SAP HANA SQL IFNULL和NULLIF用法与区别

C++学习系列（11）：智能指针（unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr） DoYangTan C++学习系列 c++学习 java
C++学习系列（11）：智能指针（unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr）1.引言在C++传统的内存管理方式中，动态分配的对象需要手动释放，否则可能会导致内存泄漏（MemoryLeak）。为了解决这个问题，C++11引入了智能指针（SmartPointer），它能自动管理资源，避免内存泄漏。本篇博客将介绍：智能指针的概念三种智能指针：unique_ptr、shared_ptr
语音识别学习系列（13）：语音识别中的情感识别与表达 DoYangTan 语音识别学习人工智能
语音识别学习系列（13）：语音识别中的情感识别与表达前言在语音识别领域，仅仅将语音准确转换为文字内容已不能满足日益多样化的人机交互需求。人们在交流过程中往往蕴含着丰富的情感信息，语音识别若能对情感进行识别与表达，将会使交互变得更加自然、智能且贴合人性化需求。本期我们就围绕语音识别中的情感识别与表达这一重要主题展开深入探讨，了解其背后的原理、方法以及实际应用价值。一、语音情感识别的基本原理与常用方法
目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新 DoYangTan 目标检测系列目标检测 transformer 人工智能
目标检测领域总结：从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进，涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享美赛数学建模数学建模
一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展，其功能也愈发全面与强大，因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
1.✨学习系统浅探 *TQK* 自我认知规划（不让别人看）认知提升
不要过于苛求完美，允许自己偶尔放松，保持积极心态。长期坚持比短期高强度更重要，尤其是为三年后的考研做准备，需要持续的努力而不是一时的冲刺。定期复盘，调整计划。如果某天状态不好，可以适当减少任务量，保持弹性。同时，保证足够的睡眠和运动，这对维持多巴胺水平和整体精力很重要。一、系统构建一Deepseek指令我的大一下学期已经开始了，这一学期我又有新的计算机课程。上一学期我学了C语言，基础知识掌握的还可
Python 用户账户(创建用户账户) 钢铁男儿 Python 从入门到精通 python sqlite 数据库
Web应用程序的核心是让任何用户都能够注册账户并能够使用它，不管用户身处何方。在本章中，你将创建一些表单，让用户能够添加主题和条目，以及编辑既有的条目。你还将学习Django如何防范对基于表单的网页发起的常见攻击，这让你无需花太多时间考虑确保应用程序安全的问题。然后，我们将实现一个用户身份验证系统。你将创建一个注册页面，供用户创建账户，并让有些页面只能供已登录的用户访问。接下来，我们将修改一些视图
AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙广州硅基技术官方人工智能
一、引言：AI浪潮下的软件开发新机遇近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮，席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用，AI历经了漫长的发展历程，终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去，AI的发展并非一帆风顺，早期由于计算能力和算法的限制，经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制 Fansv587 深度学习 pytorch 人工智能经验分享 python 机器学习
本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
学习Video.js 前端熊猫 Video Player 学习
查阅官方文档，学习video.js相关属性、回调与方法：播放器选项设置①标准的video标签属性②data-setup属性传递JSON③创建播放器实例以第二个参数配置videojs('my-player',{controls:true,autoplay:false,preload:'auto'});//修改选项varplayer=videojs('my-player');player.option
第二十一篇：伦理/道德Ethics flying_1314 NLP ethics 伦理/道德隐私偏见双重用途
目录什么是伦理/道德？我们为什么要关心？为什么道德很难？学习成果大纲反对NLP道德检查的论据我们应该审查科学吗？H5N1透明度不是更好吗？AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/道德？我们应该如何生活——苏格拉底•正确的做法是什么？•为什
Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络 tRNA做科研深度学习保姆教程深度学习 pytorch 神经网络
欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。今天，我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习：深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块：(1)使用nn.Sequent
【机器学习】算法分类 CH3_CH2_CHO 什么？！是机器学习！！机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果，模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
从零实现KV存储项目实战程序员老舅 C++Linux后端 c++c++存储 kv存储分布式存储后端项目 c++项目 cpp项目
本项目是从零实现一个完整的、兼容Redis协议的KV数据库项目。通过每一行代码的编写。你会对整个系统了如指拿，这样对自己基本功的锻炼、对编程能力的提升都是很大的项目提供完整的视频教程+代码下面是关于KV存储项目的技术大纲：如果你在学习的过程当中，遇到有任何问题，都可以在项目社群提出了，有专人给大家答疑的。适用人群这个KV存储项目对以下同学应该都非常的合适,包括但不限于:●想入门数据库的同学，存储对
图神经网络实战——分层自注意力网络盼小辉丶图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为78.39%，比之同构版本有了较大提高，但我们还能进一步提高准确率。在本节中，我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构，分层自注意力网络(hierarchicalself-att
Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析 2401_87458718 3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
微服务即时通信系统---（五）框架学习 YangZ123123 微服务即时通信系统学习微服务算法
目录ODB介绍安装build2安装odb-compiler安装ODB运行时库安装mysql和客户端开发包安装boostprofile库安装总体打包安装总体卸载总体升级头文件包含和编译时指明库ODB常见操作介绍类型映射ODB编程类与接口介绍mysql连接池对象类mysql客户端操作句柄类mysql事务操作类针对可能为空的字段封装的类似于智能指针的类型针对查询结果所封装的容器类和条件类mysql操作句
基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型欣然～ pytorch 分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
win32汇编环境,网络编程入门之九一品人家汇编
;在上一教程里，我们学习了在连接成功网站后，应该发送什么数据给网站;在前面的几个教程里，简单地运行了套接字机制连接网站的方式，这是字节级的网络连接，扩展几乎是无限的。;想了想，这个开个头就行了，暂时放下来，再讲下去越搞越复杂，还是把一些基础运用的方式讲一讲。以后回头再来研究它。;从这个教程开始，讲一下部分微软专用网络API的运用。;微软网络API有2个值得一提，1个是WinInet,还1个是Win
使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南 shuoac 机器学习人工智能 python
随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者，它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral，还是专有或经过微调的模型，Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
Jarslink 是一个 SOFA 方舟插件，用于管理多应用部署后端java
前言大家好，我是老马。sofastack其实出来很久了，第一次应该是在2022年左右开始关注，但是一直没有深入研究。最近想学习一下SOFA对于生态的设计和思考。sofaboot系列SOFABoot-00-sofaboot概览SOFABoot-01-蚂蚁金服开源的sofaboot是什么黑科技？SOFABoot-02-模块化隔离方案SOFABoot-03-sofaboot介绍SOFABoot-04-快
CCNP之IGP学习笔记（2022）码龄4年审核中笔记 OSPF RIP EIGRP IGP CCNP
evecommunityedition2.0.3-92_v1.4.1.ovaOVF（OpenVirtualizationFormat：开放虚拟化格式）和OVA（OpenVirtualizationAppliance：开放虚拟化设备）appliance器具collaborative合作的；协力完成的translation翻译；译文；译本；转化CollaborativeTranslationFrame
学习-Java常用类之Calendar类 AIains Educoder—Java java
第1关：学习-Java常用类之Calendar类任务描述相关知识编程要求测试说明任务描述本关任务：获取给定年月的最后一天。相关知识我们通过之前的学习已经能够格式化并创建一个日期对象了，但是我们如何才能设置和获取日期数据的特定部分呢，比如说小时，日，或者分钟?我们又如何在日期的这些部分加上或者减去值呢?calendar类是一个抽象类，是Java日期处理的核心类之一。Calendar类为操作日历字段，
高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话大富大贵7 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 经验分享
科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
【嵌入式学习2】指针 - 数组 XYN5114 嵌入式学习学习笔记嵌入式硬件 c语言
目录##概述##指针###指针特点##指针变量###指针变量特点##区别##指针变量的使用定义指针变量时：使用指针变量时：##通过指针间接修改变量的值##指针大小指针大小与数据类型无关：无论指针指向什么类型的数据（int、char、double等），指针本身的大小只取决于系统的位数（32位或64位）。##指针步长###指针步长的计算方式##空指针和野指针##多级指针##指针与常量##函数参数传递内
机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）代码的建筑师模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项 LASSO Ridge 朴素
纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
RK平台下Buildroot驱动编译环境入门 ItJavawfc RK系统-驱动驱动学习 Kernel Ubuntu Buildroot
提示：低配置电脑下驱动编译环境搭建，驱动学习环境准备文章目录目的需求环境Ubuntu18Desk桌面开发环境Buildroot编译环境基本要求个人环境VM环境配置+Buildroot编译环境配置Buildroot编译总结目的搭建驱动开发编译环境硬件环境要求不达标如何进行配置规避，使编译环境编译OK为后续自己开发工作中，学习环境做一个简单的指导需求这里我需要搭建的环境是Ubuntu上面用Linux源
量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？ openwin_top 量化交易系统开发机器学习人工智能量化交易
microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程，以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例：1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中，数据是最重要的资产。收集的数
不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗 P5688346 人工智能
大家好，给大家分享一下英语不好能学python编程吗，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能，就不得不提Python编程语言，大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码，满屏的英文字母，想想就头疼，觉得自己不会英语，肯定学不好Python，但是不会英语到底能不能够学习Python呢，下面小编给大家分析分析。其实各位想要
C#基础学习（二）C#数组生存手册：从入门到“血压拉满“的奇妙旅程 FAREWELL00075 c#学习开发语言数组 Array
作为一只C#萌新，当你试图用数组装下整个世界时，系统可能会温柔地弹出一句**"Indexwasoutsidetheboundsofthearray."**。别慌！这份求生指南将用段子教你玩转数组一、数组是什么数组简单来说就是由相同元素组成的一个集合，数组里面不一定是数，还可能是bool,string等类型组成的集合。那么他有些什么特点呢：本质：装着相同类型元素的集装箱（比如一箱肥宅快乐水）特性：长
笔记：代码随想录算法训练营day60：并查集理论基础、寻找存在的路径 jingjingjing1111 笔记
本文为学习并查集理论基础|代码随想录、代码随想录过程中的思考find是找的顶头上司，而不是当前上司，最后怎么也得找到一个顶头上司的上司是自己，要不然这个结构也不成立使用issame替换会使被操作者为当前节点，而非根节点。join(u,v)的功能为将v的根节点挂到u的根节点下模拟过程可以看出，join中的find中的路径压缩要在长度大于2（路径大于1）的时候才会体现出来107.寻找存在的路径卡码网题
Linux的Initrd机制被触发 linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法： 1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml 2.找到
XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xml xsd schema namespace 命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
Java 求素数运算周凡杨 java 算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。第一种：原理: 6N(+-)1法任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
java 单例模式 g21121 java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式： class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
32位和64位操作系统墙头上一根草 32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
一、问题提问： → 请简单介绍一下什么是轻量级？轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
一搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭数据字典中包含数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
多线程编程一般规则 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linux unix scp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。示例数据：地址表： CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter form cgi
先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
java-67- n个骰子的点数。把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客: 职业规划: http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua android学习: 1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
事件描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式 IT其它 java其它
正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
Yii CModel.rules() 方法、validate预定义完整列表、以及说说验证 dcj3sjt126com yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0 dcj3sjt126com ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0." Ins
判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Math python
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
SpringSecurity工作原理小解读坏我一锅粥 SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter ConcurrentSessionFilter WebAsyncManagerIntegrationFilter HeaderWriterFilter CsrfFilter LogoutFilter Use
JS实现自适应宽度的Tag切换 ini JavaScript html Web css html5
效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm 该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。 HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie REST hbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。启动命令：./bin/hbase rest s
JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）明子健 jquery js 源码拖动鼠标
欢迎讨论指正！ print.html代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8"> <title>发票打印</title> &l
Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
将redis,memcache结合使用的方案? tcrct redis cache
公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
今天我们服务器组遇到个问题：我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key

SAP HANA SQL IFNULL和NULLIF用法与区别

你可能感兴趣的:(HANA学习)