- 左神算法之矩阵旋转90度
岳轩子
左神算法算法矩阵线性代数
目录旋转矩阵90度（原地操作）1.题目2.解释3.思路4.代码5.总结6.其他旋转矩阵90度（原地操作）1.题目旋转矩阵90度，且只能用有限的几个变量。比如下面的矩阵：12345678910111213141516转换结果为：139511410621511731612842.解释旋转矩阵90度是指将矩阵顺时针旋转90度。观察旋转前后的变化可以发现：原矩阵的第一行变为旋转后矩阵的最后一列原矩阵的第二
- 左神算法之二叉树最大路径和问题
岳轩子
左神算法算法深度优先
二叉树最大路径和问题（Java实现）文章目录二叉树最大路径和问题（Java实现）1.题目描述2.问题解释3.解决思路4.代码实现5.总结1.题目描述给定一棵二叉树，其中每个节点都包含一个整型权值。要求计算从根节点到叶节点的所有路径中，权值和最大的值是多少。2.问题解释必须从根节点出发到叶子节点结束需要遍历所有可能的路径找出所有路径和中最大的那个值叶子节点是指没有子节点的节点3.解决思路采用深度优先
- 矩阵的行列式和逆矩阵的行列式的关系
音程
数学矩阵线性代数
矩阵的行列式和它的逆矩阵的行列式之间有明确的数学关系。我们来详细解释这个关系。✅前提条件：要讨论逆矩阵的行列式，首先必须满足矩阵是可逆的（即：非奇异矩阵），也就是说：矩阵AAA是一个方阵（行数等于列数）且其行列式det(A)≠0\det(A)\neq0det(A)=0核心公式：设AAA是一个n×nn\timesnn×n的可逆矩阵，则其逆矩阵A−1A^{-1}A−1存在，并且满足以下关系：det
- 左神算法之有序二维矩阵中的目标值查找
岳轩子
左神算法算法矩阵线性代数
有序二维矩阵中的目标值查找目录有序二维矩阵中的目标值查找1.题目描述2.问题解释3.解决思路方法一：逐行二分查找（适合行数较少的情况）方法二：利用行列有序特性（最优解）4.代码实现5.总结1.题目描述给定一个元素为非负整数的二维数组matrix，其中：每一行按照从左到右递增的顺序排列每一列按照从上到下递增的顺序排列再给定一个非负整数aim，请判断aim是否存在于matrix中。示例：int[][]
- ss928v100模型的导出、量化和转换
yunken28
python开发语言
1、yolov8导出为onnxfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("./best.pt")model.export(format="onnx",imgsz=640,dynamic=False,simplify=True,opset=11,batch=1,half=False)以下是model.export()方法各参数的详细解释：format="onnx"指
- Serverless架构下的持续交付实践
软件工程实践
软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构serverless架构运维ai
Serverless架构下的持续交付实践关键词：Serverless架构、持续交付、DevOps、无服务器计算、自动化部署摘要：本文深入探讨了Serverless架构下的持续交付实践。首先介绍了Serverless架构和持续交付的背景知识，接着解释了相关核心概念及其关系，详细阐述了核心算法原理与操作步骤，通过数学模型加深理解，结合实际项目案例展示了代码实现与解读，探讨了实际应用场景，推荐了相关工具
- Java中的finalize()方法
周杰伦fans
JAVAai学习参考考试学习javapythonjvm
Java中的finalize()方法详解Java的finalize()方法是Object类定义的一个特殊方法，主要用于在对象被垃圾回收器回收之前执行一些清理工作。下面我将从基本概念、工作原理、使用场景、注意事项以及示例代码等方面详细解释这个方法。基本概念finalize()方法是Java中Object类的一个protected方法，每个Java类都隐式继承了这个方法。它的基本语法如下：protec
- Mac 安装使用 Oh-my-zsh（持续更新）
运维阿峰
MacOSmacos
文章目录1.介绍（1）zsh介绍（2）Oh-my-zsh介绍2.oh-my-zsh安装3.配置oh-my-zsh（1）配置主题（2）安装插件zsh官网：https://ohmyz.sh/1.介绍（1）zsh介绍zsh是一种shell（命令解释器），它兼容bash（另一种常见的shell）。zsh相比系统自带的bash有以下几个优点：Tab补全功能强大，在输入命令、命令参数以及文件路径时都能够自动补
- 非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库nosql网络ai
非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用关键词：非关系型数据库、关系型数据库、崛起原因、应用场景、数据库领域摘要：本文主要探讨了非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用。首先介绍了非关系型数据库的背景，包括目的、预期读者等内容。接着详细解释了非关系型数据库、关系型数据库等核心概念，并阐述了它们之间的关系。然后深入讲解了非关系型数据库的核心算法原理、数学模型和公式。通过项目实战展示了非关系型数据库的实际
- AI绘画背后的技术：Stable Diffusion原理详解与实战
AI学长带你学AI
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AI绘画背后的技术：StableDiffusion原理详解与实战关键词：StableDiffusion、扩散模型、AI绘画、潜在空间、文本生成图像摘要：本文将带你揭开AI绘画“魔法”背后的核心技术——StableDiffusion的神秘面纱。我们会用“给小学生讲故事”的方式，从生活中的例子出发，逐步解释扩散模型的底层逻辑、StableDiffusion的关键创新，并用Python代码实战演示如何生
- 精准删除：掌握SQL中的DELETE语句
2401_85762266
sqloracle数据库
精准删除：掌握SQL中的DELETE语句在数据库管理中，数据的增删改查（CRUD）是基本操作。其中，DELETE语句是用于从数据库表中删除数据的重要工具。本文将详细解释如何使用SQL的DELETE语句来删除数据，并提供实际的代码示例，帮助你精确控制数据的删除过程。DELETE语句的基本概念DELETE语句用于从数据库表中根据指定条件删除行。正确使用DELETE语句可以确保数据的完整性和准确性。基本
- 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化
AI云原生与云计算技术学院
人工智能自动驾驶机器学习ai
深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词：AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要：本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手，详细解释了相关核心概念，如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系，介绍了核心算法原理和具体操作步骤，还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例，分析了实际应用场景，推荐了相关工具和资源，最后探
- 量化价值投资入门：Fama-French三因子模型详解与实战应用
量化价值投资入门到精通
ai
量化价值投资入门：Fama-French三因子模型详解与实战应用关键词：量化投资、Fama-French三因子模型、价值投资、因子投资、资产定价、Python实现、投资组合管理摘要：本文深入解析Fama-French三因子模型的理论基础、数学原理和实际应用。作为现代金融学最重要的资产定价模型之一，三因子模型通过市场因子、规模因子和价值因子解释股票收益差异。我们将从模型起源开始，详细讲解其数学表达和
- Linux 网络设置(ifconfig、route、traceroute、netstat、ss、nslookup、dig、ping状态返回分析）
Linux网络设置一、查看网络1、查看网络接口地址2、查看更改主机名3、查看路由表条目4、查看网络连接情况netstat命令ss命令二、测试网络连接1、测试网络连通性2、跟踪数据包的路由途径3、测试DNS域名解析nslookup命令dig命令三、使用网络配置命令1、临时配置和永久配置的解释2、修改网卡的地址、状态2、添加、删除静态路由与默认路由记录四、修改网络配置文件1、网络接口配置文件2、启用、
- Java核心技术 卷I：基础知识
千灵域
java读书笔记java
第一章Java程序设计概述太简单了，直接略过。1.2Java“白皮书”的关键术语简单性：指相对于C++简单（指针、多重继承等），但设计者也并没有试图清楚C++中所有不适当的特性面向对象：java与C++主要不同在于多重集成，以及接口概念网络技能健壮性安全性体系结构中立可移植性解释性：过去Java解释器可以在任何移植了解释器的机器上执行java字节码，现在使用即使编译器将字节码再翻译成机器码高性能多
- 【实战演练】运维工程师初试必胜指南：解析公司笔试真题与技巧分享
江湖有缘
运维工程师面试专栏运维服务器Linux面试求职
【实战演练】运维工程师初试必胜指南：解析公司笔试真题与技巧分享一、填空题1.第1题：修改网卡IP地址2.第2题：基本文件相关命令解释3.第3题：新建用户4.第4题：设置文件权限5.第5题：路由协议RIP6.第6题：ping命令相关7.第7题：创建目录8.第8题：正则表达式9.第9题：列出文件10.第10题：如何查看系统信息11.第11题：重命名文件12.第12题：修改用户密码13.第13题：如何向
- 容器挂载传播模式学习
岳来
#容器运维学习k8s容器挂载传播
在容器技术中，挂载传播模式（MountPropagationMode）定义了挂载点在主机和容器之间的传播行为。它决定了当主机或容器中的挂载点发生变化时，这些变化是否会影响到其他挂载点。挂载传播模式在多容器共享挂载、动态挂载更新等场景中非常重要。以下是挂载传播模式的详细解释及其分类：1.挂载传播模式的作用挂载传播模式主要用于控制挂载点的变化如何在主机和容器之间传播。例如：当主机上新增一个挂载点时，是
- 图像检索评价指标：mAP@k、mAP的计算
/home/liupc
11Python/DL/ML
mAP，meanAveragePrecision，平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释，确实画的很好了，不过略有瑕疵，我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是，在前10张图片中，把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰：没检索出来的但是又相似的图片怎么办？？改了之后，就清晰多了。
- 区块链知识总结——POS权益证明
The_Killer.
区块链
背景：pow由于其对资源的消耗而饱受争议。由此引入pos权益证明：posVSpow优缺点：1.节能2.pos是闭环生态，pow是开源生态。pos天然防范了51%攻击解释：pow之下，attacker可以在现实世界中购买矿机，来增加算力以达到51%attack目的，而pos下attacker必须购买更多的加密货币（相当于成为股东），才有发动attack的能力，但此时对币的开发者和早起的矿工其实是受益
- 人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践：代码实例和详细解释说明5.1基于
- 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
IT古董
人工智能课程机器学习算法神经网络
第二章:机器学习与神经网络概述第三部分：类算法理论与实践第三节：决策树分类器内容：信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型，它通过一系列特征判断进行决策，有良好的可解释性。一、基本概念节点（Node）：表示特征判断条件边（Branch）：表示特征判断的结果路径叶子节点（Leaf）：表示分类结果二、划分准则：信息增益（InformationGain）信息增益衡
- 【excel使用小知识：绝对定位和相对定位】
在Excel中，绝对定位和相对定位是用于定义单元格引用方式的两种重要机制，直接影响公式在复制或填充时的行为。以下是详细解释和对比：一、相对定位（RelativeReference）定义：相对定位是Excel的默认引用方式，公式中的单元格地址会随着公式复制或填充的位置变化而自动调整。示例：在单元格A1中输入公式：=B1+C1将公式向下填充到A2时，公式会自动变为：=B2+C2将公式向右填充到B1时，
- Apache POI导入导出excel文件实战
小白de成长之路
Java相关apacheexcel前端
文章目录前言技术栈1、引入依赖2、导入代码实现3、导出代码实现3.1、准备导出文件模板3.2、导出代码实现4、代码实现解释5、常见问题前言这两天公司项目业务提出需求，要求在前端上传excel文件然后解析展示，因此写篇文章记录一下实现。技术栈springboot2.6.61、引入依赖maven格式：org.apache.poipoi3.14org.apache.poipoi-ooxml3.142、导
- 理解不同层的表示（layer representations）
科学禅道
高维表示人工智能深度学习
在机器学习和深度学习领域，特别是在处理音频和自然语言处理（NLP）任务时，"层的表示"（layerrepresentations）通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。这些表示捕获了输入数据的不同层次的信息。1.层的表示（layerrepresentations）为了更好地理解这一概念，我们可以从以下几个方面进行解释：1.深度神经网络结构深度神经网络（DNN）通常由多个层组成，每
- 我的第一次开源心跳实录
zzywxc787
制造python开发语言实时互动
提交按钮的荧光在凌晨三点半的黑暗中，像一枚即将引爆的定时炸弹，幽幽地跳动着。我蜷缩在宿舍书桌前，指尖悬在鼠标上方，微微发颤，每一次呼吸都清晰可闻。屏幕上是GitHub那个熟悉又陌生的界面，以及我项目“MiniLisp”仓库里那个名为first-steps的新分支。那里面，藏着我熬了整整两个通宵、反复咀嚼语法书、调试到几乎灵魂出窍才勉强成型的Lisp解释器雏形——一个简陋的eval函数核心。pyth
- Promise实例简单使用与理解
lichenyang453
前端
Promise的案例我们直接上案例然后通过案例去解释理解。我们的代码模拟的是去前端访问服务器获取数据然后渲染到页面上，服务器模拟的也是去访问其他地址获取数据然后返还给前端。importReactfrom'react'importHeaderfrom'./components/Header'import{useEffect,useState}from'react'import{useRoutes}f
- 【C++ 第十一章】多态
时差freebright
C++修炼之路c++开发语言
前言需要声明的，本节课件中的代码及解释都是在vs2019下的x86程序中，涉及的指针都是4bytes。如果要其他平台下，部分代码需要改动。比如：如果是x64程序，则需要考虑指针是8bytes问题等等1.多态的概念1.1概念多态的概念：通俗来说，就是多种形态，具体点就是去完成某个行为，当不同的对象去完成时会产生出不同的状态。举个栗子：比如买票这个行为，当普通人买票时，是全价买票；学生买票时，是半价买
- for...in 与 for...of的区别是啥？用错后果很严重
for…in与for…of循环详解在JavaScript中，for...in和for...of是两种常用的循环语句，但它们在使用场景和行为上有显著区别。下面我将详细解释它们的差异，并通过示例代码进行说明。核心区别对比表特性for...infor...of遍历目标对象的可枚举属性可迭代对象的值返回值类型键名（key）值（value）适用对象普通对象、数组（不推荐）数组、字符串、Map、Set、Nod
- 核密度估计KDE和概率密度函数PDF（深入浅出）
赵孝正
深度学习数学基础pdfKDE
目录1.和密度估计（KDE）核密度估计的基本原理核密度估计的公式核密度估计的应用Python中的KDE实现示例代码结果解释解释结果总结2.概率密度函数（PDF）概率密度函数（PDF）是怎么工作的：用图画来解释解释这个图：问题解答：总结3.核密度估计（KDE）和概率密度函数（PDF）之间的关系故事开始：第一种方法：概率密度函数（PDF）第二种方法：核密度估计（KDE）总结一下：问题解答：1.和密度估
- 力扣第10题-正则表达式匹配
清风序来
力扣算法(python)leetcode正则表达式服务器
力扣链接：10.正则表达式匹配-力扣（LeetCode）给你一个字符串s和一个字符规律p，请你来实现一个支持'.'和'*'的正则表达式匹配。'.'匹配任意单个字符'*'匹配零个或多个前面的那一个元素所谓匹配，是要涵盖整个字符串s的，而不是部分字符串。示例1：输入：s="aa",p="a"输出：false解释："a"无法匹配"aa"整个字符串。示例2:输入：s="aa",p="a*"输出：true解
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介：
经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧，
JDK6中的HashMap中的indexFor方法：
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下：
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作：
提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告：移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年，移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广 告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广 告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法：
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化； java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取：
1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展：使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制（Theory）
一.为什么要引用理论机制（Theory）
当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点：
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题：
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型：
一： StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。
二： out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新：
对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个：
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法：
将链表拆成两部分：
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例：
接收到的ChannelBuffer如下：
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到：
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据，会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自：http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目，都有用户登录功能，为了让用户的体验效果更好，我们通常会做一个功能，叫做保存用户，这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码，这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西，什么是模式呢？创建一个用户，就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象，是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 （七）SVG 实例，SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome，火狐，Internet Explorer9，和Safari都支持。
注意：下面的例子将不会在Opera运行，即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一：Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群，时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器，只要配置了NTP，它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包： # yum install ntp 2)配置时间源（默认就行，不需要修改） # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：
《NFC：Arduino、Andro
接下里是对文件进行写入：