使用更少的预处理器或普通CSS定制AngularMaterial2主题

本文详细介绍了在imx6ull开发板上驱动MT7601U无线网卡的方法和步骤。首先介绍了开发环境和硬件平台，然后说明了MT7601U驱动已经集成在linux内核的linux-4.x.x/drivers/net/wireless/mediatek/mt7601u文件中。接着介绍了移植mt7601u驱动的过程，包括编译内核和配置设备驱动。最后，列举了关键词和相关信息供读者参考。 ... [详细]

本文介绍了在Webpack5中处理图片资源的配置方法。在Webpack4中，我们需要使用file-loader和url-loader来处理图片资源，但是在Webpack5中，这两个Loader的功能已经被内置到Webpack中，我们只需要简单配置即可实现图片资源的处理。本文还介绍了一些常用的配置方法，如匹配不同类型的图片文件、设置输出路径等。通过本文的学习，读者可以快速掌握Webpack5处理图片资源的方法。 ... [详细]

本文讨论了在使用Git进行版本控制时，如何提供类似CVS中自动增加版本号的功能。作者介绍了Git中的其他版本表示方式，如git describe命令，并提供了使用这些表示方式来确定文件更新情况的示例。此外，文章还介绍了启用$Id:$功能的方法，并讨论了一些开发者在使用Git时的需求和使用场景。 ... [详细]

本文详细介绍了Linux中进程控制块PCBtask_struct结构体的结构和作用，包括进程状态、进程号、待处理信号、进程地址空间、调度标志、锁深度、基本时间片、调度策略以及内存管理信息等方面的内容。阅读本文可以更加深入地了解Linux进程管理的原理和机制。 ... [详细]

本文介绍了一款名为Voicewo的在线语音识别转换jQuery插件，该插件具有快速、架构、风格、扩展和兼容等特点，适合在互联网应用中使用。同时还提供了一个快速示例供开发人员参考。 ... [详细]

1，关于死锁的理解死锁，我们可以简单的理解为是两个线程同时使用同一资源，两个线程又得不到相应的资源而造成永无相互等待的情况。 2，模拟死锁背景介绍：我们创建一个朋友 ... [详细]

1.帮助类后台获取视图对应的字符串publicclassViewHelper{将View输出为字符串(注：不会执行对应的ac ... [详细]

本文主要讨论串匹配算法的性能评估，包括模式匹配、字符种类数量、算法复杂度等内容。通过借助C++中的头文件和库，可以实现对串的匹配操作。其中蛮力算法的复杂度为O(m*n)，通过随机取出长度为m的子串作为模式P，在文本T中进行匹配，统计平均复杂度。对于成功和失败的匹配分别进行测试，分析其平均复杂度。详情请参考相关学习资源。 ... [详细]

本文介绍了通过ABAP开发往外网发邮件的需求，并提供了配置和代码整理的资料。其中包括了配置SAP邮件服务器的步骤和ABAP写发送邮件代码的过程。通过RZ10配置参数和icm/server_port_1的设定，可以实现向Sap User和外部邮件发送邮件的功能。希望对需要的开发人员有帮助。摘要长度：184字。 ... [详细]

本文介绍了如何使用kaptcha库来实现Java验证码的配置和样式设置，包括pom.xml的依赖配置和web.xml中servlet的配置。 ... [详细]

在project.properties添加#Projecttarget.targetandroid-19android.library.reference.1..Sliding ... [详细]

本文分析了Wince程序内存和存储内存的分布及作用。Wince内存包括系统内存、对象存储和程序内存，其中系统内存占用了一部分SDRAM，而剩下的30M为程序内存和存储内存。对象存储是嵌入式wince操作系统中的一个新概念，常用于消费电子设备中。此外，文章还介绍了主电源和后备电池在操作系统中的作用。 ... [详细]

本文概述了JNI的原理以及常用方法。JNI提供了一种Java字节码调用C/C++的解决方案，但引用类型不能直接在Native层使用，需要进行类型转化。多维数组（包括二维数组）都是引用类型，需要使用jobjectArray类型来存取其值。此外，由于Java支持函数重载，根据函数名无法找到对应的JNI函数，因此介绍了JNI函数签名信息的解决方案。 ... [详细]

本文整理了Java中com.evernote.android.job.JobRequest.getTransientExtras()方法的一些代码示例，展示了 ... [详细]

本文介绍了利用ARMA模型对平稳非白噪声序列进行建模的步骤及代码实现。首先对观察值序列进行样本自相关系数和样本偏自相关系数的计算，然后根据这些系数的性质选择适当的ARMA模型进行拟合，并估计模型中的位置参数。接着进行模型的有效性检验，如果不通过则重新选择模型再拟合，如果通过则进行模型优化。最后利用拟合模型预测序列的未来走势。文章还介绍了绘制时序图、平稳性检验、白噪声检验、确定ARMA阶数和预测未来走势的代码实现。 ... [详细]