- 【web安全】远程命令执行(RCE)漏洞深度解析与攻防实践
KPX
web安全安全web安全windowslinux漏洞
目录摘要1.RCE漏洞概述1.1基本概念1.2漏洞危害等级2.RCE漏洞原理深度分析2.1漏洞产生条件2.2常见危险函数2.2.1PHP环境2.2.2Java环境2.2.3Python环境3.RCE利用技术进阶3.1基础注入技术扩展3.1.1命令分隔技术3.1.2参数注入技术3.2高级绕过技术3.2.1编码混淆3.2.2字符串拼接3.3盲注技术3.3.1时间延迟检测3.3.2DNS外带数据3.3.
- Jupiter项目版本演进与技术架构深度解析
齐飞锴Timothea
Jupiter项目版本演进与技术架构深度解析JupiterJupiter是一款性能非常不错的,轻量级的分布式服务框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/jup/Jupiter项目概述Jupiter是一个高性能的分布式服务框架,专注于提供稳定可靠的RPC通信能力。从版本迭代历史可以看出,该项目在性能优化、功能完善和稳定性提升方面持续演进。本文将深入分析Jupite
- C++ 程序崩溃排查
默执_
C++基础c++开发语言
程序报错,可以根据报错信息,日志文件来初步排查。但还是无法知道具体原因,则采用Coredump分析。使用空指针来赋值,故意制造错误。1、临时开启Coredump存储设置2、编译代码,运行程序3、用gdb调试可以准确的找到报错位置在18行#include#include#includeusingnamespacestd;voidtest(vectorv){coutmy_vec{"1","2","3"
- 军事,本身就是智能
人机与认知实验室
人工智能大数据
军事智能后面两个字不重要,军事本身就是智能。军事活动中的许多决策和操作本质上都离不开“智能”,不论是指人类的智慧,还是现代技术和人工智能的应用。军事行动本质上是一种复杂的决策过程,涉及到战略、战术、资源配置、情报分析等多个方面。每一个决策都需要充分的智慧和智能的支持,考虑的因素包括敌我态势、地理环境、气候、技术优势等。人类指挥官的战略智慧和经验在军事行动中至关重要,但随着现代技术的发展,智能化技术
- Netty案例:HTTP服务器开发方案
目录1、需求2、核心设计思路3、代码实现4、部署与测试5、关键功能说明1、需求Netty服务器监听8080端口,支持浏览器访问、信息恢复和资源过滤功能2、核心设计思路HTTP协议处理:使用Netty的HTTP编解码器资源过滤:通过URI分析实现黑白名单状态恢复:利用ChannelHandlerContext维护请求状态安全控制:过滤危险资源类型和路径遍历攻击3、代码实现importio.netty
- 程序员摆摊,一天赚了57块
程序员
去年的离职帖其中有一段“摆摊经历引得了不少前同事和朋友的关注和追问,于是便想着记录一下这次心血来潮的摆摊尝试经历。(我们的务实小摊)启程:为啥想尝试一下摆摊?去年离职后到未入职新公司的空窗期,时间像被按下暂停键的影片,悬浮在生活固有的轨道之外。告别了熟悉的工位与代码,时间忽然变得宽裕而轻盈。正是在这短暂的缝隙里,同事朋友小仪发来一条信息,一个想法跃然屏上:要不,试试去摆个摊?念头一旦冒出,就像投入
- 《dlib库中的聚类》算法详解:从原理到实践
A小庞
算法算法聚类数据挖掘机器学习c++
一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库,其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于:数据分组:将相似的数据点划分为同一簇。特征分析:通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助:结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers,适用于图像
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建(续)
格图素书
算法人工智能
目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失4.4点云精简实验结果及分析5隧
- 大模型呼叫中心场景分享之三十七:建筑行业的应用场景
大模型呼叫中心场景分享之三十七:建筑行业的应用场景作者:开源大模型呼叫中心系统FreeAICC一、项目前期咨询服务智能化1.24小时智能项目咨询台当潜在客户致电咨询商业综合体建设项目时:-需求精准识别:系统自动分析客户描述,识别"5万平米商业综合体""LEED认证""智慧建筑"等关键需求-方案即时生成:基于200+类似项目数据库,3分钟内生成初步方案框架-案例智能推荐:推送3个最匹配的已建成项目案
- MySQL 中的慢查询分析与优化:定位并解决性能瓶颈
you的日常
#MySQLmysqlandroid数据库database
在任何数据库驱动的应用程序中,**慢查询(SlowQuery)**都是性能瓶颈的罪魁祸首之一。一个执行缓慢的SQL查询不仅会延长用户的等待时间,降低用户体验,还可能长时间占用数据库资源,导致连接耗尽、系统吞吐量下降,甚至引发连锁反应导致整个系统崩溃。因此,识别、分析和优化慢查询是数据库性能调优的重中之重。本文将深入探讨MySQL中的慢查询分析与优化技术,从开启慢查询日志、定位慢查询,到利用EXPL
- 机器学习:集成算法的装袋法(Bagging):随机森林(Random Forest)
rubyw
#概念及理论机器学习算法随机森林
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出,广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍,包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法,通过生成多棵决策树,并将这些树的预测结果结合起来,以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
- 森林的智慧:随机森林与集成学习的民主之道
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界,展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时,另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”,但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径:它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本,而是致力于创造尽可能多样化的模型,然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是:如果每
- 无人机3控接力模式技术分析
云卓SKYDROID
无人机云卓科技遥控器通道高科技
一、运行方式1.接力控制流程位置触发切换:飞控中心实时监测无人机位置,当进入预设的切换路线(如靠近下一个机库或控制器覆盖范围)时,触发切换流程。控制权请求与验证:当前控制器(如控制器A)向目标控制器(控制器B)发送接管请求。控制器B分析无人机与自身的空间关系(如竖直夹角需在20°~30°范围内),满足条件则接收控制权,否则拒绝。密钥认证接管:目标控制器与无人机通过握手机制交换序列号,飞控中心下发加
- Python —— pandas 主要方法 和 常用属性(一)
墨码
笔记知识点python数据分析Pandas
Pandas基础类型Series类型创建SeriesSeries的自定义索引读取SeriesPandaspandas数据分析统计包,是一款功能强大的用于数据分析的操作工具,由于其的实用性对操作数据的方便性广受欢迎,今天就来学习一下Pandas数据包的用法吧!在此之前推荐了解一下numpy基础类型说道数据类型,大家熟知的大概都是intstrbool等数据类型,或者是Python中的listtuple
- Spark on Docker:容器化大数据开发环境搭建指南
AI天才研究院
ChatGPT实战ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶大数据sparkdockerai
SparkonDocker:容器化大数据开发环境搭建指南关键词:Spark、Docker、容器化、大数据开发、分布式计算、开发环境搭建、容器编排摘要:本文系统讲解如何通过Docker实现Spark开发环境的容器化部署,涵盖从基础概念到实战部署的完整流程。首先分析Spark分布式计算框架与Docker容器技术的核心原理及融合优势,接着详细演示单节点开发环境和多节点集群环境的搭建步骤,包括Docker
- 机器学习在智能金融风险评估中的应用:信用评分与欺诈检测
Blossom.118
机器学习与人工智能机器人机器学习人工智能python深度学习sklearn计算机视觉
在金融行业,风险评估是确保金融机构稳健运营的关键环节。随着大数据和机器学习技术的快速发展,金融机构开始探索如何利用机器学习算法来提高风险评估的准确性和效率。本文将探讨机器学习在智能金融风险评估中的应用,特别是信用评分和欺诈检测方面的最新进展,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能金融风险评估中的信用评分(一)传统信用评分方法的局限性传统的信用评分主要依赖于人工规则和简单的统计模型,如逻辑回归。这些方法
- 解释LLM怎么预测下一个词语的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython语言模型python深度学习人工智能机器学习
解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型(如GPT系列、BERT等)中,词语会先被转化为词向量。在预测下一个词时,模型会基于之前所有词的向量表示(并非仅仅上一个词,但上一个词的向量是重要信息来源之一)进行计算。以GPT-2为例,在生成文本时,它会将输入文本中每个词对应的词向量依次输入到模型的多层Transformer编码器-解码器结构中。每一层
- 机器学习在智能制造业中的应用:质量检测与设备故障预测
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习神经网络机器人sklearntensorflow
随着工业4.0和智能制造的推进,制造业正经历着一场深刻的数字化转型。智能制造业通过整合物联网(IoT)、大数据和机器学习等先进技术,实现从生产计划到质量控制的全流程优化。机器学习技术在智能制造业中的应用尤为突出,尤其是在质量检测和设备故障预测方面。本文将探讨机器学习在智能制造业中的应用,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能制造业中的质量检测(一)传统质量检测方法的局限性传统的质量检测主要依赖于人工检
- 大语言模型:是逐字生成还是一次多词?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython算法prompt人工智能自然语言处理均值算法
大语言模型(LLM)既可以按顺序逐个生成单词(token),也能实现一次生成多个token核心差异源于解码策略与模型架构设计一、常规“逐个生成”模式(基础逻辑)多数入门级演示或简单文本生成中,LLM会默认按“生成一个token→拼接回输入→再生成下一个”的流程,本质是自回归(Auto-Regressive)机制的基础应用。比如用小语言模型续写“今天天气____”:模型先基于“今天天气”预测第一个t
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0002:从转发数据中求原视频用户以及转发的最长深度和二叉排序树指定值
言析数智
数据挖掘常见面试题数据挖掘面试题
文章大纲题目一:从转发数据中求原视频用户以及转发的最长深度问题分析解题思路寻找原视频用户计算转发最长深度题目二:在一棵二叉排序树中,找到比给定数值小的最大节点方法思路题目一:从转发数据中求原视频用户以及转发的最长深度在数据处理和算法面试中,常常会遇到一些基于实际业务场景的题目,比如根据用户转发数据来分析原视频用户以及转发深度。今天就来探讨一道这样的面试题:给定被转发用户和转发用户两组数据,求原视频
- 创客匠人老蒋揭秘:创始人IP打造的价值判断与避坑指南
创客匠人老蒋
商业思维知识变现创始人IP创客匠人
创业路上的诱惑:暴利项目背后的价值陷阱2018年,老蒋面临一场关键抉择:朋友邀请他投资虚拟币发币项目,声称“回报率能达几十倍”。彼时创客匠人年营收已达“小目标”,但他最终拒绝了这场“财富盛宴”。“发币是社会输、客户输、自己输的三输局面”,这种价值判断源于创客匠人“三赢文化”——当项目仅让企业或个人获利,却损害社会与客户时,即便短期暴利也必须拒绝。老蒋的经历揭示了创始人IP打造的首要原则:价值判断是
- 全流程文献计量学可视化分析技术及SCI论文高效写作方法
青春不败 177-3266-0520
生态环境人工智能python文献可视化SCI论文生态学环境科学遥感
文献计量学是指用数学和统计学的方法,定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体,注重量化的综合性知识体系。特别是,信息可视化技术手段和方法的运用,可直观的展示主题的研究发展历程、研究现状、研究热点和发展态势。一:文献计量学方法与应用1.文献计量学方法基本2.与其他综述方法区别联系3.各学科领域应用趋势近况4.主流分析软件优缺点对比二:主题确定、检索与数据采集1.热点主题高效
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0001:打车场景下POI与ODR空间关联查询
言析数智
数据挖掘常见面试题数据挖掘人工智能面试题
题目描述打车的场景下,poi记录了建筑物的坐标:poi(pid,x,y),odr记录的是乘客上车点的坐标:odr(oid,x,y);希望对所有的poi,获得其周围的100m的odr:结果(pid,oid)打车场景下POI与ODR空间关联查询在打车场景中,我们经常需要将建筑物坐标(POI)与乘客上车点(ODR)进行空间关联分析。这个问题本质上是一个空间连接(SpatialJoin)问题,需要找到距离
- 免费学中医,这些优质资源不容错过
少林659
零基础学中医免费学中医
零基础学中医,学中医如何入门免费学中医!问止精一书院链接:https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts想入门中医却担心成本太高?其实有不少免费又优质的学习资源,问止中医的系列免费课程就是其中的佼佼者,涵盖理论与实操,满足不同学习者的需求。问止中医旗下的精一书院,是免费学中医的绝佳平台。由问止中医联合创始人林大栋博士主讲,课程聚焦中医结构分析、人工智能中医大脑技术
- 两个点 定位_基于双天线的北斗定位系统设计与实现
weixin_39697096
两个点定位
前期实际北斗模块定位误差统计分析中得出了北斗模块的定位误差分布服从正态分布,根据北斗模块定位误差分布的规律,利用在同一块电路板上的双天线模块接收北斗定位信号,将定位信息传给TMS320F28335DSP芯片,DSP对北斗模块给出的定位信息做实时算法处理,并将处理后的定位信息传给嵌入式ARM芯片,ARM芯片在TFT液晶屏上更新定位信息,同时根据用户要求来设置北斗模块的工作模式。在接收不到北斗定位信息
- JVM调优实战 Day 7:JVM线程分析与死锁排查
在未来等你
JVM调优实战JVMJava性能优化调优虚拟机
【JVM调优实战Day7】JVM线程分析与死锁排查文章标签jvm调优,线程分析,死锁排查,JVM监控,Java性能优化,JVM参数配置文章简述在Java应用的高并发场景中,线程管理与死锁问题往往是性能瓶颈的根源。本文作为“JVM调优实战”系列的第7天,深入解析JVM线程模型、死锁机制及其诊断方法。文章从线程的基本概念出发,结合实际案例,详细讲解如何使用JVM内置工具进行线程状态分析和死锁检测,并提
- RESTful API 设计原则深度解析
大曰编程
java面试后端
在Web服务架构中,RESTfulAPI作为一种轻量级、可扩展的接口设计风格,通过HTTP协议实现资源的标准化访问。本文从核心原则、URL设计、HTTP方法应用、状态管理及面试高频问题五个维度,结合工程实践与反例分析,系统解析RESTfulAPI的设计规范与最佳实践。一、RESTful核心原则与架构约束1.1六大核心原则原则定义设计目标资源导向以资源(Resource)为核心,而非操作(如“用户”
- JWT认证性能优化实战指南
JWT认证性能优化实战指南一、技术背景与应用场景随着微服务与云原生架构的普及,基于Token的认证方式成为保证系统安全与可扩展性的首选方案。JWT(JSONWebToken)以其自包含、自验证、跨语言支持等优点,在分布式环境中广泛应用。但在高并发场景下,JWT的解析、签名与验证过程可能成为性能瓶颈。本篇文章将结合真实生产环境,深入剖析JWT认证的核心原理,重点分析性能瓶颈,并提供多种可落地的优化实
- 【Linux】vim工具
nanguochenchuan
Linux操作系统linuxvim运维
Vim简介与应用场景Vim(ViImproved)作为一款源自Unix系统vi编辑器的增强版本,以其独特的模式化编辑和全键盘操作闻名。主要特点包括:轻量级:仅需几MB空间,适合服务器环境高度可定制:通过.vimrc和插件实现个性化配置跨平台:支持Linux、macOS、Windows等系统典型应用场景:服务器远程管理(通过SSH连接时的高效编辑)编程开发(支持300+语言的语法高亮)日志文件分析(
- Elasticsearch性能调优金字塔:从分片与副本策略构建海量日志分析平台
lingRJ777
Java技术栈应用javabackendelasticsearchspringbootmicroserviceselk
Elasticsearch性能调优金字塔:从分片与副本策略构建海量日志分析平台引言在当前的微服务架构体系中,一个复杂的业务流程往往会横跨数十甚至上百个服务。当线上出现问题时,如何从每天产生的TB级海量日志中快速定位根源,成为衡量系统可观测性的关键。传统的日志聚合方案在面对如此巨大的数据量时,普遍会遇到两大核心挑战:高并发写入瓶颈:数千个服务实例同时产生大量日志,要求日志系统具备极高的写入吞吐能力,
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">