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点云SLAM
点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
- Qwen2.5 技术报告
三谷秋水
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24年12月来自通义千问的论文“Qwen2.5TechnicalReport”。本报告介绍Qwen2.5,这是一系列全面的大语言模型(LLM),旨在满足多样化的需求。与之前的迭代相比,Qwen2.5在预训练和后训练阶段都有显著的改进。在预训练方面,将高质量的预训练数据集从之前的7万亿个token扩展到18万亿个token,为常识、专家知识和推理能力提供坚实的基础。在后训练方面,用超过100万个样本
- 基于Python的PDF文件自动下载爬虫技术——详细教程与实例
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目pythonpdf爬虫开发语言信息可视化
1.引言在信息时代,许多网站提供了PDF格式的文档,如新闻报道、学术论文、合同文件等。对于科研人员或数据分析师来说,批量下载和分析这些PDF文件是非常有用的。Python作为一种高效且易于学习的编程语言,在网络数据抓取(即爬虫技术)方面拥有强大的库和工具,使得自动化下载网站中的PDF文件变得十分简单。在本篇博客中,我们将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取网页中的所有PDF文件,并自动下载到本
- 复杂脑网络之图论参数计算(BCT工具包)
addBr
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以下内容一定漏洞百出[求饶.jpg]...作为渣渣小白,一点一点摸索怎么使用BCT工具包,目前只会计算几个参数,原理神马的也没太明白呢。接下来的任务就是从原理公式入手,再对逐个参数的计算代码进行理解...所以内容会不断改进和补充。有错误请尽管指出,感谢~一、计算聚类系数、特征路径长度、小世界参数大概思路:功能连接矩阵--->去除虚假连接的矩阵--->加权矩阵--->计算图论参数1.功能连接矩阵--
- Flink集群架构
流量留
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在上一章节我们对flink有了一个基本的了解。从它的应用的场景以及它的一些基本的一些核心的一些概念。从本章节开始,我们对flink从它的一个集群的一个架构以及它的一个部署模式着手,去了解flink如何去部署在不同的这样的一个集群的一些资源管理器上面,以及相应的一些原理的一些解析。本节课开始我们了解一下flink的一个集群的一个基本的架构,了解里面核心的一些组件,比如说dropmanager,tas
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橙色为primarykey,绿色为foreignkeyemployeeemp_idnamebirth_datesexsalarybranch_idsup_id206小黄1999/10/8F500001NULL207小绿1985/9/16M290002206208小黑2000/12/19M350003206209小白1997/1/22F390003207210小兰1925/11/10F8400012
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摘要:在多个领域中,增加大型语言模型(LLM)测试时的计算量已展现出广阔前景,但在代码生成方面,尽管数学领域已对此进行了深入研究,该方向仍探索不足。在本文中,我们提出了S,这是首个混合测试时缩放框架,能显著提升生成代码的覆盖率和选择准确性。S在现有的并行缩放范式基础上引入了顺序缩放,以突破性能极限。此外,它还利用了一种新颖的选择机制,该机制能自适应地生成用于成对比较的区别性输入,并结合执行基础信息
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msfphp脚本提权
本帖最后由小爱_Joker于2017-3-913:28编辑大晚上的写个文章不容易而且有点小冷利用metasploit提权Linux主机主要就是用msf生成一个马子上传到webshell打开马子后你就会发现你的msf已经建立了一个回话下面进入正题PHPMeterpretermetasploit有一个名为PHPMeterpreter的payload,可创建具有meterpreter功能的PHPwebs
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目录读取:写入:(其中的读取和写入时我认为比较重要的,所以单独做成了目录,这里的读取和写入是指在进行sql注入的时候与本地文件进行的交互)好久没发博客了。。。从这篇开始的小迪安全学习笔记就开始进入到漏洞模块了,这篇主要是讲一些与sql注入相关的思想,杂谈一些内容吧先。。区分两个东西:SRC:发现漏洞接即可实战:发现漏洞之后,要根据这个漏洞获取一些相应的权限,如后台权限,甚至是网站权限,最后是提权,
- 面试技巧|软件测试面试题八股文-数据库题库
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本期主要是一些原理性和实践类问题,如果你有使用数据库的相关经历,面试官大概率会深入问下面这些问题,回答上来是加分项!小编提醒:理解第一,不要死记硬背哈!可以根据面试题来展开学习相关知识点,会让你进步得更快。关系型数据库和非关系型数据库的区别?关系型数据库以表格形式存储数据,遵循严格规则,便于处理结构化数据的复杂查询;非关系型数据库更灵活,适于存储半结构化和非结构化数据,例如文档、图像。扩展问题-关
- 用Python爬取B站视频的实践与技术分析(通俗易懂)
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标题:用Python爬取B站视频的实践与技术分析摘要:本论文介绍了如何使用Python编写网络爬虫程序来爬取B站(哔哩哔哩)视频的实际步骤和技术细节。通过发送网络请求和解析网页内容,我们可以获取到视频的标题和链接。本文将详细解释爬取B站视频的过程,并提供通俗易懂的代码示例,旨在帮助读者理解爬虫技术并能够自己动手实践。引言:随着网络视频的普及,越来越多的用户在B站上观看和分享视频内容。然而,有时我们
- Amazon Aurora深度探索(一)
仲培艺
数据库Amazon-Aurora
【导语】Amazon的Aurora自从问世,就备受关注,其性能和实现架构是被关注的热点。2017年,Amazon发表了一篇论文,披露其实现的一些技术细节。本文在此背景下,对Aurora系统的实现从整体架构、存储、事务处理三个方面进行深入探讨,并从数据库内核技术实现的角度对Aurora做了一定的推测。2017年,Amazon在SIGMOD上发表了论文《AmazonAurora:DesignConsi
- 【动手学运动规划】2.6 Reeds Shepp曲线
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我出来打工,我不惦记钱,我惦记什么?—武林外传黄豆豆代码及环境配置:请参考环境配置和代码运行!ReedsShepp,通常简称为RS曲线,是一种用于路径规划的算法,由J.A.Reeds和L.A.Shepp在1990年的论文《OptimalPathsforaCarThatGoesBothForwardsandBackwards》中提出。该算法主要用于描述机器人或车辆在平面上的运动轨迹,特别是在需要考虑
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1.Qwen-7B和Llama-3的所属公司Qwen-7B:属于阿里巴巴,是“通义千问”系列的开源模型,由阿里云团队研发。Llama-3:属于Meta(原Facebook),是Meta开源的Llama系列大语言模型的最新版本。2.蒸馏数据的使用与模型归属蒸馏技术的作用:DeepSeek将自研大模型(如DeepSeek-R1)生成的80万条高质量解题数据(称为“蒸馏数据”)用于训练Qwen、Llam
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Word毕业论文排版:最详细教学更新题注Ctrl+A全选;F9更新。快速加入参考文献关联Word与Zotero参考文献引用格式:选择带有numeric的:
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时光如流水,很快又要到一年一度的毕业季了。毕业论文这个让人爱恨兼备的小妖精又要出来兴风作浪了,一班几十上百人的论文排版还真是“各有千秋”。今天小编给大家分享一些Word排版技巧,希望可以帮助到大家哦!一:段落排版在写论文的时候,因为篇幅过长,可能大家需要对一些段落进行调整。键盘上有上下箭头的按键。先选中需要段落,然后按着【Shift+Alt+↑】或【Shift+Alt+↓】。向上的箭头就是将段落向
- Mamba架构深度解析:基于状态空间模型的线性复杂度序列处理实战指南(附代码+案例
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一、技术原理:状态空间模型与线性复杂度数学推导1.传统状态空间模型(SSM)连续系统描述:h′(t)=Ah(t)+Bx(t)y(t)=Ch(t)+Dx(t)\begin{aligned}h'(t)&=Ah(t)+Bx(t)\\y(t)&=Ch(t)+Dx(t)\end{aligned}h′(t)y(t)=Ah(t)+Bx(t)=Ch(t)+Dx(t)离散化后(零阶保持法):hk=Aˉhk−1+Bˉ
- 论文解读(全头皮重建方向):3DCMM
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从面部到完整头部:3DCMM的技术原理解析引言在计算机图形学和人体工学领域,3D头部模型的需求日益增加。无论是虚拟化身的创建还是头盔的个性化设计,仅有面部模型往往不足以满足要求,完整的头部几何(包括头皮)才是关键。传统的3D可变形模型(3DMM)多集中于面部重建,头皮区域因数据稀缺和技术限制常被忽略。2022年发表于VRCAI’22的论文《3DCMM:3DComprehensiveMorphabl
- 如何从0开始写一个操作系统
c后端
本贴用来记录作者用c语言写一个操作系统,主要参考《操作系统真相还原》一书写的,同时也会对书里的代码和linux进行对比,尽量看一下现代操作系统中是如何实现的。原书的代码https://github.com/yifengyou/os-elephant/tree/master我会挑一些说说传统的操作系统课一般从内存,虚拟化等等方面讲起,因为是自己实现操作系统,肯定不能一上来就写开始写内存管理这种大活,
- 【Rust中级教程】2.9. API设计原则之显然性(obvious) :文档与类型系统、语义化类型、使用“零大小”类型
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Rust中级教程rust开发语言后端
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(加关注即可阅读全文),对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(=・ω・=)2.9.1.文档与类型系统用户可能不会完全理解API的所有规则和限制。所以你写的API应该让你的用户易于理解,并且难以用错。通过Rust的文档与类型系统,我们可以尽量实现这个需求。2.9.2.文档让API透明化的第一步就是写出好的文档。写出好的文档有这么几点要求:1.清楚的记录清楚的记
- el-date-picker 组件限制禁止选择当前时间之前的时间
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页面代码核心逻辑主要对日期与时分秒逐级分离限制,其中分秒需要注意时、分选择的变化,当分钟大于当前分时应放开所有秒的选择,分钟选择限制同理。constdisabledDateFn=(time)=>{//比当前时间小的时间禁用(返回false则禁用)returntime.getTime(){consta=[];for(leti=0;iif(newDate().getHours(){//选择时大于当前时
- python阈值计算_基于Python的阈值分割算法实现(二)
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引言前文我们讨论了关于实现OTSU算法的问题,该算法主要是针对于特征值阈值的确定,这个值可以用于论文讨论和说明。但实际情况中,我们需要对图像进行各种滤波,预处理,那么此时我们可能需要一种带坐标和投影的分割结果,本文就将带大家实现对图像进行阈值分割后进行结果的输出。本文代码共包含了四种不同的分割算法,分别是三角阈值分割法、Riddler-Calvard分割法、自适应局部均值分割法、自适应局部高斯分割
- python 语音转文本中文——DeepSpeech
drebander
python开发语言DeepSpeech
DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
- 时序差分(TD)算法:
waski
强化学习人工智能机器学习
TD算法:小猴子每走1步,看一下这个路口的V值,还有获得的奖励r;回到原来的路口,把刚刚看到的V值和奖励r进行运算,估算出V值。和蒙地卡罗(MC)不同:TD算法只需要走N步。就可以开始回溯更新。和蒙地卡罗(MC)一样:小猴需要先走N步,每经过一个状态,把奖励记录下来。然后开始回溯。那么,状态的V值怎么算呢?其实和蒙地卡罗一样,我们就假设N步之后,就到达了最终状态了。假设“最终状态”上我们之前没有走
- python-leetcode 43.二叉搜索树中第K小的元素
SylviaW08
leetcode算法职场和发展
题目:给定一个二叉搜索树的根节点root,和一个整数k,请设计算法,查找其中第K小的元素(从1开始计数)方法一:中序遍历叉搜索树具有如下性质:结点的左子树只包含小于当前结点的数。结点的右子树只包含大于当前结点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树二叉树的中序遍历即按照访问左子树——根结点——右子树的方式遍历二叉树;在访问其左子树和右子树时,我们也按照同样的方式遍历;直到遍历完整棵树。因为二
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 1: 初入量化江湖 —— Python与量化的第一次邂逅
山海青风
python量化分析
第一章:初入量化江湖——Python与量化的第一次邂逅故事情境在一个热闹的理财交流群里,小K偶然听到有人提起“量化投资”。那一刻,他心中燃起了一种莫名的好奇与憧憬:“量化投资究竟是什么?我真的能用代码来炒股吗?”然而,面对这一连串新奇的名词,小K感到有些茫然,一头雾水。就在他犹豫不决的时候,一位神秘的前辈私信他:“想要在量化江湖中闯出一片天地,首先得打好基础。先从搞定Python和学习如何读取股票
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 2: 初试身手 —— Python基础与神秘股票清单
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python
第二章:初试身手——Python基础与神秘股票清单在这一章中,我们将跟随小K的脚步,开启Python的初探之旅。小K刚刚踏入量化投资的世界,就收到了前辈神秘发送的一份文件——“神秘股票清单.csv”。前辈告诉他,只有牢牢掌握Python的基础语法,才能游刃有余地处理金融数据,进一步深入量化分析的奥秘。接下来,就让我们一起体验小K如何用Python完成这个第一个小任务,从而收获满满的成就感吧!故事情
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 3: 初探数据世界 —— Pandas与数据清洗的武林秘笈
山海青风
python
第三章:初探数据世界——Pandas与数据清洗的武林秘笈在量化江湖中,数据正如武林秘籍中的内功心法,必须先打好基础,才能施展后续高深武技。小K这次获得了一份历史股票交易数据,但初看之下却是一团乱麻:缺失值、重复记录、日期格式不统一……前辈笑着说:“兄弟,若想踏入量化之路,先要学会如何把这‘脏数据’炼成一手干净的‘真气’!”下面,就跟随小K的脚步,逐步揭开数据清洗的秘密,掌握Pandas的基本功法,
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
胖墩会武术
深度学习PyTorch项目实战pythonunetpytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- 微服务架构是什么?怎么使用?
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架构微服务java
微服务架构一.服务架构演变过程1.1单体应用架构所有的功能都在一个项目中1.2集群架构把一个单体项目部署多个,使用nginx进行负载均衡,根据负载均衡策略调用后端服务。不好的地方:有的服务访问量大,有的服务访问量小,这样不管访问量大小都会进行多次部署。1.3垂直架构将不同功能模块进行拆分,服务之间可以相互调用,还可以根据访问量大小进行选择性的多次部署。不好的地方:服务之间的管理调用比较麻烦1.4微
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默