- 25年最新Java后端社招场景项目题总结!(附100w字面试题)
小凡敲代码
javajava面试Java面试题Java场景题程序员互联网大厂计算机
一、高并发与分布式系统设计百万级QPS秒杀系统核心问题:如何解决超卖、库存一致性、高并发请求?技术方案:Redis预减库存+异步扣减(Kafka/RocketMQ)分布式锁(Redisson)或乐观锁(CAS)限流策略(Nginx/Sentinel)扩展:热点数据隔离(独立Redis集群)、风控防刷(IP限流、验证码)。分布式文件存储系统(类似GFS)需求:支持海量文件存储、高可用、快速检索。关键
- CYA8009:超高速低噪声放大器的国产新标杆,全面超越AD8009!
在高端信号处理领域,ADI的AD8009曾长期占据主导地位。如今,上海宸屿推出的CYA8009以更优性能参数、更宽温度适应性及国产高性价比优势,成为高速电流反馈放大器的新一代标杆解决方案!关键性能参数对比:可以看到CYA8009凭借526ps的上升时间,能显著提升雷达与激光测距系统的响应精度;其70MHz高频段二次谐波失真低至-71dBc(干扰较AD8009降低27%),为5G基站提供提升30%的
- Day51 复习日-模型改进
cylat
python打卡机器学习人工智能python神经网络深度学习
day43对自己找的数据集用简单cnn训练,现在用预训练,加入注意力等importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms,modelsfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitimportmatplotlib
- TM56M152A 十速工业级32位闪存MCU控制器芯片 外设接口+硬件加密引擎
TM56M152A(十速科技)产品解析与推广文案一、产品定位TM56M152A是十速科技(TenxTechnology)推出的工业级32位ARMCortex-M0微控制器,主打高性价比实时控制,集成丰富外设接口和硬件加密引擎,适用于智能家居、工业HMI、电机控制等场景。二、核心功能与参数特性参数/性能内核架构ARMCortex-M0@48MHz,1.25DMIPS/MHz存储配置64KBFlash
- CIO心中那难以触及的“真”开源
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运维大数据系统架构
开放源码协议是由曾是Debian的创始人之一的BrucePerens提出,1980年第一个开放源码项目的出现到现在已经经历了36年。原Debian的创始人BrucePerens在这期间开源经历了不少波折,一代又一代的开源技术孕育而生,同时一代又一代的开源技术也在被抛弃。开源经历了这么多年的发展,在企业中真正的使用情况究竟如何?以IT技术为企业核心竞争力的企业,在开源上都已有了相应的实践,也取得一定
- A3938SLDTR-T Allegro电机预驱动器+高精度控制 汽车级电机控制引擎!
深圳市尚想信息技术有限公司
Allegro驱动器MOSFET电机控制工业自动化
A3938SLDTR-T(Allegro)产品解析一、产品定位A3938SLDTR-T是AllegroMicroSystems推出的三相无刷直流(BLDC)电机预驱动器,集成MOSFET栅极驱动和电流检测功能,专为12V~60V工业电机系统设计,适用于高精度速度控制场景。二、核心功能与参数特性参数/性能工作电压12V~60V(支持汽车24V系统)输出驱动能力1.5A峰值(拉/灌电流),直接驱动MO
- 2025年30万级SUV终极对决:理想L7强势领衔
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算法
权威数据背书:据乘联会2025年1-5月销量统计,30万级SUV市场新能源渗透率达62%,其中增程式车型同比增长85%(数据来源:中国汽车工业协会)一、理想L72025款:颠覆认知的六边形战士核心升级亮点双模混动系统:搭载宁德时代新一代磷酸铁锂电池(容量42.8kWh),纯电续航240km(CLTC),综合续航1315km,馈电油耗仅5.9L/100km(工信部认证)魔毯底盘2.0:CDC连续可变
- 文心大模型及百度大模型内容安全平台齐获信通院大模型安全认证
百度安全
百度安全
近日,文心大模型与百度大模型内容安全平台——红线大模型双双荣获中国信息通信研究院泰尔认证中心颁发的“大规模预训练模型(文本生成功能)安全认证证书”,且二者的认证级别皆“增强级”的最高级别。大规模预训练模型(文本生成功能)安全认证证书本次认证基于《电信和互联网大规模预训练模型安全评测指标和方法》(TLC073-2024),此标准由中国信息通信研究院牵头制定,旨在为大规模预训练模型提供安全评测的风险项
- Kimi Audio一个通用的音频基础模型处理各种任务如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话
skywalk8163
人工智能xcodeidekaggleKimiAudio
KimiAudio被设计为一个通用的音频基础模型,能够在一个统一的框架内处理各种音频处理任务。主要功能包括:通用功能:处理各种任务,如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话。最先进的性能:在众多音频基准测试中取得SOTA结果(见评估和技术报告)。大规模预训练:对超过1300万小时的各种音频数据
- OpenCV中超分辨率(Super Resolution)模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl
村北头的码农
OpenCVopencvdnn人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中超分辨率(SuperResolution)模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块,用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。这个类是OpenCV中用于执行深度学习超分辨率推理的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型(如ED
- 睿尔曼系列机器人——以创新驱动未来,重塑智能协作新生态(上)
BFT白芙堂
机器人人工智能睿尔曼机器人协作机器人机器学习复合机器人
在工业自动化与智能服务深度融合的浪潮中,协作机器人凭借其安全、灵活、易部署的特性,成为推动产业升级的核心力量。睿尔曼(RuiermanRobotics)作为中国协作机器人领域的领军品牌,始终以“让机器人触手可及”为使命,专注于轻量化、高精度、高性价比的协作机器人研发与生产。其产品矩阵覆盖工业制造、物流仓储、医疗健康、商业服务等多场景,通过模块化设计、智能算法优化和开放生态构建,为全球客户提供高效、
- Spring Boot 学习总结(34)—— spring-boot-starter-xxx 和 xxx-spring-boot-starter 区别?
一杯甜酒
SpringBootspringboot数据库springjavaspringstarter
一、SpringStarter简介SpringStarter是SpringBoot提供的一种便捷方式,帮助开发者快速集成和配置Spring应用中所需的依赖。每个Starter都是一个预配置的依赖集,可以自动配置应用的一部分或特定功能。这些Starter旨在消除手动编写大量样板代码和配置的需求。1、SpringStarter举例spring-boot-starter-web:用于构建基于Spring
- AI大模型探索之路-训练篇15:大语言模型预训练之全量参数微调
寻道AI小兵
AI大模型预训练微调进阶AIGC人工智能语言模型自然语言处理pythonAI编程agi
系列篇章AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Transforme
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
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BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是由Google于2018年提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型,属于大型语言模型(LLM)的一种重要类型。其核心特点和技术定位如下:1.核心架构Encoder-Only结构:BERT仅使用Transformer的编码器(Encoder),通过多层堆叠捕捉文本的双向
- 大语言模型(LLM)按架构分类
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大语言模型(LLM)按架构分类的深度解析1.仅编码器架构(Encoder-Only)原理双向注意力机制:通过Transformer编码器同时捕捉上下文所有位置的依赖关系#伪代码示例:BERT的MLM任务masked_input="The[MASK]satonthemat"output=encoder(masked_input)#预测[MASK]="cat"预训练任务:掩码语言建模(MLM):随机遮
- 基于Python的气象数据分析及可视化研究
气象数据作为地球系统科学的核心要素,其分析与可视化在气候研究、灾害预警、农业生产等领域具有战略性意义。本文以Python技术栈为基座,系统探讨气象数据的采集预处理、多维度分析模型及可视化表达范式,通过3000+字深度研究揭示Pandas时序处理、Xarray多维计算、Cartopy地理可视化等工具的核心方法论。内容涵盖全球再分析数据挖掘、极端天气模式识别、动态热力图构建等实战场景,并引入机器学习预
- 项目解决方案:付费自习室视频监控系统建设解决方案
目录第一章项目背景1.1技术提升背景1.2发展趋势背景1.3合规性要求背景第二章实现特点2.1拓展集成,信息联动2.2全面支持,无忧运营2.3成本控制,效益最大化第三章需求确认3.1实时远程监控,集中管理3.2权限管理灵活且安全第四章建设目标4.1先进实用,贴合需求4.2经济完备,高性价比4.3安全可靠,稳定运行4.4易于拓展,前瞻未来第五章难点解析5.1视频观看无缝衔接5.2精细划分用户功能第六
- API技术如何玩转电商监控?答案超乎你想象
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顾名思义,电商价格监控的意思就是针对线上电商平台的产品价格进行监控。电商价格监控的前提就是电商价格监测,通过百博卫士对产品34个维度的产品数据进行监测,当品牌方要对这34个维度的SKU内容需要管控的时候,这个管控的动作就是电商价格监控了。电商价格监控有什么作用?当电商品牌方对产品价格进行价格监控的时候,百博卫士会对线上的这34个维度数据进行跟踪监测,一旦出现低价乱价、优惠券接触底线的时候就会触发预
- 手滑救星!通知中心一秒即达,这次真的“滑”得漂亮!
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你的手机还在上演"手臂伸展操"吗?是不是总因为手机放得稍远一点,想优雅地划开通知中心却误触到了旁边的控制中心?这种"指尖的距离感"困扰,我懂!以前遇到这种情况,标准流程大概是这样的:心塞地发现点错了(控制中心界面出现)→无奈收回手臂,或者艰难地再次伸长手指→精确瞄准屏幕顶端那条细细的边→小心翼翼地向下滑动,只为召唤出通知中心。在HarmonyOS5.0.1.130及以上版本中(Pura80系列机型
- AI大模型定义与应用概述
水云桐程序员
人工智能ai大模型
AI大模型,也成为基础模型或大规模预训练模型,指的是在海量数据上通过深度学习技术进行预训练的超大型人工智能模型。常见类型大型语言模型:这是目前最主流和成熟的大模型类型。擅长文本生成、文本理解、机器翻译、对话系统、代码生成与解释等。代表案例:GPT系列、通义千问、文心一言、KimiChat等。多模态大模型:擅长同时处理和生成多种模态的信息,如文生图、图生文、图文问答、视频理解、音频生成等。代表案例:
- 【WIN系统】Win11开机锁屏的漂亮壁纸如何保存?
南工说焊接
软件应用经验分享
博主电脑:联想小新AIR14(系统WIN11)图片路径:C:\ProgramData\Lenovo\devicecenter\LockScreen\cache注意事项:要先显示隐藏项目才能找到
- Day44
1.预训练概念:在大规模数据上训练模型学习通用知识,再迁移到下游任务微调2.常见模型:图像有AlexNet、ResNet、ViT;NLP有BERT、GPT3.图像模型发展:从手工特征到深度学习,从CNN到Transformer、多模态4.预训练策略:数据增强、自监督/监督训练、模型微调、多模态学习作业1.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optima
- 百度文心大模型 4.5 系列全面开源 英特尔同步支持端侧部署
2025年6月30日,百度如期兑现2月14日的预告,正式开源文心大模型4.5(ERNIE4.5)系列,涵盖10款不同参数规模的模型,包括470亿参数混合专家(MoE)模型、30亿参数MoE模型及3亿参数稠密型模型,实现预训练权重与推理代码的完全开放。这一举措标志着国内大模型技术向生态化、普惠化迈出关键一步。开源矩阵与授权机制:兼顾商业应用与技术共享文心大模型4.5系列基于ApacheLicense
- 大规模预训练语言模型的参数高效微调
人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大规模预训练语言模型(PLMs)在特定下游任务上的微调和存储成本极高,这限制了它们在实际应用中的可行性。为了解决这一问题,来自清华大学和北京人工智能研究院的研究团队探索了一种优化模型中一小部分参数的方法,同时保持其他参数不变,以大幅降低计算和存储成本。研究团队提出了“delta-tuning”这一概念,将优化的参数部分称为“delta”,即在训练过程中被“改变”
- Segment Anything in High Quality之SAM-HQ论文阅读
qq_41627642
深度学习论文阅读论文阅读
摘要最近的SegmentAnythingModel(SAM)在扩展分割模型规模方面取得了重大突破,具备强大的零样本能力和灵活的提示机制。尽管SAM在训练时使用了11亿个掩码,其掩码预测质量在许多情况下仍不理想,尤其是对于结构复杂的目标。我们提出了HQ-SAM,使SAM能够精确地分割任意目标,同时保留其原有的可提示设计、高效性和零样本泛化能力。我们的设计充分复用并保留了SAM预训练的模型权重,仅引入
- 转行大模型之从大数据到AI:我为何选择投身大模型领域
程序员辣条
大数据人工智能产品经理大模型教程大模型入门大模型学习
作为一名经验丰富的大数据开发工程师,我最近决定扩展自己的职业方向,转向大模型应用开发。这个决定源于对技术趋势的观察、对个人发展的思考,以及对我们行业未来的预判。让我从一个大数据工程师的视角,逐步分析这个决定背后的逻辑。目录1.技术演进:从大数据到大模型1.1大数据技术的发展现状1.2AI与大数据的融合1.3大模型:AI与大数据的集大成者2.技能迁移:大数据到大模型的自然过渡2.1数据处理能力的价值
- 跟rocktmq杠上了
樱桃的程序员麻麻
json
继上一次mq注册问题,今天又出现了,mq阿里云管理台显示注册成功了,但实际应用压测时,发现有2个节点并没有消费mq消息,这是为何。。昨晚压测的时候还是6个节点消费,今天变成4个了,想了想变动,今天运维调整开启启动脚本,和这个有关系?不应该啊,但是java应用也没有重新部署,除了这个变动没有其他原因了,后来运维又一波操作,但是还是注册不上,最终没办法还是找了阿里云客服,原来是因为旧的集群还在连着,但
- RabbitMQ(rabbitmq-delayed-message-exchange)实现延时任务
qiang_gege
rabbitmqrabbitmq分布式springboot中间件
引言:什么是延时任务?在我们生活中比较常业务见场景的如下:红包24小时未被查收,需要延迟执退还业务;订单下单之后30分钟后,用户如果没有付钱,系统需要自动取消订单在如上场景中延时周期为固定时段。另外还有一种延时周期不固定的业务场景如下:业务场景:平台方发布预运行计划,预计划中需限定申报截至时间,参与方需在截止前申报各自实际运行计划给平台后由平台统筹运行计划安排。需求分析:由于是预计划,会存在截至时
- 手把手从零打造 Llama3:解锁下一代预训练模型
会飞的Anthony
信息系统人工智能AIGC自然语言处理人工智能llama3AIGC
引言Llama3相较于Llama2,不仅在模型架构上做了显著优化,尤其是全局查询注意力机制(GQA)的引入,使得模型在大规模数据处理上表现更加出色。同时,Llama3采用了与GPT一致的tiktoken分词器,大幅提升了分词效率。本篇文章将带你从头构建Llama3预训练流程,深入了解其关键细节和实现方式,让你掌握这一下一代模型的核心技术。1.启动训练脚本在这一步中,我们将实现Llama3的预训练框
- 【Rust日报】2025年全球有哪些Rust大会
vekos-又一个Rust写的实验性OSVEKOS是一个用Rust语言编写的实验性操作系统,目前处于0.0.1的alpha版本。它专注于在内核中引入验证和安全性。主要特性包括:使用加密证明系统验证所有文件系统和内存操作。使用伙伴分配器及Copy-on-Write支持的安全内存管理。实现了基本的shell,支持命令历史和行编辑。使用Merkle树进行验证的文件系统(VKFS)。基本的进程管理、调度和
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo