javababy1
javababy1

我的大学--Boost

Boost.Asio基础剖析

源文档 <http://blog.csdn.net/liufei_learning/archive/2010/01/30/5273682.aspx>

boost：：asio：：error的用法浅析

源文档 <http://blog.csdn.net/liufei_learning/archive/2010/01/30/5273680.aspx>

VS2008下编译Boost::asio

源文档 <http://blog.csdn.net/liufei_learning/archive/2010/01/30/5273674.aspx>

你可能感兴趣的:(boost)

  • 服务器pci数据捕获和信号处理 感叹号,PCI数据捕获和信号处理控制器win7驱动
    这是PCI数据捕获和信号处理控制器win7驱动下载，有些电脑在安装了系统后会在设备管理器中出现PCI数据捕获和信号处理控制器黄色感叹号提示，此时需要安装“IntelTurboBoost”驱动软件。软件介绍有时候我们装完系统的时候，各种驱动都安装完毕了，然后发现系统属性里面的设备管理器其他设备—PCI数据捕获和信号处理器控制器上还是有个问号，此款驱动就是解决这个问题的。PCI数据捕获和信号处理控制器
  • 机器学习，支持向量机svm和决策树xgboost介绍 suixinm 支持向量机机器学习决策树
    支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法，但它们基于不同的原理，各有其优势和劣势，适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比：1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面（在特征空间中），将不同类别的样本分隔开，并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点（支持向量）的距离（间隔）最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型（虽然是核方法，
  • 【机器学习第四期（Python）】LightGBM 方法原理详解 WW、forever 机器学习原理及代码实现机器学习python人工智能
    LightGBM概述一、LightGBM简介二、LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤（Python）可调参数推荐完整案例代码（回归任务+可视化）参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架（GBDT）的机器学习算法，专为高性能、高效率设计，适用于大规模数据处理任务。它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现（如XGBoost）
  • 现代C++ 文件系统库 mxpan c++c++
    一、std::filesystem的前世今生C++11之前，文件系统操作依赖于平台特定的API（如Windows的CreateFile或POSIX的open），缺乏统一接口。C++17正式将std::filesystem纳入标准库，该库最初由Boost.Filesystem演化而来，提供了跨平台的文件系统操作能力。核心优势：跨平台兼容性：一次编写，支持Windows、Linux、macOS等主流平
  • 人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    文章目录人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践：代码实例和详细解释说明5.1基于
  • Python打卡：Day24 剑桥折刀s python打卡python
    importpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix,accuracy_score,precision_score
  • 【机器学习算法】XGBoost原理
    一、基本内容基本内容：GBDT的基础上，在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样，也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
  • CMake指令：find_package 流星雨爱编程 #CMake工具c++开发语言设计模式自动化编译工具CMake跨平台编译
    目录1.简介2.搜索模式3.常用参数4.工作流程5.内置模块示例：FindBoost.cmake6.自定义模块文件（Find.cmake）7.模块模式vs配置模式8.总结相关链接1.简介查找模块(findmodule)是一系列用于搜索第三方依赖软件包(包括库或可执行文件)的模块。对查找模块的引用一般不使用include命令，而是使用find_package命令。基本语法find_package([
  • 【CMake基础入门教程】第七课：查找并使用第三方库（以 find_package() 为核心） 奇异果冻 CMake入门学习CMakebashc++开发语言
    很好！我们进入第七课：查找并使用第三方库（以find_package()为核心）。本课目标学会使用CMake的find_package()引入外部库；理解find_package背后的机制（Config模式/Module模式）；以常用库如OpenCV/Qt/Boost为例进行实战；掌握target_link_libraries()的现代CMake使用方式。一、什么是find_package()？C
  • 【机器学习第二期（Python）】优化梯度提升决策树 XGBoost WW、forever 深度学习原理及代码实现机器学习python决策树
    优化梯度提升决策树XGBoost一、XGBoost简介二、原理详解2.1基础思想：改进版GBDT2.2目标函数2.3二阶泰勒展开优化2.4树结构优化三、XGBoost实现步骤（Python）可调参数推荐完整案例代码（回归任务+可视化）参考梯度提升决策树GBDT的原理及Python代码实现可参考另一博客-【机器学习第一期（Python）】梯度提升决策树GBDT。XGBoost（ExtremeGrad
  • LightGBM：极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器 大千AI助手 人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能GBDTLightGBM
    基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现，横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM？GBDT的瓶颈传统梯度提升树（如XGBoost）在处理海量数据时面临两大痛点：训练速度慢：需预排序特征&层次生长（Level-wise）内存消耗高：存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源，核心目标：✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
  • Boosting：从理论到实践——集成学习中的偏差征服者 大千AI助手 人工智能Python#OTHER集成学习boosting机器学习tree人工智能ML
    核心定位：一种通过串行训练弱学习器、自适应调整数据权重，将多个弱模型组合成强模型的集成学习框架，专注于降低预测偏差。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、Boosting的本质目标：将一系列弱学习器（仅比随机猜测略好，如浅层决策树）组合成强学习器核心思想：错误驱动学习：后续模型重点修正
  • 怎样在pycham上安装XGBoost(windows操作系统) youxiazzz12 综合大数据深度学习xgboost
    搞数据分析、挖掘的时候，网上的代码来了个看到下面的红色下划线，心里一咯噔，最怕这种导入包的问题，又要开始搞配置了。先运行代码看看吧，果然报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'xgboost'看来还是得安装这个xgboost。经历了各种痛苦的摸索，终于搞定，还是汇总一下吧。小白的摸索太过痛苦了，汇总一下大家共勉。弯路就不放出来了，全是泪。直接讲正确路径有一些初步准
  • XGBoost算法原理及Python实现 法号清水 算法python开发语言
    一、概述  XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上，拟合负梯度方向的残差（真实值与预测值的差）来构建新的弱学习器，达到逐步优化模型的目的。  XGBoost在构建决策树时，利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中，不仅考虑了一阶导数（梯度），还引入了二阶导数（海森矩阵），这使得算法能够更精确地找到损失函数
  • 如何在Python上安装xgboost？ cda2024 python开发语言
    在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而，对于初学者来说，如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程，帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost？在深入了解安装过程之前，我们先来看看XGBoost为何
  • 如何在Python上安装xgboost？ cda2024 python开发语言
    在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而，对于初学者来说，如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程，帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost？在深入了解安装过程之前，我们先来看看XGBoost为何
  • GBDT：梯度提升决策树——集成学习中的预测利器 大千AI助手 人工智能Python#OTHER决策树集成学习算法GBDT梯度提升人工智能机器学习
    核心定位：一种通过串行集成弱学习器（决策树）、以梯度下降方式逐步逼近目标函数的机器学习算法，在结构化数据预测任务中表现出色。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、GBDT是什么？全称：GradientBoostingDecisionTree（梯度提升决策树）本质：Boosting集成学
  • 梯度增强与XGBoost算法解析 weixin_47233946 算法算法
    ##一、梯度增强（GradientBoosting）原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能，主要包括Bagging（如随机森林）和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族，核心思想是**串行训练模型，每一步修正前序模型的残差**，最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**：用常数（如目标变量均值）预测。2.
  • C++（个人学习总结，不断更新......）
    一、初识C++1.1C++简介C++是由BjarneStroustrup研发的，在计算机编程语言中，C++兼容了c语言，又增加了面向对象的机制，同时拥有丰富的库，有标准模板库STL以及很多第三方库，STL中有set、map、hash等容器，第三方库中有Boost库、图形库QT、图库像处理库Opencv、机械学习库Tensorflow等，这些库可以为嵌入式开发提供非常大的支持。1.2C++程序编写#
  • 《解锁Vcpkg国内镜像源：C++开发者的速度秘籍》 空云风语 QT人工智能c++开发语言
    一、Vcpkg初相识在C++开发的广袤世界里，Vcpkg犹如一把神奇的钥匙，为开发者们打开了便捷之门，尤其是在依赖管理方面，发挥着举足轻重的作用。包管理工具对于C++开发而言，是至关重要的存在。C++作为一门强大且广泛应用的编程语言，在开发过程中常常需要依赖众多的第三方库。这些库涵盖了各种功能领域，比如网络通信、图形处理、数据结构与算法等。以网络通信为例，开发网络应用程序时，可能会用到像Boost
  • 机器学习15-XGBoost 吹风看太阳 机器学习机器人人工智能
    XGBOOST学习笔记一、引言在机器学习的集成学习算法中，XGBoost（eXtremeGradientBoosting）凭借其高效性、可扩展性和卓越的性能，成为数据科学竞赛和工业界应用的热门选择。XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架（GradientBoostingFramework）的机器学习算法，它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器（通常是决策树），并将这些弱学习器进行累加，从而形成一
  • dlib安装失败经验总结，最后成功 awucool dlibwindowspythonai神经网络
    安装dlib之前别忘了安装cmake和boost，安装指令如下pipinstallcmakepipinstallboost如果还是不行，尝试以下方法可能性1：没有安装visualstudioC++，上官网可能性2：用pipinstalldlib时报出code1的错误，然后一片红可以尝试去githubdlibhttps://github.com/datamagic2020/Install-dlib里
  • C++的智能指针 月殇_木言 C++c++算法开发语言
    目录1.智能指针的应用场景2.内存泄漏3.智能指针的使用及原理3.1RAII3.2智能指针实例4.STL中的智能指针4.1.C++11和boost中智能指针的关系4.1.1Boost库的源起4.1.2智能指针4.2.std::auto_ptr4.3.std::unique_ptr4.4.std::shared_ptr4.4.1.使用及模拟实现4.4.2.循环引用问题4.5.std::weak_pt
  • 嵌入式工程师必学（125）：Buck/Boost/Flyback/LLC开关电源 芯片-嵌入式 嵌入式硬件
    概述：家庭和办公室使用的电气产品（如电视、大型电器和加热器）的设计师需要最大限度地提高其设计的能源效率，以满足立法和市场需求。遵守电磁兼容性（EMC）和安全规范也是一个关键问题。由于固有的低能量损失和开关噪声，谐振功率转换器可以帮助满足这两个要求。简单的转换器拓扑结构，如降压、升压和反激式，使用脉宽调制来调节输出电压，具有“硬”开关：在调制开关打开时，设备主通道上存在最大电压。硬开关电压和电流波形
  • LightGBM 与 XGBoost 深度解析：从基础原理到实战优化 爱看烟花的码农 ML集成学习机器学习人工智能
    LightGBM与XGBoost深度解析：从基础原理到实战优化引言梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM)及其衍生算法，如XGBoost和LightGBM，是当今机器学习领域中应用最为广泛且效果卓越的监督学习模型之一。然而，许多学习者在初次接触这些算法时，往往对其复杂的内部机制感到困惑，难以形成深刻理解，常常止步于对算法流程的死记硬背。本教程旨在深入浅出地剖析GBDT(
  • CART算法全解析：分类回归双修的决策树之王 大千AI助手 人工智能Python#OTHER算法分类回归决策树数据挖掘CARTDecisionTree
    CART（ClassificationandRegressionTrees）是决策树领域的里程碑算法，由统计学家Breiman等人在1984年提出。作为当今最主流的决策树实现，它革命性地统一了分类与回归任务，其二叉树结构和剪枝技术成为现代集成学习（如随机森林、XGBoost）的基石。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕
  • OPENPPP2 通用有栈协程架构探秘（C++ 高级编程指南） liulilittle MarkdownC/C++Extension架构c++开发语言协程协同程序并行网络
    OPENPPP2通用有栈协程架构探秘原理图管理11底层切换11YieldContext-状态机s_-调用者上下文caller_-协程上下文callee_-栈内存stack_-执行器context_-线程绑定strand_«底层库»BoostContextfcontext/jump_fcontext«用户函数»SpawnHandler用户协程函数整体架构图️主线程io_contextYieldCon
  • python3.6安装dlib_安装与编译Dlib（以Ubuntu16.04+Python3.6+pip为例） weixin_39967996 python3.6安装dlib
    安装与编译Dlib(以Ubuntu16.04+Python3.6+pip为例)Step1：下载Ubuntu(orLinux)系统支持库=>InstallOSlibrariessudoapt-getinstallbuild-essentialcmakepkg-configlibx11-devlibatlas-base-devlibgtk-3-devlibboost-python-devStep2：安
  • 在linux安装MySQL 8.0.42 源码步骤 DBA老曾 MySQLlinuxmysqldba
    1、主机信息root@u24-mysql-50:~/soft#cat/etc/issueUbuntu24.04.2LTS\n\l2、mysql版本mysql-boost-8.0.42.tar.gz3、mysql编译参数aptinstall-ygccg++makecmake\libncurses-devlibssl-dev\libaio-devlibnuma-dev\zlib1g-devbisonc
  • 【机器学习】机器学习重要分支——集成学习：理论、算法与实践 E绵绵 Everything机器学习集成学习算法pythonAIGC人工智能应用
    文章目录引言第一章集成学习的基本概念1.1什么是集成学习1.2集成学习的类型1.3集成学习的优势第二章集成学习的核心算法2.1Bagging方法2.2Boosting方法2.3Stacking方法第三章集成学习的应用实例3.1图像分类3.2文本分类第四章集成学习的未来发展与挑战4.1模型多样性与集成策略4.2大规模数据与计算资源4.3集成学习的解释性与可视化结论引言集成学习（EnsembleLea
  • 多线程编程之存钱与取钱 周凡杨 javathread多线程存钱取钱
      生活费问题是这样的：学生每月都需要生活费，家长一次预存一段时间的生活费，家长和学生使用统一的一个帐号，在学生每次取帐号中一部分钱，直到帐号中没钱时 通知家长存钱，而家长看到帐户还有钱则不存钱，直到帐户没钱时才存钱。   问题分析：首先问题中有三个实体，学生、家长、银行账户，所以设计程序时就要设计三个类。其中银行账户只有一个，学生和家长操作的是同一个银行账户，学生的行为是
  • java中数组与List相互转换的方法 征客丶 JavaScriptjavajsonp
    1.List转换成为数组。（这里的List是实体是ArrayList) 　　调用ArrayList的toArray方法。 　　toArray 　　public T[] toArray(T[] a)返回一个按照正确的顺序包含此列表中所有元素的数组；返回数组的运行时类型就是指定数组的运行时类型。如果列表能放入指定的数组，则返回放入此列表元素的数组。否则，将根据指定数组的运行时类型和此列表的大小分
  • Shell 流程控制 daizj 流程控制if elsewhilecaseshell
    Shell 流程控制 和Java、PHP等语言不一样，sh的流程控制不可为空，如(以下为PHP流程控制写法)： <?php if(isset($_GET["q"])){ search(q);}else{// 不做任何事情} 在sh/bash里可不能这么写，如果else分支没有语句执行，就不要写这个else，就像这样 if else if if 语句语
  • Linux服务器新手操作之二 周凡杨 Linux 简单 操作
    1.利用关键字搜寻Man Pages    man -k keyword  其中-k 是选项，keyword是要搜寻的关键字 如果现在想使用whoami命令，但是只记住了前3个字符who，就可以使用 man -k who来搜寻关键字who的man命令       [haself@HA5-DZ26 ~]$ man -k
  • socket聊天室之服务器搭建 朱辉辉33 socket
    因为我们做的是聊天室，所以会有多个客户端，每个客户端我们用一个线程去实现，通过搭建一个服务器来实现从每个客户端来读取信息和发送信息。    我们先写客户端的线程。 public class ChatSocket extends Thread{ Socket socket; public ChatSocket(Socket socket){ this.sock
  • 利用finereport建设保险公司决策分析系统的思路和方法 老A不折腾 finereport金融保险分析系统报表系统项目开发
    决策分析系统呈现的是数据页面，也就是俗称的报表，报表与报表间、数据与数据间都按照一定的逻辑设定，是业务人员查看、分析数据的平台，更是辅助领导们运营决策的平台。底层数据决定上层分析，所以建设决策分析系统一般包括数据层处理（数据仓库建设）。   项目背景介绍 通常，保险公司信息化程度很高，基本上都有业务处理系统（像集团业务处理系统、老业务处理系统、个人代理人系统等）、数据服务系统（通过
  • 始终要页面在ifream的最顶层 林鹤霄
    index.jsp中有ifream，但是session消失后要让login.jsp始终显示到ifream的最顶层。。。始终没搞定，后来反复琢磨之后，得到了解决办法，在这儿给大家分享下。。 index.jsp--->主要是加了颜色的那一句 <html> <iframe name="top" ></iframe> <ifram
  • MySQL binlog恢复数据 aigo mysql
    1，先确保my.ini已经配置了binlog：   # binlog log_bin = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.log log_bin_index = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.index log_error = D:/mysql-5.6.21-win
  • OCX打成CBA包并实现自动安装与自动升级 alxw4616 ocxcab
    近来手上有个项目,需要使用ocx控件 (ocx是什么? http://baike.baidu.com/view/393671.htm) 在生产过程中我遇到了如下问题. 1. 如何让 ocx 自动安装?     a) 如何签名?     b) 如何打包?     c) 如何安装到指定目录? 2.
  • Hashmap队列和PriorityQueue队列的应用 百合不是茶 Hashmap队列PriorityQueue队列
      HashMap队列已经是学过了的,但是最近在用的时候不是很熟悉,刚刚重新看以一次,   HashMap是K,v键 ,值     put()添加元素      //下面试HashMap去掉重复的 package com.hashMapandPriorityQueue; import java.util.H
  • JDK1.5 returnvalue实例 bijian1013 javathreadjava多线程returnvalue
    Callable接口： 返回结果并且可能抛出异常的任务。实现者定义了一个不带任何参数的叫做 call 的方法。 Callable 接口类似于 Runnable，两者都是为那些其实例可能被另一个线程执行的类设计的。但是 Runnable 不会返回结果，并且无法抛出经过检查的异常。        ExecutorService接口方
  • angularjs指令中动态编译的方法(适用于有异步请求的情况) 内嵌指令无效 bijian1013 JavaScriptAngularJS
            在directive的link中有一个$http请求，当请求完成后根据返回的值动态做element.append('......');这个操作，能显示没问题，可问题是我动态组的HTML里面有ng-click，发现显示出来的内容根本不执行ng-click绑定的方法！     
  • 【Java范型二】Java范型详解之extend限定范型参数的类型 bit1129 extend
    在第一篇中，定义范型类时，使用如下的方式：   public class Generics<M, S, N> { //M,S,N是范型参数 }  这种方式定义的范型类有两个基本的问题：   1. 范型参数定义的实例字段，如private M m = null;由于M的类型在运行时才能确定，那么我们在类的方法中，无法使用m，这跟定义pri
  • 【HBase十三】HBase知识点总结 bit1129 hbase
    1. 数据从MemStore flush到磁盘的触发条件有哪些？    a.显式调用flush，比如flush 'mytable'    b.MemStore中的数据容量超过flush的指定容量，hbase.hregion.memstore.flush.size,默认值是64M 2. Region的构成是怎么样？ 1个Region由若干个Store组成
  • 服务器被DDOS攻击防御的SHELL脚本 ronin47
    mkdir /root/bin vi /root/bin/dropip.sh #!/bin/bash/bin/netstat -na|grep ESTABLISHED|awk ‘{print $5}’|awk -F:‘{print $1}’|sort|uniq -c|sort -rn|head -10|grep -v -E ’192.168|127.0′|awk ‘{if($2!=null&a
  • java程序员生存手册-craps 游戏-一个简单的游戏 bylijinnan java
    import java.util.Random; public class CrapsGame { /** * *一个简单的赌*博游戏，游戏规则如下： *玩家掷两个骰子，点数为1到6，如果第一次点数和为7或11，则玩家胜， *如果点数和为2、3或12，则玩家输， *如果和为其它点数，则记录第一次的点数和，然后继续掷骰，直至点数和等于第一次掷出的点
  • TOMCAT启动提示NB: JAVA_HOME should point to a JDK not a JRE解决 开窍的石头 JAVA_HOME
    当tomcat是解压的时候，用eclipse启动正常，点击startup.bat的时候启动报错; 报错如下：   The JAVA_HOME environment variable is not defined correctly This environment variable is needed to run this program NB: JAVA_HOME shou
  • [操作系统内核]操作系统与互联网 comsci 操作系统
         我首先申明：我这里所说的问题并不是针对哪个厂商的，仅仅是描述我对操作系统技术的一些看法       操作系统是一种与硬件层关系非常密切的系统软件，按理说，这种系统软件应该是由设计CPU和硬件板卡的厂商开发的，和软件公司没有直接的关系，也就是说，操作系统应该由做硬件的厂商来设计和开发
  • 富文本框ckeditor_4.4.7 文本框的简单使用 支持IE11 cuityang 富文本框
    <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> <title>知识库内容编辑</tit
  • Property null not found darrenzhu datagridFlexAdvancedpropery null
    When you got error message like "Property null not found ***", try to fix it by the following way: 1)if you are using AdvancedDatagrid, make sure you only update the data in the data prov
  • MySQl数据库字符串替换函数使用 dcj3sjt126com mysql函数替换
    需求：需要将数据表中一个字段的值里面的所有的  .   替换成  _   原来的数据是  site.title  site.keywords  .... 替换后要为     site_title  site_keywords   使用的SQL语句如下：   updat
  • mac上终端起动MySQL的方法 dcj3sjt126com mysqlmac
    首先去官网下载: http://www.mysql.com/downloads/ 我下载了5.6.11的dmg然后安装,安装完成之后..如果要用终端去玩SQL.那么一开始要输入很长的:/usr/local/mysql/bin/mysql 这不方便啊,好想像windows下的cmd里面一样输入mysql -uroot -p1这样...上网查了下..可以实现滴. 打开终端,输入: 1
  • Gson使用一（Gson） eksliang jsongson
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175401 一.概述 从结构上看Json，所有的数据（data）最终都可以分解成三种类型： 第一种类型是标量（scalar），也就是一个单独的字符串（string）或数字（numbers），比如"ickes"这个字符串。 第二种类型是序列（sequence），又叫做数组（array）
  • android点滴4 gundumw100 android
    Android 47个小知识 http://www.open-open.com/lib/view/open1422676091314.html Android实用代码七段（一） http://www.cnblogs.com/over140/archive/2012/09/26/2611999.html http://www.cnblogs.com/over140/arch
  • JavaWeb之JSP基本语法 ihuning javaweb
      目录   JSP模版元素  JSP表达式  JSP脚本片断  EL表达式  JSP注释  特殊字符序列的转义处理  如何查找JSP页面中的错误   JSP模版元素    JSP页面中的静态HTML内容称之为JSP模版元素，在静态的HTML内容之中可以嵌套JSP
  • App Extension编程指南（iOS8/OS X v10.10）中文版 啸笑天 ext
             当iOS 8.0和OS X v10.10发布后，一个全新的概念出现在我们眼前，那就是应用扩展。顾名思义，应用扩展允许开发者扩展应用的自定义功能和内容，能够让用户在使用其他app时使用该项功能。你可以开发一个应用扩展来执行某些特定的任务，用户使用该扩展后就可以在多个上下文环境中执行该任务。比如说，你提供了一个能让用户把内容分
  • SQLServer实现无限级树结构 macroli oraclesqlSQL Server
    表结构如下： 数据库id path titlesort 排序 1 0 首页 0 2 0,1 新闻 1 3 0,2 JAVA 2 4 0,3 JSP 3 5 0,2,3 业界动态 2 6 0,2,3 国内新闻 1 创建一个存储过程来实现，如果要在页面上使用可以设置一个返回变量将至传过去   create procedure test as begin decla
  • Css居中div，Css居中img，Css居中文本，Css垂直居中div qiaolevip 众观千象学习永无止境每天进步一点点css
    /**********Css居中Div**********/ div.center { width: 100px; margin: 0 auto; } /**********Css居中img**********/ img.center { display: block; margin-left: auto; margin-right: auto; }
  • Oracle 常用操作(实用) 吃猫的鱼 oracle
    SQL>select text from all_source where owner=user and name=upper('&plsql_name');  SQL>select * from user_ind_columns where index_name=upper('&index_name');  将表记录恢复到指定时间段以前
  • iOS中使用RSA对数据进行加密解密 witcheryne iosrsaiPhoneobjective c
      RSA算法是一种非对称加密算法,常被用于加密数据传输.如果配合上数字摘要算法, 也可以用于文件签名. 本文将讨论如何在iOS中使用RSA传输加密数据. 本文环境 mac os  openssl-1.0.1j, openssl需要使用1.x版本, 推荐使用[homebrew](http://brew.sh/)安装. Java 8 RSA基本原理 RS
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他