- 硬核 | 学习 Linux/C/C++ 必备!
我不是程序员~~~~
C&C++
大家好,我是亮哥!自从做公众号以来,我的公众号关注列表就急速上涨。刚看了一下目前总共几百个了。我从中挑选了几个Linux/C/C++方向上质量不错的号,在此推荐给大家。开发内功修炼公众号「开发内功修炼」号主飞哥有腾讯、搜狗等厂十余年工作经验。他在公众号上持续输出对网络、内存、磁盘的深刻的理解。他还自己写了一本硬核的pdf电子书《理解了实现再谈网络性能》,关注公众号后回复“内功”即可领取。图解|深入
- DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南
燃灯工作室
Deepseek人工智能机器学习数据挖掘
一、主题背景1.Why:破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境:金融风控场景中,每周新增百万级欺诈样本时,全量训练耗时从3小时增至8小时(数据量年增长300%)医疗影像诊断模型遇到新病症类型时,需要重新标注全部历史数据智能客服系统无法保留上周学习的行业专有术语DeepSeek方案实现:训练耗时:新增数据量20%时,耗时仅增加35%(传统方法需100%)灾难性遗忘率:在CLVision20
- Pandas——DataFrame对象用法
William.csj
编程语言pandas
Pandas——DataFrame对象用法一、创建pandas的DataFrame对象二、使用pandas读取excel文件三、访问pandasDataFrame中的元素四、获取DataFrame的行数和列数五、交换行六、访问和修改元素七、转置一、创建pandas的DataFrame对象Pandas学习笔记二——创建pandas的DataFrame对象的3种方法二、使用pandas读取excel文
- OpenAI: 人工智能领域的领军企业
2401_87458718
人工智能
OpenAI简介OpenAI是一家位于美国旧金山的人工智能研究实验室,成立于2015年。作为人工智能领域的领军企业,OpenAI致力于开发安全友好的通用人工智能(AGI),其使命是确保人工通用智能能够造福全人类。自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆
- 基于“蘑菇书”的强化学习知识点(十三):第三章的代码:MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解(gym版本 >= 0.26)(一)
墨绿色的摆渡人
基于“蘑菇书”的强化学习知识点强化学习蘑菇书
第三章的代码:MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解(gym版本>=0.26)(一)摘要摘要本系列知识点讲解基于蘑菇书EasyRL中的内容进行详细的疑难点分析!具体内容请阅读蘑菇书EasyRL!对应蘑菇书附书代码——MonteCarlo.ipynb在MonteCarlo.ipynb目录下面创建envs文件夹,然后下载racetrack.py和track.txt放到envs
- 学习计划:第四阶段(第八周)
狐凄
学习学习
目录第四阶段:特殊方法与高级特性第8周:学习特殊方法周一周二周三周四周五总结一、学习内容回顾理论学习代码实践二、问题与解决问题解决方法三、学习成果四、下周计划第四阶段:特殊方法与高级特性第8周:学习特殊方法周一上午理论学习:阅读Python官方文档中关于特殊方法的章节,初步了解特殊方法的概念和作用。特殊方法也称为魔术方法,它们以双下划线开头和结尾,用于实现Python内置操作和语法糖。重点关注特殊
- DeepSeek技术解析:降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业?
爱吃青菜的大力水手
人工智能
DeepSeek技术解析:降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业?正面影响分析算力需求与成本大幅降低DeepSeek通过算法优化(如稀疏计算、知识蒸馏)和模型压缩技术,将云端训练算力需求降至传统大模型的35%,车端推理芯片需求减少至65%。例如,某车企使用高通8650平台后,智驾系统成本显著下降。这种优化使得中小企业能以更低成本部署AI,甚至支持本地化私有化部署(如金融行业案例),同时减少对英伟达高
- 大模型学习路线与资源推荐
数字化转型2025
AI投资人工智能
以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线,涵盖从基础到进阶的完整学习路径,帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景:一、基础阶段:构建核心知识体系编程与数学基础编程语言:优先学习Python,掌握其语法、数据结构及常用库(如NumPy、Pandas、PyTorch)37。数学基础:线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石,需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
- MongoDB副本集与分片综合应用
李明一.
mongodb数据库
一、MongoDB副本集1.1、MongoDB复制在mongodb学习阶段,一般用的都是单台服务器,一个mongod服务进程。如果仅仅作为学习开发是可以的,但是如果用到生产环境,风险会很高,例如服务器崩溃、硬件出现问题,最坏的情况是磁盘或网络出问题可能会导致数损坏或数据不可访问。MongoDB复制是将数据同步在多个服务器的过程。复制提供了数据的冗余备份,并在多个服务器上存储数据副本,提高了数据的可
- 机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析(实验室环境)
@@南风
农作物病害识别与分类深度学习机器学习神经网络
Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而,虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除,但可以加以处理和监测,以减轻损害。因此,采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张,由5种病
- 结构可靠度 matlab编程,结构可靠度编程作业.doc
未来以至
结构可靠度matlab编程
结构可靠度编程作业Matlab编程作业姓名:余振学号专业:结构工程指导老师:杨春侠习题一:承受恒载和楼面活荷载的钢筋混凝土轴心受压短柱,已知恒载产生的轴向力NG为正态分布,活载产生的轴向力NL为极值Ⅰ型分布,截面承载能力(抗力)R为对数正态分布,统计参数分别为(NG=1159.1kN,(NG=81.1kN,(NL=765.5kN,(NL=222kN,(R=4560kN,(R=729.6kN,极限状
- python 语音转文本中文——DeepSpeech
drebander
python开发语言DeepSpeech
DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
- BP算法的python实现 + 男女生分类器
乐宝不是酒
机器学习机器学习神经网络算法
模式识别课上学习了BP算法,并用BP算法实现了男女生分类器,之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现,现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题,于是修改了一下Bug,也当做是复习吧。本文完整代码和数据集可以到这里:BP算法的python实现获得。BP算法是神经网络中十分经典的算法之一,要把它解释清楚实在需要很多时间,我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现,理论方面推荐看知乎大
- Matlab编写的直齿轮时变啮合刚度求解模型程序及拟合公式详解
UcbSSHqp
matlab算法机器学习
Matlab:势能法-编写的关于直齿轮时变啮合刚度求解模型程序(齿间摩檫力也有考虑进去),根据周期变化计算得到整个啮合过程的综合刚度啮合曲线,并得到拟合公式,以便在建立动力学方程的时候方便使用!内含详细解答YID:32226703787699990雪梅224aMatlab:势能法-编写的关于直齿轮时变啮合刚度求解模型程序摘要:本文基于Matlab编写了一个关于直齿轮时变啮合刚度求解的模型程序,该程
- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
FL1623863129
深度学习c++opencvYOLO
yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- 射频学习之HFSS入门(一)
OKay_J
学习经验分享笔记
HFSS下载与介绍下载介绍基本概念特点工作流程优势下载我下载的版本是ANSYSElectromagneticsSuite2023R1通过这篇文章下载,教程非常详细介绍基本概念HFSS(High-FrequencyStructureSimulator)是由ANSYS开发的一个专业的电磁场仿真软件,广泛用于高频电子工程中的电磁场分析。它主要用于设计和优化电磁设备,如天线、微波元件、射频(RF)设备等,
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
不易撞的网名
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离,而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。线性可分情况下的SVM假设我们有一组训练数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2
- Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线
诗雨时
loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号(左)、Python+智能大数据+AI学习交流群(右):欢迎关注和加群,大家一起学习交流,共同进步!目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz
- DeepSeek强化学习(Reinforcement Learning)基础与实践
Evaporator Core
强化学习#DeepSeek快速入门人工智能python数据库tornado强化学习deepseek
引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,专注于训练智能体(Agent)在环境中通过试错来学习最优策略。与监督学习和无监督学习不同,强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为,使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践,并通
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 1: 初入量化江湖 —— Python与量化的第一次邂逅
山海青风
python量化分析
第一章:初入量化江湖——Python与量化的第一次邂逅故事情境在一个热闹的理财交流群里,小K偶然听到有人提起“量化投资”。那一刻,他心中燃起了一种莫名的好奇与憧憬:“量化投资究竟是什么?我真的能用代码来炒股吗?”然而,面对这一连串新奇的名词,小K感到有些茫然,一头雾水。就在他犹豫不决的时候,一位神秘的前辈私信他:“想要在量化江湖中闯出一片天地,首先得打好基础。先从搞定Python和学习如何读取股票
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 3
山海青风
#机器学习机器学习tensorflow人工智能
下面是一篇以小明为主角,尝试用TensorFlow预测校园活动参与率的学习故事。我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍,并附带必要的代码示例,帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。小明的第一次机器学习实验场景:预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会,负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮,但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备
- 研二自学C++想转码,如何规划才能成功?有什么好的开源项目推荐?
程序员yt
c++开源java
今天给大家分享的是一位粉丝的提问,研二自学C++想转码,如何规划才能成功?有什么好的开源项目推荐?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:你好,我想咨询一下转码相关的问题。我的学历背景是安徽大学本科西安电子科技大学研二在读,目前已经完成了C++基本语法的学习,也完成了两个国外的公开课CS144和6.s081的学习与相关lab的编写。接下来
- 无人机实战系列(二)本地摄像头 + Depth-Anything V2
nenchoumi3119
无人机实战无人机
这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2,因为我使用的无人机是Tello,其本身仅提供了一个单目视觉相机,在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2,这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成RGBD图像,可以用来无人机避障与SLAM。Step1.拉取Depth-AnythingV2源码与模型下载官方仓库提供了两种方式调用De
- 深度学习笔记——循环神经网络RNN
好评笔记
补档深度学习rnn人工智能机器学习计算机视觉神经网络AIGC
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习文本特征提取的方法1.基础方法1.1词袋模型(BagofWords,BOW)工作原理举例优点缺点1.2TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFr
- Python 学习之旅:高级阶段(十七)Web 开发之模板引擎(如 Jinja2)
喜-喜
Python学习python学习前端
在Python的Web开发进程中,模板引擎是一个关键的工具,它能帮助我们将动态数据和静态的HTML结构结合起来,生成最终呈现给用户的网页。Jinja2作为Python中广泛使用的模板引擎,以其简洁的语法和强大的功能,在众多Web框架中发挥着重要作用。接下来,让我们以Flask框架为依托,深入了解Jinja2模板引擎。一、模板引擎的作用 在Web开发中,我们常常需要根据不同的用户请求,动态生成
- 揭秘波士顿房价密码:从经典数据集到线性回归实战
珠峰日记
线性回归算法回归机器学习深度学习
引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域,预测问题是一个核心研究方向,而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息,通过
- 机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式
Shockang
机器学习数学通关指南机器学习数学微积分
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文一句话总结∫abf(x) dx=F(b)−F(a)\int_{a}^{b}f(x)\,dx=F(b)-F(a)∫abf(x)dx=F(b)−F(a)其中,F(x)F(x)F(x)是f(x)f(x)f(x)的一个原函数(即F′(
- 终于明白了!人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系
大模型玩家
人工智能机器学习深度学习产品经理算法学习方法集成学习
在当今快速发展的科技领域,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、机器学习(MachineLearning,ML)、深度学习(DeepLearning,DL)、集成学习(EnsembleLearning)以及大模型(LargeModels)等概念频繁出现在人们的视野中。它们不仅推动了科技的进步,也深刻影响了社会生活的方方面面。本文将对这些概念进行全面解析,并探讨它们之间的联
- 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
数维学长986
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机(SVM)是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。它基于结构风险最小化(StructuralRiskMinimization,SRM)原则,通过寻找一个最优超平面来实现数据的分类。SVM不仅可以处理线性可分问题,也能够通过核技巧(KernelTrick)处理非线性可分问题。1.基本概念超平面:在特征空间中,S
- 神经网络八股(3)
SylviaW08
神经网络人工智能深度学习
1.什么是梯度消失和梯度爆炸梯度消失是指梯度在反向传播的过程中逐渐变小,最终趋近于零,这会导致靠前层的神经网络层权重参数更新缓慢,甚至不更新,学习不到有用的特征。梯度爆炸是指梯度在方向传播过程中逐渐变大,权重参数更新变化较大,导致损失函数的上下跳动,导致训练不稳定可以使用一些合理的损失函数如relu,leakRelu,归一化处理,batchnorm,确保神经元的输出值在合理的范围内2.为什么需要特
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p