- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
程序先锋
《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
- css3-学习
江西谢霆锋
css3学习前端
css特性选择器基础选择器标签选择器ID选择器类选择器CSS的优先级是什么?!important>内联样式(style=“”)>ID选择器>类选择器=属性选择器=伪类>标签选择器=伪元素选择器。层级选择器foobar后代选择器,元素的后代元素foo>bar子代选择器,元素的子代元素foo+bar相邻同胞选择器foo~bar通用同胞选择器foo,bar并集选择器foo.class交集选择器条件选择器
- 深度学习模型压缩:非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比
从零开始学习人工智能
深度学习剪枝人工智能
****在深度学习中,模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中,剪枝(Pruning)是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标,剪枝可以分为非结构化剪枝(UnstructuredPruning)和结构化剪枝(StructuredPruning)。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义,并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。1.非结构化剪枝(UnstructuredPruning
- MySQL数据库架构设计:分片与分区策略实战
墨瑾轩
一起学学数据库【一】mysql数据库架构adb
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣在数据库的魔法森林中,MySQL就像是一位智慧的老树精,而分片(Sharding)与分区(Partitioning)则是它手中的两把神秘钥匙,能够打开数据高效存储与快速检索的大门。今天,我们就一起踏上一场奇幻之旅,探索如何运用这两把钥匙,打造一个既强大又灵活的
- Go语言 vs Java语言:核心差异与适用场景解析
By北阳
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在当今的软件开发领域,Go(Golang)和Java都是备受关注的后端开发语言。尽管二者都能构建高性能服务,但它们在设计哲学、语法特性和应用场景上存在显著差异。本文将从多个维度对比这两种语言,帮助开发者更好地理解它们的优缺点,并为技术选型提供参考。一、设计哲学与语言定位1.Go语言定位:专为高并发、分布式系统设计,强调简洁性和高效性。特点:语法简单,学习曲线平缓。静态编译为单一二进制文件,部署便捷
- 白话设计模式之(95):状态模式——优化代码状态管理的利器
一杯年华@编程空间
白话设计模式设计模式状态模式ui
白话设计模式之(95):状态模式——优化代码状态管理的利器大家好!在软件开发的学习过程中,我们都在不断探索如何让代码更加高效、灵活且易于维护。设计模式作为编程领域的重要工具,为我们解决各种复杂问题提供了有效的方案。今天,咱们深入探讨状态模式,它是一种优化代码状态管理的利器,能帮助我们处理对象在不同状态下的复杂行为。希望通过这篇博客,能和大家一起全面掌握状态模式,从基础概念到实际应用,深入理解其原理
- scikit-image(Scikit-image 是用于图像处理的 Python 包,使用原生的 NumPy 数组作为图像对象)
Clark-dj
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Scikitimage中文开发手册-开发者手册-腾讯云开发者社区-腾讯云昨天搜索一个函数时无意间发现这个网站,今天来学习一下,仅作学习笔记。measureskimage.measure.approximate_polygon(coords,...)近似具有指定公差的多边形链。skimage.measure.block_reduce(image,block_size)通过对局部块应用函数来下采样图像
- 二叉树非递归遍历算法分析
小瓶子36
算法数据结构
以前没有学习过树的相关算法,只是了解一些皮毛,最近开始认真学习它。看视频或者网上查资料,可以知道怎么去遍历一棵树,但是算法为什么是这样的呢?少有讲到。如果有一天,我忘记了这个算法,我需要重新去看视频,看文档,这不是我想要的。我想要的是,知道这个算法是怎么设计出来的。下次我忘记的时候,我需要一支笔,一张纸,重新设计出这个算法,而不是去找资料看视频。我想要知道的是,为什么如此,而不是仅仅知道如此而已。
- DeepSeek使用教程
rider189
杂谈java职场和发展学习方法创业创新开发语言健康医疗媒体
一、教育行业:个性化学习与智能辅导机会点:智能作业批改:教师上传学生作业,DeepSeek自动识别答案并生成批改报告,节省80%人工时间。虚拟导师:学生输入数学题或编程问题,模型实时生成分步解析,支持追问互动,解决“卡壳”难题。个性化学习路径:根据学生测试结果,自动推荐课程和习题,提升学习效率30%以上。教程亮点:登录DeepSeek官网,进入“问答系统”模块,输入学科问题即可获取答案。上传学生作
- C语言之链表
小辉同志
C语言系列c语言链表开发语言
文章目录前言一、链表基本概念1、声明节点结构2、创建节点变量3、链表所有节点4、遍历链表二、add添加三、insert插入四、remove删除五、查找总结前言链表是一种重要的数据结构,用于存储和组织数据。它是由一系列节点组成的数据结构,每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。链表相比于数组具有更灵活的插入和删除操作,但访问元素的效率较低。在本文中,我们将学习如何使用C语言实现链表,包括
- 探索DeepSeek:前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南
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人工智能前端
引言:为什么DeepSeek成为技术圈焦点?最近,国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略,迅速成为开发者社区的热门话题。作为覆盖语言、代码、视觉的多模态技术矩阵,DeepSeek不仅实现了与ChatGPT相媲美的能力,还通过强化学习驱动的架构创新,解决了大模型落地中的成本与效率瓶颈。对于前端开发者而言,DeepSeek的API接入能力和私有化部署方案,为智能应用开发提供
- 量子神经网络(Quantum Neural Network):结合量子计算的 AI 新探索
盼达思文体科创
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一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络(QuantumNeuralNetwork,QNN)作为这两个领域的交叉点,正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合,为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础(一)量子比特(Qubit)量子比特是量子计算的基本信息单位,与传统的比特不
- 产品经理知识体系学习与实践指南
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- Blender学习方法与技巧
自动化专业爱好者
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以下是针对Blender零基础用户的学习教程推荐与高效学习方法总结,结合了多个优质资源整理而成,帮助快速入门:一、Blender学习方法与技巧制定学习计划与目标明确短期目标(如掌握基础操作)和长期目标(如独立完成场景建模),建议每天投入2-3小时系统学习。初期以熟悉界面、快捷键和基础工具为主,逐步过渡到建模、材质和渲染的综合应用。高效利用教程资源视频教程优先:视觉化学习更直观,推荐B站、YouTu
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算法学习之路算法学习c++开发语言数据结构并查集c
并查集前言一.简介二.基础并查集三.基础并查集题目12四.种类并查集(扩展域并查集)五.种类并查集的题目前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完,形成一套完整的算法体系,以及大量的各个难度的题目,目前算法也写了几篇,题单正在更新,其他的也会陆陆续续的更新,希望大家点赞收藏我会尽快更新的!!!一.简介查找两个元素是否在一个(树形)集合中二.基础并查集一开始:所有的元素相互独立,每个元素单独成树给
- 从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略
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剪枝深度学习算法知识蒸馏
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
- 从零开始开发微信小程序:全面指南
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经验分享微信小程序小程序
学习制作微信小程序,希望通过这次学习能够实现跨平台的统一开发,从而提高自己的编程和开发能力。第一部分需要事先准备的工具和环境:一、工具:1、微信开发者工具:用于开发、调试和预览微信小程序。微信开发者工具是专门为微信小程序开发提供的集成开发环境(IDE)。它的主要功能包括:1)开发:可以编写、编辑、管理小程序的代码,支持多种编程语言和框架(如JavaScript、TypeScript、WXML、WX
- macbook air怎么安装python_Python3安装完全攻略 Mac篇-Go语言中文社区
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macbookair怎么安装python
前言:mac系统自带python,不过以当前mac系统的最新版本为例,自带的python版本都是2.X版本,虽然不影响老版本项目的运行,但是python最新的3.X版本的一些语法与2.X版本并不相同,网上的教程大神们也肯定都更新出了最新版的教程,我们不论是学习还是使用,当然用最新版会更好一点。我的电脑是MacBookAir,系统版本是最新的macOSCatalina10.15.1一、熟悉系统自带的
- useSelector的第二个参数shallowEqual
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先学习useSelector的含义与用法useSelector是React-Redux库提供的一个钩子(Hook),它允许函数组件从Reduxstore中提取数据。它是connect函数的替代方案,用于在React组件中访问Redux的状态。useSelector的作用:它接收一个选择器函数作为参数。选择器函数会接收到整个Redux的状态(state),并返回组件需要的部分状态。当Reduxsto
- PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝
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模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)4.总结目前大部分最先进的(SOTA)深度学习技术虽然效果好,但由于其模型参数量和计算量过高,难以用于实际部署。而众所周知,生物神经网络使用高效的稀疏连接(生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的),考虑到这一点,为了减少内存、容量和硬件消耗,同时又不牺牲模型预测的精度,在设备上部署轻量级模型,并通过私有的设备
- 行业首个AI课上线!粉笔战略布局加速技术商业化进程
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继推出AI老师后,粉笔AI产品矩阵进一步扩充。粉笔宣布,将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”,为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。粉笔介绍,AI刷题系统班以AI为主导,采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式,资深教师直播授课,AI教师启发式教学,具备DeepSeek同款深度思考能力,由数字人老师全程伴学,提供交互式学习体验,依托AI算法实现用户全周期学习管
- LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现(留作学习使用)
再坚持一下!!!
学习
ROS一键安装参考:ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考:https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1:Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
- Unreal Engine开发:Unreal Engine基础入门_静态网格物体与材质基础
chenlz2007
游戏开发2虚幻材质游戏引擎关卡设计网络java
静态网格物体与材质基础在上一节中,我们探讨了如何在UnrealEngine中创建和配置基本的游戏场景。现在,我们将深入学习静态网格物体(StaticMesh)和材质(Material)的基础知识,这是构建游戏世界的重要组成部分。静态网格物体什么是静态网格物体?静态网格物体是UnrealEngine中用于表示不可变形的3D物体的基本资源类型。它们通常用于游戏环境中的建筑、装饰物、地面等。静态网格物体
- SvelteKit 最新中文文档教程(4)—— 表单 actions
前言Svelte,一个语法简洁、入门容易,面向未来的前端框架。从Svelte诞生之初,就备受开发者的喜爱,根据统计,从2019年到2024年,连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1:Svelte以其独特的编译时优化机制著称,具有轻量级、高性能、易上手等特性,非常适合构建轻量级Web项目。为了帮助大家学习Svelte,我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习,也可以入手我
- 优化深度学习模型:PyTorch中的模型剪枝技术详解
代码之光_1980
深度学习pytorch剪枝
标题:优化深度学习模型:PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域,模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。通过剪枝,我们可以去除模型中的冗余权重,从而减少模型的复杂度和提高运算速度,同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝,并提供相应的代码示例。1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型:结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个
- Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术
冰蓝蓝
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在深度学习中,过拟合是一个常见的问题,尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好,但在未见过的数据上表现不佳,即泛化能力差。为了解决这个问题,研究者们提出了多种正则化技术,其中之一就是Dropout。什么是Dropout?Dropout是一种正则化技术,由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”(即暂时移除)网络中的一些神经元
- 模型保存与加载:PyTorch中的实践指南
冰蓝蓝
自然语言处理pytorch人工智能python
在深度学习项目中,模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度,还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型,本文将详细介绍这些方法。模型保存在PyTorch中,有两种主要的模型保存方法:保存整个模型和仅保存模型参数。保存整个模型保存整个模型意味着保存模型的结构和参数。这种方法简单直接,但文件体积较大,且依赖于模型的具体实现。importto
- 深度学习中的注意力机制:解锁智能模型的新视角
冰蓝蓝
深度学习深度学习人工智能
在人工智能的快速发展中,深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而,随着数据量的激增和任务的复杂化,传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。在这样的背景下,注意力机制(AttentionMechanism)应运而生,它不仅提升了模型的处理能力,还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制?注意力机制是一种受人类视觉注意力启发的技术,它允许模型在处理大量信息时,能够动态地聚
- torch.unsqueeze:灵活调整张量维度的利器
冰蓝蓝
transformertransformer深度学习
在深度学习框架PyTorch中,张量(Tensor)是最基本的数据结构,它类似于NumPy中的数组,但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中,我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。torch.unsqueeze函数就是PyTorch提供的一个非常有用的工具,用于在指定位置增加张量的维度。本文将详细介绍torch.unsqueeze的用法和一些实际应用场景。什么是torch.unsqu
- 自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊
冰蓝蓝
自然语言处理人工智能
在自然语言处理(NLP)这一蓬勃发展的领域,研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会(CCF)推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。1.ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)ACL是自然语言处理领域的顶级会议之一,由Associ
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
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- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key