- Unity 中 Boids 算法:模拟群体行为的奇妙世界
阿贾克斯的黎明
游戏开发unity算法游戏引擎
目录Unity中Boids算法:模拟群体行为的奇妙世界一、Boids算法适用场景二、Boids算法基本原理三、在Unity中实现Boids算法在Unity游戏开发的广袤天地里,模拟逼真的群体行为能够为游戏增添丰富的动态与真实感。Boids算法作为实现这一效果的强大工具,被广泛应用于模拟鸟群翱翔、鱼群洄游、兽群迁徙等场景。本文将深入探讨Unity中Boids算法的应用,包括适用场景、实现方式及代码示
- 财务管理核心知识深度剖析
阿贾克斯的黎明
基础学科学习
目录财务管理核心知识深度剖析一、财务指标计算:企业财务状况的量化洞察二、成本计算方法:企业成本管控的核心策略三、财务分析方法:解读企业财务密码的钥匙在华为财经笔试的知识体系中,第二章财务管理核心知识是重中之重,它涵盖了从基础指标计算到复杂分析方法、预算管理、资金与投资决策以及风险把控等多方面内容,对企业的财务运营和决策起着关键作用。深入理解这些知识,不仅有助于在笔试中取得优异成绩,更能为实际的财务
- 78. Harmonyos NEXT 懒加载数据源实现解析
harmonyos-next
温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyosNEXT懒加载数据源实现解析:BasicDataSource与CommonLazyDataSourceModel详解一、核心类关系图解二、基础数据源实现(BasicDataSource)1.监听器管理机制privatelisteners:Dat
- 将本地文件上传到远程Linux服务器SCP的用法
服务器文件传输工具指南:SCP与rsync一、SCP的介绍SCP命令(SecureCopy)是一个用于在服务器和本地计算机之间传输文件的命令行工具。1.核心特性基于SSH协议的安全传输支持文件/目录传输保留基础文件属性2.基础语法scp[选项]源路径目标路径3.常用操作3.1通过scp实现文件上传3.1.1单文件上传#上传文件scp./local_diruser@host:/remote_dest
- Web安全攻防入门教程——hvv行动详解
白帽子黑客罗哥
web安全安全网络安全pythonjava
Web安全攻防入门教程Web安全攻防是指在Web应用程序的开发、部署和运行过程中,保护Web应用免受攻击和恶意行为的技术与策略。这个领域不仅涉及防御措施的实现,还包括通过渗透测试、漏洞挖掘和模拟攻击来识别潜在的安全问题。本教程将带你入门Web安全攻防的基础概念、常见攻击类型、防御技术以及一些实战方法。一、Web安全基础Web应用安全的三大核心目标(CIA三原则)机密性(Confidentialit
- Linux--gnome
MzKyle
Linuxlinuxchrome运维
一、Gnome核心命令概述Gnome是一款流行的Linux桌面环境,拥有一系列强大的命令来实现系统设置、终端操作、显示管理等多种功能。以下是对Gnome相关命令的分类概述:命令分类常用命令示例核心功能系统设置gsettings、gnome-control-center全局配置管理终端操作gnome-terminal启动终端显示管理gdm、gdmflexiserver图形显示管理器脚本执行gjs、g
- 《黑客攻防从入门到精通:工具篇》全15章万字深度总结——从工具解析到实战攻防,构建完整网络安全知识体系
予安灵
黑客技术web安全安全系统安全网络安全安全架构网络攻击模型黑客工具链
目录一、书籍核心逻辑与学习路径二、核心模块与工具深度解析模块1:信息收集与网络扫描模块2:渗透测试与漏洞利用模块3:密码攻防与身份认证模块4:恶意程序攻防模块5:网络追踪与反追踪模块6:系统加固与数据防护三、工具链实战方法论第一章:黑客必备小工具第二章:扫描与嗅探工具第三章:注入工具(诸如工具)第四章:密码攻防工具第五章:病毒攻防常用工具第六章:木马攻防常用工具第七章:网游与网吧攻防工具第八章:黑
- Java 基础到进阶&企业技巧(二)
Aphelios380
开发语言java学习idea学习方法
在Java学习的旅程中,我们逐步探索了其丰富的知识体系,从基础的数据类型、字符串操作,到流程控制、运算符的运用,每一步都为我们构建强大的编程能力奠定基石。同时,了解这些知识在Java全栈开发中的应用场景,对未来进入企业工作至关重要。目录一、字符串1.底层原理与语法2.字符串位置与拼接3.字符串数组操作二、人机交互1.接收输入-Scanner类2.课堂练习三、字符与编码1.char字符2.面试题:字
- 书籍棱面广告投放的创新设计方法.zip
罗博深
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本创新方法将广告技术与传统书籍相结合,采用特殊印刷技术在书籍立体棱面上展示广告。通过材料、涂料的科技应用及光学原理,确保在不同光照下的视觉效果。设计考虑视觉吸引力、技术可行性及用户体验,可能结合AR技术增强互动性。需多方合作实现,包括印刷厂商、材料供应商和广告客户。此技术提供了新的广告展示平台,可能改变出版销售模式,并与数字营销结合。尽管面临技术挑战和成本问题
- 3.2 Spring Boot单元测试:Mockito+JUnit5全覆盖策略
Sendingab
Springboot从入门到精通零基础7天精通SpringBootspringboot单元测试log4j
markdown#SpringBoot单元测试:Mockito+JUnit5全覆盖策略##引言在持续交付的敏捷开发中,**单元测试覆盖率**是衡量代码质量的核心指标。SpringBoot项目如何通过`JUnit5`+`Mockito`实现
- 主流开源大模型能力对比矩阵
时光旅人01号
人工智能开源python深度学习pytorch
模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练ChatGLM-3✅多轮对话支持✅中英双语流畅✅对话记忆优秀⚠️计算资源消耗大⚠️长文本易发散DeepSeek✅代码注释生成✅技术文档规范✅全流程方案生成⚠️逻辑错误较多⚠️数据更新延迟
- 构建多序列比对的删除矩阵Deletion Matrix
qq_27390023
生物信息学pytorch深度学习人工智能
从多序列比对(MultipleSequenceAlignment,MSA)数据中构建删除矩阵(DeletionMatrix)是蛋白质结构预测中的一个重要步骤。删除矩阵记录了每个位置相对于参考序列的缺失(deletion)信息,这些信息对于理解蛋白质的进化关系和结构变化非常关键。以下是从A3M格式文件的MSA序列数据中构建删除矩阵的核心代码和示例解析。1.A3M格式文件(.a3m):每个序列都以>开
- 带大家vue + springboot/springcloud +minio(可选) 实现文件分片上传和断点续传介绍,问题,原理及 前后端完整源码 (模式2:后台集群部署模式)
峡谷电光马仔
minio分片上传springboot分片上传springboot断点续传springcloud断点续传springcloud分片上传
回顾与介绍本文承接上文《vue+springboot/springcloud+minio(可选)实现文件分片上传和断点续传介绍,问题,原理及前后端完整源码(模式1:后台单点部署模式)》本篇主要针对后台是集群模式下部署时的分片上传方案本篇基于minio的部分可以参考,入不需要文件最后上传到文件服务器,则可忽略minio部分《从0到1手把手搭建springcloudalibaba微服务大型应用框架(九
- 毕业论文如何进行自查?
kexiaoya2013
论文笔记论文阅读AIGC
又到了一年的毕业季,论文提交也进入了倒计时。不少同学在最后关头才发现论文存在各种问题。与其事后补救,还不如提前进行论文自查。一、内容自查1、核心要素是否完整检查论文标题是否简洁明确,摘要是否概括了研究目的、方法、结论,关键词是否精准覆盖了主题。2、逻辑是否清晰连贯从引言到结论,需层层递进。引言需说明研究背景与意义,主体章节需有明确的研究方法、数据分析和讨论,结论应总结成果并提出展望,避免与正文内容
- pyhon基于django/flask网上摄影工作室Django-SpringBoot-php-Node.js-flask
QQ_511008285
djangoflaskspringbootphppythonlaravelnode.js
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法:设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理,难度适中,本选题是学生所学专业知识的延续,符合学生专业发展方向,对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
- 深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进
罗博深
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:系统消息是移动通信网络中,UE与网络间信息交换的核心,涵盖了网络状态、服务信息与系统配置。文章深入分析了4GLTE-A到5G网络中系统消息的组成、作用及其演进,包括MIB和SIBs的功能与内容,以及5G对系统消息的优化和新技术的引入,如动态调度、网络切片和针对物联网设备的特定参数配置。5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发,增强了网络灵活性、智能
- TRAE与Cursor最佳实践指南(截至2025年3月)
xinxiyinhe
AI编程人工智能pythonAI编程人工智能python
一、核心能力适配策略TRAE的Builder模式开发流程需求拆解:将复杂需求分解为可执行子任务(如先搭建项目框架,再分模块实现功能),通过多轮对话逐步生成代码。多模态输入:上传设计草图或错误截图,结合自然语言描述需求,提升代码生成精准度(例如电商页面开发可直接上传原型图)。版本控制:利用“历史会话回溯”功能快速回退到指定版本,避免代码修改失控。Cursor的高效协作模式插件生态整合:复用VSCod
- TRAE与Cursor AI编程工具综合对比(截至2025年3月)
xinxiyinhe
AI编程AI编程python
一、核心定位与差异化Trae(字节跳动)本土化优先:专为中文开发者设计,提供全中文界面、中文代码注释及语义优化,例如可直接用中文描述需求(如“实现带登录功能的网页”)生成完整代码框架。免费策略:完全免费,集成Claude3.5和GPT-4o双模型,支持私有化部署及企业级数据隔离。开发环境:构建完整的AI原生IDE,注重项目全流程管理,支持从需求到部署的端到端开发。Cursor(Anysphere)
- 用 Verilog 实现 0 到 18 计数器:从原理到实践的全解析
君临天下.鑫
modelsim波形仿真verilogfpga开发课程设计经验分享笔记编辑器
在数字电路设计中,计数器是极为重要的基础部件,广泛应用于各类数字系统。本次实验聚焦于设计一个从0到18计数的计数器,通过深入探索计数器的工作原理、利用组合逻辑控制计数范围,进一步加深对数字电路和Verilog语言的理解与应用。一、实验目的理解计数器通用原理:全面掌握计数器的基本工作原理,包括计数的方式、状态的转换以及与外部信号的交互等,为设计特定功能的计数器奠定理论基础。运用组合逻辑控制计数范围:
- 7.探索XSS跨站脚本攻击
早安TnT
网络安全学习计划(每日计划)xss前端网络安全学习
探索XSS跨站脚本攻击第一部分:XSS基础(理论)第二部分:XSS的手工测试(理论)第三部分:DVWA靶场实践XSS(实践)总结目标:•理解XSS的基本原理与类型•掌握XSS的手工测试方法•通过DVWA靶场实践XSS攻击详细内容与教学第一部分:XSS基础(理论)学习内容:•什么是XSS?•XSS的类型•XSS的危害详细讲解:1什么是XSS?XSS(Cross-SiteScripting,跨站脚本攻
- 23章9节:分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证
DAT|R科学与人工智能
用R探索医药数据科学r语言开发语言r-4.2.1机器学习人工智能算法
在统计学和数据科学的实际工作中,抽样方法始终扮演着至关重要的角色。如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本,一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。分层随机抽样作为一种常用的抽样方法,因其能够针对总体中的不同亚群体(层)进行有针对性的抽样,从而提高样本代表性、降低抽样误差,被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。本文旨在系统地阐述分层随机抽样的理论基础、抽样方法及其在R语言中的实现,
- html-to-image的使用及图片变形和无图问题修复
庸懒
前端
html-to-image的使用及图片变形和无图问题修复最近迭代的时候因为新增了一个需求,需要前端提供素材及样式给后端,后端同步渲染,但是因为部分样式问题后端无法实现所以决定前端将页面生成图片然后传递给后端使用,本文记录一下使用的过程及遇到的部分问题。技术调研现在将页面元素转换成图片的插件有很多,普遍使用的技术原理都是利用canvas或者SVG将页面元素转换成画布或者svg元素,然后再转成图片。这
- WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延的加权平均RTT计算机制详解
chen_song_
WebRTC源码探秘webrtc音视频网络
WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制的详解WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制的详解WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制的详解前言一、RTT网络往返时延的原理1、基于发送端(SR/RR模式)①.基本定义②.计算RTT网络往返时延的原理③发送Sender
- 深入探究YOLO系列的骨干网路
编码实践
YOLO深度学习计算机视觉
深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入,并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列,我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分,负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
- 如何用deepseek炒股
Real Man★
python机器学习人工智能
使用DeepSeek进行炒股的核心思路是利用其强大的数据处理和预测能力,辅助投资决策。以下是具体的应用方法和步骤:一、数据收集与处理获取市场数据股票数据:通过API(如Tushare、YahooFinance)获取历史股价、成交量、财务数据等。新闻与舆情:使用DeepSeek的NLP能力分析新闻、社交媒体和公告,提取市场情绪和事件影响。宏观经济数据:收集GDP、利率、通胀等数据,分析其对股市的影响
- 反激与正激拓扑:区别、选型与应用
DeepGpt
电力电子介绍单片机嵌入式硬件
1.反激与正激的区别反激和正激是两种常见的隔离型开关电源拓扑,主要区别体现在工作原理、电路结构和性能特性上。(1)工作原理反激(Flyback)能量存储与传输:变压器在开关导通时存储能量(电感模式),开关关断时将能量传递到次级。工作模式:基于电感储能,类似于Boost-Buck组合。开关周期:开关导通:初级电流上升,变压器储能,次级二极管反偏。开关关断:变压器释放能量,次级二极管导通,能量传输到负
- css3+Grid
一一代码
css3css
CSSGrid的核心概念有哪些如下1.网格容器(GridContainer):-通过将元素的`display`属性设置为`grid`或`inline-grid`,可以将其定义为网格容器。-网格容器内的直接子元素会自动成为网格项(GridItems)。```css.container{display:grid;}```2.网格项(GridItems):-网格容器内的直接子元素称为网格项。-网格项可以
- DeepSeek结合Python炒股:编写量化交易策略的5个关键技巧
财云量化
程序化交易量化交易python炒股自动化pythonDeepSeek股票量化接口股票程序化交易
python炒股(0):申请官方API接口,个人账户无门槛python炒股自动化(1):量化交易接口区别Python炒股自动化(2):取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化(3):分析实时数据和历史数据Python炒股自动化(4):通过接口向交易所报单炒股自动化(5):通过接口查单查账炒股自动化:散户也可以申请官方API接口量化交易的核心在于将策略思想转化为可执行的代码,本文结合券商的AP
- LFI 临时文件RCE总结
dwm2
基础漏洞总结php
PHPLFI即本地文件包含漏洞,通过包含本地服务器上存储的一些文件,例如session文件、日志文件、临时文件等达到拿服务器权限的目的。比较常用的方法有:PHPINFO()和PHP7SegmentFault。他们的基本原理都是向服务器上传生成恶意的临时文件,再对恶意文件进行包含即可RCE。临时文件文件名由于临时文件名是由随机函数生成的,我们需要获取正确的文件名,也就是$_FILES['userfi
- KNN算法性能优化技巧与实战案例
可问 可问春风
算法性能优化
KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻(KNN)在分类和回归任务中表现稳健,但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。以下从算法优化、数据结构、工程实践三方面深入解析性能提升策略,并附典型应用案例。一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离,时间复杂度为(n=样本数,d=特征维度)内存占用需全量存储训练数据,大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数