- Qt 子窗体无法设置透明度的问题--来自StackOverflow
FourFatCats
qt开发语言
一个弹窗,为了让跟随父窗体移动并且置顶,给设置了parent,但是一旦设置了parent,关闭的消失效果动画就出不来了。即问题是:当一个QWidget设置了parent,用QPropertyAnimation,设置"windowOpacity"就失败。解决办法看了很多博客都乱写一通没人能看懂,解决问题还得StackOverflow。。。我搬运过来Mark一下:提问:I'veusedQPropert
- SDN架构解密:控制面如何“指挥”万亿级网络? ——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析
不想加班的码小牛
网络架构人工智能ai
摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构,揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化(如OpenFlow)与北向API开放能力,实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图,力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构,构建了网络控制的“中枢神经系统”:控制层(大脑):集中式控制器掌
- Langchain如何调用Siliconflow的模型
LJY_LU
langchainpython开发语言AIGC人工智能数据挖掘nlp
硅基流动之前宣布了部分模型免费,那我们就可以调用API来搞些事情。官网(ChatCompletions(siliconflow.cn))上给出了详细的调用方式,我们可以方便的ctrlC和ctrlV而Langchain支持自定义封装LLM(CustomLLM|️Langchain)那我们就可以结合搞点事情,封装好的代码在这,需要自取:fromlangchain.llms.baseimportLLMf
- SQL 布尔值 取反(sql server)
zzginfo
DataBasesqlserversql
在sql中,可以用'~'符号对布尔值取反值如select~isdeletedfromdbo.BUS_Teachers参考:http://stackoverflow.com/questions/177762/boolean-not-in-t-sql-not-working-on-bit-datatype
- 模型可解释性:基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
燃灯工作室
Aipytorchtensorflow人工智能
一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
- 浅析AI对前端程序员工作的威胁和机遇
minstbe
AI应用与观察人工智能前端
这几年,AI技术发展得很快,尤其是像ChatGPT这种工具,搞得不少前端程序员开始担心饭碗问题。这种担心倒也不是没道理,因为AI确实在某些方面很“卷”,但咱们换个角度想想,也许这背后藏着更多的机会呢?咱们今天就i来聊聊这个事儿。威胁:有些活,AI真能干了基础代码不求人以前写个网页小功能,要查文档、搜StackOverflow、试错调试啥的,但现在不一样了,你问ChatGPT,分分钟把代码甩给你,而
- pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训
小枫小疯
深度学习部署模型转移pytorchtensorflow人工智能
模型构建时候有时候在工程量比较大的时候,不可避免使用迭代算法,迭代算法本身会让错误的追踪更加困难,因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后,此时面临重要的问题就是,如果将通道打乱,在pytorch里面与tensorflow中间,两种通道排序是不一样的,是采用不同的
- OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景
白.夜
深度学习opencv
OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn,让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架,cv2.dnn有其独特的优点与缺点,适用于不同的应用场景。在这篇文章中,我们将详细分析cv2.dnn的优缺点,并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口,适合已经在使用
- JavaScript性能优化指南:聚焦DOM操作优化
桃木山人
技术杂谈javascript性能优化开发语言
引言:性能优化的关键路径在Web应用开发中,JavaScript性能直接影响用户体验。虽然存在多种优化手段,但DOM操作优化往往能带来最显著的性能提升。本文将以DOM操作为核心展开深入分析,并简要概述其他优化方向。核心优化:DOM操作性能提升1.问题根源分析浏览器渲染引擎与JavaScript引擎独立运作,频繁的DOM操作会导致:重排(Reflow):计算元素几何属性重绘(Repaint):更新元
- Flutter项目升级Xcode 16.2之后编译问题
Cao_Shixin攻城狮
Flutterflutterxcode
最近好久没升级Xcode了,升级了一下最新的16.2之后。发现Flutter项目在iOS设备上运行不起来了。报错:查了许多网友也遇到了,其中一个解决方案:https://stackoverflow.com/questions/79118572/xcode-16-and-ios-18-project-not-compiling有效。,通过设置DerivedData的路径:设置为工作文件路径。有三个选
- llm数据存储基础设施
galileo2016
人工智能
链接:https://i68.ltd/notes/posts/20250310-llm-db/infinity专为LLM应用程序构建的AI原生数据库,可提供对密集向量、稀疏向量、张量(多向量)和全文的快速混合搜索项目仓库:https://github.com/infiniflow/infinity关键特性令人难以置信的快在百万级矢量数据集上实现0.1毫秒查询延迟和15K+QPS在33M文档的全文搜
- 【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型
无水先生
人工智能高级阶段人工智能综合transformer深度学习人工智能
微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一、说明 使用预训练模
- Azkaban上传项目提示错误
sunyaox
AzkabanAzkaban上传项目错误htmlpython
Azkabanupload错误错误提示:basic.flow错误提示:ValidatorDirectoryFlowreportserrors:Errorloadingflowyamlfilebasic.flow:whilescanningforthenexttokenfoundcharacter‘\t(TAB)’thatcannotstartanytoken.(Donotuse\t(TAB)for
- 溢出隐藏省略号大法
小旋风01234
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- 数据分析及人工智能框架汇总
xihuanyuye
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一、数据分析二、人工智能1、Tensorflow1、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。Tenso
- Common Solder Defects and Root Cause Analysis
px5213344
pcb工艺
Generalguidanceitiswellknownthat60-70%ofallsolderdefectscanbetracedbacktotheprintingdefectssuchassolderbridging,coldslumpandUnevenSolderPasteDepositwhilefinetuningthereflowprofiledobenefitandavoidsome
- 【Agent实战】发票信息识别提取专家(AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt(CoT、One-shot等)+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践)
姚瑞南
大模型落地探索及agent搭建RAG技术应用探索prompt实战应用案例人工智能ocrpromptAIGCchatgptgptagi
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1.项目背景2.项目目标定性:定量:3.发票核心字段概述4.关键举措5.Workflow设计思路及编排5.1整体设计思路5.2流程搭建及解读流程解读:代码节点:解析agent数据
- 【扩散模型Diffusion Model系列】1-一篇文章带你快速入门扩散模型Diffusion Model,个人入门学习路线+优质学习博客资料
Leafing_
DiffusionModel扩散模型人工智能深度学习AIGC扩散模型AI视频生成算法人工智能深度学习
文章目录零、写在前面一、扩散理论缘起DDPM再见,马尔科夫!高视角DDIMLevelup!更高视角SDE、ScoreMatching、ODE走直线!RectifiedFlow和FlowMatching二、模型结构传统派LDMUNet:StableDiffusion维新派MMDiT:StableDiffusion3/Flux三、加速采样多走一步,再比较ConsistencyModel/LCM半白箱采
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你的美,让我痴迷
cssCSS动画HTML5星系背景关键帧视觉艺术
*{margin:0;padding:0;box-sizing:border-box;}body{overflow:hidden;}section{position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100vh;background:url(img/xingkong.jpg);background-position-x:center;backgroun
- 【解决方案】RAGFlow部分问题清单及解决方案备忘1
中杯可乐多加冰
各种解决方案人工智能deepseekragragflowLLM大模型
一、长时间显示:Taskisqueued多半是因为模型确实在队列中排队的原因,要么是内存一直在被占用中,要么是CPU或GPU一直在被占用中,可以首先检查硬件利用率:如果是内存导致的队列缓慢,可以将.env文件中的MEM_LIMIT改为26073741824如果是GPU或者CPU的原因,得具体排查,终止无用进程,如果都不是,检查docker容器的日志看看是否有任何异常:dockerlogs-frag
- JavaScript性能优化实战
仰望丨苍穹
前端:技巧与实践javascript性能优化前端
深入探讨JavaScript性能瓶颈,分享优化技巧与最佳实践:性能瓶颈DOM操作开销大:DOM操作往往是JavaScript性能的一个关键瓶颈。每次对DOM进行访问、修改或创建,都可能触发浏览器的重排(reflow)和重绘(repaint)操作。例如频繁地使用innerHTML修改元素内容,或者大量地动态创建DOM节点,都会导致性能问题。全局作用域查找慢:在JavaScript中,变量的查找是从当
- Java中右移(>>)和逻辑右移(>>>)的区别
java位运算
原文地址:https://stackoverflow.com/que...>>是算术右移(arithmeticshiftright),>>>是逻辑右移(logicalshiftright).再算术位移中,数字的符号位是保持不变的.例如:-2用八进制表示就是11111110,最左边表示符号位,如果是1的话则表示是负数.将-2使用算术右移一位则会得到11111111,也就是-1.而逻辑位移则不管符号位
- 第二十八个问题-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比
释迦呼呼
AI一千问架构深度学习人工智能机器学习自然语言处理
Dify、RAG-Flow、FastGPT核心特点对比以下基于搜索结果,从功能定位、技术架构、适用场景等维度总结三者的核心特点:1.Dify定位:开源的LLM应用开发平台,强调低代码与快速构建生成式AI应用。核心特点:多模型支持:无缝集成数百种专有/开源大模型(如GPT、Llama3、Mistral),支持通过API或本地部署调用18。流程编排能力:提供Chatflow(对话类应用)和Workfl
- 相同的问题看看Grok3怎么回答-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比
释迦呼呼
AI一千问人工智能深度学习机器学习自然语言处理算法
关键要点研究表明,Dify、RAG-Flow和FastGPT都是开源平台,专注于AI应用开发,特别是涉及RAG(检索增强生成)和知识库的场景。证据倾向于认为,Dify更通用,适合广泛的AI应用开发;RAG-Flow专注于深度文档理解的RAG引擎;FastGPT强调视觉工作流,适合构建知识库和问答系统。它们的区别在于平台类型、核心功能和目标用户,存在一些争议,如代理能力或文档处理复杂性。Dify、R
- 本地部署时,如何通过硬件加速(如 CUDA、TensorRT)提升 DeepSeek 的推理性能?不同显卡型号的兼容性如何测试?
百态老人
人工智能科技算法vscode
本地部署DeepSeek模型的硬件加速优化与显卡兼容性测试指南一、硬件加速技术实现路径CUDA基础环境搭建版本匹配原则:根据显卡架构选择CUDA版本(如NVIDIARTX50系列需CUDA12+,V100需CUDA11.x),并通过nvcc--version验证安装。GPU加速验证:运行以下代码检查硬件加速状态:importtensorflowastfprint("可用GPU数量:",len(tf
- 回流(Reflow)与重绘(Repaint):原理、性能影响与优化策略
冬冬小圆帽
前端javascripthtml
回流(Reflow)和重绘(Repaint)是浏览器渲染页面时的两个关键过程,它们对页面性能有重要影响。理解它们的机制以及如何优化,可以帮助我们编写更高效的代码。下面我们将结合代码深度分析回流和重绘。1.回流和重绘的基本概念1.1回流(Reflow)回流是指浏览器计算页面布局的过程。当页面中的元素发生几何属性(如宽度、高度、位置等)变化时,浏览器需要重新计算元素的几何信息,并重新构建渲染树(Ren
- Jenkins报错:Also: org.jenkinsci.plugins.workflow.actions.ErrorAction$ErrorId: f754e8a4-0218-4c28-899
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jenkins运维
Also:org.jenkinsci.plugins.workflow.actions.ErrorAction$ErrorId:f754e8a4-0218-4c28-8997-119f0f683ec5groovy.lang.MissingPropertyException:Nosuchproperty:dockerforclass:groovy.lang.Bindingatgroovy.lang.
- 训练大模型LLM选择哪种开发语言最好
大0马浓
人工智能训练python
训练大型语言模型(LLM)时,选择合适的编程语言主要取决于效率、生态支持、开发便利性以及特定需求(如性能优化或硬件适配)。以下是常见语言的分析和推荐:---1.Python(首选语言)优势:-生态系统丰富:主流深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、JAX)均以Python为主要接口,提供完整的工具链(数据处理、模型训练、评估部署)。-开发效率高:语法简洁,适合快速实验和原型开发,社区
- opencv python 光流法
weixin_34241036
人工智能python
OpticalFlow光流法光流是由对象或相机的移动引起的两个连续帧之间的图像对象的明显运动的模式.它是2D矢量场,其中每个矢量是位移矢量,表示从第一帧到第二帧的点的移动.上图表示的是一个球在连续的5帧图像中的运动,箭头显示其位移矢量.光流法原理的基础:目标像素强度在连续帧之间不变相邻像素具有相似的运动第一帧的像素I(x,y,t),在dt时间之后的下一帧中移动距离(dx,dy),因为这些像素是相同
- OpenCV-Python 光流
LeonDL168
Opencv-Pythonopencvpython人工智能
40.1光流由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个2D向量场,可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像之间的移动。如下图所示(ImageCourtesy:WikipediaarticleonOpticalFlow):OpticalFlow上图显示了一个点在连续的五帧图像间的移动。箭头表示光流场向量。光流在很多领域中都很有用:•由运动重建结构•视频压缩
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb