Madelines
Madelines

Training Diary-Record growth

This is a training application. You can make a training plan every day and upload your own photos. Customize your own training program to make your workout more efficient! In fact, the exercise is very simple, record anytime, anywhere, every day!


Training Diary-Record growth_第1张图片


Training Diary-Record growth_第2张图片
Training Diary-Record growth_第3张图片
Training Diary-Record growth_第4张图片

If you find that the function is not enough, you also can contact me, I really want to add more useful functions for this APP, thanks

你可能感兴趣的:(Training Diary-Record growth)

  • 如何注册下载欧意 在草甸喝饮料的小鸟 区块链web3
    安卓注册下载链接如下，苹果下载需要更换IDwww.growthouyi.net/zh-hans/join/48253632
  • weka 决策树 marui1982 机器学习
    1.参数说明：Generaloptions:-hor-helpOutputhelpinformation.-synopsisor-infoOutputsynopsisforclassifier(useinconjunctionwith-h)-t（trainfile，训练文件，通常训练时只需要此文件即可，会进行10交叉验证）Setstrainingfile.-T（测试文件，如果设置，则不进行交叉验证
  • git subtree 高频使用方法 NickDeCodes gitgitgithub
    subtree高频使用方法官网添加新的子项目查看子项目的差异使用子项目克隆存储库引入超级项目更新改变分支引入子项目更新对子项目进行更改将更改推送到子项目存储库高效配置添加新的子项目subtreegitsubtreeadd--prefix=example-submodulehttps://github.com/githubtraining/example-submodulemaster--squas
  • Training-Free Transformer Architecture Search WithZero-Cost Proxy Guided Evolution（预览版本） 境心镜 transformer深度学习人工智能
    摘要Transformers已表现出卓越的性能，然而，其架构设计是一个耗时的过程，需要专业知识和反复试验。因此，研究通过Transformer架构搜索(TAS)自动搜索高性能Transformers的有效方法是值得的。为了提高搜索效率，基于无训练代理的方法已在神经架构搜索(NAS)中得到广泛采用。然而，这些代理被发现不足以很好地推广到Transformer搜索空间，这一点已被多项研究和我们自己的实
  • Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本） 境心镜 免训练深度学习人工智能NAS
    代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
  • AI芯片概述-分类、应用、技术（APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU）及厂家 一码当前 AI基础人工智能分类数据挖掘
    写这篇文章的起因是老板想了解下AI芯片（NPU/GPU区别等），他不是搞技术那一挂的，所以就简单整理下，留作记录，顺便分享给各位。文章目录一、AI芯片是什么？二、AI芯片分类1.Training(训练)2.Inference(推理)三、AI芯片应用领域四、AI芯片技术路线五、APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU六、AI芯片厂家一、AI芯片是什么？AI芯片：针对人工智能算法做了特殊加速设计
  • BurpSuit官方实验室之SQL注入 tpaer 从入门到入狱web安全sqlweb后端数据库
    BurpSuit官方实验室之SQL注入这是BurpSuit官方的实验室靶场，以下将记录个人SQL注入共17个Lab的通关过程WebSecurityAcademy:FreeOnlineTrainingfromPortSwiggerlab1：SQLinjectionvulnerabilityinWHEREclauseallowingretrievalofhiddendataWHERE子句中的SQL注入
  • 探索未来文本的无限可能：OLMo 开源语言模型深度解析 钟洁祺
    探索未来文本的无限可能：OLMo开源语言模型深度解析OLMoModeling,training,eval,andinferencecodeforOLMo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ol/OLMo在人工智能的浩瀚领域中，一个崭新的星体正在升起——OLMo：OpenLanguageModel。由AI2（艾伦人工智能研究所）的科学家们精心打造，OLMo不仅仅是
  • 零基础也能看懂的ChatGPT等大模型入门解析！大模型入门到精通，看这篇就够了！ 大模型微调实战 chatgpt百度人工智能大数据wps学习大模型
    近两年，大语言模型LLM(LargeLanguageModel)越来越受到各行各业的广泛应用及关注。对于非相关领域研发人员，虽然不需要深入掌握每一个细节，但了解其基本运作原理是必备的技术素养。本文笔者结合自己的理解，用通俗易懂的语言对复杂的概念进行了总结，与大家分享~什么是ChatGPT？GPT对应的是三个关键概念：生成式（Generative）、预训练（Pre-Training）和Transfo
  • 探秘Mixup：数据增强的新利器 荣正青
    探秘Mixup：数据增强的新利器mixupImplementationofthemixuptrainingmethod项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mixup项目简介是一个由HongyiZhang开发的Python库，它实现了机器学习中的数据增强策略——Mixup方法。这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本，从而帮助模型更好地学习数
  • 强化学习与网络安全资源-论文和环境 AI拉呱 web安全安全
    TableofContentsRL-EnvironmentsPapersBooksBlogpostsTalksMiscellaneous↑EnvironmentsPentestingTrainingFrameworkforReinforcementLearningAgents(PenGym)TheARCDPrimary-levelAITrainingEnvironment(PrimAITE)CSL
  • 大模型隐空间推理论文阅读笔记 猴猴猪猪 AIGCpython实验记录人工智能深度学习
    文章目录TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介1.1摘要1.2引言TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介机构：Meta代码：任务:特点:方法:1.1摘要现状：大语言模型往往局限在“languagespace"进行推理，在解决
  • Meta：基于数据关系的LLM高效预训练 大模型任我行 大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
    标题：Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源：arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力。本文认为有效的预训练数据应该在组级别进行管理，将一组数据点作为一个整体而不是独立的贡献者。为此，我们提出了一种新的数据高效预训练方法GroupLevelDataInfluenceMo
  • 扑克强化学习：DouZero/douzero/dmc/dmc.py （train） 强化学习曾小健 python人工智能深度学习
    deftrain(flags):"""Thisisthemainfuntionfortraining.Itwillfirstinitilizeeverything,suchasbuffers,optimizers,etc.Thenitwillstartsubprocessesasactors.Then,itwillcalllearningfunctionwithmultiplethreads.""
  • TensorFlow 架构 weixin_zdpau AItensorflow人工智能神经网络
    https://www.tensorflow.org/guide/extend/architecture一WedesignedTensorFlowforlarge-scaledistributedtrainingandinference,butitisalsoflexibleenoughtosupportexperimentationwithnewmachinelearningmodelsands
  • TensorFlow基础架构 humbinal tensorflow
    处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs）来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算.节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数
  • 阅读笔记：ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Task Araloak 论文阅读笔记深度学习自然语言处理
    阅读笔记：ViLBERT:PretrainingTask-AgnosticVisiolinguisticRepresentationsforVision-and-LanguageTasksContribution提出ViLBERT模型（twostreamsmodel），由两个BERT结构分别对text和image进行学习，通过cross-attention进行信息交流，在两个预训练任务（proxy
  • 文献阅读(part2)--Towards K-means-friendly spaces Simultaneous deep learning and clustering GUI Research Group 机器学习python深度聚类
    学习笔记，仅供参考文章目录AbstractIntroductionBackgroundandRelatedWorksProposedFormulationOptimizationProcedureInitializationviaLayer-wisePre-Training(通过分层预训练进行初始化)AlternatingStochasticOptimizationExperiments合成数据演
  • 【深度学习】预训练和微调概述 CS_木成河 深度学习深度学习人工智能语言模型预训练微调
    预训练和微调概述1.预训练和微调的介绍1.1预训练（Pretraining）1.2微调（Fine-Tuning）2.预训练和微调的区别预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤，它们通常是一个预训练-微调(Pretrain-Finetune)流程的不同阶段。两者相辅相成，共同帮助模型从通用的知识到特定任务的适应。1.预训练和微调的介绍1.1预训练（Pretraining）定义：预训练是指在
  • Integrated Business Functions 后端
    Year2IntegratedBusinessFunctions(2025SpringTerm)Module6:FinancingforGrowthAssignment1(Individual)ThisisanINDIVIDUALassignment.Thisassignmentismarkedoutof100.Itisworth20marksofthetotalcoursescores(i.e.
  • 【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节：Adaptive Learning Rate Harryline-lx 机器学习机器学习人工智能深度学习
    文章目录Trainingstuck≠SmallGradientDifferentparametersneedsdifferentlearningrateRootmeansquareAdagradRMSPropAdamLearningRateSchedulingTrainingstuck≠SmallGradient首先要明确的一点是，目前当我们用gradientdescend来做optimizati
  • 1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径 少林码僧 掌握先机！从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力人工智能promptchatgptlangchaingpt
    企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔：四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│（万亿参数基建）├─大模型微调│（领域知识注入）├─AI智能体│（任务自动化）└─提示工程（零样本交互）1.1技术层级关系与适用场景技术阶段技术门槛算力需求企业应用成熟度典型工具链提示工程★☆☆☆☆CPU即可90%+企业已部署LangChain、AutoGPT
  • X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer（src/x_r1） 仙人掌_lz 人工智能人工智能深度学习学习
    这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1)，是一个基于强化学习的训练框架，旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架，以加速ScalingPost-Training的开发。以下是对该项目的详细解释：项目结构项目的主要目录结构如下：X-R1/├──.gitignore├──LICENSE├──Makefile├──README.md├──requir
  • DeepSeek-V2 论文解读：混合专家架构的新突破 进一步有进一步的欢喜 DeepSeek-V2大模型MoE混合专家架构
    论文链接：DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构（一）多头部潜在注意力（MLA）：重塑推理效率（二）DeepSeekMoE：经济高效的训练架构三、预训练（Pre-Training）：夯实模型基础（一）实验设置（二）评估四、对齐（Alignment）：优化模型表现（一
  • 深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ gs80140 基础知识科谱AI深度学习pytorch人工智能
    在深度学习领域，模型的存储和加载方式直接影响其运行效率、适用场景以及部署方式。PyTorch、AWQ（Activation-awareWeightQuantization）和GPTQ（GeneralizedPost-TrainingQuantization）是目前较为流行的三种模型格式，每种格式都有其独特的特性和应用场景。1.PyTorch模型格式概述PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，其
  • 关于排查python内存泄露的简单总结 翔云123456 pythonpython内存泄露
    这次的内存泄露问题是发生在多线程场景下的。各种工具都试过了，gc,objgraph,pdb,pympler等，仍然没有找到问题所在。pdb感觉用起来很方便，可以调试代码，对原来的代码无侵入性。排查问题的过程中，多线程场景下，相关的工具，显得无力的。使用objgraph时，代码执行很长时间后，show_growth()显示没有新创建的对象。这个可能是因为objgraph只针对当前线程的上下文。pym
  • Android Room 使用 francisHuang android学习androidRoom数据库
    官网介绍：https://developer.android.google.cn/training/data-storage/roomRoom是在SQLite上提供了一个抽象层，以便在充分利用SQLite的强大功能的同时，能够流畅地访问数据库。Room包含3个重要部分：数据库：包含数据库持有者，并作为应用已保留的持久关系型数据的底层连接的主要接入点。Entity：表示数据库中的表。DAO：包含用于
  • 大模型算法到底值不值得入行？ 和老莫一起学AI 算法深度学习机器学习人工智能产品经理学习转行
    先讨论算法相关的方向，分成三部分吧pretrain、post-training和更偏应用的工作pretrain的机会应该是越来越少了，还能在这个方向做的应该都是很强的团队了，早期买了几百张卡就来混事那种团队基本都G了(比如我们)已经不敢评了，只是觉得很强。post-training分成两种，一种是以提升通用能力为目的的，比如openai、国内qwen专门做这个的团队。这种也不敢评，强就完了。不过某
  • CVPR 2024 无人机/遥感/卫星图像方向总汇（航空图像和交叉视角定位） 点云SLAM 图形图像处理深度学习计算机视觉遥感卫星图像交叉视觉定位CVPR
    1、UAV、RemoteSensing、SatelliteImage(无人机/遥感/卫星图像)UnleashingUnlabeledData:AParadigmforCross-ViewGeo-Localization⭐codeRethinkingTransformersPre-trainingforMulti-SpectralSatelliteImagery⭐codeAerialLifting:
  • 轻量级网络应用 服务生活 MhZhou0412 生活
    LostNet:AsmartwayforlostandfindMeihuaZhou,IvanFung,LiYang,NanWan,KekeDi,TingtingWangDuetotheenormouspopulationgrowthofcitiesinrecentyears,objectsarefrequentlylostandunclaimedonpublictransportation,inr
  • 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解） Josh_Persistence Java Annotation元注解自定义注解
    一、基本概述     　　 Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。   　　更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
  • mysql优化特定类型的查询 annan211 java工作mysql
    本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。 1 优化count查询 对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看 真正的count()函数的作用到底是什么。 count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。 在统
  • MAC下安装多版本JDK和切换几种方式 棋子chessman jdk
    环境： MAC AIR,OS X 10.10,64位   历史： 过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。 后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。   在终端中输入jav
  • javaScript （1） Array_06 JavaScriptjava浏览器
    JavaScript 1、运算符 　　运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类： 　　赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
  • 国内顶级代码分享网站 袁潇含 javajdkoracle.netPHP
           现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的                  当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站      &
  • Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较 随意而生 mongodbhadoop搜索引擎
      IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
  • mac os 系统科研软件总结 张亚雄 mac os
    1.1 Microsoft Office for Mac 2011      大客户版，自行搜索。      1.2 Latex （MacTex）:      系统环境：https://tug.org/mactex/     &nb
  • Maven实战（四）生命周期 AdyZhang maven
    1. 三套生命周期     Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。 每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
  • Linux下Jenkins迁移 aijuans Jenkins
    1. 将Jenkins程序目录copy过去      源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面            tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
  • request.getInputStream()只能获取一次的问题 ayaoxinchao requestInputstream
    问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据   原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
  • 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案 BigBird2012 SQL优化
    网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。 这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
  • jsonObject的使用 bijian1013 javajson
            在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。 JSONUtil.java package com.bijian.json.study; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap;
  • [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration bit1129 zookeeper
    Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类     首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher，   /** * Register a watcher for a particular p
  • 【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数 bit1129 scala
    何为部分应用函数？ Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
  • Tomcat Error listenerStart 终极大法 ronin47 tomcat
    Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下 Java代码  handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
  • 不用加减符号实现加减法 BrokenDreams 实现
            今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。         分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。    
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State 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/ /* 当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类 状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况 把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化 如果在
  • CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常 cherishLC CUDA
    调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。 以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！ 所以验证结果的正确性很重要！！！ 在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。 以下程序在K5000GPU上跑的。
  • 诡异的超长时间GC问题定位 chenchao051 jvmcmsGChbaseswap
    HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志： 2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
  • maven环境快速搭建 daizj 安装mavne环境配置
    一 下载maven 安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。 maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
  • PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法 dcj3sjt126com PHP
    对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
  • yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法 dcj3sjt126com GridView
    public function searchWithRelated() {         $criteria = new CDbCriteria;         $criteria->together = true; //without th
  • Java集合对象和数组对象的转换 dyy_gusi java集合
        在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。 1、数组对象转换为集合对象     最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
  • nginx同一主机部署多个应用 geeksun nginx
    近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。 1.   在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。 mkdir vhosts   2.   修改nginx.conf的配置， 在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件 #
  • ubuntu添加admin权限的用户账号 hongtoushizi ubuntuuseradd
    ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd    使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。 顾应该如下操作：  
  • 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理 jinnianshilongnian nginxlua
      JSON库   在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
  • Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 yaerfeng1989 timerquartz定时器
    原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm 有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。 1.Java Timer定时 首先继承jav
  • Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
    　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 　　举比例如以下： 　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem                   Type &n
  • [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VOandroidsqlite反射Cursor
    在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。   使用时需要注意： 考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。 表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
  • 该学习笔记用到的Employee表 vipbooks oraclesql工作
        这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他