- 句子改写器在线转换的原创性提升策略
hjehheje
算法人工智能python
在文本处理领域,"句子改写器在线转换"的原创性提升并非单纯依赖工具升级,而是需要融合算法优化、人工干预与策略设计的系统工程。以下从技术底层到应用层拆解核心方法,辅以实验数据验证其可行性:一、语义拓扑重构技术(SemanticTopologyReconstruction)原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇(LexicalLevel),而STR技术通过依存句法分析,构建句子的语义网络拓扑图,对主谓宾
- 玩转Mysql系列 - 第26篇:聊聊mysql如何实现分布式锁?
「已注销」
mysql分布式数据库java服务器
Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。欢迎大家加我微信itsoku一起交流java、算法、数据库相关技术。这是Mysql系列第26篇。本篇我们使用mysql实现一个分布式锁。分布式锁的功能分布式锁使用者位于不同的机器中,锁获取成功之后,才可以对共享资源进行操作锁具有重入的功能:即一个使用者可以多次获取某个锁获取锁有超时的功能:即在指定的时间内去尝试获取锁
- 向量数据库简介
openwin_top
python编程示例系列python编程示例系列二数据库
向量数据库(VectorDatabase)是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术,支持基于向量相似度的查询和检索,可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同,向量数据库通常使用基于向量的数据模型,将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据,支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
- 搜索插入位置(js实现,LeetCode:35)
充气大锤
算法leetcode算法数据结构学习笔记javascript二分查找
给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法。示例1:输入:nums=[1,3,5,6],target=5输出:2示例2:输入:nums=[1,3,5,6],target=2输出:1示例3:输入:nums=[1,3,5,6],target=7输出:4提示:1<=nums.lengt
- Vue中vfor循环创建DOM时Key的理解之Vue中的diff算法
充气大锤
前端性能优化vue.jsjavascript前端学习笔记算法ecmascript
在Vue开发过程中vfor遍历数组创建Dom是最常见的方式,在vfor时,标签中有一个key值,key值的作用是啥呢?这就不得不提到Vue中的diff算法。一、什么是diff算法Vue会用虚拟DOM来表述真实DOM,这样的目的是为了计算出DOM的最小的变化从而更加快速的更新真实DOM二、diff算法的计算过程1、遍历老虚拟DOM2、遍历新虚拟DOM3、重新排序这样做会有个问题,就是节点数越多,计算
- Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1
jhonwyyc
机器学习深度学习ubuntu
CP2K教程CP2K系列之一安装文章目录CP2K教程前言一、安装依赖库1.引入库二、下载并解压缩1.下载链接2.解压缩三、安装1.安装cp2k_toolchain2.安装cp2k3.指定根目录4.修改环境变量四、测试总结前言CP2K是一款开源的第一性原理计算软件,采用Fortran98编写。近年来结合机器学习与lammps,已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun
- 基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测
机器学习和优化算法
多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测BiLSTM多头注意力机制
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.需要其他算法的都可以定制!注:1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
- Azure AI Document Intelligence 使用指南
scaFHIO
azure人工智能flaskpython
AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence(原名AzureFormRecognizer)是一项基于机器学习的服务,可以从数字或扫描PDF、图像、Office和HTML文件中提取文本(包括手写)、表格、文档结构(如标题、节标题等)和键值对。它支持多种格式,包括PDF、JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF、DOC
- 鸢尾花数据集的四个特征具体是什么?
学术乙方
Python人工智能
鸢尾花数据集(IrisDataset)是机器学习领域中最经典的数据集之一,它包含150个样本,每个样本有4个特征,分别是:1.花萼长度(SepalLength)描述:花萼(花的外部绿色部分)的长度,单位为厘米。取值范围:通常为4.3cm到7.9cm。2.花萼宽度(SepalWidth)描述:花萼的宽度,单位为厘米。取值范围:通常为2.0cm到4.4cm。3.花瓣长度(PetalLength)描述:
- LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读人工智能chatgpt论文阅读机器学习深度学习语言模型
Arxiv日期:2024.5.16机构:IIT关键词CoT本质LLM推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求,模型内部的功能组件几乎是相同的(共享而非独享)不同的神经算法实际上是由类似归纳头(inductionheads)等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动attentionheads在不同的模型层之间传递信息,特别是当它们涉及到本体论相关(ontolo
- 分治法的适用条件及基本步骤,快速幂算法
王哈哈嘻嘻噜噜
数据结构算法
分治法所能解决的问题一般具有一下几个特征*该问题的规模缩小到一定程度就可以容易的解决*该问题可以分解为若干个规模较小的问题*利用该问题分解的子问题的解可以合并为该问题的解*该问题所分解出的各个子问题是相互独立的divide-and-conquer(P){if(|p|1二分搜索技术非递减序的n个元素a[0:n-1],先要在这n个元素中找出一特定的元素x分析:设在a[l:r]中找x,mid=(l+r)
- OLAP与OLTP:数据处理系统的两种核心架构
思静鱼
#Mysql-数据库架构
文章目录OLAP和OLTP的主要区别OLAP常见数据库和OLTP常见数据库OLAP是英文OnlineAnalyticalProcessing的缩写,中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术,用于从不同的角度进行数据挖掘和分析,以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。OLAP技术通常涉及到预计算、缓存和查询优化等方面的技术,可用于构建在线分析系统(OLAP系统)。该系统将大量的
- ESP-IDF 双核任务调度及绑核
V.Code1024
ESP-IDFarm开发vscodec语言架构
1.任务调度基本原理在FreeRTOS中,任务调度是基于优先级的抢占式调度算法。简单来说,系统根据任务的优先级决定哪个任务会被执行。如果一个高优先级任务变为就绪状态,FreeRTOS会立刻抢占当前正在运行的任务,并将高优先级任务调度运行。基本概念:任务优先级:FreeRTOS的任务优先级范围从0到31,其中0表示最低优先级,31表示最高优先级。任务创建时会指定一个优先级,调度器会根据优先级决定哪个
- AI 赋能软件开发:从工具到思维的全面升级
二川bro
智能AI人工智能
AI赋能软件开发:从工具到思维的全面升级前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc一、AI如何改变软件开发1.1开发效率的提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以自动生成代码片段,减少重复劳动错误检测:AI能够实时识别代码中的潜在错误和漏洞性能优化:AI可以自动优化算法和数
- 【算法】BST的非递归插入,删除,查询
孤邑
数据结构数据结构笔记学习c++
BST所谓二叉搜索树(BinarySearchTree,简称BST)大家应该都不陌生,它是一种特殊的二叉树。对于二叉树上的每一个节点,如果满足左孩子的值>classBSTree{private:/*data*///节点定义structNode{Node(Tdata=T()):data_(data),left_(nullptr),right_(nullptr){}Tdata_;Node*left_;
- 欧拉筛(线性筛):找出所有小于等于给定整数n的质数的算法
日月知行
java算法数论基础
大体思路:与埃氏筛不同,埃氏筛(Java):找出所有小于等于给定整数n的质数的算法-CSDN博客欧拉筛不是把素数的所有倍数标记为非素数,而是每扫过一个数(这个数用外循环的i来表示,遍历isPrime数组)(无论这个数是素数还是非素数)将该数与前面标记为素数的数相乘的数筛掉(内循环进行更新真正的质数primes质数列表)。确保每个合数仅被其最小质因数标记一次,这样才能解决重复标记问题,时间复杂度降为
- 《深度解析DeepSeek-M8:量子经典融合,重塑计算能效格局》
程序猿阿伟
量子计算
在科技飞速发展的今天,量子计算与经典算法的融合成为了前沿领域的焦点。DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”,宛如一把钥匙,开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门,为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。量子计算,基于量子力学的奇妙特性,如量子比特的叠加与纠缠,展现出了超越经典计算的潜力。量子比特能够同时处于多个状态,实现并行计算,这使得量子计算机在处理某些特定问题时,具备指数级加速
- DeepSeek源码解析(2)
白鹭凡
deepseekai
Tensor(张量)的介绍在计算机科学和机器学习领域,“张量”(Tensor)是一个数学概念,它被用来表示多维数组。在大模型(如深度学习模型)中,张量扮演着核心角色,具体来说:数据表示:张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如,在图像处理中,一张图片可以被表示为一个三维张量(高度、宽度、颜色通道数),而在自然语言处理中,一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量(句子长度、词向量维度
- DeepSeek Coder 的依赖解析方法具体是如何实现的?
百态老人
人工智能大数据笔记
DeepSeekCoder的依赖解析方法主要通过以下步骤实现:数据收集与过滤首先,从GitHub等平台收集代码数据,并使用规则过滤掉不符合要求的代码。例如,过滤掉语法错误、可读性差或模块化低的代码,以确保数据的质量和多样性。解析文件依赖关系在这一阶段,系统会分析同一项目中代码文件之间的依赖关系。具体来说,通过一种基于拓扑排序的算法来识别这些依赖关系。这种方法不同于传统的从入度为零的节点开始的排序,
- 动态规划经典算法详解与C++实现
金外飞176
算法算法动态规划c++
动态规划经典算法详解与C++实现动态规划(DynamicProgramming)是解决复杂问题的重要方法,通过将问题分解为重叠子问题并记录中间结果实现高效计算。本文精选六大经典动态规划问题,提供详细的算法解析和C++实现代码。一、斐波那契数列(基础入门)算法原理通过存储已计算结果避免重复计算,时间复杂度从O(2^n)优化到O(n)状态转移方程dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]C++实现#i
- 为什么链表和顺序表删除数据的时间复杂度都为O(n),但是链表删除数据还更快
AredRabbit
数据结构算法链表数组
链表和顺序表(如数组)在删除数据时的时间复杂度通常都是O(n),但链表在实际操作中可能比顺序表更快。这是因为时间复杂度只描述了算法随输入规模增长的趋势,而没有考虑常数因子和具体操作的细节。以下是详细解释:1.时间复杂度分析顺序表(数组)删除操作:在顺序表中删除一个元素后,需要将后续的所有元素向前移动一位,以填补删除后的空缺。时间复杂度:移动元素的操作需要遍历后续的所有元素,因此时间复杂度为O(n)
- 机器学习数学基础:29.t检验
@心都
机器学习人工智能
一、t检验的定义与核心思想(一)定义t检验(Student’st-test)是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间,或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如,在教育研究中,可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异;在医学实验里,可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
- c语言闯算法--数组二分
衡玖
算法C语言算法c语言
记住一点,左闭右闭(前提数组有序)左右边界,取得到循环范围可以等中点计算防越界二分找位置二分查找(目标值一定存在)intsearch(int*nums,intnumsSize,inttarget){intl=0;intr=numsSize-1;intmiddle=0;while(ltarget){r=middle-1;}else{returnmiddle;}}return-1;}搜索插入位置(目标
- 基于YOLOv5的烟雾检测系统:从数据集准备到UI界面实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警,为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此,烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来,随着深度学习技术的发展,目标检测算法被广泛应用于烟雾检测,尤其是基于YOLOv5的目标检测模型,由于其较高的精度和较低的计算开销,已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中,我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测
- C语言零基础入门教程(1)
岱宗夫up
C语言c语言算法学习
C语言是一种高效、灵活且功能强大的编程语言,广泛应用于系统软件开发、嵌入式系统、算法实现等多个领域。对于初学者来说,学习C语言不仅是掌握一门编程技能,更是开启编程世界大门的重要一步。本教程将从零开始,带你全面了解C语言的基础知识和核心概念,帮助你快速入门。一、C语言简介C语言由美国计算机科学家丹尼斯·里奇(DennisRitchie)于1972年在贝尔实验室开发,最初用于编写UNIX操作系统。它是
- 花束搭配【算法赛】
qystca
算法暴力二分模拟
0花束搭配【算法赛】-蓝桥云课问题描述为了庆祝三八妇女节,花店推出了“双花搭配”活动。花店中有n种鲜花,每种鲜花有两种属性:放在花束外部时,艳丽度为Ai;放在花束内部时,艳丽度为Bi。一束花需要由两种不同的鲜花组成,一种放在外部,另一种放在内部。如果一束花的“外部艳丽度之和”大于“内部艳丽度之和”,即满足Ai+Aj>Bi+Bj,则这束花被认为是“完美搭配方案”。现在,给定n种鲜花的艳丽度数组A和B
- SpringBoot整合MyBatis-Plus全攻略:从零实现高效CRUD
rider189
javaspringbootmybatis
一、MyBatis-Plus核心优势MyBatis-Plus作为MyBatis的增强工具包,在保留原生特性的基础上,提供了多项开箱即用的功能:自动生成基础CRUD操作内置代码生成器(3.5.3+版本支持最新模板引擎)强大的条件构造器Wrapper支持Lambda形式调用主键自动生成策略(支持雪花算法、UUID等)二、环境搭建与配置1.创建SpringBoot项目使用SpringInitializr
- 数据分析在宇宙观测中的重要性
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
数据分析在宇宙观测中的重要性关键词:数据分析、宇宙观测、数据预处理、数据挖掘、数据可视化摘要:本文将探讨数据分析在宇宙观测中的重要性,从数据分析在宇宙观测中的应用背景、重要性、面临的挑战与机遇以及未来发展趋势等方面进行深入分析,旨在为读者提供一个全面而详细的了解。引言第1章:分析数据与宇宙观测的关联1.1.1数据分析在宇宙观测中的应用背景宇宙观测是研究宇宙的结构、演化、性质以及各种物理现象的科学。
- Android 加解密算法工具类封装:AES、RSA、MD5 一站式解决方案
tangweiguo03051987
android算法AESDESMD5JAVA
在Android开发中,数据的安全性非常重要,尤其是敏感数据的存储和传输。为了实现数据加密和解密,我们可以封装一个通用的加解密工具类,支持常见的加密算法(如AES、RSA、DES等)。以下是一个基于AES对称加密算法的工具类封装示例,同时提供扩展性以支持其他算法。AES加解密工具类封装AES(AdvancedEncryptionStandard)是一种对称加密算法,加密和解密使用相同的密钥。以下是
- 大语言模型(LLM)入门学习路线图,从零基础到精通,理论与实践结合的最佳路径!
ai大模型应用开发
语言模型学习人工智能机器学习AI自然语言处理
Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型(LargeLanguageM
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s