- 无人机喊话系统：空中扩音器的科技密码！
云卓SKYDROID
无人机科技人工智能云卓科技科普高科技
一、技术核心：空中声波系统的三重架构1.声源处理中枢支持双模输入：麦克风实时采集与数字音频导入搭载DSP数字信号处理器，实现动态降噪（信噪比＞70dB）自适应EQ调节，针对不同场景优化频响曲线（如灾害现场增强低频穿透力）2.定向声场发生器采用相控阵扬声器技术，波束角可调范围15°-60°声压级最高达125dB（相当于喷气式飞机起飞噪音）有效投射距离300米（静风环境下）3.飞控集成平台专用减震支架
- 【CSS】实现三栏布局的方式
儒rs
CSScsscss3html三栏布局前端
【CSS】实现三栏布局的方式三栏布局一般指的是页面中一共有三栏，左右两栏宽度固定，中间自适应的布局，三栏布局的具体实现如下：①利用浮动利用浮动，左右两栏设置固定大小，并设置对应方向的浮动。中间一栏设置左右两个方向的margin值。注意这种方式，中间一栏必须放到最后。.container{overflow:hidden;}.left{float:left;width:100px;background
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中，芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升，如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时，模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中，工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制，医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理，而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面，边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式，联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
- 仿新浪微博typecho主题源码
酷爱码
phpPHPtypecho博客源码
源码介绍仿新浪微博typecho主题源码，简约美观，适合做个人博客，该源码为主题模板，需要先搭建typecho，然后吧源码放到对应的模板目录下，后台启用即可源码特点支持自适应个性化程度高可设置背景图、顶栏背景图可自定义导航栏、资料卡、关注按钮等文章大图多样化选择，支持随机图适配Typecho最新版本（1.2.1）与PHP8.0源码免费获取仿新浪微博typecho主题源码
- MySQL 8.0 特性的高频面试题及核心知识点
dblens 数据库管理和开发工具
mysqlmysql数据库面试题
1.索引原理与MySQL8.0新特性答案：自适应哈希索引：MySQL8.0自动在频繁查询的索引上构建哈希索引，加速等值查询（如WHEREid=1）。全文索引优化：支持布尔模式（MATCH()AGAINST()）和自然语言模式，且索引更新更高效。InnoDB页压缩：支持ZSTD压缩算法，减少存储空间和I/O开销。虚拟列索引：可对虚拟列（ComputedColumns）创建索引，减少存储冗余。2.事务
- vue2实现表格拖拽功能。整列的数据可以随意拖拽排序，但是行的拖拽只影响当前列
火炬冬天
vue.jsjavascriptelementui
概述本文介绍基于Vue2实现的表格组件，支持以下核心功能：列拖拽排序（整列位置交换）行拖拽排序（每列内部独立排序）自适应列宽与内容溢出提示可视化拖拽反馈效果数据与视图的自动同步功能演示源码分享{{column.label}}-->⠿{{data[rowIndex][column.prop]}}importdraggablefrom'vuedraggable';exportdefault{compo
- OpenLSD是一个自适应开源数据集，旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。
数据集
2024-11-14，由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集，目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中，通过机器学习方法提升效率和质量。一、研究背景：逻辑综合是电子设计自动化（EDA）流程中的关键环节，它负责将高级设计规范转化为门级网络列表。近年来
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看，可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制，而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与
- 问题链的拓扑学重构
由数入道
AI辅助教学拓扑学重构
问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱（Mermaid图示）核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络4.3维度跃迁——第一性原理与跨模态映射4.4时空折叠——历史回溯与未来推演四维操控模型——知识精髓工具、案例及实践方法注意事项、终止机制与系统自适应未来拓展与研究方向总结与战略价值1.概念框架与
- Cisco ASA 9.23.1 - 思科自适应安全设备 (ASA) 软件
cisco
CiscoASA9.23.1-思科自适应安全设备(ASA)软件CiscoAdaptiveSecurityAppliance(ASA)请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-asa/查看最新版。原创作品，转载请保留出处。作者主页：sysin.org思科自适应安全设备(ASA)软件成熟的防火墙和网络安全平台CiscoASA系列安全设备可以保护各种规模的公司网络。它可让
- DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案
猴的哥儿
笔记大数据交通物流python数据仓库微服务
一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本↓25%路径规划突发路况响应延迟>30分钟实时路况语义理解+自适应规划准时交付率↑18%异常检测50%异常依赖人工发现多传感器融合的异常模式识别异常发现时效↑6倍客户服务50%咨询需人
- YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制
鱼弦
人工智能时代YOLO
YOLOv8改进：添加GAM注意力机制引言在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）网络因其速度和准确性被广泛应用。然而，随着场景的复杂化，仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制，如GAM（GlobalAttentionMechanism），可以有效提高模型对关键区域的关注，从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制，通过全局信息聚合和自适应权重分
- CSS 自适应图片根据 div 大小进行均匀填充
前端小助手
csstensorflow前端
目录前言使用object-fit属性示例代码HTMLCSS总结相关阅读1.前言在Web开发中，经常需要图片根据其容器的大小进行自适应填充，使得图片在任何设备和屏幕尺寸下都能保持良好的显示效果。本文将介绍如何使用CSS中的object-fit属性来实现这一需求。2.使用object-fit属性object-fit是一个CSS属性，专门用于控制替换元素（如、等）在其容器内的显示方式。常用的值有：fil
- Adaptive AUTOSAR之状态管理模块（STM）
weixin_42130902
AdaptiveAUTOSAR架构
1.STM简介状态管理（STM）负责根据从其他AUTOSAR自适应平台应用程序或自适应应用程序接收的信息确定其任何内部状态机的状态。STM使用提供的网络管理字段（NetworkHandle）控制（部分网络）的状态。STM与执行管理（EXM）交互，以请求功能组和机器状态，以输入由项目需求确定的特定状态。功能组状态可能还依赖于网络管理（NM）状态。STM通过ara::com服务提供对其内部状态的访问。
- 面向服务的诊断 SOVD（Service-Oriented Vehicle Diagnostics）AUTOSAR AP R24-11
aFakeProgramer
APAUTOSAR#APAUTOSAR新标准解读系列AUTOSARSOVD
AUTOSAR_AP_EXP_SOVD导读：ASAMSOVD与AUTOSAR自适应平台的集成ASAMSOVD简介：ASAMSOVD（面向服务的车辆诊断）是一个较新的诊断标准，旨在解决当前诊断协议（如UDS）面临的挑战。SOVD是一个自我解释的协议，不依赖于外部ODX数据描述，使用现代技术（如HTTPS）实现。它支持远程、接近和车内诊断用例，并包含UDS作为子集，同时支持HPC用例。SOVD与AUT
- 【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程（三维空间，自适应基站的数量）
MATLAB卡尔曼
定位与导航1024程序员节matlab开发语言定位导航蓝牙
文章目录程序概述程序运行运行方法运行结果代码各模块的功能源代码总结程序概述该程序基于RSSI（接收信号强度指示）原理实现Wi-Fi定位，适用于在三维空间中定位未知点。程序通过多个锚点（基站）测量信号强度，并计算目标点的位置。程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
- DeepSeek：技术创作者的内容革命，从代码到爆文的AI全栈攻略
不想加班的码小牛
人工智能aichatgpt
一、为什么技术创作者需要关注DeepSeek？作为CSDN的资深用户，你是否经历过这些痛点？选题焦虑：技术热点日新月异，如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向？写作卡顿：明明代码跑通了，却在技术原理描述环节反复修改效率瓶颈：既要写技术文档又要运营专栏，时间永远不够用DeepSeek的多模态理解能力（支持代码+自然语言混合输入）和领域自适应特性（自动识别技术文档/教程/测评等文体），让它
- OTSU算法 （大津算法）理解&代码
当代女大学生
机器学习python计算机视觉算法
OTSU算法：对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法，又称大津阈值分割法，是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。从大津法的原
- Matlab/simulink 风储调频，风电调频，模糊控制，mpc模型预测，虚拟惯性控制，下垂控制。
风储wind-专业frequency
其他
风电采用虚拟惯性控制，储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数，根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率，仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率，去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。
- 【考研计算机网络】课堂笔记4 第四章 网络层_Network Layer
刘鑫磊up
#操作系统计算机网络计算机网络
文章目录：一：网络层的功能1.异构网络互联2.路由与转发功能3.拥塞控制二：数据交换方式三：路由算法1.静态路由与动态路由1.1静态路由算法（又称非自适应路由算法）1.2动态路由算法（又称自适应路由算法)2.动态路由算法2.1距离-向量路由算法2.2链路状态路由算法2.3层次路由四：IPV41.概述2.IPV4分组2.1IPV4分组格式2.2IP数据报分片2.3网络层转发分组的流程3IPV4地址与
- 谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、
*Major*
机器视觉
谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、这么里面的AI原理没什么，还是这些公司把AI技术层面用出花了，一是他们有公司可能比较成立时间长，数据丰富。二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca
- React篇之three渲染
这个一个非常哈
react.js前端前端框架
需求：拖拽右侧面板，里面的three模型能够自适应import{useEffect,useState,useRef}from'react'import'./App.css'import*asTHREEfrom'three';import{GLTFLoader}from'three/addons/loaders/GLTFLoader.js';import{debounce}from'lodash';
- 响应式设计已死？流体布局才是未来！
前端javascript
ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读在当今的Web设计领域，挑战从未如此巨大。各种屏幕尺寸和分辨率的智能设备层出不穷，要让网站在所有设备上保持一致的用户体验，难度可想而知。但别担心，流体布局（FluidLayout）正是为了解决这一问题而生。它不仅适用于超大屏幕，同样也能完美适配小型移动设备，真正做到自适应！接下来，我们深入了解流体布局的原理
- 深度学习 常见优化器
Humingway
深度学习人工智能
一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新：∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
- Spring Cloud Alibaba 实战：Sentinel 保障微服务的高可用性与流量防护
扣丁梦想家
微服务sentinel服务监控熔断降级springcloud微服务
1.1Sentinel作用Sentinel是阿里巴巴开源的一款流量控制和熔断降级框架，主要用于：流量控制：限制QPS，防止流量暴增导致系统崩溃熔断降级：当某个服务不可用时自动降级，避免故障扩散热点参数限流：根据参数值进行精细化流控（例如VIP用户限流策略）系统自适应保护：根据系统负载自动调整限流规则授权规则：根据来源服务进行限流API网关防护：结合SpringCloudGateway保护微服务1.
- 吊打全网所有精美导航页引导页HTML源码
6v6-博客
开源
吊打全网所有精美导航页引导页HTML源码这款精美的导航页引导页HTML源码，自适应手机和电脑，无需后台，上传到网站根目录即可使用。首页内容在index.html中修改，支持双页切换，搭建简单，附带详细修改教程。源码特点自适应设计：完美适配手机和电脑端，用户体验极佳。无后台依赖：纯静态页面，无需数据库或后台支持。双页切换：支持双页切换功能，灵活展示内容。搭建简单：上传到网站根目录即可使用，无需复杂配
- 跨领域算法安全优化与可解释实践
智能计算研究中心
其他
内容概要作为系统性研究框架，《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入，重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性，构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式，同时引入动态可解释性分析技术，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面，研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略，以及生成对抗网络在数据
- 模型优化前沿趋势与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术，正在重构跨机构协作的模型训练范式，而量子计算与神经架构搜索（NAS）的结合，为超参数优化开辟了新维度。在应用层面，医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果，验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
- 深度学习训练中GPU内存管理
@Mr_LiuYang
遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或BatchSize受限，GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧，帮助开发者高效利用显存资源。
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法：
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。
第一种：
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式：
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问：
→ 请简单介绍一下什么是轻量级？
轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据：
地址表：
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景：
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）
问题：（折腾两天。。。。）
1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式：
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客，觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下：
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令：./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正！
print.html代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下：
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题：
我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
