- 嵌入式硬件中电容的基本原理与实现详解02
嵌入式开发星球
单片机项目实战操作之优秀单片机嵌入式硬件
我们今天重点讨论点知识点如下:1.各种种类的电容优缺点对比讲解2.电容的标称值介绍3.电容的单位介绍4.常见的电压信号有哪些?5.电容的耐压值讲解6.电容的容值有哪些?7.12pF、15pF电容常用在什么场合?8.振荡电路中使用的电容常常需要使用什么材质的电容?9.100nF电容常用在什么场合?有什么作用?10.独石电容介绍
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础,仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目(mml-book.github.io)十分感谢这本书的作者,PS:这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用:“-1”trick应用:求逆总结-如何解决线性方程组?向量空间群向量空间向量子空间线性独
- ubuntu22.04从新系统到tensorflow GPU支持
澍龑
tensorflow人工智能
ubuntu22.04CUDA从驱动到tensorflow安装0系统常规设置和软件安装0.1挂载第二硬盘默认Home0.2软件安装0.3安装指定版本的python0.4python虚拟环境设置1直接安装1.1配置信息1.2驱动安装1.3集显显示,独显运算(其它debug用)1.4卸载驱动(备用,未试)日常使用ssh后台运行(断联不中断)0系统常规设置和软件安装0.1挂载第二硬盘默认Homesudo
- MySQL数据库DML语句总结(最全终极版)
山顶风景独好
数据库mysqladb
文章目录一、表记录操作-上1.1、DML概述1.2、插入记录二、表记录操作-下2.1、更新记录2.2、删除记录你好呀!我是山顶风景独好欢迎踏入我的博客世界,能与您在此邂逅,真是缘分使然!愿您在此停留的每一刻,都沐浴在轻松愉悦的氛围中。这里不仅有丰富的知识和趣味横生的内容等您来探索,更是一个自由交流的平台,期待您留下独特的思考与见解。让我们一起踏上这段探索与成长的旅程,携手挖掘更多可能,共同进步!✨
- 查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit
发光的小豆芽
CUDA电脑
被串行计算逼到要吐时,决定重拾CUDa了,想想那光速般的处理感觉(夸张了)不要太爽,记下我的闯关记录。正好我的电脑配了NVIDIA独显,GTX1650,有菜可以炒呀,没有英伟达的要绕道了。回到正题,查看自己的显卡应该装什么版本的Cuda驱动,具体如下:(1)在桌面空白处右键选中NVIDIA控制面(2)查看系统信息适配的CUDA版本说明显卡支持的cuda版本不能超过12.2.79。或者cmd进入窗口
- 【CBAP50技术手册】#50 Workshops(工作坊):BA(业务分析师) 的“高效共创引擎”
郭菁菁
BA业务分析需求分析
用结构化协作快速激发智慧与共识。有时候,单打独斗搞不定复杂的需求。要想快速对齐认知、激发创意、凝聚共识,Workshops(工作坊),就是业务分析师最强大的共创工具之一。在我的职业生涯中,很多次项目的突破转折,不是在会议室里开无休止的例会,而是在一场精心设计的Workshop里发生的。——大家围坐在一起,讨论、碰撞、绘图、推演,从混乱中梳理出清晰的蓝图。什么是Workshops?Workshops
- 电商分拣的“效率密码”:艾立泰轻量化托盘引领自动化流水线革新
艾立泰智能包装
自动化运维
在电商行业迅猛发展的当下,海量包裹如潮水般涌入分拣中心,分拣效率的高低直接决定了物流速度与成本控制水平。艾立泰轻量化托盘凭借其独特的设计理念和卓越性能,完美适配自动化流水线,成为电商分拣环节的“效率密码”,助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。艾立泰轻量化托盘在材质选择上匠心独运,采用高强度、轻量化的改性PP材料,相较于传统木质托盘,重量减轻了40%以上。这一创新设计极大降低了自动化流水线中机械臂、
- 微信小程序之获取后台动态数据表格布局display:table
HOLD ON!
微信小程序
微信小程序之获取后台动态数据表格布局display:table猿来独往2018-09-02本文没有采用flex布局和grid布局来设置表格的,而是通过display:table;来设置。一方面工作中经常用到这种自适应表格排版布局方式(包括方框列表及九宫格式),但是flex布局和grid布局来设置的话就很容易了,这次想通过另一种方法来实现,而且这种方法比较少用,所以想尝试一下,分享给大家。如果对这个
- Python 数据分析与可视化 Day 11 - 特征工程基础
蓝婷儿
pythonpython数据分析人工智能
✅今日目标理解特征工程在数据分析和机器学习中的意义掌握常见特征类型的处理方式:数值型、类别型、时间型学习特征提取、转换、标准化、独热编码(One-HotEncoding)等核心操作为后续建模任务做好特征准备工作一、什么是特征工程?特征工程是将原始数据转换为模型可学习的“特征向量”的过程,是机器学习效果好坏的核心因素之一。常见任务包括:缺失值处理(已学)异常值处理(已学)数值归一化、标准化类别变量编
- 测试day01理论
skk_ks
软件测试基础一.什么是软件测试顾名思义,就是在顾名思义,就是在规定的条件下对一个产品或程序进行操作,以发现程序错误,衡量软件质量,并对其是否能满足设计要求进行评估的过程二.发展现状目前国内软件产业规模越来越大,国内软件行业突破了传统的作坊式生产,从单打独斗的开发模式升级为工业化、流水线式的生产模式,导致专业的软件测试人才需求缺口巨大。据悉,目前国内软件测试和开发人员比例大约在1:4—1:5,而国外
- 创客匠人联盟生态:重构家庭教育知识变现的底层逻辑
创小匠
重构人工智能大数据
在《家庭教育促进法》推动行业刚需化的背景下,单一个体IP的增长天花板日益明显。创客匠人提出的“联盟生态思维”,正推动家庭教育行业从“单打独斗”转向“矩阵作战”,其核心在于通过工具整合资源,将“同行竞争”转化为“生态共赢”。一、行业趋势:从个体IP到联盟矩阵的必然跃迁数据显示,2024年家庭教育新增服务超10万项,同质化竞争导致获客成本上涨40%。创客匠人联盟模型的破局点在于:当30位区域IP组成联
- 全国招募 | 加入「广凌合作伙伴计划」,把握万亿市场新机遇!
广凌科技glkj
人工智能ai合作伙伴计划
2025年的今天,AI技术正在深刻改变各行各业的运作方式。智慧教育、医疗、政务等领域的需求呈爆发式增长,市场潜力巨大。然而,对于许多拥有丰富资源和广泛人脉但缺乏技术产品方案的人来说,如何将这些资源转化为实实在在的财富仍然是一个难题。时代正在快速发展,面对万亿市场,该如何把握机遇?广凌科技(广凌股份)认为,真正抓住风口的人,不是靠“单打独斗”,而是懂得“资源整合+技术赋能”的新商业逻辑,广凌正式发起
- Sklearn 机器学习 数值离散化 虚拟编码
Thomas Kant
人工智能机器学习sklearn人工智能
亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习:数值离散化+虚拟编码实战详解在机器学习的特征工程中,数值型特征并不总是适合直接输入模型。尤其是树模型或分类模型时,**将连续变量进行离散化(分箱)+虚拟编码(独热编码)**是一种常见且高效的
- 数据库原理及应用
阿慧今天瘦了嘛
数据库原理及应用数据库oracle
习题11.1名词解释数据库(DB):数据库是指计算机的存储设备上合理存放相关联,有结构的数据集合数据库系统(DBS):是指在计算机系统中引进数据库和数据库管理系统后的系统数据库管理系统(DBMS):是一个操纵和管理数据库的大型软件,它由计算机程序构成,它是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件数据模型:是指现实世界数据和信息的模拟和抽象,用来描述数据,组织数据和对数据进行操作。概念数据模型:是独
- 《大塘里的水鬼》
我家楼下有一家小龙虾店夏天挺红火,据说两盘龙虾就要卖到近五百了,但我一次也没去吃过。我不止没去楼下吃过龙虾,本市乃至全国的龙虾我都没兴趣吃,因为我小时候在洞庭湖畔待过很长时间,在当地人的印象里,小龙虾是一种喜欢在阴沟里爬的挺脏的虫豸,拿来吃真是没几个人愿意吃的,只能钓着玩。我这么说可能会引起现在很多老饕的反感,但大家需要知道的真相就是:小龙虾的利润率极高,它背后是有资本一直推动的,这么说吧,现在消
- 60天python训练营打卡day5
学习目标:60天python训练营打卡学习内容:DAY5独热编码题目:离散特征的独热编码先按照示例代码过一遍,然后完成下列题目现在在py文件中一次性处理data数据中所有的连续变量和离散变量读取data数据对离散变量进行one-hot编码对独热编码后的变量转化为int类型4.对所有缺失值进行填充注意是py文件中,所以每一步的输出是否正确需要你来使用debugger功能来逐步查看注意此时你可以借助下
- [KO机器学习] Day2 特征工程:数据预处理:序号编码、独热编码、二进制编码
码农男孩
机器学习机器学习人工智能计算机视觉算法支持向量机
场景描述类别型特征(categoricalfeature)主要是指性别(男女)、血型(A,B,AB,O)等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式,除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入,对于逻辑回归、支持向量机等模型来说,类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。在对数据进行预处理时,应该怎么样处理类别型特征?难度:★☆☆☆☆①序号编码OrdinalEnco
- Boilsoft Video Joiner(视频无损拼接)V9.1.3开心版 全网独一
syx594
BoilsoftVideoJoiner是强大的视频合并工具,可将AVI,MPEG,MPG,VOB,RM/RMVB,3GP,ASF,WMV,WMA,MP4,MP4A,MKV或FLV文件等连接到一个“不间断”的较大文件中。Boilsoft视频拼接器为您提供直接流模式和编码模式,以更有效地合并视频,并支持以超快的速度将不同格式的视频连接在一起。直接加入视频文件,无需重新编码直接流克隆模式无需重新编码即可
- 平台生态的秘密:让上下游都“赖上你“
开利网络
人工智能数据库信息可视化大数据重构
你以为平台只是当"中间商"?大错特错。厉害的平台,早把角色从"搬运工"升级成了"生态枢纽":上游锁死稀~缺资源,中游砍掉冗余成本,下游织密用户粘性——每个环节都主动往你怀里钻。上游:不做"倒爷",做"资源主"别忙着把货从A搬到B,要当"资源筛选器"。挑技术硬(比如能做智能健康设备的厂商)、产能稳(不怕断供)、品牌响(能拉高平台调性)的合作方,用"独~家代理"或"联合研发"把稀~缺资源攥在手里。更聪
- PHP设备巡检系统小程序源码
设备巡检系统:智能高效,全方位守护您的资产安全基于前沿的ThinkPHP框架与Uniapp技术深度融合,我们匠心独运,打造出一款专为电力、水利、物业等关键巡检领域精心设计的设备巡检系统。它不仅支持轻松编译为微信小程序,让巡检工作随时随地尽在掌握,更以无加密源码的形式开放,支持私有化部署,确保您的数据安全与业务运营自主可控,为您的资产安全筑起一道坚不可摧的数字长城。部门管理:组织架构尽在掌握,调度高
- 【世纪龙科技】几何G6新能源汽车结构原理 教学软件
Century_Dragon
新能源汽车结构原理几何G6汽车仿真教学软件汽车软件构建vrmr
一、产品定位本软件专注于新能源汽车结构原理教学,秉持理虚实一体化教学理念,旨在为师生打造一个边教、边学、边做的高效教学环境,全方位丰富课堂教学环节。二、产品功能多维度展示功能:软件以吉利几何G6新能源轿车为原型,集组成结构展示、结构爆炸、系统工作原理、零部件功用介绍、零件独显、视频、动画播放等多种功能于一体,全面覆盖吉利新能源汽车的十几个关键系统,包括电驱系统、电控系统、电驱冷却系统、动力电池系统
- 机器学习与深度学习22-数据预处理
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.常见的数据质量问题2.归一化和标准化3.特征选择和特征提取4.独热编码前文回顾上一篇文章地址:链接1.常见的数据质量问题在数据预处理过程中,常见的数据质量问题包括缺失值、异常值和重复数据。以下是这些问题的详细描述以及处理方法:缺失值:缺失值是指数据表中某些单元格或字段缺乏数值或信息的情况处理方法:删除包含缺失值的行:如果缺失值数量较少,可以考虑删除包含缺失值的行,但这可能导致信息损
- 多代理系统在AI内容生成中的协同创作机制
AI智能应用
Python入门实战人工智能ai
多代理系统在AI内容生成中的协同创作机制:从"单打独斗"到"团队作战"的AI进化关键词:多代理系统、AI内容生成、协同创作、智能体协作、任务分解与整合摘要:当AI从"单枪匹马"的内容生成进化到"团队协作"的创作模式,会发生什么?本文将带您走进多代理系统的奇妙世界,用"装修团队"的比喻拆解技术原理,通过Python代码实战演示协同过程,揭秘AI如何像人类团队一样分工合作,生成更专业、更立体的内容。无
- 飞算 JavaAI 模块化生成:重构效率与体验的双重升级
飞算JavaAI开发助手
重构
在Java老项目重构场景中,代码生成的颗粒度与可控性直接影响开发效率。飞算JavaAI创新推出的模块化智能生成机制,支持按接口、按模块粒度触发源码生成,通过任务拆解与渐进式交付模式,为开发者提供更灵活的重构节奏控制,有效提升工具使用粘性与开发效率。模块化生成的技术架构设计飞算JavaAI的模块化生成体系基于三层核心能力构建:代码依赖图谱分析:通过静态分析技术自动梳理代码库的模块调用关系,识别出可独
- React自定义Hook开发指南
司南锤
前端react.js前端前端框架
目录简介基础概念Hook规则创建第一个自定义Hook常见模式与最佳实践高级技巧测试策略性能优化故障排除实际应用案例简介自定义Hook是React16.8引入的一个强大特性,它允许开发者将组件逻辑提取到可重用的函数中。通过自定义Hook,我们可以在不同组件间共享状态逻辑,提高代码的可维护性和可测试性。优势逻辑复用:在多个组件间共享相同的状态逻辑关注点分离:将复杂的逻辑从组件中抽离更好的测试性:可以独
- 逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶逻辑回归算法机器学习ai
逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导关键词:逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要:本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数,从信息论基础出发,逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式,结合极大似然估计揭示其理论本质。通过Python代码实现损失函数计算与梯度推导,辅以实战案例演示完整训练流程。同时对比均方误差等其他损失函数,阐释交叉熵在分类问题中的独
- 机器学习中的数据准备关键技术
Morpheon
机器学习信息可视化人工智能
有效的数据准备对于构建强大的机器学习模型至关重要。本文档总结并阐述了为监督和非监督学习任务准备数据的关键技术。1.理解数据类型有两种数据类型。定性数据描述对象的特征,而定量数据描述对象的数量。定性(分类)数据名义:无序的命名类别(例如,性别,国家)。无法执行算术运算。使用独热编码或标签编码。有序:具有自然顺序的类别(例如,满意度:低,中,高)。通常用整数映射编码,保留顺序。定量(数值)数据区间:具
- ollama部署通义大模型公网访问
葱白有滋味
ollama
最近闲来无事玩大模型,不过需要硬件需求:独显主机且显卡驱动正常,可能最好英伟达显卡,别的没试过windows系统安装了wsl和dockerdesktop公网ip的云服务器(或者别的内网穿透方案)本地另一台穿透中继服务器(如树莓派,非必须)部署当然首选ollam,去下面网页下载安装就好,其实安装最简单OllamaGetupandrunningwithlargelanguagemodels.https
- 【HarmonyOS5】Stage模型应用程序包结构详解
后端架构harmonyos
⭐本期内容:【HarmonyOS5】Stage模型应用程序包结构详解系列专栏:鸿蒙HarmonyOS:探索未来智能生态新纪元Stage模型应用程序包结构概述HarmonyOS5采用Stage模型作为应用程序框架的核心架构。相比于早期的FA(FeatureAbility)模型,Stage模型提供了更清晰的应用生命周期管理和更灵活的UI构建方式。Stage模型基于模块化设计理念,将应用程序拆分为多个独
- 如何看懂万行代码
Depth君
兔云程序算法java开发语言
楔子王国维在人间词话里讲古今之成大事业、大学问者,必经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境也;“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境也;“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在,灯火阑珊处。”此第三境也。我觉得如果你能看懂万行代码,那么在程序员里你可能就是入境中的第一境。能够看懂代码,说明你掌握了语法以及代码逻辑,能够看万行代码,说明你已经对代码的架构和框架,有一定的
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc