- 深度学习:马氏距离
壹十壹
深度学习深度学习人工智能
马氏距离(MahalanobisDistance)是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构,因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同,马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲,还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离,定义为:DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
- 深度学习:CPU和GPU算力
壹十壹
深度学习深度学习gpu算力人工智能
一、算力“算力”(ComputingPower)通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文,算力可以在以下几种场景中具体化:1.单机算力CPU算力:中央处理器的计算能力,通常用核心数量(cores)、时钟频率(GHz)、以及每秒浮点运算次数(FLOPS)等指标衡量。GPU算力:图形处理单元用于并行处理的能力,尤其是在深度学习
- PointPillars:数据预处理
壹十壹
激光雷达感知深度学习人工智能神经网络pythonc++
在PointPillars算法中,将点云划分为点柱(Pillars)是核心步骤之一,用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示,方便后续2D卷积操作。以下是点云划分为点柱的具体方法和实现步骤:1.点云划分为网格将3D空间划分为规则的网格,形成柱状区域(Pillars)。操作步骤:定义网格范围和分辨率:确定点云的空间范围,例如:Xmin,Xmax,Ymin,Ymax,Zmin,ZmaxX_{\text{
- Velodyne16线激光雷达点云数据中的线束(ring)是如何分布的
壹十壹
激光雷达编辑器
将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的点云数据线束(ring)是从下往上进行递增排序。在下图中线束0为深蓝色,线束1是红色,线束2为淡蓝色,线束3为橘黄色,线束4为绿色,线束6为黄色。(一帧激光雷达点云的强度值在RVIZ中显示的颜色与该帧点云数据中激光雷达强度值的最大值有关)
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- 代理MS1861 宏晶微 适用于各种视频显示和控制应用,提供了高性能的视频处理和显示控制功能 提供样品+数据手册
li15817260414
宏晶微音视频图像处理信号处理
量子视讯提供宏晶微以下更多芯片:MS1820MS1823MS1824MS1825MS1826MS1826AMS1826BMS1830MS1835MS1836SMS1850MS1851MS1858EMS2100EMS2106MS2107MS2108MS2109MS2130MS2131MS3220MS7023MS7024MS7123MS7124MS7200MS7210MS9120MS9121MS912
- 解析JSON的这 6 种方案(带示例)
浪九天
企业级开发效率提升javaspringspringbootspringcloud
目录1.使用Gson详细解释运用场景代码示例2.使用Jackson详细解释运用场景代码示例3.使用JSON.simple详细解释运用场景代码示例4.使用org.json详细解释运用场景代码示例5.使用FastJSON详细解释运用场景代码示例6.使用Moshi详细解释运用场景代码示例在Java中,有多种方案可以用于解析JSON数据,以下为你详细介绍6种常见的方案:1.使用Gson详细解释Gson是G
- Digicert SSL 证书
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Digicert作为世界最早的证书品牌,是全球领先的数字安全解决方案提供商,Digicert在SSL证书领域具有显著的市场份额和影响力。DigicertSSL证书以其高度的安全性和可靠性赢得了全球用户的信赖。众多金融机构、政府机构、电子商务网站等关键领域都选择了DigicertSSL证书来保护其网络通信安全。一、基本功能加密通信:通过使用公钥加密技术,确保用户与网站之间的数据传输是安全的。身份验证
- centos7使用yum网络安装
CentOS7Yum网络安装完全指南核心原理分析Yum(YellowdogUpdater,Modified)作为RPM系统的智能化软件包管理工具,通过以下机制实现自动化安装:依赖解析:自动识别软件包的前置依赖关系仓库同步:连接配置的软件仓库(repo)获取元数据事务处理:采用原子化操作保证安装/更新的完整性️全流程安装步骤详解步骤1:连接CentOS7服务器sshusername@server-i
- 利用Java爬虫获取衣联网商品详情:实战指南
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在电商领域,获取商品详情是数据分析和市场研究的重要环节。衣联网作为知名的电商平台,提供了丰富的服装商品资源。本文将详细介绍如何利用Java编写爬虫程序,通过商品ID获取衣联网商品详情。一、准备工作(一)环境搭建Java安装:确保已安装Java开发环境,推荐使用JDK11或更高版本。开发工具配置:使用IntelliJIDEA或Eclipse等Java开发工具,创建一个新的Maven项目。依赖库添加:
- 目标检测
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目标检测人工智能大数据pytorch
1.概念:目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术,面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。这里的数字为置信度2.数据集:VOC数据集分4大类20小类;COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注,平均每图7.2个目标。3.GroundTruth格式:包含类别和边界框坐标,常见的有YOLO(归一化中心点坐标和宽高)、VOC(左上角和右下角坐标)、COCO(左上角坐标和
- ELK Stack 安装教程 - 构建日志存储告警系统
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介绍“ELK”是三个开源项目的首字母缩写,这三个项目分别是:Elasticsearch、Logstash和Kibana。Elasticsearch是一个搜索和分析引擎。Logstash是服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到诸如Elasticsearch等“存储库”中。Kibana则可以让用户在Elasticsearch中使用图形和图表对数据进行可视化。目前最
- Zookeeper与Kafka学习笔记
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一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务,用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型(Znode树结构),每个节点可存储<1MB数据典型应用场景:HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储,不适合大数据量场景数据变更通过版本号(Version)控制,实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
- 【LLM】从零开始实现 LLaMA3
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分词器在这里,我们不会实现一个BPE分词器(但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现)。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)是一种数据压缩算法,也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元(tokens),从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下:初始化:首先,将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
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文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- Zookeeper实践指南
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前言瀑布流布局(WaterfallFlow)是购物、资讯类应用的核心交互设计,如何在鸿蒙ArkUI中高效实现多列动态加载与滚动优化?本文将以小红书类似的结构为例,手把手教你使用WaterFlow组件与LazyForEach懒加载技术,解决数据量大时的性能瓶颈,并提供多设备适配方案。一、ArkUI瀑布流核心组件1.WaterFlow组件鸿蒙的WaterFlow组件是瀑布流布局的容器,支持以下关键属性
- 2025精选VS经典:10款项目管理软件横评榜单
为什么90%的项目经理都在用错工具?深夜11点,项目经理李然盯着甘特图上交错的红色预警线,第6次推翻项目排期——这已是本季度因工具协作不畅导致的第3次交付延期。在敏捷开发成为主流的2025年,“工具选型偏差”正以每年23%的速度吞噬着企业效率(数据来源:PMI2025年行业报告)。作为操盘过金融、IT、制造业等全领域项目的战略官,我发现“工具适配度”比功能强大更重要。本文将用WBS(工作分解结构)
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在本篇文章中,我将带你逐步完成如何使用Yarn生成Grafana模板的过程。Grafana是一款开源的数据可视化工具,我们可以使用它来创建各种仪表板,以便更好地监控和展示数据。请跟随我一起来完成这一过程。整体流程概览在开始之前,我们先来看看整个操作的流程。以下是步骤的概述,以表格形式展示:步骤描述1安装Node.js和Yarn2创建新的Yarn项目3安装Grafana的API客户端库4编写Graf
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如何在SpringBoot中实现数据加密大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!一、数据加密的重要性与应用场景在当今信息安全日益受到重视的背景下,数据加密成为保护敏感信息不被未授权访问的重要手段。SpringBoot作为一种流行的Java开发框架,提供了多种方式来实现数据加密,适用于用户密码、数据库连接、敏感配置等场景。二、
- 有趣的学习Python-第十篇:Python的“魔法宝库”:标准库之旅
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Python不仅是一门强大的编程语言,更像是一座充满宝藏的“魔法宝库”,里面装满了各种各样的“魔法工具”(标准库)。这些“魔法工具”可以帮助你轻松地完成各种任务,从文件操作到网络编程,从数据处理到性能优化。接下来,让我们一起探索Python的“魔法宝库”,看看这些“魔法工具”到底有多神奇!10.1操作系统接口:与“魔法世界”互动os模块就像是一个“魔法接口”,可以帮助你与操作系统进行互动。你可以用
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
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文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- 关于uni-app发布手机APP上架各应用商城,隐私政策书写方案说明
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uni-app应用隐私政策书写与上架方案说明一、前言随着移动互联网监管日趋严格,隐私政策已成为APP上架应用商城的核心合规文件。隐私政策不仅体现开发者对用户数据的尊重,更是满足《个人信息保护法》《网络安全法》《数据安全法》等法规的法律义务。核心目标:清晰告知用户数据收集与使用规则,建立用户信任。适用对象:所有通过uni-app开发并计划上架主流应用商城(如苹果AppStore、华为应用市场、小米应
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在某些特定的情况下,直接请求会在url显示参数传值等,基于简单的安全性考虑,可以去掉参数,但是传参问题有出现了,以下提供了一个简单的解决方案1、a标签直接url跳转改为点击事件2、调用以下方法httpPostLocationUrl/***页面跳转*@paramurl请求地址xxx\xxx?xxx=xx&xx=xx*@paramparams可选参数json对象数据{‘a’:1}*/functionh
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ES6解构赋值详解ES6解构赋值是JavaScript语言的一项强大特性,它允许从数组或对象中提取数据,并将其赋值给变量。这一特性不仅简化了代码,提高了可读性,还增强了代码的灵活性。本文将详细介绍ES6解构赋值的基本概念、语法、应用场景以及一些高级用法。1.基本概念解构赋值是对赋值运算符的扩展。它允许按照一定的模式,从数组或对象中提取值,并赋值给变量。这种语法使得从复杂数据结构中提取数据变得更加简
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- 关联规则算法:揭秘数据中的隐藏关系,从理论到实战
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机器学习算法详解关联规则算法数据挖掘Apriori算法FP-Growth算法大数据优化数据预处理增量式更新
引言在当今数据驱动的时代,如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了各行各业的核心挑战。关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具,能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系,从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐,还是医疗领域的疾病诊断,关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。本文将从基础概念出发,逐步深入探讨关联规则算法的核心原理、经典算法及其优化策略。无论你是数据挖掘的初学者,还是希望进一步了解关联
- 一文理清:阿里系数据中台-数据治理工具集(傻傻也能分清楚)
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阿里云提供的大数据与数据分析产品种类较多,各产品的定位和核心功能有所不同。以下是对DataWorks、MaxCompute、Dataphin、AnalyticDBforMySQL(ADB)、QuickBI、EMR的详细梳理。一、核心产品定位与功能DataWorks定位:一站式大数据开发治理平台,提供数据集成、开发、调度、治理、服务等全链路能力。核心功能:数据集成:支持异构数据源(如数据库、OSS、
- AI-大模型中的流式输出与非流式输出
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1.前言在大模型API开发中,流式与非流式输出对应着两种不同的数据交互,在代码中stream中通过参数true与false来进行设定。2.流式输出与非流式输出的原理2.1.非流式输出-请求一次响应返回完整数据非流式输出,传统的请求-响应模式,发起请求-等待完整内容生成后一次性返回给客户端。完整性:返回经过处理和验证的完整响应。单次传输:采用标准HTTP请求与响应模式,一次传输所有数据。等待时间:用
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f