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Jaaiko
数学建模算法开源图论matlab
2024年华数杯全国大学生数学建模竞赛B题为:VLSI电路单元的自动布局。本题主要关注的是全局布局问题。学术界针对全局布局的评估模型和优化方法的研究历史悠久。本文借题顺势介绍全局布局的一些重点基础内容和相关工具/资料,以期为对EDA算法设计领域感兴趣、对数学建模感兴趣的人降低研究门槛。VLSI是超大规模集成电路的简称。完成一个VLSI设计的流程十分复杂,包含多种数据格式的转化,其中将逻辑网表转变为
- npm install 太慢?解决方法大揭秘
小柒笔记
npm前端node.js
本文将详细介绍如何解决npminstall命令执行速度慢的问题。文章将涵盖npminstall命令执行慢的原因、优化方法以及实际应用案例。通过本文的学习,读者可以掌握提高npminstall命令执行速度的基本技巧,并在实际项目中得心应手。引言npminstall是Node.js项目开发中的常用命令,用于安装项目依赖。然而,在某些情况下,npminstall命令的执行速度可能会变得非常慢,这可能影响
- 363. 矩形区域不超过 K 的最大数值和(C语言实现)
Buaaer(>ω<)
算法学习-Leetcode动态规划算法二分查找
文章目录363.矩形区域不超过K的最大数值和题干声明方法1-暴力枚举+简单dp方法2-暴力枚举+二维数组前缀和方法3-固定边界搜索方法4-固定边界搜索+dp优化方法5-固定边界搜索+前缀和+二分查找363.矩形区域不超过K的最大数值和本题涉及内容:一/二维前缀和问题、降维问题、暴力枚举问题、dp问题、二分查找问题题干给你一个m∗nm*nm∗n的矩阵matrixmatrixmatrix和一个整数kk
- K-means 算法的介绍与应用
小魏冬琅
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目录引言K-means算法的基本原理表格总结:K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结:K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法,在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中,而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
- 打造高效业务架构:价值流在企业转型中的应用指南
The Open Group
大数据数字化转型企业架构师微服务云原生架构
从流程到价值流的业务架构转型随着企业面对数字化转型带来的激烈市场竞争,优化业务架构成为每个企业管理者必须面对的核心挑战。传统的业务流程优化方法往往难以应对复杂的客户需求和日益增加的业务复杂性。《价值流指南》由TheOpenGroup发布的企业数字化转型专业参考材料,系统化介绍了如何定义、分解和映射价值流,以及其在商业架构中的应用,《价值流指南》为企业提供了一种全新的业务优化视角,将焦点从内部流程效
- [01] 动态规划解题套路框架
_魔佃_
本文解决几个问题:动态规划是什么?解决动态规划问题有什么技巧?如何学习动态规划?刷题刷多了就会发现,算法技巧就那几个套路。所以本文放在第一章,来扒一扒动态规划的裤子,形成一套解决这类问题的思维框架,希望能够成为解决动态规划问题的一部指导方针。本文就来讲解该算法的基本套路框架,下面上干货。labuladong的算法小抄首先,动态规划问题的一般形式就是求最值。动态规划其实是运筹学的一种最优化方法,只不
- Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法
含老司开挖掘机
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合,应用于多目标预测问题的解决。主要内容包括BP神经网络的学习原理、适应度函数的设计与应用、NSGA-II在多目标优化中的作用、多目标预测的策略以及Matlab工具在算法实现中的使用。本文旨在通过这些技术,帮助读者构建出能在多个相互冲突的目标间取得平衡的优化解决方案,并提供完整的Matlab代码实现,以供
- WebView交互架构项目实战(三),史上超级详细
m0_66264881
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returnsplashTargetPath+“/”;}***1:常用JS本地化及延迟加载*******资源等文件(不需要更新)本地存储,在需要的时候直接从本地获取。哪些资源需要我们去存储在本地呢,当然是一些不会被更新的资源,例如图片文件,js文件,css文件,比预加载更粗暴的优化方法是直接将常用的JS脚本本地化,直接打包放入apk中。比如H5页面获取用户信息,设置标题等通用方法,就可以直接写入一
- 基于深度学习的结构优化与生成
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基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域,例如建筑设计、机械工程、材料科学等。该技术通过使用深度学习模型分析和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素,旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。1.结构优化与生成的核心概念结构优化:涉及通过调整结构设计参数(如形状、材料、厚度等)来改善其特定性能指标,如强度、刚度、重量、成本或安全性。传统的优化方法依赖于数值仿真和数学优化算法,
- 如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法
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如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在本文中,我们将探讨如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法。分布式梯度下降(DistributedGradientDescent)是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法,特别是在处理大规模数据集时非常有效。本文将介绍如何设计和实现这一算法,以提高训练效率。分布式梯度
- 最优化方法Python计算:一元函数搜索算法——二分法
戌崂石
最优化方法最优化方法python
设一元目标函数f(x)f(x)f(x)在区间[a0,b0]⊆R[a_0,b_0]\subseteq\text{R}[a0,b0]⊆R(其长度记为λ\lambdaλ)上为单峰函数,且在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续可导,即其导函数f′(x)f'(x)f′(x)在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续。在此增强的条件下,可以加速迭代计算压缩区间的过程。仍然设置计算精
- Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图
亚图跨际
Python交叉知识算法去噪预测算法聚焦荧光团伪影消除算法囊泡动力学自动化多尺度统计物距
要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。例如,高斯掩模包含由高斯函数确定的元素。这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说,平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均
- 第十七章 总结与延申:从无心讹传到洞若观火
张小邪倒斗中
《收获不止SQL优化》笔记oracle数据库sql
参考《收获,不止SQL优化》作者:梁敬彬/梁敬弘质疑探索比学习更重要!!!一、网上的优化方法,有些是错的,有些已过时,要自己动手验证过。所以构造环境,出验证脚本,就要仔细思考如何才能得到尽量准确的试验结果。(比如保证数据量,不统计首次执行的硬解析时间、多次执行取平均值对比效率等等)二、只要你觉得不流畅,用户体验不好,都是有问题的。有些是提供的方法本身就不是最佳的,有些高版本已经做过优化了,有些确实
- tomcat 配置java启动参数配置_tomcat常用配置详解和优化方法
徐聪瓜要努力
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tomcat常用配置详解和优化方法参考:http://blog.csdn.net/zj52hm/article/details/51980194http://blog.csdn.net/wuliu_forever/article/details/52607177https://www.cnblogs.com/dengyungao/p/7542604.htmlhttps://www.cnblogs.
- Unity3D 屏幕空间阴影的简单优化详解
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在Unity3D中,阴影是提升场景真实感的重要元素之一。然而,传统的阴影映射技术(ShadowMapping)可能会因为计算量大而导致性能问题。屏幕空间阴影(ScreenSpaceShadows,SSS)技术提供了一种更高效的阴影生成方式,特别是在现代图形硬件上。本文将详细介绍屏幕空间阴影的基本原理、优化方法以及代码实现。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀
- 【AI大模型应用开发】1.2 Prompt Engineering(提示词工程)- 站在巨人的肩膀上,超实用!常用提示词整理
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通过上两篇文章我们学习和实践了Prompt的书写要素、原则与技巧,以及了解了一些进阶的优化方法。本来今天是想收集一些网上比较好的Prompt提示词,来与大家共同学习下别人的书写方式,吸取别人的经验,对Prompt有个更深入的理解。但是发现这有点不太好,直接copy别人的东西,附个链接有点枯燥,大家看起来也比较懵。并且网上专门收集Prompt的文档和网站也有很多,我就不在这里班门弄斧了。对于想看各类
- SQL调优——调优技巧
码说芯语
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文章目录1、查看真实的基数(Rows)2、使用UNION代替OR3、分页语句优化思路3.1、单表分页优化思路3.2、多表关联分页优化思路4、使用分析函数优化自连接5、超大表与超小表关联优化方法6、超大表与超大表关联优化方法7、LIKE语句优化方法8、DBLINK优化9、对表进行ROWID切片10、SQL三段分拆法1、查看真实的基数(Rows)执行计划中的Rows是假的,是CBO根据统计信息和数学公
- 探索C++编程技巧:计算两个字符串的最长公共子串
清水白石008
C++C++题库面试试题c++代理模式开发语言
探索C++编程技巧:计算两个字符串的最长公共子串在C++面试中,考官通常会关注候选人的编程能力、问题解决能力以及对C++语言特性的理解。一个常见且经典的问题是计算两个字符串的最长公共子串(LongestCommonSubstring,LCS)。本文将详细介绍如何编写一个函数来解决这个问题,并深入探讨相关的编程技巧和优化方法。目录引言问题描述解决思路实现步骤基础实现动态规划优化代码示例复杂度分析总结
- 人工智能&机器学习&深度学习
AA杂货铺111
机器学习:一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习:不仅能利用现有数据,还可以通过对环境的探索获得新数据,并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地对环境进行探索,而探索是为了获取数据进行更好的学习。深度强化学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的强化学习算法。人工智能定义与分类人工智能(Art
- 遗传进化算法进行高效特征选择
广东数字化转型
算法人工智能
在构建机器学习模型时,特征选择是一个关键的预处理步骤。使用全部特征往往会导致过拟合、增加计算复杂度等问题。因此,我们需要从原始特征集中选择一个最优子集,以提高模型的泛化性能和效率。特征选择的目标是找到一个二元掩码向量,对应每个特征的保留(1)或剔除(0)。例如,对于10个特征,这个掩码向量可能是[1,0,1,1,0,0,1,0,1,0]。我们需要通过某种优化方法,寻找一个使目标函数(如模型的贝叶斯
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建模强化栈数学建模编程linprog
一、介绍linprog是MATLAB中用于解决线性规划问题的函数。线性规划是一种优化方法,它尝试在满足一组线性等式或不等式约束的条件下,找到一个线性目标函数的最大值或最小值。linprog函数适用于求解形如以下问题的线性规划问题:minimizecTxsubjecttoAx≤bAeqx=beqlb≤x≤ub其中:c是目标函数的系数向量。x是优化变量向量。A和b定义了不等式约束Ax≤b。Aeq和be
- 网站建设完成后, 做seo必须知道的专业知识之--黑帽SEO
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黑帽SEO是指通过不道德或不公平的手段,试图提高网站在搜索引擎中的排名。下面将详细探讨黑帽SEO的各个方面:定义与原理定义概述:黑帽SEO涉及使用作弊策略和技巧,目的在于快速提升网站的搜索引擎排名,而非通过正当的优化方法。工作原理:黑帽SEO绕过搜索引擎的正常使用条款,利用算法的漏洞和弱点,达到快速但短暂的高排名效果。常见手法与案例关键词堆积:在网页内容中过度重复关键词,以误导搜索引擎关于网页的主
- 【XR】优化SLAM SDK的稳定性
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优化SLAMSDK的稳定性是确保增强现实(AR)和虚拟现实(VR)应用在各种环境和设备上都能稳定运行的关键。以下是一些主要的优化方法:1.传感器融合优化方法:将多个传感器的数据(如摄像头、加速度计、陀螺仪、磁力计)进行融合,以补偿单一传感器可能存在的误差。优势:提高了环境理解的准确性,减少了由于单一传感器误差导致的抖动和漂移现象。实例:ARKit和ARCore都利用了传感器融合技术来增强稳定性。2
- 大模型训练优化方法
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写在前面在训练模型尤其是大模型的时候,如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。本文主要参考HF上的一篇文章:https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one,以及笔者在实际训练中的一些经验,给出一些比较实用的方法。先看一个总览的表:方法加快训练速度优化显存利用率BatchsizechoiceYesYesGradie
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智能优化特征选择|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的特征选择(分类器选用的是SVM)研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结智能优化特征选择|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的特征选择(分类器选用的是SVM)研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】一、PO基本原理鹦鹉
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Nginx负载均衡详解包括其配置、策略及优化方法,是现代网站架构中不可或缺的一环。通过负载均衡,可以有效分配请求压力,提高网站性能和稳定性。Nginx作为一个高性能的开源Web服务器和反向代理服务器,被广泛应用于负载均衡。其核心在于利用反向代理来分配客户端请求到不同的后端服务器,从而实现请求的高效处理和资源的合理分配。具体来说,Nginx通过配置文件中的upstream模块定义后端服务器群组,并配
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FlexSim:FlexSim仿真优化方法与策略FlexSim基础介绍FlexSim软件概述FlexSim是一款强大的离散事件仿真软件,广泛应用于制造业、物流、医疗保健、零售业等多个领域。它通过模拟现实世界中的系统和流程,帮助用户分析、预测和优化系统性能。FlexSim的核心优势在于其直观的用户界面、强大的建模功能和深入的分析工具,使得即使是复杂的系统,也能被精确地建模和优化。FlexSim界面与
- 机器学习最优化方法之梯度下降
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1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时,求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大,而且有些矩阵没有逆矩阵,这个时候就需要用近似矩阵,影响精度。另外,在绝大多数机器学习算法情况下(如LR),损失函数要复杂的多,根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法,这就是梯度下降。其实随机梯度下降才是实际应用中最常用的求解方法,但是其基础
- 【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法
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机器学习回归人工智能算法特征工程
引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤,它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征,以提高模型的性能和预测能力LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)回归是一种用于回归分析的线性模型,它通过引入L1正则化(Lasso正则化)来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的降维技术
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s