- C语言中scanf函数
dcdc999
c语言c++
scanf包含在几乎每个程序都包含了输入输出,而在C语言函数库中有一批标准输入输出函数,它是以标准的输入输出设备(终端设备)为输入输出为输入输出的对象,而scanf(格式输入)和printf(格式输出)是其中的一组输入输出函数,两者都在头文件中,注意在使用这组函数时应该在源程序的首行写预处理命令。#include//预处理命令scanf函数标准输入设备一般格式为:scanf(格式控制符,地址列表)
- CPP编译与链接过程
阿斯顿的风格
c++开发语言ubuntulinuxbash编译汇编
1.概述在C++中,从源代码(.cpp文件)到最终可执行程序,需要经历以下四个主要阶段:预处理(Preprocessing)编译(Compilation)汇编(Assembly)链接(Linking)2.预处理预处理阶段是编译流程的第一步,主要处理以#开头的指令,包括宏定义、文件包含以及条件编译等。2.1文件包含(#include)工作原理:当预处理器遇到#include指令时,会在文件系统中查找
- SassScript:Sass中的编程特性详解
jiajia651304
sass前端css
Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)是一种强大的CSS预处理器,它允许开发者使用类似于编程语言的语法来编写CSS,然后通过编译生成标准的CSS代码。SassScript是Sass中的编程特性集合,它包含了变量、嵌套规则、混合、函数以及控制指令等,极大地提高了CSS的开发效率和可维护性。1.变量SassScript中的变量允许开发者在样式表中存储和重复使用值。变
- 计算机视觉总结
Trank-Lw
计算机视觉深度学习人工智能
以下是针对上述问题的详细解答,并结合代码示例进行说明:1.改进YOLOv5人脸检测模块,复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程:光照补偿:在数据预处理阶段,采用自适应光照补偿算法,对图像进行实时增强,以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强:在训练数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
- 后端安全可靠性
Small踢倒coffee_氕氘氚
python自学笔记经验分享
第一步应该提到参数化查询,也就是预编译语句。这是最有效的方法,比如用PDO或者预处理语句来分离数据和指令。然后,ORM框架也是一个好办法,因为它们通常自动处理参数化,减少手写SQL的机会。接下来,输入验证和过滤很重要。虽然不能完全依赖,但白名单验证比如只允许特定字符,或者转义特殊字符,比如MySQL的mysqli_real_escape_string。不过要注意转义不是绝对安全,尤其是不同数据库有
- 【C++】内联函数
Easy_Package
c++开发语言
内联函数的概念以inline修饰的函数叫做内联函数,内联函数类似于宏,都是在调用的地方展开,没有函数调用建立栈帧的开销,提升程序运行的效率不同的是宏是在预处理阶段展开的,而内联函数是在编译阶段展开的而且宏使用起来过于繁琐,不够便捷,因此产生了内联函数inline是一种空间换时间的做法,若大量使用内敛,整个代码将会变得臃肿,但却少了调用开销,能够提高程序运行效率。内联对于编译器来说只是一种建议,具体
- Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例
nantangyuxi
MATLAB算法matlab回归人工智能数据挖掘开发语言深度学习
目录Mstlsb实她TTS-HKFLM麻雀算法(TTS)优化混合核极限学习机多变量回归预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...1目标...1意义...2项目挑战及解决方案...2挑战...2解决方案...3项目特点她创新...3创新点...3特点...4项目应用领域...4应用领域...4项目效果预测图程序设计及代码示例...5项目模型架构...6数据预处理...6混合核极限学
- 端到端的NLP框架(Haystack)
deepdata_cn
NLP自然语言处理人工智能
Haystack是一个端到端的NLP框架,专门用于构建基于文档的问答系统,是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件,支持多种语言模型和检索器。提供可视化界面,方便用户进行配置和调试;支持多模态数据,可处理文本、图像等多种类型的数据;具有可扩展性,可根据需求添加自定义组件。2020年在自然语言处理技术快速发展,对高效、易用且灵活的端到端NLP框架需求日益增长的背景
- 2953. 统计完全子字符串(将题目中给的信息进行分组循环)
娇娇yyyyyy
每日一题算法
思路:根据题目中所给的第二个信息我们可以提取到至多相差2,说明相邻字母相减的绝对值小于等于2,一共有26个字母,因此我们可以枚举有多种不同的字母,因此每个窗口的大小为m*k,即在该窗口内有m个不同的字母,每一个均出现k次,暴力滑动窗口即可(tips:最后几个点实在过不去,可能是我用multiset的原因)classSolution{public:intcountCompleteSubstrings
- Angular 编译前的脚本执行
t0_54manong
编程问题解决手册angular.js前端javascript个人开发
在使用Angular开发项目时,有时候我们需要在每次编译之前执行特定的脚本或JavaScript函数。这在开发环境中非常有用,比如运行某些预处理、清理或其他自定义逻辑。今天我们将探讨如何在Angularv17结合esbuild实现这个功能。问题背景假设你正在使用Angularv17进行开发,并且已经配置了esbuild作为构建工具。现在你需要在每次Angular编译之前(特别是使用ngwatch时
- L2-4 吉利矩阵
小竹子14
矩阵深度优先算法
输入样例:73输出样例:666这道题是暴力纯搜,但是很难想,我这个是看的别人的代码#include"bits/stdc++.h"usingnamespacestd;intx[20][20];intl,n;intcnt=0;intsumx[5],sumy[5];voiddfs(intx,inty){if(x==n+1){cnt++;return;}//其实不需要考虑列的和是否满足l,因为如果超出l的
- 动态规划算法--找零方式
大王算法
数据结构和算法实战宝典算法动态规划c++
一、问题介绍给定数组arr,arr中所有的值都为正数且不重复。每个值代表一种面值的货币,每种面值的货币可以使用任意张,再给定一个整数aim,代表要找的钱数,求所有的找零方法有多少种。二、算法思路枚举法,列出使用某张钞票n次的所有可能。1、暴力递归intprocess1(intn,intarr[],intindex,intrest){if(index==n)returnrest==0?1:0;int
- 算法及数据结构系列 - 动态规划
诺亚凹凸曼
算法及数据结构算法数据结构动态规划
系列文章目录算法及数据结构系列-二分查找算法及数据结构系列-BFS算法文章目录框架思路子序列问题解题模板一维dp数组二维dp数组经典题型322.零钱兑换暴力递归带备忘录的暴力递归动态规划300.最长上升子序列1143.最长公共子序列72.编辑距离框架思路动态规划问题的一般形式就是求最值。动态规划其实是运筹学的一种最优化方法,只不过在计算机问题上应用比较多,比如说求最长递增子序列,最小编辑距离等等。
- PyTorch数据归一化处理:transforms
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##1.数据归一化处理:transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms:常用的图像预处理方法*torchvision.datasets:常用的数据集Dataset实现*torchvision.models:常用的CV(预训练)模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法,提升泛化能力,包括:
- 力扣hot100:15.轮转数组
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力扣hot100leetcode算法java日常记录
题目描述第一次:纯暴力复杂度太高:O(N^2),未通过测试classSolution{publicvoidrotate(int[]arr,intk){for(inti=0;i0;j--){arr[j]=arr[j-1];}arr[0]=flag;}}}第二次:反转三次复杂度降低:O(N),通过测试classSolution{publicvoidrotate(int[]arr,intk){if(ar
- HCIA-AI人工智能笔记3:数据预处理
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华为认证人工智能笔记wpf数据处理AI华为认证
统讲解数据预处理的核心技术体系,通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示,结合特征工程优化实验,深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
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在前端开发的浪潮中,CSS预处理器因其强大的功能和灵活性而备受推崇。其中,Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)无疑是这些预处理器中的佼佼者。本文将深入解析Sass的核心概念、语法特性以及实战应用,并通过代码样例展示其强大的功能。Sass是什么?Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)是一种CSS预处理器,它允许我们使用变量、嵌
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MDK(KeilμVision5)的编译过程及文件类型全解一、编译过程MDK的编译过程主要分为预处理、编译、汇编、链接、生成可执行文件、格式转换六个阶段。以下是详细流程:预处理(Preprocessing)工具:armcc(ARMC/C++编译器)输入文件:.c(C源文件)、.h(头文件)输出文件:.i(预处理后的临时文件,默认不保存)作用:展开宏、处理条件编译指令(如#ifdef)、合并头文件到
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车牌识别(LicensePlateRecognition,LPR)是一项计算机视觉技术,用于自动识别车辆的车牌号码。在实际应用中,车牌识别技术被广泛用于停车场管理、交通监控和安防系统等领域。实现车牌识别系统的关键步骤包括图像预处理、车牌检测、字符分割、字符识别等。C#中可以通过结合OpenCV、EmguCV、TesseractOCR等工具来实现车牌识别系统。一、所需工具和库EmguCV:这是一个封
- 【图像预处理】
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(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括:调整图像大小和分辨率,以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充,以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作,以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化,以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术,如旋转、平移、缩放、翻转等,以扩大数据集,提高
- 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析
快撑死的鱼
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利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中,手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展,通过构建和训练神经网络模型,手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言,结合深度学习的核心技术,详细解析手写数字识别的实现过程,并探讨如何进一步优化模型以提高
- (LeetCode 每日一题) 2680. 最大或值(前缀和、位运算)
岁忧
LeetCodejava版刷题leetcode算法职场和发展javac++
题目:2680.最大或值思路:在多个数上乘2,不如都在一个数上乘。这样只需要枚举每一个数乘k次2,也就是位运算移位k次。通过前缀和可以预处理出左右俩边的或值,实际上只需要预处理出一边的,另外一边在遍历时可得出。时间复杂度0(n)classSolution{public:longlongmaximumOr(vector&nums,intk){intn=nums.size();vectorv(n);f
- 【nnUnetv2】Code复现
是Winky啊
#项目nnUnet人工智能深度学习
作者提出一种nnUNet(no-new-Net)框架,基于原始的UNet(很小的修改),不去采用哪些新的结构,如相残差连接、dense连接、注意力机制等花里胡哨的东西。相反的,把重心放在:预处理(resampling和normalization)、训练(loss,optimizer设置、数据增广)、推理(patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等)、
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- 自动语音识别(ASR):技术、应用与未来
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语音识别人工智能
自动语音识别(ASR):技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别(ASR,AutomaticSpeechRecognition)是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能(AI)、深度学习和自然语言处理(NLP)技术来识别和理解人类的语言,使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤:语音信号采集:通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理:去除噪
- 【sass】学会这个技巧,少写很多css
蒜香拿铁
csssass前端
sass的高级用法我发现,大多数人使用sass预处理器最多的就是嵌套和变量这两种用法。现在我在列举一些常用的高级用法,希望让大家少敲两行代码。@extend意思是将某个选择器下的所有样式继承过来.error{border:1px#f00;background-color:#fdd;}.seriousError{@extend.error;border-width:3px;}@mixin样式混入,搭
- 双指针之滑动窗口
旧念25
算法数据结构
滑动窗口是双指针的一种所谓滑动窗口,就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出我们要想的结果。给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数s,找出该数组中满足其和≥s的长度最小的连续子数组,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回0。示例:输入:s=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出:2解释:子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组暴力解法两层for循环嵌套,第一层for循
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- GOT-OCR2.0:突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新
XianxinMao
人工智能深度学习
GOT-OCR2.0在技术上的突破与优势GOT-OCR2.0在技术上实现了对传统OCR系统的显著超越,主要体现在其采用了统一的端到端(End-to-End)架构。这一架构的创新性设计带来了多方面的提升,具体包括以下几个关键方面:1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限:传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成,如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。这种多步处理方式不仅增加了系统的复杂性,还
- LLM(7):文本分词 token 化
CS创新实验室
大模型人工智能深度学习LLM
下面讨论如何将输入文本分割成独立的token,这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语,要么是特殊字符,包括标点符号,如图2.4所示。图2.4显示了在LLM背景下文本处理步骤的视图。这里,我们将输入文本分割成独立的token,这些tokens要么是词语,要么是特殊字符,如标点符号。此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》,该作品已进入公
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
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
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不