设备信息: 设备名称:OnePlus One(一加1) OS:ColorOS 1.2 设备型号:A0001 目标: 在OnePlus One(一加1)上将 ColorOS 1.2 刷机为 Kali NetHunter 3.1.0 操作流程: (1)下载相关资源 a)TWRP——第三方Recovery:twrp-2.8.6.0-bacon.img.下载链接:https://twrp.me/devices/oneplusone.html b)SuperSu——root软件:BETA-SuperSU-

(1)路由器有两个mac地址,一个用于外网(wan),一个用于内网(wlan和lan): (2)一般路由器上面或者配置路由器的网页上面只标注外网的mac地址: (3)内网的mac地址和外网mac地址一般只有几位不同(甚至连续,也有些相差很多的例外). Dlink的默认wan口mac=lan口mac加一,wlan是lan口mac加二,在mac地址克隆功能中可以修改对广域网wlan的mac地址,理论上一个网口 LAN MAC WAN MAC 和 WLAN MAC的关系 给一个范例: 00:0C:E5

Description 题目描述:给一个串,形如一+二-三,求值 Input 第一行为一个正整数T,表示数据的组数,接下来有T行每行都是一个形如一+二-三的串,一,二,三均为正整数 Output 对于每个数据输出一行,为表达式的值 Sample Input 21+2-31+1-2 Sample Output 00 Hint 1<=一,二,三<=100 Source 2015新生杯~~       #include<iostream> #include<string> u

使用incam可以很轻松的增加2维码,这里通过另外一种方式玩转二维码的加法, 使用谷歌zxing.dll类库实现,将文字信息转为bitmap点阵后,在Genesis绘制点即可. 一.incam增加二维码效果 二.通过代码增加方PAD实现效果: 三.代码实现: Genesis增加二维码代码 private void addQR() { CodeHelper qr = new CodeHelper(); Dictionary<EncodeHintType, object> hint = new D

一.pageContext对象    1>代表当前JSP页面的运行环境, [作用域仅仅局限于当前JSP页面中,出了该JSP页面, 原PageContext域对象被销毁]    2>封装了对其它8大隐式对象的引用    3>它自身是一个域对象    4>封装了web开发中经常设计的一些常用操作:包含和跳转等.        一]重点方法:    1>转发:        forward("资源path");    2>包含:        includ

题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1527 整体二分,先把所有询问都存下来: 然后二分一个值,小于它的加到二维树状数组的前缀和里,判断一遍所有询问,就分出了这些询问的答案是否大于这个值: 然后分组递归下去求解即可: 注意加二维树状数组的那个nw是全局变量,在不同的层中不停调整: 二分的范围最好是mn-1到mx+1,不然有些询问的ans会没有赋上值. 代码如下: #include<iostream> #include<cstdio>

直接上代码 import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.Date; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties; import javax.activation.DataHandler; import javax.activation.Dat

开篇:zxing.net是.net平台下编解条形码和二维码的工具. 首先创建新项目 选择MVC模板  添加一个控制器  在项目引用中的引用ZXing 进行联网下载 控制器需要引用 后台控制器   public string TiaoXing(string name) { //设置条形码规格 EncodingOptions encoding = new EncodingOptions(); encoding.Height = ;//设置宽高 encoding.Width = ; //生成条形码的图

1. redis介绍 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型) 2. jar包准备 JAVA操作redis基本包:http://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis. 如果需要使用redis连接池,还需要下载common-pool包:http://

3. Python 简介 下面的例子中,输入和输出分别由大于号和句号提示符 ( >>> 和 ... ) 标注:如果想重现这些例子,就要在解释器的提示符后,输入 (提示符后面的) 那些不包含提示符的代码行.需要注意的是在练习中遇到的从属提示符表示你需要在最后多输入一个空行,解释器才能知道这是一个多行命令的结束. 本手册中的很多示例 (包括那些带有交互提示符的) 都含有注释.Python 中的注释以 # 字符起始,直至实际的行尾 (译注:这里原作者用了 physical line 以表示实际

此处用一个小程序来说明一下,逻辑是一个计数器(int i):主要的逻辑功能是,如果同步监视了资源i,则不输出i的值,但如果没有添加关键字synchronized,因为是两个线程并发执行,所以会输出i的值,类实现Runnable接口. 下面是run()方法,利用i一次加二,若是奇数则输出,若输出(则为并发编程,共享资源没有被监视),若没有输出(则共享资源被监视,一次只允许一个线程使用),Runnable接口的Run方法如下所示: public void run(){ while(true){ if

一.collection系列: 1.counter计数器 如果counter(dict)是对字典的一个补充,如果counter(list)则是对列表的补充,初步测试对字典的值进行排序. ######################################################################## ### Counter ########################################################################

oracle的job,实际上就是数据库内置的定时任务,类似代码中的Timer功能.下面是使用过程: 这里我们模拟一个场景:定时调用存储过程P_TEST_JOB 向表TEST_JOB_LOG中插入数据 表结构: create table TEST_JOB_LOG ( rec_id NUMBER not null, occr_time DATE ); alter table TEST_JOB_LOG add constraint PK_TEST_JOB primary key (REC_ID); 序

前言: mac系统发展速度确实很快,短短数年,mac os上已经能网银支付(中行.招行.工商.支付宝等均已全面支持mac os了),windows上的经典常用软件:qq.飞信.旺旺.有道词典.有道云笔记.迅雷.PPS影音.AcdSee,甚至微软自家的office全套都有for mac,今天下定决心把mac机上vmware里的windows 7给“打入冷宫”,准备把oracle.nexus.jboss.weblogic 这些跟java开发有端的“重量级”大家伙都放到cent os虚拟机里,日常开发

前言 伴随着今天收到了网易的前端offer,我的转行面试告一段落.能拿到网易的offer很意外,也弥补了去年网易校招被刷的遗憾.虽然从c++转行到前端不是一件很困难的事,但是也说不上轻松,反正我用了整整4个月.这四个月来一周五天上班能保持住4天晚上回家是有在学习的,周末除了偶尔的同学同事聚会以及游泳运动,很少出去玩,游戏也克制的很少涉及,一直在家里学习.虽然说这次面试运气好到爆,但是说我一点实力都没有也是说不过去的,最少我确实努力过. 下面就将我的学习经历以及面试经历总结一下,也希望能在大家学习

在说到这个问题的时候,也许有人会问CSS中不是有vertical-align属性来设置垂直居中的吗?即使是某些浏览器不支持我只需做少许的CSS Hack技术就可以啊!所以在这里我还要啰嗦两句,CSS中的确是有vertical-align属性,但是它只对(X)HTML元素中拥有valign特性的元素才生效,例如表格元素中的<td>.<th>.<caption>等,而像<div>.<span>这样的元素是没有valign特性的,因此使用vertica

BFC 已经是一个耳听熟闻的词语了,网上有许多关于 BFC 的文章,介绍了如何触发 BFC 以及 BFC 的一些用处(如清浮动,防止 margin 重叠等).虽然我知道如何利用 BFC 解决这些问题,但当别人问我 BFC 是什么,我还是不能很有底气地解释清楚.于是这两天仔细阅读了CSS2.1 spec 和许多文章来全面地理解BFC. 一.BFC是什么? 在解释 BFC 是什么之前,需要先介绍 Box.Formatting Context的概念. Box: CSS布局的基本单位 Box 是 CSS

下面,详细介绍Base64的编码转换方式. 所谓Base64,就是说选出64个字符----小写字母a-z.大写字母A-Z.数字0-9.符号"+"."/"(再加上作为垫字的"=",实际上是65个字符)----作为一个基本字符集.然后,其他所有符号都转换成这个字符集中的字符. 具体来说,转换方式可以分为四步. 第一步,将每三个字节作为一组,一共是24个二进制位. 第二步,将这24个二进制位分为四组,每个组有6个二进制位. 第三步,在每组前面加两个00

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. 实现:

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM