含蓄的坏
含蓄的坏

web学习1

eclipse+tomcat6.0
新建一个dynamic web project 命名为WebTest,一路默认
然后在工程的WebContent下新建一个jsp页面如下：

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=GBK"
    pageEncoding="GBK"%>

<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=ISO-8859-1">
<title>Insert title heretitle>
head>
<body>
     你好，china!!
body>
html>

上面的都是eclipse自动生成的，只增加了body标签中的部分，以及改了第一行的2个编码。jsp中包含中文，需要设置编码，防止乱码：
1、设置整个工作间项目的编码：window->preperences->General->Workspace右边的Text file encoding设置为GBK
2、设置单个项目的编码：项目上右键，选择属性->Resource 右边的Text file encoding设置为GBK
3、在当前页面上，将第一行的2个ISO-8859-1改成GBK

然后在控制台的Servers下，new一个server,一路默认完成:
1、tomcat目录下的conf下的server.xml中可修改tomcat默认端口号：

<Connector connectionTimeout="20000" port="8090" protocol="HTTP/1.1" redirectPort="8443"/>

这里改成了8090
2、在控制台server下，双击刚才new出来的服务：
web学习1_第1张图片

注意红框的位置需要选择第2项，否则eclipse中启动服务后，将无法访问tomcat首页，也无法访问项目
deploy path是指项目部署的位置，这个如果修改后，需要在tomcat目录下的server.xml中配置一个path,才可以访问项目，这里保持默认即可
右击server,将项目加到服务上：
web学习1_第2张图片
然后在eclipse中启动服务，wtpwebapps目录下，可以看到部署的代码，所以代码是在服务启动的时候部署的
然后在浏览器中输入http://localhost:8090/WebTest/test.jsp 出现结果
web学习1_第3张图片
如果不想url中出现项目名，即http://localhost:8090/test.jsp就出现结果，则需要设置Context root,步骤如下：
项目上右键->属性->Web Project Settings右边的Context root设置为“/”。
然后需要重新部署代码：先将服务停掉，remove掉项目，然后右击服务选择clean,这时发现wtpwebapps目录下的WebTest目录已经不存在了，可见clean的作用相当于undeploy,然后将项目重新添加到服务，启动服务，部署项目即可。结果如下：
web学习1_第4张图片
打开tomcat conf目录下的server.xml发现中间多了些配置：

"D:\apache-tomcat-6.0.29\wtpwebapps\WebTest" path="" reloadable="true" source="org.eclipse.jst.jee.server:WebTest"/>

其实上面在eclipse中配置的deploy path以及context root本质上都是在修改这个配置文件。

你可能感兴趣的:(工作,学习)

  • [软件工程] 数据字典 枪枪枪 SoftwareEngineering
    =======================================================================  学习过程中很容易忘记绘图的符号、图的定义，为避免重新翻书查定义，还是整理整理放博客上，方便查看吧。基本上都是书上的内容，在这里集合一下。参考资料：软件工程（张海藩、吕云翔）=========================================
  • Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术 Mark White dnn人工智能神经网络
    Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天，我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制：生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。Softmax函数：概率分布的催化剂在深入讨论之前，
  • 车载以太网测试-14【交换机以及MAC地址表】 车载测试工程师 车载以太网测试tcp/ip网络网络协议经验分享车载系统
    目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表3.4.1MAC地址表的工作原理3.4.2MAC地址表示例3.4.3MAC地址表的超时机制4总结1摘要车载交换机工作在OSI模型的数据链路层（DataLinkLayer），具体来说是数据链路层的
  • Python Textract库：文本提取 程序员喵哥 python开发语言
    更多Python学习内容：ipengtao.comTextract是一个强大的Python库，用于从各种文件格式中提取文本。无论是PDF、Word文档、Excel电子表格、HTML页面还是图像，Textract都能有效地提取其中的文本内容。Textract通过集成多种开源工具和库，实现了对多种文件格式的支持，使得文本提取变得简单而高效。本文将详细介绍Textract库的安装、主要功能、基本操作、高
  • 一个比Fiddler/Charles更好用的免费抓包神器 金丝猴也是猿 httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
    Proxyman与Sniffmaster：抓包工具的双剑合璧在当今的网络开发与调试中，抓包工具是不可或缺的利器。无论是前端开发者、后端工程师，还是安全研究人员，都需要通过抓包工具来分析网络请求、调试接口、排查问题。今天，我们将介绍两款强大的抓包工具：Proxyman和Sniffmaster，它们各自拥有独特的功能，能够帮助你在不同的场景下高效完成工作。Proxyman简介Slogan：只是简单地点
  • python学智能算法（八）|决策树 西猫雷婶 人工智能python学习笔记机器学习python决策树开发语言
    【1】引言前序学习进程中，已经对KNN邻近算法有了探索，相关文章链接为：python学智能算法（七）|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是：它在分类的时候，不能知晓每个类别内事物的具体面貌，只能获得类别，停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征，就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法：决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前，需要先了解香农熵。本科学控
  • freecad嵌入工作台 黄河里的小鲤鱼 软件开发建模python
    1Introduction导言FreeCADcanbeimportedasaPythonmoduleinotherprogramsorinastandalonePythonconsole,togetherwithallitsmodulesandcomponents.It’sevenpossibletoimporttheFreeCADuserinterfaceasapythonmodulebutwi
  • PLM项目管理软件如何支持供应链管理与协作？ 程序员
    在企业的运营过程中，供应链管理与协作至关重要，它关乎着企业的成本控制、产品交付速度以及客户满意度等多个关键方面。而PLM项目管理软件作为一种强大的工具，正逐渐在支持供应链管理与协作中发挥着不可忽视的作用。PLM软件涵盖了从产品的概念设计到产品生命周期结束的全过程管理，通过整合各种数据和流程，为供应链各环节的协同工作提供了坚实的基础。接下来，我们将深入探讨PLM项目管理软件是如何支持供应链管理与协作
  • Linux学习1_Linux命令及英文全称 Wang_Zhenwei —Linux转载linux
    LinuxCommandreferences(命令全称，方便记忆)aliasCreateyourownnameforacommandarchprintmachinearchitectureashashcommandinterpreter(shell)awk(gawk)patternscanningandprocessinglanguagebasenameRemovedirectoryandsuff
  • 如何选择适合团队沟通管理的AI工具 人工智能团队沟通团队协作工具
    在现代的工作环境中，团队合作离不开高效的沟通与协作。尤其是当任务繁多、信息量庞大的时候，团队成员之间的沟通往往变得杂乱无章，效率低下。然而，在AI技术飞速发展的今天，许多智能工具应运而生，为团队带来了全新的解决方案。那么，是否有AI工具能够帮助团队打造高效顺畅的沟通与协作流程呢？答案是肯定的。通过集成AI助手、自动化任务和实时协作等功能，这些工具正逐步改变着团队协作的方式，让工作变得更加轻松、高效
  • docker compose部署dragonfly java初学者分享 docker容器运维
    整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、rei
  • SpringBoot整合通用xxl-job,自动注册任务 java初学者分享 springboot后端java
    整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、rei
  • SpringBoot整合阿里云、腾讯云、minio、百度云、华为云、天翼云、金山云、七牛云、移动云、网易数帆等等有关于S3协议下文分布式对象存储接口 java初学者分享 阿里云腾讯云华为云
    前提：在可运行的SpringBoot的项目内引用以下JAR包整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到
  • SpringBoot整合多租户MongoBD java初学者分享 SaaS多租户专栏springboot后端javamongodb
    前提：在可运行的SpringBoot的项目内引用以下JAR包整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到
  • QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比 kanhao100 笔记深度学习边缘计算
    QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具：QKeras、Brevitas和QONNX，从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
  • Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代 水熠芝Dark-Haired
    Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda项目介绍在数字化浪潮席卷全球的今天，文字识别技术已成为提升工作效率和生活质量的关键工具。Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无
  • Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具 裘心国Trent
    Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，特别适合日常办公、学术研究及数据分析等场景。它能有效解决将图像中的文字快速转化为可编辑文本的需求，极大提升工作效率。此工具依托于先进的计算机
  • 自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来 ajie1117 语音识别人工智能
    自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤：语音信号采集：通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理：去除噪
  • 自学黑客技术多长时间能达到挖漏洞的水平？ 慕烟疏雨 网络安全web安全安全网络运维
    抱着一个明确的目的去学习，学习效果能够事半功倍，给你点个赞。但值得注意的一个点是：任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！这一点一定要切记！！！！！！！接下来回归主题，你想挖漏洞做副业这个想法是好的，但有时候理想很丰满，现实很骨干。从提问描述来看，你之前应该没有深入了解过网络安全，为了避免后面说的东西你理解不了，那我就
  • 当了5年牛马，我开始划水了。。。 互联网杂货铺 测试工具软件测试自动化测试python面试职场和发展测试用例
    我现在的这份工作，比上一份要好很多，首先薪资直接涨了一倍，7k到16.5k，13薪，朝九晚六，从不加班，项目也简单，包括我在内测试组一共有6个同事，但是每个人分到的任务真的很少，用一句话总结就是上班7.5小时，摸鱼6个钟。。。我现在的公司是7.5小时制的，所以才说轻松。谈谈上一份工作说下我上一份工作吧，这份工作时间不长没有啥代表性，上一份工作我在那公司带了3年多了。2021年的时候，因为疫情，我毕
  • 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？ yuanpan 机器学习神经网络transformer
    机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
  • linux自律 第 40 天 嵌入式大大白 数据库
    在学习了sqlite3数据库的增删改查之后，我开始做了一个基于web服务端的商品查询系统，将商品的图片，名称，id，详细描述和关键词等都放入了该数据库中，利用该数据库和html构建的网页来完成该项目。该项目首先需要设计出登录系统，登录需要密码和账号，所以需要注册，我打算在注册的时候使用数据库，将注册的信息放在数据库中。然后使用账号密码登录的时候，输入的账号密码在请求报文中，以post的形式发出来，
  • iOS接入微信支付（小白都能看懂的微信支付） 马拉萨的春天 功能模块一天一读基础知识点
    因为近期项目中需要接入微信支付功能，自己也爬了很多的坑，所以做了一下这边文章供大家学习参考，远离爬坑，文章主要讲到以下五部分：一、填写商户平台所需资料二、具体Demo代码@Github下载地址本文为本人学习记录笔记，如需转载，请注明出处@iOS_lyon填写商户平台所需资料一、填写经营信息@查看截图指引下图选择不同的类目，所需要上传的资料也是有所不同的，下图拿其它为例子填写经营信息二、填写商户信息
  • 【lua】面向对象 岚花落_ lua
    建议提前学习https://www.runoob.com/lua/lua-metatables.html面向对象特征1）封装：指能够把一个实体的信息、功能、响应都装入一个单独的对象中的特性。2）继承：继承的方法允许在不改动原程序的基础上对其进行扩充，这样使得原功能得以保存，而新功能也得以扩展。这有利于减少重复编码，提高软件的开发效率。3）多态：同一操作作用于不同的对象，可以有不同的解释，产生不同的
  • 关于误差平面小记 文弱_书生 乱七八糟平面算法神经网络机器学习
    四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的，我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面（ErrorSurface）。在这里，我们讨论一个四维曲面的二维切片，其中：三个维度是网络的权重（w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3）。第四个维度是误差（损失
  • 奇异值分解（SVD） 文弱_书生 乱七八糟神经网络人工智能
    奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD)，这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时，您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
  • HAL库操作STM32串口 2021.09 STM32-CubeMXstm32单片机arm
    本次博客知识来自于韦东山老师的7天物联网课程。一、cubeMX产生工程框架先从左侧选择串口1，再选择异步通信。二、分析程序如下图，cubeMX自动生成了串口初始化函数。三、编写程序以上初始化完成后，就可以使用HAL库提供的“HAL_UART_Transmit()”从串口发送数据，使用“HAL_UART_Receive()”接收数据，但这样使用不方便，需要自己处理数据类型。在学习C语言时，通常使用p
  • 关于神经网络中的正则化 文弱_书生 乱七八糟神经网络人工智能深度学习
    神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？在神经网络训练过程中，模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数，同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂（如参数过多、层数过深），它可能会记住训练数据中的噪声，而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合（ov
  • python输出星号等腰三角形_python打印直角三角形与等腰三角形实例代码 weixin_39644139 python输出星号等腰三角形
    python打印直角三角形与等腰三角形实例代码前言本文通过示例给大家详细介绍了关于python打印三角形的相关，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧1、直角三角形#i控制行数j控制*的个数foriinrange(5):i+=1forjinrange(i):print('*',end='')#end=‘'输出空格print()/2、等腰三角形row=int(input('p
  • 大学期间如何学习利用AI der丸子吱吱吱 学习人工智能
    一、引言人工智能（AI）是当今世界技术发展的重要方向，它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展，它不仅改变了我们的生活，也带来了巨大的职业机会。然而，面对如此广阔的领域，作为大学生，如何在本科阶段有效地学习和利用AI，成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具，逐步掌握AI的核心技术，并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
  • 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解） Josh_Persistence Java Annotation元注解自定义注解
    一、基本概述     　　 Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。   　　更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
  • mysql优化特定类型的查询 annan211 java工作mysql
    本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。 1 优化count查询 对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看 真正的count()函数的作用到底是什么。 count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。 在统
  • MAC下安装多版本JDK和切换几种方式 棋子chessman jdk
    环境： MAC AIR,OS X 10.10,64位   历史： 过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。 后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。   在终端中输入jav
  • javaScript （1） Array_06 JavaScriptjava浏览器
    JavaScript 1、运算符 　　运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类： 　　赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
  • 国内顶级代码分享网站 袁潇含 javajdkoracle.netPHP
           现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的                  当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站      &
  • Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较 随意而生 mongodbhadoop搜索引擎
      IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
  • mac os 系统科研软件总结 张亚雄 mac os
    1.1 Microsoft Office for Mac 2011      大客户版，自行搜索。      1.2 Latex （MacTex）:      系统环境：https://tug.org/mactex/     &nb
  • Maven实战（四）生命周期 AdyZhang maven
    1. 三套生命周期     Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。 每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
  • Linux下Jenkins迁移 aijuans Jenkins
    1. 将Jenkins程序目录copy过去      源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面            tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
  • request.getInputStream()只能获取一次的问题 ayaoxinchao requestInputstream
    问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据   原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
  • 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案 BigBird2012 SQL优化
    网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。 这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
  • jsonObject的使用 bijian1013 javajson
            在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。 JSONUtil.java package com.bijian.json.study; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap;
  • [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration bit1129 zookeeper
    Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类     首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher，   /** * Register a watcher for a particular p
  • 【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数 bit1129 scala
    何为部分应用函数？ Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
  • Tomcat Error listenerStart 终极大法 ronin47 tomcat
    Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下 Java代码  handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
  • 不用加减符号实现加减法 BrokenDreams 实现
            今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。         分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。    
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* 当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类 状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况 把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化 如果在
  • CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常 cherishLC CUDA
    调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。 以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！ 所以验证结果的正确性很重要！！！ 在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。 以下程序在K5000GPU上跑的。
  • 诡异的超长时间GC问题定位 chenchao051 jvmcmsGChbaseswap
    HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志： 2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
  • maven环境快速搭建 daizj 安装mavne环境配置
    一 下载maven 安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。 maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
  • PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法 dcj3sjt126com PHP
    对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
  • yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法 dcj3sjt126com GridView
    public function searchWithRelated() {         $criteria = new CDbCriteria;         $criteria->together = true; //without th
  • Java集合对象和数组对象的转换 dyy_gusi java集合
        在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。 1、数组对象转换为集合对象     最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
  • nginx同一主机部署多个应用 geeksun nginx
    近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。 1.   在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。 mkdir vhosts   2.   修改nginx.conf的配置， 在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件 #
  • ubuntu添加admin权限的用户账号 hongtoushizi ubuntuuseradd
    ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd    使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。 顾应该如下操作：  
  • 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理 jinnianshilongnian nginxlua
      JSON库   在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
  • Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 yaerfeng1989 timerquartz定时器
    原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm 有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。 1.Java Timer定时 首先继承jav
  • Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
    　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 　　举比例如以下： 　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem                   Type &n
  • [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VOandroidsqlite反射Cursor
    在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。   使用时需要注意： 考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。 表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
  • 该学习笔记用到的Employee表 vipbooks oraclesql工作
        这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他