笒祈
笒祈

石墨集 · 青春

石墨集

青春


滞望

吹来没有风向的悲伤

长椅

在城市的面具后瑟瑟摇晃

月光

朦胧，而惆怅

雨

下在街灯之上，染亮

落地繁星的光

云

乌黑作一团，遮蔽

千万光年以外的信仰

路

铺着霓虹的地毯

一闪，一闪

涟漪

泛起波纹

缅怀岁月的吻痕


回不去的纯真

湮灭的青春

缓慢地

牵起我无力抵抗的双手

蹒跚地走


你可能感兴趣的:(石墨集 · 青春)

  • android中jni详细,Android中的JNI使用简介 戒酒硫 android中jni详细
    一、本文说明本文不对Android工程的各种配置做说明，只是简单介绍下开发过程中如何进行C与Java互相调用以及出现异常情况的处理。二、NDK简介AndroidNDK是一套允许您使用C和C++等语言，以原生代码实现部分应用的工具集。在开发某些类型的应用时，这有助于您重复使用以这些语言编写的代码库。三、JNI简介JNI是JavaNativeInterface的缩写，它提供了若干的API实现了Java
  • leetcode40. 组合总和 II Chevy_cxw c/c++算法设计leetcode回溯
    题目链接：力扣题意：给定一个数组candidates和一个目标数target，找出candidates中所有可以使数字和为target的组合。candidates中的每个数字在每个组合中只能使用一次。注意：解集不能包含重复的组合。方法：回溯classSolution{private:vector>res;vectorvct;vectorcandidates;vectorused;voidfind(
  • 二、机器学习模型评估与选择 没见过西瓜嘛 机器学习学习笔记机器学习人工智能数据分析
    机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度：分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m，精度=1-错误率。训练误差与泛化误差：学习器在训练集上误差为训练误差（经验误差），在新样本上误差为泛化误差，泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合：学习器把训练样本学得“太好”，将训练样本特点当作所有样本一般性质，导致泛化性能下降。欠拟合：学
  • 使用anyNA函数判断data.table中是否存在缺失值 独行侠WU R语言
    在R语言中，data.table是一种强大的数据处理工具，常用于处理大型数据集。在数据分析和清洗过程中，经常需要检查数据是否存在缺失值。本文将介绍如何使用anyNA函数来判断data.table中是否存在缺失值，并提供相应的源代码示例。首先，我们需要确保已经安装并加载了data.table包。可以使用以下代码进行安装和加载：#安装data.table包install.packages("data.
  • Android中高级进阶开发面试题冲刺合集（五） 代码与思维 androidjava面试Android进阶Framework
    以下主要针对往期收录的面试题进行一个分类归纳整理，方便大家统一回顾和参考。本篇是第五集~强调一下：因篇幅问题：文中只放部分内容，全部面试开发文档需要的可在公众号获取或找作者领取。第一篇面试题在这：Android中高级进阶开发面试题冲刺合集（一）第二篇面试题在这：Android中高级进阶开发面试题冲刺合集（二）第三篇面试题在这：Android中高级进阶开发面试题冲刺合集（三）第四篇面试题在这：And
  • iPaaS丨企业应用及数据集成的重要性和挑战 谷云科技RestCloud iPaaS混合集成平台数字化转型应用集成数据集成
    在激烈的市场竞争中，企业服务总线和数据总线扮演着企业神经网络的角色，它们将不同的业务部门、系统以及数据紧密相连，保障信息流通无阻，实现资源的高效分配。这样的集成不仅提高了企业的运营效率，还增强了企业的适应性和创新力，使企业能够在竞争中保持领先。然而，企业在集成过程中面临着不少挑战，集成工具的选择便是其中之一。开发人员在整合不同系统时，需要面对数据格式、数据量、通信协议和架构差异等问题，选择合适的集
  • 高效处理大规模数据：MATLAB实践指南 原机小子 matlab信息可视化数据分析
    在当今的数据驱动世界中，处理大规模数据集是科研和工程领域常见的挑战。MATLAB，作为一种高级数学软件，提供了一系列的工具和函数，使得大规模数据处理变得可行和高效。本文将介绍如何在MATLAB中进行大规模数据处理，包括数据导入、预处理、分析和可视化，并提供相应的代码示例。1.数据导入处理大规模数据的第一步是将数据导入MATLAB。MATLAB支持多种数据源，包括文本文件、Excel文件、数据库等。
  • Cisco ISR 1000 Series IOS XE Release 17.16.1a ED cisco
    CiscoISR1000SeriesIOSXERelease17.16.1aED思科1000系列集成多业务路由器IOSXE系统软件请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-isr-1000/查看最新版。原创作品，转载请保留出处。作者主页：sysin.org思科1000系列集成多业务路由器可靠性、安全性和性能集互联网接入、高级安全和无线服务功能于一体。思科1000系列
  • 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化 MickeyCV 目标检测深度学习目标检测计算机视觉python
    目录模型微调修改第一处：更少的训练回合Epoch修改第二处：更小的学习率LearningRate修改第三处：使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档，对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
  • mysql Pxc工作原理_浅谈MySQL-PXC架构 wei小彦 mysqlPxc工作原理
    一、PXC概述PXC是基于Galera协议的MySQL高可用集群架构。具有高可用性、方便扩展且可以实现多个MySQL节点间的数据同步复制和读写，保证数据的强一致性。可以基本达到实时同步且相互的关系是对等的，各节点之间各自为主，这种架构不共享任何数据，是一种高冗余架构。PXC的操作流程。首先客户端发起一个事务，该事务先在本地执行，执行完成后发起对事务的提交操作前会将产生的复制集广播出去获得一个全局的
  • 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测 辞落山 scikit-learnpython机器学习
    引言K最近邻（KNN）算法是一种简单且直观的分类算法。它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花，每种类型由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）描述。本文将使用scikit-learn中的KNN算法对该数据集进行分类预测。KNN算法概述KNN算法的核心思想是：对于一个未知类别的样本，通过计算该样本与已知样本的距离，
  • 使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机 QQ_1309399183 无人机类YOLO无人机深度学习
    使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
  • 国内 AI 工具汇总20241207 云樱梦海 文心一言
    聊天/内容生成文心一言：内容生成、文档分析、图像分析、图表制作、脑图等通义千问：内容生成、文档分析、图像分析等Kimi(月之暗面)：内容生成、文档分析、互联网搜索等腾讯混元：内容生成、文档分析、灵感推荐等讯飞星火：内容生成抖音豆包：内容生成，偏互联网运营方向智谱AI：内容生成、知识问答等百川智能：内容生成、文档分析、互联网搜索等360智脑：360智脑全家桶字节小悟空：字节跳动内容生成工具集达观数据
  • 大数据Lambda架构 奋进学堂 系统架构设计师考试架构
    Lambda架构介绍Lambda是用于同时处理离线和实时数据，可容错、可扩展的分布式系统架构。有批处理层、加速层、服务层。同时以流计算和批处理计算合并视图。Lambda架构的批处理层采用不可变存储模型，不断地往主数据集后追加新的数据。Lambda架构优缺点<
  • 广工Anyview离散数学第七章 墨染夜雨笺 离散数学算法广东工业大学离散数学学习
    注：网络资源整理，并非本人代码，离散数学对初学者比较抽象，希望对你有所帮助。请注意对应题目，每年题目可能有小变动。目录试设计一算法，对某集合A上的一个二元关系R，判断R是否为等价关系试设计一算法，对某集合A上的一个二元关系R，求商集A/R试设计一算法，求某集合A上的模n同余关系试设计一算法，对某集合A上的一个二元关系R，判断R是否为偏序关系试设计一算法，对某集合A上的一个二元关系R，判断R是否为等
  • Python计算离差与标准计分 Mr数据杨 Python数据分析师python数据分析开发语言
    离差和标准计分是统计学和数据分析中的重要概念，广泛应用于各类数据集的处理和分析过程中。掌握离差和标准计分有助于理解数据的分布情况，评估数据在群体中的相对位置，尤其在处理大规模数据或数据分析时非常重要。本教程将通过详细解释离差与标准计分的概念，并结合实际示例，帮助读者在编程环境下应用这些知识。离差与标准计分不仅在统计学中有理论意义，在实际工作场景中，比如教育测评、金融分析、科研实验等领域，也能帮助数
  • 在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？ cda2024 pytorch人工智能python
    在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集，被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中，D
  • 代码随想录算法训练营第三十六天-动态规划-474.一和零 taoyong001 算法动态规划c++leetcode
    背包问题本身就已经够反思维的了，竟然物品会有两个维度的情况，这是闹哪样？题目要求是最大子集的个数题目中的mmm和nnn可以类比为容器，要装潢这个容器，最多要多少个元素的个数，就是结果，这个容器最多有mmm个0，nnn个1这个容器相当于一个背包，这个背包是有两个维度，最多有mmm个0，nnn个1，装潢这个背包最多需要多少个物品给出的数据集就是物品这是一道01背包问题动规五部曲这里要使用一个二维的动规
  • 神经网络入门推荐知识,神经网络入门书籍推荐 快乐的小肥熊 ai智能写作神经网络matlab人工智能python
    适合初学者的神经网络和遗传算法资料遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带
  • Evaluation of OpenAI o1: Opportunities and Challenges of AGI UnknownBody LLMDailyLLMEvaluationagi人工智能大数据语言模型
    本文是LLM系列文章，针对《EvaluationofOpenAIo1:OpportunitiesandChallengesofAGI》的翻译。OpenAIo1评估：AGI的机遇和挑战摘要1引言1.1背景：o1的新功能2研究范围和使用的公共数据集3相关工作4实验和观察5讨论5.1LLMAgents和o1：推进科学与工程中的问题解决6结论摘要这项全面的研究评估了OpenAI的o1-preview大型语
  • 【Leetcode 每日一题】40. 组合总和 II 冠位观测者 LeetcodeDailyleetcode算法数据结构
    问题背景给定一个候选人编号的集合candidatescandidatescandidates和一个目标数targettargettarget，找出candidatescandidatescandidates中所有可以使数字和为targettargettarget的组合。candidatescandidatescandidates中的每个数字在每个组合中只能使用一次。注意：解集不能包含重复的组合。数
  • 数字图像处理——matlab实现 图像灰度等级化（2个等级，4个等级，8个等级，16个等级，32个等级，64个等级，128个等级的灰度图） miilue 实验报告图像处理MATLAB图像处理灰度等级化RGB转灰度代码实现
    图像灰度等级化相关知识读者可以自行百度，本篇文章只放matlab的实现代码。在做这个实验时，在网上没有找到好用的代码，自己后来试了一些他人的方法，最后修改完善得到了该篇文章的代码，希望有所帮助。My=imread('E:\informt\lesson\数字图像处理与安全\图像集\Fruit.bmp');%读取图像MyGrayPic=rgb2gray(My);%灰度图像等级化holdon;figur
  • 机器学习day3 ኈ ቼ ዽ 机器学习人工智能
    自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0
  • 编辑器Vim基本模式和指令 --【Linux基础开发工具】 小志biubiu Linux学习区编辑器linuxvim服务器ubuntucentosvi
    文章目录一、编辑器Vim键盘布局二、Linux编辑器-vim使用三、vim的基本概念正常/普通/命令模式(Normalmode)插入模式(Insertmode)末行模式(lastlinemode)四、vim的基本操作五、vim正常模式命令集插入模式从插入模式切换为命令模式移动光标删除文字复制替换撤销上一次操作更改跳至指定的行六、vim末行模式命令集列出行号跳到文件中的某一行查找字符保存文件离开vi
  • FLUTTER 开发资料集(持续更新) ssslar flutterflutter
    官网https://docs.flutter.dev/PLUGINhttps://docs.flutter.dev/packages-and-plugins/developing-packages渲染iOSPlatformViewhttps://docs.flutter.dev/platform-integration/ios/platform-viewsAndroidSurfaceTexture
  • Arcgis遥感影像建立镶嵌数据集，加载不显示，采用以下步骤，注意事项 木易GIS arcpy遥感GISarcgisgis图像处理
    Arcgis遥感影像建立镶嵌数据集，加载不显示，采用以下步骤，注意事项：（1）Footprint属性表maxPs改为5000；（2）镶嵌数据集右键属性，maxinumnumberofrasterspermasaic改为1000；（3）右键modify更改生成影像金字塔。然后重新加载图层就能显示了。
  • mysql直接在sql中将分组查询出来的多个属性的list，拼接成一个字符串，最后的结果只要一个大的字符串 CURRY30_1 mysqlsql数据库
    如果你想要的是将所有分组的结果进一步合并成一个单独的、巨大的字符串（即整个查询结果只返回一个字符串），那么你需要借助子查询或者应用程序层面的逻辑。在纯SQL中，这通常不是直接支持的功能，因为SQL是为返回结果集而设计的，而不是单一字符串。SELECTGROUP_CONCAT(singleResSEPARATOR'\n')ASlastResFROM(selectCONCAT('field1:',yo
  • 医学类 使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集 计算机C9硕士_算法工程师 数据集语义分割医学类数据集语义分割息肉TransUNetUNet
    息肉数据集/息肉瘤分割项目解决（已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的（肠胃）息肉用于器官内部息肉瘤分割，息肉目标检测，息肉定位任务息肉分割是一个重要的医学影像分析任务，特别是在内窥镜检查中。EDD2020数据集是一个很好的起点。我们将使用几种流行的深度学习模型（如Tra
  • L8打卡学习笔记 无涯学徒1998 学习笔记支持向量机
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面：SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面，称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量：支持向量是离分隔超平面最近的样本点，它们决定了超平面的
  • 【学习笔记】昇思25天学习打卡(D14)CV05-SSD目标检测.ipynb UnseenMe 昇思学习笔记目标检测
    SSD目标检测模型简介SSD，全称SingleShotMultiBoxDetector，是WeiLiu在ECCV2016上提出的一种目标检测算法。使用NvidiaTitanX在VOC2007测试集上，SSD对于输入尺寸300x300的网络，达到74.3%mAP(meanAveragePrecision)以及59FPS；对于512x512的网络，达到了76.9%mAP，超越当时最强的FasterRC
  • 基本数据类型和引用类型的初始值 3213213333332132 java基础
    package com.array; /** * @Description 测试初始值 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:31:53 */ public class ArrayTest { ArrayTest at; String str; byte bt; short s; int i; long
  • 摘抄笔记--《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》 白糖_ 高质量代码
            记得3年前刚到公司，同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》这本书，当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到，于是乎又找来看看，我的天，真是非常多的干货，对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。           看完整本书，也记了不少笔记
  • 【备忘】Django 常用命令及最佳实践 dongwei_6688 django
    注意：本文基于 Django 1.8.2 版本   生成数据库迁移脚本（python 脚本） python manage.py makemigrations polls  说明：polls 是你的应用名字，运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整   查看该次迁移需要执行的 SQL 语句（只查看语句，并不应用到数据库上）： python manage.p
  • 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零 周凡杨 java算法阶乘面试效率
                                     &n
  • spring注入servlet g21121 Spring注入
    传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的，配置代理servlet亦比较麻烦，这里其实有比较简单的方法，其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容： ServletContext application = getServletContext(); WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
  • Jenkins 命令行操作说明文档 510888780 centos
    假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/ 基本的格式为 java 基本的格式为 java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args] 下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法 1. &nb
  • UnicodeBlock检测中文用法 布衣凌宇 UnicodeBlock
    /**  * 判断输入的是汉字  */ public static boolean isChinese(char c) {        Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);    
  • java下实现调用oracle的存储过程和函数 aijuans javaorale
    1.创建表：STOCK_PRICES     2.插入测试数据：     3.建立一个返回游标：  PKG_PUB_UTILS   4.创建和存储过程：P_GET_PRICE     5.创建函数：   6.JAVA调用存储过程返回结果集 JDBCoracle10G_INVO
  • Velocity Toolbox antlove 模板toolboxvelocity
    velocity.VelocityUtil package velocity; import org.apache.velocity.Template; import org.apache.velocity.app.Velocity; import org.apache.velocity.app.VelocityEngine; import org.apache.velocity.c
  • JAVA正则表达式匹配基础 百合不是茶 java正则表达式的匹配
      正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作   正则表达式的用途; 字符串的匹配 字符串的分割 字符串的查找 字符串的替换       正则表达式的验证语法     [a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
  • 是否使用EL表达式的配置 bijian1013 jspweb.xmlELEasyTemplate
            今天在开发过程中发现一个细节问题，由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示，但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了，导致我的模板不能正常展示后台数据。         网
  • 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础 bijian1013 oracle数据库plsql
    --只包含执行部分的PL/SQL块 --set serveroutput off begin dbms_output.put_line('Hello,everyone!'); end; select * from emp; --包含定义部分和执行部分的PL/SQL块 declare v_ename varchar2(5); begin select
  • 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器 bit1129 nginx
    Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能：   接受客户端请求 将请求转发给被代理的服务器 从被代理的服务器获得响应结果 把响应结果返回给客户端 实例 本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器 对于静态的html和图片，直接从Nginx获取 对于动态的页面，例如JSP或者Servlet，Nginx则将请求转发给Res
  • Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin blackproof maven报错
    转：http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin   maven报错： Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
  • 发布docker程序到marathon ronin47 docker 发布应用
    1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry docker pull docker-registry docker run -t -p 5000:5000 docker-registry 下载docker镜像并发布到私有registry docker pull consol/tomcat-8.0
  • java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; /* * Q 57 用两个栈实现队列 */ public class QueueImplementByTwoStacks { private Stack<Integer> stack1; pr
  • Nginx配置性能优化 cfyme nginx
    转载地址：http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605   大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装，修改这里或那里的几行配置，好了，你已经有了一个Web服务器了。而且，在大多数情况下，一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而，如果你真的想挤压出Nginx的性能，你必
  • [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术 comsci java
         对图形图像进行精确处理，需要大量的数学工具，即使是从底层硬件模拟层开始设计，也离不开大量的数学工具包，因为我认为，JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作，需要从开发一些基础的，类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手，而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......   &nb
  • MonkeyRunner的使用 dai_lm androidMonkeyRunner
    要使用MonkeyRunner，就要学习使用Python，哎 先抄一段官方doc里的代码 作用是启动一个程序（应该是启动程序默认的Activity），然后按MENU键，并截屏 # Imports the monkeyrunner modules used by this program from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
  • Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案 datamachine mapreducehadoop分布式计算
    csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案，存档。 原帖：http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。     Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
  • 以資料庫驗證登入 dcj3sjt126com yii
    以資料庫驗證登入 由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼:    public function authenticate()    {        $users=array( &nbs
  • github做webhooks：[2]php版本自动触发更新 dcj3sjt126com githubgitwebhooks
    上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。 工具/原料 git github 方法/步骤   在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。   钩子更新的代码如下： error_reportin
  • Eos开发常用表达式 蕃薯耀 Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
    Eos开发常用表达式 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一     &
  • SpringSecurity3.X--SpEL 表达式 hanqunfeng SpringSecurity
    使用 Spring 表达式语言配置访问控制，要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性：   <http auto-config="true" use-expressions="true"> 这样就会在投票器中自动增加一个投票器：org.springframework
  • Redis vs Memcache IXHONG redis
    1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Red
  • Python - 装饰器使用过程中的误区解读 kvhur JavaScriptjqueryhtml5css
    大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于AOP(面向切面编程)的场景，较为经典的有插入日志，性能测试，事务处理，Web权限校验， Cache等。 原文链接：http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm Python语言本身提供了装饰器语法（@），典型的装饰器实现如下：   @function_wrapper de
  • 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新 nannan408 case when
    1.前言.    如题. 2. 代码.   <update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List"> <foreach collection="list" item="list" index=&
  • Algorithm算法视频教程 栏目记者 Algorithm算法
    课程：Algorithm算法视频教程 百度网盘下载地址： http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji 程序写的好不好,还得看算法屌不屌！Algorithm算法博大精深。 一、课程内容： 课时1、算法的基本概念 + Sequential search 课时2、Binary search 课时3、Hash table 课时4、Algor
  • C语言算法之冒泡排序 qiufeihu c算法
    任意输入10个数字由小到大进行排序。 代码： #include <stdio.h> int main() { int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/ for(i = 1;i < 11;i++){ scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/ } for
  • JSP异常处理 wyzuomumu Webjsp
    1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中: <%@ page errorPage="errors.jsp"%>   2.在处理异常的网页中做如下声明： errors.jsp: <%@ page isErrorPage="true"%>，这样设置完后就可以在网页中直接访问exc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他