- 计算机基础之操作系统——进程与线程管理(三)
查理养殖场
计算机八股服务器linux
1、多进程与多线程怎么选择?多进程资源隔离性好、安全性高、支持并行,然而资源需求高、进程间通信复杂、上下文切换开销大;多线程轻量级、高度共享资源和数据、线程间通信简单、资源占用低、上下文切换开销小,然而隔离性差,容错性差。应用场景多进程:如果应用需要独立的地址空间和资源,或者需要在不同的安全上下文中运行,那么多进程可能是更好的选择。多线程:如果应用需要高度共享数据和资源,或者需要轻量级的任务并发,
- AI赋能智能家居,CES Asia 2025论坛深度探讨行业未来
赛逸展张胜
人工智能科技
在科技飞速发展的当下,人工智能(AI)正以惊人的速度渗透到各个领域,智能家居便是其中备受瞩目的应用场景之一。2025年,第七届亚洲消费电子技术贸易展(CESAsia2025)以“科技重塑生活,创新定义未来”为主题盛大举行,同期举办的“AI赋能未来:从技术创新到商业落地”论坛,聚焦AI在智能家居领域的应用与发展,吸引了众多企业的高度关注。AI重塑智能家居新生态随着人们对生活品质的追求不断提高,智能家
- 在Python中高效操作三维和四维数组相乘:人工智能基础 NumPy部分
秋.
pythonnumpy开发语言人工智能
一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域,处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作,通过NumPy库演示各种实用技巧。二、核心概念梳理1.数组维度理解三维数组:(层,行,列)可理解为多个二维矩阵的堆叠四维数组:(批次大小,通道数,高度,宽度)常见于图像处理2.关键函数对比函数特性说明支持维度np.multiply元素级相乘任意np.dot标准矩阵点积≤2np.matmul广
- [特殊字符]【CVPR2024新突破】Logit标准化:知识蒸馏中的自适应温度革命[特殊字符]
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论文人工智能论文阅读
文章信息题目:LogitStandardizationinKnowledgeDistillation论文地址:paper代码地址:code年份:2024年发表于CVPR文章主题文章的核心目标是改进知识蒸馏(KD)中的一个关键问题:传统KD方法假设教师和学生模型共享一个全局温度参数(temperature),这导致学生模型需要精确匹配教师模型的logit范围和方差。这种假设不仅限制了学生模型的性能,
- 深度评测:Cursor、Windsurf、Devin及其他AI编程工具大比拼
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引言在当今软件开发领域,AI编程工具已成为开发者提升效率的关键助力。Cursor、Windsurf、Devin等工具凭借各自特色,在市场中崭露头角。本文将深入剖析这些工具,为开发者提供全面的对比参考。工具介绍CursorCursor是一款深度集成于VSCode环境的AI编程助手,支持多种编程语言,提供代码生成、调试、文档搜索等丰富功能,用户可高度定制设置,以契合不同项目需求。WindsurfWin
- RK3588 mpp视频帧解码
深度视觉机器
C++语言音视频前端人工智能
1.获取帧基本信息RK_U32width=mpp_frame_get_width(frame);//帧的实际宽度(像素)RK_U32height=mpp_frame_get_height(frame);//帧的实际高度(像素)RK_U32h_stride=mpp_frame_get_hor_stride(frame);//内存对齐后的水平步长(可能≥width)RK_U32v_stride=mpp
- CES Asia 2025前瞻:元宇宙与VR/AR 技术蓄势待发
赛逸展张胜
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尽管元宇宙概念的热度较之前有所回落,但这一领域的底层技术依旧在蓬勃发展,展现出强大的生命力。即将拉开帷幕的CESAsia2025第七届亚洲消费电子技术贸易展(赛逸展),无疑将成为元宇宙与虚拟现实(VR/AR)技术展示前沿成果与创新应用的重要舞台。元宇宙:企业培训与远程协作的变革先锋据展会相关信息透露,在CESAsia2025上,参观者有望领略到元宇宙在企业培训与远程协作方面的创新应用。通过创建高度
- 数据结构~AVL树
TU^
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文章目录一、AVL树的概念二、AVL树的定义三、AVL树的插入四、AVL树的平衡五、AVL树的验证六、AVL树的删除七、完整代码八、总结一、AVL树的概念AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树,AVL是⼀颗空树,或者具备下列性质的二叉搜索树:它的左右子树都是AV树,且左右子树的高度差的绝对值不超过1。AVL树是⼀颗高度平衡搜索二叉树,通过控制高度差去控制平衡。AVL树得名于它的发明者G.M.Adel
- (脑肿瘤分割笔记:五十二)RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation
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目录摘要:Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要:在现有的脑肿瘤分割方法中,常常会出现缺少某些模态图像的问题,从而导致分割网络的性能下降--遇到的问题在本文中提出了一个区域感知融合网络(RFNet),它能够自适应和有效利用多模态的数据进行组合进行肿瘤分割,考虑到不同模态对不同的脑肿瘤区域的敏感
- 从时间同步到智能调度:TSN时间敏感网络如何提升工厂安全性
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在当今智能制造蓬勃发展的时代,工业设备和生产系统高度互联,让工厂运营效率显著提升的同时,也让网络安全成为不容忽视的挑战。为了在海量数据传输和实时控制中确保系统的稳定与安全,TSN(时间敏感网络)技术得以应用。它通过严格控制延迟、优化流量调度以及实现精密时间同步,为工业自动化提供了一层坚固的安全屏障。从根本上说,工业安全的关键在于确保各个设备和控制信号的稳定传输。首先,IEEE802.1AS协议以其
- 跨端方案选型:对比Uni-app与Taro在复杂电商项目中的技术选型依据参考
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跨端方案选型:对比Uni-app与Taro在复杂电商项目中的技术选型依据参考请赏析:Uni-app与Taro复杂电商项目选型对比指南一、核心选型维度速记技术栈匹配→跨端能力→性能优化→开发效率→生态支持→长期维护二、关键维度对比分析1.技术栈匹配性框架技术栈适用团队学习成本Uni-appVue.js语法+小程序API熟悉Vue或小程序的团队低(语法与Vue高度一致)TaroReact/Vue/类R
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我们先理解一下题目,他要求我们返回的是最小的体力消耗,这里的体力消耗于高度差的绝对值有关,越小越省体力,我们我们最后需要把所有的内容全部都连接一起。我们可以尝试用暴力方法求解。我们依次遍历上下左右,每条路都求完,然后返回出最大的绝对值之差。heights=[]r,c=len(heights),len(heights[0])ifr==1andc==1:return0#如果只有一个格子直接返回0dp=
- 数据库分类与数据库基本原则(ACID、CAP、BASE)
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分布式系统中ACID和CAP有什么区别-知乎(zhihu.com)关系型数据库遵循ACID规则&&NoSQL数据库BASECAP-玲汐-博客园(cnblogs.com)分布式系统设计时,遵循CAP原则_alpha_2017的博客-CSDN博客1、数据库与数据库规则1.1数据库1)关系型数据库SQL:传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制关系型数据库:-高度组织化结构化数据-结构化
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1.响应式布局方案1.媒体查询特点媒体查询是CSS的一部分,可以根据设备的特性(如宽度、高度、分辨率等)应用不同的样式。示例body{font-size:16px;}@media(max-width:768px){body{font-size:14px;}}@media(max-width:480px){body{font-size:12px;}}2.弹性布局(Flexbox)特点Flexbox是
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微调像DeepSeek-R1这样的大规模人工智能模型可能需要大量资源,但借助正确的工具,在消费级硬件上进行高效训练是可行的。让我们来探索如何使用LoRA(低秩自适应)和Unsloth来优化DeepSeek-R1的微调,实现更快、更具成本效益的训练。一、大规模人工智能模型的微调DeepSeek最新的R1模型在推理性能方面树立了新的标杆,在保持开源的同时,可与专有模型相媲美。DeepSeek-R1的蒸
- 企业级AI办公落地实践:基于钉钉/飞书的标准产品解决方案
阿三0404
人工智能机器学习深度学习
一、平台化AI的崛起:开箱即用的智能革命2024年企业AI应用调研数据显示:73%的中型企业选择平台标准产品而非自研头部SaaS平台AI功能渗透率达89%典型ROI周期从18个月缩短至3-6个月核心优势对比:维度自研方案平台标准产品部署周期6-12个月1-4周初始成本¥500万+¥5-50万/年维护复杂度需专业团队平台自动更新场景覆盖高度定制通用场景+有限定制二、主流平台AI能力全景图2.1钉钉A
- el-pagination下拉框错位
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前端javascriptvue.js
这个问题通常是由于下拉框的容器渲染位置和页面样式(比如body的高度设置)造成的1.如果你使用的是ElementPlus(Vue3版本),可以尝试在el-pagination(或它内部用于显示页容量下拉框的组件)上添加属性:teleported="false"2.如果你使用的是Vue2版ElementUI,则可以使用:popper-append-to-body="false"
- vue实现侧边定位栏
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前端vue.jsjavascript前端
实现思路:通过点击侧边栏,定位到响应的内容滑动滑动栏,侧边栏同步高亮对应的item效果图如下:1.通过点击侧边栏,定位到响应的内容如果是用html的话我们可以用锚点的办法进行定位;在vue中,我们可以通过获取组件的高度,将滑动栏定位到对应的位置在进入主题之前我们需要先了解3个关于获取高度的属性scrollTop滑动栏中的滑块离视区最顶部的距离document.documentElement.scr
- 富文本编辑器kindeditor批量上传图片并生成缩略图
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java后台富文本编辑器批量上传图片
一、使用富文本编辑器kindeditor需引入文件如下:/skin/js/kindeditor/kindeditor-all.js">/skin/js/kindeditor/lang/zh-CN.js">二、编辑器初始化K.create('textarea[name="nr"]'中的name要使用页面中textarea的nameurlType:定义了上传图片的相对路径其他参数(”absolute”
- FPC在智能眼镜中的应用探索【新立电子】
珠海新立电子科技有限公司
智能眼镜fpc柔性线路板fpc软板
在智能穿戴设备领域,智能眼镜具有独特的便携性、交互性和功能性等特点,智能眼镜的设计追求轻薄、美观与高度集成化。传统刚性电路板因体积庞大、难以弯曲,无法满足智能眼镜的复杂结构需求,而FPC其轻薄、柔软、可弯曲的特性,成为智能眼镜电路板的理想选择。在智能眼镜中,FPC的应用无处不在。它不仅是连接显示屏、摄像头、传感器、电池等关键组件,同时还承担着信号传输、电源管理等。例如,在摄像头模块中,FPC将摄像
- 从入门到精通,解锁AI新高度——DeepSeek学习手册
周师姐
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资料链接:https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5你是否渴望掌握前沿AI技术,却在复杂的理论和实践中迷茫?现在,一本由清华大学出品的《DeepSeek:从入门到精通》学习手册横空出世,为你开启AI新世界的大门。作为人工智能领域的新兴力量,DeepSeek以其卓越的性能和创新的技术,正在重塑我们对AI的认知。这本手册,由清华大学顶尖科研团队精心编写,是DeepSeek技
- 神经网络中的Adam
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Adam(AdaptiveMomentEstimation)是一种广泛使用的优化算法,结合了RMSprop和动量(Momentum)的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance),为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
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使用场景策划提出需求:当玩家打开领奖界面时,奖励列表需要自动滑动到可以领奖的奖励栏处或者正在进行的任务栏处。思路1、将Content设置好对齐方式和锚点子物体的预制体和Content:pivot轴心点设置为(0,1),并且设置为左上角对齐。2、主要根据索引计算Content需要设置的高度即(RectTransform的PosY)varsumHeight=targetIndex*(itemHeigh
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化作星辰
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Adagrad(AdaptiveGradient)是一种自适应学习率的优化算法,专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效,并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说,它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和,然后用这个累积值来缩放当前的学
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- 壁纸样机神器 2.0 专业版限时内测开启,邀您体验全新升级!
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亲爱的用户们,我们非常高兴地向大家宣布,壁纸样机神器2.0专业版现已正式上线内测!这次的版本升级,我们聚焦于为大家提供更加强大、灵活且个性化的功能,助力您的壁纸作品展示达到全新高度,轻松解锁无限创意可能。一、全新功能亮点抢先看(一)背景图设置自定义尺寸:根据您的壁纸作品需求,自由设定背景图尺寸,确保完美适配,呈现最佳视觉效果。图片参数精细调整:亮度、对比度、饱和度等参数随心调,让背景图色彩鲜艳生动
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需要安装扩展库opencv-contrib-pythonCV_class.pyimportcv2importnumpyasnp#importserialimportos,sysfromdatetimeimportdatetimeimport_threadimportthreadingimporttimeimportwin32ui#只有windows能用.#fromCV_classimport*de
- 镜像解决,向量数据库Milvus报错
zwzscnds
dockermilvus
MilvusMilvus是一款开源的向量数据库,具有高度的灵活性、稳定可靠性以及高速查询等特点。它支持针对TB级向量的增删改操作和近实时查询,适用于大规模向量数据的存储和检索。Milvus的官网:https://milvus.ioGithub上Milvus的链接:https://github.com/milvus-ioDockerDocker是一种容器化技术,它允许开发者将应用程序及其依赖项打包到
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不