- AIGC工具与软件开发流程的深度集成方案
Irene-HQ
软件开发测试AIGC测试工具githubAIGC程序人生面试
一、代码开发环节集成路径环境配置标准化安装AIGC工具包并配置环境变量(如设置AIGC_TOOL_PATH),确保团队开发环境一致。在IDE插件市场安装Copilot等工具,实现编码时实时建议调用。人机协作新模式需求解析:上传PRD文档,AI自动提取业务规则生成类结构(如支付模块的PaymentService雏形)。代码补全:输入注释//JWT验证中间件,生成OAuth2.0
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的有个假设:就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说,这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
- 【Freertos实战】零基础制作基于stm32的物联网温湿度检测(教程非常简易)持续更新中.........
熬夜的猪仔
stm32物联网嵌入式硬件
本次记录采用Freertos的第二个DIY作品,基于Onenet的物联网温湿度检测系统,此次代码依然是全部开源。通过网盘分享的文件:物联网温湿度检测.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1uj9UURVtGE6ZB6OsL2W8lw?pwd=qm2e提取码:qm2e大家也可以看看我上个的开源项目【Freertos实战】零基础制作基于stm32智能小车(教程非常简易)实物演示
- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
skywalk8163
人工智能embedding人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- Matlab裁剪降水数据:1km掩膜制作实战
咋(za)说
matlab降水数据处理裁剪掩膜制作降水数据裁剪China_Pre
1km降水数据处理-制作数据裁剪掩膜1.数据概述2掩膜文件制作示例2.1数据准备2.2matlab掩膜制作示例代码3结语 中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)是高精度、长时间序列的气候数据产品,广泛应用于水文、生态、农业等领域的研究。本篇基于应用需要,以该数据集为输入,结合研究区shp边界文件,制作用于数据提取/裁剪的掩膜文件。下面为具体内容。1.数据概述 中国1km分辨率逐
- Jmeter跨线程组传递参数(token)
1.跨线程组的意义Jmeter中线程组是互不干扰的状态,为了方便管理,可以将单独的接口放到不同的线程组中。如:在登录接口下,添加Beanshell后置处理器使用函数${__setProperty(key,value,true)}将提取出来的token设置为全局变量,再使用${__P(key)}将${__setProperty(key,value,true)}的值拿出来再赋值,后续在其他线程组里面需
- Python提取PDF中的文字和图片
西门一刀
python学习python
一,使用Python提取PDF中的文字#只能处理包含文本的PDF文件#coding=utf-8importsysimportimportlibimportlib.reload(sys)frompdfminer.pdfparserimportPDFParser,PDFDocumentfrompdfminer.pdfinterpimportPDFResourceManager,PDFPageInter
- python提取pdf文字,python 提取pdf文字
安装pdfminer库windows下安装pdfminer3kpipinstallpdfminer3kLiunx下安装pdfminerpipinstallpdfminer代码frompdfminer.pdfparserimportPDFParser,PDFDocumentfrompdfminer.converterimportPDFPageAggregatorfrompdfminer.layout
- Python爬虫:从图片或扫描文档中提取文字数据的完整指南
Python爬虫项目
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1.引言随着大数据技术的不断进步,图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息,还可能蕴含着大量的文字数据。对于科研、企业、政府等多个领域而言,如何从图片或扫描文档中提取出有价值的文字信息是一个亟待解决的问题。在这一过程中,OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术成为了解决这一问题的重要工具。在本文中,我们将探讨如何使用Py
- YOLOv11 技术详解:架构优化与性能提升
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YOLOv11是目标检测领域中一个备受瞩目的新版本,它在保持实时性的同时,显著提升了检测的准确性和效率。本文将深入探讨YOLOv11的架构改进、性能优化以及它在不同应用场景中的表现。一、架构改进(一)C3K2块YOLOv11引入了C3K2块,这是对之前版本中CSP(CrossStagePartial)块的增强。C3K2块使用不同的核大小(例如3x3或5x5)和通道分离策略来优化更复杂特征的提取。这
- CNN 猫狗识别:从理论到实战的深度解析
爱熬夜的小古
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在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)凭借其强大的特征提取和模式识别能力,成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题,不仅能帮助我们理解CNN的工作原理,还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用,从理论基础到实战代码,带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述(一)CNN的核心组件卷积层:是CNN的
- 多模态模型在RagFlow中的应用
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- 多模态模型在RagFlow中的创新应用与实战案例
AGI大模型老王
人工智能DeepSeek产品经理学习AI大模型大模型教学
在RagFlow的最新版本中(0.19.0)中,为了提升对文档中各类图片的解析效果,也尝试引入了多模态模型(image2text)对图片内容进行增强解析。我们来详细分析一下相关的过程。首先需要在当前租户下配置一个image2text的模型(这里有个坑,后面会讲到),在RagFlow的文档解析过程中主要有三个场景使用到这个image2text模型,我们一一来看下:PDF文档内容提取如果配置了imag
- 【DVWA系列】——SQL注入(时间盲注)详细教程
一只枷锁
网络安全靶场练习sql数据库oracleweb安全网络安全
本文仅用于技术研究,禁止用于非法用途。Author:枷锁文章目录一、时间盲注核心原理二、手工注入步骤(附Payload)1.判断注入类型(字符型/数字型)2.猜解数据库名长度3.逐字符猜解数据库名4.猜解表名5.提取关键数据(以admin密码为例)三、自动化工具(sqlmap)1.基础命令2.常用操作四、防御措施分析(Low级别漏洞根源)总结:攻击链与技巧本文环境SecurityLevel:low
- AI 提示词工程(Prompt Engineering)之提示词应用场景(信息提取)
引言:合规时代的信息提取技术在数字化浪潮中,互联网企业每天处理着海量数据——电商平台的用户评论、金融机构的交易文档、企业的合同条款……这些数据如同深埋的金矿,而信息提取技术就是挖掘价值的工具。但随着《网络数据安全管理条例》等法规的实施,信息提取已不再是简单的技术问题,而是合规与效率的平衡艺术。2025年,提示词工程已发展出专为合规场景设计的技术体系,能够精准提取有价值信息的同时,自动规避敏感内容、
- 工具分享--IP与域名提取工具
江湖伤心人
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最近在干活的时候发现一个小工具,用于提取防火墙、态感等设备日志中的恶意域名和IP地址,并且带有自动去重、一键去重等功能,极大程度上提高了工作效率,豪用!这是原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/irM4e7fcc-iiPRwfJ5lw_w下面是我改良之后的版本,新增了两个功能点1、处理模式分为两个:唯一IP模式:完全移除重复IP,仅保留出现一次的IP,这个可以用来对照防火
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上一篇博客解析了imuhandler和AccumulateIMUShift()函数,知道了imu预积分。本篇文章就一块看看,点云生成以及点云特征是如何提取的。一、首先看订阅点云函数voidlaserCloudHandler(constsensor_msgs::PointCloud2ConstPtr&laserCloudMsg)。先看代码了//接收点云数据,velodyne雷达坐标系安装为x轴向前,
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1.毫米波雷达如何检测心跳和呼吸?毫米波雷达(通常工作在60GHz或77GHz频段)可以探测到人体胸腔的微米级位移,而心跳和呼吸会引起胸腔的周期性运动:呼吸:幅度较大(约5-10毫米),频率较低(0.1-0.5Hz)。心跳:幅度极小(约0.1-0.5毫米),频率较高(0.8-2.5Hz)。通过分析雷达回波的相位变化,可以提取这些微动信号:调频连续波(FMCW)雷达:发射连续调频信号,接收反射信号后
- 基于模板设计模式开发优惠券推送功能以及对过期优惠卷进行定时清理
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1.模板设计模式:模板设计模式是一种常见的设计模式,主要作用是对具体操作的共有代码块进行提取,提升代码复用性。那么说道代码复用性,首先想到的是抽象类而不是接口。因为抽象类的本质就是为了代码复用,抽象类既可以包含抽象方法也可以包含具体方法。在模板设计模式中,我们将需要将原本共有的具体操作抽离并封装在抽象类的具体方法中。让抽象类的具体操作来实现需要被复用的逻辑。而其余的抽象方法是不同业务的个性,各个业
- 重型机械识别漏检率高?陌讯算法实测降 35%
在重型机械作业场景中,传统视觉识别系统常面临三大痛点:大型设备遮挡严重导致漏检率超20%、金属表面反光使特征提取失效、多机型混合作业时模型泛化能力不足。某港口集团曾反馈,其基于开源YOLOv5部署的机械监控系统,在暴雨天气下误报率飙升至37%,直接影响作业调度效率[实测数据来源:某港口2024年Q1运维报告]。技术解析:陌讯算法的三重突破陌讯视觉算法针对重型机械识别的特殊性,采用了创新的"动态注意
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以下是针对PDFCoreJPEG2000Manager类的介绍大纲,采用技术文档的标准结构,突出核心功能和设计要点:PDFCoreJPEG2000Manager模块技术文档大纲1.模块概述定位:专业级JPEG2000编解码功能封装核心能力:高性能JPEG2000图像解码(支持RGB/RGBA)可配置质量的图像编码(JP2/J2K/JPX)零内存拷贝的元数据提取设计目标:兼容历史接口(Compres
- 基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现
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基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现摘要本文详细研究了基于SIFT特征匹配和POCS(ProjectionOntoConvexSets)算法的超分辨率图像重建方法,并完整实现了文献"Super-ResolutionImageReconstructionBasedonSIFT-POCS"中提出的算法。首先介绍了超分辨率重建的基本原理和研究意义,然后深入分析了SIFT特征提取与匹配、
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Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节,其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量,以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段,这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息,如音调、音色和音节等。特征提取主要可以分为以下几个方面:时域特征提取:包括自相关函数、方差
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ManusAI与多语言手写识别背景与概述手写识别技术的发展现状与挑战ManusAI的核心技术与应用场景多语言手写识别的市场需求与难点ManusAI的技术架构深度学习在手写识别中的应用多语言支持的模型设计数据预处理与特征提取方法多语言手写识别的关键挑战不同语言字符的多样性处理上下文语义与书写风格适应性低资源语言的训练数据获取解决方案与优化策略迁移学习在多语言任务中的应用端到端模型的优化与轻量化用户反
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SpringBoot整合Minio后,前端的文件上传有两种方式:1、文件上传到后端,由后端保存到Minio这种方式好处是完全由后端集中管理,可以很好的做到、身份验证、权限控制、文件与处理等,并且可以做一些额外的业务逻辑,比如生成缩略图、提取元数据等。缺点也很明显:延迟时间高了,本来花费上传一次文件的时间,现在多了后端保存到Minio的时间后端资源占用,后端本来可以只处理业务请求,现在还要负责文件流
- 前沿交叉:Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系
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流体力学深度学习人工智能航空航天fluent流体力学材料科学CFD
基础模块流体力学方程求解1、不可压缩N-S方程数值解法(有限差分/有限元/伪谱法)·Fluent工业级应用:稳态/瞬态流、两相流仿真(圆柱绕流、入水问题)·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心3.物理机理嵌入的神经网络架构·物理信息神经网络(PINN):将N-S方程嵌入损失函数(JAX框架实现)·神经常
- 中药细粒度图像分类
小lo想吃棒棒糖
分类数据挖掘人工智能
在细粒度图像分类(FGVC)领域,BilinearCNN(BCNN)模型因其能够捕捉图像中的局部特征交互而受到广泛关注。该模型通过双线性池化操作将两个不同CNN提取的特征进行外积运算,从而获得更加丰富的特征表示,这对于区分外观相似但属于不同子类别的物体尤其有效。然而,BCNN通常计算成本较高,限制了其在移动设备或资源受限环境下的应用。为了实现轻量化并保持高精度的细粒度分类,可以考虑将MobileN
- 【HTML网页】智能健康监测——全方位健康管理专家(包含网页源代码)
智能健康监测分析系统智能健康监测分析系统是一种基于物联网、大数据、人工智能等技术的综合性健康管理解决方案。它具有以下六大核心功能:实时监测系统通过智能传感器和可穿戴设备,实时采集用户的生理数据,例如心率、血压、血氧饱和度、血糖水平和睡眠质量等,确保用户随时掌握自己的身体状况。健康数据分析利用人工智能和大数据分析技术,系统对采集到的数据进行处理和分析,提取有价值的健康信息,如心率变异性、呼吸频率等,
- python快递分拣程序怎么写_分拣中心分拣作业流程
weixin_39964660
python快递分拣程序怎么写
分拣中心分拣作业流程第一节航空出港中转操作一、航空到件交接:1、机场提货:1)、发货操作员在货到达提货方前,将完整的提货信息传真给提货方。2)、提货方按照发货方传真信息,至机场、客运站、铁路提货处提取货物,核对到件数量是否一致,用把枪在提货处直接做提货扫描。3)、对出现的破损件、短缺件等问题,要当场与提货处人员进行核对登记,并要求其开具破损证明(有条件可当场拍照),并通知发货方。4)、保存好提货费
- 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