- 前端高级面试题
阿芯爱编程
面试前端
以下是一些高级前端面试题及答案:一、性能优化如何对大型前端项目进行性能剖析(profiling)?答案:使用ChromeDevTools中的Performance面板。可以记录页面加载和交互过程中的各种性能指标,如脚本执行时间、渲染时间、重绘和回流次数等。利用Lighthouse工具,它可以对网页进行全面的性能评估,包括加载性能、可访问性、最佳实践等方面,并给出优化建议。在代码中手动插入性能测量点
- OpenCV:人脸检测与Haar级联分类器(十三)
WHCIS
opencvopencv数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征,其数学形式可扩展为四元组表示:特征定义:Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中:ttt表示特征类型(共14种基础变体)(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- unity中的双击按钮检测和长按按钮的检测
头号理想
游戏效果unity
之前我写过关于UGUI的接口的几篇博客地址1地址2之后今天使用上边的知识来实现一下按钮的双击和按钮长按的检测其实我们的思路就是每次按下检测按下时间如果长按时间超过某一特定的值那么我们判定长按至于双击的检测我们是当第一次按下之后抬起开始计时在特定值之前我们如果检测到按下第二次我们判定双击按钮usingUnityEngine;usingUnityEngine.Events;usingUnityEngi
- unity3d:ugui 长按按钮
四夕立羽
UGUIUnity3d技术笔记unity3dugui长按按钮
usingUnityEngine;usingSystem.Collections;usingUnityEngine.EventSystems;usingUnityEngine.Events;publicclassRepeatButton:MonoBehaviour,IPointerDownHandler,IPointerUpHandler,IPointerExitHandler{publicboo
- springboot + logback + filebeat + elk 实现分布式日志中心
imalvisc
javaspringlinux运维
前言:本文主要介绍docker搭建elk分布式日志平台,利用filebeat监听logback日志文件,传输到elk中,最终在kibana渲染展示。主要思路:filebeat监听日志文件的变化,传输到logstash,logstash通过分析提取,将日志信息推送到elasticsearch指定索引中,最终kibana从elasticsearch索引中查询并展示日志信息。一、docker搭建elk日
- 第N11周:seq2seq翻译实战-Pytorch复现
计算机真好丸
pytorch人工智能python
文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器(encoder)2.解码器(decoder)三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、前期准备from__future__importunicode_literals,print_fu
- 第N5周:Pytorch文本分类入门
计算机真好丸
pytorch分类人工智能
文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、前期准备1.环境安装确保安装了torchtext与portalocker库2.加载数据importtorch#强制使用CPUdevice=torch.devi
- 第TR5周:Transformer实战:文本分类
计算机真好丸
transformer分类深度学习
文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结:本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊1.准备环境1.1环境安装这是一个使用PyTorch通过Tran
- 大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
2301_76348014
程序员深度学习大数据知识图谱
文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
- DeepSeek进阶开发与应用1:DeepSeek框架概述与基础应用
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用spring自然语言处理
引言在当今的人工智能领域,深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。DeepSeek作为一个先进的深度学习框架,旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台,以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。本文将深入探讨DeepSeek框架的核心架构、基础应用以及如何通过代码实现一个简单的深度学习模型。DeepSeek框架概述DeepSeek框架的设计理念是简洁而强大。它提供了
- mysql查询 limit 1000,10 和limit 10 一样快么,如何优化?
佳德_Boy
mysql数据库java
目录问题两种limit的执行过程基于主键索引的limit执行过程基于非主键索引的limit执行过程深度分页问题总结(最终解决方案)问题第一页就是下面这样的sql语句。select*frompageorderbyidlimit0,10;第一百页就是select*frompageorderbyidlimit990,10;用这种方式,同样都是拿10条数据,查第一页和第一百页的查询速度是一样的吗?为什么?
- 深度剖析DeepSeek本地部署:技术、实践与优化策略
Abossss
AI论文pythonai人工智能
一、引言1.1研究背景与意义近年来,人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展,成为推动各行业变革的核心力量。其中,大语言模型(LLMs)作为人工智能领域的关键技术,在自然语言处理、智能客服、内容创作等众多领域展现出了强大的应用潜力,引发了学术界和产业界的广泛关注。OpenAI的GPT系列模型凭借其出色的语言理解与生成能力,在全球范围内掀起了AI应用的热潮;Google的BERT模型则在自然语言理解任务中取得
- 以下是基于巨控GRM241Q-4I4D4QHE模块的液位远程控制系统技术方案:
何工13763355074
巨控GRM231Q无线通讯巨控GRM241
以下是基于巨控GRM241Q-4I4D4QHE模块的液位远程控制系统技术方案:一、系统概述本系统采用双巨控GRM241Q模块构建4G无线物联网络,实现山上液位数据实时传输至山下水泵站,通过预设逻辑自动控制水泵启停,同时支持APP远程监控及人工干预。二、系统组成监测端(山上)液位传感器:投入式/超声波液位计(4-20mA模拟量输出)GRM241Q模块:直接接入液位信号(AI通道)供电:AC220V或
- DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公
herosunly
DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能officewps智能办公
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 使用Python实现深度学习模型:知识蒸馏与模型压缩
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能Python算法python深度学习开发语言
在深度学习领域,模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型压缩(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练(知识蒸馏)模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中,深
- 深度学习框架探秘|TensorFlow vs PyTorch:AI 框架的巅峰对决
紫雾凌寒
智启前沿:AI洞察・创未来人工智能深度学习tensorflowpytorchai
在深度学习框架中,TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow(点击查看)和PyTorch(点击查看)。它们引领着AI开发的潮流,吸引着无数开发者投身其中。但这两大框架究竟谁更胜一筹?是TensorFlow的全面与稳健,还是PyTorch的灵活与便捷?让我们一同深入剖析,探寻答案。在深度学习框架中,TensorFlow和PyTorch无疑是
- LeetCode Hot100刷题——二叉树的最大深度
圈圈编码
leetcode算法职场和发展
104.二叉树的最大深度给定一个二叉树root,返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。示例1:输入:root=[3,9,20,null,null,15,7]输出:3示例2:输入:root=[1,null,2]输出:2提示:树中节点的数量在[0,10^4]区间内。-100queue=newLinkedList<>();//queue用于存储待遍历的节点que
- SpringBoot建立SSH通道整合S3Elasticache(Redis),并实现Redis多库切换
IT但丁
JavaWebredisjedisspringbootaws
目录一、背景1、问题2、解决二、建立SSH通道1、pom引入依赖2、创建sshconfig3、SSHConnection程序三、Springboot整合Redis1、引入依赖2、配置信息3、RedisConfig的编写(切库处理配置)4、Redis操作的工具类四、两个大坑1、长时间未操作,连接重置2、长时间未操作,无法获取resource五、总结一、背景使用SpringBoot自带的redis框架
- 计算机组成原理——总线系统
汐颜花
零知识证明
总线大致分为三类:CPU内部连接各寄存器及运算部件之间的总线,称为内部总线。CPU同计算机系统的其他高速功能部件,如储存器、通道等互相连接的总线,称为系统总线。中、低速I/O设备之间互相连接的总线,称为I/O总线。总线的特性物理特性:总线的物理特性是指总线的物理连接方式,包括总线的根数,总线的插头、插座的形状,引脚线的排列方式等。功能特性:功能特性描述总线中每一根线的功能。如地址总线的宽度指明了总
- 开源协议深度解析:理解MIT、GPL、Apache等常见许可证
cooldream2009
编程思想开源协议apacheMIT协议
目录前言1.MIT协议:自由而宽松的开源许可1.1MIT协议的主要特点1.2MIT协议的适用场景2.GPL协议:自由软件的捍卫者2.1GPL协议的核心理念2.2GPL协议的适用场景3.ApacheLicense2.0:开源与专利保护的平衡3.1ApacheLicense2.0的主要特点3.2ApacheLicense2.0的适用场景4.BSD协议:简单而灵活的开源选择4.1BSD协议的版本及特点4
- i510300h和i78750h参数对比哪个好
妙龙
笔记本
i510300H是笔记本平台的标准电压处理器,为四核心八线程,主频2.5GHz,睿频4.5GHz,45WTDP,8M三级缓存,passmark跑分为9026分。我的笔记本就是活动时8折抢购的https://list.jd.com/list.html?i7-8750H的规格是6核心12线程,coffcelake架构,主频2.2GHz,单核最大睿频4.1GHz,六核最大睿频3.9GHz,L3缓存9MB
- 《Python与C#:虚拟机与元宇宙的次元战争》
虫洞没有虫
科技资讯\好文分享c#开发语言
一、运行时拓扑的「克莱因瓶」C#的CLR是三维环面结构的完美体现,IL代码在JIT编译时经历时空折叠。Unity引擎中,值类型在栈内存构建莫比乌斯环,使得800万顶点模型渲染保持16ms的帧同步。但当尝试将ECS架构推至理论极限时,发现GC的标记-清除算法会破坏拓扑结构,必须切换到UnityDOTS的Burst编译器实现量子退火优化。Python的PyPy则是四维超球面,JIT编译器在跟踪热点时创
- 前端框架Vue内容回顾
GISer_Jinger
JavascriptVue前端框架vue.js前端
前端面试Vue必备内容详解如果你正在准备Vue相关的前端面试,这份详细指南将帮助你掌握Vue核心知识,助你高效备战面试。1.Vue基础知识1.1Vue的核心概念声明式渲染:Vue采用数据驱动视图的方式,通过{{}}语法或v-bind绑定数据,无需手动操作DOM。组件化开发:Vue提供了单文件组件(SFC),支持HTML、CSS、JS组合在.vue文件中,提高代码复用性和可维护性。数据驱动:Vue采
- Unity实现高性能多实例RTSP|RTMP播放器技术实践
音视频牛哥
UnityRTMPRTSP直播推送播放大牛直播SDKRTMP播放器unity游戏引擎实时音视频音视频rtsp播放器rtspplayer大牛直播SDK
项目背景与需求分析多实例播放器的应用场景视频监控系统中的多路视频播放在视频监控系统中,通常需要同时播放多个摄像头的实时视频流。例如,在一个大型商场的监控中心,可能需要同时监控数十个摄像头的画面,以便及时发现异常情况并进行处理。这种场景下,多实例播放器能够有效地满足同时播放多个视频流的需求,为监控人员提供全面的监控视角。通过多实例播放器,可以将不同摄像头的视频流分别显示在不同的窗口或区域中,方便监控
- 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程
星星点点洲
stablediffusion
以下是安装StableDiffusion的步骤,以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)GPU驱动包含CUDADriver(需与CUDAToolkit版本匹配)CUDA与NIDIA:硬件指令集绑定:N
- 《深入浅出多模态》 (五):多模态经典模型ALBEF
GoAI
深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介绍:</
- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
- 相位相干切换超低相噪多通道信号源解决方案
射频微波精密
jupyteremacsgithub
仿真和测试诸如相控阵或波束成形天线之类的多天线系统,需要测试系统能够提供多路具有确定性频率和幅度的信号,并且这些信号之间具有稳定的、用户可调的相位关系。AnaPico的APMS多通道信号发生器为这些应用提供了精心设计的解决方案,封装紧凑,具有独特的相位相干信号功能。APMS40G-ULN-PHS是一款紧凑的四通道40GHz信号发生器,可以经济高效地满足多种新测试应用的苛刻要求。术语在谈论信号和相位
- 英码科技基于昇腾算力实现DeepSeek离线部署
英码科技
科技
DeepSeek-R1模型以其创新架构和高效能技术迅速成为行业焦点。如果能够在边缘进行离线部署,不仅能发挥DeepSeek大模型的效果,还能确保数据处理的安全性和可控性。英码科技作为AI算力产品和AI应用解决方案服务商,积极响应市场需求,率先完成了昇腾系列产品与DeepSeek模型的深度适配。从硬件调校到软件优化,英码科技确保了昇腾系列产品的稳定、高效适配,为用户提供了更具竞争力的部署选择。Dee
- TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI深度学习顶刊论文论文解读TPAMI
论文信息题目:SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者:JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法,能够在不使用任何3D标注的情况下,从不完整的RGB
- 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