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钢铁知识库
python教程python爬虫开发语言
钢铁知识库,一个学习python爬虫、数据分析的知识库。人生苦短,快用python。之前我们使用requests库爬取某个站点的时候,每发出一个请求,程序必须等待网站返回响应才能接着运行,而在整个爬虫过程中,整个爬虫程序是一直在等待的,实际上没有做任何事情。像这种占用磁盘/内存IO、网络IO的任务,大部分时间是CPU在等待的操作,就叫IO密集型任务。对于这种情况有没有优化方案呢,当然有,那就是使用
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数研妙手
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- 京区航天研究所 哪些比较好的研究所?
ctrigger
职场和发展
第一梯队:一院一部、战术武器部、10所、12所、研发部、空天部,五院501所(总体设计部)、502所、通导部、遥感部、钱室(所人均年薪35w-50w级别)第二梯队:一院14所、15所,二院未来实验室、二部、23所,三院三部、301所、水下总体部,四院四部、17所,五院总环部,九院772所,航天科技创新院(所人均年薪30w-45w级别)第三梯队:二院25所(2.5梯队)、706所、206所、空间公司
- aiohttp的详细使用和异步爬虫实战
数据知道
2025年爬虫和逆向教程爬虫pythonaiohttpasyncio异步爬虫
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- 多模态|开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比
产品媛Gloria Deng
AI之眼人工智能AI多模态预训练模型CLIP
Emu3官方介绍我们推出了Emu3,这是一套新的最先进的多模态模型,仅使用next-token预测进行训练!通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中,我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。Emu3在生成和感知方面都表现出色Emu3在生成和感知任务方面都优于几个成熟的任务特定模型,超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等旗舰开放模型,同时消除了对扩散或组合架构的需求
- 第十三站:卷积神经网络(CNN)的优化
武狐肆骸
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前言:在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后,接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。1.数据增强(DataAugmentation)数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换,可以生成更多的训练样本,帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法:旋转(Rotation):随机旋转图像,增强模型对旋转变换
- 智能算法的全面应用:量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索
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内容概要在现代社会,智能算法的应用逐渐渗透到各个行业,成为推动科技进步的重要力量。自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程,为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明,从而提高用户对算法决策的信任。此外,量子算法以其独特的计算能力,展现出在处理复杂问题时潜在的优势。金融风控领域通过运用金融风险预测模型,不仅提高了风险管理效率,还提升了预警能力。医疗影像分析则借助卷
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在Spring框架中,注解不仅用于声明依赖注入和事务管理,还可以用于定义数据格式化规则。Spring提供了org.springframework.format.annotation包中的注解,以及AnnotationFormatterFactory接口,用于将注解与格式化器绑定。通过这种方式,我们可以非常方便地对数据进行格式化处理。本文将通过一个实例,展示如何使用Spring的注解格式化功能以及如
- 华为全网首发的 Kafka 技术手册,从基础到实战一应俱全,超详细
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通过这一部分的学习,你可以学习一下内容:知道Kafka基本原理,了解关键术语概念可以使用Kafka进行消息系统开发通过Java语言来使用Kafka进行消息收发内容涵盖:(特性+使用场景+技术优势+适应人群+概念详解+安装与配置+Java第一个程序+服务端常用参数配置+总结)第二部分:生产者详解通过这一部分的学习,你可以学习一下内容:深入学习Kafka数据生产大致流程如何创建并使用Kafka生产者K
- Vue函数式编程终极指南:像写诗一样写代码
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引言:当Vue遇上函数式,优雅永不过时你是否见过这样的代码?组件间状态乱飞、副作用神出鬼没、单元测试如走钢丝……函数式编程就像代码界的“断舍离大师”,教你用纯函数、不可变数据和高阶魔法,让Vue代码变得干净、稳定且充满艺术感!本文不仅会揭秘函数式编程的核心心法,还会手把手教你:✅如何用CompositionAPI实现函数式优雅✅高阶函数与柯里化的实战妙用✅Vue3函数式组件性能优化秘籍✅配套工具链
- 大模型之二十七-语音识别Whisper实例浅析
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Whisper简介Whisper是OpenAI于2022年9月开源的一个多语种识别模型,目前支持99种语言,是目前性能最好的开源多语种识别ASR大模型,第一版版使用了68万小时标注好的语料预训练模型,而large-v3的标注数据超过了500万小时,其paper中并没透露使用语料的详细来源,估计是爬了一些版权数据,在Huggingface上提到模型有很强的泛化能力,能够在未经特定训练的情况下处理新的
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读心术思维导图把自己变成他人贴近对方的肢体行为模仿姿势延迟动作不要过于精确模仿对方的声音模仿面部表情同样的速度和节奏配合对方的精神状态注意对方的精力值,让精力充沛起来的练习言行一致,情绪状态看懂他人,语言、思维方式视觉记忆视觉记忆听觉记忆动觉记忆EAC模型视觉创建视觉回忆听觉创建听觉回忆动觉记忆自言自语(内在的推理者)听觉记忆为主导的人语习惯与思维方式语速快慢节奏行话惯语口头禅听觉词汇(听、叫、问
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主流的设计模式共有23种,建议大家按照以下四个阶段来学习:基础学习编码实现项目实战备战面试其中第一个阶段和第二个阶段可以同时进行,即对于每个设计模式的学习都是:先了解、再编码实现。#一、基础学习本阶段的目标:依次了解每一种设计模式的应用场景、特点、UML类图,能够对设计模式有个基础的印象。#学习顺序根据使用频率、难易度、面试考察率等综合排序,仅供参考,并不绝对!优先:单例模式工厂方法模式迭代器模式
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引言在AI竞赛日益激烈的时代,DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1,试图以强化学习(RL)直接训练推理能力,而非仅依赖传统的监督微调(SFT)。这一思路不仅为大规模语言模型(LLMs)带来了新的训练范式,还在跨任务推理迁移上表现出潜力。本文将深入解析DeepSeekR1的架构、训练方法和对比实验,并从多维度审视其局限性与未来发展方向。同时,我们也会在文中介绍DeepSeekR1蒸馏到多
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全栈Bug调优(实战版)uni-app微信小程序音视频可回溯视频uniapp编译
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!全文目录:问题描述解决方案1.**视频录制与回溯原理**2.**具体实现步骤**2.1录制视频播放状态与用户操作2.2回放过程2.3数据存储与管理2.4界面展示3.**注
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基础介绍在计算机视觉深度学习网络中,在训练阶段数据输入通常是一个批次,即不是一次输入单张图片,而是一次性输入多张图片,而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片,这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入?神经网络是如何处理多个数据的,下面从硬件架构的角度去分析处理。GPU硬件架构GPU的硬件架构设计是批处理能够高效运行的关键原因之一。GPU现阶段一般采用SIMT架构,它的特点如下:SIMT(Singl
- 医院HIS接入大模型:算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算
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一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下,医院信息系统(HospitalInformationSystem,HIS)作为医疗信息化的核心枢纽,承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据,对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而,传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时,逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展,大模型
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2024ICIC1INTRO对于文本嵌入,过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性,往往需要通过大量数据集进行微调,才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次,这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型,期望利用其先进的文本理解能力,直接对输入句子进行编码,而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
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- Simulink开发项1000例实战专栏--实例117:使用MATLAB/Simulink平台,设计并实现一个完整的电动汽车动力总成系统模型
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- DeepSeek-V3:最强开源MoE模型的技术解析与使用指南
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- 全面掌握Spring MVC+MyBatis+Maven框架实战指南
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- 分布式爬虫场景下代理IP负载均衡的实战优化指南
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在数据采集项目中,分布式节点搭配代理IP的组合方案已成为行业标配。但随着业务规模扩大,许多开发者发现,单纯堆砌代理IP资源并不能有效提升爬虫效率——关键在于如何让数百个代理IP在分布式节点间实现智能调度。本文将从实际运维经验出发,分享可落地的负载均衡优化方案。一、节点健康检查机制搭建代理IP的有效性直接决定采集成功率。建议每个分布式节点配置独立检测模块,在发起请求前对代理IP进行三层验证:基础连通
- DeepSeep开源周,第三天:DeepGEMM是啥?
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DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库,专为深度学习场景设计。矩阵乘法(GEMM)是深度学习模型的核心运算(如全连接层、卷积层等),其性能直接影响训练和推理效率。DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术,显著提升计算速度,适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务(如LLM训练/推理),降低延迟,提升吞吐量。支持混合精度计算
- 从零开始:使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解
陆鳐LuLu
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本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型,并详细解释模型架构和训练步骤。DeepSeekR1是一个假设的模型名称,为了演示目的,我们将构建一个基于Transformer的简单文本生成模型。1.模型架构DeepSeekR1的核心是一个基于Transformer的编码器-解码器架构,包含以下关键组件:EmbeddingLayer:将输入的单词索引转换为密集向量表示。Posit
- 什么是RAG?RAG是如何解决问题的?RAG的未来发展趋势有哪些?
大模型综述
人工智能开发语言大模型AGIaiRAG自然语言处理
一、什么是RAG所谓RAG,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration),简称RAG,已经成为当前最火热的LLM应用方案。通俗点说:就是通过自有垂域数据库检索相关信息,然后合并成为提示模板,给大模型生成漂亮的回答。二、为什么会出现RAGRAG的出现,是因为在大模型的广泛应用中,伴随着出现的一些问题,比如:知识的局限性:模型自身的知识完全源于它的训练数据,而现有的主流大模
- DeepSeek 开源周:DeepEP 项目详解,GPU 压榨计划启动!
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引言就在今天,2025年2月25日,DeepSeek再次为人工智能社区带来了一场技术盛宴——DeepEP项目的开源。这个旨在优化GPU性能的工具一经发布便迅速获得了广泛的关注和赞誉,短短两小时内就斩获了超过1000个Star。本文将详细介绍DeepEP的功能、应用场景以及如何使用它来提升AI训练和推理的效率。DeepEP概述功能与作用DeepEP是一个专门针对Mixture-of-Experts(
- SpringBoot 如何优雅的进行全局异常处理
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SpringBoot如何优雅的进行全局异常处理异常处理在SpringBoot中的重要性SpringBoot默认的异常处理机制解析自定义全局异常处理器的设计思路与实现步骤使用@ControllerAdvice和@ExceptionHandler注解的最佳实践异常信息的国际化支持与配置方法在全局异常处理中集成日志记录的策略如何通过统一返回格式提升API接口的友好性实战案例分析:优化现有项目中的异常处理
- 实战探秘Nginx的六大应用场景与配置指南,让网络服务如虎添翼
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在云原生和微服务架构盛行的今天,Nginx作为高性能、高并发的Web服务器和反向代理软件,已成为众多开发运维人员不可或缺的工具。本文将深入探讨Nginx在六个关键应用场景中的实战运用,并配以详尽的配置示例,帮助您更好地驾驭这款强大的网络服务引擎。一、负载均衡应用场景:当面对大量用户访问时,通过Nginx实现后端服务器集群间的负载均衡,可有效分散请求压力,保障服务稳定性和响应速度。配置示例:http
- 一文读懂 AI 大模型备案:万字详解全流程要点
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一、引言在当今数字化时代,AI大模型以其强大的智能处理能力,广泛应用于各个领域,从智能客服到图像生成,从医疗诊断辅助到金融风险预测,大模型正深刻改变着人们的生活和工作方式。然而,随着其影响力的不断扩大,规范管理成为必然需求。AI大模型备案制度应运而生,这一制度对于保障数据安全、保护用户隐私、维护社会稳定和国家安全具有重要意义。它确保大模型在整个生命周期,从开发、训练到部署和应用,都严格遵循相关法律
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
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数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s