庞仕山
庞仕山

前端学习笔记之1 基础语法及标签

引言 : 博主目前是一名iOS开发者, 所会的语言有Objective-C 和 Swift, 目前正在学习前端, 增强一下技术能力, 等学会点皮毛之后打算接触一下React Native; 这篇文章只是作为我的笔记发在这里, 供自己业余时间看看; 全是简单代码; 很基础的东西, 看到的小伙伴酌情略过吧^_^

编辑器选择 : 我用的Mac系统, 用的破解版的WebStorm, 奉上破解教程; 亲测可用

1. 基础标签 + 基础语法


<html>

<head>
    
    <meta charset="UTF-8">
    
    <title>常用标签title>
head>
<body>
    hello world! 你好, 世界!
    
    <h1>我是h1标题h1>
    <h2>我是h2标题h2>
    <h3>我是h3标题h3>
    <h4>我是h4标题h4>
    <h5>我是h5标题h5>
    <h6>我是h6标题h6>
    
    <br>
    
    <input><br>
    <input placeholder="提示文字"><br>
    <input value="默认值"><br>
    <input type="color"><br>
    <input type="date"><br>
    <input type="file"><br>
    <input type="checkbox"><br>
    <input type="radio"><br>
    <input type="button"><br>
    
    <p>这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落p>
    <p>这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落p>
    <p>这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落p>
    <p>这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落这是段落p>
    
    
    
    
    <img src="http://pic6.huitu.com/res/20130116/84481_20130116142820494200_1.jpg" alt="提示文字" width="100">
    <img src="image/img_1.jpg" alt="工程中" width="100"><br>
    
    <a href="#">我是超链接 调到头部a><br>
    <a href="http://baidu.com">我是超链接, 当前窗口跳转到其他a><br>
    <a href="http://baidu.com" target="_blank">我是超链接, 开新页面跳转a><br>
    
    <ul>
        <li>我是无序列表li>
        <li>我是无序列表li>
        <li>我是无序列表li>
        <li>我是无序列表li>
    ul>
    
    <hr>
    
    <div>
        我是div
        <h1>哈哈哈哈哈哈哈h1>
    div>
    <div>我是divdiv>
    <div>我是divdiv>
body>
html>

2. HTML5 新增标签


<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Titletitle>
head>
<body>

    <progress max="100" value="30">progress>

    

    
    <audio src="Music/薛之谦%20-%20你还要我怎样.mp3" controls="controls">audio>
    
    <video src="" controls="controls">video>

body>
html>

3. HTML5新增属性


<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>国务院港澳事务办公室发言人就香港特别行政区第五任行政长官选举结果发表谈话title>
    <style>
        body{
            text-align: center;
        }
    style>
head>
<body>

    

    
    <article>
        
        <header>
            <h1>国务院港澳事务办公室发言人就香港特别行政区第五任行政长官选举结果发表谈话h1>
            <p>2017-03-26 15:18:12   来源： 新华社p>
            <img src="image/img_1.jpg" width="400">

        header>
        
        <section>
            <h3>中央政府驻港联络办负责人就林郑月娥在第五任行政长官选举中当选发表谈话h3>
            <p>中央政府驻港联络办负责人26日就林郑月娥在香港特别行政区第五任行政长官选举中当选发表谈话。p>
            <p>该负责人表示，我们高兴地看到，这次行政长官选举严格按照香港基本法、全国人大常委会有关决定和香港特别行政区有关法律进行，体现了公开、公平、公正的原则，选举过程也比较顺利。p>
        section>
        <section>
            <h3>梁振英就香港特区第五任行政长官选举结果发表声明h3>
            <p>根据香港特区行政长官选举条例，在有三名候选人竞争的情况下，如果有任何候选人在第一轮投票中取得超过600张有效选票即当选。否则，取得最高票数和第二高票数的候选人将进入单一轮投票，其他候选人被淘汰；如在第一轮投票中出现同票情况，则需进入下一轮投票，直至有一名候选人取得超过600张有效选票，或投出两名候选人进入单一轮投票。p>
            <p>选举的落幕，正意味着新征途的开始。如何在未来五年广泛凝聚共识，全面准确贯彻“一国两制”方针和基本法，在保证香港繁荣稳定的基础上实现更好的发展，是香港社会的期盼所在，更是林郑月娥和香港特区新一届政府最为重要的历史责任。p>
        section>
        
        <footer>
            <img src="image/img_footer.png">
        footer>

    article>



body>
html>

你可能感兴趣的:(Learning,前端学习笔记)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 深度 Qlearning：在直播推荐系统中的应用 AGI通用人工智能之禅 程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    深度Q-learning：在直播推荐系统中的应用关键词：深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
  • 云服务业界动态简报-20180128 Captain7
    一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
  • 机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
  • ResNet的半监督和半弱监督模型 Valar_Morghulis
    Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models/权重在timm中也有：https://hub.fastgit.org/r
  • 联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记 努力搬砖的星期五 笔记联邦学习机器学习机器学习tensorflow
    FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddatahttps://www.youtube.com/watch?v=89BGjQYA0uE文章目录FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddata1.DecentralizeddataEdgedevicesGboard:mobilekeyboa
  • PCL 怎样可视化深度图像 LeonDL168 PCL计算机视觉人工智能视觉检测图像处理算法
    本小节讲解如何可视化深度图像的两种方法，在3D视窗中以点云形式进行可视化（深度图像来源于点云），另一种是，将深度值映射为颜色，从而以彩色图像方式可视化深度图像。代码首先，在PCL（PointCloudLearning）中国协助发行的书提供光盘的第7章例2文件夹中，打开名为range_image_visualization.cpp的代码文件，同文件夹下可以找到相关的测试点云文件room_scan1.
  • Awesome TensorFlow weixin_30594001 人工智能移动开发大数据
    AwesomeTensorFlowAcuratedlistofawesomeTensorFlowexperiments,libraries,andprojects.Inspiredbyawesome-machine-learning.WhatisTensorFlow?TensorFlowisanopensourcesoftwarelibraryfornumericalcomputationusin
  • 【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘 ShuQiHere 人工智能机器学习
    【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据，还能从数据中学习，从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统，背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同，它不再依赖于人类编写的固定规则，而是通过数据自我改进模型，从而更灵活
  • 综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications” 硅谷秋水 机器学习机器学习神经网络深度学习
    该零样本学习综述，发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要：大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上，许多应用程序需要对实例进行分类，而这些实例的类以前没有见过。零样本学习（Zero-ShotLearning）是一种强大而有前途的学习范例，其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
  • 机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习 Efred.D 人工智能机器学习深度学习人工智能
    文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络,目前学界大致把机器学习分为传统机器学习和机器学习两个类别
  • 端到端的自动驾驶论文与代码整理 大别山伧父 自动驾驶
    LearningbyCheatinggithubcodearxivpaperconferenceonrobotlearning最新进展(May2021)Checkoutourlatestfollow-upwork:WorldonRails(2020)Checkoutoursubmissiontothe2020CARLAChallenge!pass
  • Lt-8 Multithreading yanlingyun0210 java
    IntendedLearningOutcomesTounderstandtheconceptofconcurrency.Tounderstandthedifferenceofaprocessandathread.TodefineathreadusingtheThreadclassandRunnableinterface.TocontrolthreadswithvariousThreadmethod
  • 如何使用Pytorch-Metric-Learning？ 鱼儿也有烦恼 PyTorchpytorch
    文章目录如何使用Pytorch-Metric-Learning？1.Pytorch-Metric-Learning库9个模块的功能1.1Sampler模块1.2Miner模块1.3Loss模块1.4Reducer模块1.5Distance模块1.6Regularizer模块1.7Trainer模块1.8Tester模块1.9Utils模块2.如何使用PyTorchMetricLearning库中的
  • 推荐开源项目：PyTorch-Metric-Learning 潘惟妍
    推荐开源项目：PyTorch-Metric-Learningpytorch-metric-learningTheeasiestwaytousedeepmetriclearninginyourapplication.Modular,flexible,andextensible.WritteninPyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorc
  • 推荐：FastAPI驱动的稳定扩散LLMs演示项目 褚知茉Jade
    推荐：FastAPI驱动的稳定扩散LLMs演示项目FastAPI-for-Machine-Learning-Live-DemoThisrepositorycontainsthefilestobuildyourveryownAIimagegenerationwebapplication!OutlinedarethecorecomponentsoftheFastAPIwebframework,anda
  • 【python】【Ray的概述】 资源存储库 python开发语言
    Overview概述Rayisanopen-sourceunifiedframeworkforscalingAIandPythonapplicationslikemachinelearning.Itprovidesthecomputelayerforparallelprocessingsothatyoudon’tneedtobeadistributedsystemsexpert.Rayminimi
  • 什么是监督学习（Supervised Learning） 救救孩子把 AIAI学习
    一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。借助已有的标记数据，监督学习模型学会了从输入到输出的映射关系，进而在各类实际问题中实现自动化决策。无论是医疗诊断、金融市场分析、客户行为预测，还是提升生产效率以及个性化推荐系统等领域，监督学习都彰显出巨大的潜力与价值。随着技术的持续进步，监督学习
  • 使用3DUNet训练自己的数据集（pytorch）— 医疗影像分割 编程日记✧ 智能医疗pytorch人工智能python计算机视觉图像处理深度学习健康医疗
    代码：lee-zq/3DUNet-Pytorch:3DUNetimplementedwithpytorch(github.com)文章<cicek16miccai.pdf(uni-freiburg.de)3DU-Net:LearningDenseVolumetricSegmentation
  • 探索任务的隐秘世界：推荐Task2Vec 邓越浪Henry
    探索任务的隐秘世界：推荐Task2Vecaws-cv-task2vecOfficialcodeforthepaper"Task2Vec:TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在机器学习
  • 论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision 小夏refresh 论文计算机视觉深度学习论文阅读笔记深度学习计算机视觉人工智能
    DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
  • linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程 天启大烁哥
    在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码，方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境，虽然googlecolab是个好办法，但发现保存模型后在云端找不到模型文件，且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook，供本机远程访问。踩了不少坑，码一下教
  • 如何在DPDK中实现协议解析？ 编码小哥 dpdk架构
    在DPDK中实现协议解析涉及几个步骤，包括初始化环境、配置网卡、接收数据包、解析数据包并处理数据包。下面将详细介绍这些步骤以及如何在DPDK中实现基本的协议解析。初始化DPDK环境首先，你需要初始化DPDK环境，加载EAL(EthernetAddressLearning)库，并设置好内存池、环形缓冲区等。#include#include#includeintmain(intargc,char**a
  • Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉 Hazelyu27 计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
    本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。
  • 使用matlab的热门问题 七十二五 值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
    MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域，因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用？数据分析与可视化：如何使用MATLAB进行大数
  • COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版） 山颠海涯 深度学习pytorch人工智能
    Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
  • 2021-03-31 每日打卡 来多喜
    昨日完成情况：1.6k散步，❌帕梅拉（我好懒）2.思维导图，statistical和machinelearning,先快速看一遍中文版，然后细看英文版.太多了，感觉在面试前看不完。决定集中精力讲清楚简历的内容。3.工作kki+myhabeats+handover。kki可以制作dataflow了，有了ga和publihser数据。myhabeatsremarketingaudience遇到困难。感
  • 强化学习分类 0penuel0
    Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率：PolicyGradients基于价值：Qlearning,Sarsa两者融合：Actor-Critic回合更新：Monte-carlolearning，基础版的policygradients单步更新：Ql
  • 机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归） 我的昵称违规了
    首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师
  • 元学习（meta learning）（一） 前行居士 学习人工智能神经网络深度学习机器学习元学习
    元学习从字面的意思就是“学习”的“学习”，也就是学习如何学习。大部分的深度学习就是在不断的调整超参数，或者在决定网络架构，改变学习率等等。实际上没有什么好方法来调这些超参，今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU，然后一次训练多个模型，有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉，最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能。所以在业界做实验的时候往往就是一次开几张GPU，这些
  • 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类） AdyZhang POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
    推荐:MiddlegenIDE插件,   是一个Eclipse   插件.     用它可以直接连接到数据库,   根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件!     今天开始试着使用
  • .9.png Cb123456 android
      “点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png 　　智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。 　　我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
  • 算法的效率 天子之骄 算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
    算法的效率 效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。   以下是我的学习笔记：   1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。   2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
  • java数据结构 何必如此 java数据结构
    Java 数据结构 Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类： 枚举（Enumeration） 位集合（BitSet） 向量（Vector） 栈（Stack） 字典（Dictionary） 哈希表（Hashtable） 属性（Properties） 以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
  • MybatisHelloWorld 3213213333332132
    //测试入口TestMyBatis package com.base.helloworld.test; import java.io.IOException; import org.apache.ibatis.io.Resources; import org.apache.ibatis.session.SqlSession; import org.apache.ibat
  • Java|urlrewrite|URL重写|多个参数 7454103 javaxmlWeb工作
     个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点 1.0  web -info 目录下建立     urlrewrite.xml  文件 类似如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>   <!DOCTYPE u
  • 达梦数据库+ibatis darkranger sqlmysqlibatisSQL Server
    --插入数据方面 如果您需要数据库自增... 那么在插入的时候不需要指定自增列. 如果想自己指定ID列的值, 那么要设置 set identity_insert  数据库名.模式名.表名; ----然后插入数据; example: create table zhabei.test( id bigint identity(1,1) primary key, nam
  • XML 解析 四种方式 aijuans android
    XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。 XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
  • spring中配置文件占位符的使用 avords
    1.类 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
  • 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流 bee1314 webpack
    题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？   我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？ 你真的想这样嘛？   var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。  
  • 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？ bijian1013 项目管理沟通IT职业规划
    问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应         正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。   Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的         虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
  • TortoiseSVN，过滤文件 征客丶 SVN
    环境： TortoiseSVN 1.8 配置： 在文件夹空白处右键 选择  TortoiseSVN -> Settings 在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件： 多类型用英文空格分开 *name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹 *.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹 --------
  • 【Flume二】HDFS sink细说 bit1129 Flume
    1. Flume配置   a1.sources=r1 a1.channels=c1 a1.sinks=k1 ###Flume负责启动44444端口 a1.sources.r1.type=avro a1.sources.r1.bind=0.0.0.0 a1.sources.r1.port=44444 a1.sources.r1.chan
  • The Eight Myths of Erlang Performance bookjovi erlang
    erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide 里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html   Myth: Funs are sl
  • java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17 ljy325 java多线程socket
    利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。 使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer. 客户端: 修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式 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/ import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;
  • 配置心得 chenyu19891124 配置
    时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。 作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。 做了一年的配置管理给自总结下： 1.改变 从一个以前对配置毫无
  • 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考 comsci 算法工作软件测试嵌入式领域模型
    2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
  • Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 daizj oracle
    Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738 http://pan.baidu.com/share/l
  • 非常好的介绍：Linux定时执行工具cron dongwei_6688 linux
    Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。 新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
  • Yii assets目录生成及修改 dcj3sjt126com yii
    assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。 assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php   assets配置方法 在m
  • mac工作软件推荐 dcj3sjt126com mac
    mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。 我为什么要要iterm2 切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点： * 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
  • Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache frank1234 memcachedehcachespring ioc
    本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。 cache.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  • Remove Duplicates from Sorted List II hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list. For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
  • Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • MySQL安装文档 liyong0802 mysql
      工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。   安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。   Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
  • 使用VS2010构建HotSpot工程 p2p2500 HotSpotOpenJDKVS2010
    1. 下载OpenJDK7的源码：      http://download.java.net/openjdk/jdk7      http://download.java.net/openjdk/      2. 环境配置     ▶
  • Oracle实用功能之分组后列合并 seandeng888 oracle分组实用功能合并
    1       实例解析 由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下： 表test 数据如下： ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE 1&nbs
  • Java定时任务注解方式实现 tuoni javaspringjvmxmljni
    Spring 注解的定时任务，有如下两种方式： 第一种： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  xmlns:xsi="http
  • 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比 yangshangchuan word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
    本文的目标有两个： 1、学会使用11大Java开源中文分词器 2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。 11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口： /** * 获取文本的所有分词结果, 对比
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他