- MySQL 深度分页如何优化?
司徒阿宝
mysql数据库
例如select*fromt1orderby10000,10查询10000-10010页数据,mysql会先查询出100010页,再抛弃100000。这个操作会产生大量的无用IO/CPU消耗范围查询1.当ID能保证连续无空缺时,可以使用范围查询。select*fromt1whereid>{seed_id}andid{seed_id}limit10子查询我们先查询出limit第一个参数对应的主键值,
- C++泛型编程
鱼不如渔
C++Primer第五版——读书笔记c++开发语言
感谢哔哩哔哩UP”开发者LaoJ“,以下是听课记录~模板是C++实现泛型编程的手段,同一段代码逻辑可以接受多个类型的参数无论是函数模板还是类模板,在编码后,需要分文件时,将其声明和定义放进.hpp文件中。不要将声明放.h,定义放.cpp,会报错一、函数模板对于函数模板,使用不同的类型对其进行实例化时,会生成多个不同的函数当没有调用函数模板时,不会被实例化(延迟实例化)1.1、接受类型参数#incl
- mybatis一对多结果集,主表分页查询,子表条件查询
寂寞旅行
MybatisMPmybatistomcatjava
文章目录前言一、举个栗子二、如何解决这个问题1.嵌套查询2.嵌套结果集查询根据如上思路,这里做些伪代码方便大家理解总结太复杂了,有更简单的前言一对多查询mybatis中一对多的查询一般分为两种:嵌套查询:主表查询过程中,再次调用一个查询,取查询子表数据嵌套结果集查询:一次性查询主表关联出子表,通过结果集封装,将自己封装为一个集合,返回一个一对多的结果今天要说的是当:做了一对多查询后,还要对多的子表
- MyBatis一对多关联查询
qq_25073223
Mybatismybatis
转自:MyBatis一对多关联查询一对多级联关系的处理一对多的级联关系:在我们日常开发中有很多这样的情况,如:一个用户下面会有很多订单,但是每一个订单都只会属于一个用户,这就是一个典型的一对多的级联关系操作,那么如何使用MyBatis进行此类数据的查询操作呢?下文将一一道来,如下所示:实现思路:在MyBatis中,我们可通过元素的子元素处理一对多级联关系,collection可以将关联查询的多条记
- STM32定时器、PWM周期、频率、占空比的计算
你也喜欢吃香菜嘛
stm32嵌入式硬件单片机
频率和周期:PWM的频率=时钟频率/(自动重装值+1)*(预分频值+1)STM32的最大时钟频率为72MHz=72000000Hz例PWM频率=72000000/(100-1+1)*(720-1+1)=1000Hz周期=1/f=1/1000=1ms占空比:占空比=CCR/(ARR+1)当Compare=50时,改PWM的占空比为50/(100-1+1)=50%
- NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评
左岸Jason
算法pythonkafkaflinkelasticsearch
目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干
- Qt 子窗体无法设置透明度的问题--来自StackOverflow
FourFatCats
qt开发语言
一个弹窗,为了让跟随父窗体移动并且置顶,给设置了parent,但是一旦设置了parent,关闭的消失效果动画就出不来了。即问题是:当一个QWidget设置了parent,用QPropertyAnimation,设置"windowOpacity"就失败。解决办法看了很多博客都乱写一通没人能看懂,解决问题还得StackOverflow。。。我搬运过来Mark一下:提问:I'veusedQPropert
- python中三元运算符使用总结
上趣工作室
pythonpython开发语言
在Python中,三元运算符通常被称为条件表达式,它的语法为:value_if_trueifconditionelsevalue_if_false这个条件表达式的含义是:如果condition为True,则返回value_if_true,否则返回value_if_false。示例以下是一些使用三元运算符的示例:1、基本使用:x=10result="Greaterthan5"ifx>5else"5o
- C++面向对象三大特性
CodeCuriosity
C++c++开发语言
一、封装封装是将数据和操作数据的函数捆绑在一起形成类,通过访问控制限定符(如private、protected、public)隐藏对象的内部细节,仅对外提供必要接口,以此增强代码的安全性和可维护性。#includeclassBankAccount{private:doublebalance;//私有成员变量,外部无法直接访问public://构造函数,用于初始化账户余额BankAccount(do
- Java多线程与高并发专题——原子类和 volatile、synchronized 有什么异同?
黄雪超
技术基础java开发语言并发编程
原子类和volatile异同首先,通过我们对原子类和的了解,原子类和volatile都能保证多线程环境下的数据可见性。在多线程程序中,每个线程都有自己的工作内存,当多个线程访问共享变量时,可能会出现一个线程修改了共享变量的值,而其他线程不能及时看到最新值的情况。原子类和volatile关键字都能在一定程度上解决这个问题。例如,当一个变量被volatile修饰后,对该变量的写操作会立即刷新到主内存,
- 浪潮退去,程序员们该如何适应?
Ethan. L
程序人生程序人生职场和发展
大概从2010年开始,忽如一夜春风来,千树万树梨花开,移动互联网开始蓬勃发展,程序员们迎来了春天。在过去的十多年里,程序员这个群体无疑是幸运的,享受了时代的红利,成为了高薪行业的代表。然而在最近的一年里,整体环境变得越来越差,互联网行业也是寒意肆虐。“裁员”和“失业”成了大家茶余饭后的高频词汇。有人说“当浪潮退去,才知道谁在裸泳”。我非常不认可这种说法,在当前的环境下,这无疑是将罪责强加于受害者身
- AI与SDN结合:智能网络的未来之路
不想加班的码小牛
人工智能网络ai
一、引言“网络正在从‘被动响应’走向‘主动思考’。”随着云计算、5G和物联网的爆发式增长,传统网络架构面临灵活性不足、运维成本高等挑战。SDN(软件定义网络)通过控制与转发分离革新了网络管理方式,而AI的引入让SDN从“自动化”迈向“智能化”。二、AI+SDN的技术背景1.1为什么需要AI赋能SDN?传统SDN痛点AI的解决能力流量策略依赖人工规则动态学习流量模式,实时优化策略故障定位耗时(如网络
- SDN架构解密:控制面如何“指挥”万亿级网络? ——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析
不想加班的码小牛
网络架构人工智能ai
摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构,揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化(如OpenFlow)与北向API开放能力,实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图,力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构,构建了网络控制的“中枢神经系统”:控制层(大脑):集中式控制器掌
- NPU的工作原理:神经网络计算的流水线
绿算技术
NPU架构介绍神经网络人工智能深度学习
NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤:1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据(如图像、语音)通过接口传输到NPU。3.计算执行·NPU根据模型结构,依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作,高效完成计算。4.结果输出·计算完成后,输出结果(如分类标签、检测框)返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下,NPU的任
- DPU的未来:技术趋势与挑战
绿算技术
DPU架构介绍科技gpu算力硬件工程缓存架构
随着数据中心的不断发展,DPU技术也在快速演进。以下是DPU未来的技术趋势与挑战:1.更高性能·支持更高的网络带宽(如400GbE、800GbE)和更低的延迟。2.更广泛的应用·在AI、5G、物联网等领域,DPU的应用将进一步扩展。3.软件生态的完善·开源工具和开发框架的普及,将降低DPU的开发门槛。4.能效优化·在提升性能的同时,进一步降低功耗,满足绿色计算的需求。总结DPU作为一种新兴的数据处
- 孪生网络模型,当训练集与测试集共用一个数据集时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)pytorch机器学习
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!!问题描述【问题】孪生网络模型,测试效果异常:当训练集与测试集共用一个数据集(样本、标签完全相同)时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动(正常来说测试的都
- 《数据挖掘导论》 第二章数据
爱吃草莓的西瓜酱
数据挖掘导论数据挖掘
第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的(男/女-->0/1)特征和特征值之间的区别:相同的属性可能被赋予不同的特征值,如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集,如ID是无界的,age有最大值和最小值1.特征的类型Nominal(标称)Examples:IDnum
- 基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码
max500600
机器人机器人
以下是基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码:1.系统概述单关节伺服控制是指对机器人的单个关节进行精确的位置、速度或力矩控制。在6自由度搬运机器人中,每个关节通常由伺服电机驱动,通过反馈传感器(如编码器)获取关节的实际位置,然后控制器根据期望位置与实际位置的误差来调整电机的输出,以实现精确控制。2.硬件准备6自由度搬运机器人:包含6个可独立运动的关节,每个关节由伺服电机驱
- 必看!一文读懂知识蒸馏技术
小天才学习机打游戏
人工智能知识图谱神经网络langchainwindows
导读最近,DeepSeek的爆火让大家对人工智能领域的技术发展又有了新的关注。而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术,也在背后默默地发挥着作用,今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。1.知识蒸馏是什么在深度学习领域,大型模型(如DeepSeek)通常具有强大的性能,但它们的计算量和参数量都非常庞大,这使得它们难以在资源受限的设备(如移动设备或嵌入式设备)上部署。例如,GPT-3在570G
- 焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程
自动化专业爱好者
机器人opencv人工智能
以下是关于焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程,包含核心程序框架、调参方法及源码实现思路。本文综合了多个技术文档与专利内容,结合工业应用场景进行系统化总结。一、系统硬件配置与视觉系统搭建1.硬件组成焊接机器人系统通常由以下模块构成:线激光视觉传感器:用于发射线激光并采集焊缝图像(如英莱科技PF系列传感器,支持4K视频监控与微间隙焊缝检测)。机器人本体与焊枪:需支持外部轴控制,传感器通过夹具安装
- 【Java网络编程】OSI七层网络模型与TCP/IP协议簇
xiaoli8748_软件开发
网络通信网络tcp/ip网络协议
1.1、OSI七层网络模型OSI七层网络模型中,每层的功能如下:应用层:人与计算机网络交互的窗口。表示层:负责数据格式的封装,如加密、压缩、编解码等。会话层:建立、终止、管理不同端间的会话连接。传输层:提供端到端(两台机器)之间的传输机制,以及提供流量控制、出错效验。网络层:逻辑寻址,IP地址,在下两层的基础上向资源子网提供服务。数据链路层:负责建立和管理节点间的链路,将数据封装成帧,进行可靠传输
- python 实现 A* 算法
dev.null
Pythonpython算法开发语言
A*算法是一种广泛使用的路径搜索算法,结合了启发式搜索和Dijkstra算法的优点。它通过评估每个节点的代价函数(f(n)=g(n)+h(n))来选择最优路径,其中:(g(n))是从起点到当前节点的实际代价。(h(n))是从当前节点到目标节点的启发式估计代价(如曼哈顿距离或欧几里得距离)。以下是一个Python实现的A*算法示例:Python实现A*算法importheapqfrommathimp
- 数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性
trust Tomorrow
机器学习python机器学习人工智能深度学习
数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中,数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时,即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法,并提供一套系统化的解决方案,帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
- 51单片机的工作过程
二年级程序员
51单片机嵌入式硬件单片机
目录一、51单片机的总线结构(一)地址总线(AB)(二)数据总线(DB)(三)控制总线(CB)二、51单片机的工作过程第一步:取指令第二步:指令译码第三步:执行指令一、51单片机的总线结构(一)地址总线(AB)地址总线用于传送单片机访问存储器或I/O端口的地址信息。51单片机的地址总线为16位,这意味着它可以寻址的范围为B=64KB。例如,当CPU要从只读存储器(ROM)中读取某条指令时,会通过地
- 深入理解 GPU 渲染加速与合成层(Composite Layers)
一、前端视角下的GPU加速1.CPU与GPU的协作模式在前端渲染流程中,GPU加速通过硬件并行计算能力显著提升图形处理效率。传统浏览器渲染依赖CPU处理DOM解析、样式计算和布局,但CPU的串行处理模式在处理大规模图形数据(如复杂动画、3D变换、高清图像)时易成为性能瓶颈。GPU的介入解决了这一核心矛盾:流处理器核心并行计算:GPU拥有数千个小型核心,可同时处理大量像素数据,例如同时对元素的所有像
- 用Python添加、读取和删除Word文档属性
在Python中处理Word文档时,对文档属性进行操作是一项重要的任务。文档属性主要分为内置属性(如标题、作者等)和自定义属性(用户根据自身需求定义的属性)。合理地管理这些属性,能够提升文档管理效率、优化信息检索功能,并确保文档数据的准确性与安全性。本文将介绍如何使用Python实现对Word文档属性的添加、读取和删除操作,包括内置文档属性和自定义文档属性。用Python添加文档属性到Word文档
- SQL 布尔值 取反(sql server)
zzginfo
DataBasesqlserversql
在sql中,可以用'~'符号对布尔值取反值如select~isdeletedfromdbo.BUS_Teachers参考:http://stackoverflow.com/questions/177762/boolean-not-in-t-sql-not-working-on-bit-datatype
- python中的*args和**kwargs
花落雨微扬
pythontensorflow
学习函数,首先必须搞懂参数,一般的参数容易理解,但我们经常遇到*args和**kwargs这两个比较特殊的参数可能就会产生一些困惑。*args参数的作用:当所需传入的参数个数未知,且不需要知道参数名称时,可以将这些参数打包成一个数组(tuple)传入。Example1:>>>deffunc_arg1(name,*args):...print(name,args,type(args))...>>>f
- StringJoiner 详解
蓝白咖啡
Java基础Java
引言在Java8中,StringJoiner是一个用于构建由分隔符分隔的字符序列(如逗号分隔的字符串)的工具类。它提供了一种简洁、灵活的方式来拼接字符串,特别适合处理需要特定分隔符的场景。本文将详细介绍StringJoiner的特性、使用方法、优缺点以及实际应用场景。1.StringJoiner概述StringJoiner是Java8引入的一个工具类,位于java.util包中。它的主要作用是将多
- 模型蒸馏:从复杂到精简,AI技术的“瘦身”秘籍
lmtealily
人工智能
引言在人工智能的浪潮中,大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域取得了显著的成果。然而,这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,计算和存储成本极高,难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题,模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术,旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文