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AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型人工智能ai
构建智能企业风控系统:实时交易监控与欺诈检测的AI增强关键词:智能企业风控系统、实时交易监控、欺诈检测、AI增强、机器学习摘要:本文聚焦于构建智能企业风控系统,着重探讨实时交易监控与欺诈检测的AI增强技术。详细介绍了该系统的背景知识,包括目的、预期读者等;深入剖析核心概念及联系,阐述核心算法原理与操作步骤,给出数学模型和公式;通过项目实战展示代码实现与解读;列举实际应用场景,推荐相关工具和资源;最
- 知识图谱问答系列文档(一)——思知机器人简介
AI小波哥
智能问答自然语言处理知识图谱
(一)思知项目介绍思知机器人项目简介知识图谱对话机器人思知机器人项目简介思知项目开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、自然语言处理工具。知识图谱融合了两千五百多万的实体,拥有亿级别的实体属性关系,机器人采用了基于知识图谱的语义感知与理解,致力于最强认知大脑。自然语言处理工具包的功能有:中文分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本摘要、新词发现、情感分析等。开放的项目有:-知识图谱-对话机器人
- 数据加密技术在网络安全中的应用:对称加密与非对称加密的原理与实践
算法探索者
web安全安全网络
摘要随着信息技术的飞速发展,网络安全已成为当今社会不可或缺的重要组成部分。数据加密技术作为保障网络安全的核心手段,在保护数据的机密性、完整性和可用性方面发挥着关键作用。本文深入探讨了对称加密与非对称加密这两种主要的数据加密技术,详细阐述了它们的原理、特点、优势以及在实际应用中所面临的挑战。通过对多种加密算法和应用场景的分析,为网络安全领域的数据加密实践提供了全面的参考与指导。关键词数据加密技术;网
- 智能体入门——遗传算法与Qlearning
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
智能体入门——遗传算法与Q-learning关键词:智能体、遗传算法、Q-learning、强化学习、优化算法、机器学习、人工智能摘要:本文深入探讨了两种重要的智能体学习算法:遗传算法和Q-learning。文章首先介绍了智能体的基本概念,然后详细阐述了遗传算法和Q-learning的原理、实现方法和应用场景。通过对比分析,我们探讨了这两种算法的优缺点及其在不同问题领域的适用性。最后,文章展望了这
- AI驱动BIM设计革命:从三维建模到智能决策的跃迁
领码科技
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摘要AI与BIM技术的深度融合,正推动建筑设计从传统经验驱动向数据智能驱动转型。通过机器学习、深度学习与专家系统的赋能,BIM在设计阶段的方案生成、布局优化、合规审查等环节展现出显著优势,效率提升达30%-50%。本文从技术融合、应用场景、典型案例及发展瓶颈四维度展开,结合流程图与表格化分析,揭示AI+BIM在建筑全生命周期中的革新潜力,并为行业实践提供可操作性指南。关键词:AI、BIM、智能设计
- 边缘计算革命:重构软件架构的范式与未来
领码科技
技能篇产业篇AI应用边缘计算人工智能软件架构分布式系统云边协同实时性
摘要边缘计算通过将算力下沉至网络边缘,正在颠覆传统中心化软件架构的设计逻辑。本文系统分析了边缘计算对软件架构的范式革新,包括分布式分层架构、实时资源调度、安全防护体系等技术变革,并结合工业物联网、智慧医疗等场景案例,探讨了云边端协同、微服务改造、边缘AI融合等实践路径。文章提出“分层解耦-动态优化-智能自治”的架构设计框架,为开发者提供兼具理论性与操作性的指导。关键词:边缘计算、软件架构、分布式系
- 【读论文】多/高光谱图像和 LiDAR 数据联合分类方法研究(2020)
氧艺
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【读论文】多/高光谱图像和LiDAR数据联合分类方法研究(2020)王青旺DOI文章目录摘要:关键词:结论:1.该论文研究了什么?2.创新点在哪?3.研究方法是什么?4.得到的结论是什么?摘要:地物分类识别需求的不断升级,对遥感场景解译提出了新要求:更高的空间二维解译精度和遥感场景空间三维解译。利用多源遥感数据和新型遥感技术是满足不断升级的需求的有效手段。多/高光谱成像和单波段激光雷(LightD
- Web应用架构:从后端API到前端交互
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Web应用架构:从后端API到前端交互关键词:Microservices,RESTfulAPI,GraphQL,WebSocket,Serverless,ProgressiveWebApps,SinglePageApplication,ResponsiveDesign1.背景介绍随着互联网的发展,Web应用已成为人们日常生活和工作中不可或缺的部分。然而,构建一个高质量、可扩展、可维护的Web应用并
- 自动驾驶核心技术简介
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶核心技术简介关键词:感知系统、决策系统、控制系统、人工智能、计算机视觉、深度学习、V2X通信摘要:本文全面介绍了自动驾驶的核心技术,包括感知、决策和控制三大系统。文章深入探讨了各系统的关键组成部分、工作原理和最新技术进展。同时,本文还分析了自动驾驶技术在实际应用中面临的挑战,以及未来的发展趋势。通过详细的技术讲解、代码示例和实际案例,为读者提供了全面而深入的自动驾驶技术概览。1.背景介绍1
- 亚马逊怎么分析竞品广告?
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亚马逊广告主要有以下几种类型:一、赞助广告(SponsoredAds)商品推广(SponsoredProducts)这是按点击付费的广告,推广单个商品。展示在搜索结果页、商品详情页等。有自动和手动投放两种方式,自动投放由亚马逊匹配关键词和页面,手动投放卖家可自己选择关键词、商品和匹配类型(如广泛匹配、词组匹配、精准匹配)。例如,卖家销售一款品牌为A的运动手环,手动投放时可以选择“运动手环”“品牌A
- Milvus 在多模态数据(图像、文本、音频)向量搜索中的应用
莫比乌斯之梦
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随着人工智能和深度学习的发展,多模态数据检索逐渐成为热门技术,广泛应用于图像搜索、语音识别、跨模态检索、推荐系统等领域。传统的基于关键词或规则的检索方式已经难以满足智能应用的需求,因此,基于向量搜索的近似最近邻(ANN)检索成为主流方案。Milvus作为一款开源的向量数据库,可以高效地存储和检索图像、文本、音频等多模态数据的向量表示。本文将介绍Milvus如何处理多模态数据的向量搜索,以及如何构建
- 100天玩转python——day37 3万字,关于SQL和MySQL的技术详解
白话机器学习
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SQL和MySQL详解SQL详解我们通常可以将SQL分为四类,分别是DDL(数据定义语言)、DML(数据操作语言)、DQL(数据查询语言)和DCL(数据控制语言)。DDL主要用于创建、删除、修改数据库中的对象,比如创建、删除和修改二维表,核心的关键字包括create、drop和alter;DML主要负责数据的插入、删除和更新,关键词包括insert、delete和update;DQL负责数据查询,
- Amazon(亚马逊)产品关键词上首页需要注意什么?
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产品权重=转化率+预期转化率+退货率+Review评级一个产品不是单单有流量就可以的,转化率也很重要,如果我们产品的转化率高,平台会认为我们的listing在各个方面都做的比较不错,流量的效果会最大化的体现出来,因为平台的流量也不是白捡来的,他们也是通过各种付费的站外推广,从而获得的这些流量,所以说,流量都是需要成本的,那么自然而然,转化率就成了平台对我们listing的一个重要考量标准之一什么叫
- 算法 | 豪猪优化算法综述:原理、改进与应用,附matlab代码
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豪猪优化算法综述:原理、改进与应用摘要豪猪优化算法(PorcupineOptimizer,PO)是一种新型的元启发式优化算法,灵感来源于豪猪在自然界中的防御和觅食行为。本文系统介绍了PO算法的基本原理、数学模型、算法流程,综述了近年来PO算法的改进研究,分析了其在不同领域的应用场景,并提供了完整的MATLAB实现代码。实验结果表明,PO算法在解决复杂优化问题时表现出良好的性能。关键词:豪猪优化算法
- 支付宝关键词排名优化策略:提升小程序曝光的关键
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在支付宝平台,关键词排名对于小程序的曝光度和用户获取至关重要。精准的关键词策略可以帮助小程序在搜索结果中获得更高的排名,从而吸引更多的潜在用户。本文将详细解析支付宝关键词排名优化的核心策略和实施步骤,助力您的小程序在激烈的市场竞争中脱颖而出。理解支付宝关键词排名机制支付宝小程序的关键词排名机制综合考虑了多个因素,包括关键词相关性、用户行为数据、小程序活跃度、用户评价等。与传统SEO不同,支付宝更注
- AI视频生成技术的革新之路:Video-T1项目的深度解析
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摘要视频生成作为人工智能的重要研究方向,聚焦于AI对现实世界的理解与模拟。当前,提升视频生成性能的主要手段包括增加模型参数数量和扩展预训练数据集。然而,更大规模的模型对计算资源的需求也显著提高。清华大学开源的Video-T1项目提供了一种无需重新训练即可优化视频生成性能的创新方案,尤其适用于资源受限的场景,为行业带来了新思路。关键词视频生成,人工智能,参数数量,预训练数据,Video-T1一、视频
- 小白必看!2025 网络安全保姆级学习路线来啦~
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关键词:网络安全入门、渗透测试学习、零基础学安全、网络安全学习路首先咱们聊聊,学习网络安全方向通常会有哪些问题1.初学者常见问题1.1如何开始学习网络安全?问题:网络安全领域广泛,初学者往往不知道从哪里入手。解答:从基础知识开始:学习计算机网络、操作系统、编程语言(如Python、Bash)。了解网络安全的基本概念,如加密、认证、漏洞、攻击类型等。使用在线资源(如Cybrary、OWASP)或书籍
- 有约束的确定型存贮模型及其MATLAB实现
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摘要本文系统阐述存贮论中带有约束条件的确定型库存模型,详细推导各类模型的数学公式,包括经济订购批量(EOQ)基础模型、资金约束模型、库容约束模型、允许缺货模型以及生产约束模型。通过MATLAB代码实现和实际案例分析,展示模型求解过程及应用价值,为供应链管理提供科学的决策支持。关键词:存贮论经济订购批量约束优化数学模型MATLAB库存管理1.基础EOQ模型1.1数学模型经典EOQ模型假设:需求率D恒
- 大语言模型应用指南:执行Python代码
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大语言模型应用指南:执行Python代码关键词:大语言模型、Python、代码执行、LangChain、OpenAI、安全性、性能优化1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为了自然语言处理领域的重要突破。这些模型不仅能够理解和生成人类语言,还能够理解和生成代码。在众多编程语言中,Python因其简洁、易读、功能强大的特性,成为了
- 基于元学习的快速适应推荐算法
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ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
基于元学习的快速适应推荐算法关键词推荐系统,元学习,快速适应,算法优化,协同过滤摘要本文主要介绍了基于元学习的快速适应推荐算法。首先,对推荐系统的基本概念、发展历程、核心概念和架构进行了概述。接着,详细探讨了元学习的基础知识、分类、优势以及快速适应推荐算法的原理和优缺点。随后,深入分析了元学习在推荐系统中的应用、实现和挑战。最后,通过一个实际项目案例,展示了基于元学习的快速适应推荐系统的实现过程、
- c语言关键词(一)
惜茶
c语言
分类一、数据类型关键词(12)1)char:用于定义一个字符类变量。可以存储单个字符,比如'a'、'b'.字符变量声明:charch;字符常量:charch='A';2)double:用于一个双精度浮点数变量。声明double变量:doublesum;赋值:doublesum=3.14159;格式化输出:可以用%lf来输出double类型的值。精度限制:比如更高精度可以为longdouble.3)
- 最通俗的理解Java全部_史上最通俗理解的Java死锁代码演示
企业云端金融顾问
最通俗的理解Java全部
死锁的概念知识储备对象锁:java一切皆对象,每个类都有一个class文件。由class文件可以new出对象,我们简单认识下java对象,对象有个对象头信息,也就是这个对象概述,其中一条信息就是对象锁,也就是我们当前对象有没有被锁定,被哪个引用锁定。synchronized:synchronized是java关键词,如果运用到方法上代表我们锁的是这个方法,如果我们锁的代码块,代表再这个代码块内我们
- 【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案(二)
大数据追光猿
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在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)系统中,召回排序环节的关键文档被遗漏是一个常见问题。这种情况通常发生在检索阶段的召回结果未能将正确的文档排在头部,导致生成模型无法基于正确信息生成答案。以下是针对这一问题的详细分析和解决方案:1.问题原因分析a.召回质量不足检索模块可能未能有效捕捉用户问题与知识库文档之间的语义匹配关系。使用的检索方法(如基于关键词匹配或简单的向
- 前端技术演进:TypeScript与CSS革新——开发者视角下的变革与机遇
NMGWAP
前端typescriptcssjavascriptecmascript
引言:技术迭代中的开发者生存法则作为一线前端开发者,我深刻体会到技术生态的快速迭代既是机遇也是挑战。2024至2025年,前端领域的核心关键词是效率与稳定性。TypeScript与CSS的革新,不仅重构了开发流程,更重塑了程序员的核心竞争力。本文将从实际开发场景出发,结合最新技术动态,探讨这两大技术方向的演进逻辑、实践价值与未来趋势。一、TypeScript:从“可选”到“必选”的进化1.类型系统
- SQLAlchemy关键词搜索技术深度解析:从基础过滤到全文检索
梦想画家
#python全文检索sqlalchemy
在数据驱动的应用开发中,基于关键词的模糊查询是常见的业务需求。SQLAlchemy作为Python生态中最流行的ORM框架,提供了多种实现关键词搜索的技术方案。本文将从性能、适用场景和技术复杂度三个维度,系统对比分析SQLAlchemy中关键词搜索的最佳实践。一、基础查询过滤:LIKE操作符的局限性技术实现pythonfromsqlalchemyimportcreate_engine,Column
- 设置github 代理
2301_79308687
github
场景:执行CI需要下载GitHub仓库源码。访问很慢,有时会被中断。因此需要配置github代理。代理网站更新频繁,可以在搜索引擎搜索关键词`github代理网站`,寻找最新可靠的代理网站。假设代理网站是:https://my-gh-proxy.top单次下载配置:`gitclonehttps://my-gh-proxy.top/https://github.com/https://github.
- MongoDB 与 Elasticsearch 使用场景区别及示例
碧海饮冰
技术代码类mongodbelasticsearch数据库
一、核心定位差异MongoDB定位:通用型文档数据库,侧重数据的存储、事务管理及结构化查询,支持ACID事务。典型场景:动态数据结构存储(如用户信息、商品详情)。需事务支持的场景(如金融交易、订单管理)。Elasticsearch定位:分布式搜索引擎,专注于全文检索、近实时分析和海量数据快速查询。典型场景:文本搜索(如电商商品搜索、日志关键词检索)。复杂数据分析(
- 技术迭代、流量困境与营销突破:基于开源AI大模型与S2B2C模式的创新路径研究
说私域
人工智能开源小程序零售
摘要:在技术指数级迭代与流量红利消退的双重背景下,营销领域面临边际效应递减与竞争升级的双重挑战。本文基于"开源AI大模型""AI智能名片""S2B2C商城""小程序源码"等创新工具,探讨营销范式转型的路径。通过解析技术驱动的流量重构逻辑,揭示精准营销、供应链优化与用户价值深挖的突破点,为后流量时代的企业提供战略升级框架。关键词:开源AI大模型;AI智能名片;S2B2C商城;小程序源码;流量困境;边
- AI赋能:科技写作的革新之路
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域人工智能人机交互AI写作ai智能写作AI赋能学习方法集成学习
在当今数字化时代,人工智能(AI)技术正以惊人的速度渗透到各个领域,科技写作也不例外。AI不仅改变了写作的方式,还极大地提升了写作的效率和质量。本文将探讨AI技术在科技写作中的应用,并分享一些实用的AI工具和技巧,帮助科技作者更好地利用AI提升创作能力。一、AI技术在科技写作中的应用(一)内容生成AI写作工具能够根据输入的关键词或主题快速生成文章初稿。例如,GPT-4等先进的AI模型可以根据用户的
- 深度洞察大模型的进化与未来:从基础原理到多元应用
CodeJourney.
数据库人工智能算法
大模型作为人工智能领域的核心技术,近年来取得了突破性进展,深刻影响着众多行业的发展格局。本文从大模型的基本原理入手,深入剖析其发展历程,全面梳理在不同领域的应用实践,探讨面临的挑战与应对策略,并对未来发展趋势展开展望。旨在为相关领域从业者、研究者及关注者提供全面且深入的参考,助力把握大模型技术的发展脉络,推动其在更多领域的创新应用与可持续发展。关键词大模型;人工智能;技术原理;应用领域;发展趋势一
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123"
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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