- sqlalchemy mysql创建表_SQLAlchemy通过models创建数据库表
王连涛
sqlalchemymysql创建表
原地址:http://blog.csdn.net/jmilk/article/details/53184903定义数据模型modelsSQLAlchemy允许我们根据数据库的表结构来创建数据模型,反之亦可.所以我们一般无须手动的登录到数据库中使用SQL语句来创建表,我们只需把数据模型定义好了之后,表结构也就有了.首先要初始化SQLAlchemy,在models.py中把app对象传入SQLAlch
- SQLAlchemy 反向生成 model 模型
weixin_30693183
数据库开发工具python
前言Django反向生成的model模型的命令:pythonmanager.pyinspectdbSQLAlchemy/Flask-SQLAlchemy则是:pip3installsqlacodegen使用方法如下利用sqlacodegen自动生成ORM实体类..\Anaconda3\envs\py3\Scripts>.\sqlacodegen.exe--outfileproject_path\m
- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- sqlalchemy动态生成model模型
killersdz
python数据库
因业务需要从不同时期的sqlite数据库中取数据,不同时期的数据库字段是不同的,但是以往用sqlalchemy管理数据库时的model是写死的,就会导致有些字段错误而报错,这时我们就要根据版本动态生成model众所周知python里的type()函数是可以查看一个实例的class类型,但其实type()也可以用来创建一个class类,我们可以利用这一点动态创建model,下面放出例子#model.
- CT-Mamba:一种用于低剂量CT降噪的混合卷积状态空间模型 论文解读
ZcZc__1
深度学习人工智能图像处理
论文:CT-Mamba:AHybridConvolutionalStateSpaceModelforLow-DoseCTDenoising代码:zy2219105/CT-Mamba,作者称将会在论文正式发表后提供。本文参考了该网站,其对CT-Mamba提供了更详细的描述:https://www.aimodels.fyi/papers/arxiv/ct-mamba-hybrid-convolutio
- MicroAI™将人工智能培训引入RENESAS MCU
sinat_41698914
人工智能mcubigdata
在端点部署的人工智能技术将加快资产密集型行业的上市时间达拉斯--(美国商业资讯)--边缘原生人工智能(AI)和机器学习(ML)产品领域的先驱MicroAITM今天宣布,公司已将其MicroAIAtomML™技术与RenesasRA微控制器(MCU)产品线进行整合。与全球微控制器领导者Renesas合作将机器学习引入MCU,并借助MicroAI直接在嵌入式环境中训练机器学习模型的能力——这在业界尚属
- 【面试】【程序员基本知识】计算机网络,设计模式,正则,安全
患得患失949
面试考题专栏(前后端)安全面试计算机网络
一、计算机网络(一)基本概念计算机网络是一种将多台计算机通过硬件和软件互联,以实现资源共享和数据传输的技术。组成部分:(1)硬件:路由器、交换机、网卡、光纤等。(2)软件:协议栈、操作系统、网络应用等。(二)网络分层模型OSI七层模型(1)物理层:负责数据的物理传输。(2)数据链路层:提供节点间的数据传输。(3)网络层:负责路由与寻址(如IP协议)。(4)传输层:提供端到端的通信(如TCP/UDP
- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统人工智能深度学习r语言cnnpythonui目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
- 前端开发设计模式——单例模式
夜月还山岚
JavaScript设计模式设计模式单例模式前端javascript
目录一、单例模式的定义和特点:1.定义:2.特点:二、单例模式的实现方式:1.立即执行函数结合闭包实现:2.ES6类实现:三、单例模式的应用场景1.全局状态管理:2.日志记录器:3.数据库连接:四、单例模式的优点1.减少资源消耗:2.全局访问:3.易于管理:五、单例模式的缺点1.测试困难:2.违法单一职责原则:3.可能导致内存泄漏:六、单例模式的注意事项1.线程安全:2.延迟加载:3.可扩展性:在
- 快速开始,使用 VSCode 开发 Vue 项目如何配置语法高亮和自动格式化
dadiyang
Vue学习笔记前端填坑之旅VueIDEVSCode插件配置
关于IDE开发Vue项目,一般使用VSCode/WebStorm/Atom等IDE,推荐使用VSCode。而VSCode原生不支持Vue语法高亮和自动格式化等功能,需要通过插件来支持。安装插件点击首选项->扩展,安装以下插件:Vetur–vue必备插件,用于语法高亮和代码提示AutoCloseTag–自动完成标签,如输入时,自动添加AutoRenameTag–重命名开始或结束标签时,自动将配对的开
- DeepSeek R1:中国AI黑马的崛起与挑战
码事漫谈
AI人工智能
文章目录技术突破:从零开始的推理能力进化DeepSeekR1-Zero:纯RL训练的“自我觉醒”DeepSeekR1:冷启动与多阶段训练的平衡之道实验验证:推理能力的全方位跃升基准测试:超越顶尖闭源模型蒸馏技术:小模型的逆袭行业启示:AGI之路的新范式纯RL训练的价值与挑战蒸馏技术的普惠意义开源生态的推动力未来展望:从推理到通用智能结语在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)正以迅猛之势重塑我们的
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- 多智能体系统的构建
三月七꧁ ꧂
LLM语言模型langchain人工智能chatgpt1024程序员节llamagpt
文章目录多智能体系统的构建方法多智能体系统的通讯协同机制大语言模型智能体的典型应用待解决的关键技术问题 与单智能体系统的独立工作模式不同,多智能体系统着重强调智能体间的协同合作,以发挥集体智慧的优势。在多智能体系统中,可以从相同或不同类型的大语言模型中实例化出多个智能体,每个智能体均扮演特定角色并承担着对应功能。通过智能体间的交互与协作,智能体系统的灵活性和适应性得到显著增强,能够完成相较于
- Kaggle房价预测
一名小菜鸟的学习之路
深度学习pytorch深度学习机器学习python人工智能神经网络
Kaggle房价预测作为深度学习基础篇章的总结,我们将对本章内容学以致用。下面,让我们动手实战一个Kaggle比赛:房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法,得到令自己满意的结果。%matplotlibinlineimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpya
- C++ 与机器学习:构建高效推理引擎的秘诀
salsm
C++编程魔法师c++机器学习开发语言
随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境,推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据,同时最大化地利用硬件资源。虽然Python被广泛用于模型的训练和开发,但C++却在推理领域独占鳌头,其性能优势和硬件控制能力无可替代。在这篇文章中,我们将从为什么选择C++、构建高效推理引擎的细节,以及相似的开源项目三个方面深入探讨如何利用C++打造高效的机器学习推理引擎。目录为什
- 使用 C++ 和函数式编程构建高效的 AI 模型
salsm
C++编程魔法师c++人工智能
引言现代AI开发常常使用Python,但在底层实现中,C++仍是不可或缺的语言,尤其是在性能敏感的场景下。将C++与函数式编程结合,可以打造高效、模块化的AI模型,同时提高代码的可读性和可维护性。本文将深入探讨如何利用现代C++和函数式编程的强大特性,优化AI模型的构建流程,并提升整体性能。函数式编程在C++中的角色函数式编程(FunctionalProgramming)是一种强调不可变数据和纯函
- 深入了解 ELF 文件格式:Linux 的可执行文件标准
salsm
linux运维服务器
在Linux操作系统中,ELF(ExecutableandLinkableFormat)文件格式是一个至关重要的标准,它用于存储可执行文件、目标文件和共享库等。无论是开发者、系统管理员,还是从事底层编程的工程师,都需要理解ELF文件的结构,因为它决定了如何加载、执行和调试程序。本文将深入解析ELF文件的结构,帮助大家更好地理解它的工作原理及其在操作系统中的作用。什么是ELF文件?ELF(Execu
- 第76期 | GPTSecurity周报
云起无垠
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GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.关于使用大语言模型
- 2025年1月27日人工智能与科技新闻:DeepSeek震撼全球科技市场
海棠AI实验室
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中国AI初创公司DeepSeek震撼全球科技市场DeepSeekR1模型的突破性发展在科技迅猛发展的时代,中国人工智能初创公司DeepSeek推出的R1模型,以其卓越的技术能力,在全球AI领域掀起一场变革。这不仅是技术层面的突破,更对全球科技市场产生深远影响。技术创新与突破全新语言处理架构:提升AI理解和生成能力超越传统模型的认知能力:实现更精准的自然语言推理多模态交互:支持文本、图像、语音等多维
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瓜农老梁
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引言本文从gRPC的.proto文件解读其暴露的服务,由此生成gRPC的客户端/服务端存根。进而分析服务端加载启动过程。最近家里事情较多,本文短了点,大伙随便看看。一、内容提要gRPCService.proto解读暴露用于服务端到客户端流式RPC的服务RequestStream#requestStream暴露用于简单RPC调用的服务Request#request暴露用于双向流式RPC调用的服务Bi
- 第84期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能gptAIGC
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.利用数据流路径对大
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
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ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
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引用说明:FSMN-VAD引用魔塔社区项目:https://modelscope.cn/models/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary感谢阿里大佬的开源与介绍。这篇文章主要介绍两种的ASR中的VAD开源模型,第一种就是FSMN-VAD,这个是达摩院语音团队提出的高效语音端点检测模型,用于检测输入音频中有效语音的起止时间点信息。
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szboy2003
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DreamShaperXLv2TurboDPMpp_v2Turbo通过百度网盘分享的文件:DreamShaperXLv2TurboDPMpp_v2TurboDPMpp.safetensors链接:https://pan.baidu.com/s/1ja-9GrFPy7enGKAO-cUUFQ?pwd=5566提取码:5566–StableDiffusion放在models\Stable-diffus
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“Sora的出现不是偶然,而是经过长期积累、反复试错及用户反馈的必然。”OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。其充分利用了大语言模型Token的好处,让像素也能够被预测(Patches)。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现,因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和
- 【Prometheus】【 Blackbox Exporter】CentOS 上安装 Blackbox Exporter 的操作步骤
张声录1
prometheus实战prometheuscentoslinux
目录1.下载BlackboxExporter1.1下载稳定版二进制文件1.2解压文件1.3移动可执行文件⚙️2.配置BlackboxExporter2.1创建配置文件2.2添加基础配置️3.创建Systemd服务3.1创建systemd单元文件3.2添加以下内容3.3重新加载Systemd3.4检查服务状态4.验证BlackboxExporter是否正常运行4.1访问Web界面5.在Prometh
- Java虚拟机组成
全干攻城狮12138
jvmjava开发语言jvm
1.组成部分字节码文件类加载器ClassLoader运行时数据区域(JVM管理的内存)执行引擎(即时编译器、解释器、垃圾回收器等)本地接口(调用本地已经编译的方法,比如虚拟机中提供的c/c++方法)2.字节码文件组成基础信息:魔数、字节码文件对应的Java版本号、访问标识(publicfinal等)、父类和接口魔数:由于文件后缀名可以改,因此无法通过后缀名判断文件类型,所以通过文件头(前几个字节)
- 基于粒子群算法的电力系统无功优化研究(IEEE14节点)(Matlab代码实现)
科研_G.E.M.
算法matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、粒子群算法简介三、无功优化数学模型四、IEEE14节点系统简介五、基于粒子群算法的无功优化实现六、仿真结果与分析七、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏
- 深度神经网络(DNN)详解
古龙飞扬
dnn人工智能神经网络
深度神经网络(DNN,DeepNeuralNetwork)是人工智能领域中的一种重要模型,它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理,实现了对复杂数据的处理和决策。以下是对深度神经网络(DNN)的超详细解析:一、DNN的基本概念DNN是一种具有多个隐藏层的神经网络模型,其核心在于其深度,即包含多个隐藏层。这些隐藏层通过非线性变换,使得模型能够捕捉到数据中的复杂关系和模式。DNN通常由输入层、隐藏层和输
- Azure AI-102 认证全攻略: (三十四)基本提示工程与 API 指南
海棠AI实验室
AI-102认证考试全攻略深度学习azuremicrosoftAI-102
基本提示工程与API指南(修订版)本指南将详细介绍如何在AzureAIStudio中配置和使用AzureOpenAI服务,从创建和管理AIHub,到部署GPT-3.5Turbo及其他大语言模型(LLM),再到通过PromptEngineering优化交互体验。此外,我们将探讨API调用的最佳实践、安全合规要点,以及如何进行成本管理与常见问题排查。通过这些步骤,您可以在实际业务场景中快速上手并发挥模
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST