- 量子计算的数学地基:解码希尔伯特空间的魔法
牧之112
量子计算
在科技圈,“量子计算”早已不是陌生的名词。从谷歌的“量子霸权”实验到IBM的量子云服务,从药物研发的分子模拟到密码学的革命性突破,量子计算正以颠覆式的姿态重塑着人类对计算的认知。但在这些令人惊叹的应用背后,藏着一个关键的数学基石——希尔伯特空间(HilbertSpace)。它像一片隐形的“量子舞台”,支撑着量子比特的叠加、纠缠与计算,是理解量子计算本质绕不开的概念。一、从“普通空间”到“量子空间”
- 芯谷科技--双运算放大器D4558
Silicore_Emma
科技运算放大器音频放大音频设备医疗仪器
在现代电子系统中,运算放大器作为信号处理的核心元件,其性能直接影响到整个系统的稳定性和精度。D4558双运算放大器,凭借其卓越的性能和广泛的应用适配性,为工程师提供了可靠的信号处理解决方案。产品简介D4558是一款由两个高性能运算放大器组成的集成电路,具有高增益、低噪声、高输入阻抗、优秀的通道分离度、宽工作电压范围和内部频率补偿等特点。它支持双电源或单电源工作模式,主要应用于音频信号放大、有源滤波
- 使用ENO将您的JSON对象生成HTML显示
土族程序员
jsonhtmljavascripteno前端
ENO是简单易用,性能卓越,自由灵活开源的WEB前端组件;实现JSON与HTML互操作的JavaScript函数库。没有任何其它依赖,足够轻量。WEBPackNPM工程安装。npminstall@joyzl/eno然后在JS中引用import"@joyzl/eno";将JS实体对象填充到表单假设有一个如下的HTML表单TYPE1TYPE2通过以下代码将实体对象,设置到表单中,实体对象可以从服务器请
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 探秘阿里云消息队列:解锁分布式系统的异步通信奥秘
云资源服务商
阿里云云计算中间件
阿里云消息队列:分布式架构的基石在当今数字化快速发展的时代,分布式系统已成为企业构建高可用、高性能应用的关键架构。而消息队列,作为分布式系统中的重要组件,犹如基石一般,支撑着整个架构的稳定运行。它能够有效地解决分布式系统中的异步通信、解耦、削峰填谷等问题,为系统的可靠性和扩展性提供了强大的保障。阿里云作为云计算领域的领军者,其推出的阿里云消息队列凭借着卓越的性能、高可靠性以及丰富的功能,成为了众多
- MacBookPro上macOS安装第三方应用报错解决方案:遇到:“XXX已损坏,无法打开。移到废纸篓/推出磁盘映像。“
本文已把“XXX已损坏,无法打开。您应该将它移到废纸篓/推出磁盘映像”的根因、排查思路、风险提示与六大解决策略一步到位地梳理出来,力求让你既能快速解决问题,又能理解macOS在幕后到底做了什么。内容基于macOS14Sonoma及之前版本,后续版本的思路也基本通用。文章目录作者简介猫头虎是谁?作者名片✍️加入我们AI共创团队加入猫头虎的AI共创变现圈,一起探索编程世界的无限可能!正文1·错误成因到
- 2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐
OpenCV图像识别
人工智能深度学习智能电视人工智能
2025年跑深度学习任务,电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量,以下是具体分析:处理器(CPU)多核高性能:深度学习涉及大量并行计算任务,需要处理器具备强大的多核处理能力。英特尔至强Scalable处理器(SapphireRapids或后续架构)和AMDEPYC处理器(Genoa或后续架构)是不错的选择。英特尔至强Scalable处理器提供卓越的单核性
- 创客匠人:从 “内容输出” 到 “关系经营”,解锁 IP 变现的本质
创小匠
tcp/ip网络协议网络
当“IP变现”成为创业圈的热词,许多创始人陷入“内容越专业,变现越困难”的怪圈。创客匠人通过深度观察得出结论:IP变现的关键,不在于输出多少知识,而在于能否从“打造影响力”转向“构建关系链”。这种转变重新定义了创始人IP打造的路径,让知识变现回归“人与人连接”的本质。真实感是IP穿透流量的核心力量。创客匠人发现,成功的创始人IP都有一个共性:不刻意塑造“完美人设”,而是以真实面目面对用户。有人担心
- 推测性解码:加速多模态大型语言模型的推理
人工智能培训咨询叶梓
人工智能前沿语言模型人工智能自然语言处理计算机视觉推理多模态算法
大模型(LLMs)以其卓越的性能在多个应用场景中大放异彩。然而,随着应用的深入,这些模型的推理速度问题逐渐凸显。为了解决这一挑战,推测性解码(SpeculativeDecoding,SPD)技术应运而生。本文深入探讨了SPD在多模态大型语言模型(MLLMs)中的应用,尤其是针对LLaVA7B模型的优化。MLLMs通过融合视觉和文本数据,极大地丰富了模型与用户的互动,但同时也面临着自回归生成和内存带
- 大模型与智能体:螺旋共生,绘就智能新蓝图
东锋17
人工智能大模型智能体人工智能
大模型与智能体:螺旋共生,绘就智能新蓝图在人工智能的前沿领域,大模型与智能体宛如两颗璀璨的星辰,以一种精妙的螺旋共生关系,重塑着智能世界的格局,深刻影响着我们生活与工作的方方面面。大模型:构筑智能大厦的基石大语言模型,像广为人知的GPT-4、通义千问等,凭借在海量数据中深度学习的锤炼,展现出卓越的语言理解与生成天赋。它们就像知识渊博的学者,能熟练应对各类自然语言任务。无论是洋洋洒洒的文章创作,还是
- MySQL排序大揭秘:从零开始掌握数据排序的魔法
码农技术栈
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你是否好奇过数据库如何瞬间将杂乱数据变成有序列表?本文将带你探索MySQL排序的奥秘,揭开背后的技术原理!一、为什么排序如此重要?在我们日常生活中,排序无处不在:电商网站按价格从低到高展示商品社交媒体按时间倒序显示朋友圈学生成绩按分数从高到低排名排序是数据库的核心能力之一,它让海量数据变得有意义且易于理解。想象一下没有排序功能的数据库就像一本没有目录的百科全书!二、MySQL排序基础入门1.最简单
- 充分利用HarmonyOS NEXT:开发者的全功能指南
爱分享的Frida
鸿蒙系统深度解析鸿蒙系统程序员创富物联网harmonyos华为小程序软件需求
随着技术的不断进步,开发者们面临着如何在复杂的技术环境中创造出卓越应用的挑战。在当今的科技浪潮中,如何抓住创新的机遇?HarmonyOSNEXT的发布,带来了全新的机遇和功能。本文将探讨开发者如何充分利用这些功能,提升开发效率,实现创新,并在竞争激烈的市场中脱颖而出。HarmonyOSNEXT的核心功能概述多设备无缝连接在如今的数字时代,用户对设备间无缝切换的期望越来越高。那么,开发者如何确保用户
- Multisim示波器使用指南:从入门到精通(电路调试必看)
matrixmind8
其他
文章目录前言一、示波器位置速查二、基础操作四步法1.设备连接(关键!)2.参数设置(图解版)3.运行秘籍4.波形测量(必杀技)三、实战案例:RC滤波电路调试调试步骤:实测数据对比表:四、高手都在用的隐藏功能避坑指南结语前言作为电子仿真界的扛把子(划重点),Multisim里的虚拟示波器简直是调试电路的灵魂伴侣!但很多萌新第一次打开软件时,看着满屏的按钮和波形图直接懵圈(别问我怎么知道的)。今天我们
- Drizzle ORM:轻量级数据库工具
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DrizzleORM:轻量级数据库工具在上一章中,我们探讨了CloudflareD1如何作为一款高性能、低成本的边缘数据库解决方案,彻底改变了我们对数据库架构的认知.但一般来说,我们很少在项目里裸写sql,所以我们需要一个能简化操作和开发的ORM工具,但市面上绝大多数的ORM对于这种ServerLess数据库的适配很差,需要解决各种依赖问题。那么在尝试了一圈后,发现Drizzle是最好的搭配方案,
- 融云入选「创业邦·2025 中国企业全球化新势力 100 强·引领型」
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7月3日-4日,由创业邦主办的“2025DEMOWORLD企业开放式创新创投大会”在上海松江举行。作为全球领先的智能通信云服务商,融云凭借卓越的全球化实践和在“通信+AI”领域的创新探索,成功入选大会重磅发布的“2025中国企业全球化新势力100强·引领型”榜单。本次榜单评选采用内部调研回访+专家评委评审的模式,邀请来自峰瑞资本、嘉御资本、创世伙伴创投等头部机构的10位专家评委,根据专家评委的综合
- 探秘无服务器数据库:Amazon Aurora Serverless 深度解析
春风十里敲代码
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在数字化浪潮下,数据库技术不断革新,无服务器数据库成为备受瞩目的新兴力量。其中,AmazonAuroraServerless凭借独特优势,在云数据库领域大放异彩,为现代应用开发带来全新思路。现代应用追求卓越用户体验,要求快速响应、全球可用,还要能处理海量数据。传统单体应用架构已力不从心,微服务化与无服务器架构兴起。在数据库需求上,应用不再满足于单一模式,而是需要专库专用的数据服务。比如,电商应用中
- mediamtx v1.13.0版本深度解读:全面升级RTSP加密支持及多项关键改进解析
一、引言在现代视频流和实时传输技术迅速发展的背景下,开源流媒体服务器mediamtx的更新备受关注。2025年7月7日,mediamtx发布了v1.13.0版本,此版本带来了大量重要的功能增强和漏洞修复,尤其是在RTSP协议支持、加密传输、KLV元数据路由等方面做出了卓越提升。本文将从新特性、修复与提升、安全机制、依赖库升级等多个角度,详细解读mediamtxv1.13.0版本,助力开发者和运维人
- 深度剖析:Onecode 如何重塑 DDD 领域模型设计
低代码老李
领域设计低代码DDD人工智能低代码
在软件技术的演进浪潮中,架构设计理念与开发工具不断迭代,推动着行业持续向前发展。领域驱动设计(DDD)以其对业务本质的深度洞察和对复杂系统架构的卓越驾驭能力,逐渐成为大型软件项目构建的关键技术。而Onecode作为一款极具创新性的开发工具,与DDD的深度融合,为软件开发流程带来了全方位的革新。今天,就让我们深入探讨Onecode在DDD领域模型设计中的独特优势与深远影响。一、代码生成:效率与质量的
- 探索未来软件构建的高效工具:pnpm
孔岱怀
探索未来软件构建的高效工具:pnpmpnpmFast,diskspaceefficientpackagemanager项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pn/pnpm在快速发展的前端世界中,高效的包管理器是开发人员不可或缺的工具。pnpm,一款基于内容寻址文件系统的包管理器,以其独特的设计理念和卓越的性能,为开发者带来了全新的体验。让我们一起深入了解这个项目,
- 比Cursor香!字节AI编程神器Trae上线,Claude3.5+GPT4o免费用,中文开发者狂喜!
东哥说AI
AI应用AI编程AI工具TraeCursorWindsurf
2024年开始,AI编程工具在国外卷疯了——Cursor、Copilot、Windsurf、Devin、Bolt.new等一系列AI编程神器纷纷露脸,但是国外的软件多国内的中文开发者还是不够友好;国内的各个编程插件通义灵码、文心快码、豆包MarsCode也经常刷屏程序员圈,但是还是作为一个插件嵌入到IDE中使用、而非作为独立的IDE。就在1月,字节跳动终于出手了,发布了对标Cursor和Winds
- 同城达人社交圈子源码系统:(微信小程序+服务号+APP多端适配)独立部署覆盖引流圈子平台!
一、开源版同城社交圈源码的核心竞争力1.零经验快速启动,技术门槛大幅降低基于先进且成熟的技术栈构建,源码结构清晰,配合详尽的部署文档与可视化配置后台,让技术小白也能轻松上手。如同拼装乐高积木,用户通过直观的界面拖拽组合预设的社群模块(如信息流、成员管理、活动发布、内容分类),无需深入编码即可完成基础搭建与定制,大大缩短项目上线周期。2.功能生态完善,满足深度运营需求灵活社群矩阵:支持用户依据地域、
- Stirling-PDF 本地化部署,建立自己的专属PDF工具箱
wh3933
pdf
Stirling-PDF是一款功能强大的开源Web应用程序,它允许用户在完全私有的环境中对PDF文件执行超过50种不同的操作。作为一款备受赞誉的“免费AdobeAcrobat替代品”,它不仅获得了个人用户的青睐,还赢得了企业界的广泛信任,据称已有超过10%的财富500强公司在使用。该项目在GitHub上拥有超过58,000个星标,是同类开源项目中热度最高的,这充分证明了其卓越的品质和活跃的社区支持
- 企业级图表方案AG Charts v12正式发布:全新功能提升图表交互体验与开发效率
AGGrid成立于英国,致力于提供优秀的企业级数据表格及图表解决方案。AGGrid及AGCharts是其两大主要的高性能企业级JavaScript数据表格及图表解决方案,被全球开发者广泛采用。广泛应用于金融、电信、制造等行业,支持Angular、React、Vue和纯JavaScript项目,拥有企业级的性能与功能深度,凭借其卓越的性能、丰富的功能与高度可定制性,成为构建复杂数据驱动型应用的优选工
- AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析
陈乔布斯
AI人工智能大模型人工智能架构机器学习深度学习大模型PythonAI
一、引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异,预训练模型作为LLM的核心技术,为模型的强大性能奠定了基础。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习,能够捕捉语言的通用模式和语义信息,从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。本文将深入探讨AILLM架构与原理中预训练模型的方法论和技术,结合图解、代码解析和实际案例,为读者呈现一个全面且易懂的预训练模型图景。二、预训练模型的基本
- C++多线程网络编程:助力高并发服务器性能提升
深度Linux
性能优化Linux开发多线程编程C/C++
在数字化时代,高并发是互联网服务的常态——电商购物节的海量订单、社交网络的热门话题讨论、在线游戏的万人同服,都需要强大的并发处理能力。高并发服务器作为核心支柱,其性能与稳定性直接影响用户体验和业务成败。C++凭借卓越性能、高效执行效率和对系统资源的精准掌控,在高并发服务器开发中地位关键。多线程网络编程更是其核心优势,能充分利用多核CPU算力,让服务器同时处理多个任务,大幅提升并发处理能力和响应速度
- 企业级Agent是AI创业唯一的大机会
我是白泽
人工智能大数据语言模型ai程序员大模型大模型学习
之前我锐评了AI创业的各个方向,把当前热门的AI方向都质疑了一圈,现在我再多得罪一个,就是ToC的Agent不管出不出海是不是全球市场都没有什么大机会。点对点的批判意义不大,也很得罪人,我先完整论述一下我的逻辑,在这个框架下稍微延伸一点对ToC的质疑,足够委婉、含蓄,只叫醒想醒的人,不得罪装睡的人。我们讲过去的全球SaaS或者说未来的Agent,他们的价值来源到底是什么。没有价值是肯定没有创业机会
- 探索 Qwen3-0.6B:轻量级大模型的技术突破与应用潜力
在大模型技术飞速发展的今天,轻量化、高性能的模型成为业界关注的焦点。Qwen3-0.6B作为阿里推出的轻量级大模型,凭借其独特的技术架构和卓越性能,在众多模型中脱颖而出。本文将深入探讨Qwen3-0.6B的技术特性、优势以及应用场景,带你领略这款轻量级大模型的魅力。一、Qwen3-0.6B核心技术架构Qwen3-0.6B基于Transformer架构进行优化,采用了一系列先进的技术手段,在保证模型
- 使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统
whoarethenext
c++开发语言mfcc语音识别
使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域,C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力,在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用C++库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数(MFCCs),并进一步利用这些特征构建一个说话人识别(声纹识别)系统。Part1:在C/C++中计算MFCCs直接从零开始实现MFCC的所有计算
- jdk17+springboot3项目加密部署
最近项目需要在第三方服务器部署,由于没有交付源码。所以需要将项目加密后再部署。网上找了一圈,发现xjar这个开源项目,可以将代码加密后进行部署。看了下正是我需要的。于是按照文档打包加密,但启动的时候居然报错。这个结果结果有点难受!xjar不支持springboot3.!翻了翻issue,看到有个老哥新拉的分支支持springboot3。于是clone新分支代码。继续打包,加密,启动。这下就成功启动
- 爆改RAG!用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南
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人工智能
“RAG不准?RL来救场!”——一位被RAG气哭的AI工程师前言:RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了,大家都知道RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是大模型落地的“万金油”方案。无论是企业知识库、智能问答,还是搜索引擎升级,RAG都能插上一脚。但你用过RAG就知道,理想很丰满,现实很骨感。明明知识库里啥都有,问个“量子比特的数学表达式”,
- 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
dashuaifu
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
yii
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
ios
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
wudixiaotie
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