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star_and_sun
机器学习笔记支持向量机
支持向量机参数模型对分布需要假设(这也是与非参数模型的区别之一)间隔最大化,形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思:对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据,最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢?最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意,最大间隔分离超平面是唯一的,间隔叫硬间隔1.1
- 扒开嵌入式硬件的底裤(上)!从 PCB 到 FPGA/IC 设计,小白到 CTO 的必学秘籍 硬核知识点全揭秘!从c语言入门到mcu与arm架构及外设相关
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嵌入式内核嵌入式开发嵌入式硬件算法c汇编面试驱动开发单片机
【硬核揭秘】嵌入式硬件工程师的“底裤”:从入门到牛逼,你必须知道的一切!第一部分:破冰与认知——嵌入式硬件工程师的“世界观”嘿,各位C语言老铁,以及所有对“让硬件听你话”充满好奇的朋友们!我是你们的老朋友,一个常年“折腾”在代码和电路板之间的码农。今天,咱们要聊一个真正能让你“硬”起来的话题——如何成为一个合格、优秀、牛逼的嵌入式硬件工程师!你可能正坐在电脑前,敲着C语言代码,刷着力扣算法题,心里
- NV133NV137美光固态闪存NV147NV148
18922804861
数据库
NV133NV137美光固态闪存NV147NV148美光固态闪存技术矩阵深度解析:NV133至NV148的全面较量一、性能参数:数据高速公路的“车速”比拼读写速度:从“乡间小道”到“高铁动脉”美光NV系列固态闪存的核心竞争力在于其读写速度的跃升。以NV158为例,其顺序读取速度可达数千MB/s,加载大型文件(如4K视频、3D建模文件)时,体验如同“在数据高速路上一路绿灯飞驰”。相比之下,传统机械硬
- AtCoder Beginner Contest 412(ABCDE)
前言回来喽!!前一阵子期末周快复习疯了,接下来还想准备数学建模,感觉高中都没这么忙过T^T。中间参加了一场百度之星的比赛,只AC了两题,感觉好难啊还是太菜了,希望能混个牌呜呜呜。图论和数论题好难,还得多练啊……一、A-TaskFailedSuccessfully#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairpii;voidsolve(
- Golang 与 Kafka 的协同:优化消息处理流程
Golang编程笔记
golangkafkalinqai
Golang与Kafka的协同:优化消息处理流程关键词:Golang、Kafka、消息队列、并发处理、性能优化、消费者组、异步通信摘要:本文将带你探索如何用Golang的“轻量级并发魔法”与Kafka的“高吞吐量消息引擎”协同工作,优化消息处理流程。我们会从基础概念到实战案例,用“快递站分包裹”“餐厅传菜”等生活场景类比,一步步拆解技术细节,最终掌握如何让这对“黄金组合”高效处理百万级消息。背景介
- 2025版最新渗透测试入门教程,从零基础入门到精通,从看这篇开始!
Python_chichi
网络安全安全系统安全web安全
目录渗透测试:不只是找Bug,更是“攻心”?渗透测试“十八般武艺”:你练哪一种?渗透测试“套路”深:六大流派,谁是天下第一?(待续)渗透测试兵器谱:神兵利器大盘点(待续)渗透测试实战演习:看我如何“偷”走你的秘密(待续)从小白到大神:渗透测试修炼手册前言:别再啃那些枯燥的教科书了!想入行网络安全?想玩转渗透测试?别再抱着那些过时的教程死记硬背了!这玩意儿,光靠理论可不行,得结合实战,还得有点“玄学
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0006:SVM(支持向量机)详细原理
言析数智
数据挖掘常见面试题支持向量机数据挖掘算法SVM
文章大纲SVM(支持向量机)原理:用最通俗的话讲清楚1.核心思想:找一条“最安全”的分界线2.数学背后的“人话”逻辑3.处理“分不开”的情况:核函数的魔法4.为什么SVM有时比神经网络“聪明”?`5.SVM的优缺点:适合什么场景?`6.一句话总结SVM7.SVM常见的面试知识点除了原理相关内容外**1.硬间隔SVM的数学表达****2.软间隔SVM的数学表达****3.拉格朗日对偶问题推导****
- ARM DStream仿真器脚本常用命令
以下是ARMDStream仿真器脚本中常用的命令及其功能分类,结合调试流程和典型应用场景整理:⚙️一、连接与初始化命令connect建立与目标设备的连接,需指定接口类型(如JTAG/SWD)和处理器核心。示例:connect-pjtag-ccortex-a5reset复位目标设备,支持软复位(内核)或硬复位(全芯片)。target选择多核系统中的特定处理器核心,例如targetcortex-a50
- 查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit
发光的小豆芽
CUDA电脑
被串行计算逼到要吐时,决定重拾CUDa了,想想那光速般的处理感觉(夸张了)不要太爽,记下我的闯关记录。正好我的电脑配了NVIDIA独显,GTX1650,有菜可以炒呀,没有英伟达的要绕道了。回到正题,查看自己的显卡应该装什么版本的Cuda驱动,具体如下:(1)在桌面空白处右键选中NVIDIA控制面(2)查看系统信息适配的CUDA版本说明显卡支持的cuda版本不能超过12.2.79。或者cmd进入窗口
- 机器学习算法_支持向量机
一、支持向量机支持向量机只能做二分类任务SVM全称支持向量机,即寻找到一个超平面使样本分成两类,且间隔最大硬间隔:如果样本线性可分,在所有样本分类都正确的情况下,寻找最大间隔;如果出现异常值或样本线性不可分,此时硬间隔无法实现软间隔:允许部分样本,在最大间隔之内,甚至在错误的一边,寻找最大间隔;目标是尽可能保持间隔宽阔和限制间隔违例之间寻找良好的平衡惩罚系数:通过惩罚系数来控制这个平衡,C值越小,
- Python初体验:从入门到实践
小何慢行
Pythonpython数据库开发语言
Python无疑是开启编程世界大门的绝佳钥匙。今天,就让我们一起踏上Python的学习之旅。#01编写第一个Python程序环境搭建好之后,上节已经编写了第一个Python程序。现在就好比,我们已经准备好了厨房和食材,要开始做第一道菜了。启动Jupyter后,在Jupyter中新建一个文件,然后新建一个Python文件,输入以下代码:print("Hello,Python!")这段代码的作用非常简
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[Cmake-Android]音视频总结:[Cmake-Android音视频]SDK,NDK基本介绍[Cmake-Android音视频]NDK-r14b编译ffmpeg3.4支持neon,硬解码[Cmake-Android音视频]创建支持ffmpeg3.4的项目[Cmake-Android音视频]ffmpeg3.4实现解封装[Cmake-Android音视频]ffmpeg3.4软硬解码和多线程解码
- 【dawn·数据结构·笔记】二叉树的右视图(C++)
简要说明:(1)题目来源:课程(上机考题)。(2)由于作者水平限制和时间限制,代码本身可能仍有一些瑕疵,仍有改进的空间。也欢迎大家一起来讨论。——一个大二刚接触《数据结构》课程的菜鸡留目录题目简介思路分析代码部分讨论1:序列建树问题讨论2:三视图补充部分题目简介给定一颗二叉树的前序遍历和中序遍历序列,先重建这棵树1,然后想象自己站在其右侧,按照从顶部到底部的顺序,返回右侧能看到的结点值。例如对于下
- 「Java流程控制」循环综合应用
夜晚回家
#Java程序设计java开发语言
循环就像城市交通管理系统,不同类型的循环好比各种交通指挥方式:for循环像定时红绿灯,while循环像交警手动指挥,do-while则像必须至少放行一次的应急通道。想象一个自助餐厅的运营场景:for循环:像固定菜品的取餐区,知道确切数量(比如10道热菜)while循环:像现做档口,只要还有客人排队就继续供应do-while循环:像必须至少询问一次的会员卡办理这种综合应用场景,最能体现循环在实际开发
- K8s pod 调度策略
K8spod调度策略一.通过node标签调度1.给node节点打上标签#添加标签kubectllabelnodesnode01zone=sh#删除标签kubectllabelnodesnode01zone=sh-#查看标签kubectllabelnodes--show-labels2.通过nodeSelectro调度podnodeSelectro为硬限制,必须要满足的条件有:指定标签和值。apiV
- 【AI Infra】基础学习汇总篇
逆羽飘扬
AI基础知识人工智能学习
系列综述:目的:本系列是个人整理为了学习训练框架优化的,整理期间苛求每个知识点,平衡理解简易度与深入程度。来源:材料主要源于【DeepEP官方介绍】进行的,每个知识点的修正和深入主要参考各平台大佬的文章,其中也可能含有少量的个人实验自证。结语:如果有帮到你的地方,就点个赞和关注一下呗,谢谢!!!请先收藏!!!,后续继续完善和扩充(●’◡’●)文章目录一、分布式与并行基础分布式计算高性能并行GPU硬
- 北外俄语教材《大学俄语1》(第2版)核心知识点导图
大学俄语1语言文字名词代词动词形容词前置词数词10个元音字母21个辅音字母2个无音字母重音4大调型字母连写标点符号元音弱化清浊辅音同化硬软辅音辅音连缀软音符号和硬音符号性数变格动物名词和非动物名词年龄表示法阴性阳性中性单数复数单数复数单数第一格单数第二格单数第三格单数第四格非动物名词动物名词单数第五格单数第六格复数第一格复数第二格复数第三格复数第四格非动物名词动物名词复数第五格复数第六格物主代词人
- IPS防御原理和架构
hao_wujing
安全
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!IPS(入侵防御系统)是网络安全防御体系的**主动盾牌**,其核心突破在于将IDS的“检测告警”升级为“实时阻断”,通过**深度流量解析+智能决策+硬拦截**实现攻击链的熔断式处置。以下从原理到架构的深度解析:---###⚙️IPS核心防御原理####1.**三位一体拦截机制**|**拦截层级**|**技术实现**|**典型防御场景**||------------
- 英语学习杂记
奋斗的阿狸_1986
技术外的读书笔记英语学习
这文章就没有什么逻辑了,仅仅是我觉得比较好的方法,应该时刻提醒我划重点的知识而已。1.有效的单词记忆法:上来先用艾宾浩斯记忆方法死记硬背一遍单词。在这一过程中,你会发现有些单词成为了你记忆中的盲点,就是记不下来,那么可以运用词根词缀联想记忆法辅助你记住这些单词,同时,在后面做阅读理解的时候,应该结合上下文在阅读中记单词,把前面死记硬背的单词用活起来,同时在阅读时候遇到一些不认识的单词的时候,可以运
- 数据分析与做菜的关系,makedown
过期的秋刀鱼!
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#数据分析就像做一道菜##1️⃣明确需求例子:今天想做**"番茄炒蛋"**✅对应分析:老板要看**"上个月哪些商品最赚钱"**##2️⃣拆解需求例子:做番茄炒蛋需要**番茄2个+鸡蛋3个+盐糖少许**(步骤:先炒蛋→再炒番茄→混合)✅对应分析:需要**销售表(含成本/售价)+商品名称表**→先算利润→再排名##3️⃣数据准备例子:**去菜市场买番茄、鸡蛋**✅对应分析:从财务系统**导出销售Exc
- Electron 菜单系统深度解析:从基础到高级实践
斯~内克
Electronelectronjavascript前端
一、Electron菜单体系架构1.1菜单系统的核心组成Electron的菜单系统由三大核心模块构成:应用菜单(ApplicationMenu):位于窗口顶部的全局菜单栏(Windows/Linux)或系统菜单栏(macOS)上下文菜单(ContextMenu):右键触发的上下文相关菜单托盘菜单(TrayMenu):系统托盘区的弹出式菜单1.2多平台适配差异特性WindowsmacOSLinux菜
- 微服务:从“大锅菜“到“自助餐“的架构进化
MarkSea.
架构微服务云原生
在软件开发的世界里,架构就像是烹饪艺术。传统的单体应用就像一锅东北大锅菜,所有食材(功能)混在一起熬煮,香是香,但想单独调整某种食材的味道?对不起,得掀翻整锅重来。而微服务架构则像现代化的自助餐厅,每道菜(服务)独立存在,想吃什么拿什么,想调整哪道菜只需要处理那一小部分,其他客人(用户)还能继续享用其他美食。什么是微服务?——火锅店里的"自助小料台"理论将应用拆成多个独立小服务,通过轻量级API(
- 苍穹外卖Day07
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windows
缓存菜品问题用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大。结果:系统响应慢、用户体验差解决方案通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作缓存逻辑分析:每个分类下的菜品保存一份缓存数据数据库中菜品数据有变更时清理缓存数据DishController代码改写(用户端)publicResult>list(LongcategoryId){//构造r
- 算法大厨日记:猫猫狐狐带你用代码做一锅香喷喷的“预测汤”
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AI修炼日记猫猫狐狐的小世界人工智能人工智能机器学习python算法database深度学习数据挖掘
️【开场·今天的料理名叫“预测炖汤”】猫猫:“咱今天突发奇想,决定用机器学习代码给你炖一锅‘预测汤’喵!这不是教你代码,是要告诉你怎么把‘算法’吃进肚子里~”狐狐:“别急,她又在打比方了。这锅汤从数据准备到调参优化,就跟你平常做饭的过程没两样,只不过食材都被咱们用代码换了一遍。”【第一步·数据准备,就是挑菜啦】猫猫:“首先是挑菜(数据预处理),不能什么菜都扔进去锅里吧?要洗干净去皮(数据清洗),再
- ✨【Blender/Houdini 渲染必看】CPUⓥⓢGPU?3 分钟选对算力不踩坑!
渲染101专业云渲染
blenderhoudini分布式服务器maya
核心问题速答Q:渲染该选CPU还是GPU?✅CPU:复杂场景/批量渲染/预算可控首选✅GPU:单帧速度/实时预览/急单交付必选维度1:硬件硬刚——CPU凭啥赢麻了?▫️多线程王者:16核/32核服务器矩阵,支持50-300台并行渲染▫️场景兼容性:粒子特效/全局光照/超复杂模型稳定输出秘密武器:CPU批量渲染100帧耗时=GPU单帧耗时,整体效率持平!⚙️维度2:动态计费逻辑——成本由什么决定?计
- 008 【入门】算法和数据结构简介
要天天开心啊
算法专栏算法数据结构
算法与数据结构系统概览|[算法]-[基础]-[通用]一、算法分类与应用1.硬计算类算法|[算法]-[中级]-[通用]特点应用场景复杂度特征-精确求解问题-可能带来较高计算复杂度-大厂笔试/面试-ACM竞赛-所有程序员岗位必考⏱️通常为O(n)~O(n²)//[示例]快速排序算法-分治思想核心实现publicvoidquickSort(int[]arr,intleft,intright){if(le
- 高斯混合模型GMM&K均值(十三-1)——K均值是高斯混合模型的特例
phoenix@Capricornus
模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后,可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬(hard)分配到聚类中,每个数据点唯一地与一个聚类相关联,而EM算法基于后验概率进行软(soft)分配。事实上,可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型,其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出,其中σ2{\sig
- 十四、buildroot 系统package新增应用 编写规则
暮云星影
瑞芯微linux
4.7.2、编写规则1、规范概述Buildroot像一个「自动化厨房」,每个包是一道菜。如果菜名(包名)、食材位置(路径)、做法(脚本)不统一,厨房会报错。规范是让机器人(Buildroot脚本)能读懂你的菜谱。2、命名规则包目录名(package/下的文件夹)小写字母+短横线,如package/my-app配置项名(Config.in里的变量)BR2_PACKAGE_+包目录名大写+下划线分隔,
- 速通KVM(云计算学习指南)
来自于狂人
云计算
第一章云端的变形金刚:KVM的云计算基因1.1云计算与KVM的共生关系想象一下,你有一台魔法服务器,它能像变形金刚一样随时分解成多台独立的小服务器,又能瞬间合体恢复原状——这就是KVM在云计算中扮演的角色。作为Linux内核的原生虚拟化引擎,KVM完美诠释了云计算的三大核心特性:KVM能力KVM能力KVM能力云计算核心需求资源池化弹性伸缩安全隔离将物理服务器拆分为多个虚拟机毫秒级虚拟机创建/销毁硬
- 鸿蒙5开发宝藏案例分享---一多开发实例(地图导航)
鸿蒙开发隐藏宝藏大公开!手把手教你玩转"一多"地图导航案例大家好呀!我是你们的老朋友,今天要给大家扒一扒鸿蒙官方文档里那些"藏得深"的实战案例!最近在肝鸿蒙项目时意外发现了这个地图导航的"一多"开发实例,简直像发现新大陆!这就带大家沉浸式体验这个超实用的开发模板~先划重点:这个案例完美演示了如何用一套代码搞定手机/折叠屏/平板等多端适配,下面直接上硬菜!一、这个案例牛在哪?官方用地图导航App作为
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc