- SpringBoot快速集成RocketMQ大全,SpringBoot使用RocketMQ收发消息
文章目录一、写在前面二、发送消息三、接收消息1、push2、Pull模式四、事务消息五、消息轨迹六、ACL功能七、请求应答语义支持八、常见问题一、写在前面官方文档:https://github.com/apache/rocketmq-spring/wiki/%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%89%8B%E5%86%8C引包:org.apache.rocketmqrocketmq-spri
- 【osgEarth】在osgEarth中实现的一些模型效果:雷达波、通信链路、爆炸、尾焰、轨迹、文字标牌等
bailang_zhizun
OSGosgEarthQTqtc++
学习osgEarth也有一段时间了,记录一下最近一段时间的学习成果。主要是在osgEarth三维场景中实现了一些模型效果,部分模型参考借鉴了西安恒歌的一些显示效果(当然是不能和他们比的doge),期间也从杨总(freesouths)的一些资料、文章中学到了很多,在此也感谢杨总他们的无私奉献。1、简单的仿真小场景简单的仿真小场景,感兴趣的可以看看。基于osgEarth制作的一个简单的飞机对抗仿真小场
- android Input子系统分析(内核层->android系统层)
InputTechnicalInformationAndroid输入子系统支持许多不同的设备类,包括键盘,摇杆,轨迹球,鼠标和触摸屏.这份文档描述了上层如何配置,校准,测试,和编写输入设备驱动.InputConceptsOverviewKeyLayoutFilesKeyCharacterMapFilesInputDeviceConfigurationFilesMigrationGuideInput
- MEMS寻北仪在非开挖工程中如何应用?
ericco123
科技制造MEMS陀螺仪惯性技术
在非开挖地下工程作业中,轨迹控制精度会直接影响施工效率。传统磁定向工具在金属管道、城市地下强磁干扰环境中易失效;光纤陀螺体积大且抗振抗冲击性能较差。而ER-MNS-09作为一款通用版MEMS寻北仪凭借其抗磁干扰、微型化和稳定可靠等优势,可显著提升复杂工况下的导向精度。那么,ER-MNS-09的优势在非开挖工程作业时如何体现?强磁干扰环境传统磁定向工具在城市地下及工业区等强磁环境中作业时,受地磁场影
- 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem
Booksort
online笔记论文论文阅读transformer深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- 语言模型 RLHF 实践指南(一):策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
在使用ProximalPolicyOptimization(PPO)对语言模型进行强化学习微调(如RLHF)时,大家经常会问:策略网络的动作概率是怎么来的?价值网络的得分是如何计算的?奖励从哪里来?损失函数怎么构建?微调后的旧轨迹还能用吗?这篇文章将以语言模型强化学习微调为例,结合实际实现和数学公式,深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络:如何计算动作概率?策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
- 量子化学仿真软件:NWChem_(7).分子动力学模拟
kkchenjj
化工仿真2化工仿真模拟人工智能化工仿真
分子动力学模拟分子动力学(MolecularDynamics,MD)模拟是量子化学和材料科学中常用的一种计算方法,用于研究分子系统在不同时间和空间尺度下的行为。通过MD模拟,可以观察分子的运动轨迹、能量变化、温度和压力等物理性质,从而深入了解分子间的相互作用和系统的动力学性质。在NWChem中,MD模拟可以通过多种方法实现,包括经典MD和量子MD。本节将详细介绍如何在NWChem中进行分子动力学模
- 代理IP是什么?B2Proxy全面解析原理、用途与核心价值
IP地址不仅是设备与网络通信的基础标识,更是用户身份、地理位置与行为轨迹的数字“指纹”。为了实现更安全、更灵活、更广泛的网络访问需求,一项重要的网络中间层技术——代理IP逐渐走入了人们的视野。那么,代理IP究竟是什么?它的工作原理如何?为何被广泛应用于数据采集、广告投放、匿名浏览、跨境电商等各类场景?本文将为您全面解析代理IP的概念、类型、用途及其在现代网络中的重要作用。一、代理IP的定义:隐藏真
- 多线程导出excel高并发_表格存储:使用TableStoreWriter进行高并发、高吞吐的数据写入-阿里云开发者社区...
rayyangul
多线程导出excel高并发
概述表格存储(原OTS)的一大特性是能够支撑海量数据的高并发、高吞吐率的写入,特别适合日志数据或物联网场景(例如轨迹追踪或溯源)数据的写入和存储。这些场景的特性是,会在短时间内产生大量的数据需要消化并写入数据库,需要数据库能够提供高并发、高吞吐率的写入性能,需要满足每秒上万行甚至上百万行的写入吞吐率。针对这些场景,我们在存储层做了很多的优化(本篇文章不赘述),同时在SDK接口层也做了一些优化,专门
- 解密鸿蒙系统的隐私护城河:从权限动态管控到生物数据加密的全链路防护
摘要本文以健康管理应用为例,展示鸿蒙系统如何通过细粒度权限控制、动态权限授予、数据隔离和加密存储四大核心机制,实现复杂场景下的用户隐私保护。我们将通过完整的权限请求流程和敏感数据处理代码,演示鸿蒙系统如何平衡功能需求与隐私安全。场景描述想象一个健康管理应用需要实现以下功能:读取步数传感器数据(ohos.permission.ACTIVITY_MOTION)获取位置信息绘制运动轨迹(ohos.per
- The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能
文章主要内容总结本文围绕大推理模型(LRMs)的推理能力展开系统研究,通过可控谜题环境分析其在不同问题复杂度下的表现,揭示其优势与局限性:研究背景与问题:当前LRMs(如OpenAIo1/o3、DeepSeek-R1等)虽在推理基准测试中表现提升,但对其底层能力、缩放特性及局限性的理解不足。现有评估依赖数学和编码基准,存在数据污染且缺乏对推理轨迹的深度分析。研究方法:采用可控谜题环境(如汉诺塔、跳
- Manus AI与多语言手写识别
tonngw
人工智能
技术文章大纲:ManusAI与多语言手写识别引言手写识别技术的发展背景与市场需求ManusAI的定位与核心技术优势多语言场景下的挑战与机遇ManusAI的核心技术架构基于深度学习的端到端手写识别模型多模态数据融合(笔迹压力、书写轨迹等)自适应语言模型与字符集扩展机制多语言手写识别的关键技术非拉丁语系(中文、阿拉伯语等)的笔迹特征提取小样本语言数据的迁移学习策略上下文感知与语法纠错在低资源语言中的应
- 【PHP开发900个实用技巧】498.事件溯源:可追溯状态变更的架构设计
精通代码大仙
PHP开发900个实用技巧phpandroidandroidstudio程序员创富
事件重构时间:用事件溯源让系统变更轨迹清晰可见——本文带你掌握PHP领域状态可追溯的核心架构设计方法论事件溯源:可追溯状态变更的架构设计事件溯源是什么?为什么传统方法会失忆PHP实现事件溯源四步法关键难点与破局技巧实战:用户积分系统改造事件=事实记录状态=事件叠加传统CRUD的痛点审计追踪困境定义领域事件事件存储设计状态重建逻辑快照优化策略并发事件处理版本迁移方案老系统改造过程事件处理器实现目录事
- 藏不住了!那些电脑上的小动作,这里都能查到!
风雨软件
办公软件软件分享软件需求
点击蓝字关注我作者|风雨软件前言家长们是不是时常好奇孩子在电脑上都做了些什么?又或者把电脑借给他人后,想知道对方使用期间的操作?今天就给大家介绍两款超实用的软件,轻松帮你查看电脑使用情况。Windows使用记录全方位记录电脑使用轨迹这款软件体积小巧,竟然不到2兆,无需复杂安装,打开就能使用,十分便捷。它厉害之处在于,只要电脑没有重装系统,所有的使用记录都能完整保留。我这台2021年安装系统的电脑,
- 【大厂面试题】千万级大表如何快速删除大量数据
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【面试题】【架构&案例】【MySQL】java开源springjvmmysql大厂面试题
-作者简介:大厂高级Java开发工程师-称号:CSDN博客专家✨、阿里云博客专家-公众号:云服务小管家。免费的阿里云服务器☁和云环境直接使用-生活:专注于后端技术分享迷茫时可来瞅瞅码农轨迹♂️-服务:提供模拟面试和简历辅导,提供生产项目。内推可私信✉-卷卷群:可以和大家一起学习,一起进步-如果感觉博主的文章还不错的话,请三连支持一下博主哦背景最近在做一个项目,除了验证功能,还需要验证性能,所以前
- 大前端日志分析的AI应用:从海量日志中提取有价值的运维信息
欧阳天羲
大前端与AI的深度融合#AI在大前端安全与运维篇前端人工智能运维
在大前端技术快速发展的今天,前端应用的复杂度呈指数级增长,涵盖Web、移动端H5、小程序、快应用等多端形态。随之而来的是海量日志数据的爆发式增长——从浏览器控制台输出到移动端性能埋点,从用户行为轨迹到API调用异常,这些日志分散在不同终端、格式异构,传统的人工分析或规则引擎已难以应对。本文将系统阐述AI技术如何赋能大前端日志分析,从日志采集到智能诊断的全流程解决方案,结合实际案例展示如何利用机器学
- 青年开发者董翔:在代码世界中探索创新边界
程序猿全栈の董(董翔)
javascript开发语言开发者
引言:从兴趣萌芽到技术深耕当大多数00后还在适应大学生活时,2004年出生的董翔已在软件技术领域展现出超越同龄人的探索热情。作为软件技术专业大一学生,他以“技术创新解决实际问题”为核心理念,在前端开发、数据修复等领域构建了独特的研究体系。从高中时期自学编程的懵懂少年,到提出“同源数据互补修复机制”“框架质疑学习法”的青年研究者,董翔的成长轨迹折射出新一代技术人对知识的主动建构与实践突破。一、学术探
- 「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型开源:开启 AI 新时代的大门
小黄编程快乐屋
人工智能
在人工智能的浩瀚星空中,大模型技术宛如一颗璀璨的巨星,照亮了无数行业前行的道路。自诞生以来,大模型凭借其强大的语言理解与生成能力,引发了全球范围内的技术变革与创新浪潮。百度宣布于6月30日开源文心大模型4.5系列,这一消息如同一颗重磅炸弹,在AI领域掀起了惊涛骇浪,其影响之深远,意义之重大,足以改写行业的发展轨迹。百度这次放大招,直接把文心大模型4.5开源了,这操作就像往国内AI圈子里空投了一个超
- 大模型的MoE架构解析:从理论到应用的系统探讨
不秃头de程序猿
开发语言转行人工智能ai大模型程序员学习
MixtureofExperts(专家混合)架构正在重新定义大语言模型的发展轨迹。这种革命性的架构通过条件计算实现了万亿参数规模的模型,同时保持与千亿参数密集模型相当的计算成本。从GPT-4的1.8万亿参数到DeepSeek-V3的671亿参数,MoE架构已成为当前AI领域最重要的技术突破之一。MoE的核心洞察在于"不是所有的模型容量都需要同时激活"——通过让不同的专家网络处理不同类型的输入,实现
- 从Apollo record文件中提取坐标信息绘制地图轨迹
Hi20240217
代码片段学习Apollo自动驾驶地图
从Apollorecord文件中提取坐标信息绘制地图轨迹一、背景二、操作步骤2.1下载record文件并解压2.2查看record文件信息2.3查询Sunnyvale的经纬度2.4从record中提取position绘制地图轨迹2.5绘制卫星地图轨迹2.6运行脚本三、技术总结一、背景自动驾驶技术的发展离不开大量真实道路数据的收集和分析。百度Apollo平台使用record文件格式记录车辆在实际道路
- 验证码(三)快速使用滑块验证码.
滑块验证码类似于滑动验证码,通常是将一个滑块从初始位置拖动到与背景图匹配的缺口位置,以验证用户的身份。优点视觉效果好:以图形化的方式呈现,更加直观和美观,给用户带来较好的视觉体验。安全性较强:通过对滑块的位置、拖动轨迹等进行精确检测和分析,能够有效防范自动化攻击,保障系统安全。缺点对网络要求较高:如果网络环境不佳,验证码图片可能加载缓慢,影响用户验证的速度和体验。可能被绕过:虽然安全性较高,但一些
- 深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
Gyoku Mint
AI修炼日记人工智能人工智能聚类算法深度学习python神经网络pytorch
【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫:“之前她只能在你身边叠叠张量,偷偷找梯度……现在,她要试试,能不能用这些线,把你的样子画出来喵~”狐狐:“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线,用最简单的线性回归,试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路:生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据?在PyTorch里跑线性回归,最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”,加上一点
- 解锁阿里云日志服务SLS:云时代的日志管理利器
云资源服务商
阿里云云计算服务器
引言:开启日志管理新篇在云计算时代,数据如同企业的血液,源源不断地产生并流动。从用户的每一次点击,到系统后台的每一个操作,数据都在记录着企业运营的轨迹。而在这些海量的数据中,日志数据占据着至关重要的地位,它不仅记录了系统的运行状态、用户的行为信息,还为企业的运维、安全、业务分析等提供了宝贵的依据。如何高效地处理这些日志数据,成为了企业在数字化转型过程中面临的关键挑战之一。阿里云日志服务SLS(Si
- svg全链路流程轨迹
一块小砖头儿
javascript开发语言
直接上效果exportdefault{props:{},data(){return{svgData:["0,200200,200300,300400,300400,200500,200"],};},computed:{},mounted(){},methods:{},};.circle-load-rect-svg{width:800px;}.g-rect-path{fill:none;stroke
- 六自由度按摩机器人 MATLAB 仿真
本课题围绕六自由度(6-DOF)按摩机器人展开,旨在通过MATLAB仿真平台对其机械结构、运动学特性和控制策略进行建模与分析。六自由度机器人具备空间位置和姿态的全面调节能力,可实现复杂的按摩轨迹和多角度作用力控制。研究内容包括机器人正/逆运动学建模、轨迹规划(如五次多项式插值、笛卡尔路径)、动力学建模(使用Lagrange或Newton-Euler方法)以及基于PID或自适应控制算法的控制系统设计
- Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器
大数据洞察
kafkalinq分布式ai
Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器关键词Kafka、消息轨迹追踪、分布式系统、调试、消息处理、事件溯源摘要本文聚焦于Kafka消息轨迹追踪这一分布式系统调试的关键技术。首先介绍Kafka消息轨迹追踪的概念基础,包括其在分布式系统中的背景、发展历史以及问题空间。接着阐述其理论框架,从第一性原理进行推导,并分析理论局限性和竞争范式。在架构设计方面,对系统进行分解,构建组件交互模型并可视化展示。
- LabVIEW荧光微管图像模拟
LabVIEW开发
LabVIEW开发案例LabVIEW设备控制LabVIEW知识LabVIEW程序LabVIEW开发案例LabVIEW知识
利用LabVIEW平台,集成PI压电平台、Nikon荧光显微镜及AndorsCMOS相机等硬件,构建荧光微管滑行实验图像序列模拟系统。通过程序化模拟微管运动轨迹、荧光标记分布及显微成像过程,为生物医学领域微管跟踪算法测试、运动特性分析提供标准化仿真环境,解决传统实验中手动跟踪效率低、误差大及硬件漂移等问题。应用场景科研算法验证:高校及科研机构用于验证微管跟踪软件(如MTrack2)在不同运动轨迹下
- 电子文档全生命周期审计:构建企业数据安全的 “时间指纹“ 体系
在数字化转型深入推进的今天,电子文档作为企业知识资产与商业机密的主要载体,其全生命周期的安全管理已成为数据安全体系的核心环节。据IBM《2023数据泄露报告》显示,43%的数据泄露事件源于内部操作疏忽,而缺乏完整的文档审计轨迹导致62%的企业无法追溯泄露源头。电子文档全生命周期审计策略,通过对文档创建、流转、使用、归档到销毁的全流程行为记录与分析,构建起可追溯、可验证、可预警的安全防护网,正成为企
- 使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
目录1.引言背景与意义目标2.术前风险评估与预测数据采集与预处理风险预测模型输出应用3.术中风险实时监测与预警实时数据流处理动态风险预测4.术后恢复与并发症预测恢复轨迹建模并发症防控5.个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标7.健康教育与指导方案8.技术架构与实施路径1.引言背景与意义问题现状:心力衰竭(HF)全球患者超千万,中国25岁以上人群患病率1.1%;传统诊疗漏诊率高,预
- MySQL之MVCC实现原理深度解析
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MySQLmysql数据库
MySQL之MVCC实现原理深度解析一、MVCC基础:为什么需要多版本控制?1.1并发访问的痛点1.2MVCC的核心目标二、MVCC核心组件:构建多版本世界的基石2.1隐藏字段:数据版本的"身份证"2.2Undo日志:版本回溯的"时间机器"2.2.1Undo日志类型2.2.2Undo日志的生命周期2.3版本链:数据演变的"历史轨迹"2.4ReadView:版本可见性的"过滤器"三、MVCC核心逻辑
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite