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- Go 1.24版本在性能方面有哪些提升?
Toormi
Golanggolang开发语言后端
Go1.24版本在性能方面有多项显著提升,主要包括以下几点:基于SwissTables的新内置map实现:这种实现方式通过压缩索引和更高效的查找机制,降低了内存使用量并提高了查询速度。根据测试,某些场景下性能提升接近50%[1][2][5]。更高效的内存分配:尤其是针对小对象的内存分配进行了优化,减少了分配开销[1][2]。改进的互斥锁机制:新的互斥锁实现在高竞争情况下取得了显著的可扩展性提升,减
- Empowering LLMs with Logical Reasoning: 从“语言大师”到“逻辑大师”的进化之路
步子哥
人工智能
“逻辑是智慧的骨架,而语言是智慧的血肉。让大语言模型(LLMs)既能说会道,又能逻辑严谨,是AI发展的下一座高峰。”开篇:语言模型的“逻辑盲区”近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)任务中取得了令人瞩目的成就。从生成流畅的文章到翻译复杂的句子,这些模型似乎无所不能。然而,当我们试图让它们回答逻辑推理问题时,却发现它们的表现常常令人失望。比如,某顶尖LLM在回答以下问题时出现了自相矛
- MySQL表转移数据的三种方式
m0_74823471
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说明:在一些情况,像大表修改表结构,重新建立分区(对已有表建立分区,对历史数据是不生效的),或者表备份,我们需要将表的数据,从一张表转移到另外一张表里。本文介绍,MySQL表转移表数据的三种方式;方式一使用下面两行命令,将数据导出为一个sql,再导入到目标表里;#导出mysqldump-uroot-p--no-create-info--skip-extended-insert-tpartition
- 《从空指针到百万访问:小丁学Java的1024天创作者之路》
小丁学Java
创作者纪念日
文章目录文章目录✨机缘收获日常️成就憧憬文章目录✨机缘提示:可以和大家分享最初成为创作者的初心,例如实战项目中的经验分享、日常学习过程中的记录、通过文章进行技术交流等…收获提示:在这创作过程中都有哪些收获,例如获得了多少粉丝的关注、获得了多少正向的反馈如赞、评论、阅读量等、认识和哪些志同道合的领域同行等…日常️提示:当前创作和你的工作、学习是什么样的关系,例如创作是否已经是你生活的一部分了、有限的
- 月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法,对行业有哪些影响?
互联网之路.
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互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注,其核心创新在于显著降低算力需求(相比AdamW减少48%的FLOPs)并提升训练效率,同时通过开源推动技术生态的共建。1.显著降低大模型训练成本,推动技术普惠算力需求锐减:Muon通过引入权重衰减和一致的RMS更新,解决了原始Muon在大规模训练中的稳定性问题,使
- hnoi矿场搭建——Tarjan割点
stevensonson
BZOJ
Description煤矿工地可以看成是由隧道连接挖煤点组成的无向图。为安全起见,希望在工地发生事故时所有挖煤点的工人都能有一条出路逃到救援出口处。于是矿主决定在某些挖煤点设立救援出口,使得无论哪一个挖煤点坍塌之后,其他挖煤点的工人都有一条道路通向救援出口。请写一个程序,用来计算至少需要设置几个救援出口,以及不同最少救援出口的设置方案总数。Input输入文件有若干组数据,每组数据的第一行是一个正整
- 深度解析:大模型开源的真与假
rs勿忘初心
#AI大模型大模型开源闭源对比开源闭源区别
目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了AIG
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- 深入解析:如何编写 Mapper 文件
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一、不同类型流的概述PowerAutomate是一项服务,可用于自动执行重复性任务以提高所有组织的效率。您可以创建云端流、桌面流或业务流程流。云端流当您希望自动、即时或通过计划触发自动化时,请创建云端流。流类型用例自动化目标自动化流创建事件(如来自特定人员的电子邮件到达,或在社交媒体中描述公司)触发的自动化。云或本地服务的连接器连接您的帐户,并使其与彼此交流。即时流通过单击按钮启动自动化。可以从桌
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发起请求请求的组成部分1.请求方式(get,post等)2.请求url(目标的url)3.请求头(一般需要包含user-agent,referer,cookie)4.请求体(主要应用于post请求,post请求的参数在请求体内,get参数一般在url里面)请求方式GET请求1.定义GET请求是HTTP协议中最常见的请求方法之一,用于从服务器获取资源。它通过URL地址来请求数据,通常用于获取网页内容
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- 【云原生】Docker搭建知识库文档协作平台Confluence
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目录一、前言二、企业级知识库文档工具部署形式2.1开源工具平台2.1.1开源工具优点2.1.2开源工具缺点2.2私有化部署2.3混合部署三、如何选择合适的知识库平台工具3.1明确目标和需求3.2选择合适的知识库平台工具四、Confluence介绍4.2confluence特点4.3Confluence中的几个概念4.3.1空间(Space)4.3.2Dashboard4.3.3页面(Page)4.
- 软件定义网络(SDN)技术解析:现代网络架构的革新
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嗨,我是Lethehong!立志在坚不欲说,成功在久不在速欢迎关注:点赞⬆️留言收藏欢迎使用:小智初学计算机网页AI文末第六点有:基于SDN控制器的流量转发示例目录一、什么是软件定义网络(SDN)?二、SDN的工作原理1、控制平面(ControlPlane)2、数据平面(DataPlane):3、应用平面(ApplicationPlane):三、SDN的关键技术1、OpenFlow协议2、SDN控
- DeepSeek开源周第二弹:DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来?
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一、引言:MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家(MoE)模型训练中,专家间的全对全(All-to-All)通信成为性能瓶颈。传统方案在跨节点传输时带宽利用率不足50%,延迟高达300μs以上。DeepSeek推出的DeepEP作为首个开源EP通信库,通过软硬件协同优化,将节点内通信带宽压榨至158GB/s(接近NVLink极限),跨节点RDMA延迟降至46GB/s,成为大模型训练/推
- Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析
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- 《AI 大模型 ChatGPT 的传奇》
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《AI大模型ChatGPT的传奇》——段方某世界100强企业大数据/AI总设计师教授北京大学博士后助理:1三6三二四61四五41AI大模型的概念和特点1.1什么是”大模型、多模态“?1.2大模型带来了什么?1.3大模型为什么能产生质变?1.4算法层面的跃升1.4.1RNN到transformor1.4.2扩散模型diffusion1.4.3跨模态的CLIP框架1.5AIGC的耀眼成果1.5.1AI
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用法ike-scan[options][hosts...]注意必须在命令行上指定目标主机,除非–file选项是给定,在这种情况下,将从指定文件读取目标。目标主机可以指定为IP地址或主机名。你也可以将目标指定为IPnetwork/bits(例如192.168.1.0/24),以指定所有主机在给定的网络中(包括网络和广播地址),或IPstartIPend(例如192.168.1.3-192.168.1
- Kali Linux信息收集工具全集
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001:0trace、tcptraceroute、traceroute描述:进行路径枚举时,传统基于ICMP协议的探测工具经常会受到屏蔽,造成探测结果不够全面的问题。与此相对基于TCP协议的探测,则成功率会有所提高,同时基于已经建立的合法TCP会话的探测则更具优势,甚至可以探测到目标内网。虽然没有银弹,但结合多种技术手段,则可以收集更加完整的目标信息,为后续渗透测试做准备。002:Acccheck
- 利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南
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利用DSPy优化LangChainRAG系统的实战指南技术背景介绍DSPy是一个用于大语言模型(LLMs)的出色框架,它引入了一个自动编译器,能够教会模型如何执行你程序中的声明性步骤。具体来说,DSPy编译器会在内部追踪你的程序,然后为大型语言模型(LLMs)创建高质量的提示(或为小型LLMs训练自动微调),以教会它们任务的步骤。感谢OmarKhattab的努力,现在DSPy可以与LangChai
- 最新kali之ike-scan
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描述: 发现和指纹IKE主机(IPsecVPN服务器)。 ike-scan可以发现IKE主机,也可以使用重传退避模式对它们进行指纹识别。 ike-scan做两件事: 发现:确定哪些主机正在运行IKE。通过显示那些响应ike-scan发送的IKE请求的主机来完成此操作。 指纹识别:确定主机使用的是哪种IKE实现。有几种方法可以做到这一点: (a)退避指纹识别-记录来自目标
- 大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案
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大模型应用案例之RAG打造专属知识库botAIGCchatgpt人工智能llama数据库
在现代应用中,向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同,向量数据库的“热更”(即在不中断服务的情况下更新索引)是一个具有挑战性的问题。本文将深入探讨这一问题,对比主流向量数据库的热更方案,并给出Qdrant的代码示例。1.什么是向量数据库的“热更”?想象一下,你正在运营一个大型电商平台,用户可以上传图片搜索相似商品。你的商品库每天都在更新:新商品上架:需要将新商品
- Kali Linux信息收集工具
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http://www.freebuf.com/column/150118.html可能大部分渗透测试者都想成为网络空间的007,而我个人的目标却是成为Q先生!看过007系列电影的朋友,应该都还记得那个戏份不多但一直都在的Q先生(由于年级太长目前已经退休)。他为007发明了众多神奇的武器,并且总能在关键时刻挽救大英雄于危难之间。但是与Q先生相比我很惭愧。因为到目前为止我还没有发明出什么可以与他相比的
- GPT-4提示词冠军如何写 prompt:CO-STAR 框架、文本分段、系统提示
天涯倦客的美丽人生
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CO-STAR框架CO-STAR框架用来构建提示词(prompt),分隔符对提示词进行文本分段。©上下文:为任务提供背景信息通过为大语言模型(LLM)提供详细的背景信息,可以帮助它精确理解讨论的具体场景,确保提供的反馈具有相关性。(O)目标:明确你要求大语言模型完成的任务清晰地界定任务目标,可以使大语言模型更专注地调整其回应,以实现这一具体目标。(S)风格:明确你期望的写作风格你可以指定一个特定的
- RK3568平台开发系列讲解(内核篇)Linux 内核启动流程
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更多内容可以加入Linux系统知识库套餐(教程+视频+答疑)返回专栏总目录文章目录一、Linux内核启动流程导图二、自解压阶段三、内核运行入口四、汇编阶段五、C函数阶段六、启动内核现场七、执行第一个应用init程序沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!一、Linux内核启动流程导图自解压:Bootlo
- hive迁移补数脚本细粒度 表名-分区唯一键
我要用代码向我喜欢的女孩表白
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假设我通过对数脚本发现,这些表对不上。假设检测出来是这样的(这些表存在于源端,但不存在目标端)我们需要从源端迁移过去。diff.txtads_xx1dt=20250219ads_xx2dt=20250217ads_xx2dt=20250218ads_xx2dt=20250219ads_xx3dt=20250217ads_xx4dt=20250217bak_xx1dt=20250109bak_xx1
- 前言:什么是大模型微调
伯牙碎琴
大模型微调深度学习人工智能机器学习大模型微调训练
一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调?大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练,具备广泛的语言理解和生成能力。通过微调,我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务,例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调?适应特定任务:通用模型虽然功能强大,但在特定任务上可能表现不够精准。微
- redis中的bigkey及读取优化
w_t_y_y
#java操作redisredis数据库缓存
一、bigKey介绍1、简介在Redis中,BigKey(大键)指的是占用大量内存的单个键。通常,Redis是一个高性能的内存数据库,但是当某些键变得非常大时,会带来性能上的影响。例如,大量的内存消耗、长时间的操作延迟,甚至可能导致Redis停止响应或崩溃。通俗的来说,指的是value值大,而不是key值大。2、case大字符串(String):单个字符串值过大,例如存储非常大的JSON或XML数
- 大模型专栏博文汇总和索引
Donvink
大模型transformer深度学习人工智能语言模型
大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记,主要包括以下几个子专栏:DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文,目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏,子专栏之间的内容可能会有交集,不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容,故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
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Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
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如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
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javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
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定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
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AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
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linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro