- 代码随想录 Day 32 |【第八章 贪心算法 part 01】理论基础、455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和
Accept17
贪心算法算法
一、理论基础代码随想录1.什么是贪心贪心的本质是选择每一阶段的局部最优,从而达到全局最优。2.贪心的解题步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解二、455.分发饼干代码随想录1.解题思路尽量用最大的饼干去满足胃口大的孩子。2.代码实现(1)因为是用大饼干满足胃口大的孩子,所以对饼干、孩子胃口数组排序。定义一个result变量,用于记录喂饱了
- 万象公文全面接入DeepSeek,内容创作一键起飞!
Thuni_soft
人工智能AIGCdeepseek
近日,国产开源大模型DeepSeek-R1以其高性能、低成本的优势,犹如一匹黑马,成为全球增长速度最快的AI应用之一,引发热烈关注。目前,万象公文已与DeepSeek实现多场景深度对接,借助其强大的功能,进一步释放万象公文在公文智能写作领域中的潜力,轻松应对各种公文撰写需求。效率与质量双飞跃万象公文+DeepSeek的组合,使得公文创作的效率与质量都得到了显著的提高,同时私有化部署资源需求更低。我
- Python浮点数类型解析
前端设计家
pythonjava前端Python
Python浮点数类型解析浮点数(floating-pointnumbers)是Python中用于表示实数的数据类型之一。它们具有小数点和小数部分,可以用于处理需要更高精度的计算和数值操作。本文将详细介绍Python中的浮点数类型,并提供相应的源代码示例。Python中的浮点数类型使用双精度浮点数格式(64位),遵循IEEE754标准。这种格式可以表示非常大或非常小的数字,并提供高精度的计算。在P
- 通过例子学 rust 个人精简版 1-1
独好紫罗兰
通过例子学rustrust开发语言
1-1HelloWorldfnmain(){println!("HelloWorld!");//动手试一试println!("I'maRustacean!");}HelloWorld!I'maRustacean!要点1:println自带换行符注释fnmain(){letx=5+/*90+*/5;println!("Is`x`10or100?x={}",x);}要点2:行注释//与块注释/**/要
- SpringBoot 接入 豆包 火山方舟大模型
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火山方舟控制台开通模型推理、知识库应用入口;文档中心各类接口说明及SDK获取;向量数据库VikingDB文档下翻找到有java操作案例;实现目标功能效果:通过SDK调用豆包大模型,在代码内实现问答的效果;官方示例通过使用知识库,自己上传文档。让豆包大模型可以回答你文档中的内容数据(即自定义属于你自己(自身业务领域)的大模型);前置步骤:点击右上角头像处去创建API访问密钥;控制台内模型推理-在线推
- mysql 知识点梳理以及常见问题汇总
司江龙
mysql面试数据库
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- 如何在Linux下安装screen
木凡007
当你使用SSH登录VPS下载大的文件,比如下载10G的文件,你总不能坐在电脑旁或者开机让它下载吧。当你编译源文件的时候,网络突然断开了,那是很糟的一件事情,因为有可能你重新编译的时候会失败,于是你只有重装系统的选择了。但Linux的screen命令能避免这些灾难。下面以Centos6.564位系统为例manscreen查看系统介绍Linuxscreen能做什么screen为多重视窗管理程序。此处所
- 如何打造品牌忠诚度?这5大策略让顾客成为你的“铁杆粉丝”
人工智能ai开发自然语言处理
在流量红利见顶的今天,留住一个老客户比获取新客户更具商业价值。品牌忠诚度不仅是重复消费的代名词,更是消费者与品牌建立情感连接、主动传播口碑的信任纽带。本文将揭秘中国市场中构建品牌忠诚度的实战方法论。一、品牌忠诚度从“交易关系”到“情感共鸣”品牌忠诚度意味着消费者在众多选择中始终偏爱你的品牌,这种偏爱建立在品质信任、情感认同和价值观契合的基础上。例如,小米通过“参与感”让用户成为产品共创者,海底捞以
- 【大模型】ChatGPT 数据分析与处理使用详解
小码农叔叔
AI大模型实战与应用ChatGPT数据分析ChatGPT数据处理ChatGPT处理数据ChatGPT分析数据ChatGPT数据分析使用
目录一、前言二、AI大模型数据分析介绍2.1什么是AI数据分析2.2AI数据分析与传统数据分析对比2.2.1差异分析2.2.2优劣势对比2.3AI大模型工具数据分析应用场景三、AI大模型工具数据分析操作实践3.1ChatGPT常用数据分析技巧操作演示3.1.1快速生成数据3.1.2在线分析数据3.1.3在线提取数据3.1.4离线数据提取与分析3.1.5提取PPT数据3.1.6提取文档数据并分析3.
- 大模型转换为 GGUF
奔跑中的小象
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一、GGUF介绍GGUF格式的全名为(GPT-GeneratedUnifiedFormat),提到GGUF就不得不提到它的前身GGML(GPT-GeneratedModelLanguage)。GGML是专门为了机器学习设计的张量库,最早可以追溯到2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式,并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。但在后续的开发中,遇到了灵活性不足、相容性及难以维护的问
- ACwing算法备战蓝桥杯——Day3——二分
切勿踌躇不前
算法学习笔记蓝桥杯算法职场和发展
理论知识:二分分为整数二分与浮点数二分,其中整数二分最为常用,它们都有一套固定模板。整数二分:适用于大部分具有二分查找需求的问题,不一定是寻找数字模板:二分的前提是区间具有二段性,典型的例子就是一个单调区间(但是不止步于单调性),单调区间能被任意一个区间内的数x分成两段,第一段是小于x的区间,第二段是大于等于x的区间;通俗来讲,就是某个元素的一边是一种性质,另一边是另一种性质.最后求出的是那个边界
- 通义模型Prompt调优的实用技巧
大模型实战
prompt
1.目录1.prompt工程简介2.Prompt设计2.1Prompt主要构成要素2.2Prompt编写策略策略一:对较难被准确遵循的复杂规则可拆分为多条规则,有助于提升效果策略二:适当冗余关键信息策略三:使用分隔符给Prompt分段策略四:增加学习示例策略五:编写清晰地说明-指定任务所需的步骤策略六:让大模型反思自己的推理过程策略七:语音场景下的prompt要点策略八:判断型的任务,建议先给依据
- 大模型prompt实例:知识库信息质量校验模块
写代码的中青年
大模型prompt人工智能python大模型LLM
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。大模型应用向开发路径:AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factory的指令增
- 读懂AI Agent:基于大模型的人工智能代理
姚瑞南
AI行业产品调研AI行业资讯大模型落地探索及agent搭建人工智能机器人自然语言处理AIGCchatgptAI作画
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录⼀、背景介绍⼆、Agent概述三、工作原理⼀、背景介绍⼤语⾔模型的浪潮推动了AIAgent相关研究快速发展,AIAgent是当前通往AGI的主要探索路线。⼤模型庞⼤的训练数据集中
- 蓝桥杯历年真题JAVA版-2015年蓝桥杯省赛- Java组
Roc-xb
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第1题——星系炸弹(1)题目描述在X星系的广袤空间中漂浮着许多X星人造“炸弹”,用来作为宇宙中的路标。每个炸弹都可以设定多少天之后爆炸。比如:阿尔法炸弹2015年1月1日放置,定时为15天,则它在2015年1月16日爆炸。有一个贝塔炸弹,a年b月c日放置,定时为n天,请你计算它爆炸的准确日期。输入格式:输入存在多组数据,每组数据输入一行,每一行输入四个正整数a,b,c,n输入保证日期在1000-0
- 3. 意图分类prompt优化项目(实操版)
姚瑞南
prompt系列课程prompt实战应用案例分类prompt人工智能AIGC
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)本文简介:意图分类prompt优化项目(实操版)项目背景项目现状和目标意图识别prompt分析制定优化策略prompt调优效果及收益评估目录1.项目背景2.指标现状3.业务目标4.问
- Badcase归因分析“四部曲”
姚瑞南
工作通用方法论算法人工智能机器学习
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录一、什么是badcase?二、为什么要做badcase分析?三、如何做badcase分析?一、什么是badcase?badcase是业内的专业名词,简单解释一下。bad是坏,ca
- Windows10/11部署llama及webUi使用
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前言整体是希望在windows下安装llama3:8b以及gemma:7b两个大模型,并使用open/ollama-webui来访问从目标出发,llama3和gemma都属于开源大模型,可以自行编译,但是那个步骤对于初步探索的人来说要求太高了,暂时不考虑这条路。因此以先用起来的目的作为导向,强烈推荐直接使用官方推荐的ollama来直接安装。open/ollama-webui,现在叫open-web
- 基于 Vue +three.js +Photo Sphere Viewer + 高德地图实现 VR 效果
VueVirtuoso
我的学习之路前端vue.js前端框架github交互信息可视化3d
需求背景随着科技的进步,虚拟现实(VR)技术在家居行业的应用越来越普遍。我们项目的目标是通过结合VR看房和实时场景展示,提升用户的体验,用户可以在家中便能身临其境地感受房屋的空间布局和氛围。此外,我们希望通过高德地图提供的标记点功能,帮助用户快速定位感兴趣的区域。业务这边想要实现右边链接的效果阿里云付费全景图,类似VR看房,支持360°x360°任意旋转,支持自定义添加标注,支持切换场景等功能,效
- 1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析:从Prompt到Pre-training的进化路径
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掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力人工智能promptchatgptlangchaingpt
企业级AI大模型四阶技术全景解析:从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔:四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│(万亿参数基建)├─大模型微调│(领域知识注入)├─AI智能体│(任务自动化)└─提示工程(零样本交互)1.1技术层级关系与适用场景技术阶段技术门槛算力需求企业应用成熟度典型工具链提示工程★☆☆☆☆CPU即可90%+企业已部署LangChain、AutoGPT
- 【prompt示例】智能客服+智能质检业务模版
姚瑞南
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本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)整体结构说明:序号结构说明备注1prompt主体提示词主体主要包含定义角色+背景描述+目标+输出内容2变量变量主要提取知识库文档流程里涉及的⼀些判断项,需要接口的部分3注意事项常规注
- 开源大模型性能追平闭源模型技术路径分析
Mr' 郑
开源
(预测实现时间:2025Q2)开源模型进化路径MoE架构稀疏训练分布式RLHF2024突破2023现状2025超越性能反超一、现状对比与瓶颈分析(2024Q3)1.核心差距量化指标能力维度闭源模型均值开源模型均值差距比例复杂推理(MMLU)86.7%79.2%8.7%代码生成(HumanEval)89.1%81.4%8.5%长文本理解(NarrativeQA)82.3%73.9%10.2%多模态理
- golang x509 cannot validate certificate for 192.168.2.2 because it doesn‘t contain any IP SANs
乐观主义现代人
golang服务器网络golang
此问题主要出现在有cert验证的场景中,有两种解决方案:1.修改发出请求的设备的/etc/hosts文件(这种解决方案偏运维思维,能解决问题就行)#按照要求修改/etc/hosts文件,将IP映射成符合规则的serverNameroot@SC-Server:/opt/scenter#cat/etc/hosts127.0.0.1localhost127.0.0.1SC-Server#追加内容192.
- 【毕设专用】2025 AI 多模态 大模型 接入 合集
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【ESP32接入国产大模型之kimi】https://vor2345.blog.csdn.net/article/details/140782934【ESP32接入国产大模型之MiniMax】https://vor2345.blog.csdn.net/article/details/136768206【ESP32接入国产大模型之豆包】https://vor2345.blog.csdn.net/ar
- 机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用
硅基创想家
AI-人工智能与大模型机器学习逻辑回归人工智能
LogisticRegression即逻辑回归,是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法,以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍:基本原理线性回归基础:逻辑回归基于线性回归模型,其基本形式为:z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量,wiw_iwi是对
- day51 第十一章:图论part02
mvufi
图论深度优先算法
99.岛屿数量深搜每一块的上下左右都遍历过了之后,这块陆地就遍历完了。是深搜,不是广搜深搜:递归defdfs():if.....:终止条件dfs(子节点)directions=[[0,1],[1,0],[0,-1],[-1,0]]defdfs(grid,visited,x,y):ifgrid[x][y]==0orvisited[x][y]:returnvisited[x][y]=Trueforii
- 【stable diffusion模型】Stable diffusion模型分几种?一文详解,入门必看!
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前言在StableDiffusion中,模型并不只有一种,不同插件有不同的模型,分别作用于不同的功能。今天Lison老师就带大家一起来学习一下~01大模型也就是stablediffusion模型,在默认界面中,它位于web页面的左上角,下拉列表对应的模型:可以理解为绘画风格集合,SD需要大模型来规定它生成的图片风格,大模型是必选模型,你必须选择一个大模型才能开始生成工作。所有的AI设计工具,安装包
- ELK架构基础
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ELK知识点一、Elasticsearch(一)基本概念分布式搜索引擎基于Lucene的分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎,能快速存储、搜索和分析海量数据。索引(Index)类似于传统数据库中的数据库,是文档的集合。一个Elasticsearch集群可包含多个索引。类型(Type)在Elasticsearch6.x之前,一个索引可包含多个类型,类似数据库中的表。从7.x开始,类型被废弃,一
- 智能化售后服务过程如何建立
瑞云服务云
售后管理系统派工管理系统工单管理saascrm
智能高效的售后管理在用传统方式进行售后管理时,客户信息、订单记录等信息录入的工作量非常大,也容易出错;维修进度管理上,也会常出现服务不及时,结果引起客户负面情绪的情况。而使用瑞云服务云的售后服务管理系统,只需要输入关键词,勾勾选选就可以轻松记录;而且智能派单、实时查看流程进度、自动提醒、详尽灵活的数据报表这些功能,都在缩减管理成本、提高管理效率、提升服务品质上变得更容易了。智能派单、服务监控、费用
- stata软件不出图_[求助]stata8画图总是画不出来,不知道为什么?请指点
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+-------------+|x1x2||-------------|1.|2.61.67|2.|3.241.98|3.|3.731.98|4.|4.322.34|5.|4.732.5||-------------|6.|5.183.6|7.|5.583.73|8.|5.784.14|9.|6.44.17|10.|6.534.57|+-------------+graphx1x2(note:sc
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep