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Tee xm
windowsjava
小白也能看懂的Java8安装教程(JDK和JRE分目录安装)本教程将手把手教你如何在Windows系统上安装Java8(JDK1.8),并将JDK和JRE安装到不同的目录中,同时提供国内Java8下载源和方法。即使你是编程小白,也能轻松学会!一、准备工作操作系统:Windows10或更高版本。下载工具:一个浏览器(如Chrome、Edge)。存储空间:确保你的电脑有至少500MB的可用空间。二、下
- Python 的 ORM(Object-Relational Mapping)工具浅讲
Code_Geo
python开发语言
SQLAlchemy相关讲解1.SQLAlchemy是什么?定义:一个Python的ORM(Object-RelationalMapping)工具,允许开发者通过Python类与对象操作数据库,而非直接编写SQL。核心组件:Core:底层SQL表达式语言,提供数据库无关的SQL操作接口。ORM:基于Core的高层抽象,将数据库表映射为Python类(模型),记录映射为对象。适用场景:需要灵活操作数
- #Python 项目:实现功能——使用钉钉“自定义”机器人在群中发送文字消息
Window Unlock
钉钉python机器人
(目前还是新手,程序难免有废话代码,请大家耐心看__比心)第一步:创建群聊机器人,参考官方手册官方链接:自定义机器人的创建和安装-钉钉开放平台此步骤可以得到两个关键参数:Webhook(机器人的通信网址):https://oapi.dingtalk.com/robot/send?############(如这样)secret(加签未解密密钥):SECe2######################
- 深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能RAG
文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件?3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
- 代替Windows系统的最佳系统开发:开源、国产与跨平台的选择指南
夏末之花
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近年来,随着技术自主化和隐私安全需求的提升,越来越多的用户开始寻求Windows系统的替代方案。本文结合国内外热门操作系统及开发工具,分析其核心优势与适用场景,助你找到最适合的开发与日常使用平台。一、开源之王:Linux发行版1.Ubuntu与LinuxMint作为最受欢迎的Linux发行版,Ubuntu和LinuxMint以用户友好性著称,尤其适合从Windows迁移的用户。其内置的软件包管理器
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- Python-有效字母异位词
m0_37763377
python哈希算法算法数据结构
一、什么是字母异位词字母异位词是指由相同字母组成但排列顺序不同的单词。例如,"eat"、"tea"和"ate"都是字母异位词,因为它们由相同的字母组成,只是排列顺序不同。二、思路(一)暴力解法这里可以用两层循环来判断2个字符串的元素是否一样,显然时间复杂度为O(n²),在这里大家可以自己写一下,文章就不再提供演示。(二)哈希表解法1.什么是哈希表?哈希表(HashTable),也称为散列表,是
- LeetCode56☞合并区间
fantasy_4
LeetCode刷题leetcodepythonjava算法贪心算法
关联LeetCode题号56本题特点贪心本题思路将二维数组排序按照左边界排序。排序后,右边界的大小成为找到局部最大值的关键。由题意合并区间可知,应该取数组的’并集‘,局部最优解推出全局最优解,每次找到局部最大的范围,整体就会合并成一个大区间Python写法defmerge(self,intervals):result=[]iflen(intervals)==0:returnresult#区间集合为
- 【python】图形用户界面和游戏开发
usp1994
pythonuiide
图形用户界面和游戏开发文章目录图形用户界面和游戏开发基于tkinter模块的GUI使用Pygame进行游戏开发制作游戏窗口在窗口中绘图加载图像实现动画效果碰撞检测事件处理基于tkinter模块的GUIGUI是图形用户界面的缩写,图形化的用户界面对使用过计算机的人来说应该都不陌生,在此也无需进行赘述。Python默认的GUI开发模块是tkinter(在Python3以前的版本中名为Tkinter),
- Python 爬虫实战:如何爬取小红书数据并进行分析
Python爬虫项目
python爬虫开发语言selenium测试工具
一、引言随着社交电商的崛起,小红书(Xiaohongshu)作为一款结合了社交和电商的应用,吸引了大量年轻用户。用户在平台上分享购物心得、生活经验以及个性化的消费推荐内容,形成了庞大的用户数据与内容生态。因此,如何从小红书获取数据进行分析,成为了数据科学、市场营销和社交媒体研究中的一个重要课题。本文将介绍如何使用Python编写爬虫爬取小红书的数据,分析如何通过小红书的开放API获取用户信息、帖子
- Python 常用内建模块-base64
赔罪
Python系统学习python前端linux
目录base64小结练习base64Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。用记事本打开exe、jpg、pdf这些文件时,我们都会看到一大堆乱码,因为二进制文件包含很多无法显示和打印的字符,所以,如果要让记事本这样的文本处理软件能处理二进制数据,就需要一个二进制到字符串的转换方法。Base64是一种最常见的二进制编码方法。Base64的原理很简单,首先,准备一个包含64个字符的数
- 基于python的ansys_基于python的感知机
weixin_39687990
基于python的ansys
一、1、感知机可以描述为一个线性方程,用python的伪代码可表示为:sum(weight_i*x_i)+bias->activation#activation表示激活函数,x_i和weight_i是分别为与当前神经元连接的其它神经元的输入以及连接的权重。bias表示当前神经元的输出阀值(或称偏置)。箭头(->)左边的数据,就是激活函数的输入2、定义激活函数f:deffunc_activator(
- linux基础命令top,Linux 入门命令TOP 10
慧人小圣
原标题:Linux入门命令TOP10作为一只接触Linux不久的小菜鸟,今天厚着脸皮给大家分享一些常用的Linux入门的命令。在Linux“漆黑”的系统中“溜达”之前,先看下“地图”,也就是先了解一下Linux的目录(Directory,可视作“文件夹”)结构。在操作Linux系统中,一切都是文件,而目录是Linux系统组织文件的一种特殊文件。根目录由“/”来表示,可理解为windows系统的“我
- python ansys workbench联动_【干货】如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型...
weixin_39644377
pythonansysworkbench联动
原标题:【干货】如何在ANSYSWORKBENCH中关联几何模型和有限元模型我们都知道,通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型,在传入ANSYS以后,只包含节点和单元信息。但是当我们在WB中使用模型操作时,有时候需要选择几何特征,如在圆孔面上施加圆柱支撑,而此时对象只有单元节点信息,并无体面线的几何信息,该怎么办呢?显然,处理此问题的有效途径,在于把有限元模型与该有限元模型对应
- python ansys workbench联动_如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型
YUNYA麻麻
pythonansysworkbench联动
我们都知道,通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型,在传入ANSYS以后,只包含节点和单元信息。但是当我们在WB中使用模型操作时,有时候需要选择几何特征,如在圆孔面上施加圆柱支撑,而此时对象只有单元节点信息,并无体面线的几何信息,该怎么办呢?显然,处理此问题的有效途径,在于把有限元模型与该有限元模型对应的几何模型进行关联,再一起导入到MECHANICAL中进行分析,则既能够既享
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- 在 Ansys Mechanical 中创建等效应力结果并使用 Python 导出到文件
David WangYang
硬件工程
介绍在AnsysMechanical模型中,通常需要对许多实体/曲面体或它们组进行后处理等效应力或总变形等。使用分组在TreeGrouping文件夹中的NamedSelections,可以在Mechanical中编写Python脚本来自动生成结果对象。此外,once可以获取新创建的结果对象,并再次使用Mechanical中的Python脚本将所有结果集的结果导出到.csv文件。在本文中,我们将探讨
- 关于使用python进行处理雷达数据笔记
六毛驴
python数据分析
好久不见,甚是想念本人深知这段时间鸽了一篇博(上一篇博),后续会补上的,今天想写一下关于使用python进行TI雷达接收回波数据处理的一些常见问题和解决方法。这也是前几天领导给我布置的任务,所以我将这段时间自己遇到的并且已经解决的问题进行了简单的汇总,也会推荐几本这几天阅读了python书籍。python书籍推荐:python学习手册MarkLutz著(对应python版本3.X,2.X都可)Py
- Docker打包深度学习项目
FLY_LTL
docker深度学习容器
文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结,供各位同学参
- 焊接性能分析代码(Python)
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welding_performance_data.xls数据文件。welding_strengthtoughness5001052012480855015490953013510115401447075601690018600121500139111578115importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttkinterastkfrommatp
- 从零实现B站视频下载器:Python自动化实战教程
木觞清
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一、项目背景与实现原理1.1B站视频分发机制Bilibili的视频采用音视频分离技术,通过以下方式提升用户体验:动态码率适配(1080P/4K/HDR)分段加载技术(基于M4S格式)内容保护机制(防盗链/签名验证)1.2技术实现路线graphTDA[模拟浏览器请求]-->B[获取加密播放信息]B-->C[解析音视频地址]C-->D[多线程下载]D-->E[FFmpeg合并]二、代码逐层解析2.1请
- chatgpt赋能python:Python处理雷达基数据:从入门到实践
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ChatGptpythonchatgpt开发语言计算机
Python处理雷达基数据:从入门到实践随着气象技术的不断发展,雷达探测技术已成为当今天气预报和气象研究的主要手段之一。雷达基数据是气象雷达接收到的未经加工的原始数据,因其包含大量天气信息,不仅在天气预报、天气预警等方面得到了广泛应用,还被广泛地用于气象科研和大气环境研究。本文将介绍如何使用Python处理雷达基数据,解析其中的信息,获取有效的天气数据,以及分析和可视化这些数据。雷达基数据格式与处
- PTA天梯赛PYthon7-10 树的遍历
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给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历,请你输出其层序遍历的序列。这里假设键值都是互不相等的正整数。输入格式:输入第一行给出一个正整数N(≤30),是二叉树中结点的个数。第二行给出其后序遍历序列。第三行给出其中序遍历序列。数字间以空格分隔。输出格式:在一行中输出该树的层序遍历的序列。数字间以1个空格分隔,行首尾不得有多余空格。输入样例:723157641234567输出样例:4163572代码长度限制
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
机器学习算法kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一,广泛应
- Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库
后端java
neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树Neo4jAPOC-05-图数据库apoc实战使用使用labelFilter是什么?
- C# Windows Forms点击事件详解
Ro小陌
WindowsC#开发语言c#windows开发语言
在C#WindowsForms开发中,点击事件是最基础且高频使用的交互机制。以下从底层原理、事件绑定、常见问题及高级用法四个维度进行深度解析:一、点击事件的底层机制消息循环与事件驱动WindowsForms基于Win32消息循环,所有用户操作(如点击)会被转换为WM_LBUTTONDOWN、WM_LBUTTONUP等消息。.NET通过Application.Run()启动消息循环,将消息路由到对应
- windows下使用vscode+cline插件体验MCP,体验使用AI控制浏览器,踩坑记录(至少让你节省3个小时弯路版)(喂饭级别)
几道之旅
人工智能智能体及数字员工windowsvscodeide人工智能
为什么网上天天说MCP,你这儿却一点动静都没有?1️⃣人家很早之前就用上了制定标准的Claudedesktop,这玩意儿在咱这儿用不了。对策:使用vscode+cline+deepseek(或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好)2️⃣人家也Claude,但人家能用Cursor,咱太穷了,用不了。对策:使用vscode+cline+deepseek(或其它同级别国产大模
- Python自动化运维开发系列—CICD项目
weixin_46240874
导语都忘记是什么时候知道python的了,我是搞linux运维的,早先只是知道搞运维必须会shell,要做一些运维自动化的工作,比如实现一些定时备份数据啊、批量执行某个操作啊、写写监控脚本什么的。后来发现工作量大的时候shell开始变慢,实现某个功能使用shell感觉力不从心,听人说python能实现shell能做的一切功能,而且开发效率高,速度快,慢慢的就认识了python,多多少少看点简单的东
- 深度革命:ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习
安意诚Matrix
机器学习笔记深度学习人工智能
一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中,2015年或许是最具突破性的一年。这一年,微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet(残差网络)的模型横空出世,在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠,将人类视觉的识别误差(约5.1%)远远甩在身后。更令人震撼的是,ResNet将神经网络的深度推至152层,彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心,正是一个简单
- 智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】
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计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分