- 提名 Apache ShardingSphere Committer,说说方法
优质资源分享学习路线指引(点击解锁)知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统文章首发在公众号(龙台的技术笔记),之后同步到博客园和个人网站:xiaomage.info就在前几天,收到了ApacheS
- 无需多卡集群,单卡运行扩散模型的技术突破与实践
源客z
stablediffusion
近年来,扩散模型(DiffusionModels)在图像、视频、3D生成等领域取得巨大进展。然而,传统扩散模型往往依赖多卡集群(如8×A100)进行高效训练与推理,这使得个人开发者和中小团队的应用受限。幸运的是,随着模型架构优化、量化技术、推理加速方案的发展,越来越多的开源扩散模型可以在单张消费级显卡(如RTX4090、T4、A6000)上运行,并且性能接近或超越原生大规模模型。本文整理了当前可在
- 业界优秀零信任安全管理系统产品介绍
scuter_yu
安全网络
腾讯iOA零信任安全管理系统腾讯iOA零信任安全管理系统是基于腾讯自身无边界零信任企业网的最佳实践推出的终端访问管理方案。它以可信终端、可信身份、可信应用、可信链路为核心,全方位保护企业终端安全,无需VPN即可实现远程办公,且支持公有云和本地云部署模式。该系统依托腾讯安全威胁情报中心,日均拦截超10亿次攻击,其客户端轻量化设计兼容多平台,员工接受度高,助力企业安全上云和数字化转型。深信服零信任iT
- CST微波工作室学习笔记2 主要特点
raininforest
CST学习硬件工程
概要基于Windows98/Me、WindowsNT4、Windows2000和WindowsXP的图形用户界面快速并能有效使用内存的有限积分(FI)算法由于理想边界拟合技术和薄片技术的采用,性能更加卓越结构建模基于先进ACIS内核的参量化实体建模前端,并附带优异的结构可视化功能。内含多种建模技术,可快速进行结构变换。可通过SAT(如AutoCAD)、IGES、STEP、ProE、CATIA4、C
- 【技术科普】LoRaWAN 网络怎么搭?推荐试试 ThinkLink 免费版服务器
门思科技
LoRaWAN网络服务器网络服务器运维
在LoRaWAN项目落地过程中,除了终端设备和网关,很多人最容易忽视的是网络服务器(NetworkServer,简称NS)。然而,它却是系统能否长期稳定运行的关键之一。本文将从LoRaWAN网络结构出发,科普网络服务器的核心职责,并介绍一款适合开发者、技术团队免费试用的轻量化网络服务器——ThinkLink免费版,助力快速构建自己的LoRaWAN网络。一、LoRaWAN网络架构中,NS扮演什么角色
- [2025CVPR]DE-GANs:一种高效的生成对抗网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现生成对抗网络人工智能神经网络
目录引言:数据高效GAN的困境核心原理:动态质量筛选机制1.判别器拒绝采样(DRS)的再思考2.质量感知动态拒绝公式(1)质量感知阶段(2)动态拒绝阶段模型架构:轻量化设计技术突破:三大创新点1.首创训练阶段DRS2.动态拒绝机制3.质量重加权策略实验验证:全面性能提升1.数据集与指标2.对比实验结果(1)低样本数据集(2)FFHQ数据集代码解析:关键实现细节对比结果:全面超越现有方法1.低样本数
- 贝叶斯回归:从概率视角量化预测的不确定性
大千AI助手
人工智能Python#OTHER回归数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!贝叶斯方法在回归问题中的应用被称为贝叶斯回归(BayesianRegression)。与传统频率派的线性回归(如最小二乘法)不同,贝叶斯回归的核心思想是:将回归参数(如权重系数)视为随机变量,通过贝叶斯定理结合先验分布和观测数据,推导出参数的后验分布,
- 如何使用 PHP 接入港股实时行情接口(WebSocket 实时K线+盘口)
quant_1986
php开发语言网络协议websocket后端经验分享笔记
在构建金融类网站或量化交易系统时,实时行情数据是不可或缺的核心组件之一。尤其是对港股市场感兴趣的开发者,更需要一个可靠且实时的行情源。本文将介绍如何使用PHP接入港股行情接口,并实现实时接收1分钟K线数据。准备工作首先,确保你的开发环境中安装了Composer。我们将使用PHP的WebSocket客户端库textalk/websocket。composerrequiretextalk/websoc
- 【数据分析】Python+Tushare实现均线金叉死叉交易策略回测
虚拟现实旅人
数据分析python数据挖掘
【数据分析】Python+Tushare实现均线金叉死叉交易策略回测简介在本文中,我们将利用Python和Tushare数据接口,对贵州茅台(600519.SH)进行数据分析,并实现基于“双均线”策略的量化回测,完整评估该策略的收益效果。项目目标使用tushare包获取贵州茅台的历史行情数据。计算该股票历史数据的5日均线和30日均线。分析输出所有金叉日期和死叉日期。模拟实际买卖交易流程。1.数据获
- DeepSeek 桌面端 快捷键唤起小窗口 极致轻量化
小纛
deepseek桌面
DeepSeek桌面端(DeepSeekDesktop)DeepSeek没有官方桌面端。桌面端的好处是可以随时用快捷键唤起,在跨应用时很有用。目前Github上开源的DeepSeek桌面端是Electron做的,一个安装包要80多MB,太臃肿。本项目用Tauri(Rust+vite),不内置浏览器,而是调用系统原生浏览器内核(如webview2),非常轻量,而且支持快捷键唤起小窗口、开机启动。项目
- 量化AI价值的30个关键指标
mao_feng
人工智能AI
摘要:量化AI的战略价值人工智能(AI)成功集成到业务运营中超越了单纯的技术部署;它需要一种严格、可量化的方法来展示其价值。本报告系统地分类并解释了评估AI优势的基本指标,从核心模型性能到总体战略和道德考虑因素。必须制定多方面的衡量策略,将技术AI指标与运营效率、客户体验、财务绩效、战略优势和负责任的AI实践等有形业务成果直接联系起来。稳健的关键绩效指标(KPI)不仅仅是问责制的工具;它们是持续改
- Mac mini 跑 DeepSeek R1 及 QwQ-32B模型实测报告
强哥之神
GPTmacosGPUdeepseek人工智能语言模型LLM
测试对象:2025款Macmini(M4/M4Pro芯片)测试模型:DeepSeek-R1(14B/32B)、QwQ-32B(原版/量化版)测试目标:硬件性能适配性、推理速度、内存占用及优化方案一、Macmini硬件配置概览配置项M4基础款(16GB)M4Pro高配(32GB/64GB)芯片M4(10核CPU/10核GPU)M4Pro(14核CPU/20核GPU)内存16GB统一内存32GB/64
- (Note)音频向量化表示
音频向量化表示经典语音特征(MFCC等)语音信号的传统特征提取方法包括MFCC(梅尔倒谱系数)、PLP等,用于描述语音的频谱包络信息。这些特征设计依据生理听觉模型,在ASR、情感识别等任务中长期有效。但它们仍属浅层特征,无法自动学习更高阶的语言和语音信息,对说话人和环境的鲁棒性有限,通常需配合复杂模型来提高性能。梅尔倒谱系数特征示意图自监督语音模型(Wav2Vec、HuBERT等)近年来,语音领域
- YOLOv10 全面升级解析:关键改进点一文掌握
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能目标检测深度学习
✅YOLOv10改进点详解一、前言YOLOv10是由Ultralytics团队在2024年提出的新一代目标检测模型,在保持高精度的同时进一步优化了部署效率和推理速度。它的核心改进包括:改进方向内容✅非解耦头轻量化设计消除非必要分支,减少冗余计算✅Anchor-Free模式默认启用,无需手动设置anchor✅TAL+DFLLoss提升边界框回归质量✅多任务统一接口detect/segment/pos
- 《量化开发》系列 第 1 篇:金融知识基础入门指南(附 GitHub 学习项目)
Natsume1710
金融github学习
本文为《量化开发学习路线与知识点》专栏的第一篇参考项目:Awesome-QuantDev-Learn量化金融是金融经济学与计算机科学交叉融合形成的新兴行业,越来越多的技术人才正积极投身其中。然而,面对纷繁复杂的金融概念与专业的开发技能,许多人常常感到无从下手。本专栏将为C++/Python工程师、自学者、量化岗求职者提供系统清晰的学习路径。本篇文章聚焦于量化开发所需的金融基础知识,帮助技术人打下坚
- 跨届资源汇聚地:校友平台开启终身学习与职业互助新模式
IDZSY0430
学习大数据运维开发用户运营流量运营
引言在知识经济时代,“校友”二字早已超越单纯的情感符号,演变为蕴含巨大潜能的资源网络。传统校友关系受限于时空隔阂与信息壁垒,难以实现深度互动与资源共享。如今,依托智能化校友平台,一个打破届别、跨越地域的终身学习与职业互助新生态正加速形成,成为驱动个体成长与社群繁荣的核心引擎。一、资源整合:构建校友生态系统的数字基石校友平台的底层逻辑在于系统性整合碎片化资源,为跨届协作奠定量化基础:动态校友数据库平
- 【GitHub开源项目实战】高频交易系统实战解析:基于 Nautilus Trader 的策略回测与事件驱动架构优化
观熵
GitHub开源项目实战github开源架构
高频交易系统实战解析:基于NautilusTrader的策略回测与事件驱动架构优化关键词:高频交易、事件驱动架构、NautilusTrader、量化回测、算法交易、PythonCython、交易引擎、回测系统、交易策略框架、实战优化摘要:本篇博客围绕GitHub上高质量的开源项目nautechsystems/nautilus_trader展开系统性实战解析。NautilusTrader是一套为专业
- YOLOv11性能评估全解析:从理论到实战的指标指南
芯作者
D2:YOLOYOLO计算机视觉
深入剖析目标检测核心指标,掌握模型优化的关键密码为什么需要性能评估指标?在目标检测领域,YOLO系列模型以其卓越的速度-精度平衡成为行业标杆。当我们训练或使用YOLOv11模型时,一个核心问题始终存在:如何量化模型的性能?性能评估指标正是回答这个问题的关键工具,它们不仅衡量模型效果,更是模型优化迭代的导航灯。本文将系统解析YOLOv11的七大核心评估指标,结合理论公式、可视化解释和实战代码,带您深
- RAG系列:提升RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
数智前沿
数字化转型人工智能RAG
之前的帖子大多在优化向量化的过程,让文本内容分块更合理和更精准,本篇重点介绍使用RAG时如何优化提示词,以提高查询结果的精准度!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——用户提问:“AI会抢我饭碗吗?”检索系统:一脸懵逼,给你扔来一堆“AI是什么”“就业趋势”……用户:???这
- 创客匠人解析:身心灵赛道创始人 IP 打造核心策略
创小匠
tcp/ip网络协议网络
在当代社会焦虑情绪蔓延的背景下,身心灵赛道正以万亿级市场规模成为知识变现的新蓝海。作为知识变现领域的重要参与者,创客匠人通过服务超5W+知识博主的实践经验,揭示了该赛道中创始人IP打造的底层逻辑——IP不仅是形象符号,更是连接用户情绪价值与商业价值的核心纽带。一、IP形象的「能量化」构建:从外在到内在的信任锚点身心灵赛道的IP形象绝非单纯的视觉包装,而是「平和感」与「专业度」的融合体。创客匠人在服
- 当前最好的0样本文本转语音是哪个模型?
skywalk8163
多媒体人工智能人工智能MegaTTS3
综合排名前三模型MegaTTS3(字节跳动&浙江大学)核心优势:仅需3-10秒参考音频即可精准克隆音色,支持中英混合语音自然切换1112轻量化设计(0.45B参数),实时生成延迟低于400ms11采用DiffusionTransformer+WaveVAE架构,在韵律自然度榜单SpeechArena排名第一11开源地址:GitHub官方仓库(免费商用)MiniMaxSpeec
- 如何利用股票API获取实时行情数据?有哪些好用的股票API推荐?
财云量化
python炒股自动化量化交易程序化交易股票api实时行情数据获取方法api推荐股票量化接口股票API接口
炒股自动化:申请官方API接口,散户也可以python炒股自动化(0),申请券商API接口python炒股自动化(1),量化交易接口区别Python炒股自动化(2):获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化(3):分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化(4):通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化(5):通过接口查询订单,查询账户资产股票量化,Python炒股,CSDN
- 图论基础知识 深度优先(Depth First Search, 简称DFS),广度优先(Breathe First Search, 简称BFS)
mmaerd
Leetcode刷题学习记录深度优先图论宽度优先机考
图论基础知识学习记录自代码随想录dfs与bfs区别dfs是沿着一个方向去搜,不到黄河不回头,直到搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。深度优先搜索理论(DepthFirstSearch,简称DFS)搜索方向,是认准一个方向搜,直到碰壁之后再换方向换
- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- equine在神经网络中建立量化不确定性
struggle2025
神经网络人工智能深度学习
一、软件介绍文末提供程序和源码下载众所周知,用于监督标记问题的深度神经网络(DNN)可以在各种学习任务中产生准确的结果。但是,当准确性是唯一目标时,DNN经常会做出过于自信的预测,并且无论测试数据是否属于任何已知标签,它们也总是进行标签预测。EQUINEwascreatedtosimplifytwokindsofuncertaintyquantificationforsupervisedlabel
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景
SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1:文本预处理与特征提取**3.**步骤2:特征向量化与哈希映射**4.**步骤3:特征向量聚合**5.**步骤4:降维生成SimHash值**6.**步骤5:计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码(Python简化示例)四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设
- 同花顺python_【本地直连】同花顺 Python量化交易接口上线
weixin_39938724
同花顺python
来源:雪球App,作者:私募之家THS,(https://xueqiu.com/5808549553/129022113)导读:同花顺智能交易终端MindGo版已上线2年多,凭借着同花顺深厚的技术底蕴,不断地对终端进行优化。至今,已服务近1000位个人客户,超过200家私募机构,市场份额不断扩大。目前终端已实现:支持股票、指数、基金、期货、外汇、黄金T+D等6个品种日/分钟级策略回测投研策略无缝对
- [大A量化专栏] 独家梳理-A股周末消息汇总-20250630
心心喵
大A量化专栏金融
短期ST板块博弈机会政策催化主板ST股涨跌幅放宽至10%,与普通股一致(*ST华光、ST新研弹性大)。风险提示需严格筛选“摘帽预期强+业绩改善”标的,避免退市风险。稳定币/数字人民币香港政策落地8月1日《稳定币条例》生效,关注HB股份(硬件钱包)、JBF(银行IT改造)。上海地铁试点数字人民币“碰一碰”全线网覆盖,CTL(交通支付场景)受益明确。充电宝新规3C认证强制化维K技术(半固态电芯)、安K
- 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
- AI摄像头动捕:精准量化八段锦动作质量,赋能传统功法习练
在追求动作标准度的竞技体育、舞蹈教学或运动康复领域,如何科学、客观、高效地评估动作质量一直是核心挑战。如今,AI摄像头动捕技术的成熟,正为这些领域带来突破性的解决方案,尤其在需要高度专注与准确性的八段锦、太极拳等传统健身功法领域中展现出巨大潜力。AI摄像头动捕系统,通过部署多组高帧率RGB摄像头,在空间中构建一个精密的三维捕捉场域。这种无穿戴动捕(或称无标记点动捕)的方式,让用户无需任何设备束缚人
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p