- 龙兵上门SPA按摩小程序开发,上门按摩APP平台的崛起,足浴门店功不可没啊!
龙兵兵科技
龙兵全案项目管理小程序龙兵上门预约项目上门按摩上门服务
近年来,足浴行业经历了一场深刻的变革,传统足浴门店的数量急剧减少,据统计,已有60万家足浴门店倒闭。与此同时,上门按摩APP平台却迅速崛起,成为行业的新趋势。这一现象的背后,不仅是市场需求的转变,更是商业模式创新的结果。传统足浴门店的经营模式面临着高昂的成本压力,包括店面租金、员工工资、社保、提成等固定支出,这些成本使得许多门店在尚未盈利的情况下就已经陷入了财务困境。相比之下,上门按摩平台的商业模
- 二手劳力士价格暴跌,跌幅比房价还高,昔日的保值神器,怎么一下子就跌了这么多?
日记成书
热门实事学习
二手劳力士价格暴跌的现象,是多重因素共同作用的结果,涉及市场供需失衡、品牌策略调整、经济环境变化以及消费观念转型等。以下从核心原因、市场影响和未来趋势三个维度展开分析:一、暴跌的核心原因供需失衡:稀缺性泡沫破裂劳力士曾通过严格控制年产量(过去十年约100万只/年)和配货规则维持稀缺性,但2022年增产至124万只后,专卖店提货周期从数年缩短至60天,直接刺破了“稀缺神话”。同时,劳力士推出官方认证
- AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
綦枫Maple
AI+软件测试人工智能自动化运维
引言:软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅
- 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
- 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)
- 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。
- 2025最新Linux系统深度优化指南:20个核心技巧与实战案例解析
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2025最新Linux系统深度优化指南:20个核心技巧与实战案例解析摘要:随着Linux在云计算、大数据、AI等领域的广泛应用,系统性能优化成为运维工程师的核心技能。本文结合2025年最新实践案例,从内核调优、资源管理、安全加固到云原生适配,全面解析Linux系统优化的20项核心技术,助力企业打造高性能、高可用的服务器环境。一、Linux系统优化的重要性与趋势在数字化转型加速的背景下,Linux系
- 2025年五款电梯维保管理系统评测
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2025年中国的电梯保有量突破1063万台,向数字化管理转型已成必然。目前,已形成了政府主导的无纸化维保和市场化智能系统并行发展的趋势。然而,传统人工方式仍广泛存在于老旧小区和中小城市,纸面记录的方式存在效率低、漏检率高、一旦出现事故,数据追溯难等问题,正在被逐步淘汰。一、数字化转型的难点电梯管理的数字化转型虽然前景广阔,但也面临着诸多挑战:转型成本高:绝大部分智能巡检系统,需要大量的传感器来实时
- python爬虫项目(十二):爬取各大音乐平台排行榜并分析音乐类型趋势
人工智能_SYBH
爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫开发语言python爬虫项目python爬虫
目录1.项目简介2.工具与技术3.爬取音乐平台排行榜数据3.1使用requests和BeautifulSoup爬取网易云音乐排行榜3.2爬取QQ音乐排行榜4.数据处理4.1合并数据5.分析音乐类型趋势5.1使用关键词匹配类型6.数据可视化6.1绘制音乐类型分布图6.2绘制时间趋势图7.总结爬取各大音乐平台排行榜并分析音乐类型趋势是一个有趣且有意义的项目。我们可以通过以下步骤来实现:1.项目简介本项
- 利用大型语言模型进行市场分析与预测
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI实战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
1.背景介绍随着信息技术的飞速发展,企业积累了海量的文本数据,例如社交媒体帖子、产品评论、新闻报道等。这些数据蕴藏着丰富的市场信息,可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而,传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。近年来,随着自然语言处理(NLP)技术的进步,大型语言模型(LLMs)在文本分析领域展现出强大的能力,为市场分析与预测带来了新的机遇。L
- 基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统:引领BI行业新变革
招风的黑耳
数据分析
近期,一款基于DeepSeekAPI的智能数据分析和自动化处理系统横空出世,以其强大的功能和灵活的可扩展性,为BI行业带来了颠覆性的变革。该系统支持多类型数据分析,包括文本、指标和日志等。在文本分析方面,它能够提取关键信息,如人名、地名、时间等,帮助用户快速把握文本要点。同时,系统还能进行情感分析和紧急程度评估,为用户提供更加深入的文本洞察。在指标分析上,系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测,助力
- 计算机学习的五大避坑指南新手必藏
编程诗人华仔
架构设计学习java软件工程golang开发语言c语言python
避坑一:盲目跟风学习编程语言技术性深化:在选择编程语言时,要考虑语言的特点、适用场景以及未来发展趋势。例如,Java适合企业级应用开发,Python在数据分析和人工智能领域有广泛应用,而JavaScript则是前端开发的基础。明确自己的职业发展方向,选择与之匹配的语言进行深入学习。避坑二:忽视基础知识的掌握技术性深化:深入理解算法如排序、搜索等,熟悉常见的数据结构如链表、栈、队列、树等,并掌握设计
- 《外包程序员的转行突围:从C++开发到未来之路》
挣扎与觉醒中的技术人
c++开发语言改行学it程序人生职场和发展
为什么开设这个专栏?我是某外包公司的C++开发工程师,从业3年多,经历过996的疲惫、技术栈迭代的焦虑,马上面临行业对“大龄程序员”的隐性淘汰规则。当前C++开发岗位的竞争日益激烈,传统互联网企业对基础开发岗的需求逐渐饱和,而外包行业的局限性(技术深度不足、项目重复性高)让我开始思考:是继续在“舒适区”内卷,还是主动转型寻找新赛道?通过调研2025年的就业趋势,我发现:C++岗位分化明显:高端领域
- 吞没形态:K线图中的经典反转信号解析
EagleTrader
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在近期分享中,我们主要讲述了几种基本面分析方式,而今天咱们切换到技术面分析方面,来说说K线。K线形态分析因其直观性和有效性而受到广泛欢迎。它不仅能展示价格的波动,还能揭示市场情绪的变化和潜在的趋势反转。在本文中,EagleTrader将重点介绍K线中的吞没形态,包括看涨吞没和看跌吞没,以及它们的实际应用方式。什么是吞没形态吞没形态是一种由两根K线组成的K线反转信号,它表明当前趋势可能即将发生转变。
- 数据集与云计算:云端数据集的管理与应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
1.背景介绍1.1大数据时代的数据挑战步入21世纪,我们见证了信息技术的爆炸式增长,数据以前所未有的速度产生、存储和使用。从社交媒体互动到科学研究,从电子商务交易到物联网传感器,各行各业都被海量数据所淹没。这种数据爆炸式增长带来了前所未有的机遇和挑战。1.1.1机遇:数据驱动型决策数据的激增为企业和组织提供了前所未有的洞察力。通过分析和理解这些数据,我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
- 物联网核心技术M2M的构成、基本特征和应用类别
一抹斜阳尽余辉
物联网M2M物联网技术
现阶段,许多公司都在引进新的面向客户的相关产品和服务以改善现有的产品,增加收益并且创造新的收益机会。根据跨国通讯公司沃达丰的M2M晴雨表数据,在已经应用M2M技术的企业中,有66%声称他们的战略侧重于外部利益相关者,M2M的趋势已经显而易见。全球已经有超过四分之一的企业在应用M2M技术,随着M2M技术越来越普遍,越来越多的企业意识到M2M技术的无限可能性:不仅能使企业内部业务流程自动化,还能够驱动
- 服务器虚拟化:技术原理、实践与未来趋势
encoding-console
服务器运维虚拟化
服务器虚拟化:技术原理、实践与未来趋势引言在云计算与数字化转型的浪潮下,服务器虚拟化技术已成为现代IT基础设施的核心支柱。通过将物理服务器资源抽象为多个独立虚拟环境,企业显著提升了资源利用率、灵活性和运维效率。本文将从技术原理、核心组件、实践场景及未来趋势展开分析。一、服务器虚拟化技术原理1.1基本架构服务器虚拟化的核心是通过Hypervisor(虚拟机监控器)实现硬件资源的抽象与隔离。其架构分为
- DeepSeek市场份额攀至9.6%,探索生成式AI的行业变革之路
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能
摘要最新发布的“全球生成式AI行业趋势”报告显示,生成式AI正深刻改变多个行业的结构。尤其值得注意的是,DeepSeek的市场份额已提升至9.6%,在全球排名中稳居第二位。报告指出,传统搜索、网站开发、自由职业者及教育技术等领域正受到这一技术的显著影响。生成式AI不仅推动了这些行业的变革,还提供了深入的分析和见解,预示着未来更多的创新与发展。关键词生成式AI,市场份额,行业变革,DeepSeek,
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- 无监督AI训练:机遇与挑战并存
AI天才研究院
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无监督AI训练:机遇与挑战并存关键词:无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要:本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域,首先介绍了其基本概念与原理,然后详细解析了无监督AI训练的核心技术,如聚类算法和降维技术,以及无监督深度学习。接着,本文通过实际项目案例分析,展示了无监督AI训练的应用实践。最后,本文分析了无监督AI训练面临的挑战,并展望了其未来发展趋势。通过本文的阅读,
- 提高客户体验:人类计算在营销中的应用
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
人类计算与营销:开启个性化时代的未来人类计算与营销:开启个性化时代的未来关键词:人工智能、个性化营销、客户体验、数据驱动、客户关系管理摘要:本文探讨了人类计算在营销中的应用,包括语音识别、人脸识别、自然语言处理等技术,以及如何通过这些技术实现个性化营销、客户关系管理和用户体验优化。文章分析了当前技术的发展趋势和面临的挑战,并提出了未来发展的方向。引言随着人工智能技术的飞速发展,人类计算在各个领域中
- 使用OpenCV和MediaPipe库——驼背检测(姿态监控)
WenJGo
AI学习之路Python之路opencv人工智能计算机视觉算法pythonnumpy
目录驼背检测的运用1.驾驶姿态与疲劳关联分析2.行业应用案例1.教育场景痛点分析2.智能教室系统架构代码实现思路1.初始化与配置2.MediaPipe和摄像头设置3.主循环4.资源释放RGB与BGR的区别一、本质区别二、OpenCV的特殊性内存结构示意图:三、转换必要性分析转换流程图示:四、常见问题场景五、性能优化建议六、底层原理七、验证实验八、现代发展趋势整体代码效果展示驼背检测的运用1.驾驶姿
- 迎接无人工厂时代:技术基石与发展航向
Wnq10072
经验分享其他物联网数据挖掘人工智能低代码
在科技浪潮的持续推动下,制造业正经历着深刻变革,无人工厂作为智能制造的前沿形态,正逐步从概念走向现实,重塑着全球工业格局。无人工厂,并非绝对意义上的“无人”,而是借助多种先进技术,极大程度减少人力干预,实现生产过程的高度自动化、智能化与自主化。深入探究无人工厂所需技术及发展趋势,对把握制造业未来脉搏至关重要。一、无人工厂的关键技术体系(一)工业自动化技术自动化生产线:这是无人工厂的硬件基础,由各类
- HarmonyOS NEXT组件深度全解:十大核心组件开发指南与实战
北辰alk
鸿蒙harmonyos华为
文章目录引言:组件化开发的未来趋势第一章:基础UI组件精要1.1Button:交互设计的基石1.1.1多态按钮实现1.1.2高级特性1.2Text:文字渲染的进阶技巧1.2.1富文本混排1.2.2性能优化第二章:布局组件深度解析2.1Flex:弹性布局的工业级实践2.1.1复杂布局构建2.1.2响应式设计2.2Stack:层叠布局的魔法2.2.1悬浮层实现2.2.2高级应用第三章:容器类组件开发秘
- 中国嵌入式单片机就业形势分析
与光同尘 大道至简
单片机嵌入式硬件pythongithub硬件工程arm开发
此博客分析中国嵌入式单片机的就业形势,包括行业趋势、技能需求,以及不同技能水平的薪资情况。会重点探讨裸机开发与RTOS(如FreeRTOS、TTR等)的市场需求差异,以及如何提升竞争力。行业趋势嵌入式单片机(MCU)作为电子产品的大脑,在各行业中应用广泛且持续增长。在物联网领域,海量的传感器节点和智能设备需要低功耗、小型化的MCU支持,物联网的普及为单片机市场带来了巨大的增量需求(2024年单片机
- Manus:全球首款通用AI智能体的中国突破——重新定义人机协作新范式[特殊字符]
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一、颠覆性创新:从“思考”到“执行”的跨越Manus(拉丁语“手脑并用”)由国内Monica团队研发,是全球首个实现全链路自主执行的通用AI智能体。与传统AI仅提供建议不同,Manus能通过云端虚拟机调用工具链(如浏览器、代码编辑器、文件处理器等),将用户需求直接转化为可视化成果。例如,输入“分析特斯拉股价趋势”,Manus会自动分解任务→抓取数据→编写Python脚本→生成图文报告→打包发送至邮
- 工程化与框架系列(24)--跨平台解决方案
一进制ᅟᅠ
前端工程化与框架前端
跨平台解决方案引言随着移动互联网的发展,跨平台开发已成为前端开发的重要趋势。本文将深入探讨前端跨平台开发的各种解决方案,包括响应式设计、混合开发、原生开发等方案,帮助开发者选择合适的跨平台策略。跨平台开发概述跨平台开发主要包括以下方向:响应式Web:适配不同设备的网页应用混合应用:Web技术开发的原生应用原生跨平台:使用统一框架开发原生应用渐进式应用:ProgressiveWebApps(PWA)
- Python 自然语言处理实战: NLTK 与 spaCy,文本分析的左右护法
清水白石008
pythonPython题库python自然语言处理easyui
Python自然语言处理实战:NLTK与spaCy,文本分析的左右护法引言在信息爆炸的时代,文本数据以前所未有的速度增长,蕴藏着巨大的信息和价值。从社交媒体的评论,到浩如烟海的文档,文本数据无处不在,成为了解用户意图、挖掘商业情报、洞察社会趋势的关键来源。然而,文本数据本质上是非结构化的,计算机难以直接理解和处理。自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术应运而
- # 附录3 傅立叶分析应用
技术与健康
Excel数据分析与模拟决策傅立叶分析线性回归excel数据分析
傅立叶分析不仅限于理论研究,它在金融、信号处理、环境科学、医疗、机械维护等众多领域具有广泛的实际应用。在Excel中,傅立叶分析工具为用户提供了简单而高效的频域分析手段,帮助发现数据中的周期性特征,识别异常频率,从而做出有针对性的决策。1.金融市场分析:周期性趋势发现应用背景:金融市场数据,如股票价格、指数、交易量等,往往包含周期性波动。投资者和分析师可以利用傅立叶分析来识别这些周期,帮助预测市场
- 基于pandas的哪吒2电影评论数据分析
2302_80651048
数据分析大数据数据挖掘
一、项目背景《哪吒2》作为国产动画电影的续作,凭借前作积累的口碑与IP效应,上映后引发广泛讨论。为深入理解观众对影片的真实反馈,挖掘市场评价中的关键信息,本项目基于电影评论数据集,从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析,旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。二、分析目标观众评价洞察:解析评分分布与情感倾向,识别影片的核心优势与争议点。用户行为分析:探索评论时间
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
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必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
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public class CopySpecialLinkedList {
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* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
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网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
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oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
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Flashback Drop
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Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
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单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
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import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
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共享文件
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硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
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