- DiffuEraser: 一种基于扩散模型的视频修复技术
扫地僧985
音视频
视频修复算法结合了基于流的像素传播与基于Transformer的生成方法,利用光流信息和相邻帧的信息来恢复纹理和对象,同时通过视觉Transformer完成被遮挡区域的修复。然而,这些方法在处理大范围遮挡时常常会遇到模糊和时序不一致的问题,这凸显了增强生成能力模型的重要性。近期,由于扩散模型在图像和视频生成方面展现出了卓越的性能,已成为一种重要的技术。在本文中,我们介绍了DiffuEraser,这
- spring boot应用程序接口调优记录
weixin_50825389
springboot服务器java
一、接口功能本次目标接口为新契约的投保单导入,主要功能包括投保单创建、投核保规则校验、应收保费创建、投保单签发处理,实现外部合作方承保的投保单一步导入保司功能。一般来说,外部合作方会采用批处理的方式进行导入,所以在性能上会有一定要求。二、预期目标本次预期目标为在一个标准的配置上(4C8G)服务器上,实现RT600内,TPS80以上。三、性能优化过程1.首次压测结果从上面的压测数据我们看到,当前核保
- 一个开源 GenBI AI 本地代理(确保本地数据安全),使数据驱动型团队能够与其数据进行互动,生成文本到 SQL、图表、电子表格、报告和 BI
struggle2025
人工智能数据挖掘目标检测深度学习自然语言处理语言模型集成学习
一、GenBIAI代理介绍(文末提供下载)github地址:https://github.com/Canner/WrenAI本文信息图片均来源于github作者主页在WrenAI,我们的使命是通过生成式商业智能(GenBI)使组织能够无缝访问数据,从而彻底改变商业智能。我们的目标是通过先进的AI驱动型解决方案、可组合数据框架和语义智能来打破数据洞察的障碍,使每个团队成员都能自信地做出更快、更智能的
- Fooocus AI绘画神器兼具Midjourney和Stable Diffusion强大功能,win版本整合包一键运行N卡版(8g内存4g显卡可操作硬盘空间要500g),省去繁琐的安装(A卡改参数)
struggle2025
AI作画midjourneystablediffusion人工智能计算机视觉图像处理
开源AI绘画工具Fooocus使用指南最近,在Github上一款全新的开源AI绘画工具Fooocus横空出世,引发了众多AI绘画爱好者的关注。它不仅能够像StablediffusionWebUI一样部署到本地免费使用,还具备midjourney那般便捷的操作界面,为用户带来了极其出色的创作体验。Foocus重新思考了图像生成器的设计。该软件是离线的,开源的,免费的,同时,类似于许多在线图像生成器,
- AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验
AI大模型应用之禅
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AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验关键词:虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展,在线购物已经成为人们日常生活的一部分。然而,由于无法亲身试穿,在线购物体验在满足用户个性化需求方面仍存在诸多不足。传统的网页图片展示和文字描述难以真实传达衣物的质地、颜色和尺寸。因此,虚拟试衣技术应运而生,成为电商平台上提升用户体验的
- C语言教学第二课:变量与数据类型
小土嘿嘿
c语言java算法
一、导入C语言的核心概念——变量与数据类型。变量是程序中用来存储数据的容器,而数据类型则决定了变量可以存储的数据种类和范围。掌握它们,我们才能更好地让计算机按照我们的意愿处理数据。二、变量的定义与初始化(一)变量的定义语法在C语言中,定义变量需要指定数据类型和变量名。例如:intage;//定义一个整型变量agefloatheight;//定义一个浮点型变量height数据类型告诉编译器变量占用的
- AI在虚拟客户服务中的应用:提供24_7支持
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI在虚拟客户服务中的应用:提供24/7支持关键词:虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展,客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节。但传统的客服模式存在诸多痛点:人力成本高、响应时间慢、工作时间有限等。在企业面临全时用户需求和竞争压力日益加剧的当下,如何以更低的成本、更快的速度、更高效的资源利用率,持续提供优
- 柳暗花明又一村:Seq2Seq编码器解码器架构
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计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域,自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要,从对话系统到问答机器人,Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎,难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起,Seq2Seq架构为
- 【Golang】——Gin 框架与数据库集成详解
Linke-
Golanggolanggin数据库后端开发语言go
文章目录1.引言2.初始化项目2.1创建Gin项目2.2安装依赖3.数据库驱动安装与配置3.1配置数据库3.2连接数据库3.3在主函数中初始化数据库4.定义数据模型4.1创建用户模型4.2自动迁移5.使用GORM进行CRUD操作5.1创建用户5.2获取用户列表5.3更新用户信息5.4删除用户5.5路由配置6.数据库迁移与管理6.1数据迁移6.2手动迁移7.使用事务处理复杂操作8.优化与调试8.1数
- solidity编程-合约结构
科学发展观
读书笔记区块链编程语言
Solidity介绍合约结构状态变量数据类型结构修改器事件枚举函数数据类型值类型合约由多个结构组成:状态变量结构定义修改器定义事件声明枚举定义函数定义合约结构状态变量编程中的变量是指可以包含值的存储单元。值可以在运行时更改。可以在代码中的多个位置使用变量,并且它们都将引用存储的值。solidity提供两种类型的变量——状态变量和内存变量。在合约中,没有在任何函数内声明的变量成为状态变量。状态变量存
- sqoop导出orc数据至mysql,将Sqoop导入为OrC文件
终有尽头
IsthereanyoptioninsqooptoimportdatafromRDMSandstoreitasORCfileformatinHDFS?Alternativestried:importedastextformatandusedatemptabletoreadinputastextfileandwritetohdfsasorcinhive解决方案AtleastinSqoop1.4.5t
- echarts设置标题样式,echarts设置主标题和副标题样式
weixin_39620684
echarts设置标题样式
1.标题想将文字为标题,只需要在文字前面加上#,再在#后加一个空格即可。可分为一、二、三、四、五、六级标题,只需要增加#,每增加一个#,标题字号相应降低一级。代码如下:效果如下:…2021/3/130:37:16栈是一种操作受限的线性表,只允许从栈顶插入和删除数据,所以每次删除的元素都是最后进栈的元素,故栈也被称为后进先出(LIFO)表。栈主要包含两个操作,入栈(也叫做压栈)和出栈…2021/3/
- Hadoop---(6)Sqoop(数据传输)
Mr Cao
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6.SqoopSqoop是一个用于hadoop数据和结构化数据之间转换的工具。全称SQL-TO-HADOOP.它可以把hadoop数据,包括hive和hbase存储的数据转化为结构化数据也就是数据库的数据,也可以把关系型数据库数据转化为hadoop数据这些转换操作全是通过Hadoop的MapTask来完成的,并不会涉及到Reduce操作。这是因为我们只是进行数据的拷贝,并不会对数据进行处理或者计算
- 性能测试中的IO风险诊断有哪些?
Feng.Lee
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应用系统离不开IO(数据读写),IO的读写性能直接影响系统性能,而磁盘IO系统的短板。CPU处理频率较磁盘的物理操作更快几个数量级,CPU从磁盘读取数据和从内存中读取数据的差别是秒到毫秒的区别。IO比较繁忙时,如果IO得不到满足会导致应用的阻塞(也叫IO等待或非空闲等待)。针对IO场景的模型,我们要考虑的有IO的TPS,平均IO数据,平均队列长度,平均服务时间,平均等待时间,IO利用率(磁盘Bus
- python(scikit-learn)实现k均值聚类算法
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k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
- C# delegate 委托使用教程
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什么是委托?委托是定义方法签名的引用类型数据类型,可以定义委托的变量,就像其他数据类型一样,可以引用与委托具有相同签名的任何方法。它允许方法作为参数传递,并允许事件驱动编程。它们提供了一种以类型安全的方式封装方法引用的方法。委托是一种类型,类似于C++的函数指针,但更安全和灵活。委托可以存储对方法的引用(或者多个方法)。委托是实现事件和回调的基础。为什么使用委托?类型安全:委托提供一种类型安全的方
- Sqoop 支持 ORC 文件格式
吃鱼的羊
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ORC介绍ORC文件格式是Hive0.11.0版本引入的一种文件格式。ORC的引入是为了解决其他Hive文件格式的局限性。使用ORC文件格式提升Hive读取、写入及处理数据的性能。与RCFile对比,ORC文件格式有很多优点:每个Task只输出一个文件,降低NameNode的负载。Hive数据类型支持,包括:datetime、decimal以及复杂数据类型(struct、list、map、unio
- Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类
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Water算法机器学习人工智能
一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心,然后重复以下两个步骤来更新质心,直到质心不再显著移动为:第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类:是KMeans类的变种,他是用小批量来减少计算时间,而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集,是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
- .NET使用C#设置Excel单元格数值格式
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设置Excel单元格的数字格式是创建、修改和格式化Excel文档的关键步骤之一,它不仅确保了数据的正确表示,还能够增强数据的可读性和专业性。正确的数字格式可以帮助用户更直观地理解数值的意义,减少误解,并且对于自动化报告生成、财务计算等应用场景来说,精确的格式控制也是保证数据准确性和一致性的重要保障。在.NET平台上,我们可以使用C#轻松完成Excel单元格的数字格式设置,实现自动化处理。本文将介绍
- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法:开启智能数据分类之旅》
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在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中,数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段,正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法,作为数据聚类领域的经典之作,以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时,会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合,能够为数据处理与
- 《解锁AI黑科技:数据分类聚类与可视化》
程序猿阿伟
人工智能科技分类
在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类:AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中,就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放,方便读者查找。比如在垃圾
- 《数据可视化新高度:Graphy的AI协作变革》
程序猿阿伟
信息可视化人工智能数据分析
在数据洪流奔涌的时代,企业面临的挑战不再仅仅是数据的收集,更在于如何高效地将数据转化为洞察,助力决策。Graphy作为一款前沿的数据可视化工具,凭借AI赋能的团队协作功能,为企业打开了数据协作新局面,重新定义了团队在数据领域的协同方式。智能角色分配,适配专长促协作Graphy利用AI算法,根据团队成员过往在数据项目中的表现、技能标签以及参与任务的类型,分析出每个成员在数据可视化流程中的优势。比如,
- ECharts 样式设置
lsx202406
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ECharts样式设置引言ECharts是一款功能强大的可视化库,广泛用于数据可视化。样式设置是ECharts中的重要一环,它能够帮助开发者根据需求调整图表的视觉效果,使其更加美观和易于理解。本文将详细介绍ECharts的样式设置,包括主题、颜色、字体、布局等方面的内容。1.ECharts主题ECharts提供了多种主题,用户可以根据自己的喜好和需求选择合适的主题。主题包括:默认主题:这是ECha
- 第05章 17 Contour 过滤器介绍与例子
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vtkContourFilter是VTK(VisualizationToolkit)中的一个关键类,用于从输入数据生成等值线或等值面。它是基于阈值的过滤器,可以从标量字段中提取等值线或等值面。vtkContourFilter的核心功能是根据用户指定的值生成等值线或等值面,并将其表示为多边形网格。vtkContourFilter的主要功能等值线/等值面生成:根据用户指定的等值(通常是标量值)生成等值
- open3d踩雷避坑(运行不了又不报错)
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2024.9.13:open3d的这个问题,折磨了我一整晚+一早上,直到我看到了github的一个issue问题描述:我安装open3d直接:pipinstallopen3d但是学到一半发现运行部分代码问题描述:open3d不出可视化pcd,也不报错只出现:进程已结束。。。。。什么的如下:进程已结束,退出代码为-1073741819(0xC0000005)可能是numpy版本不对!!!!那我直接就
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微调特定于域的搜索的文本嵌入:附Python代码详解阅读时长:20分钟发布时间:2025-02-02近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】嵌入模型将文本表示为具有语义意义的向量。尽管它们可以很容易地用于无数的用例(例如检索、分类),但通用嵌入模型在特定领域的任务上可能表现不佳。
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yuyuyue249
YOLO计算机视觉机器学习
一.hyp超参数:文件位置:data/hyps/hyp.scratch-low.yaml具体如下:lr0:0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.01#finalOneCycleLRlearningrate(lr0*lrf)momentum:0.937#SGDmomentum/Adambeta1weight_decay:0.0005#op
- 使用URL Rewrite实现网站伪静态
实现网站的伪静态功能,通常是通过配置Web服务器的URL重写功能(URLRewrite)来实现的。伪静态能有效提升网站的用户体验与SEO优化,给用户呈现简洁、易懂的URL地址,而实际上服务器内部还是通过动态的URL进行处理。下面,我们详细介绍如何通过配置URLRewrite规则来实现这一目标。1.配置Web服务器:确保你的网站运行在支持URLRewrite的Web服务器上,如Apache或Ngin
- Scikit-Learn K均值聚类
对许
#Python#人工智能与机器学习scikit-learn聚类机器学习
Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验(寻找最佳K)2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值(K-Means)是一种聚类算法,属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下:1.1、K均值
- 【15-聚类分析入门:使用Scikit-learn进行K-means聚类】
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机器学习回归预测大数据挖掘kmeans聚类python机器学习人工智能sklearn性能优化
文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言 聚类分析是一种无监督学习方法,用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一,其核心思想是将数据点分配到K个簇中,使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中,我们将介绍如何使用Scikit
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
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正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
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public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
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In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key