- GD32 基于 CAN 总线 IAP 升级方案
jiuri_1215
MCU开发mcu单片机c语言
一、引言GD32作为一款性能优异的微控制器,通过基于CAN总线的IAP(InApplicationProgramming,在应用编程)升级方案,能够实现高效、可靠的远程软件更新,为设备的持续优化和维护提供了便捷途径。二、GD32IAP升级方案概览GD32的IAP升级方案打破了传统需要现场连接编程器进行程序更新的局限。借助CAN总线的高可靠性和远距离传输能力,实现了设备在运行状态下的远程自主升级。这
- Microchip 系列:SAM L 系列 (基于 ARM Cortex-M0+)_(10).SPI通信接口开发
kkchenkx
单片机开发arm开发数据库嵌入式硬件单片机物联网
SPI通信接口开发1.SPI通信接口概述1.1什么是SPISPI(SerialPeripheralInterface)是一种同步串行通信接口,主要用于短距离通信,通常在主设备和从设备之间进行数据交换。SPI接口通常包括四条线:MOSI(MasterOutSlaveIn)、MISO(MasterInSlaveOut)、SCK(SerialClock)和SS/CS(SlaveSelect/ChipSe
- 神经网络及其架构和模型的关系
爱吃瓜的猹z
大模型神经网络架构人工智能
模型、架构、神经网络之间的关系可以理解为不同层次上的概念,它们分别涵盖了机器学习系统的不同方面。具体来说:1.神经网络神经网络是一种模型类型,基于生物神经系统的启发,用于模拟人脑的学习过程。它由**多个神经元(节点)**和连接权重组成,这些神经元组织成不同的层,通过输入数据进行学习和预测。神经网络的特点:基本组成单位:神经网络的基本单位是“神经元”(或节点),每个神经元接收输入,进行加权和激活,然
- 正则表达式php详解,详解正则表达式
白苏艾
正则表达式php详解
1.认识正则表达式1.1什么是正则表达式?正则表达式就用某种模式去验证一类字符串是否匹配的公式。通俗讲,就是用一个字符串来描述一个特征,用其去验证另一个字符串是否符合该特征的公式1.2正则表达式的组成正则表达式由:分隔符、表达式、修饰符三部分组成。分隔符:除字母、数字、反斜线、空白字符的任意字符表达式:由特殊字符或配特殊字符组成的字符串修饰符:开启/关闭某些功能/模式2.元字符2.1什么是元字符?
- 【射频雷达模拟器】生成用于近距离挥手动作的调频连续波(FMCW)雷达数据研究(Matlab代码实现)
天天程序猿
matlab数据结构java
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫
- F. Gardening Friends
L_M_TY
算法数据结构
题目链接:Problem-F-Codeforces题目大意:给一颗n结点的树,起初根结点为1,树的成本定义为树上所有顶点中从根到顶点的最大距离,现在你可以有一种操作,将根结点转移到相邻的结点,但会有操作成本成本的消耗。现将求最大利润(因为他要卖)。利润==树的成本-操作的总成本。输入的第一行包含一个整数t(1≤t≤1e4)-测试用例数。测试用例说明如下。每个测试用例的第一行都包含一个整数n、k、c
- 运用python进行多任务学习过程中,手动调整权重时,如何选择项目并确定合适的权重值?
大懒猫软件
python学习pytorch重构
在手动调整多任务学习中不同任务的损失权重时,确定合适的权重值是一个需要细致考虑的问题。以下是一些基于最新研究和实践的方法和策略:第一部分:手动调整权重确定合适的权重值1.基于任务的重要性方法:根据任务的重要性手动分配权重。例如,如果一个任务对最终性能的影响更大,可以给予更高的权重。示例:在文本纠错任务中,检测错别字的任务可能比纠正错别字的任务更重要,因此可以给予检测任务更高的权重。2.基于损失值的
- 优化我们的程序(数据篇):依赖关系与并行化
skaiuijing
编译器程序优化计算机科学与技术并行化
依赖关系与并行化我们需要把有依赖关系的数据都交给同一个CPU处理,这样其他数据都可以交给其他CPU并行处理,并行的加速比公式Amdahl定律:1/((1-f)+(f/p))笔者个人认为,这个公式的主要精髓在于并行流受限于串行流,加速比其实主要取决于并行化最低的数据,也就是依赖性最严重的数据,这部分数据必须串行执行。数据依赖有三种类型:真依赖:写运算后面接一个读运算反依赖:读运算后面接一个写运算输出
- P2678 [NOIP2015 提高组] 跳石头
洛谷之蒟蒻
算法数据结构
题目背景NOIP2015Day2T1题目描述一年一度的“跳石头”比赛又要开始了!这项比赛将在一条笔直的河道中进行,河道中分布着一些巨大岩石。组委会已经选择好了两块岩石作为比赛起点和终点。在起点和终点之间,有N块岩石(不含起点和终点的岩石)。在比赛过程中,选手们将从起点出发,每一步跳向相邻的岩石,直至到达终点。为了提高比赛难度,组委会计划移走一些岩石,使得选手们在比赛过程中的最短跳跃距离尽可能长。由
- 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化
MickeyCV
目标检测深度学习目标检测计算机视觉python
目录模型微调修改第一处:更少的训练回合Epoch修改第二处:更小的学习率LearningRate修改第三处:使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档,对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
- 力扣11题盛最多水的容器 c语言解题思路
Y_ahwh
leetcodec语言算法
题目11.给定一个长度为n的整数数组height。有n条垂线,第i条线的两个端点是(i,0)和(i,height[i])。找出其中的两条线,使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明:你不能倾斜容器。其实就是判断两边相距距离和两边最小值的乘积,结果只需要用一个max比较就行了,不需要输出两边和底部长度就很简单。1.第一种解法:双指针如果是c语言学完,在判断这题的
- 为什么手机需要这么多摄像头
Channing Lewis
硬件智能手机
手机配备多个摄像头的主要目的是提升摄影能力和满足多种场景需求。以下是多摄像头设计的原因和功能:1.提供多种焦段选择主摄像头(广角镜头):用于大多数拍摄场景,提供高分辨率和自然视角。超广角镜头:捕捉更广阔的视野,适合风景、建筑或大合照。长焦镜头:提供光学变焦功能,适合远距离拍摄而不损失画质。潜望式镜头:支持更高倍数的光学变焦,用于拍摄远景。2.提高拍摄质量专用深度传感器:提升背景虚化效果(人像模式)
- Java根据位置获取经纬度计算距离
拾 -.-
笔记高德地图经纬度地理编码逆地理编码距离计算
高德地图获取经纬度高德官方地址/***@author周坤*@dateCreatein10:512022/4/18*高德地理位置信息*地理/逆地理编码:https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/georegeo*地理编码:将详细的结构化地址转换为高德经纬度坐标。且支持对地标性名胜景区、建筑物名称解析为高德经纬度坐标。*逆地理编码:将经纬度转换为详细结
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老师来上课了
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目录一、Java度量地理距离的需求与重要性二、常用的地理距离计算方法(一)Haversine公式计算法(二)利用高德地理信息API(三)RedisGEO测算法(四)JavaGeo库计算法(五)利用地图工具计算法三、总结一、Java度量地理距离的需求与重要性在日常的软件开发中,根据地理点位坐标计算距离的需求广泛存在于多个领域。例如,在物流管理系统中,需要准确计算货物运输的起点与终点之间的距离,以便合
- 构建局域网
sbiigu1
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转自:[url]http://www.zhirui.com/it/2004/8-3/1185-2.html[/url]随着社会的不断进步,资源共享已经成为信息交流的一种重要方式,小到几个人的联网对战,大到覆盖全球的Internet,网络让许多人拉近了距离。而在学校、网吧和小型办公室首先接触的就是局域网。局域网基本知识1.基本概念局域网LAN(LocalAreaNetwork):通常指的都是规模不大
- 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测
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引言K最近邻(KNN)算法是一种简单且直观的分类算法。它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集,包含了三种不同类型的鸢尾花,每种类型由四个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度)描述。本文将使用scikit-learn中的KNN算法对该数据集进行分类预测。KNN算法概述KNN算法的核心思想是:对于一个未知类别的样本,通过计算该样本与已知样本的距离,
- LeetCode - 解题笔记 - 127 - Word Ladder
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Solution1实际上是对0126.WordLadderII的变体,不需要返回路径,只需要计算层数。时间复杂度:O(Nd)O(N^d)O(Nd),其中NNN为wordList的长度,ddd为编辑距离,最坏的搜索范围就是每一层都是全展开,实际会有大量剪枝空间复杂度:O(dNd)O(dN^d)O(dNd),其中NNN为wordList的长度,ddd为编辑距离,最坏的搜索范围就是每一层都是全展开,实际
- Firefly-LLaMA2-Chinese - 开源中文LLaMA2大模型
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文章目录关于模型列表&数据列表训练细节增量预训练&指令微调数据格式&数据处理逻辑增量预训练指令微调模型推理权重合并模型推理部署关于github:https://github.com/yangjianxin1/Firefly-LLaMA2-Chinese本项目与Firefly一脉相承,专注于低资源增量预训练,既支持对Baichuan2、Qwen、InternLM等原生中文模型进行增量预训练,也可对L
- Meta Llama 3 使用 Hugging Face 和 PyTorch 优化 CPU 推理
lichunericli
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原文地址:meta-llama-3-optimized-cpu-inference-with-hugging-face-and-pytorch了解在CPU上部署Meta*Llama3时如何减少模型延迟2024年4月19日万众期待的Meta第三代Llama发布了,我想确保你知道如何以最佳方式部署这个最先进的(SoTA)LLM。在本文中,我们将重点讨论如何执行只权重量化(WOQ)来压缩8B参数模型并改
- 双目视觉之获取三维坐标(立体校正、Q矩阵与三角测量原理)
乐平要加油啊
YOLO+双目视觉计算机视觉opencv
前言双目视觉是一种模拟人类立体视觉的计算机视觉技术,它通过两个相机从不同的角度拍摄同一个场景,然后利用三角测量原理,计算出场景中物体的三维坐标信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶、物体跟踪、三维重建等领域有广泛的应用。获取三维坐标是双目视觉的核心任务之一。通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算,我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异,它与物体距离
- 【Eigen教程】矩阵操作(三)
十年一梦实验室
矩阵算法线性代数
3.1矩阵运算向下取整向上取整四舍五入正弦余弦正切反正弦反余弦反正切双曲正弦双曲余弦双曲正切有限值检查无穷大检查NaN检查最小值最大值自然对数常用对数指数平方根平方立方幂运算乘法绝对值转置共轭矩阵乘法点积叉积标量乘法标量除法加法减法3.1.1矩阵的加减运算3.1.2标量乘除法3.1.3乘法、点积和叉积3.1.4转置和共轭3.1.5系数运算3.1.6幂和根3.1.7对数和指数3.1.8两个矩阵的最小
- 机位:解锁摄影视角的多维度密码
长安er
光电摄影数码相机摄影小年机位相机佳能镜头
目录一、机位的构成要素(一)高度维度(二)角度维度(三)距离维度二、移动机位的魅力(一)推镜头(二)拉镜头(三)摇镜头(四)移镜头三、选择机位的考量因素(一)拍摄主题(二)拍摄场景(三)想要传达的情感四、综合运用机位要素在摄影艺术的领域中,机位的巧妙运用宛如一把神奇的钥匙,能够开启通往独特视觉体验的大门。机位并非单一维度的概念,它涵盖了高度、角度以及距离这三个关键要素,每个要素都如同一个独立的变量
- Diffusion中guidance_scale 的理解
不当菜鸡的程序媛
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guidance_scale是一个控制生成图像引导程度的参数。它的含义和使用与论文Imagen:PhotorealisticText-to-ImageDiffusionModelswithComposableConditions中的公式(2)的引导权重类似。1.Classifier-FreeGuidance的背景Classifier-FreeGuidance是一种在扩散模型中提高生成样本质量的方法
- 【游戏设计原理】85 - 菲兹定律
tealcwu
#游戏设计的100个原理游戏游戏策划
1.什么是菲兹定律菲兹定律描述了目标大小、目标距离与到达目标所需时间之间的关系。目标越大、离起始点越近,人们越容易快速而精确地点击它。相反,目标越小或距离越远,操作的难度就越高。2.适用场景菲兹定律适用于以下场景:游戏设计战斗与瞄准:决定目标的大小和移动速度,平衡挑战与玩家体验。操控设计:控制器(如鼠标、手柄)精度与速度的优化。用户界面设计(UI/UX)按钮布局:将常用的功能按钮设计得更大,放置在
- 到底为什么PHP 内部有一个称为 Unix 时间戳的概念?
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什么是Unix时间戳?想象一下你有一个超级大的沙漏,从一个特定的时间点开始计时,这个时间点是1970年1月1日的午夜(也就是零点),这被称为“Unix纪元”。从那一刻起,每过一秒,沙漏就落下一颗沙子。Unix时间戳就是计算到现在的秒数,也就是沙漏中落下的沙子的数量。所以,如果你想知道现在距离1970年1月1日过去了多少秒,那就是当前的Unix时间戳。底层原理计算机喜欢用数字来表示一切,因为它们处理
- 深度学习中高斯噪声:为什么以及如何使用
小白学视觉
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点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达来源:DeepHubIMBA本文约1800字,建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。在数学上,高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布,也称为高斯分布,是一种连续概率分布,由其概率密度函数(PDF)定义:pdf(x)=(1/(σ*sqrt(
- 【机器学习】必会降维算法之:多维缩放(MDS)
Carl_奕然
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多维缩放(MDS)1、引言2、多维缩放(MDS)2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4实现方式2.5算法公式2.6代码示例3、总结1、引言小鱼:最近小屌丝在休假,难得的清闲,我这也闲言少叙,书归正传,咱就聊一聊降为算法之:多维缩放(MDS)在机器学习和数据科学领域,多维缩放(MultidimensionalScaling,简称MDS)是一种常用的降维技术。它能够在尽可能保留原始数据点间距离的
- 光纤到户(FTTH)网络:无源光网络(PON)、有源光网络(AON),一文给你讲透!
wljslmz
网络技术FTTHPONAON光纤
你好,这里是网络技术联盟站,我是瑞哥。光纤到户(FTTH,FiberToTheHome)是指通过光纤将通信信号直接传输到用户家庭的一种接入技术。与传统的铜缆接入方式相比,FTTH能够提供更高的带宽、更快的传输速度和更长的传输距离。近年来,随着互联网应用的迅猛发展和用户对高速宽带的需求不断增加,FTTH技术逐渐成为宽带接入的主流选择。FTTH网络的实现方式主要有两种:无源光网络(PON,Passiv
- 6 回归集成:xgb、lgb、cat
汀沿河
#2比赛常用的代码回归数据挖掘人工智能
这个代码是从kaggle上拷贝过来的:如何使用三个树模型模块化训练;文本特征如何做,如何挖掘;时间特征的处理;模型权重集成;importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
- Vue 框架深度剖析:原理、应用与最佳实践
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vue.js前端javascript
目录一、Vue框架简介二、Vue的安装与基本使用(一)安装(二)基本使用三、Vue组件(一)创建组件(二)组件通信四、Vue模板语法(一)插值(二)指令(三)计算属性和侦听器五、Vue过渡与动画(一)过渡类名(二)过渡组件六、VueRouter(一)安装与配置(二)使用路由七、Vuex(一)核心概念(二)使用Vuex八、Vue项目优化(一)性能优化(二)代码优化九、Vue生态系统(一)UI框架(二
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key