乱码
乱码

很遗憾，贵校的百年校史是假的

今天给大家推荐一个我很喜欢的公众号：


『 浪潮工作室 』


关于这个有趣的多态世界，

他们总有独特的解读。



如果你也时刻充满好奇，

欢迎关注他们来寻找答案。


▼


很遗憾，贵校的百年校史是假的_第1张图片

“浪潮工作室”善于从另一种角度解读你习以为常的现实世界，喜欢在日常中找到被你忽略的细节与真相。


以下是他们最近的精彩文章：


很遗憾，贵校的百年校史都是假的

各高校为了篡改和延长校史，不惜到处认祖宗，将别人的历史挪用为自己的历史。据说好多名校都被点名了，快看看你的母校有没有上这个黑名单？

很遗憾，贵校的百年校史是假的_第2张图片

▲

点击图片，查看全文




在中国，所有保健品都是骗人的，没有例外


让我来告诉你，国产保健品为什么一定是骗人的保健品——他们要是不骗人，都对不起这么轻松优越的行骗环境。

很遗憾，贵校的百年校史是假的_第3张图片

▲

点击图片，查看全文



养生骗子，别再祸害我爸妈

为什么养生热潮能席卷全国？为什么虚假神医大行其道，到处宣扬养生伪科学，还能俘获众多中国老年人的心？

很遗憾，贵校的百年校史是假的_第4张图片

▲

点击图片，查看全文



不懂英语，造就了13亿人的孤岛

过去学好英语是为了认识世界，今天学好英语可不止是为了考试，还为了了解中国。

很遗憾，贵校的百年校史是假的_第5张图片

▲

点击图片，查看全文




还没出考场，你就已经输了

高考，注定是一场无法公平的竞争，你在走出考场前的那一刻，输赢结果已经出了。在今天的中国，高考能在多大程度上改变一个普通人的命运？

很遗憾，贵校的百年校史是假的_第6张图片

▲

点击图片，查看全文




中国，最不该出五毛特效的国家

为什么好莱坞能拍出《变形金刚》，而给他们做特效的中国人却只能做出《爵迹》？大概因为中国电影制作者只肯在特效上花五毛。

很遗憾，贵校的百年校史是假的_第7张图片

▲

点击图片，查看全文





除了这些，他们更多关注社会话题：

只考虑了五分钟，她决定自杀

中国人真的一点也不多

烧死那个同性恋

沙县小吃，穷人的深夜食堂

一个丁璇倒下了，千千万万个丁璇站起来


打破你习以为常的标签化认知：

最后的弗兰人和胡建人

山东，葱省

北方人臆造的上海小男人

英国人绅士，日本人勤奋，中国人？

重工业烧烤，轻工业喊麦，东北振兴来得猝不及防


他们偶尔还插科打诨，讲段子、画漫画：

生活就像SM，疼但是爽

朋友圈是德云社，谁都想当郭德纲

上班就像坐牢，旅行就是保外就医

看多了鸡汤文的人生，是这样的


视频栏目更是语言风趣、一针见血：

月入百万，过上名媛生活

保健品大哥，请开始你的表演

中国的深夜里，没有食堂

国产剧有多烂，一眼就能看穿

还有更多精彩文章都在他们的公众号里，每天的推送都能带给你不一样的解读与思考！


有趣的世界是多样的。他们未必代表真相，但不煲没有营养的鸡汤，也不生产没有信息增量的文章。


他们只提供一个思考问题的角度，和另一种看世界的态度。


浪潮工作室的小编辑们等你来调戏！

很遗憾，贵校的百年校史是假的_第8张图片



长按识别二维码，关注“浪潮工作室”

即刻获取新鲜优质的知识。

你可能感兴趣的:(很遗憾，贵校的百年校史是假的)

  • Flutter 从入门到进阶：构建跨平台应用的最佳实践 萧鼎 软硬件与前后端详解flutter
    引言Flutter是Google推出的一款开源UI框架，能够帮助开发者使用Dart语言构建高性能、跨平台的移动、桌面和Web应用。它以“一次编写，到处运行”的特点吸引了众多开发者。Flutter采用自绘UI渲染引擎（Skia），能够提供原生级的性能体验。本文将从Flutter的基本概念入手，深入探讨其核心组件、状态管理、性能优化以及一些进阶技巧。1.Flutter的核心概念在学习Flutter之前
  • 电子电气架构 --- 汽车行业技术变革 车载诊断技术 汽车行业架构网络协议数据库汽车gateway
    我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，
  • apt/yum/dnf/dkg命令详细：软件安装 黑子哥呢？ 运维linux运维
    apt命令apt（AdvancedPackageTool）是Debian及其衍生版（如Ubuntu）中广泛使用的软件包管理工具。它提供了一系列简洁且易于记忆的命令，用于查找、安装、升级、删除和管理软件包。下面将对apt命令进行详细解析。1.apt命令的基本用法apt命令的基本语法如下：apt[options][command][package...]options：可选参数，用于指定命令的行为，如
  • 使用Python的 multiprocessing 模块实现多进程并行计算（上完整代码） 小码小李 开发语言python数据库
    使用Python的multiprocessing模块实现多进程并行计算的较为详细复杂的示例代码，用于计算一个较大范围内数字的平方，并将结果汇总。以下是一个更具体、复杂且详尽的多进程并行计算代码示例，用于分析多个大型文本文件中单词出现的频率：importmultiprocessingimporttimeimportrefromcollectionsimportCounter#函数用于读取单个文件内容
  • 自然语言处理（NLP）技术介绍 风吹晚风悠 gpt人工智能nlp自然语言处理
    自然语言处理（NLP）是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。例如，GoogleTranslate和百度翻译等在线翻译工具就使用了NLP技术。情感分析：NLP技术可用于分析文本中的情感和情感倾向。这可以帮助企业了解公众对其产品或服
  • Rust Web开发常用库 cci497 后端rust开发语言后端
    本集合中所有库都是在开源项目中广泛使用且在2024年积极维护的库，排名靠前的库是当前使用比较广泛的，不全面但够用Rust异步运行时tokio：异步运行时async_std：与标准库兼容性较强的运行时monoio：字节开源smol：一个小型快速的运行时RustWeb框架&网络通信其他Web框架见https://juejin.cn/post/7406997325715554315axum：注重人体工程
  • 多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical 小小帅AIGC informationextraction人工智能自然语言处理语言模型多分类学术领域生物医学
    AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https://arxiv.org/abs/2404.13779github：本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务，训练自己的数据集，分类每个句子对应的实验方法。没有什么讲的。文章目录～1.背景动机
  • nvm的使用汇总 柒柒钏 小知识点安装教程NVM
    nvm的使用汇总在Linux中安装nvm使用nvm安装Node.js一些特殊用法总结在Linux中安装nvm运行以下命令,用来下载并执行nvm的安装脚本：curl-o-https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.0/install.sh|bash注意：v0.40.0是截至2023年的最新稳定版本。如果需要其他版本，请替换为对应的版本号。安装
  • 数据挖掘技术介绍 柒柒钏 数据挖掘数据挖掘人工智能
    数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系，从而为决策提供支持。分类定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
  • You are using pip version 10.0.1, however version 20.0.2 is available.的解决方案 柒柒钏 小知识点python
    在安装第三方库时出现以下提示：Youareusingpipversion10.0.1,howeverversion20.0.2isavailable.输入：python-mpipinstall--upgradepip结果：还是提示上述错误输入：python-mpipinstall--Upip结果：如下所示，更新完成之后继续安装第三库即可。
  • Linux中如何终止进程？这三种办法要刻在脑子里 wljslmz Linux技术linux运维服务器
    在Linux中，进程是程序运行时的实例。简单来说，每当你启动一个应用（比如Firefox浏览器或一个脚本），系统就会为它创建一个进程，并分配一个唯一的编号——进程ID（简称PID）。通过这个PID，系统知道该如何管理和调度它。但进程并非总是乖乖听话。以下几种情况，可能让你不得不挥起“终结者”之手：无响应：程序卡死，窗口一动不动，怎么点都没反应。资源霸占：某个进程狂吃CPU或内存，让系统慢如蜗牛。任
  • 第01课：什么是微服务？ Wei_Cui_csdn 从零开始掌握微服务软件测试微服务测试DevOps
    微服务的由来微服务的前身是PeterRodgers博士在2005年度云端运算博览会上提出的微Web服务(Micro-Web-Service)。微软的JuvalLöwy随后也提出了类似的想法，并提议将其作为微软下一阶段最主要的软件架构。2014年，MartinFowler与JamesLewis共同提出了微服务的概念，给出了微服务的具体定义：从本质上来说，微服务是一种架构模式。它是面向服务型架构（SO
  • 北京工业大学计算机考研难度,北京工业大学考研好考吗？性价比怎么样？ 徐小疼 北京工业大学计算机考研难度
    学校介绍北京工业大学(北工大，BeijingUniversityofTechnology)，坐落于北京市，是一所以工为主，工、理、经、管、文、法、艺术、教育相结合的多科性市属重点大学，也是国家“211工程”建设高校、世界一流学科建设高校。目前学校拥有国家重点一级学科光学工程，国家重点二级学科材料学和结构工程，学校有7个学科跻身2019年QS世界大学排行榜前500，在QS发布的2019年中国大陆大学
  • 应用统计学学什么科目_统计学考研科目分别有哪些？你都知道吗 心言星愿 应用统计学学什么科目
    在现实社会社会中统计学的应用范围是比较广泛的，想要报考统计学的朋友也是不再少数的，那么问题就来了关于统计学应该要学习哪一些科目呢，下面就来详细的看一下关于统计学方向具体的统计学考研科目分别有那些。首先对于统计学来讲英语政治史必然的初试科目，而专业课的考研科目具体是什么还是要看你选择的院校的实际出题情况了，所以在确定了考研科目之后一定要在在确定一下你想去的高校，以便能够更好的准备。在来看一下在学校方
  • LoRa无线技术解析 wmq163 物联网lora
    一、Lora技术基础与特点1、LoRa是一种低功耗广域网通信（LPWAN）技术中的一种，是Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术。比sigfox的FSK技术更加灵敏，传送距离更远，更节能。2、LoRa是物理层（PHY）协议，能被应用在几乎所有的网络技术中。3、LoRa模块主要在全球免费频段运行，频率范围从137MHz-1050MHz，常见的主要是433MHz、868M
  • 【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务 彬彬侠 PyTorch基础log_softmax多分类交叉熵损失分类pytorchpython深度学习
    torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失，可以提高数值稳定性并防止数值溢出。1.log_softmax的数学公式对于输入张量XXX，softmax计算如下：softmax(Xi)=eXi∑jeXj\text{softma
  • 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数 彬彬侠 PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
    torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异，常用于多分类任务（multi-classclassification）。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本，交叉熵损失的计算公式为：L=−∑i=1Cyilog⁡(yi^)\
  • 数学中常用的求导数的公式汇总 彬彬侠 数学基础机器学习
    一、基本求导公式常数函数的导数ddx[c]=0\frac{d}{dx}[c]=0dxd[c]=0其中ccc是常数。幂函数的导数ddx[xn]=nxn−1\frac{d}{dx}[x^n]=nx^{n-1}dxd[xn]=nxn−1其中nnn是实数。指数函数的导数自然指数函数：ddx[ex]=ex\frac{d}{dx}[e^{x}]=e^{x}dxd[ex]=ex一般指数函数：ddx[ax]=ax
  • 【Python】全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL） 彬彬侠 Python基础全局解释器锁GILCPython多进程C扩展python
    全局解释器锁（GlobalInterpreterLock，简称GIL）是CPython（Python的标准实现）中的一个机制，它确保同一时刻只有一个线程在执行Python字节码。GIL的主要作用是保护Python内部的数据结构，避免多线程访问共享数据时发生竞争条件，导致数据损坏。GIL的工作原理在Python的多线程环境中，GIL会限制多个线程同时执行Python字节码。尽管操作系统可以调度多个线
  • Spring Cloud 与微服务学习总结（14）—— 云原生时代，如何从 Java 开发者转型微服务？ 一杯甜酒 SpringCloud与微服务java云原生springcloud微服务微服务架构
    前言根据维基百科定义，微服务不是整体应用程序中的一个层。相反，微服务是一个独立的业务功能，具有清晰的接口，并且可以通过内部组件实现分层架构。从战略角度来看，微服务架构基本上遵循“做一件事，就要做得好”的Unix哲学。为了应对传统单体架构的缺陷，微服务架构被企业广泛应用。然而，实践之前有很多问题都需要提前考虑清楚，比如Java背景的开发者是否更有优势？微服务、容器化、DevOps和CI/CD之间的关
  • 《基于单片机的交通灯设计与实现（附论文+源代码）》 Blossom.118 单片机课程设计系列单片机嵌入式硬件单片机课程设计51单片机工科软硬件技术stm32c++
    1、项目背景交通灯控制系统是城市交通管理的重要组成部分，其作用是合理分配道路资源，缓解交通拥堵，保障行人和车辆的安全。传统的交通灯系统多为固定时长控制，而基于单片机的交通灯控制系统可以通过编程实现更灵活的控制逻辑，例如根据车流量调整信号时长，甚至实现智能交通管理。2、设计思想交通灯设计是以单片机AT89C51芯片作为核心原件，LED灯、八段数码管等构成交通灯显示系统，利用单片机的电源电路、时钟电路
  • 101、探索Rust模式匹配的奥秘：简洁代码的艺术 多多的编程笔记 Rust之Web开发rust开发语言后端
    Rust模式匹配：学会使用match表达式进行模式匹配，了解iflet和whilelet的用法在编程中，我们经常需要根据不同的条件来执行不同的代码块。Rust语言提供了丰富的模式匹配机制，使得这种根据条件分支执行代码变得简单而直观。本文将介绍Rust中的模式匹配，重点讲解match表达式，以及iflet和whilelet的用法。一、Match表达式Match表达式是Rust中进行模式匹配的一种机制
  • 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
    引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
  • PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程 算法如诗 物理信息网络（PINN）神经网络人工智能深度学习物理信息网络
    基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法，如有限差分法和有限元法，通常需要进行网格离散化和迭代求解，对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此，研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展，能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而，将神经网
  • PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模 算法如诗 物理信息网络（PINN）神经网络机器学习人工智能流体动力学建模PINN物理信息网络
    背景物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks，PINN）是一种结合了神经网络和物理方程的方法，用于建模和求解物理问题。传统的基于物理方程的数值方法在处理复杂的非线性偏微分方程时可能面临数值稳定性、高计算复杂度和网格依赖性等问题。而PINN作为一种数据驱动的方法，通过使用神经网络来近似物理方程，能够有效地解决这些问题。在流体动力学建模中，PINN可以应用于求解N
  • TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建 小白学视觉 论文解读IEEETPAMI3d深度学习论文解读顶刊论文IEEETPAMI
    论文信息Glissando-Net:DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者：BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua论文创新点联合估计3D形状和6D姿态：Glissando-N
  • C++调用Python程序方法 超级大反派@_@ C++c++python开发语言
    前言：在之前做的一个项目中，要使用一段Python的代码。一般来讲可以将Python代码中的功能在C++项目中重构，但是如果Python项目太大，或者这部分是别人写的，自己不清楚整个项目的逻辑，这样重构起来就比较麻烦。这里给出了另外一种实现方法，即利用Python的API使得C++项目可以直接启动Python程序，快速在PC端验证代码功能。急性子可直接看：2.2C++调用python有参有返回值函
  • C# Type类中Name、FullName、Namespace、AssemblyQualifiedName的区别 鲤籽鲲 C#c#microsoft开发语言C#知识捡漏
    总目录前言在C#中，Type类提供了多种属性来获取类型的相关信息。以下是Name、FullName、Namespace和AssemblyQualifiedName这几个属性的区别和具体用途。一、获取各名称属性示例namespaceReflectionDemo{publicclassUser{}internalclassProgram{staticvoidMain(string[]args){var
  • 图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四） AI专题精讲 图神经网络入门到精通人工智能
    小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
  • 北本海硕腾讯二面没过，该如何准备才能再战大厂？ 程序员yt 面试
    今天给大家分享的是一位粉丝的提问，北本海硕腾讯二面没过，该如何准备才能再战大厂？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：bg北本海硕两段大厂实习，感觉自己bg其实不错但问题是实习干的都是些crud当时也没意识记录一些更深刻的技术或者架构上的问题，八股又欠背(大致看完了小林codinga和csguilde的c++指北但实际中延伸出来的问题太
  • apache 安装linux windows 墙头上一根草 apacheinuxwindows
    linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式     通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre  1，安装 apr        下载地址：htt
  • fill_parent、wrap_content和match_parent的区别 Cb123456 match_parentfill_parent
    fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:   1）fill_parent   设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。 2） wrap_conte
  • 网页自适应设计 天子之骄 htmlcss响应式设计页面自适应
    网页自适应设计        网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
  • [sql server] 分组取最大最小常用sql 一炮送你回车库 SQL Server
    --分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
  • ImageIO写图片输出到硬盘 3213213333332132 javaimage
    package awt; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imagei
  • 自己的String动态数组 宝剑锋梅花香 java动态数组数组
    数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10];    但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？  动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
  • pinyin4j工具类 darkranger .net
    pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小 引入pinyin4j-2.5.0.jar包: pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。 本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
  • StarUML学习笔记----基本概念 aijuans UML建模
    介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。         模型、视与图（Model, View and Diagram）        &
  • Activiti最终总结 avords Activiti id 工作流
    1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。 2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。 3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。 4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
  • 从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别 bee1314 jqueryUIreact
    在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。   针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
  • Eclipse快捷键大全 bijian1013 javaeclipse快捷键
    Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
  • js 笔记 函数 征客丶 JavaScript
    一、函数的使用 1.1、定义函数变量 var vName = funcation(params){ } 1.2、函数的调用 函数变量的调用：      vName(params); 函数定义时自发调用：(function(params){})(params); 1.3、函数中变量赋值 var a = 'a'; var ff
  • 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二 bit1129 scala
    1. Some操作   在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量， Some的文档说明：   /** Class `Some[A]` represents existin
  • java 匿名内部类 BlueSkator java匿名内部类
    组合优先于继承 Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系 继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。   在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。 内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
  • 盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用 ljy325 游戏applewindowsXPOS
    Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688   Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:   1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!   2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高 &nbs
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF） * 个人理解： * 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
  • JIRA与SVN插件安装 chenyu19891124 SVNjira
    JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。 1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1) 2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
  • 常用数学思想方法 comsci 工作
      对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考   函数思想 　　把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
  • pl/sql集合类型 daizj oracle集合typepl/sql
    --集合类型 /*   单行单列的数据，使用标量变量   单行多列数据，使用记录   单列多行数据，使用集合（。。。）   *集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等 */ /*     --集合方法 &n
  • [Ofbiz]ofbiz初用 dinguangx 电商ofbiz
    从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用 1. 加载测试库 ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库 ./ant load-demo (与load-seed有一些区别)   2. 启动内置tomcat ./ant start 或 ./startofbiz.sh 或 java -jar ofbiz.jar &
  • 结构体中最后一个元素是长度为0的数组 dcj3sjt126com cgcc
    在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag {     __u16 tag_type;     __u16 tag_len;   &n
  • Linux cp 实现强行覆盖 dcj3sjt126com linux
    发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。 方法一 我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。 [root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
  • Memcached(一)、HelloWorld frank1234 memcached
    一、简介 高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。 二、客户端 选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
  • Search in Rotated Sorted Array II hcx2013 search
    Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed? Would this affect the run-time complexity? How and why? Write a function to determine if a given ta
  • Spring4新特性——更好的Java泛型操作API jinnianshilongnian spring4generic type
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • CentOS安装JDK liuxingguome centos
    1、行卸载原来的： [root@localhost opt]# rpm -qa | grep java tzdata-java-2014g-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64 [root@localhost
  • 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素 OpenMind 二维数组算法二分搜索
    1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。 用数学语言描述如下：p满足 (1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y); (2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2); 2,问题： 给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k? 3,算法分析： (
  • java 随机数 Math与Random SaraWon javaMathRandom
    今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是 http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers 产生1到10之间的随机数的两种实现方式： //Math Math.roun
  • oracle创建表空间 tugn oracle
    create temporary tablespace TXSJ_TEMP   tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'   size 32m   autoextend on   next 32m maxsize 2048m   extent m
  • 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎 yangshangchuan javasuperword搜索引擎java8全文检索
    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他