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分类目录:《系统学习Python》总目录在文章《并发模型和异步编程:基础知识》我们简单介绍了Python中的进程、线程和协程。本文就着重介绍Python中的进程、线程和GIL的关系。Python解释器的每个实例都是一个进程。使用multiprocessing或concurrent.futures库可以启动额外的Python进程。Python的subprocess库用于启动运行外部程序(不管使用何种
- 深入剖析OpenJDK 18 GA源码:Java平台最新发展
想法臃肿
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenJDK18GA作为Java开发的关键里程碑,提供了诸多新特性和改进。本文章深入探讨了OpenJDK18GA源码,揭示其内部机制,帮助开发者更好地理解和利用这个版本。文章还涵盖了PatternMatching、SealedClasses、Records、JEP395、JEP406和JEP407等特性,以及HotSpot虚拟机、编译器、垃圾收集器、内存模型
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- 分布式学习笔记_04_复制模型
NzuCRAS
分布式学习笔记架构后端
常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中,数据通常需要被分布在多台机器上,主要为了达到:拓展性:数据量因读写负载巨大,一台机器无法承载,数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡,达到灵活的横向拓展高容错&高可用:在分布式系统中单机故障是常态,在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作,这时候就需要数据在多台机器上做冗余,在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验:如果系统客户端分布
- 霍夫变换(Hough Transform)算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例
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算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换(HoughTransform)是一种经典的图像处理与计算机视觉算法,广泛用于检测图像中的几何形状,例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”,从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入:边缘图像(如经过Canny边缘检测)输出:一组满足几何模型的形状(如直线、圆)关键思想:图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
- 计算机网络技术
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计算机网络
目录一.网络概述1.网络的概念2.网络发展是3.网络的四要素4.网络功能5.网络类型6.网络协议与标准7.网络中常见的概念8.网络拓补结构二.网络模型1.分层思想2.OSI七层模型3.TCP/IP五层模型4.数据的封装与解封装过程三.IP地址1.进制转换2.IP地址定义3.IP地址组成成分4.IP地址分类5.地址划分6、相关概念一.网络概述1.网络的概念两个主机通过传输介质和通信协议实现通信和资源
- ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音,为AI视频生成匹配音效 支持50系显卡 一键整合包下载
昨日之日2006
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ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型,它能够让AI像专业“音效师”一样,根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。ThinkSound可直接应用于影视后期制作,为AI生成的视频自动匹配精准的环境噪音与爆炸声效;服务于游戏开发领域,实时生成雨势变化等动态场景的自适应音效;同时可以无障碍视频生产,为视障用户同步生成画面描述与环境音效。今天分享的ThinkSoundV2版
- OpenWebUI(12)源码学习-后端constants.py常量定义文件
青苔猿猿
AI大模型openwebuiconstants常量定义
目录文件名:`constants.py`功能概述:主要功能点详解1.**MESSAGES枚举类**2.**WEBHOOK_MESSAGES枚举类**3.**ERROR_MESSAGES枚举类**✅默认错误模板✅认证与用户相关错误✅资源冲突与重复错误✅验证失败类错误✅权限限制类错误✅文件上传与格式错误✅模型与API错误✅请求频率与安全限制✅数据库与配置错误4.**TASKS枚举类**✅总结实际应用场
- Kimi Chat 1.5 与 2.0 架构升级对比
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人工智能transformer深度学习产品经理chatgpt
1.5版的MoE架构优化KimiChat1.5采用了优化后的MoE架构,其核心在于“专家网络动态路由”。这一机制类似于快递系统智能选择最优路径,能够根据输入数据的特性动态分配计算资源。这种优化显著提升了模型的计算效率,同时降低了硬件资源的浪费。在实际应用中,这意味着开发者可以在相同的硬件配置下处理更复杂的任务,或者在有限的资源下实现更高的性能。2.0的混合专家系统创新点与1.5版相比,KimiCh
- 数字孪生技术为UI前端注入新活力:实现产品设计的沉浸式体验
ui设计前端开发老司机
ui
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言:从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度,当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
- Java三年经验程序员技术栈全景指南:从前端到架构,对标阿里美团全栈要求
可曾去过倒悬山
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Java三年经验程序员技术栈全景指南:从前端到架构,对标阿里美团全栈要求三年经验是Java程序员的分水岭,技术栈深度决定你成为“业务码农”还是“架构师候选人”。本文整合阿里、美团、滴滴等大厂招聘要求,为你绘制可落地的进阶路线。一、Java核心:从语法糖到JVM底层三年经验与初级的核心差异在于系统级理解,大厂面试常考以下能力:JVM与性能调优内存模型(堆外内存、元空间)、GC算法(G1/ZGC适用场
- 反光衣识别漏检率 30%?陌讯多尺度模型实测优化
在建筑工地、交通指挥等场景中,反光衣是保障作业人员安全的重要装备,对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁:强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源:某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后,给安全生产埋下隐患。一、技术解析:反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(Advanced RAG[1])基于历史对话重新生成Query?
985小水博一枚呀
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- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(Advanced RAG[1])其他Query优化相关策略?
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- 盲超分的核心概念
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数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像(LR)可看作高分辨率图像(HR)经过退化模型后的结果::观测到的低分辨率图像:待恢复的高分辨率图像:模糊核(BlurKernel)⊗:卷积操作↓:下采样(步长为):加性噪声(如高斯噪声、泊松噪声等)盲超分的核心问题:在未知、、的情况下,从估计。2.为什么传统超分方法会失效?传统方法(如SRCNN、EDSR)假设退化是固定的(如双三次下采
- LangChain中的向量数据库接口-Weaviate
洪城叮当
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文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言 Weaviate是一个开源的向量数据库,支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入,并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
- LLM中 最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?在大语言模型(LLM)中,最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息,这是由LLM的核心架构(以Transformer为基础)决定的,具体可以从以下角度理解:1.核心机制:自注意力(Self-Attention)的作用现代LLM(如GPT系列、Qwen等)均基于Transformer架构,其核心是自注意力机制。在
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7):用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话
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AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
在LangChain中,四种文档处理预制链(stuff、refine、mapreduce、mapre-rank)是实现文档问答、摘要等任务的常用高阶工具。它们的核心作用是:将长文档切分为块,分步处理,再整合结果,极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt,一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。refine递进式摘要。先对第一块文档生成初步答案
- LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的有个假设:就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说,这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
- 什么是RFM模型
走过冬季
学习笔记大数据数据分析
RFM模型是客户价值分析中一种经典且实用的量化模型,它通过三个关键维度评估用户价值,帮助企业识别最有价值的客户群体。名称RFM由三个核心指标的英文首字母组成:R(Recency)-最近一次消费时间定义:用户上一次发生交易行为距今的时间长度(如多少天前)。意义:衡量用户的活跃度和流失风险。R值越小(最近有消费),说明用户越活跃,流失风险越低;R值越大(很久没消费),用户流失风险越高。母婴场景示例:一
- Spring WebFlux 响应式编程原理与实战指南
SpringWebFlux响应式编程原理与实战指南一、技术背景与应用场景随着微服务与高并发的迅速发展,传统的阻塞式编程模型在处理大量并发请求时容易导致线程资源耗尽、响应延迟增高。SpringWebFlux基于ReactiveStreams规范,通过非阻塞、背压机制,实现高吞吐、低延迟的Web服务。典型应用场景包括:实时数据推送:WebSocket或Server-SentEvents场景。高并发AP
- JavaScript之DOM操作与事件处理详解
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JavaScript之DOM操作与事件处理详解一、DOM基础:理解文档对象模型二、DOM元素的获取与访问2.1基础获取方法2.2集合的区别与注意事项三、DOM元素的创建与修改3.1创建与插入元素3.2修改元素属性与样式3.2.1属性操作3.2.2样式操作3.3元素内容的修改四、DOM元素的删除与替换4.1删除元素4.2替换元素五、事件处理:实现页面交互5.1事件绑定的三种方式5.1.1HTML属性
- zookeeper etcd区别
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zookeeperetcd分布式
ZooKeeper与etcd的核心区别体现在设计理念、数据模型、一致性协议及适用场景等方面。ZooKeeper基于ZAB协议实现分布式协调,采用树形数据结构和临时节点特性,适合传统分布式系统;而etcd基于Raft协议,以高性能键值对存储为核心,专为云原生场景优化,是Kubernetes等容器编排系统的默认存储组件。12架构与设计目标差异ZooKeeper。设计定位:专注于分
- 【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用
Jackilina_Stone
人工智能QualcommSNPE
目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE(SnapdragonNeuralProcessingEngine),是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架,能够支持多种深度学习模型,包括Pytor
- 游戏开发日记
future1412
学习数据结构c#
如何用数据表来储存,位置坐标(XYZ):决定了对象在世界中的摆放资源ID/图片URL:决定了使用什么模型或贴图事件ID/特效:是否触发某些事件(例如点击、交互)逻辑索引(GridIndex):用于程序检索和映射用途这在策略类、模拟类、RPG游戏中非常常见,例如建筑布局、怪物摆放、地图资源点等。这个表格决定的是玩家事件,使用了的图片名称URL,格子的出入口设置,格子的类型,是否为检察点,场景id,副
- 目标检测(object detection)
加油吧zkf
目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术,在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景,帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测(ObjectDetection)是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题:分类(Classification):确定图像中每个目标的类
- django - admin后台管理-2-自定义模型类
米兔-miny
django-达内django分布式python
注册自定义模型类若要自己定义的模型类也能在/admin后台管理界中显示和管理,需要将自己的类注册到后台管理界面注册步骤:在应用app中的admin.py中导入注册要管理的模型models类,如:from.modelsimportBook调用admin.site.register方法进行注册,如:admin.site.register(自定义模型类)#file:bookstore/admin.pyf
- 不同行业的 AI 数据安全与合规实践:7 大核心要点全解析
观熵
人工智能DeepSeek私有化部署
不同行业的AI数据安全与合规实践:7大核心要点全解析关键词AI数据安全、行业合规、私有化部署、数据分类分级、国产大模型、隐私保护、DeepSeek部署摘要随着国产大模型在金融、医疗、政务、教育等关键领域的深入部署,AI系统对数据安全与行业合规提出了更高要求。本文结合DeepSeek私有化部署实战,系统梳理当前各行业主流的数据安全合规标准与落地策略,从数据分类分级、访问控制、审计追踪到敏感信息识别与
- 《Python星球日记》第35天:全栈开发(综合项目)
Code_流苏
Python星球日记编程项目实战Python全栈开发DjangoFlask后端开发博客系统
名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)专栏:《Python星球日记》,限时特价订阅中ing目录一、全栈开发概述1.全栈开发的优势2.全栈开发技能组合二、博客系统项目需求分析1.功能需求2.技术栈选择3.项目结构规划三、数据库设计1.实体关系分析2.Django模型设计四、后端开发1.Django项目创建2.视图
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。