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AI智能涌现深度研究
计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化,程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。传统的编程方式依赖于手动编写代码,这不仅耗时费力,而且容易出现错误。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于大型语言模型(LLM)的代码生成和优化技术逐渐成为软件开发领域的新兴热点。LLM是一种强大的人工智能模型,能够理解和生成人类语言。通过训练大量
- 高频算法题精讲(Java解法)——算法+实际场景化拆解
大熊计算机毕设
技术博文算法java开发语言
结合高频算法题,逐步带你走向深度理解。无论你是准备面试,还是在开发中需要优化,掌握这些基础的算法思维将会让你事半功倍。第一部分:算法的基础理论与实际意义在进入具体的算法问题之前,我们首先要理解一个问题:为什么要学习算法?在日常编程中,我们往往会遇到各种问题,而每一个问题背后都有不同的解法。而高效的算法不仅仅是为了拿到面试的offer,它们能帮助我们在工作中提升性能,减少复杂度,使得产品运行更加顺畅
- TikTok矩阵系统介绍
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矩阵
在TikTok的多账号管理中,矩阵系统是一种高效的管理方式,能够帮助运营者合理分配资源、优化内容策略,提高整体账号的协同效应。矩阵系统主要涉及多个账号的内容规划、互动管理、数据分析等方面,适用于个人创作者、团队以及机构化运营。1.TikTok矩阵系统的核心概念矩阵系统指的是通过系统化的方式运营多个TikTok账号,使其在内容、用户互动和数据分析等方面形成协同效应。与单账号运营相比,矩阵系统具备更高
- Python第十四课:数据可视化 | 信息炼金术
程之编
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本节目标掌握Matplotlib基础图表绘制理解Seaborn高级统计可视化学会使用Pyecharts制作交互式图表开发实战项目:疫情数据动态仪表盘掌握可视化设计原则与优化技巧1️⃣可视化工具全景图生活化比喻:Matplotlib→手工雕刻刀(精细但需技巧)Seaborn→智能雕刻机(快速成型)Pyecharts→全息投影仪(动态交互)2️⃣Matplotlib基础:从折线到热力图折线图与柱状图i
- 爬虫技术结合淘宝商品快递费用API接口(item_fee):电商物流数据的高效获取与应用
JelenaAPI小小爬虫
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在电商运营中,快递费用的透明化和精准计算对于提升用户体验、优化物流成本以及增强市场竞争力至关重要。淘宝提供的item_fee接口能够帮助开发者快速获取商品的快递费用信息。本文将详细介绍如何利用Python爬虫技术结合item_fee接口,实现高效的数据获取与分析,助力电商企业优化运营。一、item_fee接口简介item_fee是淘宝开放平台提供的一个API接口,用于查询指定商品的快递费用信息。通
- 使用300M带宽是否可以流畅地玩原神
lpl还在学习的路上
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本文来自腾讯元宝ps:搬家了,需要装个路由器打游戏。根据搜索结果,300M的网络带宽完全可以满足《原神》的流畅游玩需求。以下是具体分析及优化建议:一、带宽需求与300M网络的适配性带宽要求较低《原神》作为一款开放世界游戏,对网络带宽的实际消耗并不高。根据测试,其峰值带宽需求通常在2-4M左右。即使是多人联机或高画质场景,300M带宽的剩余容量也足以应对其他设备同时使用(如视频播放、下载等)。运营商
- 一些高阶SQL的技巧
迷路的小犀牛
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高阶SQL技巧在日常的SQL操作中,很多简单的查询我们都可以通过基础的SQL语法来完成。然而,在面对复杂数据集、性能优化或者高效数据提取时,高阶SQL技巧就显得尤为重要。本文将介绍一些高阶的SQL技巧,帮助你提升SQL查询的效率和可读性。1.使用窗口函数(WindowFunctions)窗口函数是SQL中非常强大的功能,它允许我们在查询结果集的每一行上执行计算,同时不需要将数据分组。常用的窗口函数
- sql执行超时怎么办
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如果SQL查询执行超时,有几种常见的解决方案:优化SQL查询语句。这可能包括使用索引来加速查询,删除无用的列或表,或者使用更高效的查询方法。增加服务器资源。如果服务器的CPU、内存或存储不足,可能会导致查询执行缓慢。在这种情况下,可以尝试增加服务器的资源,以提升查询的执行速度。调整超时时间。如果SQL查询执行超时,可以尝试增加执行超时时间的限制,以让查询有更多的时间完成。分析慢查询日志。如果您使用
- React生态、Vue生态与跨框架前端解决方案
Coder LM Wang
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React生态系统1基础框架React.js是一个用于构建UI的JavaScript库。2应用框架Next.js是基于React.js的完整应用框架。主要负责应用如何工作:应用架构:路由系统、页面结构渲染策略:服务端渲染(SSR)、静态生成(SSG)、客户端渲染性能优化:代码分割、图片优化、字体优化开发体验:热模块替换、TypeScript支持部署:Vercel平台集成、自托管选项3UI组件库MU
- 深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型
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目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习:通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林:通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost:高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中,决
- 【大模型技术】LlamaFactory 的原理解析与应用
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LlamaFactory是一个基于LLaMA系列模型(如LLaMA、LLaMA2、Vicuna等)的开源框架,旨在帮助开发者和研究人员快速实现大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调、推理和部署。它提供了一套完整的工具链,支持从数据准备到模型训练、优化和应用的全流程开发。以下是关于LlamaFactory的解析:1.LlamaFactory的核心功能(1)模型微调支持多种微
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训练集-平均绝对误差(MAE):0.54544训练集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.0011634训练集-均方根误差(RMSE):0.66571训练集-决定系数(R):0.95297测试集-平均绝对误差(MAE):0.31575测试集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.00067398测试集-均方根误差(RMSE):0.39158测试集-决定系数(R):0.97566------HHO优化
- 揭秘AWS GPU实例:以极致AI算力与成本优化,重塑企业智能竞争力
AWS官方合作商
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在AI模型规模指数级增长的今天,算力已成为企业创新的胜负手。面对动辄千亿参数的LLM大模型训练、实时高并发的AI推理场景,如何兼顾超强算力与极致成本?本文将深度解析AWSGPU实例的颠覆性技术方案,带您解锁AI时代的核心生产力。一、AWSGPU实例:为AI而生的算力引擎1.1硬件级加速:定义行业标杆NVIDIA顶级芯片阵容:搭载A100/V100TensorCoreGPU(P4/P3实例)、最新H
- 【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架
木亦汐丫
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简介Vanna是基于检索增强(RAG)的sql生成框架Vanna使用一种称为LLM(大型语言模型)的生成式人工智能。简而言之,这些模型是在大量数据(包括一堆在线可用的SQL查询)上进行训练的,并通过预测响应提示中最有可能的下一个单词或“标记”来工作。Vanna优化了提示(通过向量数据库使用嵌入搜索)并微调LLM模型以生成更好的SQL。Vanna可以使用和试验许多不同的LLM,以获得最准确的结果。V
- Go 1.24 新特性一览
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Go1.24震撼登场,带来显著性能提升与诸多新功能,如泛型类型别名、优化工具链及标准库增强。可借助os.Root实现安全文件系统操作,运用testing.B.Loop优化基准测试,利用runtime.AddCleanup完善资源管理,还有weak包优化内存、crypto包保障FIPS140-3合规。速升级,提升Go应用效率与安全!文章目录语言特性更新泛型类型别名(GenericTypeAliase
- 初创企业必备:10 款免费企业项目管理平台推荐
一、初创企业的项目管理之重对于初创企业而言,资源的有限性是其面临的主要挑战之一。在人力、财力和时间都相对紧张的情况下,高效的项目管理就显得尤为重要。良好的项目管理能够帮助初创企业明确目标。在创业初期,企业往往面临着众多的方向和机会,但资源的有限性决定了必须聚焦于核心目标。通过项目管理,企业可以明确项目的具体目标,将其分解为可执行的任务,让团队成员清楚地知道自己的工作方向和重点。项目管理有助于优化资
- 如何优化多表查询情况下的查询性能问题
在实际开发过程中,使用例如DDD领域模型充血方案或者为了数据模型更加的便于之后的拓展和解释,不便于也不建议通过增加状态字段的方式解决问题,但同时上层业务有相对比较复杂,就会存在数据模型与业务要求之间的适配问题,复杂的业务可能提现在数据模型中需要用到多张表的联表查询情况,这类问题如何解决呢?拆分方式将原本一条SQL方式,查分为多步。多步可以是在SQL层面也可以是在程序层面。有些业务情况是允许通过多条
- 如何从零开始训练大模型?(附AGI大模型路线图)
脱泥不tony
agi人工智能产品经理语言模型大数据学习AI大模型
1背景根据scalinglaw,模型越大,高质量数据越多,效果越好。但还有一个很直观的情况,随着预训练样本的质量不断提升,训练手段的优化。新的模型,往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如,最新出的minicpm,微信内部评测效果也是非常棒的。跟规模相对接近的2b、7b模型比,得分比qwen2b高,和qwen7b比有的高有的低。这个是minicpm的详细技术文档。https://shengdi
- python之爬虫入门实例
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链家二手房数据抓取与Excel存储目录开发环境准备爬虫流程分析核心代码实现关键命令详解进阶优化方案注意事项与扩展一、开发环境准备1.1必要组件安装#安装核心库pipinstallrequestsbeautifulsoup4openpyxlpandas#各库作用说明:-requests:网络请求库(版本≥2.25.1)-beautifulsoup4:HTML解析库(版本≥4.11.2)-openpy
- 《机器学习实战:从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南(三)》
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▍前言:阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务,成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据,实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾:攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现:逻辑回归:搭建分类基线(LogisticRegression,准确率基准)支持向量机:对比线性核与RBF核性能差异(F1-score提升12%)K近邻:动态优化邻居数(k=5时验证
- python pandas 加速循环_Pandas DataFrame遍历加速/性能优化
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如果您使用Python和Pandas进行数据分析,即使对于小型DataFame,使用标准Python循环也是很费时间的,而对于大型DataFrame则需要花费特别长的时间。有什么方法可以优化呢?西面来看看不同遍历方法的性能标准循环DataFrame(数据帧)是具有行和列的Pandas对象(objects)。如果使用循环,则将遍历整个对象。Python无法利用任何内置函数,而且速度非常慢。在我们的示
- MySQL 之 GROUP BY 讲解:常见用法与案例剖析
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在MySQL数据库中,GROUPBY是一个非常强大的语句,用于将具有相同值的多行数据组合成一组。在电商交易系统中,GROUPBY通常用于统计订单数据、计算销售总额、汇总用户行为等。本文将深入探讨GROUPBY的常见用法、常见问题及其解决方案,并结合GROUP_CONCAT()函数实现列合并,最后讨论一些性能优化的策略。一、GROUPBY的常见用法GROUPBY语句通常与聚合函数如COUNT()、S
- 【故障诊断】三角测量拓扑聚合器优化双向时间卷积神经网络TTAO-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5101期】
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Matlab武动乾坤博客之家
- 人工智能 - AI IDE | AI 编程产品 字节跳动Trae、Cursor 和 通义灵码 在功能上的对比分析
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下是针对字节跳动Trae、Cursor和通义灵码在AI开发IDE功能上的对比分析,结合技术特性、适用场景及生态差异:1.核心功能对比功能字节跳动TraeCursor通义灵码代码生成弱(侧重调试与性能分析)强大(自然语言生成代码、补全)较强(中文场景优化)代码补全基础补全(结合运行时上下文)智能上下文补全(类Copilot)智能补全,支持中文注释调试与性能分析核心优势(全链路追踪、资源监控)基础调试
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MySQL的UPDATE语句是用于修改数据库表中已存在的记录,本文将详细介绍UPDATE语句的基本语法、高级用法、性能优化策略以及注意事项,帮助您更好地理解和应用这一重要的SQL命令。1.基本语法单表更新单表更新的基本语法如下:UPDATE[LOW_PRIORITY][IGNORE]table_nameSETcolumn1=value1,column2=value2,...[WHEREcondit
- 使用PHP对接StockTV全球金融市场数据API实战指南
CryptoRzz
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关键词:PHPAPI开发、金融市场数据、WebSocket实时数据、cURL实战一、项目概述StockTV作为全球领先的金融数据平台,提供覆盖股票、外汇、期货和加密货币的实时行情服务。本文将手把手教你使用PHP实现以下核心功能:✅RESTAPI调用:获取历史行情数据✅WebSocket订阅:实时价格推送✅生产级特性:异常重试、速率控制、数据缓存✅高性能优化:连接池、异步处理二、环境准备1.运行环境
- 【算法】滑动窗口 算法详解
让我们一起加油好吗
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文章目录1.滑动窗口简介2.OJ练习2.1长度最小的子数组思路一:暴力求解优化:由暴力求解到滑动窗口滑动窗口的使用思路二:滑动窗口2.2最大连续1的个数思路:滑动窗口+zero计数器2.3将x减到0的最小操作数思路:逆向思维+滑动窗口1.滑动窗口简介滑动窗口(SlidingWindow)是一种在计算机科学中用于解决各种子数组或子字符串问题的技术。滑动窗口技术通过维护一个固定大小的窗口在数组或字符串
- 家政保洁维修行业有没有必要做小程序?
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开源软件微信小程序小程序系统架构大数据
【家政创业必看】家政行业小程序值得做吗?4大核心优势告诉你!随时随地下单:客户手机一键预约,告别找电话/翻页面的麻烦品牌专业升级:精美界面+服务详情+用户评价,打造可信赖形象营销神器:优惠券/会员积分/裂变奖励,拉新留客全搞定数据看板:精准分析需求偏好,优化服务更懂客户成本虽需投入,但对比引流增效的长期价值,绝对值得!
- Mybatis-Plus 配合Sharding-JDBC 实现分库分表
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在现代数据库设计中,随着数据量的不断增长,单一数据库往往无法满足高并发、高性能的业务需求。因此,分库分表策略成为数据库架构优化的重要手段。本文将介绍分库分表的基本概念,并重点探讨垂直拆分与水平拆分的区别,以及如何在MyBatis-Plus中结合Sharding-JDBC实现数据库的分库分表。数据库分库分表概念分库分表是数据库优化的一种常见方式,其核心目的是为了减少单库单表的数据压力,提高查询效率,
- 性能测试方案设计思路总结
程序员三藏
数据库测试工具python软件测试自动化测试性能测试职场和发展
一、需求分析1.测试目的为什么测?目的在于测试系统相关性能能否满足业务需求。通常分以下两种情况:1)新项目上线2)老项目优化如果是老项目优化,可考虑是否存有历史测试方案,如果有可以参考,或许可以省事很多。2.测试对象要测啥?测试对象可以归结为“业务功能”。测试前,需要了解我们需要测试的业务功能(不深入细节)有哪些,比如“购买商品”、“寄送快递”。有没有必要测?需求来源哪里?,有没有数据支撑测试这个
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p