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leluckys
Flutter面试与实战flutter
目前，移动跨平台开发作为移动开发的重要组成部分，是移动开发者必须掌握的技能，也是自我提升的重要手段。作为Google推出的跨平台技术方案，Flutter具有诸多的优势，已经或正在被广大开发者应用在移动应用开发中。在过去的2019年，我看到越来越多的公司和个人开始使用Flutter来开发跨平台应用，对于移动应用开发来说，Flutter能够满足几乎所有的业务开发需求，所以，学习Flutter正当时。众
- OpenCV学习(二十一) ：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()
Leon_Chen0
OpenCV
OpenCV学习(二十一)：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents即连通体算法用id标注图中每个连通体，将连通体中序号最小的顶点的id作为连通体的id。如果在图G中，任意2个顶点之间都存在路径，那么称G为连通图，否则称该图为非连
- 数据结构与算法——数据结构4
写代码写到手抽筋
数据结构与算法数据结构
程序员没有稳定一说，目前学习数据结构，其实不难，最近在学习，系统性的总结下，便于后续复习和使用。主要是把线性表，全名为线性存储结构。使用线性表存储数据的方式可以这样理解，即“把所有数据用一根线儿串起来，再存储到物理空间中”。分为顺序表和单链表。顺序表单链表同时还要知道顺序表和链表的优缺点【待补充】还要知道链表反转，知道迭代法和递归法就可以【】还需要知道单链表相交的思路【】后边了解静态链表的原理静态
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大模型老炮
学习人工智能大模型学习AI大模型大模型微调大模型教程
一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
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企鹅侠客
linux聊聊运维lvsnginx运维
0.运维干货分享软考系统架构设计师三科备考经验附学习资料信息安全管理体系（ISMS）制度模板分享免费文档翻译工具(支持word、pdf、ppt、excel)PuTTY中文版安装包MobaXterm中文版安装包pinginfoview网络诊断工具中文版LVS（LinuxVirtualServer）、Nginx和HAProxy都是常见的负载均衡工具，它们在不同的场景中各有优势。以下是它们的区别、特点及
- 【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法
shengchao0920
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PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法，并给出推荐的使用场景。比如：我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
- 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
cccc来财
算法计算机视觉深度学习
无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性，经过第一阶段的粗对齐后，图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域，特别是在高分辨率和大视差的情况下，设计了低分辨率变形分支，先在低分辨率下对图像进行处理和学习
- QT基础 QPropertyAnimation简单学习
路奇怪
QT基础qt学习
目录1.简单介绍2.使用步骤3.部分代码示例4.多项说明5.信号反馈6.自定义属性1.定义自定义属性2.使用QPropertyAnimation动画化自定义属性3.连接信号和槽4.注意事项7.更多高级示例1.简单介绍QPropertyAnimation是Qt中的一个类，用于实现属性动画效果。它通过改变对象的属性值来创建动画效果，可以实现平移、旋转、缩放等动画效果。QPropertyAnimatio
- Manus开源平替-开源通用智能体
galileo2016
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原文链接:https://i68.ltd/notes/posts/250306-opensource-agi-agent/OWL-比Manus还强的全能开源AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation，现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓
- [Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘
江南蜡笔小新
杂记pytorch深度学习神经网络
最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。但在1.9的文档中有logical_and遂查阅相关更新，得知logical_and在1.5之后的新功能，pytorch更新到>=1.5即可解决问题。1.3.1搜索结果1.5.1搜索结果
- 训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？
yuanpan
人工智能
在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。错过最优解：过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡，甚至直接跳过最优解，无法找到良好的模型参
- k8s基础架构介绍
忍界英雄
dockerkubernetes容器云原生
k8s基础架构介绍k8s是对容器进行编排的一种工具。通过k8s可以实现对容器的编排、部署、更新等学习k8s之前，先了解相关的一些使用和配置k8s的一些工具。k8s的常用工具在kubernetes中，主要有三个日常使用的工具，这些工具使用kube前缀命名，这三个工具如下：kubeadm用来初始化集群的指令，能够创建集群,并且添加新的节点。可用其它部署工具替代。具体功能有:初始化集群：在控制平面节点（
- 先学node.js还是php,vue和node先学哪个？
朱佳顺
先学node.js还是php
vue和node应该先学习node，node可以为vue提供包管理工具和模块化管理，可以使vue的开发更加简单快速。所以应该先学习node。vue介绍：Vue.js是web界面的渐进式框架。Vue.js的目标是通过尽可能简单的API实现响应的数据绑定和组合的视图组件。Vue.js自身不是一个全能框架——它只聚焦于视图层。因此它非常容易学习，非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面，在与相关工具和支
- OpenAI 团队组织架构和研发技术栈
AI天才研究院
ChatGPT人工智能
OpenAI是一家致力于推动人工智能技术发展的公司，成立于2015年。其目标是确保人工智能技术造福全人类。为了实现这一目标，OpenAI采用了多种先进的技术和组织架构来推动其研发工作。目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响，曾与
- 六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析
编程星辰海
#前端前端react.jsjavascript
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
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湫怿
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1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
- 如何用爬虫根据关键词获取商品列表：一份简单易懂的代码示例
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在当今数字化时代，网络爬虫已经成为数据收集和分析的强大工具。无论是市场调研、价格监控还是产品分析，爬虫都能帮助我们快速获取大量有价值的信息。今天，我们就来探讨如何通过编写一个简单的爬虫程序，根据关键词获取商品列表。以下是一个基于Python语言的代码示例，适合初学者学习和实践。一、准备工作在开始编写爬虫之前，我们需要准备以下工具和库：Python环境：确保你的电脑上安装了Python。推荐使用Py
- 【51单片机】程序实验17.红外遥控
-一杯为品-
51单片机51单片机mongodb嵌入式硬件
主要参考学习资料：B站【普中官方】51单片机手把手教学视频开发资料下载链接：http://www.prechin.cn/gongsixinwen/208.html单片机套装：普中STC51单片机开发板A4标准版套餐7目录红外遥控介绍红外线简介红外遥控原理红外发射装置红外接收装置硬件设计实验17红外遥控红外接收头驱动主函数红外遥控介绍红外线简介可见光按波长从长到短排列依次为红橙黄绿青蓝紫，其中红光波
- 大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建
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大模型科普人工智能强化学习
1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
- 强化学习-Chapter2-贝尔曼方程
Rsbs
算法机器学习概率论
强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
- 机器学习中的梯度下降是什么意思？
yuanpan
机器学习人工智能
梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函
- CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别
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前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
- 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录
weixin_40826634
深度学习服务器人工智能
1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
- 基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现
rockmelodies
信息安全网络安全机器学习集成学习python机器学习人工智能
标题：基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析（通过QEMU模拟执行）上下文特征：CWE漏洞模式匹配（集成Semgrep规则引擎）轻量级模型架构
- Java全栈开发学习路线：从基础到实战，掌握前后端与数据库，成为全栈软件工程师
软件职业规划
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1.Java基础Java语法：变量、数据类型、运算符、控制流程（if、switch、循环等）面向对象编程（OOP）：类与对象、继承、多态、封装、抽象类、接口异常处理：try-catch-finally、自定义异常集合框架：List、Set、Map、ArrayList、LinkedList、HashMap等泛型：泛型类、泛型方法、泛型接口IO流：文件读写、字节流、字符流多线程：线程创建、同步、锁、线
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
萌萌可爱郭德纲
机器学习人工智能
电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
- 机器学习_重要知识点整理
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机器学习机器学习
机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
- 不多 bb，直接来看Java 全栈面试进阶宝典，保底拿下offer
Java程序V
Javajava面试jvm
大家都知道，现在的Java面试是越来越难了！主要原因无非是两个：随着Java这个行业的兴起，不管是在家待业的、对自己现在工作不满意的、大学选错专业的、缺钱的、想自己学的等等这些人绝大部分都是选择了去学习Java！大量人才涌入，导致岗位竞争越来越大，面试也就越来越难！另外一个就是这两年的疫情影响，很多公司都宣布倒闭、裁员。加上互联网行业内卷的推动，面试造火箭工作拧螺丝已经是一个很常见的现象了！最近也
- Ruby学习之命令行选项&环境变量
luyaran
原创Ruby学习之路Ruby命令行选项环境变量
这个ruby文件一般呢都是通过命令行来运行的，语法格式如下：ruby[options][.][programfile][arguments...]解释器可以通过下列选项被调用，来控制解释器的环境和行为，来看下具体数据：选项描述-a与-n或-p一起使用时，可以打开自动拆分模式(autosplitmode)。请查看-n和-p选项。-c只检查语法，不执行程序。-Cdir在执行前改变目录（等价于-X）。-
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册：
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如：在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如：输入123，输出321。
记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）
代码如下：
long num, num1=0;
- PHP：6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP：6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ，事务特性是什么（问到一次）
2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问）
3 struts默认提供了那些拦截器 （一次）
4 过滤器和拦截器的区别 （频率也挺高）
5 final，finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。 预 备 测试环境： AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？
1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。
2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包；
/*
1，运用File类对文件目录和属性进行操作
2，理解流，理解输入输出流的概念
3，使用字节/符流对文件进行读/写操作
4，了解标准的I/O
5，了解对象序列化
*/
//1，运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法：
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤：
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问：
1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因： hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为：
修改/us
- 人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒， 懒到事情都交给机器去做 ，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六：Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。
方法如下：
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，
