- Linux 详细了解
ytdbc
linux
1.Linux命令行a.Linux命令行是Linux系统的一个核心组件,允许用户通过键盘输入命令来管理和操作系统,必须学习和掌握常用的Linux命令,才可以高效地使用Linux系统。b.打开终端:在大多数Linux发行版中,你可以通过应用程序菜单或快捷键(如Ctrl+Alt+T)来打开终端。c.输入命令:在命令提示符后面输入你想要的命令,然后按Enter键执行。使用Tab键自动补全:输
- 机器学习基础(4)
yyc_audio
深度学习python机器学习神经网络人工智能
超越基于常识的基准除了不同的评估方法,还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮,你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程,它发生在数千维空间中,即使投影到三维空间中,你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标,就像隐形火箭的高度计。特别重要的是,我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少?模型似乎有15%的精度——这算是很好吗?在开始处理一个数据
- vlookup反向查询_XLOOKUP函数与VLOOKUP函数用法比较
weixin_39968820
vlookup反向查询
1、XLOOKUP基础语法在学习任何一个函数之前,需要了解这个函数的基础语法,从微软官方的帮助文档里找到了这个函数的参数语法,共计有5个参数,跟LOOKUP的参数非常接近,但是使用起来会更加简单了一些。其中第1~3个参数跟LOOKUP的参数非常接近,都是将「查找区域」和「结果区域」全部独立出来了,跟VLOOKUP的「选择区域」就有所差异,拆分出来会让函数更加灵活。第4个参数match_mode表示
- 深入理解 Java 中的 Lambda 表达式与函数式编程
庞胖
javaspringbootjdk
引言Java8引入的StreamAPI是处理集合数据的强大工具,结合Lambda表达式,可以极大地简化集合操作。本文将全面介绍StreamAPI的常用操作,涵盖实体类Map互转、生成新List、取内层嵌套的Map组成List、循环、过滤、根据多个属性过滤、分组、去重、根据条件筛选数据等常见场景。通过学习本文,你将掌握StreamAPI的95%常用操作,提升代码的简洁性和效率。1.实体类Map互转场
- CentOS 7中安装Dify
laolitou_1024
CentOSDockerAIcentos运维人工智能
Dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。尤其是我们本地部署DeepSeek等大模型时,会需要用到Dify来帮我们快捷的开发和应用。大家可以参考学习它的中文文档:https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md一、系统要求在安装D
- CentOS7 yum安装nginx-1.26.1
koseureka
nginx运维
#创建编辑vi/etc/yum.repos.d/nginx.repo#内容[nginx-stable]name=nginxstablerepobaseurl=http://nginx.org/packages/centos/$releasever/$basearch/gpgcheck=1enabled=1gpgkey=https://nginx.org/keys/nginx_signing.key
- uniapp学习笔记之知识点大总结
Qiuxuntao
uniappuni-app学习前端
文章目录一、uniapp介绍二、环境搭建2.1、利用HbuilderX初始化项目2.2、运行项目2.3、介绍项目目录和文件作用三、网络1、发起请求2、上传3、下载4、SocketTask1、SocketTask.onMessage(callback)2、SocketTask.send(object)3、SocketTask.close(object)4、SocketTask.onOpen(call
- 【前端知识】Web Components开发框架quarkC介绍
问道飞鱼
前端开发技术前端javascript开发语言webcomponents
文章目录概述**QuarkC简介****核心特性****QuarkC的使用方法****1.安装QuarkC****2.创建一个简单的QuarkC组件****3.使用组件****QuarkC的优势****1.更低的学习成本****2.更好的开发体验****3.跨框架兼容性****4.性能优化****5.社区支持与生态****6.开放性和灵活性****QuarkC的适用场景****总结**构建复杂We
- 机器学习|决策树|Gini指数和熵的区别|简单示例
漂亮_大男孩
机器学习决策树人工智能
如是我闻:在决策树模型中,Gini指数和熵(Entropy)是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏,以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义,然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中,它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低,数据的纯度越高。其计算公式为:Gini=1−∑i=1npi2Gi
- 00计算机视觉学习内容
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计算机视觉(ComputerVision)开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线:1️⃣数学基础(核心理论支撑)计算机视觉涉及很多数学概念,以下是必备数学知识:✅线性代数(矩阵运算是计算机视觉的核心)向量、矩阵运算(加减、乘法、转置)特征值与特征向量SVD(奇异值分解),用于图像压缩、降维齐次坐标变换(用于3D计算机视觉)✅概率统计(
- Manus学习手册合集【建议收藏】
周师姐
学习pdf人工智能
这两天,一款通用AI智能体Manus还没发布就火了,因为还在内测中,用户需要邀请码才能够体验,这就导致原本免费的邀请码在二手平台最高被炒到8万8。相比于之前爆火的DeepSeek和ChatGPT这类AI对话工具,Manus是全球首款真正意义上的通用人工智能!没错,就是科幻电影里面能够独立思考,自主运行的人工智能!!manus学习资料:https://pan.xunlei.com/s/VOKk8Cq
- iOS安全和逆向系列教程 第16篇:Frida入门与高级应用
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iOS逆向工程专栏第16篇:Frida入门与高级应用前言欢迎来到iOS逆向工程专栏的第16篇文章!在上一篇中,我们探讨了Cycript这一强大的逆向分析工具。今天,我们将深入学习功能更为强大、更为灵活的动态插桩工具——Frida。Frida作为现代iOS逆向工程中最受欢迎的工具之一,其强大的跨平台能力和灵活的JavaScript引擎使得我们能够轻松地分析和修改iOS应用的运行时行为。无论是逆向分析
- iOS安全和逆向系列教程 第17篇:探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术
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iOS安全和逆向系列教程第17篇:探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术前言欢迎来到iOS安全和逆向系列教程的第17篇。在前面的文章中,我们已经学习了iOS逆向工程的基础知识,以及各种分析工具的使用方法。今天,我们将深入探讨ARM64架构以及Swift语言的逆向分析技术,这两者对于现代iOS应用的逆向工程至关重要。随着Apple全面迁移到ARM64架构和Swift语言的广泛应用,掌握这些技术已
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1解释概念中文指令:请借助费曼学习法,以简单的语言解释[特定概念]是什么,并提供一个例子来说明它如何应用。Prompt:PleaseusetheFeynmanLearningTechniquetoexplain[specificconcept]insimplelanguage,andprovideanexampletoillustratehowitapplies.2帕累托法则帮你找到最重要、最具挑
- 人工智能学习大纲
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AI原力计划工具使用人工智能学习
前言人工智能正以惊人的速度发展,其潜力既令人兴奋,也引人深思。它既可能为解决全球性问题带来希望,也可能带来前所未有的挑战。人工智能时代的到来已是不可逆转的趋势,科幻电影中的某些场景或许将成为现实。我对人工智能的研究越深入,就越能感受到它的强大力量。我所担忧的不仅仅是它对就业市场的冲击,更是它可能对人类社会结构带来的深远影响。未来,对人工智能的理解可能像今天对电脑操作的掌握一样重要。掌握人工智能技术
- STM32与C51简述
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STM32与C51简述嵌入式开发心得1.关于C51与STM32的说明C51是最早一批进入中国市场的可开发操作的板子/芯片,在早期有着较好的发展方向学习浪潮,早期也有着发达的社区可供交流。随着电子科技的蓬勃发展,STM32逐渐走进了人们的视野。STM32下的几块开发板以其精准得控制,完美得性能,与时俱进的外接设备受到了无数开发者的青睐,至今仍在电子科技的基础产业中起着极其重要的作用,并且发达的社区提
- 01计算机视觉学习计划
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉系统学习计划(3-6个月)本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序,确保从基础到高级,结合理论和实践。第一阶段(第1-2个月):基础夯实✅目标:掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础(2周)每日2小时线性代数:矩阵运算、特征值分解(推荐《线性代数及其应用》)概率统计:高斯分布、贝叶斯定理微积分:偏导数、梯度下降傅里叶变换:图
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机器学习决策树神经网络算法
目录1.决策树(DecisionTrees)1.1特点1.2优点1.3缺点1.4适用场景2.神经网络(NeuralNetworks)2.1特点2.2优点2.3缺点2.4适用场景3.何时选择哪种方法?4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域,决策树(DecisionTrees)和神经网络(NeuralNetworks)是两种常见但风格截然不同的算法。它们各自适用于不同类型的问题,本文将介绍它们的特
- python-Scrapy爬虫框架介绍(整个数据的流程)
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Scrapy框架爬虫python软件框架爬虫scrapy
python-Scrapy爬虫框架介绍随着在家的线上教育的进行,课程的深入学习,所要学习的内容和作业也在不断的增多,所以没有过多的自己的时间去学习新的爬虫知识,但疫情逐渐的在好转,我也很是期待开学的那一天,毕竟线上教育的效果没有在学校的更为显著,主要是老师们录课很辛苦今天我想和兄弟们分享一下Scrapy爬虫的原理,也是自己最近刚学习的,有什么不足的地方兄弟们可以评论你或者私信喔。Python爬虫的
- Conda操作使用教程
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conda
声明:该文章仅为学习使用,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关!如有侵权,请私信联系本人删帖!Conda操作使用教程Conda是一个开源的包管理和环境管理工具,支持多种编程语言(以Python为主)。它能够帮助用户快速安装、运行和更新软件包,并创建相互隔离的虚拟环境,避免项目之间的依赖冲突。目录Conda的安装基础命令虚拟环境管理包管理环境导出与共享常见问题总结一、安装1
- 特斯拉FSD系统:自动驾驶的未来
百态老人
人工智能笔记
FSD系统概述FSD(FullSelf-Driving)系统是特斯拉研发的一套高级自动驾驶技术,旨在实现车辆在各种道路和驾驶场景下的完全自动驾驶。FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术,利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术,实现对周围环境的感知和理解。特斯拉通过不断收集和分析实际道路数据,持续优化其自动驾驶算法,使得FSD技术的安全性和可靠性得到了大幅提升.FS
- FATFS学习(3.1):ff.c(f_mount)
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一:Mount/UnmountaLogicalDrive/*-----------------------------------------------------------------------*//*Mount/UnmountaLogicalDrive*//*-----------------------------------------------------------------
- 特斯拉FSD不同版本的进化
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AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
特斯拉,FSD,自动驾驶,深度学习,计算机视觉,强化学习,神经网络,模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来,一直致力于开发全自动驾驶系统,其目标是实现完全无人驾驶,让汽车能够像人类一样感知周围环境,做出安全可靠的驾驶决策。FSD(FullSelf-Driving)是特斯拉自动驾驶系统的最高级别,它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
- 使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别
萧鼎
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使用Dlib库进行人脸检测和人脸识别什么是Dlib?Dlib是一个广泛使用的C++库,提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。Dlib具有高效、易用的Python接口,因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先,我们需要在Python环境中安装Dlib库。你可以通过pip进行安装:pipinstalldl
- 介绍常见的图片分类模型与算法
萧鼎
python基础到进阶教程算法分类数据挖掘
介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中,图片分类任务是一个广泛的应用场景。随着深度学习技术的飞速发展,很多强大的图像分类算法和模型已经被提出,广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。本文将重点介绍多种用于图像分类的经典算法与模型,帮助你了解在图像分类任务中常用的技术。1.传统机器学习模型在深度学习崭露头角之前,传统的机器学习模型是图像分类的主流方法。这些模
- Python图形界面开发:PyQt与Tkinter对比分析
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python基础到进阶教程pythonpyqt数据库
Python图形界面开发:PyQt与Tkinter对比分析图形用户界面(GUI)是应用程序中不可或缺的一部分,可以帮助用户更直观地与程序进行交互。Python拥有许多开发GUI的库,其中PyQt和Tkinter是最受欢迎的两个选择。本篇博客将从功能、易用性、性能、社区支持、学习曲线等角度对比分析这两个库,并通过一个简单的实战项目帮助你更直观地理解它们的差异。一、PyQt与Tkinter简介1.Py
- 如何通过卷积神经网络(CNN)有效地提取图像的局部特征,并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类?
浪九天
人工智能理论python后端深度学习神经网络人工智能机器学习pytorch
目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是专门为处理具有网格结构数据(如图像)而设计的深度学习模型,能够有效地提取图像的局部特征。下面将详细介绍如何通过CNN提取图像局
- AI大模型在职业教育中的应用解决方案
中年猿人
人工智能ai学习
1.引言随着新经济、新技术的加速发展和经济结构的不断调整,职业教育迎来了新的发展机遇与挑战。传统的职业教育模式难以满足日益个性化、多样化的学习需求,同时,技术快速更迭使得职业技能更新频率大幅提高。这些变化要求职业教育能够更加灵活、高效地适应劳动力市场的需求,并为学生提供与时俱进的技能培养。人工智能(AI)作为一种前沿的科技趋势,其大模型技术通过强大的数据处理能力和学习算法,在众多行业中均展现了巨大
- FATFS学习(3.4):ff.c(f_read)
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一:f_readFRESULTf_read(FIL*fp,/*Openfiletoberead*/void*buff,/*Databuffertostorethereaddata*/UINTbtr,/*Numberofbytestoread*/UINT*br/*Numberofbytesread*/){FRESULTres;FATFS*fs;DWORDclst;LBA_tsect;FSIZE_tr
- DevOps落地实践点滴和踩坑记录-(1)
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优质资源分享学习路线指引(点击解锁)知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统记录初衷本人一直在从事企业内DevOps落地实践的工作,走了不少弯路,也努力在想办法解决面临的问题,期间也经历过不少人和事
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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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
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc