- 数据结构——20.B树
爱看烟花的码农
数据结构数据结构
第一部分:核心理论精讲一、B树(B-Tree)1.为什么需要B树?当数据量非常大时,内存无法一次性装下,大部分数据需要存储在磁盘等外部存储器上。磁盘I/O(读/写)操作相比内存访问非常慢。为了减少磁盘I/O次数,我们需要一种特殊的树结构,它的每个节点可以存储大量信息,从而使得树的高度尽可能低。B树(一种多路平衡查找树)就是为此而设计的。2.B树的定义(m阶)一棵m阶B树是满足以下条件的m路查找树:
- FTP太不安全了?SFTP 替代方案构建企业级文件传输服务全指南
你有没有遇到过这种事?某天凌晨,公司官网突然崩了,运维排查一整圈,最后发现是某个FTP用户密码泄露被人植入了木马网页。那一刻你可能才突然意识到,FTP这玩意儿,居然还在你们系统里悄悄跑着,而且还是“裸奔”。不夸张地说,FTP在今天的互联网环境下已经是“古董级危险品”了。所以,我们今天不讲理论,不聊历史,只聊一件事:用SFTP替换FTP,怎么一步步在企业环境里真正落地?为什么FTP是“老虎凳”,而不
- 汇编语言:基于x86处理器第一章习题解答
「已注销」
Linux内核资深专家arm
汇编语言习题解答习题解答1.1.3本节回顾习题解答1.1.3本节回顾1、汇编器和链接器是如何一起工作的?汇编程序要转化为可执行程序,需要先译码后组合。这是因为一个完整的汇编程序常常是由多个文件构成,先用汇编器将每一个文件中的汇编代码转化为机器语言后,链接器再把这些文件组合成一个可执行程序。2、学习汇编语言如何能提高你对操作系统的理解?可用汇编语言验证操作系统的理论知识,从而更深刻的掌握操作系统3、
- 软考(软件设计师)数据库原理-数据库规范化理论,四大范式,完整性约束
关系数据库规范化理论,四大范式,完整性约束关系数据库规范化是一种组织数据库表结构和字段的技术,目的是减少数据冗余、消除更新异常,并确保数据依赖的合理性。一、范式基本概念范式(NormalForm)是符合某一种级别的关系模式的集合,分为1NF、2NF、3NF、BCNF、4NF、5NF等,级别越高约束越严格。二、各范式详细说明1.第一范式(1NF)要求:表中每个字段都是原子性的,不可再分每个字段具有相
- AI智能体长期记忆系统架构设计与落地实践:从理论到生产部署
一休哥助手
人工智能人工智能
摘要长期记忆能力是AI智能体实现持续个性化服务的核心瓶颈。本文基于Mem0、MemoryOS等前沿研究,系统解析长期记忆系统的三级架构、六大原子操作与生产级优化方案,结合金融、医疗等场景案例,通过7张架构图与4张对比表格,揭示如何实现91%延迟降低与90%成本节约的企业级记忆系统。全文超6000字,提供可落地的架构范式。1长期记忆:AI智能体的认知基石1.1人类记忆与AI记忆的类比情景记忆语义记忆
- 直线插补动画引擎:从数学原理到C#实现——用代码绘制动态几何艺术
墨夶
C#学习资料c#算法开发语言
一、直线插补核心算法解析1.1DDA算法数学原理//////DDA算法实现直线插补///publicclassLineInterpolator{privatePointF_currentPoint;privatePointF_endPoint;privatefloat_stepSize;privatefloat_dx,_dy;privatefloat_xIncrement,_yIncrement;
- 文献分享: 注释数据库&溯源半环理论(Part2)
Dann Hiroaki
文献阅读笔记数据库抽象代数
文章目录3.\textbf{3.}3.处理递归查询:基于Datalog\textbf{Datalog}Datalog3.1.\textbf{3.1.}3.1.关于Datalog\textbf{Datalog}Datalog3.1.1.\textbf{3.1.1.}3.1.1.Datalog\textbf{Datalog}Datalog基本结构3.1.2.Datalog\textbf{3.1.2.}
- 【AI论文】基于图像思维的多模态推理:理论基础、方法及未来前沿
东临碣石82
人工智能
摘要:近期,文本思维链(Chain-of-Thought,CoT)显著推动了多模态推理的进展。在这一范式下,模型在语言层面进行推理。然而,这种以文本为中心的方法将视觉信息视为静态的初始语境,从而在丰富的感知数据与离散的符号思维之间造成了根本性的“语义鸿沟”。人类认知往往超越语言的局限,将视觉作为动态的心理草图板加以利用。如今,人工智能领域也正经历着类似的演变,标志着从仅能对图像进行思考的模型向真正
- 【学习教程】遥感、GIS和GPS技术在水文、气象、灾害、生态、环境及卫生等领域中的应用
【内容简介】:第一讲3S技术及软件简介1.13S技术及应用案例文献解析1.23S技术软件(ArcGIS、ENVI)简介1.3如何快速掌握ArcGIS1.4ArcGIS界面及数据加载1.5文档保存方式第二讲ArcGIS数据管理2.1ArcGIS数据类型与数据结构2.2shapefile数据、个人地理数据库MDB和文件地理数据库GDB2.3地理空间数据建库的理论、方法和步骤2.4ArcGIS数据管理第
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- BLE中心与外围设备MTU协商过程详解
秋の水
BLE智能硬件
一、MTU基础概念1.MTU定义最大传输单元(MTU)指单次数据传输中允许的最大字节数,包含协议头部(3字节)和有效载荷(最多517字节)。BLE默认MTU为23字节(有效载荷20字节),但可通过协商提升至设备支持的最大值(如512字节)。2.协商目的效率优化:增大MTU可减少分包次数,提升传输速率(例如MTU=244时理论速度可达63KB/s,而默认仅5KB/s)。保障兼容性:设备能力差异(如旧
- 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
- Docker技术笔记-从零开始的容器技术之旅
青竹易寒
docker学习容器
理论一、容器技术简介容器是一种轻量级、可移植、隔离的软件环境,通过操作系统级虚拟化实现资源隔离,确保应用程序在不同环境中能够保持一致运行。容器和虚拟机对比对比维度容器(Docker)虚拟机(VM、KVM)架构原理共享宿主机内核,通过命名空间(Namespaces)和控制组(Cgroups)实现资源隔离。通过Hypervisor虚拟化硬件资源,每个VM运行独立完整的操作系统(GuestOS)。资源消
- 三个静态路由实验:一篇文章教会你怎么配置静态路由
三个静态路由实验:一篇文章教会你怎么配置静态路由静态路由是一种特殊的路由,它由管理员手工配置当网络结构比较简单时,只需要配置静态路由就可以使网络正常工作。恰当地设置和使用静态路由可以改进网络的性能,并可为重要的网络应用保证带宽。本篇文章不多说静态路由的理论,直接通过三个实验教会你怎么配置静态路由。要配置静态路由,你只需要记住下面这个命令:iproute-staticip【目标网段】【掩码】【下一跳
- 【求职】有没有大疆内推哇,开始找工作,不知所措啊,求硬件工程师的岗位,无人机飞控工程师的岗位
救命!26届的我找工作已经快把自己逼疯了海投无数简历,大多石沉大海,每天都在焦虑和自我怀疑中循环。想找一份无人机相关,或者硬件工程师之类的岗位。本人南京航空航天大学,控制科学与工程专业,是南航的A级双一流学科,学过嵌入式系统设计,最优控制理论,航天器控制仿真等课程,拥有扎实的理论基础,熟练掌握电路设计与分析,如模拟电路、数字电路,能独立完成电路原理图的设计工作。硬件开发流程在嵌入式硬件开发方面,熟
- LoRaWAN 标准中为什么没有 SF5 和 SF6?
后端java
LoRaWAN在物联网通信领域被誉为“远距离、低功耗”方案的代表,凭借其出色的覆盖能力和灵活的组网方式,成为智慧城市、智慧楼宇、智慧农业等场景的热门选择。不过,有些技术爱好者可能会注意到,LoRa的物理层理论上支持SF5~SF12的扩频因子,但LoRaWAN协议中只使用了SF7~SF12。那么,SF5和SF6到底去了哪里?为什么不被LoRaWAN标准采用?这背后其实藏着不少有趣的技术逻辑。什么是S
- 生成式人工智能实战 | 条件生成对抗网络(conditional Generative Adversarial Network, cGAN)
盼小辉丶
生成对抗网络神经网络深度学习生成式人工智能pytorch
生成式人工智能实战|条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1GAN基础回顾1.2cGAN核心思想2.cGAN网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建3.3模型训练0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来深度学习领域最具突破性的技术之一,能够生成逼真的图像、音频甚至文本。然而,传统的G
- 健康管理虚拟仿真实训室:赋能高素质技能人才培养的关键载体
凯禾瑞华健康管理实训室建设
健康管理虚拟仿真实训室健康管理实训室职业教育
健康管理专业作为培养健康服务领域高素质技能人才的核心阵地,其教学质量直接取决于理论与实践的深度融合。健康管理虚拟仿真实训室作为前沿信息技术与专业教学结合的产物,正成为突破传统实训局限、提升人才培养质量的重要支撑。一、健康管理虚拟仿真实训室的建设意义破解传统实训瓶颈。健康管理实训涉及多样健康场景、复杂干预流程,传统实训受限于场地、设备成本及真实场景稀缺性,难以覆盖慢性病管理、群体健康干预等多元任务。
- WordPress、Typecho 站点如何让 CloudFlare 缓存加速
明月登楼
CloudFlare缓存CloudFlareCloudFlare国内速度CloudFlare速度优化CloudFlare缓存规则cacherules
众所周知WordPress、Typecho都是著名动态博客站点(一个最简单的判断依据就是都要依赖结合数据库),这类站点在CDN缓存上都有一个致命的缓存弊端就是动静态请求的区分,理论上要让CDN绕过所有的动态请求,缓存所有的静态请求,否则就会造成前端登录和非登录状态的混乱,影响用户浏览体验。其实静态网站和动态网站最重要的区别就是动态网站能够做到数据持久化,也就是能够把用户访问网站产生的数据存到数据库
- Python 用 NumPy 进行矩阵分解
Python用NumPy进行矩阵分解关键词:NumPy,矩阵分解,线性代数,奇异值分解,QR分解,LU分解,特征值分解摘要:本文将深入探讨使用NumPy进行矩阵分解的各种技术。我们将从基础的线性代数概念出发,详细讲解五种核心矩阵分解方法:LU分解、QR分解、奇异值分解(SVD)、特征值分解和Cholesky分解。每种方法都将配有数学原理说明、NumPy实现代码和实际应用案例。文章还将介绍矩阵分解在
- 【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
- AI人工智能助力联邦学习通信效率优化的解决方案
AI智能应用
人工智能ai
AI驱动的联邦学习通信效率优化:从理论到实践的全面解决方案元数据框架标题AI驱动的联邦学习通信效率优化:从理论到实践的全面解决方案关键词联邦学习(FederatedLearning)、通信优化(CommunicationEfficiency)、AI赋能(AI-Enabled)、参数压缩(ParameterCompression)、客户端选择(ClientSelection)、联邦蒸馏(Federa
- PyTorch深度学习优化实战:从理论到实践的现代化技能指南
智算菩萨
深度学习pytorch人工智能
引言:现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天,掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络,更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟,特别是最新2.7版本的发布,框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能,从编译器优化到注意力机制革新,从内
- 2025最新盘点:9款高效韦恩图工具推荐
Designseek满血版
人工智能图论
在数据分析、逻辑推理以及众多学术研究领域,韦恩图都扮演着极为关键的角色。它以直观的圆形或椭圆形重叠区域,清晰地展现出不同集合之间的关系,无论是集合间的交集、并集还是补集,都能一目了然地呈现出来。无论是学生在学习数学、逻辑学课程时梳理知识点,还是专业人士在进行市场调研、项目规划时分析数据,亦或是科研人员在撰写论文、展示研究成果时阐述理论框架,一款好用的韦恩图绘制工具都显得至关重要。今天,就让我为大家
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
1989
0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- 深度学习微调中的优化器全景解析:从理论到实践
北辰alk
AI深度学习人工智能
文章目录一、基础优化器:深度学习微调的基石1.1随机梯度下降(SGD)1.2AdaGrad(自适应梯度算法)二、自适应优化器:现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam(自适应矩估计)三、大模型微调专用优化器3.1LAMB(Layer-wiseAdaptiveMoments)3.2Sophia(二阶优化启发)四、优化器性能对比研究4.1在GLUE基准上的表现(BERT-base微调)4.
- Redis集群部署指南:高可用与分布式实践
东窗西篱梦
redis分布式数据库
目录1.原理与理论2.背景与目的3.详细部署步骤(手动操作)步骤1:安装Redis5.0.4步骤2:配置Redis服务步骤3:修改关键配置步骤4:启动所有节点步骤5:构建集群步骤6:验证集群状态4.常见问题与解决方案节点无法加入集群集群槽位未完全分配主从切换失败客户端重定向错误5.总结与心得1.原理与理论Redis集群通过分片(Sharding)实现数据分布式存储,核心机制包括:槽位分配(Slot
- 【一起来学AI大模型】支持向量机(SVM):核心算法深度解析
运器123
AI大模型支持向量机机器学习人工智能ai大数据AI编程算法
一、算法核心思想支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法,核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归:分类目标:找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标:找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面:w·x+b=0/\/\+1|支持向量|-1|●●||●●||●●||_________________|最大间隔(margin)二、数学原理与优化问题1.线性可分情况目标函数:\min_{w,b}\
- 数据库迁移实战:如何零停机、零丢失迁移数据库?
Leaton Lee
数据库
引言:一场没有硝烟的“数据大迁徙”想象一下,你正在为一家电商公司优化数据库架构,需要将MySQL迁移到分布式数据库TiDB。但问题来了:如何在业务高峰期不停止服务,同时确保数据零丢失?这不仅是技术挑战,更是一场精密的“数据芭蕾舞”。今天,我们就从理论到实战,手把手教你完成这场“不可能的任务”!一、迁移前的“战前沙盘推演”1.1数据摸底:绘制“数据地图”数据规模:统计表大小、索引、分区信息(示例:S
- 分布式系统核心基石:CAP定理、BASE理论与一致性算法深度解析
Eqwaak00
分布式系统设计实战算法pythonjava
一、CAP定理:分布式系统的设计边界1.1核心定义与经典三角CAP定理(Brewer'sTheorem)指出,在分布式系统中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(PartitionTolerance)三者不可兼得。(注:若需实际配图,可替换为Mermaid流程图或专业示意图)三大特性详解:一致性(C):所有节点在同一时间看到的数据完全相同(强一致性)。
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方