- 编译原理第五章——自下而上分析——LR(1)超详细分析!
爱吃芝麻汤圆
#编译原理汇编
本文中内容整理西安交通大学软件学院吴晓军老师的ppt中,仅供学习使用,请勿转载或他用参考教材:《程序设计语言编译原理》(第3版)陈火旺等国防工业出版社编译原理第五章——自下而上分析目录一、复习:语法分析的两种方式二、自下而上分析概述1.核心思想:移进-规约2.规范规约3.规范规约的两个问题三、算符优先分析1.概念辨析-算符文法、算符优先文法2.概念辨析-算符优先分析法、直观算符优先分析法3.概念辨
- Android音视频开发实战系列教程
Stark T
android音视频
Android音视频开发实战系列教程指南在这篇文章中,我们将通过一个逐步流程,帮助刚入行的小白学习如何进行Android音视频开发。本教程会展示实施的步骤、所需的代码示例及其注释,最后还包括旅行图和类图来进一步帮助理解。开发流程我们可以将音视频开发的整个流程分为以下几个步骤。请看下表:步骤描述1.环境搭建安装所需的软件和开发工具2.项目创建创建Android项目并导入其他依赖库3.引入音视频SDK
- 一、C#上位机语法篇学习笔记
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0、基础中的基础Write和WriteLine方法对比#region1Write和WriteLine方法对比staticvoidTest1()//方法{stringemal1="915992026@qq.com";stringuserName=emal1.Substring(0,7);Console.WriteLine(userName);//输出后换行stringuserName1=emal1.
- 使用OpenAI的API构建聊天机器人
dgay_hua
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技术背景介绍聊天机器人是近年来热门的AI应用之一,无论是客服系统、智能助手还是社交娱乐,都可以看到其身影。构建一个高效的聊天机器人,离不开强大的自然语言处理模型。OpenAI提供的API为开发者简化了这一过程,本文将介绍如何使用OpenAI的API服务构建一个基本的聊天机器人。核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型(GPT),它通过大量文本数据训练,学习语言模式和上下文关联,从而能够生成
- OpenAI 神话崩塌!DeepSeek-R1升至全球风格控制类第一,国内开源大模型集体给奥特曼上了一课!...
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距离深度求索推理大模型DeepSeek-R1发布已经过去约一周时间。1月24日,在国外大模型排名Arena上,DeepSeek-R1基准测试已经升至全类别大模型第三,其中在风格控制类模型(StyleCtrl)分类中与OpenAIo1并列第一。而其竞技场得分达到1357分,略超OpenAIo1的1352分。这是继DeepSeek-V3在剔除OpenAIo1等闭源模型排名开源模型类第一后,DeepSe
- 【个人学习日志-前端】浏览器窗口大小改变后,超出视窗部分的导航栏div标签背景色丢失问题
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项目场景:复刻小米商城前端html。问题描述浏览器窗口宽度改变后,导航栏div标签超出视图的部分背景色丢失。问题如图:原因分析:导航栏的宽度是基于其子元素的宽度计算的,当窗口宽度较小时,子元素可能会换行或超出视窗,导致背景色无法覆盖整个导航栏。如果导航栏的布局没有正确处理响应式设计,当窗口宽度较小时,布局可能会塌陷,导致背景色丢失。min-width属性用于设置元素的最小宽度,确保元素在窗口宽度较
- 机器学习·逻辑回归
AAA顶置摸鱼
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前言逻辑回归虽然名称中有“回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类(二分类为主)回归(预测连续值)输出范围(0,1)(概率值)(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数(交叉熵)均方误差(MSE)
- Meta AI 最近推出了一款全新的机器学习框架ParetoQ,专门用于大型语言模型的4-bit 以下量化
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/MetaAI最近推出了一款全新的机器学习框架——ParetoQ,专门用于大型语言模型的4
- Python Cookbook-1.13 访问子字符串
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任务获取字符串的某个部分。解决方案切片是个好方法,但是它一次只能取得一个字段;如果还考虑字段的长度,struct.unpack可能更适合。importstructdeffields(baseformat,theline,lastfield=False):#theline超出的长度也由这个base-format确定#(通过struct.calcsize计算确切的长度)numremain=len(th
- 论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》
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基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性(配体一般指药物)1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过
- python票务系统_python基础学习:模拟火车订票系统
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2020-12-20str1=["车次","出发站-到达站","出发时间","到达时间","历时"]train_numbers=["T40","T298","Z158"]train_place=["长春-北京","哈尔滨-北京","青岛-北京"]train_outTime=["00:12","00:06","12:48"]train_arriveTime=["12:20","10:50","21:
- Andrej Karpathy:计算范式的变革者
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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
《AndrejKarpathy:计算范式的变革者》概述本文旨在全面探讨AndrejKarpathy在计算范式变革中的角色和贡献。AndrejKarpathy是一位世界级的人工智能专家,程序员,软件架构师,CTO,同时也是计算机图灵奖获得者,计算机编程和人工智能领域大师。他以其深刻的技术见解,对深度学习和自然语言处理领域的贡献,以及对计算范式的革新性思考,成为了当今技术领域的引领者之一。本文分为六个
- 通俗易懂:贪心算法(一):分配问题 (力扣455分发饼干 和135分发糖果)
比特的一天
leetcode详解算法数据结构贪心算法面试
看完本文,可以顺便解决leetcode以下两个题目:455.分发饼干(简单)135.分发糖果(困难)一、通俗易懂的贪心算法|思想贪心算法就是采用贪心的策略,保证每一次的操作都是局部最优的,从而使得结果是全局最优的。比如,A、B、C、都很喜欢吃橘子,A可以吃5个、B可以吃3个、C可以吃1个;但是现在只有7个橘子,问最多几个人可以吃饱;我们选用的贪心策略就是,吃的少的人先吃,尽量先使用量少的人吃饱,所
- 人生的转折点反而迷失了方向
苏木樨
笔记
就像我老婆说的,我是抽空结了一个婚。今天是上班的第三天,不知道是出于何种原因,自己反而陷入了深深的困境,没有了斗志,原因也找不出来,白天在公司没有很大量的产出,晚上回去是想学一学,或者看看书;也静不下心来,变得浮躁,眼高手低,看上去有很多路子,但实际上又感觉无路可走;静下心来坐在电脑面前安心学习的日子一去不复返。流逝的是时间,浪费的是我为数不多的生命。经典一问,我该何去何从?创业,我做什么呢?我该
- 一杯咖啡的时间学习大模型(LLM):LLaMA解读之旋转编码RoPE(含代码实现)
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文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码(RoPE)2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构,LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进:位置编码升级:采用旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)归一化革新:对每个
- 【LeetCode 刷题】单调栈(1)-下一更大元素
Bran_Liu
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此博客为《代码随想录》单调栈章节的学习笔记,主要内容为单调栈下一更大元素问题的相关题目解析。文章目录739.每日温度496.下一个更大元素I503.下一个更大元素II739.每日温度题目链接classSolution:defdailyTemperatures(self,temperatures:List[int])->List[int]:n=len(temperatures)res=[0]*nst
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
9命怪猫
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目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- linux学习第六十篇:Linux监控平台介绍,zabbix监控介绍,安装zabbix,忘记Admin密码如何做_adminstartor密码
2501_90339150
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Linux监控平台介绍常见开源监控软件:cacti、nagios、zabbix、smokeping、open-falcon等等cacti、smokeping偏向于基础监控,成图非常漂亮cacti、nagios、zabbix服务端监控中心,需要php环境支持,其中zabbix和cacti都需要mysql作为数据存储,nagios不用存储历史数据,注重服务或者监控项的状态,zabbix会获取服务或者监
- 人工智能之自然语言处理技术演进
香橙薄荷心
AI人工智能自然语言处理
自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
- 网络安全(黑客)——自学2025
网安大师兄
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基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习
- 分发饼干(力扣455)
qy发大财
leetcode算法职场和发展
从这道题开始我们就进入贪心算法的学习了。这个算法没有固定的套路,甚至题目之间的联系也很少,基本上每一道题都要当新题来写。我们能做的只有见多识广,这样才有机会在考试中根据以往经验解决贪心的题目。贪心的本质上就是找到局部最优解,最终的答案就是全局最优解。这道题要求尽可能分到更多的小孩,那么所谓的贪心究竟贪在什么地方呢?我们可以先将胃口和饼干的数组进行从小到大的排序,让小胃口的小孩吃到尽可能小的饼干,只
- 2021-04-30 VSC++:EAN13条形码校验。
智者知已应修善业
c++算法经验分享c语言
voidEAN13条形码校验(){//缘由https://bbs.csdn.net/topics/3991705046901234567892691234567890269234567899996901028075763stringt="";inta=0,q=0;std::cin>>t;while(++a<13)q+=(t[a-1]-'0')*((a%2)?1:3);if((((10-q%10)%
- 利用gensim生成词袋模型(基于频次和基于TF-IDF)
weixin_50291342
文本表示自然语言处理python机器学习
前言参考文献:胡盼盼编著.自然语言处理从入门到实战[M].中国铁道出版社,2020.最近在学习文本表示的一种最简单方式——词袋模型,书中给出了使用gensim生成词袋模型的代码,原代码就来自于这本书,我加了一些注释,方便理解代码。一、引入库fromgensim.modelsimportTfidfModelfromgensim.corporaimportDictionaryimportjieba二、
- 2019 - Web开发技术指南和趋势
编程鸭
互联网JavaScript编程语言前端前端IT编程程序员
这是一个2019年你成为前端,后端或全栈开发者的进阶指南:你不需要学习所有的技术成为一个web开发者这个指南只是通过简单分类列出了技术选项我将从我的经验和参考中给出建议首选我们会介绍通用的知识,最后介绍2019年的Web的一些趋势1.基础前端开发者1.1HTML&CSSHTML&CSS最基础的知识:语义化的HTML元素基础的CSS语法Flexbox&GridCSS变量浏览器开发者工具1.2响应式布
- RAG中的双编码器与跨编码器模型
人工智能
RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-13近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】检索增强生成(RAG)是一个强大的框架,它结合了基于检索和基于生成的自然语言处理(NLP)任务方法。RAG不只是依赖生成模型,而是通过检索相关文档或段落来利用外
- 书籍-《机器学习数学基础》
机器学习深度学习数学
书籍:MathematicsforMachineLearning作者:MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
- R 语言 必备 十大资源
后端
引言R是进行统计计算和数据分析的热门编程语言之一,广泛应用于数据科学家、研究者和统计学家之间,用于处理大数据、执行复杂分析和结果可视化。如果你是R的新手或希望提升你的R技能,这里有一些核心资源可以助你一臂之力,无论是从基础学起还是提高现有水平,包括官方站点、知名学府和互动式学习平台。1.R项目官网(r-project.org)R项目的官方网站是开启R学习之旅的首选,它提供免费的R软件、文档、教程和
- 零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归
山海青风
#机器学习人工智能机器学习回归线性回归python
3.1线性回归的概念在现实生活中,许多事情都遵循某种线性关系,比如:房价vs面积:房子的面积越大,价格通常越高。工资vs工作经验:工作经验越多,薪资往往更高。汽车油耗vs车速:在一定范围内,车速越快,油耗可能越高。线性回归(LinearRegression)是机器学习中最基础的算法之一,它用于研究两个变量之间的线性关系,即一个变量(自变量)如何影响另一个变量(因变量)。3.2线性回归的数学直觉线性
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 深度学习-108-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能提取结构化信息
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1langchain的结构化输出1.1推荐的使用流程1.2模式定义1.3返回结构化输出1.3.1工具调用(方式一)1.3.2JSON模式(方式二)1.3.3结构化输出法(方式三)2提取结构化信息2.1定义数据模型2.2配置提示模板2.3设置执行链3参考附录1langchain的结构化输出对于许多应用程序,例如聊天机器人,模型需要直接用自然语言响应用户。然而,在某些情况下,我们需要模型以结构
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR