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Linux下快速配置Java开发环境

1.下载 jdk8官网下载地址 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 我的百度云下载地址, 链接:https://pan.baidu.com/s/11Z37_qsdT5UtPqQe_nVnig 密码:r50o, 一直用,稳定性没的说! 先点一下接受,再选择对应版本下的包。我的是CentOS7.3/7.4, 选择tar.gz压缩包。 2.上传 把下载的压缩包上传到你的Linux服务器。 推荐工具 WinScp 直接拖拽上传! 3.命令 推荐下载Putty搭配WinScp超级爽!或者其他Shell软件都可以(XShell等等) 接下来假设你已经把jdk压缩包上传到服务器了,并假设存放在/usr/local/java/jdk8.tar.gz 1.进入jdk存放目录 cd /usr/local/java 2.查看 ls 3.解压 tar -zxvf jdk8.tar.gz 4.编辑 vi /etc/profile 光标移到最后,新系统是没有export xxxxx等,按一下i进入写入模式。 5.在下面添加下面这段 export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH 再按下esc,输入:wq保存并退出! 6.设置立即生效 source /etc/profile 7.验证 java -version 出现如下所示信息即为安装成功 java version "1.8.0_144" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_144-b01) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.144-b01, mixed mode) Create By yster@foxmail.com 转载注明出处

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VS2017_C++_OpenCV配置开发环境

最近在搞微软的kinect,尝试了在linux下安装其驱动,但是可能因为是在虚拟机上的原因,驱动安装屡屡碰壁,无奈之下转到微软的亲儿子平台windows下来弄,果然分分钟安装好 ,接下来就要借助kinect的强大功能,这里我暂时只用到它的双目相机,并尝试这先用opencv来实现一些想法。下面是配置opencv的c++接口,配置的过程遇到了不少麻烦,好大一部分原因是其他教程的版本不同引起的一系列问题,如果你的vs和opencv版本和我一样,那么接下来可能可以帮助到你! Visual Studio 2017 OpenCV3.4 下载地址 下载好后双击安装即可 为了在C++中能调用opencv,需要进行如下配置: 1.设置环境变量 我的电脑--->属性--->高级系统设置--->环境变量 双击Path,添加..\opencv\build\x64\vc15\bin这个路径,具体路径依据你之前下载的地址 2.新建项目demo 很重要 添加好后点击确定。 3.测试demo 选择C++文件(.cpp) 输入如下代码测试能否获取摄像头: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture capture(0); while (true) { Mat frame; capture >> frame; imshow("视频", frame); waitKey(30); } return 0; } 输入如下代码测试能否读取图片: #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat image = imread("E:\\kinect\\OpencvProjects\\Project1\\mc.jpg"); imshow("test", image); waitKey(0); return 0; } 注意:图片地址需要用\将\转义,或者改为用/来间隔,否则会报内存错误! 如果出现其他报错,查看下debug是否是64位,再看看之前的路径是否设置完整,有没有漏掉的。

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【Python】从0开始写爬虫——开发环境

python小白,稍微看了点语法而已, 连字典的切片都永不顺的那种。本身是写java的,其实java也写得菜, 每天下了班不是太想写java。所以下班总是乱搞,什么都涉猎一点,也没什么太实际的收获。现在打算慢慢写个python爬虫玩 1. python环境搭建。我在windows上也是搭了python环境的,很久了。但是这个我在windows用pip安装的第三方库用起来总是报错。所以我一般都不用。我时用pycharm的python环境的。 在pycharm上安装需要的包,新建项目后,在左上角 File ->> Settings,然后弹出如下界面。点击红色箭头处添加,然后搜索就行了。不推荐自己在windows装,没必要浪费时间搞windows的环境 2. linux上,我租的阿里服务器,装的是CentOS7, linux上安装python3我就不介绍了。主要提醒一下CentOS是自带python2.7的,而且有一些功能是要用的这个版本的python,比如yum, 所以不要轻易卸载。 我安装的python3。在控制台输入 python2 就进入python2.7的shell, 输入python3就进入python3的shell。如下 [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# python2 Python 2.7.5 (default, Jul 13 2018, 13:06:57) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> >>> print 'hello, world' hello, world >>> [1]+ Stopped python2 [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# python3 Python 3.6.2 (default, Jul 8 2018, 11:17:50) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> >>> print('Hello, World') Hello, World >>> 但是在用 pip 安装第三方库的时候,只有python2能用。比如我安装个pandas。 [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# pip install pandas Looking in indexes: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ Collecting pandas Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/65/b2/8c3a7fc10f581d0ef196e54ba13248e09b25012ab3b213cda83f8f5e7678/pandas-0.23.3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl (8.9MB) 100% |████████████████████████████████| 8.9MB 75.9MB/s Collecting pytz>=2011k (from pandas) Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/30/4e/27c34b62430286c6d59177a0842ed90dc789ce5d1ed740887653b898779a/pytz-2018.5-py2.py3-none-any.whl (510kB) 100% |████████████████████████████████| 512kB 81.3MB/s Collecting numpy>=1.9.0 (from pandas) Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/85/51/ba4564ded90e093dbb6adfc3e21f99ae953d9ad56477e1b0d4a93bacf7d3/numpy-1.15.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl (13.8MB) 100% |████████████████████████████████| 13.8MB 75.1MB/s Collecting python-dateutil>=2.5.0 (from pandas) Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/cf/f5/af2b09c957ace60dcfac112b669c45c8c97e32f94aa8b56da4c6d1682825/python_dateutil-2.7.3-py2.py3-none-any.whl (211kB) 100% |████████████████████████████████| 215kB 85.7MB/s Requirement already satisfied: six>=1.5 in /usr/lib/python2.7/site-packages (from python-dateutil>=2.5.0->pandas) (1.11.0) Installing collected packages: pytz, numpy, python-dateutil, pandas Successfully installed numpy-1.15.0 pandas-0.23.3 python-dateutil-2.7.3 pytz-2018.5 然后我分别在python2和python3去使用它, 会发现python2可以用而python3不能用 [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# python2 Python 2.7.5 (default, Jul 13 2018, 13:06:57) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from pandas import DataFrame /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/_libs/__init__.py:4: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 from .tslib import iNaT, NaT, Timestamp, Timedelta, OutOfBoundsDatetime /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/__init__.py:26: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 from pandas._libs import (hashtable as _hashtable, /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/dtypes/common.py:6: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 from pandas._libs import algos, lib /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/util/hashing.py:7: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 from pandas._libs import hashing, tslib /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/indexes/base.py:7: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 from pandas._libs import (lib, index as libindex, tslib as libts, /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/tseries/offsets.py:21: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 import pandas._libs.tslibs.offsets as liboffsets /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/ops.py:16: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 from pandas._libs import algos as libalgos, ops as libops /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/indexes/interval.py:32: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 from pandas._libs.interval import ( /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/internals.py:14: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 from pandas._libs import internals as libinternals /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/sparse/array.py:33: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 import pandas._libs.sparse as splib /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/window.py:36: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 import pandas._libs.window as _window /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py:68: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 from pandas._libs import (lib, reduction, /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/reshape/reshape.py:30: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 from pandas._libs import algos as _algos, reshape as _reshape /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.py:45: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 import pandas._libs.parsers as parsers /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/io/pytables.py:50: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 from pandas._libs import algos, lib, writers as libwriters >>> data={} >>> data['a'] = [1,2,3,4,5] >>> data['b'] = [6,7,8,9,0] >>> data['c'] = [11,12,13,14,15] >>> df = DataFrame(data) >>> print df a b c 0 1 6 11 1 2 7 12 2 3 8 13 3 4 9 14 4 5 0 15 >>> [8]+ Stopped python2 [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# python3 Python 3.6.2 (default, Jul 8 2018, 11:17:50) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from pandas import DataFrame Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' >>> 因为pip默认用的是python2的。 所以如果我们要给python3 安装第三方库。不能直接用pip。应该用pip3. [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# pip3 install pandas Looking in indexes: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ Collecting pandas Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/f4/cb/a801eaf624e36fffaa6cf1f4597a1e4b0742c200ed928e689c58fb3cb811/pandas-0.23.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (8.9MB) 100% |████████████████████████████████| 8.9MB 73.6MB/s Collecting pytz>=2011k (from pandas) Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/30/4e/27c34b62430286c6d59177a0842ed90dc789ce5d1ed740887653b898779a/pytz-2018.5-py2.py3-none-any.whl (510kB) 100% |████████████████████████████████| 512kB 68.8MB/s Collecting numpy>=1.9.0 (from pandas) Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/88/29/f4c845648ed23264e986cdc5fbab5f8eace1be5e62144ef69ccc7189461d/numpy-1.15.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (13.9MB) 100% |████████████████████████████████| 13.9MB 75.1MB/s Collecting python-dateutil>=2.5.0 (from pandas) Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/cf/f5/af2b09c957ace60dcfac112b669c45c8c97e32f94aa8b56da4c6d1682825/python_dateutil-2.7.3-py2.py3-none-any.whl (211kB) 100% |████████████████████████████████| 215kB 81.7MB/s Requirement already satisfied: six>=1.5 in /usr/local/python3/lib/python3.6/site-packages (from python-dateutil>=2.5.0->pandas) (1.11.0) Installing collected packages: pytz, numpy, python-dateutil, pandas Successfully installed numpy-1.15.0 pandas-0.23.3 python-dateutil-2.7.3 pytz-2018.5 You are using pip version 10.0.1, however version 18.0 is available. You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command. [root@izwz94jyld0skyrwc1772ez ~]# python3 Python 3.6.2 (default, Jul 8 2018, 11:17:50) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from pandas import DataFrame /usr/local/python3/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py:205: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88 return f(*args, **kwds) >>> data={} >>> data['b'] = [6,7,8,9,0] >>> data['b'] = [6,7,8,9,0] >>> data['c'] = [11,12,13,14,15] >>> df = DataFrame(data) >>> print(df) b c 0 6 11 1 7 12 2 8 13 3 9 14 4 0 15 >>> 这样就ok了。 3. 我先安装了几个包 bs4 用BeautifulSoup来解析html PyMySQL用来把数据存到数据库 4. 目前的打算是 1. 用 urllib 来获取html数据 2. 用 BeautifulSoup来解析html爬取要得信息。 3. 用PyMySQL来存储数据 4. 单页面都测试成功了考虑用线程池。放到服务器上跑个一天两天? 5. 然后会做一点数据分析。。。emmmm这都是后话了

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阿里巴巴开发规约之OOP规约

1.避免用一个类的对象的引用访问此类的静态变量或静态方法,无谓增加编译器解析成本,直接用类名来访问, 2.在使用参数时参数的对象避免是Object 3.Object的equals方法容易抛出空指针,应使用常量或者确定的量来调用 如“test”.equals(object); 4.相同类型的包装类对象之间的值比较必须用equals方法进行,用 == 有大坑, 5.POJO:普通的Java对象,把有getter/setter方法的Java对象成为POJO,通常这个是和数据库表联系起来的, 规定:所有的POJO类属性必须使用包装数据类型, RPC方法的返回值和参数必须使用包装类型,RPC即Dubbo , Spring Cloud 所有的局部变量使用基本数据类型 6.构造方法中禁止加入任何的业务逻辑,如果有就加入到init方法中 7.POJO必须写toString方法 8.String的split最后一个分隔符需做有无内容的检查 9.不要在this.成员变量名 = 参数名使用业务逻辑,增加排查问题的难度, 10.循环类内字符串的连接方法用StringBuilder的append方法进行扩展 11.慎用Object的clone的方法拷贝对象,一般都是浅拷贝,要想深拷贝要重写这个clone的方法 12.如果不允许外部直接通过new来创建对象,那么构造方法必须是private

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vue 开发 2048/围住神经猫 小游戏

前言 写之前,我觉得如果利用好vue的双向绑定,那么就只需要操纵数组就可以玩2048了。但实际操作过程中遇到坑好多。不过基本功能已经实现,可以玩额。 遇到的坑 阻止父元素原生的scroll事件,这关乎小游戏是否稳定,之前思路一直是觉得只要js就能搞定,现在发现,这个应该用css来做,但是ios手机至今想要解决办法。 touch-action: none;复制代码 方块移动的时候,需要一个动画,我用的css3,个倒是简单 vue对数组的监听,这个我用的splice, 由于dom元素是通过v-for 循环出来的,所以不得不考虑用空dom元素填充 核心代码 自然就是移动算法咯,为什么要用promise.all呢,本打算在移动完成后间隔0.1s,而后才进行相加。但是问题多多就算了算了用JavaScript的animate API。 前言 为啥要用vue做:好像可以蹭热度。 A*算法 网络上那些当然是看不懂了,就自己写个算了。 关于坐标 由于要判断四周是否可行,必须建立xyz坐标, 如何判断神经猫是否被围住了 为了方便,我当然是直接枚举所有可行路径,枚举不到,自然被围住了。当然这样是非常低效的,正确的姿势应该是枚举神经猫四周所有可行点,并存储于数组中,再次循环所有可行点道的四周的点,重复则跳过,直至枚举完所有节点,如果没有边界节点,那就是被围住了。 当得知神经猫被围住之后,给他添加狂暴状态动画。 关于动画 神经猫没有动画。 原文发布时间为:2018年06月18日 原文作者:Object点assign 本文来源: 掘金 如需转载请联系原作者

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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