- springboot + vue 前后端完全分离的博客项目
明日再死
SpringBootvue.jsspringbootrestful
文章目录前言一、运行截图二、前后台功能前端构架后端架构运行截图总结源码地址前言学完了springboot后,又花了十一天学完了禹神的vue2.x与3.x,一直想找机会练习一下vue来制作单页面前端程序,正巧,B站上看了一位叫markerhub的up主发了这个项目,于是我看了看源码,做了一些改进(源码学习,并非白嫖谢谢)一、运行截图登录界面注册界面找回密码界面二、前后台功能前端构架vue2.xvue
- 音频进阶学习十六——LTI系统的差分方程与频域分析一(频率响应)
山河君
#语音信号处理学习信号处理音视频
文章目录前言一、差分方程的有理式1.差分方程的有理分式2.因果系统和ROC3.稳定性与ROC二、频率响应1.定义2.幅频响应3.相频响应4.群延迟总结前言本篇文章会先复习Z变换的有理分式,这是之前文章中提过的内容,这里会将差分方程和有理分式进行结合来看。主要是通过有理分式进行对于冲激响应的表达,以及根据导函数对于频率响应的介绍。本文会对Z变换的频率响应中的幅频响应、相频响应以及群延迟的表达式进行推
- 智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践
木子算法
人工智能数学建模数学建模算法人工智能
智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域,路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法,路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架,通过数学公式推导核心算法原理,并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础(一)状态空间建模路径规划的本质是在状
- 量化交易如何利用算法模型进行股票筛选?其选股策略包含哪些方面?
量化问财
量化投资程序化炒股券商API算法人工智能python
前言量化交易是一种基于数学模型、统计分析和计算机算法的交易方式,通过系统化的方法筛选股票并进行投资决策。与传统交易依赖主观判断不同,量化交易强调数据驱动和模型优化,能够更高效地捕捉市场机会并控制风险。以下是量化交易通过算法模型选择股票的核心逻辑和方法。一、量化交易选股的核心逻辑量化交易选股的核心在于通过数学模型和算法,从海量数据中挖掘出具有潜在收益的股票。其逻辑主要基于以下几个方面:数据驱动的决策
- MFC文件和注册表的操作
Chasing追~
mfc操作系统mfcc++windows
MFC文件和注册表的操作日志、操作配置文件、ini、注册表、音视频的文件存储Linux下一切皆文件C/C++操作文件constchar*与char*constconstchar*常量指针,表示指向的内容为常量。指针可以指向其他变量,但是内容不能再变了charszName[6]="Bingo";constchar*pName=szName;*pName='b';错误//pName常量指针,表示指向的
- 学习C的第32天
2401_87766835
学习c语言c++
今天是学习C的第32天,分享一下学习感受经验及学习的成果。1.感受:课程已经刷完了,基本的语法和知识点感觉都掌握了,剩下的就是每天做一些题巩固语法,提升代码思维。花了32天学习,从25号过年那天晚上下定决心进步,然后寒假每天都在b站上刷课,每天看七八个小时,然后自己上手去练两三个小时。我是一名计算机小白,到大学才配了电脑,然后对这方面感兴趣就找课程自学,刚开始是很不理解编程语言,什么C、C++、J
- 【第三天】零基础学习量化基础代码分析-持续更新
Long_poem
学习
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录记录量化基础代码总览引言基本概念量化投资伪代码示例:量化投资模型框架总结每日-往期回看第一天零基础学量化基础知识点总览-持续更新第二天零基础学习量化基础代码总览-持续更新第三天零基础学习量化基础代码分析-持续更新记录量化基础代码总览引言量化投资是一种基于数学模型和计算机算法来制定投资策略的方法。通过分析历史数据,发现市场规律,
- 分布式服务注册与发现
点滴~
面试大型网站技术架构分布式分布式
目录核心概念常见实现方式常见工具与框架优点挑战应用场景总结分布式服务注册与发现是微服务架构中的关键组件,用于动态管理服务的注册、发现和调用。它帮助服务在分布式环境中自动找到彼此,确保系统的高可用性和可扩展性。核心概念服务注册:服务启动时向注册中心注册自己的信息(如服务名、IP、端口等)。注册中心维护服务实例的元数据。服务发现:客户端或服务消费者通过注册中心查找目标服务的实例信息。支持动态获取服务的
- AI探索笔记:浅谈人工智能算法分类
安意诚Matrix
机器学习笔记人工智能笔记
人工智能算法分类这是一张经典的图片,基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系,其中人工智能是最广泛的范畴,机器学习是其子集,专注于数据驱动的算法改进,而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展,这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类:传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
- PyCharm中Python项目打包并运行到服务器的简明指南
傻啦嘿哟
关于python那些事儿pythonpycharm服务器
目录一、准备工作二、创建并设置Python项目创建新项目配置项目依赖安装PyInstaller三、打包项目打包为可执行文件另一种打包方式(使用setup.py)四、配置服务器环境五、上传可执行文件到服务器六、在服务器上运行项目配置SSH解释器配置部署上传代码在服务器上运行八、注意事项示例项目总结在现代软件开发中,将本地开发完成的Python项目打包并部署到服务器上是一项基本且重要的技能。本文将通过
- ASFF算法
神笔馬良
Python入门知识深度学习人工智能
1.特征金字塔的缺点:对于单发检测器,在不同尺度上的不一致。2.采用启发式引导的特征选择:大实例通常与上层特征映射相关联,小实例与下层特征映射相关联。3.解决的问题:如果一幅图像同时包含大小目标,则不同层次特征之间的冲突往往占据特征金字塔的主要部分。这种不一致性干扰了训练过程中的梯度计算,降低了特征金字塔的有效性。4.这个问题存在的原因:当一个对象在某一层特征图中被赋值并被视为正值时,其他层特征图
- C++ | 面向对象 | 类
拟墨画扇_
C++c++类深拷贝友元函数静态成员类拷贝构造函数类构造析构函数
类语法格式classclassName{Accessspecifiers://访问权限DataTypevariable;//变量returnTypefunctions(){}//方法};访问权限classclassName{public://公有成员protected://受保护成员private://私有成员};公有成员public公有成员在类外部可访问,可不使用任何成员函数来设置和获取公有变量
- 算法-数据结构-图-邻接表构建
程序员南飞
算法数据结构java职场和发展
邻接表的基本概念顶点(Vertex):图中的每个顶点用一个节点表示。每个顶点存储一个链表或数组,用于记录与该顶点直接相连的其他顶点。边(Edge):如果顶点A和顶点B之间有一条边,那么在A的邻接表中会记录B,同时在B的邻接表中也会记录A(如果是无向图)。存储方式:邻接表可以用多种方式实现,比如:链表:每个顶点对应一个链表,链表中存储与该顶点相连的其他顶点。动态数组:每个顶点对应一个动态数组(如Ar
- c++优先队列使用总结,简单易懂
01_
实用技巧c++开发语言优先队列重载仿函数
优先队列(PriorityQueue)是一种抽象数据类型,类似于常规的队列或栈,但每个元素都有一个优先级。元素的出队顺序不是按照它们进入队列的顺序,而是根据它们的优先级。优先级最高的元素最先出队。主要特点:元素优先级:每个元素都有一个优先级,通常用数值表示,数值越小(或越大)优先级越高。出队顺序:优先级最高的元素最先出队。实现方式:优先队列通常通过堆(Heap)数据结构实现,但也可以用其他方式(如
- 【Linux基础】Linux下的C编程指南
Nebula嵌入式
#Linux基础linux嵌入式
目录一、前言二、Vim的使用2.1普通模式2.2插入模式2.3命令行模式2.4可视模式三、GCC编译器3.1预处理阶段3.2编译阶段3.3汇编阶段3.4链接阶段3.5静态库和动态库四、Gdb调试器五、总结一、前言在Linux环境下使用C语言进行编程是一项基础且重要的技能。本文将详细介绍在Linux下使用C语言编程的完整流程,包括代码编辑(使用vim)、编译(使用gcc)、调试(使用gdb)。对于大
- 详细介绍STM32(32位单片机)外设应用
日记成书
反正看不懂系列stm32学习
以下是关于STM32外设应用的详细介绍,结合其功能特点及实际应用场景进行分类说明:一、基本接口与数字外设GPIO(通用输入输出端口)功能:支持输入/输出模式切换,可配置为推挽、开漏、上拉/下拉等模式,驱动能力可调。应用:控制LED、蜂鸣器等简单外设;读取按键、传感器信号(需结合消抖电路或软件消抖算法);复用为其他外设功能引脚(如SPI、I2C)。代码示例://配置PA0为推挽输出(HAL库)GPI
- 设计模式面试题汇总
阿贾克斯的黎明
java设计模式java
目录设计模式面试题汇总一、设计模式基础二、具体设计模式(一)创建型模式(二)结构型模式(三)行为型模式一、设计模式基础什么是设计模式?为什么使用设计模式?设计模式是在软件开发过程中,针对反复出现的问题所总结出的通用解决方案。使用设计模式可以提高软件的可维护性、可扩展性和可复用性,使软件更加易于理解和修改。设计模式的主要分类是什么?请简要介绍每个分类的特点。设计模式主要分为创建型模式、结构型模式和行
- Objective-C实现NLP中文分词(附完整源码)
源代码大师
Objective-C实战教程自然语言处理objective-c中文分词
Objective-C实现NLP中文分词实现中文分词(NLP中的重要任务之一)在Objective-C中需要处理文本的切分和识别词语边界。尽管Objective-C在自然语言处理(NLP)领域并不常见,但通过合理的算法设计和数据结构,可以实现基本的中文分词功能。本文将介绍如何使用基于字典的最大匹配算法(MaximumMatchingAlgorithm),例如正向最大匹配(ForwardMaximu
- 【音视频】编解码相关概念总结
gma999
音视频
NALURTPPS流三者总体关系NALU在RTP中的应用:视频流的RTP传输通常将NALU作为基本的单元进行传输。每个RTP包携带一个或多个NALU,这些NALU包含了视频编码数据。RTP协议通过其头部信息(如时间戳、序列号等)帮助接收端重新排列和解码这些NALUPS流和NALU的转化:PS流本质上是一个容器,它可以封装多个NALU。在将PS流通过网络传输时,通常会将其分解成一个个NALU,然后通
- 【系统架构设计师】高分优秀论文:论基于架构的软件设计方法及应用
数据知道
系统架构架构系统架构设计师软考高级论文
更多内容请见:备考系统架构设计师-核心总结索引文章目录论文一摘要正文论文二摘要正文总结论文一摘要2022年4月,本人所在单位计划研发生态集装箱管理控制平台项目。该平台主要用手与现有公司生态集装箱产品做对接,达到远程控制、平台管理,为集装箱生态种植提质提效的目的。本人在项目中担任架构师,负责系统的架构设计。本文以生态集装箱管理平台项目为例,主要论述基于架构的软件设计方法在该项目中的应用。在架构需求阶
- pytorch阶段性总结2
Colinnian
pytorch人工智能python
nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])#卷积核kernel=torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0]])#min
- 冷门吃香的四个职业
小猫椰椰
探潜数据分析数据分析职场和发展大数据
数据分析师、商业分析师、互联网营销师、全媒体运营师…这些职业大多数人都很陌生,但是在这个内卷的时代,已经成为很多人的新选择、新出路,冷门又高薪。今天总结了这四个职业的基本信息,看看有没有你感兴趣的我是在【探潜数据分析】报名并学习的BDA数据分析师和CPBA商业分析师,两个证我都拿到手了,探潜的老师们很有耐心,一对一辅导我到拿证。我的工作因为这两个证改善很多#探潜数据分析#探潜学堂#BDA数据分析#
- sql注入总结(时间盲注,布尔盲注,无列名注入,regexp盲注,order by注入,二次注入,update注入,报错注入)
尘佑不尘
sql数据库web安全网络安全笔记学习
一、update注入query="updatemembersetsex=′query="updatemembersetsex='query="updatemembersetsex=′sex’,phonenum=‘phonenum′,address=′phonenum',address='phonenum′,address=′add,email=‘emailwhereusername=’$ueser
- 31.C++多态4(静态多态,动态多态,虚函数表的存储位置)
橘子真甜~
c++开发语言
⭐上篇文章:30.C++多态3(多态的原理,虚指针,虚函数表,抽象类)-CSDN博客⭐本篇代码:c++学习/17.C++三大特性-多态·橘子真甜/c++-learning-of-yzc-码云-开源中国(gitee.com)⭐标⭐是比较重要的部分目录一.静态多态与动态多态二.派生类的虚表的内存分布2.1单继承派生类虚表的分布2.2多继承下派生类虚表的分布一.静态多态与动态多态静态多态是在编译的时候就
- 【人工智能算法】人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释
资源存储库
算法强化学习人工智能算法
目录人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释1.机器学习算法(MachineLearningAlgorithms)监督学习算法(SupervisedLearning)无监督学习算法(UnsupervisedLearning)强化学习算法(ReinforcementLearning)2.进化算法(EvolutionaryAlgorithms)3.模拟退火(SimulatedAnnealing)4.粒
- 蓝桥杯知识点复习(超级全面)
初见雨夜
java数据结构算法c++
此系列包含蓝桥杯(软件类)所考察的绝大部分知识点,一共有基础语法,常用API,算法和数据结构,和往年真题四部分,虽然语言以JAVA为主,但算法部分是相通的,C++组的小伙伴也可以看哦。JAVA基础语法:备战蓝桥杯(一):一般输入输出和快速输入输出备战蓝桥杯(二):java编程规范和常用数据类型备战蓝桥杯(三):常用功能符以及循环结构和分支结构备战蓝桥杯(四):函数(方法)、类和对象算法竞赛常用的J
- 总结:记一次内存溢出导致的tomcat频繁挂掉问题
小魏的博客
javajvmtomcatlinux内存泄漏
一、问题背景今天中午开始,几台线上服务器差不多在同个时间段相继挂掉,于是急忙排查故障原因。二、原因分析首先使用visualVM看资源使用情况,发现线程有2万多,甚至有的实例超过3万,于是通过jstack命令查看线程堆栈信息,看哪里代码生成太多的线程。失望的是,只看到线程池名称,但是看不到具体是哪个代码类引起的问题。于是另一种方式,换个角度,能否看到哪些对象占用空间大。使用jmap-dump命令,结
- AI产品怎样才能打造出像人类一样聪明和有情商?
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介随着人工智能技术的飞速发展、算法能力的不断增强、数据集的积累、计算设备的普及,人工智能已经成为各个行业、各个领域的重要突破性技术。然而,面对这一技术带来的巨大变革,如何为用户提供更加人性化的服务,并让人工智能模型对用户输入做出智能回应,则成为了一个长期且艰难的挑战。今天,我们将讨论一些常见的人机交互相关的问题,如语言模型、对话系统、生成模型等,并从中可以窥视到人
- 腿足机器人之十三-强化学习PPO算法
shichaog
腿足机器人机器人算法php
腿足机器人之十三-强化学习PPO算法腿足机器人位姿常用强化学习算法PPO算法核心原理PPO算法的创新设计PPO算法典型流程优势函数对于复杂地形适应性(如楼梯、碎石路),传统的腿足机器人采用基于模型的控制器,该方法依赖精确动力学建模(如ZMP控制),存在参数调优困难以及环境扰动鲁棒性差,而采用端到端的强化学习方法,则将建模的任务交给了强化学习模型自主构建,这增加了模型对环境变化的自适应性。腿足机器人
- 华为codecraft算法大赛---寻路
我曾经被山河大海跨过
数据结构与算法数据结构DFScodecraft算法
华为codecraft算法大赛—寻路前言最近实验室的师兄师姐们在热火朝天的笔试(都说难难难),我也要了些题来感受了一下,已然被虐的体无完肤。选择题考的内容涉及范围广,算法编程题对于没有刷题经验的我来说就更是难上加难了。看来有必要在学习工作之余学习学习算法以及计算机基础知识了。翻了上半年参加华为codecraft算法大赛的代码,趁周末整理一下当时的思路以及回顾一下数据结构与算法。比赛前中期还保持不错
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin