- 如何利用缺陷项目统计表提高项目管理效率?
项目管理
在软件开发过程中,缺陷管理是项目管理的关键环节之一。缺陷项目统计表作为一种有效的工具,能够帮助项目经理和团队成员更好地掌握项目质量状况,从而提高项目管理效率。本文将深入探讨如何充分利用缺陷项目统计表,以优化项目流程,提升产品质量。缺陷项目统计表不仅仅是一个简单的数据记录工具,它能够为项目管理提供全面的洞察。通过系统性地收集、分析和呈现缺陷数据,项目团队可以更快速地识别问题模式,制定有针对性的改进策
- 如何编写有效的管理系统测试文档模板?
项目管理
管理系统测试文档模板是确保软件质量和项目成功的关键工具。一个优秀的测试文档模板不仅能提高测试效率,还能促进团队协作,减少错误和疏漏。本文将深入探讨如何编写有效的管理系统测试文档模板,为研发项目管理从业者提供实用的指导和建议。测试文档模板的重要性在管理系统开发过程中,测试文档模板扮演着至关重要的角色。它不仅是测试过程的指南,更是项目质量的保证。一个设计良好的模板能够:1.标准化测试流程:通过统一的格
- 深入理解Kafka—如何保证Exactly Once语义
AI天才研究院
Python实战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
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Kafka是一种高吞吐量、分布式、可分区、多副本的消息系统。它在使用上非常灵活,可以作为Pulsar、RabbitMQ的替代品。但同时也带来了一些复杂性和问题,比如ExactlyOnce语义。从本质上说,ExactlyOnce就是对消费者读取的数据只要不丢失,就一定能得到一次完整的处理,而且不会被重复处理。确保ExactlyOnce语义一直是企业级应用中必须考虑
- DeepSeek与ChatGPT的全面对比
测试者家园
人工智能ChatGPTDeepSeekChatGPTDeepSeek人工智能质量效能
在人工智能(AI)领域,生成式预训练模型(GPT)已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来,凭借其卓越的自然语言处理能力,迅速占据市场主导地位。然而,近期中国AI初创公司DeepSeek推出的R1模型,以其高效性和低成本,迅速引起全球关注。本文将深入探讨DeepSeek与ChatGPT的技术差异、性能表现以及各自的应用前景,旨在为读者提供全新的视角和启发。一、技术架构与
- 文件安全审计:追踪与监控数据访问行为的利器
够快云库
企业数据安全企业文件安全
随着企业数据资产的不断增长,文件安全已成为企业面临的重大挑战之一。无论是外部威胁还是内部操作失误,都可能导致敏感数据的泄露、篡改甚至丢失。因此,企业不仅需要有效的安全防护措施,还应具备强大的追踪与监控能力,以确保任何对文件的访问和操作行为都在安全控制之下。在这种背景下,文件安全审计成为企业管理中至关重要的工具,它为企业提供了全面的文件操作记录,帮助及时发现并应对潜在的安全威胁。1.文件安全审计的核
- 数据泄露后的安全重构:文件安全再思考
够快云库
企业数据安全文件安全企业文件安全
近年来,数据泄露事件频发,企业数据面临的风险急剧增加。每次数据泄露事件都在提醒企业,文件安全并非一次设定即可一劳永逸的防护体系。数据泄露不仅会造成经济损失,更会损害客户信任,带来声誉风险。因此,事件发生后的安全重构尤为重要。如何在数据泄露后有效地重构安全体系、提升文件保护能力,是企业保障未来文件安全的关键。数据泄露后的安全重构必要性数据泄露带来的直接影响包括敏感信息外泄、业务中断和法律风险,但更严
- 如何有效防止文件被非法篡改与删除
够快云库
企业数据安全安全
在数字化转型的大潮中,文件作为企业日常运营中的重要资产,扮演着关键的角色。然而,文件在生成、存储和共享过程中,面临着非法篡改与删除的风险。如果文件被未经授权的人员篡改,可能会造成企业数据的失真,影响决策的准确性。而文件的意外删除甚至恶意删除,则会导致数据丢失,进而影响企业的业务连续性和合规性。因此,如何有效防止文件被非法篡改与删除,成为确保企业数据安全的核心问题。1.文件篡改与删除的风险来源在信息
- 如何避免redis长期运行持久化AOF文件过大的问题:AOF重写
学会了没
redisaofAOF重写
一、AOF重写的核心作用通过重建AOF文件,解决以下问题:体积压缩:消除冗余命令(如多次修改同一key),生成最小操作集合。混合持久化支持(若启用aof-use-rdb-preambleyes):生成RDB头部+增量AOF命令。数据一致性:确保AOF文件仅包含有效数据集的完整操作记录。二、触发AOF重写的方式1.自动触发通过redis.conf配置触发条件:auto-aof-rewrite-per
- Redis高级特性解析——Redis核心技术与最佳实践
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型Java实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Redis是开源的高性能键值对存储数据库,它支持数据持久化、LRU淘汰策略、发布订阅系统、事务、流水线等丰富的数据结构和功能,并且提供多种客户端编程接口,可以满足用户各种应用场景的需求。但是,作为一个高性能数据库,Redis还存在一些不足之处,比如内存管理、网络模型、集群架构、客户端连接、监控、持久化、主从复制等方面。因此,作者希望通过本文分析Redis高级特性
- Unity实现高性能多实例RTSP|RTMP播放器技术实践
音视频牛哥
UnityRTMPRTSP直播推送播放大牛直播SDKRTMP播放器unity游戏引擎实时音视频音视频rtsp播放器rtspplayer大牛直播SDK
项目背景与需求分析多实例播放器的应用场景视频监控系统中的多路视频播放在视频监控系统中,通常需要同时播放多个摄像头的实时视频流。例如,在一个大型商场的监控中心,可能需要同时监控数十个摄像头的画面,以便及时发现异常情况并进行处理。这种场景下,多实例播放器能够有效地满足同时播放多个视频流的需求,为监控人员提供全面的监控视角。通过多实例播放器,可以将不同摄像头的视频流分别显示在不同的窗口或区域中,方便监控
- ASR技术与Whisper引擎
Catformon
whisper
一、ASR技术简介ASR英文全称是AutomaticSpeechRecognition,中文叫做自动语音识别,是利用机器对语音信号进行识别和理解并将其转换成相文本和命令的技术。下面2张图是网上找到的语音识别结构图和流程图。以下为ASR技术的核心技术。特征提取:通过编码将声音转变为数字信号,提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型:声学模型通过处理编码得到的向量,将相
- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
景联文科技
人工智能科技计算机视觉
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
- 景联文科技:以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型
景联文科技
人工智能
数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色,通过提供高质量的数据标注服务,帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付,每一个步骤都需要严格把控,确保数据的质量和安全性。景联文科技是一家专业的数据采集与标注公司,致力于为客户提供高质量的数据处理服务,助力企业在人工智能(AI)领域的创新与发展。数据标注的四项基本流程:数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。数据采集数据采集是数据处理的第
- 景联文科技医疗数据处理平台:强化医疗数据标注与管理,推动医疗数字化新篇章
景联文科技
科技
随着医疗科技快速进步与广泛应用,医疗信息的规模正在迅速扩张,如何有效管理这些医疗数据成为了关键议题。医疗数据不仅包括传统的纸质病历,还有电子病历、实验室检测结果、医学影像等多样化的数字信息。为确保这些数据能为临床决策、科研分析和患者护理提供有力支持,需要由具备专业知识的医学专家来进行处理。景联文科一站式医疗数据处理平台,旨在为医生提供高效、准确的数据标注工具,有效支持医生进行高质量标注工作。景联文
- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
- Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程
宋13810279720
动作捕捉机器人人工智能
人工智能与机器人技术的飞速发展让人型机器人逐渐从科幻概念转变为现实应用,成为未来智能生活的重要组成部分。为了实现人型机器人动作的精准与流畅,惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器(如加速度计、陀螺仪等)捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术,惯性动捕不受环境光线和空间限制,具有更高的便携性和灵活性。在人型机器人AI训练过程中,惯性动捕技术能够实时捕
- 高效高并发调度架构
之群害马
架构
以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度,以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈:通信协议gRPC:基于HTTP/2协议,具有高性能、低延迟的特点,支持二进制序列化(通常搭配Protobuf),非常适合高并发场景。它提供了流式通信和多路复用功能,可有效减少网络开销。常用于微服务之间的通信,例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket:是一种基
- 如何通过项目全寿命周期管理提升项目效率?
项目管理
项目全寿命周期管理的重要性在当今竞争激烈的商业环境中,项目全寿命周期管理已成为提升项目效率的关键。它不仅能够帮助企业更好地控制项目进度和成本,还能确保项目质量始终保持在最佳水平。通过系统化的管理方法,项目全寿命周期管理能够有效地整合项目的各个阶段,从而实现资源的最优配置和风险的有效控制。项目全寿命周期管理涵盖了从项目构思到最终交付的整个过程,包括立项、规划、执行、监控和收尾等关键阶段。在每个阶段,
- 6款日常工作管理软件深度评测,提升工作效率
本文介绍了6款广受欢迎的日常工作管理软件,包括:1.Worktile;2.Asana;3.Wrike;4.Teambition;5.Todoist;6.Notion。在项目管理中,进度规划是确保项目按时完成的重要环节。无论是小型项目还是大型工程,合理的进度安排不仅能提升团队效率,还能有效避免项目延期、资源浪费等问题。选择一款好用的进度计划软件,可以帮助团队更好地安排任务、分配资源,并实时跟踪项目进
- 架构设计中的消息队列和事件驱动通信
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
背景介绍在现代软件系统架构设计中,消息队列和事件驱动通信已成为构建灵活、可扩展和高可用系统的基石。随着云计算和微服务架构的普及,系统之间的通信变得日益复杂,消息队列和事件驱动模式提供了有效管理和处理异步通信需求的方式。消息队列概述消息队列是一种用于存储消息的数据结构,通常用于在发送者和接收者之间传递数据。消息队列允许消息在发送后立即处理其他事务,而接收者在方便时消费这些消息。这种异步处理方式提高了
- LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法(收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析)
chenweiPhD
人工智能深度学习语言模型架构
Meta在周四(4月18日)发布了其最新大型语言模型LLaMA3。该模型将被集成到其虚拟助手MetaAI中。Meta自称8B和70B的LLaMA3是当今8B和70B参数规模的最佳模型,并在推理、代码生成和指令跟踪方面有了很大进步。(点赞是我们分享的动力)--------------------------------------------------主编作者陈巍博士,高级职称,曾担任华为系相关自
- spiking neural network概念学习
Zaгathustra
科研工作深度学习神经网络机器学习
我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
- 第二章:13.1 机器学习的迭代发展
望云山190
机器学习人工智能
目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
- deepseek本地部署指南(解决下载速度慢)
灶龙
人工智能deepseek人工智能本地部署
很多人都照着网上的教程去下载,但是网上的下载Ollama模型都下载不了,所以我打算写一篇不同的deepseek本地部署指南。第一步:下载奇游加速器奇游加速器下载网址下载奇游加速器后进行安装,然后搜索Deepseek点击进去,不要着急充值,点击右上角口令,输入奇游111就可以白嫖三天的有效期。第二步:下载Ollama框架点进Deepseek后,先点击一键加速(中途不要关闭),在点击右边的游戏服务中的
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- 一、大模型微调的前沿技术与应用
伯牙碎琴
大模型微调人工智能大模型微调Deepseek
大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型(如GPT、BERT、T5等)的广泛应用,大模型微调(Fine-Tuning,FT)成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。通过微调,开发者可以根据实际需求调整预训练模型的参数,使其更好地适应特定应用场景。本文将介绍大模型微调技术的前沿发展,分析不同微调方法的特点、适用场景以及优缺点,并对它们进行系统分类。微调技术的重要性大模型微调能够帮助开发者根据
- 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
ywfwyht
自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集(如驾驶指令、传感器数据等),并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON,包含输入文本(传感器/场景描述)和输出控制指令://data/
- 第一天:爬虫介绍
朱剑君
Python爬虫训练营爬虫python
每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中,对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习,完全免费。键盘为桨,代码作帆。这趟为期30天左右的Python爬虫特训即将启航,每日解锁新海域:从Requests库的浪花到Scrapy框架的深流,从反爬迷雾中的破局到数据清洗的澄澈。我们拆解网页结构如同解读星图,让XPath与正则表达式化作导航罗盘。每个深夜的代码调试,终将凝结成破晓时的
- 第三天:爬取数据-urllib库.
朱剑君
Python爬虫训练营python爬虫
每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中,对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习,完全免费。键盘为桨,代码作帆。这趟为期30天左右的Python爬虫特训即将启航,每日解锁新海域:从Requests库的浪花到Scrapy框架的深流,从反爬迷雾中的破局到数据清洗的澄澈。我们拆解网页结构如同解读星图,让XPath与正则表达式化作导航罗盘。每个深夜的代码调试,终将凝结成破晓时的
- 6款日常工作管理软件深度评测,提升工作效率
本文介绍了6款广受欢迎的日常工作管理软件,包括:1.Worktile;2.Asana;3.Wrike;4.Teambition;5.Todoist;6.Notion。在项目管理中,进度规划是确保项目按时完成的重要环节。无论是小型项目还是大型工程,合理的进度安排不仅能提升团队效率,还能有效避免项目延期、资源浪费等问题。选择一款好用的进度计划软件,可以帮助团队更好地安排任务、分配资源,并实时跟踪项目进
- 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