- SIGMOD论文解读|在自下而上优化中添加布隆过滤器
Gauss松鼠会
技术交流数据库gaussdbdatabase
6月22日至27日,2025ACMSIGMOD/PODS国际学术会议在德国柏林举行。25日,华为多伦多分布式调度和数据引擎实验室主任工程师TimothyZeyl受邀出席,就入选的《IncludingBloomFiltersinBottom-upOptimization》论文进行了解读该论文创新性地首次提出了在自下而上的优化器的基于成本的优化过程中添加布隆过滤器(BloomFilter)的技术。该技
- 怎么安装自定义分词器
思静鱼
#elasticsearches
安装自定义分词器的完整步骤在Elasticsearch中安装自定义分词器,通常需要修改索引配置或开发插件。以下是详细方法:一、基于配置实现自定义分词器(无需插件)适用于通过组合Elasticsearch内置的CharacterFilters、Tokenizers和TokenFilters实现的分词器。1.定义分词规则在创建索引时,通过settings.analysis配置自定义分词器:PUT/my
- MapReduce学习笔记
1.MapReduce做什么Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。2.MapReduce工作机制实体一:客户端,用来提交MapReduce作业。实体二:JobTracker,用来协调作业的运行。实体三:TaskTracker,用来处理作业划分后的任务。实体四:HDFS,用来在其它实体间共享作业文件。3.编写MapRed
- uni-app学习笔记二十一--pages.json中tabBar设置底部菜单项和图标
moxiaoran5753
uni-app学习笔记
如果应用是一个多tab应用,可以通过tabBar配置项指定一级导航栏,以及tab切换时显示的对应页。在pages.json中提供tabBar配置,不仅仅是为了方便快速开发导航,更重要的是在App和小程序端提升性能。在这两个平台,底层原生引擎在启动时无需等待js引擎初始化,即可直接读取pages.json中配置的tabBar信息,渲染原生tab。Tips当设置position为top时,将不会显示i
- C# 学习笔记-多线程操作、异常排除
鱼听禅
C#c#多线程
多线程操作、异常排除1.异常解决1.1关于创建调用提示非单线程的问题2.关于无法捕获的异常2.1AccessViolationException异常1.异常解决1.1关于创建调用提示非单线程的问题调试过程中,创建多线程调用Excel时提示:在可以调用OLE之前,必须将当前线程设置为单线程单元(STA)模式。请确保您的Main函数带有STAThreadAttribute标记解决方法是,设置线程属性为
- MySQL创建索引与索引失效场景
我叫晨曦啊
MySQLmysql数据库sql
查看索引showindexfrom表名;删除索引dropindex索引名on表名;主键索引主键索引是一种特殊的唯一索引,一个表只能有一个主键,一般以表的id字段为主键ALTERTABLE表名ADDPRIMARYKEY(列名);普通索引可以加速查询,但不能约束数据唯一性,可以在查询和插入操作的时候使用普通索引来提升性能createindex索引名on表名(列名);createindex索引名on表名
- Flutter-完整开发实战详解(一、Dart-语言和-Flutter-基础)
2401_85122662
flutter
《Android学习笔记总结+最新移动架构视频+大厂安卓面试真题+项目实战源码讲义》完整开源地址:https://docs.qq.com/doc/DSkNLaERkbnFoS0ZF基本类型var可以定义变量,如vartag=“666”,这和JS、Kotlin等语言类似,同时Dart属于动态类型语言,支持闭包。Dart中number类型分为int和double,其中java中的long对应的也是Da
- 学习笔记:oracle online系列:oracle:Per-Process PGA memory limit
认真就输DBA
Oracle学习随笔学习笔记oracle
我们的文章会在微信公众号IT民工的龙马人生和博客网站(www.htz.pw)同步更新,欢迎关注收藏,也欢迎大家转载,但是请在文章开始地方标注文章出处,谢谢!由于博客中有大量代码,通过页面浏览效果更佳。本文转自朋友的真实案例分享。oracleonline系列:oracle:Per-ProcessPGAmemorylimit前几日,东区某客户的19crac出现了ORA-04030,从报错的trace来
- 机器学习知识点复习 上(保研、复试、面试)百面机器学习笔记
机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化?2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离?4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析(PrinalComponentsAnalysis,PCA)降维中最经典的方法2.线性判别分析
- DPDK探测设备并初始化
分享放大价值
DPDKdpdkprobe设备初始化mmap
本文整理下之前的学习笔记,基于DPDK17.11版本源码分析。主要看一下DPDK探测网卡设备,并进行初始化的流程,用到了类似kernel中的总线-设备-驱动模型。本文的重点之一是DPDK如何在用户态操作网卡寄存器,这里先给个答案:想要操作网卡寄存器,需要用到网卡的基地址BAR,intel网卡一般使用BAR0就行,通过mmap此文件/sys/bus/pci/devices/'pciaddress'/
- 动手学深度学习13.7. 单发多框检测(SSD)-笔记&练习(PyTorch)
scdifsn
深度学习笔记pytorchssd单发多框检测(SSD)目标检测mAP评价
以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:45SSD实现【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:13.7.单发多框检测(SSD)—动手学深度学习2.0.0documentation本节开源代码:…>d2l-zh>pytorch>chapter_optimization>ssd.ipynb单发多框
- 动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习(PyTorch)
scdifsn
深度学习线性回归笔记pytorch
以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:线性回归的简洁实现_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:3.3.线性回归的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码:...>d2l-zh>pytorch>chapter_linear-networks>linear-regre
- Spark RDD 及性能调优
Aurora_NeAr
sparkwpfc#
RDDProgrammingRDD核心架构与特性分区(Partitions):数据被切分为多个分区;每个分区在集群节点上独立处理;分区是并行计算的基本单位。计算函数(ComputeFunction):每个分区应用相同的转换函数;惰性执行机制。依赖关系(Dependencies)窄依赖:1个父分区→1个子分区(map、filter)。宽依赖:1个父分区→多个子分区(groupByKey、join)。
- 【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——点燃主缓存压缩技术火花
ELT.ZIP
压缩算法harmonyos网络协议算法
本文出自ELT.ZIP团队,ELTElite(精英),.ZIP为压缩格式,ELT.ZIP即压缩精英。成员:上海工程技术大学大二在校生合肥师范学院大二在校生清华大学大二在校生成都信息工程大学大一在校生黑龙江大学大一在校生山东大学大三在校生华南理工大学大一在校生我们是来自7个地方的同学,我们在OpenHarmony成长计划啃论文俱乐部里,与华为、软通动力、润和软件、拓维信息、深开鸿等公司一起,学习和研
- Python学习笔记2-垃圾回收机制
Carrie_Lei
Pythonpython学习笔记
Python的垃圾回收机制是自动管理内存的系统,用于回收不再使用的内存,以避免内存泄漏和优化内存使用。Python使用引用计数(ReferenceCounting)和垃圾回收(GarbageCollection)两种方式来管理内存。1.引用计数(ReferenceCounting)引用计数是Python内存管理的基础机制。每个对象都维护一个引用计数器,记录有多少个引用指向该对象。当一个新的引用指向
- 【Python系列】空值判断
博客目录初始代码分析优化点一:查询条件的整合优化点二:使用SQLAlchemy推荐语法优化点三:简化条件判断优化点四:错误消息的规范化更现代的SQLAlchemy2.0风格在软件开发中,数据库查询是最常见的操作之一,但如何编写高效、可读且健壮的查询代码却是一门艺术。初始代码分析原始代码片段如下:app=db.session.query(App).filter(App.id==workflow_pr
- Python数据分析学习笔记:字符串统计
NIKEeri
pythonpandas字符串匹配python数据分析学习
一、题目来源KagglePandas-Exercise:SummaryFunctionsandMaps章节二、题目要求描述一瓶葡萄酒时,可用的词汇有限。哪种词出现频率更高:“tropical”还是“fruity”?统计description列中这两个词的出现次数。忽略大小写。三、我的思路(使用str.contains统计总次数)tropical_count=reviews['description
- 【机器学习|学习笔记】随机森林(Random Forest, RF)详解,附代码。
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记1机器学习学习笔记随机森林人工智能
【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。前言起源随机子空间法与Bagging的萌芽原理算法机制理论保障发展应用优缺点优点缺点Python实现示例(Scikit-learn)欢迎铁子们点赞、关注、收藏
- Analyze Data Faster Crack
SEO-狼术
netDelphi控件.net
AnalyzeDataFasterCrackQuicklygroup,filter,andsummarizelargedatasetstorevealtrends,simplifyreporting,andsupportmoreinformeddecisions.Apivotgridisapowerfuldataanalysistoolthatletsusersquicklyorganizeand
- PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第1-11个视频笔记)
胡说八道的Dr. Zhu
深度学习pytorch学习
本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程:PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】本博客是该视频教程中第1-11个视频的详细学习笔记,第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下:PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第12-22个视频笔记)PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第23-33个视频笔记)目录1、P
- 关于 Linux中系统调优的一些笔记
山河已无恙
Linux笔记Linux性能调优1024程序员节linux运维
写在前面推送的的邮件里看到有大佬讲的公共课,听了之后这里整理学习笔记。因为是公开课,所以讲的很浅,没接触过,这里做为了解,长长见识。博文内容包括系统调优原理概述如何检测系统的性能瓶颈如何进行内核参数调优如何限制服务的资源占用自定义tuned调优配置集我突然又明白,死亡是聪明的兄长,我们可以放心地把自己托付给他,他会知道在我们有所准备的适当时刻前来。我也突然懂得,原来痛苦、失望和悲愁不是为了惹恼我们
- CSC研修计划的书写
博主最近在申请CSC,所以也会更新一下自己的学习笔记,有需要的可以关注我一下,同时有问题大家可以一起交流一下啊一要求(fromCSC官网)①拟留学专业(研究课题)在国内外研究情况及水平;②拟选择的留学国别、留学单位及选择原因(应简单评述对方国家及留学单位在申请人所从事学科、专业领域的水平、优势,申请人及所在单位与对方有无合作基础及业务联系);③达到本次出国学习预期目标的可行性,结合本人目前从事的工
- 【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法,涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术:一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC:通过绘制真正例率(TPR)vs假正例率(FPR)曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1:完美分类;AUC=0.5:随机猜测。适用于二分类及多分类(OvR或OvO策略)。混淆矩阵:可视化模型在各类别上的具体错误(如将
- 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记分类
1.多类分类(Multi-classClassification)定义多类分类是指目标变量(标签)有超过两个类别的分类任务。例如:手写数字识别:10个类别(0~9)。图像分类:区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类:政治、经济、体育等。特点互斥性:每个样本仅属于一个类别(区别于多标签分类)。输出要求:模型需输出每个类别的概率分布,且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR):训练K个二分类器(
- 【DeepSeek开源周】Day 4:DualPipe & EPLB 学习笔记
蓝海星梦
DeepSeek开源周探秘开源学习笔记人工智能云计算分布式
目录一、DualPipe&EPLB概述二、DualPipe详解1.流水线并行策略(1)F-then-B策略(2)1F1B策略2.朴素流水线并行3.GPipe微批次流水线并行4.PipeStream5.ZBPP6.DualPipe7.DualPipeV8.流水线并行方案对比三、EPLB详解1.专家并行(EP)2.EPLB冗余专家策略3.负载均衡策略(1)分层负载均衡(2)全局负载均衡(3)接口和示例
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
推理(Inference)是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同,推理阶段不计算梯度也不更新权重,仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析:1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数(权重和偏置)。前向传播:输入数据逐层计算,得到输出。后处理:根据任务类型解析输出(如分类取概率最大值,回归直接输出)。2.代码实现(Python+NumPy)(1)定义模型
- 【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记算法
异常检测算法(AnomalyDetection)详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本(离群点)的技术,广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析:1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常(如时间序列)夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
- 【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
特征选择(FeatureSelection)系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤,通过筛选最相关、信息量最大的特征,提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论:1.特征选择的核心目标提升模型性能:去除噪声和冗余特征,增强泛化能力。降低计算成本:减少训练和预测时间。增强可解释性:简化模型,便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法(FilterMethods
- 机器学习笔记二-回归
回归是统计学和机器学习中的一种基本方法,用于建模变量之间的关系,特别是用一个或多个自变量(输入变量)来预测一个因变量(输出变量)的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质,可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念:自变量(IndependentVariable):也称为预测变量、解释变量,是模型中的输入变量,用于预测或解释因变量的变化。因变量(Dependent
- OpenHarmony解读之设备认证:Pake协议详解与实战
陈乔布斯
鸿蒙开发HarmonyOSOpenHarmonyharmonyos分布式鸿蒙开发软总线openHarmony嵌入式硬件
往期推文全新看点(文中附带最新·鸿蒙全栈学习笔记)①鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?②嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~③对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?④鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?⑤记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~⑥持续更新中……一、概述在设备认证过程中,pake协议用于认证会话密钥协商,基于该会话密钥,双方可以安全地交换各自的
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s