- 计算机网络八股总结
Petrichorzncu
八股总结计算机网络笔记
这里写目录标题网络模型划分(五层和七层)及每一层的功能五层网络模型七层网络模型(OSI模型)==三次握手和四次挥手具体过程及原因==三次握手四次挥手TCP/IP协议组成==UDP协议与TCP/IP协议的区别==Http协议相关知识网络地址,子网掩码等相关计算网络模型划分(五层和七层)及每一层的功能五层网络模型应用层:负责处理网络应用程序,如电子邮件、文件传输和网页浏览。主要协议包括HTTP、FTP
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:模型参数优化器torch.optim
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化),优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim,我们可以使用它调用封装好的优化算法,然后传递给它神经网络模型参数,就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器),参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中,梯度下降算法是最常用的参数更新方法,它的公式
- TextCNN:文本卷积神经网络模型
一只天蝎
编程语言---Pythoncnn深度学习机器学习
目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN(TextConvolutionalNeuralNetwork)是一种用于处理文本数据的卷积神经网(CNN)。通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征,这些特征可以捕捉到文本中的局部模式,如n-gram(连续的n个单词或字符)。定义TextCNN类importtorch.nnasn
- ok虚拟化
qq_25467441
网络
核心S12700E汇聚S6730-H接入S5731-H在云数据中心中,虚拟机迁移时必须保持IP地址不变,并确保TCP连接不中断。因此,虚拟机的动态迁移只能在同一二层网络内进行,无法跨越二层网络。这一需求促使数据中心的网络架构发生了重大变革,东西向流量逐渐超过南北向流量,推动了扁平化的大二层网络模型的发展。由于虚拟机迁移依赖二层网络,传统的三层架构(接入层、汇聚层、核心层)逐渐失去其适用性。传统架构
- 每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch:获取神经网络模型的参数
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能模型参数python
本文重点当我们定义好神经网络之后,这个网络是由多个网络层构成的,每层都有参数,我们如何才能获取到这些参数呢?我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数,此文我们是为了学习第6步(优化器)。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
- 机器学习和深度学习的区别
不会代码的小林
机器学习
机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别,以下是对这些区别的详细阐述:一、定义与起源机器学习:是人工智能的一个分支领域,它使计算机能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行显式编程。机器学习起源于20世纪50年代,随着算法和计算能力的不断发展而逐渐成熟。深度学习:则是机器学习的一个子领域,它利用深度神经网络模型进行学习和预测。深度学习在21世纪初开始兴起,特别是随着大数据的普及和计算能力的显著提升
- Python高层神经网络 API库之Keras使用详解
Rocky006
pythonkeras开发语言
概要随着深度学习在各个领域的广泛应用,许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。Keras是一个高层神经网络API,使用Python编写,并能够运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上。Keras旨在简化深度学习模型的构建过程,使得开发者能够更加专注于实验和研究。本文将详细介绍Keras库,包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能,以及实际应用场景,帮助全面了解并掌握该库的
- 基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务(附带完整代码)
难得北窗高卧
pytorch人工智能python深度学习
本文主要实现在pytorch框架下,训练CIFAR数据集,通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。测试集打印整体准确率和每一类别的准确率,并生成混淆矩阵,将其中每一个错误的图片并保存下来。语言:python实现方式:pytorch框架,CPU关键词:CIFAR-10数据集、Dataset和Dataloader、SummaryWriter画图、网络模型搭建、混淆矩阵、统计所
- 微积分在神经架构搜索中的应用
光剑书架上的书
深度强化学习原理与实战元学习原理与实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
- 深度解析:从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技]
汀、人工智能
LLM技术汇总transformer深度学习人工智能自然语言处理LLMattention机制编码器解码器
深度解析:从概念到变革——Transformer大模型的前世今生点击:知存科技相关课程推荐知存科技是全球领先的存内计算芯片企业。针对AI应用场景,在全球率先商业化量产基于存内计算技术的神经网络芯片。凭借颠覆性的技术创新,知存科技突破传统计算架构局限,利用存储与计算的物理融合大幅减少数据搬运,在相同工艺条件下将AI计算效率提升2个数量级,充分满足快速发展的神经网络模型指数级增长的算力需求。相关链接推
- 亚马逊云科技大语言模型加速OCR应用场景发展
热爱coding的星辰
ocr自然语言处理人工智能aws
大语言模型是一种基于神经网络的自然语言处理技术,它能够学习和预测自然语言文本中的规律和模式,可以理解和生成自然语言的人工智能程序。在大型语言模型中,神经网络模型可以通过学习大量的语言数据,自动提取自然语言文本中的特征和模式,以实现自然语言的理解和生成。OCR技术(OpticalCharacterRecognition)是一种广泛应用的人工智能技术,在大语言模型基础上,能够从文档或图像中提取文本、手
- 深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch
sccum
Python常用库的介绍和使用深度学习python人工智能
文章摘要:'''1.torch模块,是一个开源的深度学习框架,主要用于构建和训练神经网络。PyTorch的设计目标是提供灵活且高效的工具集,用于深度学习和科学计算;2.下面主要介绍torch模块的五个功能:数据加载和处理,GPU加速,建立网络模型,模型的保存和加载,梯度更新和参数优化;上面功能主要用到的子模块如下:torch.utils.data、torch.cuda、torch.nn、torch
- Python中的深度学习神经网络
2301_78297473
深度学习python神经网络
文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个
- Linux系统是如何收发网络包的
一个木的感情的小卷卷
计算机网络git网络协议数据库
Linux系统是如何收发网络包的参考资源小林coding2022.3.29OSI网络模型解决不同设备网络互联中的兼容性问题->解决不同设备在网络互联中的兼容性问题国际标准化组织制定了开放式系统互联通信参考模型->OSI网络模型该模型一共有七层应用层负责给应用程序提供统一的接口表示层负责把数据转换成兼容另一个系统能识别的格式会话层负责建立管理终止表现层实体之间的通信会话传输层负责端到端的数据传输网络
- 经典网络训练图像分类模型一
三十度角阳光的问候
分类数据挖掘人工智能
目录数据预处理部分:网络模块设置:网络模型保存与测试数据读取与预处理操作制作好数据源:读取标签对应的实际名字加载models中提供的模型,并且直接用训练的好权重当做初始化参数模型参数更新把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练优化器设置数据预处理部分:-数据增强:torchvision中transforms模块自带功能,比较实用-数据预处理:torchvision中transforms也帮我们实现
- 计算机网络模型介绍——OSI七层模型 vs TCP/IP五层模型 及各层协议
2020拯救世界
OSI七层模型vsTCP/IP五层模型及各层协议一.OSI七层模型OSI七层模型(OpenSystemInterconnect)即开放系统互连参考模型,是由ISO(InternationalOrganizationforStandardization)国际标准化组织提出的,用于计算机或通信系统间互联的标准体系。从上到下可分为七层:每一层都完成特定的功能,并为上一层提供服务,并使用下层所提供的服务。
- 域与活动目录
小Z资本
网安学习网络服务器运维安全
工作组:对等网络模型,不依赖中央控制服务器,适合小型网络\\计算机名\\IP地址来访问该计算机的共享资源域(domain):所有计算机成员被集中管理每个域都有一个或多个域控制器设置域:安装AD,将至少一台服务器提升为域控制器域结构:单域:一个或多个DC域树:一个或多个相关域的集合。共享一个连续的命名空间。平级或有层次域林:一个或多个域树的集合。每个树命名空间独立,但共享一个全局目录架构。林是AD的
- 网络模型与ARP详解
zhj574182446
网络协议网络协议网络
自学网络协议学到什么程度才算掌握,思考很久并在网上阅读了一番后,悟出了:不同程序员,学得程度不一样。一个java程序员,掌握基本的网络模型即可,从访问一个google走过的路由,什么时候涉及什么协议。了解了大概的网络模型之后,你在编程中基本所需的已足够。再深入了解一些原理的东西,比如IP选址、ARP实现与ARP攻防。我学习的网络模型总结:从我访问一个google开始,在浏览器中访问http://w
- 为什么我们会产生共情?
葭芷之畔
Bower(1981)提出了关于情绪记忆的理论模型——情感联想网络理论。该理论认为,人们的记忆网络模型不仅包含对语义的记忆,还与情感记忆相连接,语义和情感记忆交叉形成结点是一个富含语义和情感结点的网络。若外界刺激激活了其中的一个结点后,语义和情感结点就将同时被激活。这就使得人们偏向于提取与自身情感相一致的信息。
- Docker网络模型深度解析教程
man2017
运维docker网络容器
Docker网络模型深度解析教程1.引言目的与目标读者本教程旨在为初学者和有一定经验的开发者提供一份详尽的指南,以理解Docker网络模型的工作原理及其在实际部署中的应用。适合对Docker感兴趣的技术人员、运维工程师以及开发人员。Docker简介Docker是一个开源的应用容器引擎,它允许开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux或Windows机器上。D
- Docker 网络模型深度解析
乌南竹
docker网络容器
Docker是现代应用程序开发和部署中广泛使用的容器化平台,它的核心优势之一在于其网络模型的灵活性与功能性。Docker网络模型的设计旨在支持容器之间的通信,并确保容器可以在多种网络环境中安全、可靠地运行。在本文中,我们将对Docker网络模型进行深度解析,了解其组成部分、主要类型、工作原理以及常见的网络管理策略。一、Docker网络的基本概念在Docker中,网络允许容器彼此之间以及与外部世界进
- 每天五分钟计算机视觉:Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系
幻风_huanfeng
计算机视觉计算机视觉dnn人工智能SiameseFaceNet神经网络
本文重点在前面的课程中,我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet,二者都可以完成人脸识别任务,本文进行整理学习,理清二者的区别和联系。基本概念与原理Siamese深度神经网络模型Siamese网络,又称孪生网络,由两个结构相同且权重共享的神经网络组成。这两个网络分别处理输入的对比样本,通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。在人脸识别中,Siamese网络通过计算输入人脸
- 设备仪器仪表盘读数识别系统 YOLOv5
燧机科技SuiJi
YOLO机器学习人工智能深度学习
设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov8网络模型智能视觉分析技术,设备仪器仪表盘读数识别系统自动识别指针型仪表读数。设备仪器仪表盘读数识别系统对工业仪表盘数据进行实时读取,不需人为干预当监测到指针仪表读数数据异常时,立即自动抓拍告警提醒后台值班管理人员及时处理,避免意外的发生。设备仪器仪表盘读数识别系统主要适用于油田、工厂等场景需要值班人员及时统计指针仪表读数信息。设备仪器仪表盘读数识别系统通过
- 做大模型 千万别买苹果笔记本电脑
路人与大师
电脑
对于大模型(如大型神经网络模型)的训练和推理,苹果笔记本电脑(尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook)确实存在一些限制,这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。以下是一些主要原因:1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制:Apple自家芯片(如M1和M2)的GPU架构与传统的NVIDIAGPU(通常是深度学习和大模型训练的首选)不同。NVIDIA的C
- Docker网络模型深度解析
109702008
网络docker人工智能学习
Docker网络模型是Docker容器化技术的重要组成部分,它通过不同的网络驱动来实现容器间及容器与外部环境的通信。深入理解Docker网络模型有助于更好地管理和优化容器化应用。下面我们将详细探讨Docker的主要网络模式及其实现机制。1.Docker网络驱动概述Docker提供了多种网络驱动,用于满足不同的网络需求。主要的网络驱动包括:-Bridge(桥接网络)-Host(主机网络)-None-
- PyTorch Geometric(torch_geometric)简介
小桥流水---人工智能
机器学习算法深度学习人工智能pytorch人工智能python
在深入探讨PyTorchGeometric(通常简称为PyG)之前,我们先了解一下它的背景和应用。PyG是基于PyTorch的一个扩展库,专为图数据和图网络模型设计。图网络是深度学习领域的一种强大工具,它能够处理结构化数据,如社交网络、分子结构、交通网络等。PyTorchGeometric的主要功能数据处理与加载:图数据的简化表示:PyG提供了一种高效的方式来表示和存储图数据。主要是通过Data对
- 【技术博客】生成式对抗网络模型综述
MomodelAI
34-生成式对抗网络模型综述作者:张真源GANGAN简介生成式对抗网络(Generativeadversarialnetworks,GANs)的核心思想源自于零和博弈,包括生成器和判别器两个部分。生成器接收随机变量并生成“假”样本,判别器则用于判断输入的样本是真实的还是合成的。两者通过相互对抗来获得彼此性能的提升。判别器所作的其实就是一个二分类任务,我们可以计算他的损失并进行反向传播求出梯度,从而
- 20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用
椰皮糖
深度学习神经网络人工智能深度学习
神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中,Sequential是一个容器(container)类,用于构建神经网络模型。它允许你按顺序(sequential)添加不同的网络层,并将它们串联在一起,形成一个网络模型。这样做可以方便地定义简单的前向传播过程,适用于许多基本的网络结构。Sequential的优点之一是其简洁性和易读性,特别适用于简单的网络结构。然而,对于更复杂的
- 深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
程序员-李旭亮
深度学习
在科技日新月异的今天,计算机视觉作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。而《深度学习》与OpenCV,作为这一领域的两大重要工具,更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力,探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。深度学习:智能的催化剂深度学习,作为机器学习的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
- 在STM32上实现嵌入式人工智能应用
嵌入式详谈
stm32人工智能嵌入式硬件
引言随着微控制器的计算能力不断增强,人工智能(AI)开始在嵌入式系统中扮演越来越重要的角色。STM32微控制器由于其高性能和低功耗的特性,非常适合部署轻量级AI模型。本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用,特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。环境准备硬件选择:STM32F746GDiscoverykit,具备足够的计算资源和内存支持复杂模
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本