- Day5 --- Flask-RESTful请求响应与SQLAlchemy基础
laufing
问题flaskrestfulpython
文章目录昨日回顾今日内容1.请求解析1.1RequestParser处理请求1.2参数详解1.3处理请求案例2.返回响应2.1序列化数据:2.2返回JSON格式3.ORM与Flask-SQLAlchemy3.1ORM介绍ORM框架3.2Flask-SQLAlchemy扩展3.3定义模型类3.4数据库迁移操作4.数据增删改查4.1新增数据4.2简单查询4.3更新数据4.4删除数据5.数据操作案例昨日
- 用Python写一个商城系统
潮水岩
如果要用Python写一个商城系统,可以先定义需要实现的功能,再按照功能模块分别进行开发。下面是一个简单的开发流程:数据模型设计:需要定义商品、订单、用户等数据模型,并且将它们存储在数据库中。用户模块:用户可以注册、登录、查看个人信息、修改密码等。商品模块:商家可以发布商品、管理商品信息、查看商品列表等;用户可以查看商品详情、加入购物车等。订单模块:用户可以下单、查看订单详情、取消订单、评价订单等
- python pandas 读取数据库_Python+Pandas 获取数据库并加入DataFrame的实例
weixin_39955149
pythonpandas读取数据库
Python+Pandas获取数据库并加入DataFrame的实例实例如下所示:importpandasaspdimportsysimportimpimp.reload(sys)fromsqlalchemyimportcreate_engineimportcx_Oracledb=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbins
- python把oracle的查询结果导出为insert语句
优游的鱼
oraclepython数据库开发语言
可以使用cx_Oracle库在Python中连接Oracle数据库并执行查询。然后,可以使用pandas库将查询结果读取为DataFrame,并使用to_sql()方法将其导出为insert语句。示例代码如下:importcx_Oracleimportpandasaspd#ConnecttoOracledatabaseconn=cx_Oracle.connect('username/passwor
- Linux上用C++和GCC开发程序实现不同PostgreSQL实例下单个数据库的多个Schema之间的稳定高效的数据迁移
weixin_30777913
c++数据库postgresql
设计一个在Linux上运行的GCCC++程序,同时连接两个不同的PostgreSQL实例,两个实例中分别有一个数据库的多个Schema的表结构完全相同,复制一个实例中一个数据库的多个Schema里的所有表的数据到另一个实例中一个数据库的多个Schema里,使用以下快速高效的方法,加入异常处理,支持每隔固定时间重试一定次数,每张表的复制运行状态和记录条数,开始结束时间戳,运行时间,以及每个批次的运行
- 记一次从mysql数据迁移到oralce (基于python和pandas)
qq_36532060
mysqloraclepandaspython
记一次从mysql数据迁移到oralce(基于python)前景提要具体实现创建数据库链接读取mysql数据写入orcale结语前景提要公司最近有个从mysql迁移数据到oracle的需求,于是进行了一下方案调研和分析,但作为一个之前从没接触过Oracle的人真的感到好难,但再难也难上,这篇文章主要是记录一下做这件事时遇到的坑以及分享一下最终的方案及代码。具体实现创建数据库链接其实我觉得这个算是最
- python实现从oracle数据库查询数据生成excel透视表发送outlook
niceme!
python
#-*-coding:utf-8-*-#http://pypi.cq.pegatroncorp.com/simple--trusted-hostpypi.cq.pegatroncorp.comimportchardetimportdatetimeimporttimeimportxlwtimportwin32com.clientaswin32fromwin32com.clientimportcons
- Postgresql 查询数据库列表,表列表,字段列表
小毛驴850
postgresql数据库
--列出数据库列表SELECT*FROMpg_database;--查询表字段明细SELECTcol.table_schema,col.table_name,col.ordinal_position,col.column_name,col.data_type,col.character_maximum_length,col.numeric_precision,col.numeric_scale,c
- 使用Python导出Oracle数据库数据表目录
SeanData
Python数据分析pythonoracle数据目录导出
###Oracle数据库数据表目录导出###导入包importpandasaspdimportcx_Oracle###数据库信息username='xxx'password='yyy'ipaddr='100.28.60.132'port='1521'service_name='service_name'connect_string=ipaddr+":"+port+"/"+service_name#
- 《Python入门+Python爬虫》——6Day 数据库可视化——Flask框架应用
不摆烂的小劉
pythonpythonflask爬虫
Python学习版本:Python3.X观看:Python入门+Python爬虫+Python数据分析1.Flask入门1.1关于Flask1.1.1了解框架Flask作为Web框架,它的作用主要是为了开发Web应用程序。那么我们首先来了解下Web应用程序。Web应用程序(WorldWideWeb)诞生最初的目的,是为了利用互联网交流工作文档。一切从客户端发起请求开始。所有Flask程序都必须创建
- 非关系型数据库和关系型数据库的区别
纠结哥_Shrek
数据库nosql
非关系型数据库(NoSQL)和关系型数据库(SQL)的主要区别体现在以下几个方面:数据模型:关系型数据库(SQL):数据以表格形式存储,数据行和列组成,每个表都有固定的模式(Schema)。常见的关系型数据库有MySQL、PostgreSQL、Oracle等。非关系型数据库(NoSQL):数据没有固定的模式,存储方式更加灵活。可以是键值对、文档、列族、图等形式。常见的非关系型数据库有MongoDB
- 深入解析:如何编写 Mapper 文件
♢.*
oracle数据库mybatis
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!在软件开发尤其是涉及数据库交互的项目中
- Python爬虫实战(一):翻页爬取数据存入SqlServer_python爬虫翻页
2401_84563438
程序员python爬虫sqlserver
print(str(e))#关闭游标,断开数据库cursor.close()db.close()#实现主要逻辑defrun(self):fortype_numinrange(1,46):#1.拼接网页获取每个类别的页数pageurl=self.baseurl%(1,type_num)html_str=self.parse_url(url)page=self.get_page_num(html_st
- 《Spring Boot + MySQL高性能应用实战:性能优化技巧与最佳实践》
扣丁梦想家
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目录应用性能优化概述环境搭建与技术栈选择数据库设计优化SpringBoot与MySQL集成优化4.1使用JPA/Hibernate的性能优化4.2连接池的配置与优化4.3分页与查询优化MySQL性能优化5.1索引优化5.2查询缓存与慢查询分析应用性能监控与日志总结与最佳实践应用性能优化概述在高性能应用的构建过程中,我们不仅需要关注数据库性能,还要从以下几个方面进行优化:数据库设计优化:合理设计表结
- 镜像解决,向量数据库Milvus报错
zwzscnds
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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
- 向量数据库实战介绍
Zhank10
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本文将介绍三种常用的向量数据库:faiss,Milvus和Qdrant,并给出一个具体的使用例子。向量数据库(VectorDatabase)是一种专门用于存储、管理、查询、检索向量的数据库,主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。在向量数据库中,数据以向量的形式进行存储和处理,需要将原始的非向量型数据转化为向量表示(比如文本使用Embedding技术获得其表征向量)。这种数据库能够高效地进行
- 2025 MENC加密系统源码 V2.4.0
会说源码
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MENC加密系统V2.4.0更新日志本次更新全面优化功能与性能,为您提供更加高效、安全的加密服务体验:此版本为无限加密授权版本,可修改数据库进行数据更改,功能正常使用,后门未详仅用于测试未对授权进行破解。1.新增SQL一键备份功能数据备份更高效,操作更便捷,显著提升管理体验。使用方法:访问站点域名/sql/backup?key=密钥,密钥可在系统目录根目录的.env文件中设置。备份文件默认存储在系
- Hive基本操作
小肥柴呀
ApacheHivehive数据库
Hive基本操作1.Hive常用命令1.1Hive启动1.2Hive退出1.3Hive查看历史命令1.4Hive常用交互命令2.数据库基本操作2.1创建数据库2.2创建数据库并指定hdfs存储位置2.3删除空数据库2.4强制删除非空数据库2.5查看所有数据库2.6查看数据相关信息2.7数据库切换2.8修改数据库3.数据表基本操作3.1创建表3.1.1创建表的方式3.1.2创建内部表3.1.3创建外
- 向量数据库milvus部署
一方有点方
milvus
官方文档MilvusvectordatabasedocumentationRunMilvusinDocker(Linux)|MilvusDocumentationMilvusvectordatabasedocumentation按部署比较简单,这里说一下遇到的问题一:DockerCompose方式部署1、镜像无法拉取,(docker.io被禁)只能获取以下镜像,image:quay.io/core
- 大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案
kakaZhui
大模型应用案例之RAG打造专属知识库botAIGCchatgpt人工智能llama数据库
在现代应用中,向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同,向量数据库的“热更”(即在不中断服务的情况下更新索引)是一个具有挑战性的问题。本文将深入探讨这一问题,对比主流向量数据库的热更方案,并给出Qdrant的代码示例。1.什么是向量数据库的“热更”?想象一下,你正在运营一个大型电商平台,用户可以上传图片搜索相似商品。你的商品库每天都在更新:新商品上架:需要将新商品
- 使用 Weaviate 执行 RAG (Retriever-Augmented Generation)
bavDHAUO
python
RAG(Retriever-AugmentedGeneration)是当前AI领域中频繁使用的技术,结合了信息检索与生成模型,可以大幅提升信息获取与生成内容的准确性和丰富度。本文将通过Weaviate数据库和OpenAI模型结合,展示如何实现在实际项目中的应用。技术背景介绍RAG技术结合了检索式模型(例如Weaviate)和生成式模型(例如OpenAI的GPT-3),能够在大量数据中快速找到相关信
- 【深入探索 Caffeine:Java 缓存利器】
提前退休了-程序员阿飞
java缓存spring
引言咱搞软件开发的时候,缓存可是提升系统性能的关键。用好了缓存,能大大减少对数据库、远程服务这些后端数据源的访问,系统响应更快,吞吐量也能提高。Java里有不少不错的缓存框架,不过Caffeine性能好、功能多,越来越受开发者欢迎了。接下来我就跟你好好唠唠Caffeine的原理、特点还有咋用,让你能把这个厉害的缓存工具用得明明白白。什么是Caffeine?Caffeine是一个基于Java8开发的
- redis中的bigkey及读取优化
w_t_y_y
#java操作redisredis数据库缓存
一、bigKey介绍1、简介在Redis中,BigKey(大键)指的是占用大量内存的单个键。通常,Redis是一个高性能的内存数据库,但是当某些键变得非常大时,会带来性能上的影响。例如,大量的内存消耗、长时间的操作延迟,甚至可能导致Redis停止响应或崩溃。通俗的来说,指的是value值大,而不是key值大。2、case大字符串(String):单个字符串值过大,例如存储非常大的JSON或XML数
- 利用 Azure Cosmos DB 和 MongoDB vCore 进行向量搜索示例
vaidfl
数据库azuremongodbpython
技术背景介绍AzureCosmosDB是一个全球分布式的多模型数据库服务,以其高性能和自动缩放能力而闻名。特别是对于支持OpenAIChatGPT这样的高需求应用程序,CosmosDB提供了单毫秒级的响应时间。对于开发者来说,AzureCosmosDB提供了一种与MongoDB兼容的服务,即MongoDBvCore,这使得熟悉MongoDB的开发者可以无缝地迁移和使用他们的经验与工具。在现代应用中
- BagelDB:AI的开源向量数据库
qahaj
人工智能数据库python
BagelDB:AI的开源向量数据库BagelDB(OpenVectorDatabaseforAI)是一个类似于GitHub的AI数据协作平台。用户可以在这里创建、分享和管理向量数据集。BagelDB支持独立开发者的私有项目、企业内部的协作以及数据DAO的公共贡献。技术背景介绍随着人工智能和机器学习的快速发展,各种数据的重要性也在不断凸显。向量数据库作为存储向量化数据的重要工具,越来越受到开发者和
- 【数据仓库】数仓分层设计
数据仓库数据分析
一、为何分层?随着信息技术的快速发展,传统数据库已经无法存储和处理海量的数据,数据仓库应运而生。官方说明:数据仓库是用于支持企业决策制定和分析,它通过将不同来源的数据整合在一起,为用户提供一致、全面且易于访问的数据视图。可以简单理解为数据仓库就是专门用来存储和分析海量的历史数据,让数据真正地产生价值,为企业赋能。之前看到过一句话说的很不错,数据仓库的第一性原理是什么?就是以通过整合、优化和管理数据
- 使用DashVector作为LangChain中的VectorStore插件
dgay_hua
langchainpython
背景介绍DashVector是一个支持高维稠密和稀疏向量的全托管向量数据库服务,支持实时插入和过滤搜索。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。这使得DashVector在需要高效处理和搜索向量数据的应用中非常有价值,特别是在自然语言处理和推荐系统等领域。本篇文章将展示如何在LangChain生态系统中利用DashVector。主要内容包括DashVector的安装和配置,以及其作为VectorSto
- Redis分布式缓存面试题
hxj..
面试分布式缓存redis分布式分布式缓存
为什么使用分布式缓存?1.提升性能降低延迟:将数据缓存在离应用更近的地方,减少数据访问时间。减轻数据库压力:缓存频繁访问的数据,减少对后端数据库的请求,提升系统响应速度。2.扩展性水平扩展:通过增加节点,分布式缓存可以轻松扩展,处理更大规模的数据和请求。负载均衡:数据分布在不同节点上,避免单点瓶颈,提升系统整体吞吐量。3.高可用性容错能力:即使某个节点故障,其他节点仍能继续提供服务,确保系统稳定运
- 设计模式-创建型模式
Normal Developer
设计模式
创建型模式组成创建型设计模式关注的是对象的创建过程,旨在将对象的创建与使用分离,从而提高程序的灵活性和可复用性。以下是几种常见的创建型设计模式:1.单例模式(Singleton)目的:确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。应用场景:数据库连接池、配置设置等需要唯一实例的场景。2.工厂方法模式(FactoryMethod)目的:定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。工厂方法使
- ubuntu14.04 sqlite3 及可视化工具安装
Andre-S
linux工具可视化工具sqlite3界面数据库ubuntu
1.安装sqlite3sudoapt-getinstallsqlite3检查版本:sqlite3-version2.使用方法查看帮助信息.help创建数据库sqlite3test.db查询数据库信息.database查看该数据库内的表信息.tables退出.exit3.安装图形化界面sudoapt-getinstallsqlitebrowser4.使用方法sqlitebrowsertest.db注
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s