- MySQL——事务
很楠不爱
MySQLmysql数据库
一.事务的概念事务就是一组DML语句组成,这些语句在逻辑上存在相关性,这一组DML语句要么全部成功,要么全部失败,是一个整体。MySQL提供一种机制,保证我们达到这样的效果。事务还规定不同的客户端看到的数据是不相同的。一个完整的事务,绝对不是简单的sql集合,还需要满足如下四个属性:原子性:一个事务(transaction)中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不会结束在中间某个环节。事务在
- EMO2: 情感表达驱动的语音控制头像视频生成
AIGC探路者
计算机视觉数字人talkingheadtalkingfaceAIGC
本文提出了一种新颖的语音驱动说话头像方法,能够同时生成高度表现力的面部表情和手势。与现有专注于生成全身或半身姿态的方法不同,我们研究了语音手势生成的挑战,并识别出音频特征与全身手势之间较弱的对应关系作为关键限制。为解决这一问题,我们将任务重新定义为两阶段过程。在第一阶段,我们直接从音频输入生成手部姿势,利用音频信号与手部动作之间的强相关性。在第二阶段,我们采用扩散模型合成视频帧,结合第一阶段生成的
- 搜索广告召回技术在美团的实践 ? 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
搜索广告召回技术在美团这样的大型互联网公司中扮演着至关重要的角色,它直接影响到广告的展示效果、用户体验以及商家的营销成效。通过有效的召回机制,可以确保用户看到的相关性和个性化的广告内容,从而提高点击率和转化率。以下是关于搜索广告召回技术在美团实践中的思维导图结构,特别关注Java架构师可能关心的技术细节:搜索广告召回技术在美团的实践│├───概述│├───定义与重要性││└───召回是指从大量候选
- 【大模型】ChatGPT 提示词优化进阶操作实战详解
小码农叔叔
AI大模型实战与应用ChatGPT提示词优化进阶ChatGPT提示词优化ChatGPT提示词优化技巧ChatGPT提示词优化原则ChatGPT提示词常用技巧
目录一、前言二、ChatGPT提示词几个基本的优化原则2.1明确的提示词2.1.1提示词具体而清晰2.1.1.1操作案例演示2.2确定焦点2.2.1操作案例演示2.3保持提示词的相关性2.3.1什么是相关性2.3.2提示词相关性操作案例一2.3.2提示词相关性操作案例二三、ChatGPT提示词进阶及常用优化策略3.1提示词常用优化策略总结3.2ChatGPT提示词优化操作实战3.2.1身份设定3.
- 降维算法:主成分分析
一个人在码代码的章鱼
数学建模机器学习概率论
主成分分析一种常用的数据分析技术,主要用于数据降维,在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量(即主成分)的方法。这些主成分按照方差从大到小排列,方差越大,包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分,以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
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AWsggdrg
数据库python
技术背景介绍在构建一个查询分析系统时,需要能够加载文档、使用聊天模型、生成嵌入、创建向量存储并执行检索。这些过程的目标是将用户输入的查询优化,以实现更为精准的检索结果。本文将通过一个端到端的示例展示如何使用查询分析提升检索结果的相关性。我们将着眼于如何对LangChain的YouTube视频进行检索,并通过查询分析解决原始用户问题直接传递给搜索引擎时可能出现的失败模式。核心原理解析查询分析的核心在
- 图形和动画本地化
Logrus IT
笔记
图形和动画本地化是多媒体改编的一个关键方面,需要对技术技能和文化细微差别有深入的理解。当由母语人士和设计师进行时,这一过程达到了自动化系统通常无法复制的真实性和相关性水平。本土专业人士对文化偏好、象征主义和视觉美学有着固有的理解,这在图形和动画本地化时至关重要。颜色、形状和意象通常具有特定的含义,这些含义在不同文化中差异很大。例如,在中国,红色可能象征着好运和繁荣,但在世界其他地区,它也可能传达危
- 冷启动性能分析优化实践
harmonyos
课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第26课。本次交流聚焦于鸿蒙应用的冷启动环节。冷启动作为应用开启的初始关键阶段,其相关性能指标直接影响用户的第一印象与使用体验,涵盖启动时间、资源加载速度等多方面要素。常见分析思路则犹如一把钥匙,为开发者开启深入探究冷启动问题之门,可从系统环境到应用代码逻辑进行剖析。而实践优化方案更是本次交流的核心所在,通过诸如预加载资源、优化代码结构等一系
- 8 条程序员应知的软件开发法则,最后一条扎心了
林迪效应(LindyEffect)存在时间较长的技术、编程语言、框架或工具更可能在未来持续存在和保持相关性。康威定律(Conway'sLaw)软件架构会反映设计它的组织的沟通结构。盖尔定律(Gall'sLaw)能运行的复杂系统是从能运行的简单系统演化而来的。布鲁克斯定律(Brooks’sLaw)向延期项目增加人手只会让项目更晚完成。墨菲定律(Murphy'sLaw)凡是可能出错的事情,都会出错。古
- 深入理解 MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具
nseejrukjhad
数据库python
深入理解MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域,高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用,但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案:MultiQueryRetriever,它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果,提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
- 0412《演讲的力量》演讲的价值在于传播有价值的思想
言时
【书名】《演讲的力量》【阅读内容】第十九章(演讲的复兴:知识的相关性)、第二十章(为什么重要:人与人的互联性)、第二十一章(你的时机已到:哲学家的秘密)【阅读主题】演讲的价值在于传播有价值的思想【三个问题】1、公共演讲的复兴背后的两个推手是什么?公共演讲复兴的第一个有力推手就是:我们正在走进的知识时代需要一种不同的知识,鼓励我们接受自己传统专业领域之外的人们的启发,从而加深对世界的认识,加深对我们
- 使用最大边际相关性(MMR)选择示例:提高AI模型的多样性和相关性
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使用最大边际相关性(MMR)选择示例:提高AI模型的多样性和相关性引言在机器学习和自然语言处理领域,选择合适的训练示例对模型性能至关重要。最大边际相关性(MaximalMarginalRelevance,MMR)是一种优秀的示例选择方法,它不仅考虑了示例与输入的相关性,还注重保持所选示例之间的多样性。本文将深入探讨如何使用MMR来选择示例,以提高AI模型的性能和泛化能力。什么是最大边际相关性(MM
- R语言标准普尔500指数Garch(1,1)模型
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一、例3.3标准普尔500指数的月超额收益率,从1926年开始,共792个观察值,如图所示。记rt为超额收益率,rt的样本ACF和rt2的样本PACF。在间隔为1,3时有少许序列相关性,但主要特征是平方序列显示的强烈线性相关性。例题建立garch(1,1)模型的过程:(1)应用arma(p,q)模型消除数据的线性依赖(2)在arma(p,q)模型基础上,建立garch(1,1)模型(3)改进g
- python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学:卡方检验
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之前已经介绍的变量分析:①相关分析:一个连续变量与一个连续变量间的关系。②双样本t检验:一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。③方差分析:一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍:卡方检验:一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时,那么两个分类变量就有关系。卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱,只能展
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毕设宇航
YOLO机器学习目标跟踪
数据集名称粉尘识别数据集数据集描述这是一个专门针对工地或矿下粉尘识别设计的数据集,包含了大量的高清图像,用于识别施工或采矿环境中产生的粉尘。数据集已经按照标准的数据划分方法分为训练集、验证集和测试集,并且以YOLO格式进行了标注。此外,数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标,如mAP(MeanAveragePrecision),表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像:所有图
- 使用SVD将图像压缩四分之一(MATLAB)
superdont
matlab开发语言
SVD压缩前后数据量减少的原因在于,通过奇异值分解(SVD),我们将原始数据(如图像)转换成了一种更加紧凑的表示形式。这种转换依赖于数据内部的结构和相关性,以及数据中信息的不均匀分布。让我们简单分析一下这个过程为何能减少所需的数据量:数据的结构和相关性高度相关的数据:图像数据往往包含大量的空间相关性,即图像中相邻的像素点在颜色和亮度上通常非常接近。这种高度的相关性意味着原始图像可以通过更少的信息来
- 80%以上的女性都感染过HPV,只有这几类人才会得癌症
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随着近年来的科普宣传,HPV(HumanPapillomaVirus)这个单词越来越多地出现在公众视野。大众也都开始了解到HPV和子宫颈癌有很强的相关性。因为认知不足或传播误导,谈HPV色变的情绪隐隐弥漫,我们接触了很多的HPV患者,在检出阳性时大都深感恐惧和焦虑,认为感染了HPV就是得了宫颈癌。但其实大多数HPV在感染后都会被身体的免疫系统慢慢清除。只有在持续感染高危型HPV病毒时,才有可能转化
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机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类(区别于树的结构和构造算法)2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布3.1.3样本特征值分布3.1.4相关性热力图3.2建立决策树3.3模型调优3.3.1决策树深度(预剪枝)3.3.2选取部分特
- AAC---LiveData
None_Ling
LiveDataLiveData是一个与Activity/Fragment生命周期相关(lifecycle-aware)的Observer类。而这种相关性(awareness)会导致LiveData中的数据只有在Active状态下才会被回调。我们可以通过实现了LifeCycleOwner接口的对象来提供生命周期的感知。而LiveData这种方式会使得不用再考虑Activity或者Fragment的
- 2021-06-11
翅之梦
凡事预则立。一场好的培训,成功在于开始之前。一个老师的准备分三类,内容上做好准备,心态上做好准备,以及设备上做好准备。雷军和乔布斯的例子让人深思。成功都是有原因的。成人学习总的原则是:互动性强,学有所得,引起共鸣和兴趣,促进主动思考,自主认同。书上的指导原则分别是温故知新原则(学习与总结相结合)、适应匹配原则(需求及知识点相关性强)、积极反馈原则(内动力)、主动学习原则、多维感官原则(增强记忆)、
- 搜索引擎设计:如何避免大海捞针般的信息搜索
CopyLower
架构Java学习搜索引擎
搜索引擎设计:如何避免大海捞针般的信息搜索随着互联网的发展,信息的数量呈爆炸式增长。如何在海量信息中快速、准确地找到所需信息,成为了搜索引擎设计中的核心问题。本文将详细探讨搜索引擎的设计原理和技术,从信息获取、索引建立、查询处理、结果排序到性能优化,全面解析如何避免大海捞针般的信息搜索。目录引言信息获取网页抓取数据清洗索引建立倒排索引正排索引查询处理查询解析词法分析与分词查询扩展结果排序相关性评分
- scRNA-data中的R值
武艺晴小朋友你好
r语言数据可视化
愿武艺晴小朋友一定得每天都开心当我们测序拿得到各个样本中基因的表达值,就可以用基因表达值来表征样本间的相关性代码如下:#样本间相似性:R值相关性捕获到的基因在两个样本间表达趋势一致性exp_RNA1000)head(label)ggPoint(x=df$fed,y=df$memory_66d,size=1,title="r=0.41",colorDensity=TRUE,continuousSet
- 2020-11-10
金光芒在线
为什么说黄金和原油价格呈正相关性?一直以来,原油、美元和黄金一起并称为“三金”,在国际大宗商品中占主导地位。从历史经验看,黄金和原油的价格具有正相关性,即两者价格变动具有同向性。如1970年代原油价格大涨,同时期黄金价格也大涨;1980年代原油价格一路走低,黄金牛市也于1981年结束,进入下降通道;进入1990年代,原油的价格在低位徘徊,黄金的价格更是跌入历史低点;最近几年,尤其是2007年黄金和
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阅读输出第115天海伦:8月8日【书名】你是孩子的光【作者】张小桃【出版社】人民邮电出版社【收获】1)SMART法则a.目标必须是具体的b.目标必须是可衡量的c.目标必须是可达到的d.必须和其他目标有相关性e.必须具有明确的截止期限来自书中2)协作四叶草a.找共识、定目标b.列问题,找原因c.有结论,要承诺d.想办法,解冲突根据2、8原则,每本书重要的只有20%,我的每日分享让你get书中20%的
- 13个你需要了解的重要页面SEO因素
量子位AI
搜索引擎人工智能
页面SEO是微调各种网站组件,以帮助搜索引擎抓取、理解和为相关查询排名页面。虽然页面外因素如反向链接和品牌信号至关重要,但优化页面元素为最大化搜索可见性奠定了基础。除了内容本身,页面因素还表明了页面的相关性和质量。网站架构包括站点速度、移动设备友好性和URL结构,对页面SEO有影响。页面SEO之所以重要,是因为:它帮助搜索引擎找到并展示你的页面给用户。排名更高的页面获得更多点击和访客。良好的排名提
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引言在这个数字化的时代,人工智能生成内容(AIGC)正变得越来越普遍。从自动写作到图像生成,AI正以前所未有的速度和多样性创造内容。然而,要实现高质量和相关性强的内容生成,关键在于有效地使用AIGC提示词。AIGC提示词的重要性AIGC提示词是用户输入的简短指令或描述,用于指导AI生成特定类型的内容。这些提示词对于AI理解用户意图至关重要。通过精确的提示词,AI能够更准确地生成符合用户期望的内容,
- Elasticsearch 中的相关性和得分
知知之之
Elasticsearchelasticsearch大数据搜索引擎
在Elasticsearch中,相关性(Relevance)和得分(Score)是搜索引擎技术中非常重要的概念,它们直接影响搜索结果的排序。相关性(Relevance)相关性是指搜索结果与用户查询的相关程度。对于用户而言,他们希望搜索结果尽可能与输入的查询意图相关。在Elasticsearch中,相关性是一个动态的概念,依据查询的内容和上下文的不同而变化。得分(Score)得分是Elasticse
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Elasticsearchelasticsearch大数据搜索引擎
Elasticsearch的检索原理主要基于其内部使用的倒排索引结构,以及诸如BM25等相关性评分算法。查询解析当用户提交查询时,Elasticsearch接收和解析该请求,包括确定查询类型(如Match、Bool、Term等)和相关字段。解析过程涉及以下步骤:查询解析:Elasticsearch会对查询进行语法和语义分析。分词处理:对查询中的文本进行分词处理,将其转换为词项,以便于与倒排索引对应
- yolo 3d车辆目标检测(教程+代码)
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YOLO3d目标检测计算机视觉人工智能3d目标检测
关于3D目标检测及其与YOLO3D相关性的概览:3D目标检测:开启视觉感知的新维度随着计算机视觉技术的发展,目标检测算法已经成为人工智能领域的重要组成部分。从自动驾驶汽车到无人机导航,再到增强现实(AR)应用,3D目标检测技术正在逐步改变我们与周围环境交互的方式。传统的2D目标检测虽然取得了显著的进步,但在处理三维空间中的物体识别与定位时却显得力不从心。因此,3D目标检测技术应运而生,它不仅能够识
- 掌握AIGC的魔法:编写高质量提示词的艺术与科学
小琳ai
AIGC人工智能
嘿,技术达人们,今天我们来聊聊AIGC界的超级明星——提示词(Prompt)。在AI生成内容的奇妙世界里,提示词就是那个点石成金的魔法棒。想要AI小伙伴听你的指挥,创造出令人惊叹的内容吗?那就跟着我,一起探索编写高质量提示词的奥秘吧!✨首先,让我们来扒一扒好的提示词都有哪些超能力:提升内容质量和相关性:想象一下,你给出一个精准的提示词,AI就像个聪明的学生,立刻get到你的点,生成的内容既相关又高
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
top = -1;
}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
top
- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
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12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
int main(void)
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char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》