吕周坤
吕周坤

微信小程序--服装尺码计算

近期完成了一个计算服装尺码的小程序，这是一款通过身高、体重、胸围、腰围、脚长等数据计算上衣、裤子、内裤、鞋子、文胸等服装尺码的轻应用。
　　下一步计划：
1.进一步完善代码，提高准确率；
2.很多名牌厂家都有自己的对照表，将这一部分特殊尺码添加进来以完善体验；
3.添加档案功能，用户可以建立自己或者父母朋友的档案，以便查阅和计算。

下面就是这款小程序的截图：

微信小程序--服装尺码计算_第1张图片
男士衬衫尺码计算
微信小程序--服装尺码计算_第2张图片
男士衬衫尺码对照表
微信小程序--服装尺码计算_第3张图片
男士裤子尺码计算
微信小程序--服装尺码计算_第4张图片
男士内裤尺码计算
微信小程序--服装尺码计算_第5张图片
男士鞋子尺码计算
微信小程序--服装尺码计算_第6张图片
女士文胸尺码计算
微信小程序--服装尺码计算_第7张图片
儿童衬衫
微信小程序--服装尺码计算_第8张图片
中国号型概念

你可能感兴趣的:(微信小程序--服装尺码计算)

  • HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与金融理财类APP开发指南 harmonyos
    引言随着华为鸿蒙操作系统HarmonyOSNEXT的推出，越来越多的开发者开始关注并投入到这一新生态系统的开发中。本文将详细介绍如何在HarmonyOSNEXT上搭建开发环境，并通过一个金融理财类财务记账APP的示例，展示如何进行应用程序的技术开发。开发环境搭建首先，开发者需要准备一台运行Windows或macOS的计算机，并确保安装了最新版本的JavaDevelopmentKit(JDK)。接下
  • 掌握Conda的艺术：精通channels管理 2401_85702623 conda
    掌握Conda的艺术：精通channels管理Conda作为Python和其他科学计算包的包管理器，其强大的包管理能力很大程度上依赖于channels。channels是Conda用来查找和安装包的源。默认情况下，Conda会从Anaconda的官方源安装包，但有时我们需要添加额外的channels来获取更多的包或者特定版本的包。本文将详细介绍如何在Conda中使用condaconfig--add
  • 关于“Python int too large to convert to C long”的解决。 James Bamp pythonpythontoolargelong
    这个问题在我使用python计算平方的时候出现，其实问题的症结并不是数据太大（你可以使用print(很大的数的平方)来验证，会发现是可以输出的），而是数据结构的问题。具体是指，直接使用np.array数据来遍历，会出问题，但是如果将np.array数据转化为列表形式再遍历，那么就不会出现问题。例如：data=np.array(100020003000)#计算平方和sum_squa=0foriinr
  • 数据分析：数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等 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.简介数据分析是一个复杂的工程，需要用到多个数据库、数据表、数据文件等数据集成资源。不同的数据集成环境（如分布式系统、异构数据库）会影响数据分析的效率和效果。在进行数据分析时，首先要确定数据集成方案、选择合适的数据模型和索引策略，以及评估各种解决方案之间的优劣。因此，掌握数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等关键信息对数据分析工作
  • 计算机二级c语言选择题1 xu_hhh_ 计算机二级c语言选择题c语言开发语言
    c语言源程序后缀：.c计算机能执行的程序：可执行程序c语言主要借助定义函数实现模块化结构化算法可以解决任何复杂的问题高级语言都有与之对应的编译程序或解释程序用任何一种计算机高级语言都可以把算法转换为程序计算机不可以直接执行由任意高级语言编写的程序c语言常量：（1）字符可以有两个eg：‘72’（如果单引号里面的字符有多个，以最后一个为准，打印时只打印最后一个）（2）1.2e0.5e后面不能为小数，必
  • 热门AI创作助手推荐【第一期】 量子星澜 文心一言AI写作chatgpt
    星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了诸多领域，包括但不限于以下几个方面：1.语音识别和自然语言处理：人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域，例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析：人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域，帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉：人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
  • YOLO11改进-模块-引入CMUNeXt Block 增强全局信息 一勺汤 YOLOv11模型改进系列网络YOLO目标检测模块魔改YOLOv11YOLOV11模型改进
    在医学图像分割领域面临诸多问题，如U形架构卷积网络难以提取全局信息，混合架构因计算资源受限在实际医疗场景应用受阻，轻量化网络在保证性能与提取全局信息上存在矛盾。因此，设计了CMUNeXtBlock，CMUNeXtBlock采用大核深度可分离卷积替代普通卷积来提取全局信息，凭借深度可分离卷积减少参数和计算成本以维持轻量化，同时综合利用卷积归纳偏置和全局信息提取能力，有效解决了这些问题。代码：http
  • Prompt工程全解析：从入门到精通的终极指南 二川bro 智能AI人工智能prompt
    Prompt工程全解析：从入门到精通的终极指南发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc一、Prompt设计核心法则1.1角色定位法则[角色设定]你是一位资深全栈工程师，拥有10年React和Node.js开发经验[任务要求]为电商系统设计购物车模块，要求：1.支持商品增删改查2.实时计算总价
  • 【C 语言极简自学笔记】Day1 初识「C语言」 LQYYDSY 学习笔记笔记c语言
    一句话认识C语言「C是唯一能让你同时触摸硬件和软件的语言」C语言是一门通用计算机编程语言，广泛应用于底层开发，主要是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。第一个C语言实例#includeintmain(){printf("HelloWorld!!!");return0;}(1)main函数是C语言程序的入口，一个C语言程序有且只有
  • 计算机视觉入门 109702008 人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
    计算机视觉（ComputerVision）是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息，解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线，旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础：线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言：掌握至少一门编程语言，Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言，其次是C++。2.计算机视觉基础数字
  • 计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线 云梦优选 计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
    一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算，理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、
  • 新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数 嘉羽很烦 机器学习均值算法算法
    新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5]，均值为(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3中位数将数据
  • 1.1 网络爬虫简介 lwen.steven 从头开始学Java数据采集
    随着互联网的迅速发展，网络数据资源呈爆发式增长，信息需求者如何从网络中提取信息变得更加重要。如今，有效地获取网络数据资源的方式，便是网络爬虫。网络爬虫又称为网络蜘蛛或者Web信息采集器，是一种按照指定规则，自动抓取或下载网络资源的计算机程序或自动化脚本。网络爬虫狭义上的理解:利用标准网络协议(如HTTP、HTTPS等)，根据网络超链接和信息检索方法(如深度优先)遍历网络数据的软件程序。网络爬虫功能
  • 计算机网络：（一）详细讲解互联网概述与组成 （附带图谱更好对比理解） 珹洺 计算机网络计算机网络php开发语言服务器后端数据库网络
    计算机网络（一）详细讲解互联网概述与组成前言一、计算机网络在信息时代中的作用二、互联网概述1.网络中的网络2.互联网基础的三个阶段3.什么是标准化工作三、互联网的组成1.边缘部分2.核心部分总结（核心概念速记）：**知识图谱****重点提炼**前言在当今数字化时代，互联网已经成为人们生活、工作和学习中不可或缺的一部分。计算机网络作为互联网的基础支撑，其重要性不言而喻。这篇博客将开启我们探索计算机网
  • 利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数 是内啡肽耶 算法matlab支持向量机机器学习回归
    【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。通过Matlab实现，只需几分钟就能让模型性能自动升级！一、为什么要用贝叶斯优化调参？传统调参三大痛点：C参数（正则化强度）：过小导致过拟合，过大削弱模型能力ε参数（不敏感区域）：决定对预测误差的容忍度核
  • 大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘 accurater 机器学习科技人工智能
    喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek：动态稀疏激活的混合专家系统（MoE）动态路由机制：每个输入仅激活约5.5%的参数（如6710亿参数中激活370亿），显著降低计算能耗40%。模块化设计：支持金融、医疗等领域的即插即用式微调，行业适配能力
  • 3月份学习任务、工作计划 Kamui_0us 学习
    3月18日报名六级3月22日之前收集团日材料3月22日收集五四述职材料3月29日计算解二级学英语：为了六级为了绩点为了大英赛为了雅思接续规划留学计划恶补数学，拉下的慢慢补回来今日学习任务：学习本周的解析几何课程，背六级单词，还有时间可以看看github有关知识
  • 利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测 欣然～ opencv人工智能计算机视觉
    一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧，将其与预先加载的参考图像进行特征匹配，从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。二、环境依赖OpenCV：用于图像处理、特征提取和匹配等操作。NumPy：用于数值计算，OpenCV依赖于NumPy进行数组操作。可以使用以下命令安装所需库：bashpipinstallopencv-pythonn
  • AI笔记——语音识别 Yuki-^_^ 人工智能AI人工智能笔记语音识别
    摘要：语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域的一项重要技术，它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展，语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代，那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语
  • 【NLP】 9. 处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model）， 词袋模型处理未知词，模型得分 pen-ai NLP机器学习自然语言处理人工智能深度学习
    这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征（CreativeWords&FeaturesModel）1.处理否定（NegationHandling）2.词组特征（Bigrams&N-grams）3.结合否定传播与n-grams进行优化词袋模型（Bag-of-Words,BoW）1.BoW示例2.处理未知词3.为什么忽略未知词？4.处理未知词的方法计算模型得分（ScoreCalculation）处理创造
  • php中文乱码问号,如何解决PHP中文乱码问题？ Helios-Yang php中文乱码问号
    作为该国家/区域内信息处理的基础，字符编码集起着统一编码的重要作用。字符编码集按长度分为SBCS(单字节字符集)，DBCS(双字节字符集)两大类。早期的软件(尤其是操作系统)，为了解决本地字符信息的计算机处理，出现了各种本地化版本(L10N)，为了区分，引进了LANG，Codepage等概念。但是由于各个本地字符集代码范围重叠，相互间信息交换困难;软件各个本地化版本独立维护成本较高。因此有必要将本
  • Redis缓存判断热点数据及进行数据预热的几种方式介绍 hxj.. 分布式缓存redis数据库热点数据数据预热
    Redis缓存如何判断热点数据？热点数据计算整体来讲就是基于访问频率，可以是整体的访问次数，可以是一定时间内的频率，可以是部分请求的采样，可以借助成熟工具等，要根据业务需求来定1.基于访问频率原理：通过统计每个键的访问频率（如每秒访问次数），识别出访问频率最高的数据。实现方法：使用Redis的INCR命令或监控工具（如RedisMonitor）统计键的访问频率。统计访问频率要确保并发场景下数据操作
  • 计算机四级 - 数据库原理 - 第7章「数据库系统实现技术」 akbar& 计算机四级数据库笔记
    7.1数据库管理系统概述7.1.1数据库管理系统的基本功能数据定义功能：数据库模式（包括外模式、模式、内模式）的定义、数据库完整性的定义、安全保密的定义，索引和视图的定义数据操纵功能数据存储和管理功能事务管理功能数据定义功能7.1.2数据库管理系统的主要成分和工作流程：存储管理器:高效的利用辅助存储器来存放数据，并使得数据能够快速存取重要模块：索引、文件、记录管理器查询处理器：高效的执行用SQL等
  • 如何处理PHP中的编码问题 奥顺互联V phpphpandroid开发语言
    如何处理PHP中的编码问题在PHP开发过程中，编码问题是一个常见且棘手的问题。无论是处理用户输入、数据库交互，还是与外部API通信，编码问题都可能导致数据乱码、解析错误甚至安全漏洞。本文将深入探讨PHP中的编码问题，并提供一些实用的解决方案。1.理解字符编码字符编码是计算机中表示字符的方式。常见的字符编码包括ASCII、UTF-8、GBK等。UTF-8是一种变长的Unicode编码，能够表示世界上
  • 最新微信小程序面试题集结 江湖二哥 微信小程序前端面试小程序
    1、微信小程序与H5的区别?第一条是运行环境的不同传统的HTML5的运行环境是浏览器，包括webview，而微信小程序的运行环境并非完整的浏览器，是微信开发团队基于浏览器内核完全重构的一个内置解析器，针对小程序专门做了优化，配合自己定义的开发语言标准，提升了小程序的性能。第二条是开发成本的不同只在微信中运行，所以不用再去顾虑浏览器兼容性，不用担心生产环境中出现不可预料的奇妙BuG第三条是获取系统级
  • Python 进程和线程-进程 vs. 线程 赔罪 Python系统学习python开发语言
    目录ThreadLocal小结进程vs.线程线程切换计算密集型vs.IO密集型异步IOThreadLocal在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁。但是局部变量也有问题，就是在函数调用的时候，传递起来很麻烦：defprocess_student(name):std=Student
  • Python----数据分析（Pandas四：一维数组Series的统计计算，分组和聚合） 蹦蹦跳跳真可爱589 数据分析Pythonpandaspython数据分析
    一、统计计算1.1、count用于计算Series中非NaN（非空）值的数量。importpandasaspds=pd.Series([1,2,None,4,None])count_non_na=s.count()print(count_non_na)1.2、sumsum()函数会计算所有值的总和。Series.sum(axis=None,skipna=True,numeric_only=None
  • 计算机网络：利用分组嗅探器分析传输层与网络层协议 20230921 计算机网络实验计算机网络
    目录实验内容实验目的实验预备知识实验过程描述实验一：对传输层协议TCP/UDP进行捕包分析实验二：对网络层协议IP进行捕包分析实验结果实验一：对传输层协议TCP/UDP进行捕包分析结果如下：实验二：对网络层协议IP进行捕包分析结果如下实验当中问题及解决办法实验内容利用分组嗅探器分析传输层与网络层协议实验目的了解传输层TCP/UDP协议构造；了解网络层IP协议构造；实验预备知识TCP段结构UDP段结
  • Python 程序 运行过程 iteye_20309 pythonc/c++数据库
    一.Python解释器Python是一门编程语言，同时也是一个解释器的软件包。解释器是一种让其他程序运行起来的程序。当你编写了一段Python程序，Python解释器将读取程序，并按照其中的命令执行，得出结果。解释器是代码与计算机硬件之间的软件逻辑层。当Python包安装后，它包含了一些最小化的组件：一个解释器和支持的库。根据使用情况的不同，Python解释器可能采取可执行程序的形式，或者作为链接
  • 机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！ 真智AI 人工智能机器学习
    机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。未来，因果推理或许将成为推动机器学习发展的新前沿。什么是因果推理，它如何与机器学习相关？如果你和我一样没有数学背景，你可能会好奇“因果推理”到底意味着什么？它与机器学习又有什么关系？当我刚开始学习机器学习时，第一次听到“因果推
  • Js函数返回值 _wy_ jsreturn
    一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
  • MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
    今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
  • Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListenerJobListenerquartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述 listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。   二.JobListener监听器  j
  • oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
    .oracle层次查询(connect  by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select   empno,mgr,ename,sal  from e
  • 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中 酷的飞上天空 javaee泛型类型转换
    使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中 但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。 好吧，那就自己再造一个轮子吧。 原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码 主要类如下：   import java.lang.reflect.Field; imp
  • SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题 蓝儿唯美 HANA
    SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。 在 《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
  • Java Socket 多线程实现文件传输 随便小屋 javasocket
            高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。 客户端类：   package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
  • java初学者路径 aijuans java
    学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
  • APP推广 aoyouzi APP推广
    一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐 最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作 老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广 百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
  • JSP转发与重定向 百合不是茶 jspservletJava Webjsp转发
      在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;   转发包括;forward和include     例子;forwrad转发;  将请求装法给reg.html页面   关键代码;    req.getRequestDispatcher("reg.html
  • web.xml之jsp-config bijian1013 javaweb.xmlservletjsp-config
    1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
  • JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDIJSF 2.2ViewScoped
    JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
  • 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
    很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336    Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
  • Java开发笔记 白糖_ java开发
    1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值   Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
  • 图片黑色阴影 bozch 图片
     .event{ padding:0;    width:460px;    min-width: 460px;    border:0px solid #e4e4e4;    height: 350px;    min-heig
  • 编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美 饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
  • ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 WebAjax框架浏览器prototype
    近期在项目中发现如下一个问题 项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。 根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
  • [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
         我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....      地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
  • ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracleCONSTRAINT
    ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
  • Gradle入门教程 dengkane gradle
    一、寻找gradle的历程 一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
  • C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
  • presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
    系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置：     [cpp]  view plain copy   UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
  • java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找java二分查找
    需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T   一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
  • Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache缓存Spring Security
           Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
  • Dozer 深层次复制 jayluns VOmavenpo
    最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
  • CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 htmlUIcss浏览器
       刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。 一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。 具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解： 所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中： 基本样式库 /css/core
  • C++动态链接库创建与使用 你不认识的休道人 C++dll
    一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
  • Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
    Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。 官网： http://proguard.sourceforge.net/
  • 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery编程ide
    　　现在收集一下：       　　排名不分先后，按照发言顺序来的。   1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：   在汤匙
  • 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
    解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下：   [html]  view plain copy   <build>           <pluginManagement
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他