- Gradio学习之旅(0)——初识Gradio以及后续目录总览
AI_Y.
Gradio学习之旅学习pythonchatgpt
在本系列文中,我们将会从零介绍Gradio以及其中的一些属性,创作本系列的初衷是在国内很难查询到和Gradio相关的教程文档一类,本人在开发学习过程中导致遇到了许多问题。所以决定写一系列关于介绍Gradio的文章。由于是第一次在CSDN上创作,所以有什么好的建议都可以提出来,我会努力改进的!让我们在AI学习的道路上加油吧!!!文章目录前言一、Gradio是什么?二、让我们来实现Helloworld
- MATLAB符号函数绘制各种函数图像,ezplot()函数 ezplot3()函数
Python数据分析与机器学习
可视化函数图像matlab画图matlab开发语言信息可视化
我们学习常遇见的函数种类有显函数,隐函数,参数方程三种,对于隐函数绘制图像比较麻烦,给大家介绍一种简单实用的一中画函数的方法。函数介绍二维曲线ezplot()函数ezplot()函数用于绘制显函数,隐函数,参数方程二维图像,函数格式ezplot(f)直接绘制图像ezplot(f,[min,max])指定函数x的值域范围三维曲线ezplot3()函数ezplot3()函数用于绘制显函数,隐函数,参数
- 【AI论文】PaSa:一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型(LLM)代理
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:我们推出了PaSa,这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策,包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献,从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。我们使用强化学习方法和一个合成数据集AutoScholarQuery对PaSa进行了优化,该数据集包含3.5万个细粒度的学术查询以及来自顶级人工智能会议出版物的相应论文。此外,我们还开发了RealSch
- 大型语言模型高效预训练策略的比较研究
二进制独立开发
非纯粹GenAI深度思索GenAI与Python语言模型深度学习人工智能自然语言处理python开发语言机器学习
文章目录摘要1.引言2.背景与挑战2.1LLM中的预训练2.2扩展LLM的挑战3.高效预训练策略3.1增量训练3.1.1理论基础3.1.2实际实现3.1.3实验结果3.2混合优化3.2.1理论基础3.2.2实际实现3.2.3实验结果3.3其他新兴技术3.3.1知识蒸馏3.3.2稀疏训练3.3.3数据增强3.3.4迁移学习4.比较分析4.1性能指标4.2增量训练vs.混合优化4.2.1模型精度4.2
- npm和webpack学习
fechild
npmwebpack学习
npmnpmnpminstallxxxnpminstallxxx--savenpminstallxxx--save-dev安装在node_modules不在package.json安装在node_modules,在package.json的dependencies,生产环境打包时,会出现在依赖包里。安装在node_modules,在package.json的devDependencies,生产环境
- UE学习日志#8 GAS--ASC源码简要分析5 GameplayEffects: Primary outward facing API for other systems P2
学游戏开发的
UE学习日志学习游戏引擎
注:1.这个分类是按照源码里的注释分类的2.本篇是通读并给出一些注释形式的,并不涉及结构性的分析3.看之前要对UE的GAS系统的定义有初步了解4.因为都是接口函数,有些没细看的研究那一部分的时候会细看8OnPredictiveGameplayCueCatchupCall预测性添加的GC,移除标签并尝试InvokeGC事件ByTag/**Calledforpredictivelyaddedgamep
- C++设计模式——Prototype Pattern原型模式
程序员与背包客_CoderZ
C/C++设计模式c++设计模式原型模式c语言linux
一,原型模式的定义原型模式是一种创建型设计模式,它允许通过克隆已有对象来创建新对象,从而无需调用显式的实例化过程。原型模式的设计,使得它可以创建一个与原型对象相同或类似的新对象,同时又可以减少对象实例化操作产生的性能开销,使得创建对象的操作更加便捷,它减少了大量不必要的重复工作,并提高了系统性能。当创建对象的操作比较复杂和耗时的时候,原型模式则提供了一个更加高效和简单的创建对象的模式,它可以更加快
- 学习记录:OpenMV 摄像头的一个简单示例,主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集,并计算和显示采集图像的帧率。
DIY机器人工房
openmv学习笔记学习opencvpython
代码解释:整体功能:此代码是使用OpenMV摄像头的一个简单示例,主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集,并计算和显示采集图像的帧率。首先,对摄像头进行初始化,包括重置、设置像素格式和帧大小,并等待设置生效。然后创建一个时间对象用于计算帧率。最后在一个无限循环中不断采集图像并打印出每秒采集的帧数。#此作品遵循MIT许可证授权。#版权所有(c)2013-2023OpenMVLLC。保留所有权利。#h
- PX4源码学习二--PX4环境搭建
znr1995
px4ubuntu
Ubuntu16.04环境搭建:预环境处理:(把用户添加到用户组"dialout":重新登录一回使其生效)sudousermod-a-Gdialout$USER#ubuntu自带端口管理会影响这个sudoapt-getremovemodemmanager依赖环境安装:sudoadd-apt-repositoryppa:george-edison55/cmake-3.x-ysudoapt-getup
- AI编程助手ScriptEcho:革新你的编程学习之旅
前端
在当今数字时代,编程技能已成为一项越来越重要的技能,无论是想成为专业的软件工程师,还是想提升自身竞争力,学习编程都至关重要。然而,编程学习之路并非一帆风顺,陡峭的学习曲线和大量的实践项目常常让初学者望而却步。许多人卡在繁琐的配置和基础代码搭建上,难以将精力集中在核心业务逻辑的学习和项目实践中。为了解决这一问题,越来越多的人开始寻找更高效的学习工具,而AI写代码工具ScriptEcho正是其中之一,
- 在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
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pytorch人工智能python
在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中,实时查看训练进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解训练的效率,并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式,本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先,如果你还没有安装tqdm,可以通过pip命令进行安装:pipinstalltqdmtqdm是一
- 【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
weixin_48705841
人工智能
在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时,尤其是在处理大规模数据时,实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点,我们可以使用tqdm库,它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm?TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度,帮助
- Presto 时间、日期及计算相关日期
三生暮雨渡瀟瀟
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由于工作中在数据迁移,大数据平台数据查询引擎使用Presto,和传统的数据库时间函数有区别,整理一版,供大家参考,一起学习,有错误欢迎指正。1、查询当前日期selectcurrent_date;2、查询当前时间selectcurrent_timestamp;_col0---------------------------------------2022-01-0220:45:58.551Asia/
- SwiftUI 2.0实现动态粘性页脚动画指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在SwiftUI2.0中创建类似Medium.com的动态粘性页脚,涉及视图构建、环境值跟踪、自定义组件设计、动画实现以及响应式布局,以增强用户体验并提升应用程序的互动性。开发者将学习到如何通过滚动位置的变化来控制页脚的透明度和尺寸,并通过动画使交互更为流畅自然。1.SwiftUI核心概念理解SwiftUI是苹果公司推出的一套声明式UI框架,它使得开发者可以使
- 机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
promptllm人工智能
基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么?二、过拟合/高方差(overfiting/highvariance)篇2.1过拟合是什么及检验方法?2.2导致过拟合的原因是什么?2.3过拟合的解决方法是什么?三、欠拟合/高偏差(underfiting/highbias)篇3.1欠拟合是什么及检验方法?3.2导致欠拟合的原因是什么?3.3过拟合的解决方法是什么?1.2Bat
- 深度学习模型开发文档
Ares代码行者
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深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- Redis实战-初识Redis
啥都想学的又啥都不会的研究生
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初识Redis1、Redis简介2、Redis数据结构简介3、Redis命令3.1字符串3.2列表3.3集合3.4散列3.5有序集合3.6发布与订阅3.7其他命令3.7.1排序3.7.2过期时间如有侵权,请联系~如有错误,也欢迎批评指正~本篇文章大部分是来自学习《Redis实战》的笔记1、Redis简介Redis是一个远程内存数据库,它不仅性能强劲,而且还具有复制特性以及为解决问题而生的独一无二的
- 深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
Charmve
#AI学习指导:从入门到进阶软件安装环境配置计算机视觉实战文档详细开放源码cudalinuxgpuanacondaubuntu
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦,不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉,这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
- C++ 数据结构——二叉树(最最最最最实用的二叉树教程)
我是阿核
C++算法c++数据结构leetcode笔记经验分享
本文章以实用为主,所以不多废话直接开整本文所介绍的二叉树是最基础的二叉树,不是二叉搜索树,也不是平衡二叉树,就基本的二叉树若需要Python版,请跳转到Python数据结构——二叉树(最最最最最实用的二叉树教程)二叉树的构建二叉树为一个父节点连接到两个子节点,若还要加入新的节点,那么此时的子节点将会变成新加入节点的父节点,以此类推,每一个父节点最多只有两个节点(所以叫二叉树)structTreeN
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
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联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 选课(贪心) pta
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小明是个好学的程序猿,他想在一天内尽可能多的选择课程进行学习。在下列课程中,他能选择的最多课程是几门?输入格式:第一行为一个整数n,表示课程总数。接下来每行为x,y,z表示课程名,开始时间,结束时间。输出格式:输出一个整数,表示小明最多可选的课程数。输入样例:5Art910English9.310.3Math1011Computer10.311.3Music1112输出样例:在这里给出相应的输出。
- 大三学生面试经历(2)
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继续昨天的内容,我面试的是一个Java实习岗,但是居然也问了我前端(vue)相关的问题最大的感觉就是,现在真的越来越卷了,后端都把前端的东西卷完了,当时是线上面试,感觉答的不太好(因为确实没准备的太全),接下来的时间继续加强加强这些方面的学习愿与诸君共勉!具体如下1.请简述Vue.js的生命周期函数及其执行顺序2.Vue.js中的v-bind指令和v-model指令有什么区别?3.请简述Vue.j
- opencv c++ 调用 cornerHarris函数一直报错OpenCV(4.5.5) Error: Assertion failed (src.type() == CV_8UC1 || src.
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报错:OpenCV(4.5.5)Error:Assertionfailed(src.type()==CV_8UC1||src.type()==CV_32FC1)in。。。原因:该函数的源矩阵(第一个参数)必须是单通道图像解决:三通道转为单通道之后再调用cvtColor(src,sc_img,COLOR_RGB2GRAY);//将三通道转为单通道cornerHarris(sc_img,dst,2,3
- 基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战
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1.前言在计算机视觉领域,目标检测是一项关键任务,其应用广泛,涵盖了安防监控、自动驾驶、工业检测等众多领域。YOLOv5作为一种先进的目标检测算法,以其速度快、精度高的特点备受关注。本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型,实现高效的目标检测。2.ONNX与YOLOv52.1ONNX简介ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种
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原标题:100个Python练手小程序,学习python的很好的资料100个Python练手小程序,学习python的很好的资料,覆盖了python中的每一部分,可以边学习边练习,更容易掌握python。本文附带基础视频教程:私信回复【基础】就可以获取的【程序1】题目:有1、2、3、4个数字,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?都是多少?1.程序分析:可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、
- 华为OD机试E卷 --快递投放问题 --24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
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最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptc语言python
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述有N个快递站点用字符串标识,某些站点之间有道路连接。每个站点有一些包裹要运输,每个站点间的包裹不重复,路上有检查站Q会导致部分货物无法通行,计算哪些货物无法正常投递?输入描述第一行输入MN,M个包裹N个道路信息…O<=M,N<=100,检查站禁止通行的包裹如果有多个以空格分开输出描述输出不
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条件变量是一种线程同步机制,当条件不满足时,相关线程被一直阻塞,直到某种条件出现,这些线程才会被唤醒.C++11的条件变量提供了两个类:condition_variable:只支持与普通mutex搭配,效率更高。condition_variable_any:是一种通用的条件变量,可以与任意mutex搭配(包括用户自定义的锁类型)包含头文件:1.condition_variable类主要成员函数:1
- 2024年12月蓝桥杯Scratch12月stema选拔赛真题试卷
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- 5.C++中的数组和Vector
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C++中的数组和Vector数组的基本使用定义与初始化静态数组:定义时指定固定大小并可同时初始化。例如intarr1[5]={1,2,3,4,5};定义了一个包含5个整数的数组。也可部分初始化,如intarr2[5]={1,2};,未初始化的元素自动初始化为0。动态数组:使用new关键字在堆上动态分配内存创建。如int*dynamicArr=newint[10];,需手动用delete[]释放内存
- 从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
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大模型systempromptgpt-3chatgptgpt4gpt4o
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路,希
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement