- c++ stl库有哪些技术
C++ 老炮儿的技术栈
c++算法学习笔记c++
C++STL(标准模板库)包含以下一些重要技术:容器-序列容器:如vector(动态数组),支持快速随机访问和尾部插入/删除;list(双向链表),适合频繁的插入和删除操作;deque(双端队列),能在两端高效地进行插入和删除。-关联容器:像map(键值对映射),基于红黑树实现,提供快速的查找、插入和删除操作;set(集合),同样基于红黑树,元素唯一且有序。迭代器提供了一种统一的方式来访问容器中的
- 架构演进的方式
pumpkin84514
架构设计架构
架构演进过程中,常用的三种模式是拆迁者模式、绞杀者模式和修缮者模式。它们代表了三种不同的演进路径,适用于不同的业务环境和技术场景。下面详细解释每种模式的内容、使用场景,并对比它们的差异。1.拆迁者模式内容拆迁者模式(也称为重建模式)是一种彻底重构现有系统的方式。通常,在这种模式下,原有系统被完全放弃,并用一个全新的系统替代。在这种情况下,架构和代码需要从头开始重新设计和实现。使用场景系统老化严重:
- OpenCV图像拼接(2)基于羽化(feathering)技术的图像融合算法拼接类cv::detail::FeatherBlender
村北头的码农
OpenCVopencv算法人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::FeatherBlender是OpenCV中用于图像拼接的一个类,它属于stitching模块的一部分。这个类实现了基于羽化(feathering)技术的图像融合算法,用于平滑地混合重叠区域中的图像,从而生成无缝的全景图。主要特点羽化技术:
- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
科杰科技
大数据数据仓库
摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
- 车载以太网测试-14【交换机以及MAC地址表】
车载测试工程师
车载以太网测试tcp/ip网络网络协议经验分享车载系统
目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表3.4.1MAC地址表的工作原理3.4.2MAC地址表示例3.4.3MAC地址表的超时机制4总结1摘要车载交换机工作在OSI模型的数据链路层(DataLinkLayer),具体来说是数据链路层的
- 探索Sfm-python: 一款强大的计算机视觉库
缪昱锨Hunter
探索Sfm-python:一款强大的计算机视觉库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域,Sfm-python是一个值得关注的开源项目,它以简洁高效的Python接口提供结构化从运动(StructurefromMotion,SfM)算法。如果你对3D重建、图像匹配或地理定位有兴趣,那么这个项目将是你不可或缺的工具。让我们一起深入了解一下它的技术细节、应用场景
- 在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈
微网兔子
後端技術前端网络服务器c++unity架构3d
累积到目前测试回馈给我们的心得,主要问题还是在前端显示的部分。所以就来聊聊在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈!!!数万个3D角色与场景物件需即时渲染,导致GPU/CPU过载,低端设备卡顿。已经使用的解决方案:LOD(LevelofDetail)技术:根据距离动态调整模型细节,远距离使用低多边形模型。InstancedRendering:批次渲染相同模型(如重复的树木、建筑物)。Culling(剔除
- OpenAI 发布新一代 STT/TTS 模型,10 行代码构建 Voice Agent;声网推出对话式 AI 开发套件丨日报
人工智能
开发者朋友们大家好:这里是「RTE开发者日报」,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE(Real-TimeEngagement)领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」,但内容仅代表编辑的个人观点,欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑:@qqq、@鲍勃01有话题的技术1、OpenAI推出全新一代音频模型今日凌晨,Open
- 使用Three.js渲染器创建炫酷3D场景
引言在当今数字化的时代,3D图形技术正以其独特的魅力在各个领域掀起波澜。从影视制作到游戏开发,从虚拟现实到网页交互,3D场景以其强烈的视觉冲击力和沉浸式的体验,成为了吸引用户、传达信息的重要手段。而Three.js,作为一款功能强大且广受欢迎的JavaScript3D库,为我们提供了便捷、高效的途径来创建令人炫目的3D场景。本文将深入探讨使用Three.js渲染器创建炫酷3D场景的方方面面,带领读
- BOE(京东方)携手京东发起百吋电视品牌联盟发布会 引领家庭视听正式迈入大屏时代
网络
2025年3月20日,备受瞩目的大型家电与消费电子展AWE博览会(AWE2025)在上海隆重召开,多款由BOE(京东方)ADSPro技术赋能的大屏新品惊艳亮相。适逢电视诞生百年这一重要历史时刻,BOE(京东方)与电商巨头京东于AWE展会现场联合发起2025年百吋电视品牌联盟发布会,共同推动百吋电视普及。这一举措意义非凡,它不仅标志着电视产业新元年的开启,更引领了家庭娱乐新趋势的到来。此次发布以“巨
- 信创国产芯片如何助力企业数字化转型
程序员
企业数字化转型已成为当今时代的关键趋势,在这一进程中,信创国产芯片正发挥着日益重要的作用。随着全球科技竞争的加剧以及对信息安全重视程度的不断提升,信创国产芯片凭借其独特优势,为企业数字化转型提供了坚实的支撑与新的发展机遇。信创国产芯片的发展现状信创产业近年来在我国取得了显著的进步,国产芯片作为其中的核心环节,也迎来了快速发展期。国内众多科研机构和企业加大了在芯片研发领域的投入,不断攻克技术难题。从
- 如何选择适合团队沟通管理的AI工具
人工智能团队沟通团队协作工具
在现代的工作环境中,团队合作离不开高效的沟通与协作。尤其是当任务繁多、信息量庞大的时候,团队成员之间的沟通往往变得杂乱无章,效率低下。然而,在AI技术飞速发展的今天,许多智能工具应运而生,为团队带来了全新的解决方案。那么,是否有AI工具能够帮助团队打造高效顺畅的沟通与协作流程呢?答案是肯定的。通过集成AI助手、自动化任务和实时协作等功能,这些工具正逐步改变着团队协作的方式,让工作变得更加轻松、高效
- QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比
kanhao100
笔记深度学习边缘计算
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域,量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示,量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备),量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具:QKeras、Brevitas和QONNX,从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
- Umi-OCR:解锁高效文字识别的新时代
水熠芝Dark-Haired
Umi-OCR:解锁高效文字识别的新时代Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda项目介绍在数字化浪潮席卷全球的今天,文字识别技术已成为提升工作效率和生活质量的关键工具。Umi-OCR,作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具,凭借其强大的功能和高效的性能,迅速成为众多用户的首选。无
- Umi-OCR:一款强大而高效的文字识别工具
裘心国Trent
Umi-OCR:一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具,特别适合日常办公、学术研究及数据分析等场景。它能有效解决将图像中的文字快速转化为可编辑文本的需求,极大提升工作效率。此工具依托于先进的计算机
- 自动语音识别(ASR):技术、应用与未来
ajie1117
语音识别人工智能
自动语音识别(ASR):技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别(ASR,AutomaticSpeechRecognition)是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能(AI)、深度学习和自然语言处理(NLP)技术来识别和理解人类的语言,使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤:语音信号采集:通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理:去除噪
- 自学黑客技术多长时间能达到挖漏洞的水平?
慕烟疏雨
网络安全web安全安全网络运维
抱着一个明确的目的去学习,学习效果能够事半功倍,给你点个赞。但值得注意的一个点是:任何未经授权的挖洞行为,都是违法的!!!任何未经授权的挖洞行为,都是违法的!!!任何未经授权的挖洞行为,都是违法的!!!这一点一定要切记!!!!!!!接下来回归主题,你想挖漏洞做副业这个想法是好的,但有时候理想很丰满,现实很骨干。从提问描述来看,你之前应该没有深入了解过网络安全,为了避免后面说的东西你理解不了,那我就
- Selenium自动化测试框架设计
互联网杂货铺
selenium测试工具软件测试自动化测试python面试职场和发展
点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快不熟悉自动化测试,也没接触过主流大厂技术,之前在小公司做点工,现在想进大厂拿高薪,该怎么做?类似上述的问题是最经典的,每年都会被无数人问及。测试人想要升职加薪,对一线主流技术的精通是必不可少的。对于从业两三年的新人来说,我建议先从Selenium自动化测试框架设计入手!这是搞定大厂面试的一条捷径。说一下原因:1、大厂都要求熟悉Seleni
- 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的?
yuanpan
机器学习神经网络transformer
机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结,涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变:1.早期神经网络:感知机(Perceptron)时间:1950年代末至1960年代。背景:感知机由FrankRosenblatt提出,是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成,可以用于简单的二分类任务。特点:输入层和输出层之间直接连接,没有隐藏层。使用简单的
- python 函数—文档、类型注释和内省
想知道哇
pythonpython开发语言
Python文档、类型注释和内省目录引言函数文档docstring的使用help()函数类型注释基本类型注释复杂类型注释内省技术基本内省方法inspect模块的高级内省综合示例建议引言Python提供了丰富的文档和内省机制,使开发者能够编写自解释的代码并在运行时检查对象属性。本教程详细介绍了函数文档、类型注释和内省技术。函数文档docstring的使用Python使用三引号字符串('''或""")
- 30秒生成电子合同:B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期|数商云
数商云网络
B2B系统数字化电商平台人工智能大数据云计算数据库运维javaspring
引言在数字经济时代,B2B(Business-to-Business)电子商务正在以前所未有的速度改变着企业的运营模式。随着交易量的不断攀升,传统的合同生成和审核流程逐渐成为制约交易效率的瓶颈。然而,随着人工智能(AI)技术的飞速发展,结合B2B系统的智能化升级,我们正见证一场合同生成效率的革命。本文将深入探讨“30秒生成电子合同:B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期”这一创新模式,解析其背后的
- 奇异值分解(SVD)
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能
奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD),这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域,用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同,SVD可以应用于任何矩阵,使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论,通过手动计算示例进行分析,并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时,您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
- Spring Cloud:微服务架构的利器
Earth explosion
架构springcloud微服务
在当今快速变化的软件开发领域,微服务架构凭借其灵活性、可扩展性和易于维护的特点,成为了众多企业构建大型应用系统的首选方案。而SpringCloud,作为Spring生态系统中的一部分,为开发者提供了一整套用于构建微服务架构的工具集,极大地简化了微服务应用的开发、部署和管理过程。本文将深入介绍SpringCloud的核心概念、关键技术及其在实际项目中的应用。一、SpringCloud简介Spring
- 股票交易之多策略协调规划
leo_厉锵
金融栏金融
前言:在股票交易领域,市场走势受宏观经济、行业竞争、公司基本面及投资者情绪等诸多因素影响,复杂多变。单纯依靠单一技术指标,如均线、MACD等做出买卖决策,犹如盲人摸象,易陷入片面判断,导致投资失误。因此,协调运用多种策略构建完善交易体系十分必要。以下为具体策略内容:一、止损与止盈的协同设置(一)止损点设定原则固定比例止损:单笔亏损不超本金5%,适用于短线及波动适中品种。动态调整止损:加仓后成本下降
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
神经网络训练中的正则化正则化(Regularization)是神经网络训练中的一个关键技术,主要用于防止模型过拟合(overfitting),提高泛化能力。1.为什么需要正则化?在神经网络训练过程中,模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数,同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂(如参数过多、层数过深),它可能会记住训练数据中的噪声,而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合(ov
- Python异步编程 - asyncio库
孤寒者
Python全栈系列教程python异步编程asyncioyield协程
目录:每篇前言:异步IOPython中的异步编程实现方式:协程Python传统协程示例:实现生产者-消费者模型消费者:生产者:运行流程:整体流程:传统协程——>现代协程:asyncio库async/await每篇前言:作者介绍:【孤寒者】—CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、华为云享专家Python全栈领域博主、CSDN原力计划作者本文已收录于爬虫必备前端技术栈专栏:《爬虫必备前端技术栈
- vpc网络的原理
会探索的小学生
网络
一、VPC的基本概念和功能VPC是一个专有的云上私有网络,允许用户在公共云上配置和管理一个逻辑隔离的网络区域。用户可以自定义IP地址范围、创建子网、配置路由表和网络网关。VPC提供了类似于传统数据中心的安全和可配置的私有网络空间,同时又具备云计算的弹性和可扩展性二、VPC的关键组件和技术细节vSwitch:交换机,组成专有网络的基础网络设备,用于连接不同的云资源。vRouter:路由器,作
- Docker下载,包含Win、Mac
码码哈哈0.0
实用工具docker容器运维
介绍Docker是一种开源的容器化平台,通过操作系统级虚拟化技术实现应用的快速开发、部署和运行。以下从多个维度对Docker进行详细介绍:一、Docker的核心概念与功能容器化技术Docker利用Linux内核的容器隔离技术(如Cgroups和Namespace),将应用及其依赖打包为轻量级、可移植的容器。容器与虚拟机不同,它无需模拟完整操作系统,而是共享主机内核,因此启动更快、资源占用更低。核心
- 北斗导航|接收机自主完好性监测算法研究现状及发展趋势
单北斗SLAMer
卫星导航毕业论文设计算法
接收机自主完好性监测(RAIM)算法是保障卫星导航系统可靠性的核心技术,其研究现状与发展趋势可从算法设计、多系统融合、智能化技术等方面进行分析。以下基于现有研究成果及行业动态进行总结:一、研究现状传统故障检测算法RAIM的核心目标是通过冗余观测值检测并隔离故障卫星。早期研究聚焦单星故障场景,主要方法包括:残差分析法:通过比较观测残差与阈值判断故障,如最小二乘残差和法、奇偶矢量法等。距离比较法:基于
- UE4手游大世界现有LevelStreaming加载机制的不足之处
你一身傲骨怎能输
UE4虚幻引擎ue4大世界
在UnrealEngine4(UE4)中,LevelStreaming是一种用于管理大型开放世界游戏场景的技术。它允许开发者将游戏世界分成多个小的“关卡”,并根据玩家的位置和视野动态加载和卸载这些关卡。这种机制在许多情况下都非常有效,但在实际应用中也存在一些不足之处,尤其是在手游开发中。以下是UE4手游大世界现有LevelStreaming加载机制的一些不足之处:1.性能开销在UnrealEngi
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不