且如果变量是字符串的话,一定要加双引号 – 默认变量 $0——shell脚本本身的命令 $——最后一个参数的标号(1,2,3,4…) $@——表示 $1 , $2 , $3 … $1 $2 $3 – shell 脚本的条件判断 if [ 条件判断 ];then //do something fi 红点处都要加空格 exit 0——表示退出 – if 条件判断;then //do something elif 条件判断;them //do something else //do something fi 红线处要加空格 – case 语句 case $var in “第一个变量的内容”) //do something ;; “第二个变量的内容”) // do something ;; . . . “第n个变量的内容”) //do something ;; esac 不能用 “”,否则就不是通配符的意思,而是表示字符 – shell 脚本函数 function fname(){ //函数代码段 } 其中function可以写也可以不写 调用函数的时候不要加括号 shell 脚本函数传参方式 – shell 循环 while[条件] //括号内的状态是判断式 do //循环代码段 done – until [条件] do //循环代码段 done – for循环,使用该循环可以知道有循环次数 for var con1 con2 con3 … … do //循环代码段 done – for 循环数值处理 for((初始值;限制值;执行步长)) do //循环代码段 done – 红点处必须要加空格!! loop 环 – – 注意变量有的地方用了 $ ,有的地方不需要 $ 这里的赋值号两边都不用加 空格 $(())数值运算 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/engineer0/article/details/107965908。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-23 17:18:30
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....this。 5.在android中this使用的小结: this代表本类的一个引用,this.表示调用本类的某个方法,这个时候通常可以省略this;但在内部类中不能省略,否则编译器会认为是内部类的引用,所以要在this前加上类名. .this 表示本类的引用,通常前面的是用本类的名字表示,当然也可以省略,但是如果是在内部类中一定要加上类名,同时注意:this和static不能共存,就是在static修饰的方法中不能用this. 6.android context是什么 ?从SDK中可以知道 Interface to global information about an application environment. This is an abstract class whose implementation is provided by the Android system. It allows access to application-specific resources and classes, as well as up-cal for application-level operations such as launching activities, broadcasting and receiving intents, etc 从上的描述可以知道context和一下三点作用: 它描述的是一个应用程序的环境,即上下文 它类是一个抽象的类,android提供了一个具体的通用实现类contextIml类。 它就像是一个大管家,是一个访问全局信息的接口。通过它我们可以获取应用程度 的资源的类,包括一些应用级的操作,如启动一个activity,发送广播,接受Intent信息。 7.context家族的关系 8.android context源码简析 8.1Context.java:抽象类,提供了一组通用的API public abstract class Context { ... public abstract Object getSystemService(String name); //获得系统级服务 public abstract void startActivity(Intent intent); //通过一个Intent启动Activity public abstract ComponentName startService(Intent service); //启动Service //根据文件名得到SharedPreferences对象 public abstract SharedPreferences getSharedPreferences(String name,int mode); ... } 8.2 Contextlml.java:Context和实现类,但函数的大部分功能都是直接调用其属性的mPackageInfo去完成 / Common implementation of Context API, which provides the base context object for Activity and other application components. / class ContextImpl extends Context{ //所有Application程序公用一个mPackageInfo对象 /package/ ActivityThread.PackageInfo mPackageInfo; @Override public Object getSystemService(String name){ ... else if (ACTIVITY_SERVICE.equals(name)) { return getActivityManager(); } else if (INPUT_METHOD_SERVICE.equals(name)) { return InputMethodManager.getInstance(this); } } @Override public void startActivity(Intent intent) { ... //开始启动一个Activity mMainThread.getInstrumentation().execStartActivity( getOuterContext(), mMainThread.getApplicationThread(), null, null, intent, -1); } } 8.3 ContextWrapper.java:该类只是对Context类的一种包装,该类的构造函数包含了一个真正的Context引用,即ContextIml对象。 public class ContextWrapper extends Context { Context mBase; //该属性指向一个ContextIml实例,一般在创建Application、Service、Activity时赋值 //创建Application、Service、Activity,会调用该方法给mBase属性赋值 protected void attachBaseContext(Context base) { if (mBase != null) { throw new IllegalStateException("Base context already set"); } mBase = base; } @Override public void startActivity(Intent intent) { mBase.startActivity(intent); //调用mBase实例方法 } } 8.4ContextThemeWrapper.java:该类内部包含了主题(Theme)相关的接口,即android:theme属性指定的。只有Activity需要主题,Service不需要主题,所以Service直接继承于ContextWrapper类。 public class ContextThemeWrapper extends ContextWrapper { //该属性指向一个ContextIml实例,一般在创建Application、Service、Activity时赋值 private Context mBase; //mBase赋值方式同样有一下两种 public ContextThemeWrapper(Context base, int themeres) { super(base); mBase = base; mThemeResource = themeres; } @Override protected void attachBaseContext(Context newBase) { super.attachBaseContext(newBase); mBase = newBase; } } 9.Activity类 、Service类 、Application类本质上都是Context子类,所以应用程序App共有的Context数目公式为: 总Context实例个数 = Service个数 + Activity个数 + 1(Application对应的Context实例) 10.AR/VR研究的朋友可以加入下面的群或是关注下面的微信公众号 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yywan1314520/article/details/51953172。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-27 17:37:26
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...一些数据集,因为原始文件似乎已被删除。 2019年5月更新:修复了scikit-learn最新版本的警告消息。 Dave Young的 Python机器学习迷你课程 照片,保留一些权利。 迷你课程面向谁? 在开始之前,请确保您在正确的位置。 下面的列表提供了有关本课程针对谁的一些一般指导。 如果您没有完全匹配这些点,请不要惊慌,您可能只需要在一个或另一个区域刷牙以跟上。 知道如何编写一些代码的开发人员。这意味着,一旦您了解基本语法,就可以选择像Python这样的新编程语言,这对您来说并不重要。这并不意味着您是一名向导编码员,而是可以毫不费力地遵循基本的类似于C的语言。 懂一点机器学习的开发人员。这意味着您了解机器学习的基础知识,例如交叉验证,一些算法和偏差方差折衷。这并不意味着您是机器学习博士,而是您知道地标或知道在哪里查找。 这门迷你课程既不是Python的教科书,也不是机器学习的教科书。 从一个懂一点机器学习的开发人员到一个可以使用Python生态系统获得结果的开发人员,Python生态系统是专业机器学习的新兴平台。 在Python机器学习方面需要帮助吗? 参加我为期2周的免费电子邮件课程,发现数据准备,算法等(包括代码)。 单击立即注册,并获得该课程的免费PDF电子书版本。 立即开始免费的迷你课程! 迷你课程概述 该微型课程分为14节课。 您可以每天完成一堂课(推荐),也可以在一天内完成所有课程(核心!)。这实际上取决于您有空的时间和您的热情水平。 以下是14个课程,可帮助您入门并提高使用Python进行机器学习的效率: 第1课:下载并安装Python和SciPy生态系统。 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 第3课:从CSV加载数据。 第4课:了解具有描述性统计信息的数据。 第5课:通过可视化了解数据。 第6课:通过预处理数据准备建模。 第7课:使用重采样方法进行算法评估。 第8课:算法评估指标。 第9课:现场检查算法。 第10课:模型比较和选择。 第11课:通过算法调整提高准确性。 第12课:利用集合预测提高准确性。 第13课:完成并保存模型。 第14课:Hello World端到端项目。 每节课可能需要您60秒钟或最多30分钟。花点时间按照自己的进度完成课程。提出问题,甚至在以下评论中发布结果。 这些课程希望您能开始学习并做事。我会给您提示,但每节课的重点是迫使您学习从哪里寻求有关Python平台的帮助(提示,我直接在此博客上获得了所有答案,请使用搜索特征)。 在早期课程中,我确实提供了更多帮助,因为我希望您树立一些信心和惯性。 挂在那里,不要放弃! 第1课:下载并安装Python和SciPy 您必须先访问平台才能开始使用Python进行机器学习。 今天的课程很简单,您必须在计算机上下载并安装Python 3.6平台。 访问Python主页并下载适用于您的操作系统(Linux,OS X或Windows)的Python。在计算机上安装Python。您可能需要使用特定于平台的软件包管理器,例如OS X上的macports或RedHat Linux上的yum。 您还需要安装SciPy平台和scikit-learn库。我建议使用与安装Python相同的方法。 您可以使用Anaconda一次安装所有内容(更加容易)。推荐给初学者。 通过在命令行中键入“ python”来首次启动Python。 使用以下代码检查所有您需要的版本: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) 如果有任何错误,请停止。现在该修复它们了。 需要帮忙?请参阅本教程: 如何使用Anaconda设置用于机器学习和深度学习的Python环境 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 您需要能够读写基本的Python脚本。 作为开发人员,您可以很快选择新的编程语言。Python区分大小写,使用哈希(#)进行注释,并使用空格指示代码块(空格很重要)。 今天的任务是在Python交互环境中练习Python编程语言的基本语法和重要的SciPy数据结构。 练习作业,在Python中使用列表和流程控制。 练习使用NumPy数组。 练习在Matplotlib中创建简单图。 练习使用Pandas Series和DataFrames。 例如,以下是创建Pandas DataFrame的简单示例。 1 2 3 4 5 6 7 8 dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) 第3课:从CSV加载数据 机器学习算法需要数据。您可以从CSV文件加载自己的数据,但是当您开始使用Python进行机器学习时,应该在标准机器学习数据集上进行练习。 今天课程的任务是让您轻松地将数据加载到Python中并查找和加载标准的机器学习数据集。 您可以在UCI机器学习存储库上下载和练习许多CSV格式的出色标准机器学习数据集。 练习使用标准库中的CSV.reader()将CSV文件加载到Python 中。 练习使用NumPy和numpy.loadtxt()函数加载CSV文件。 练习使用Pandas和pandas.read_csv()函数加载CSV文件。 为了让您入门,下面是一个片段,该片段将直接从UCI机器学习存储库中使用Pandas来加载Pima Indians糖尿病数据集。 1 2 3 4 5 6 Load CSV using Pandas from URL import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) 到现在为止做得很好!等一下 到目前为止有什么问题吗?在评论中提问。 第4课:使用描述性统计数据理解数据 将数据加载到Python之后,您需要能够理解它。 您越了解数据,可以构建的模型就越精确。了解数据的第一步是使用描述性统计数据。 今天,您的课程是学习如何使用描述性统计信息来理解您的数据。我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用head()函数了解您的数据以查看前几行。 使用shape属性查看数据的维度。 使用dtypes属性查看每个属性的数据类型。 使用describe()函数查看数据的分布。 使用corr()函数计算变量之间的成对相关性。 以下示例加载了皮马印第安人糖尿病发病数据集,并总结了每个属性的分布。 1 2 3 4 5 6 7 Statistical Summary import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) 试试看! 第5课:通过可视化了解数据 从昨天的课程继续,您必须花一些时间更好地了解您的数据。 增进对数据理解的第二种方法是使用数据可视化技术(例如,绘图)。 今天,您的课程是学习如何在Python中使用绘图来单独理解属性及其相互作用。再次,我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist()函数创建每个属性的直方图。 使用plot(kind ='box')函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix()函数创建所有属性的成对散点图。 例如,下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课:通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理,以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中,您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用:拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如,尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化(例如,平均值为0,标准偏差为1)。 使用范围选项将数值数据标准化(例如,范围为0-1)。 探索更高级的功能工程,例如Binarizing。 例如,下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集,计算了标准化数据所需的参数,然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课:使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题,因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集,一些方法用于训练模型,而另一些则被保留,并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法,例如: 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度?在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点?做得好! 第8课:算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score()函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量,默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失?在评论中让我知道。 第9课:抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口,以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中,您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法(例如线性回归,逻辑回归和线性判别分析)。 抽查数据集上的一些非线性算法(例如KNN,SVM和CART)。 抽查数据集上一些复杂的集成算法(例如随机森林和随机梯度增强)。 例如,下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思?在评论中让我知道。 第10课:模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法,那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中,您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第11课:通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法,您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中,您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例,该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第12课:利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能,例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中,您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法(袋装决策树集合)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗?在评论中让我知道。 第13课:完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后,您需要完成该模型。 在今天的课程中,您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据(在训练和测试过程中看不到的数据)进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中,然后再次加载。 例如,下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型,将其保存到文件中,之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课:Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中,您需要练习将各个部分组合在一起,并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集(机器学习的世界) 这包括以下步骤: 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行,并记录结果。 您使用什么型号?您得到了什么结果?在评论中让我知道。 结束! (看你走了多远) 你做到了。做得好! 花一点时间,回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣,并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载,安装并启动Python,并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中,您逐渐地,稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方,您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板,您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写,您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注,你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-11 10:04:06
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...pkbus.com/android-48399-1-1.html 2.积分商城好礼兑换 http://www.apkbus.com/plugin.php?id=auction 3.新浪官博之【创业者大会送票】活动 http://e.weibo.com/2975543812/zqr1yeSCe 4.安卓巴士项目小组 http://www.apkbus.com/group.php?gid=3 二、视频教程汇总 1.老罗Android开发视频教程 http://www.apkbus.com/Android-246-1.html 2. mars安卓开发视频教程 http://www.apkbus.com/Android-248-1.html 3.ios开发视频教程 http://iphone.apkbus.com/ 三、论坛经典内容汇总 1.美女象棋源码 http://www.apkbus.com/android-106605-1-1.html 2.Adnroid 安全卫士源码 http://www.apkbus.com/android-83653-1-1.html 3.百度地图SDK for Android 2.1版下载 http://www.apkbus.com/android-105237-1-1.html 4.eclipse不自定弹出提示(alt+/快捷键失效) http://www.apkbus.com/android-104663-1-1.html 5.Android即时通信系统的实现 http://www.apkbus.com/android-104564-1-1.html 6.Android编程14个很有用的代码片段 http://www.apkbus.com/android-104070-1-1.html 7.音乐播放器频谱绘制 http://www.apkbus.com/android-98147-1-1.html 8.Android开发手册(离线版)与(在线版)谭东编写 http://www.apkbus.com/android-97714-1-1.html 9.Sqlite+listview 的实例 http://www.apkbus.com/android-96910-1-1.html 10.iReader,QQ阅读书架效果的实现(附源码) http://www.apkbus.com/android-99130-1-1.html 11.Android 对话框(Dialog)大全 http://www.apkbus.com/android-98097-1-1.html 12.九宫格密码解锁(修正版) http://www.apkbus.com/android-97699-1-1.html 13.Android Chart图开源库AChartEngine教程 http://www.apkbus.com/android-94575-1-1.html 14.基于Socket的Android手机视频实时传输 http://www.apkbus.com/android-91517-1-1.html 15. 喷泉粒子系统源码 http://www.apkbus.com/android-106463-1-1.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m_3251388/article/details/8888970。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-15 17:53:42
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...单按钮的形状,无论是圆角还是直角设计,都能根据项目需求进行调整,以保持与整体界面风格的一致性。通过集成jQueryPopMenu到网页中,开发者可以迅速创建出一个在移动设备和平板电脑上能够流畅转换、优雅展现的响应式下拉菜单。这一特性极大地增强了用户体验,确保了网站在任何访问环境下都能提供易于操作且美观的导航功能。总之,jQueryPopMenu是一个便捷实用的工具,简化了响应式Web开发中复杂菜单设计的过程,使开发者能够更专注于提升网站的核心交互与内容质量。 点我下载 文件大小:279.10 KB 您将下载一个JQuery插件资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供JQuery插件下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2024-01-02 09:16:07
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...间,还能享受到与原生Android或iOSMaterialDesign应用类似的流畅触控体验。此外,bootstrap-material-datetimepicker插件高度灵活,支持多种自定义选项以满足不同的业务场景需求,如设置默认日期、限制可选日期范围等。无论是创建现代化的表单控件还是实现复杂的日程安排功能,这款插件都能作为有力工具,助力开发人员高效构建高质量的Web界面。 点我下载 文件大小:340.66 KB 您将下载一个JQuery插件资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供JQuery插件下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2024-05-22 11:34:11
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