- Django的视图(View)是处理Web请求并返回响应的核心组件,其作用类似于MVC模式中的控制器。以下是关于Django视图及相关功能的详细介绍:
大霸王龙
django前端mvc
Django的视图(View)是处理Web请求并返回响应的核心组件,其作用类似于MVC模式中的控制器。以下是关于Django视图及相关功能的详细介绍:一、视图的类型与基本函数基于函数的视图(FBV)通过函数定义,接收request对象作为参数,返回HttpResponse或HttpResponse子类。fromdjango.httpimportHttpResponsedefmy_view(requ
- 从底层到实践:深度解析 Vue Composition API 与 React Hooks 的异同
一、设计哲学与底层原理差异1.1响应式系统的基因差异Vue3的CompositionAPI建立在Proxy-based响应式系统之上,通过劫持对象的getter/setter实现依赖收集。当访问响应式对象时,Vue会自动建立组件与数据的依赖关系。//Vue响应式原理简版实现functionreactive(obj){returnnewProxy(obj,{get(target,key){track
- 探索Pydoll:基于Python的无驱动浏览器自动化新星
几道之旅
人工智能智能体及数字员工python自动化人工智能
在当今Web自动化与数据抓取领域,基于Chromium的工具层出不穷,但大多数方案依赖WebDriver或额外的浏览器插件。Pydoll作为一款新兴的Python库,以无驱动架构和原生异步支持迅速成为开发者关注的焦点。本文将从技术原理、核心功能、应用场景及实战案例多角度解析这一工具。一、Pydoll项目概览Pydoll由开发者thalissonvs等团队维护,旨在通过Python实现对Chromi
- 小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程
kaui52066
kaui52066精品源码人工智能uni-app前端小程序php小狐狸AI数字人数字人源码
一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端,一键克隆真人形象+声音核心功能亮点:1:1真人级克隆技术声音克隆:上传3分钟音频,AI深度学习声纹特征,复刻语气、情感、方言形象克隆:通过照片/视频建模,生成动态3D数字人,表情自然,动作流畅智能口型同步引擎AI算法精准匹配唇形与语音,实现口型同步0门槛SAAS化操作无需专业设备,网页端一键生成数字人视频海量模板库:电商
- ARM SVC指令
小米人er
我的博客arm开发
在ARM汇编中,SVC(SupervisorCall)指令用于从用户模式切换到特权模式(如Supervisor模式),以便执行操作系统内核提供的服务。它通常用于系统调用。具体作用触发异常:执行SVC指令时,处理器会进入Supervisor模式,并跳转到异常向量表中的SVC异常处理程序。传递参数:SVC指令后的立即数可作为参数传递给异常处理程序,帮助识别具体的系统调用。语法SVC#是一个24位的立即
- Nginx、LVS、HAProxy 的区别和优缺点
青年夏日科技
nginx运维
Nginx、LVS、HAProxy是目前使用最广泛的三种负载均衡软件,本人都在多个项目中实施过,通常会结合Keepalive做健康检查,实现故障转移的高可用功能。1)在四层(tcp)实现负载均衡的软件:lvs------>重量级nginx------>轻量级,带缓存功能,正则表达式较灵活haproxy------>模拟四层转发,较灵活2)在七层(http)实现反向代理的软件:haproxy----
- C++设计模式-观察者模式:从基本介绍,内部原理、应用场景、使用方法,常见问题和解决方案进行深度解析
牵牛老人
C++专栏c++设计模式观察者模式
一、基本介绍1.1模式定义与核心思想观察者模式(ObserverPattern)是一种行为型设计模式,它定义了对象间一对多的依赖关系。当被观察对象(Subject)状态改变时,所有依赖它的观察者(Observer)都会自动收到通知并更新。这种模式类似于报纸订阅机制——报社发布新刊时,所有订阅者都会收到最新报纸。1.2模式价值体现解耦利器:将事件发布者与订阅者解耦,提升系统扩展性动态响应:支持运行时
- JavaEE基础八之EL与JSTL相关知识(过时不谈)
ZHWVICDI
JavaEEJavaEEEL表达式JSTL
EL功能动态输出内容替代JSP中的表达式元素简化jsp主要就是取值一般格式${EL表达式}内置对象牢记!!因为其他也是差不多param/paramValues方便输出请求参数pageScope/requestScopre/sessionScope/applicationScope输出各范围的属性header/headerValues与请求头相关cookie/initParampageContext
- Python爬虫相关内容
猫猫头有亿点炸
python爬虫开发语言
一、打开源代码的方式鉴于时间过很久后我们可能会忘记的源代码位置所以写下以下文章便于实时查看:一般有两种方法打开源代码:第一是f12第二右键查看网页源代码二、特殊情况第三种情况当你用爬虫爬取内容的时候可能用xpath还是匹配不到任何结果因为页面可能会自动刷新所以使用xpath的时候匹配不到任何内容查找源代码的示例图片三、解决办法这个时候你可以先->f12(笔记本电脑fn+f12)再->ctrl+sh
- (大模型微调大模型学习路线大模型入门)_大模型 学习,吹爆!2025最详细的大模型学习路线已整理!手把手带你高效入门,大模型论文全打通!
大模型老炮
学习人工智能大模型学习AI大模型大模型微调大模型教程
一、初聊大模型1、什么是大模型?大模型,通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑,这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息,学习到了世界的知识。这些大脑(模型)非常大,有的甚至有几千亿个参数,这些参数就像是大脑中的神经元,它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子,你可能听说过GPT-3,它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
- OTSU算法(大津算法)
天行者@
算法opencv人工智能二值化
Otsu算法(大津算法)是一种经典的图像二值化方法,其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤:1.基本思想假设图像由前景(目标)和背景两部分组成,且两者的灰度分布存在明显差异(直方图呈现双峰)。Otsu算法通过寻找一个阈值,使得前景与背景之间的类间方差最大,从而将图像分割为二值图。2.数学推导(1)计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数,得到直方图h[i](i为
- scaled_dot_product_attention实现逻辑
凤梧长宜放眼量
人工智能深度学习计算机视觉
torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(query,key,value,attn_mask=None,dropout_p=0.0,is_causal=False,scale=None,enable_gqa=False)->Tensor:参数:query(Tensor)–Querytensor;shape(batch_size,...,hea
- 嵌入式面试真题——上半部与下半部
70000cc
嵌入式面试真题面试单片机linuxc语言嵌入式硬件
软中断运行在中断上下文,它是静态分配的,内核编译时就已经确定,不能动态注册或删除。这限制了它们的灵活性,但提高了性能。软中断可以在多个CPU上并行运行,包括同一种类型的软中断,所以需要处理好同步问题,比如使用自旋锁。不过,软中断的代码必须是可以重入的,这增加了实现的复杂性。常见的应用例子是网络和块设备的数据处理。Tasklet也是在中断上下文中运行,它是在软中断的基础上构建的。比如,tasklet
- ArkTs进阶
万事顺心
开发语言鸿蒙typescript
字符串加号两边只要有字符串,就是拼接的作用。模版字符串(`xxx`)主要用于拼接多个变量的字符串拼接letname:string='Tom'console.log(`姓名:${name}`)类型转换1.字符串转数字Number():字符串直接转数字,转换失败返回NaN(字符串中包含非数字)(常用)parseInt():去掉小数部分转数字(取整),转换失败返回NaNparseFloat():保留小数
- Manus开源平替-开源通用智能体
galileo2016
人工智能
原文链接:https://i68.ltd/notes/posts/250306-opensource-agi-agent/OWL-比Manus还强的全能开源AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation,现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓
- 【SpringMVC】常用注解:@RequestParam
字节源流
java开发语言
1.作用如果控制器标注的方法的参数名称与前端传递过来的参数名称不一致,使得SpringMVC无法自动启动,那么我们可以使用该注解实现前后端参数的绑定。2.相关属性value/name:这两个属性都是一个作用,都是描述参数的名称,也就是前端传递过来的参数的名称。required:默认值为true.标识当前的参数是必须携带的,如果前端没有携带该参数,就会报404的异常。如果是false就是不必须的de
- CSS:不设定高度的情况,如何让flex下的两个元素的高度一致
25号底片~
csscss前端
方法1:使用align-items:stretch(默认行为)flex容器的默认行为是align-items:stretch,这意味着子元素的高度会自动拉伸到与容器高度一致。如果容器没有固定高度,子元素会以最高的子元素为准。css.container{display:flex;/*启用flex布局*/align-items:stretch;/*默认值,子元素高度会拉伸到一致*/}.item{/*不
- 训练模型时,步长为什么不能太大也不能太小?
yuanpan
人工智能
在训练模型时,步长(也称为学习率,LearningRate)是一个关键的超参数,它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大,也不能太小,原因如下:1.步长太大的问题如果步长过大,会导致以下问题:模型发散(Divergence):参数更新幅度过大,可能导致损失函数的值不断增大,甚至无法收敛,模型性能急剧下降。错过最优解:过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡,甚至直接跳过最优解,无法找到良好的模型参
- 凯立德C-CAR端口修改器:自定义导航系统通信端口
朱佳顺
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:凯立德C-CAR端口修改器是一款旨在帮助用户自定义和调整凯立德导航软件通信端口设置的工具。它简化了根据不同车辆配置或个人需求调整端口参数的过程,用户只需拖放NaviConfig.dll文件到指定位置即可完成修改。这对于需要在不同车辆间切换导航设备或解决设备不兼容问题的用户特别有用。然而,在使用时需要注意数据备份和确认来源,防止数据丢失或系统损坏。1.凯立德C-
- 六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门:useState 深度解析
编程星辰海
#前端前端react.jsjavascript
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗,谢谢大佬!目录一、知识讲解1.Hooks是什么?2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
- 【Kubernetes】Kubernetes 容器集群管理系统概述
码农鑫哥的日常
kubernetes容器云原生1024程序员节
目录前言什么是云原生?容器编排介绍云原生容器云容器编排云平台SRE一、Kubernetes概述1.1K8S是什么?1.1.1作用1.2为什么要用K8S?1.2.1K8s目标1.2.2K8s对于docker的优势1.2.3K8s功能1.2.4K8s特性1.2.4.1弹性伸缩1.2.4.2自我修复1.2.4.3服务发现和负载均衡1.2.4.4自动发布(默认滚动发布模式)和回滚1.2.4.5集中化配置管
- Windows域渗透之域管理
人间酒中仙
红队笔记之域渗透windows笔记学习网络安全域渗透红队笔记
Windows域管理一、使用组策略进行软件分发1、操作步骤2、PowerShell命令示例二、配置组策略(GPO)设置1、设置密码策略2、禁用USB存储设备三、批量用户管理1、创建单个用户2、批量导入用户四、部署和管理共享驱动器1、使用组策略登录脚本自动映射驱动器2、使用PowerShell映射网络驱动器五、管理Windows更新1、使用组策略配置自动更新2、使用PowerShell管理Windo
- 机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
湫怿
机器学习gpt人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- 目标检测中衡量模型速度和精度的指标:FPS和mAP
asdfg1258963
目标检测_ai目标检测人工智能
“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS(FramesPerSecond)定义:FPS是“每秒传输帧数”的缩写,用于衡量计算机视觉系统(如目标检测、图像识别等)的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性:在实时应用中,如自动驾驶、视频监控等,FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据,实现实时响应。计算方式:FPS可以通过以下公式计算:
- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
yuanpan
机器学习人工智能
梯度下降(GradientDescent)是机器学习中一种常用的优化算法,用于最小化损失函数(LossFunction)。通过迭代调整模型参数,梯度下降帮助模型逐步逼近最优解,从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度(即导数)来指导参数的更新方向。具体来说:梯度:梯度是损失函数对模型参数的偏导数,表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降:通过沿着梯度的反方向(即损失函
- JAVA面试_进阶部分_混杂(1)
茂茂在长安
JAVAjava面试开发语言
1、说说线程安全问题,什么是线程安全,如何实现线程安全;线程安全-如果线程执行过程中不会产生共享资源的冲突,则线程安全。线程不安全-如果有多个线程同时在操作主内存中的变量,则线程不安全实现线程安全的三种方式1)互斥同步临界区:syncronized、ReentrantLock信号量semaphore互斥量mutex2)非阻塞同步CAS(CompareAndSwap)3)无同步方案可重入代码使用Th
- AVA面试_进阶部分_kafka面试题
茂茂在长安
JAVA面试kafka职场和发展java中间件
1.Kafka的设计时什么样的呢?Kafka将消息以topic为单位进行归纳将向Kafkatopic发布消息的程序成为producers.将预订topics并消费消息的程序成为consumer.Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,每个服务叫做一个broker.producers通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消费者提供消息2.数据传输的事物定义有哪三种?数据传输的事务定
- 基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现
rockmelodies
信息安全网络安全机器学习集成学习python机器学习人工智能
标题:基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征:基于AST的代码属性图(CPG)解析(使用Joern+NetworkX)动态特征:内存访问模式分析(通过QEMU模拟执行)上下文特征:CWE漏洞模式匹配(集成Semgrep规则引擎)轻量级模型架构
- 使用 Doris 和 Iceberg
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 使用 Doris 和 LakeSoul
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 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