- Qt界面编程（五）
明阿明
qtlinux
一、Qt的网络通信使用网络通信模块前，要在.pro文件中添加network模块。QUdpScoket类是Qt对UDP协议的封装：1、创建QUdpSocket对象2、绑定IP的端口号3、发送数据：qint64writeDatagram(constchar*data,qint64len,constQHostAddress&host,quint16port);data：待发送数据的首地址len：待发送数
- Flutter Network Info Plus 鸿蒙适配要点总结
harmonyos
FlutterNetworkInfoPlus鸿蒙适配要点总结概述NetworkInfoPlus是一个流行的Flutter插件，用于获取设备的网络信息，包括Wi-Fi名称、BSSID、IP地址等。本文将详细介绍该插件在鸿蒙（HarmonyOS）平台的适配实现，包括功能介绍、技术实现和注意事项。创建ohos模块fluttercreate.--orgdev.fluttercommunity.plus--
- ifconfig工具源码分析
weixin_34357887
操作系统数据结构与算法
ifconfig是linux中用于显示或配置网络设备（网络接口卡）的命令，英文全称是networkinterfacesconfiguring。同netstat一样，ifconfig源码也位于net-tools中。源码位于net-tools工具包中，这是linux网络的基本工具包，此外还有arp,hostname,route等命令。项目链接：http://net-tools.sourceforge.
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
cyc&阿灿
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- LSNet: 基于侧向抑制的神经网络
碳酸的唐
模型养成与叙述有意思的py库神经网络人工智能深度学习
引言在计算机视觉领域，我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统，无疑是最好的参考对象之一。今天，我要向大家介绍一个名为LSNet（LateralSuppressionNetwork，侧向抑制网络）的技术，它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制，为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制？侧向抑制（LateralSuppression），也被
- 卷积神经网络
亿只小灿灿
Python算法与数据结构人工智能cnn人工智能神经网络
一、引言在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功，极大地推动了人工智能技术的发展。那么，什么是卷积神经网络？它的算法原理是什么？本文将深入探讨这些问题，并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络，以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
- docker-compose部署nacos
青春不流名
docker容器运维
1、docker-compose内容高版本的nacos使用docker启动，需要将所有的端口放开，仅仅开放8848端口，spring-boot客户端获取nacos配置的时候，可能取到的内容为空。version:'3'#定义自定义网络，确保服务间通信和外部访问networks:seata-network:driver:bridgeservices:mysql:image:mysql:8.0.33co
- AttributeError: module ‘distutils‘ has no attribute ‘version‘
一只小狐狸坐在沙丘上
深度学习人工智能
问题描述run(unidexgrasp)tianyu@tianyu:~/UniDexGrasp/dexgrasp_generation$python./network/train.py--config-nameipdf_config--exp-dir./ipdf_trainError:Traceback(mostrecentcalllast):File"./network/train.py",li
- 【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1
行云流水AI笔记
开源算法
以下是DQN（DeepQ-Network）和PPO（ProximalPolicyOptimization）的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法，但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异：graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
- gem5-gpu教程 DSENT (Design Space Exploration of Networks Tool) 配合gem5
事橙1999
gem5-gpu硬件架构
概述DSENT是一种建模工具，旨在快速探索电子和新兴的片上光电网络（NoC）的设计空间。它为各种网络组件提供分析和参数化模型，并可在一系列技术假设下移植。给定架构级参数，DSENT从电气和光学构建块分层构建指定的模型，并输出详细的功率和面积估计。版本当前：0.91（2012年6月26日）最新版本或其他信息可在以下网址找到https://sites.google.com/site/mitdsent系
- 【Linux】nmcli设置bond
在成都搬砖的鸭鸭
Linuxlinux运维
目录1、介绍2、配置步骤【1】创建bond连接【2】添加从属接口【3】激活bond口1、介绍nmcli是NetworkManager提供的网络管理工具，nmcli设置的bond可以持久化，因为会写入配置文件，下面我们就来通过nmcli来配置bond聚合口。2、配置步骤【1】创建bond连接[root@xxx~]#nmcliconnaddtypebondcon-namebond0ifnamebond
- DeLorean联手Sui网络推出最新区块链订车,XBIT平台xaut今日价格行情飙升引热议
caijingshiye
区块链
币界网6月24日讯,全球豪华汽车领域迎来颠覆性变革!DeLorean汽车公司今日宣布,基于SuiNetwork打造的全球首个区块链汽车预订市场正式上线,用户可通过加密货币直接预订其旗舰电动跑车Alpha5,并在等待交付期间通过质押资产赚取收益。这一创新模式不仅解决了传统汽车预订的退款难、周期长等痛点,更将区块链技术的透明性与金融属性深度融合。受此消息刺激,去中心化交易所XBIT平台上的黄金稳定币x
- 扩展前文的 Qt GUI 调试工具，添加 QTreeView 控件以显示设备数据的层次结构，支持更多 Modbus 功能码
zhxup606
C++qt开发语言
扩展前文的QtGUI调试工具，添加QTreeView控件以显示设备数据的层次结构，支持更多Modbus功能码（新增0x05写单个线圈），并实现详细的CSV日志保存功能。代码将基于Qt网络编程（QtNetwork），集成ReferenceClass、PointerClass、SerialPort、ModbusTCPDebugger和ModbusConverter，使用std::string、std:
- （转）优秀的 python 机器学习库
patrick75
python机器学习python机器学习
优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
- 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN）
盼小辉丶
生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
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神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍：一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征，并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括：卷积层（
- ResNet（Residual Network）
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
- Linux netstat 指令
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Linuxnetstat指令netstat（NetworkStatistics）是Linux系统中用于查看网络状态、连接、路由表和接口统计信息的经典命令行工具。它为系统管理员和开发人员提供了强大的网络诊断功能，帮助分析网络连接、监控流量以及排查网络问题。尽管在现代Linux系统中，netstat正在被更新的工具（如ss）部分取代，但其简单性和广泛适用性使其仍然是许多场景下的首选工具。什么是nets
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Docker搭建RabbitMQ集群步骤以下是使用Docker快速搭建RabbitMQ集群的详细步骤，包含配置文件、网络设置和集群组建过程。1.创建自定义网络首先创建一个Docker网络，使容器间可以通过名称互相访问：dockernetworkcreaterabbitmq-cluster2.准备配置文件创建一个配置目录（例如~/rabbitmq-config），并在其中创建以下文件：rabbitm
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文章目录前言一、libpng是什么？二、使用步骤1.引入库及头文件2.解码过程总结前言如何使用libpng库进行图片解码应用开发。一、libpng是什么？libpng是一个开源的、跨平台的图像处理库，用于处理和支持PNG（PortableNetworkGraphics）图像格式。PNG是一种无损压缩的图像格式，广泛用于互联网上的图像传输和存储。libpng提供了一系列的API和函数，使开发者可以在
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libpng（PortableNetworkGraphics）是一个用于处理和显示PNG图像文件的开源库。它提供了一组函数和工具，用于读取、写入和操作PNG图像。在本文中，我们将详细介绍如何编译libpng库并进行初步使用。步骤1：下载libpng源代码首先，我们需要从官方网站（https://libpng.sourceforge.io/）上下载libpng的源代码。选择最新版本的源代码包，并将其
- 使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署
使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE:全栈式对象检测应用的构建与部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域，实时对象检测是一个至关重要的任务。是一个开源项目，它将流行的YOLOv5对象检测模型集成到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)中，并通过PyQT构建了一个可执行的应用程序，使得非开发人员也能轻松地进行对象检测。项目简
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sjtu_哈基坤
LLM随笔rnn笔记人工智能
来源见此处概述RNN(RecurrentNeuralNetwork)RNN之所以称为循环神经网络,是因为一个序列的当前的输出与前面的输出也有关.具体表现是网络会对前面的信息进行记忆并且应用于当前输出的计算中.即隐藏层之间的节点也是有连接的.并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出.理论上RNN能对任何长度的序列进行处理,但是在实践中,为了降低复杂性,往往假设当前状态只与前面几
- Linux系统的网络服务
杨了个杨8982
linux基础linux运维服务器
一、Centos系统1.NetworkManager从CentOS7开始，NetworkManager成为默认的网络管理服务，负责管理网络连接，支持有线、无线、VPN等多种连接方式，可通过图形界面或nmcli命令行工具进行配置。2.network传统的网络服务，在早期的CentOS版本中是主要的网络管理方式，通过配置/etc/sysconfig/network-scripts/目录下的配置文件来设
- YOLOv5-7.0解决报错 wandb: Network error (TransientError), entering retry loop.
Paper Clouds
Yolo目标检测YOLO人工智能机器学习pythonpytorch深度学习目标检测
前言最近在复习yolov5目标检测代码时用了yolov5的最新7.0版本，之前用的是5.0版本，这一新版本相对于之前做了一些提升，对于package的兼容也要好了很多，但也不是说下载了直接就能运行，实际使用过程中还是遇到了许多新的问题，下面就我自己碰到的问题提出解决方法。问题wandb是非常好用的可视化工具，但是国内的话，使用时常常会无法同步数据，需要借助魔法来连接服务器，而yolov5的源码恰恰
- DBC差异比较工具DBCCompare_原理介绍（四）
99乘法口诀万物皆可变
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DBC比对工具UI图片DBC比对工具：功能详解与源码分析在现代汽车开发和诊断过程中，DBC（DatabaseContainer）文件扮演着至关重要的角色。它们详细描述了CAN（ControllerAreaNetwork）网络中各消息和信号的详细信息。然而，随着项目的推进和迭代，DBC文件也会随之发生变化。为了确保新旧DBC文件的一致性，并找出其中的差异，DBC比对工具应运而生。本文将详细介绍一款D
- OpenVINO™2025部署PaddleOCR模型
OpenVINO 中文社区
经验分享
PaddleOCR模型下载OpenVINO™2025支持直接加载paddle的模型。所以可以直接先从官网直接下载PaddleOCRv5.0的模型：文本检测模型下载地址#DownloadandunzipPP-OCRv5_server_detpre-trainedmodelhttps://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_infer
- 用 PyTorch 构建液态神经网络(LNN)：下一代动态深度学习模型
点我头像干啥
AI深度学习pytorch神经网络
引言在深度学习领域，研究人员不断探索更接近生物神经系统工作方式的模型。液态神经网络(LiquidNeuralNetworks,LNN)正是这样一种受生物神经元动态特性启发的创新架构。本文将带你了解LNN的核心概念，并展示如何使用PyTorch实现这种前沿模型。一、什么是液态神经网络？液态神经网络是由MIT研究人员提出的一种新型神经网络架构，它模仿了生物神经系统的几个关键特性：动态连接：神经元之间的
- 网络工程师知识点精讲与例题解析：网络层技术
软考和人工智能学堂
网络管理员网络工程师网络规划设计师网络
一、网络层概述网络层（NetworkLayer）是OSI参考模型的第三层，位于数据链路层和传输层之间，主要负责跨网络的数据传输。其主要功能包括：逻辑寻址（IP地址）：为设备分配唯一标识（IPv4/IPv6）。路由选择：确定数据包从源到目的的最佳路径（如RIP、OSPF、BGP）。分组转发：根据路由表将数据包发送到下一跳。拥塞控制：避免网络过载（如ICMP源抑制报文）。异构网络互联：连接不同链路层技
- 深度学习在人脸识别中的应用及Python实现
loop_syntax648
机器学习-深度学习
人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法，近年来深度学习在人脸识别领域取得了显著的进展。深度学习模型能够学习和提取人脸图像中的高级特征，从而实现准确的人脸识别。本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用，并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
- 对股票分析时要注意哪些主要因素？
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知，对散户投资者来说，股票技术分析是应战股市的核心武器，想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的，其实非常简单，我们只要记住三个要素：成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多，成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态，运用技术找综合买点较准；
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound，上下文界定，是Scala为隐式参数引入的一种语法糖，使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max，用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型，只有运行时才会代入真正的类型，因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言，C语言已经有了很多版本和实现，从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择，我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的，Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是，Object C并不是C的超集，因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录，虽然以前也开发过，但是用的是jsf，拼成的树形，及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串，页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
ｊａｖａ异步返回ｓｅｒｖｌｅｔ
servlet3.0以后支持异步处理请求，具体是使用AsyncContext ，包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能，
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法：
1、最常用的（普通方法）
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法，按Spring就会使用Bean的默认构造方法，也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
（有构造方法的下个文细说）
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键，尤其是当数据规模越来越大的时候，索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略，而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外，这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示，数字越大线程优先级越高，取值在1到10，默认优先级为5。
实例：
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中，JAVA的优先级不准，强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式：适配器模式（英语：adapter pattern）有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起，做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件，通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>，<update>元素定义增删改查的SQL语句，
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参，比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提：
数据库仓库A（就拿oracle11g为例）中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上，ldm_table1中的数据是从其他库B（数据源）中抽取过来的，前期业务理解不够或者需求有变，数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册，个人看了下，有点不知所云，好吧~看来还是先安装玩玩！
苦逼公司服务器没法连外网，不能用什么wget或yum命令直接下载安装，每每看到别人博客贴出的在线安装代码时，总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧，既然没法上外网，那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了！
Varnish 3.0.4下载地址： http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目：输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”，由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”，因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想，总结一些，也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段，也做做项目.
本专业是GIS专业，当初觉得本专业太水，靠这个会活不下去的，所以就报了培训班。学习的时候，进入状态很慢，而且当初进去的时候，已经上到Java高级阶段了，所以.....，呵呵，之后有点感觉了，不过，还是不好好写代码，还眼高手低的，有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面：地球上的石油只剩下N桶，这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代，但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争，其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中，剩下的石油也会被快速消耗在战争中，结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说：
A B两个表总数据量都很大，在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一：（自己总结，测试过可行）
ajax返回如果含有中文汉字，则使用：（如下例：）
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中，出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯，作为初学者，为了以后的需要，我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志，是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体，应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用"，它可能是一个应用主体对象，也可能是一个应用系统，是根据上下文来决定[译：中文为避免歧义，Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释： allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过，相当于“与”（&&）
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转？
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验：http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件：
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统，因此它的着眼点不在数据的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once，但如果consumer进程数小于partition_num，这个结论不一定成立。
考虑这样一个case，partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始，陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批，它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时，为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码，对写加了synchronized控制，保证了写的安全，但是问题在哪里呢？
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了，根据我遇到的问题，整理一下，如下：
首先先去下载一个mongodb最新版，目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let，默认绑定了的变量是不可更改的，所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case，但是case的每一项后都是分号，但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号，但是最后一项不加也不会报错，所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分
