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我们这里只讲一下利用Nexus搭建的Maven私服处理办法。通常上传自己的jar包，是通过3rd party中Artifact Upload就可以完成，新建一个hosted也是有Artifact Upload可以上传jar包。但新建一个snapshot-hosted 却没有Artifact Upload可以上传jar包。而release库里又没法上传SNAPSHOT包，所以这里介绍一下通过maven命令来上传的方法。一、需要修改maven安装目录下conf里settings.xml<!-- 配置远程仓库验证信息 -->……
Android [2017年01月06日发布] 贝塞尔Loading——化学风暴[2017年01月06日发布] 仿小红书图片标签[2017年01月06日发布] 一键接入Tinker[2017年01月06日发布] 通过贝塞尔曲线实现的药瓶和液体效果[2017年01月06日发布] Aircrack-ng Android GUI程序，用于攻击无线网络。[2017年01月06日发布] Android 动态 Menu 菜单 Demo，做的很棒。[2017年01月05日发布] 用于做Path……
1、我的项目结构是一个父项目，多个子项目目录如下： 2、我这里就举个例子，所以应用的也就是core和domain这两个项目。 3、两个项目都继承父项目 4、在模块中domain依赖于core，在core中执行完clean和install之后，本地仓库也存在依赖，但是在domain中进行install就会出现 Failed to execute goal on project ...: Could not resolve dependencies for pr……
标签：maven maven
《DevOps》 [瑞典] Joakim Verona（约阿基姆·维罗纳） 著；高清华，马博文 译 只看了一半的书，其实只是书的前半本，理论部分。 后半部分给出了一系列的工具，特别是最后一章的IoT与DevOps，不熟悉的领域，找个机会真正的实践下。 也许应该找个更深入点内容看一看，丰富下自己的理论库。 DevOps，ITI……
超级账本Fabric项目自诞生之日起就吸引了全球众多企业的密切关注，已经先后发布了两个大的版本，0.6实验版本（2016年9月）和1.0正式版本（2017年7月）。 目前，超级账本Fabric架构上核心特性主要包括： 解耦了原子排序环节与其他复杂处理环节，消除了网络处理瓶颈，提高可扩展性；解耦交易处理节点的逻辑角色为背书节点（En……
编者按：本书节选自图书《Python与机器学习实战》，Python本身带有许多机器学习的第三方库，但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，本书会在适当的时候应用scikit-learn这个成熟的第三方库中的模型。 “机器学习”在最近虽可能不至于到人尽皆知的程度，却也是非常火热的词汇。机器学习是英文单词“Mach……
标签：Python 机器学习
stdlib.h中头文件定义了四个变量类型，用于执行一般函数的几个宏和各类函数。 库变量 以下是在头文件stdlib.h中定义的变量类型： S.N. 变量和说明 1 size_t 这是一个无符号整数类型的sizeof关键字的结果。 2 wchar_t 这是一个整数类型的宽字符常量的大小。 3 div_t 这是结构的div函数返回。 4 ldiv_t 这是由 ldiv 函数返回的结构。 库宏 以下是在头文件stdlib.h中定义的宏： S.N. 宏与说明……
前言 原文：Preface 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 本书背后的哲学 数据结构和算法是过去 50 年来最重要的发明之一，它们是软件工程师需要了解的基础工具。但是在我看来，这些话题的大部分书籍都过于理论，过于庞大，也是“自底向上”的： 过于理论 算法的数学分析基于许多简化假设，它们限制了实践中的可用性。这个话题的许多描述都掩盖了简化࿰……
build.gradle(projcet:...) allprojects {repositories {jcenter()maven { url "https://jitpack.io" }} } build.gradle(Module:app) compile com.github.paradoxie:AutoVerticalTextview:0.1 代码： private VerticalTextview textView; private ArrayList<String> titleList new ArrayList&……
线性回归作为一种回归分析技术，其分析的因变量属于连续型变量，如果因变量转变为离散型变量，将转换为分类问题。回归分析属于有监督学习问题，本博客将重点回顾标准线性回归知识点，并就线性回归中可能出现的问题进行简单探讨，引出线性回归的两个变种岭回归以及Lasso回归，最后通过sklearn库模拟整个回归过程。 目录结构 线性回归的一般形式线性回归中可能遇到的问题过拟合问题及其解决方法线性回归代码实现岭回归与Lasso回归岭回归以及Lasso回归代码实……