- python whoosh
clisy
python开源搜索
原文地址:http://whoosh.ca/wikiWhoosh:高效的纯python全文搜索组件Whoosh是一个纯python实现的全文搜索组件。Whoosh不但功能完善,还非常的快。Whoosh的作者是MattChaput,由SideEffectsSoftware公司开发。项目的最初用于Houdini(SideEffectsSoftware公司开发的3D动画软件)的在线帮助系统。SideEf
- Whoosh: 一个功能强大的纯Python全文搜索引擎
富珂祯
Whoosh:一个功能强大的纯Python全文搜索引擎whooshWhooshisafast,featurefulfull-textindexingandsearchinglibraryimplementedinpurePython.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whooshWhoosh是一个快速且功能丰富的全文索引和搜索库,完全使用Python实现
- 华为的云端训练算力与迭代效率
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,深度学习作为其核心驱动力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而,深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源,这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式,为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台,在
- 【深度学习】学习率调度策略
黑白交界
深度学习学习深度学习
什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度,“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重(参数)在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时,模型会进行更大幅度的调整,而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时,模型有可能跨越一些小的局部最优,从而找到全局最优解,但也有可能错过全局最优。因此,在
- 深度学习torch之19种优化算法(optimizer)解析
@Mr_LiuYang
论文阅读深度学习optimizerAdam学习率调整优化算法
提示:有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法,包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等,通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析,博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导,帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。父类定义Op
- python实现将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测
go5463158465
python算法python数码相机目标检测
要将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测,我们可以按以下步骤进行:整体思路数据读取:分别读取RGB图像和事件相机数据。数据预处理:对RGB图像和事件数据进行必要的预处理,如调整尺寸、归一化等。数据融合:将预处理后的RGB图像和事件数据进行融合。目标检测:使用融合后的数据进行目标检测。代码实现importcv2importnumpyasnpimporttorchfromtorchvi
- 常用的高性能计算工具有哪些
这题有点难度
人工智能学习
在当今数字化时代,高性能计算(HPC)已成为推动科学、工程、技术以及商业创新的核心力量。无论是模拟宇宙的起源、设计新型航空器,还是训练复杂的人工智能模型,HPC都扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨高性能计算的定义、其背后的强大工具,以及它们如何助力各领域的突破性发展。一、高性能计算:定义与意义高性能计算(HPC)是一种利用超级计算机或大规模集群来处理复杂计算任务的技术。它通过并行计算和优化算法,
- AI编程赋能Python实现零编程决策树算法
智享食事
算法AI编程python
1.概念理解决策树算法是一种监督学习算法,用于分类和回归任务。它是一种基于树结构的模型,通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。决策树的每个节点代表一个特征,每个分支代表该特征的一个属性值,而每个叶节点表示一个类别或一个数值。决策树的构建过程通常分为以下几个步骤:1.特征选择:选择最佳的特征来作为当前节点的划分特征,通常使用信息增益、基尼指数或者信息熵等准则来选择最优的特征。2.建立树结构:根
- python实现有向无环图(DAG)
少年白char
python
摘自dagobah项目dagfromcollectionsimportOrderedDict,defaultdictfromcopyimportcopy,deepcopyclassDAG(object):"""Directedacyclicgraphimplementation."""def__init__(self):"""ConstructanewDAGwithnonodesoredges."
- Python 实现反转、合并链表有啥用?
python链表
大家好,我是V哥。使用Python实现反转链表、合并链表在开发中比较常见,我们先来看看各自的应用场景。先赞再看后评论,腰缠万贯财进门。反转链表比如,在处理时间序列数据时,有时需要将历史数据按照时间从近到远的顺序展示,如果数据是以链表形式存储的,通过反转链表可以高效地实现这一需求。再比如,判断一个链表是否为回文链表(即链表正序和逆序遍历的值相同)时,可以先反转链表的后半部分,然后与前半部分进行比较。
- 债券到期收益率计算
周纠纠
金融科技-计算机相关python深度学习
债券到期收益率YTM计算公式Python实现计算公式Python实现importscipy.optimizeassoimportnumpyasnp'''计算债券到期收益率的函数PV:表示债券全价;C:票面年利息;k:年付息频率;y:到期收益率;M:债券面值;T:债券期限(年)'''defYTM(PV,C,k,M,T
- Pytorch实现之粒子群优化算法在GAN中的应用
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集生成对抗网络人工智能神经网络pytorch算法深度学习计算机视觉
简介简介:主要是采用了粒子群优化(PSO)算法来优化GAN的一个训练。PSO是一种是一种基于种群的随机优化技术。这种优化技术是通过粒子群进行的,粒子群在每次迭代中都会更新自己。对于给定的目标函数,这种方法利用一个搜索空间,在那里粒子群移动,找到所需的全局最小值。这些粒子与它们当前的环境局部相互作用,也与彼此相互作用,具有可接受的随机性质。通过合并粒子的当前速度,探索粒子的历史和粒子的邻居,可以知道
- 随机梯度下降一定会收敛么?
AndrewHZ
人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降?随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法,在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法,用于寻找函数的最优解,通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中,模型通过调整参数来最小化损失函数,以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
- 6种最新算法(小龙虾优化算法COA、螳螂搜索算法MSA、红尾鹰算法RTH、新雀优化算法NOA、鳑鲏鱼优化算法BFO、蜘蛛蜂优化算法SWO)求解机器人路径规划(提供MATLAB代码)
IT猿手
机器人路径规划优化算法无人机路径规划算法机器人matlab宽度优先开发语言人工智能前端
一、机器人路径规划介绍移动机器人(Mobilerobot,MR)的路径规划是移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用,人们对机器人的要求也越来越高,尤其表现在对机器人的智能化方面的要求,而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤,路
- 从零开始掌握哈夫曼树:数据压缩与Python实现详解
吴师兄大模型
python数据结构哈夫曼树哈弗曼编码数据压缩算法开发语言
系列文章目录01-从零开始掌握Python数据结构:提升代码效率的必备技能!02-算法复杂度全解析:时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密:数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表:Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解:Python实现与经典应用场景06-深入理解队列数据结构:从定义到Python实现与应用场景07-双端队列(Deque)详解:Python实现与滑动窗口应
- 0.1 量海航行:量化因子列表汇总(持续更新)
AI量金术师
量海航行金融python机器学习数学建模人工智能
量海航行:从技术指标到因子库目录量海航行:从技术指标到因子库1.专栏描述2.因子列表1.专栏描述一个开源的量化因子项目,通过Python实现和标准化处理,将各类技术指标转化为可用因子。不止于因子计算,后续更有因子评估、优化与集成,助您构建专业量化交易系统。持续更新中,让我们一起探索量化交易的无限可能!2.因子列表点击以下名称可直接跳转指定因子文章,若无法跳转则尚未发布。因子名称因子简述重叠因子用于
- python实现--平衡二叉树和红黑树
liulanba
数据结构python开发语言
平衡二叉树(AVL树)1.定义AVL树是一种自平衡二叉搜索树,其每个节点的左右子树高度差(平衡因子)绝对值不超过1。当插入或删除操作导致失衡时,通过旋转操作恢复平衡。2.核心操作与旋转类型当平衡因子绝对值超过1时,需通过以下旋转调整:失衡情况旋转操作应用场景右子树过高左旋插入到右子树的右子树(RR)左子树过高右旋插入到左子树的左子树(LL)左子树的右子树过高左右旋插入到左子树的右子树(LR)右子树
- 【2023】LeetCode HOT 100——哈希
「已注销」
leetcode算法数据结构
目录1.两数之和1.1C++实现1.2Python实现1.3时空分析2.字母异位词分组2.1C++实现2.2Python实现2.3时空分析3.最长连续序列3.1C++实现3.2Python实现3.3时空分析1.两数之和原题链接:1.两数之和不妨设i<ji<ji<
- Python实现前缀和
Syhaswm
python前缀和python开发语言
文章目录系列文章目录前言一、前缀和是什么?二、一维前缀和与二维前缀和三、前缀和应用场景四、实现前缀和的方法1.运用函数实现前缀和(包括求区间和)2.引入accumulate第三方库3.for循环总结前言在算法和数据结构的领域中,前缀和是一种极为实用且基础的算法思想。它能显著提升我们处理数组或矩阵相关问题的效率,将原本可能需要多次重复计算的过程优化为常数时间的操作。无论是在竞赛编程中,还是在实际的软
- 多线程并发模拟实现与分析:基于Scapy的TCP SYN洪水攻击实验研究
键盘侠伍十七
tcp/ip网络协议网络网络安全pythonsynflood
简介实现基于Python实现的多线程TCPSYN洪水攻击。该实例利用Scapy库构造并发送TCPSYN数据包,通过多线程技术模拟并发的网络攻击行为。实现原理SYNFlood攻击是一种经典的分布式拒绝服务(DDoS)攻击方式,利用了TCP协议握手过程中的弱点。TCP三次握手过程在正常情况下,TCP建立连接需要经过以下三个步骤的交互:客户端发送SYN:客户端向服务器发送一个同步(SYN)段,其中包含客
- python 登录接口_python-oauth2:Python的OAuth登录接口
weixin_39812065
python登录接口
新浪微博Python客户端接口OAuth2!/usr/bin/envpython--coding:utf-8--version=‘1.04’author=‘LiaoXuefeng(
[email protected])’”’PythonclientSDKforsinaweiboAPIusingOAuth2.”’try:importjsonexceptImportErr使用Python实现OAu
- Python-OAuth2:一款Python实现的OAuth 2.0认证框架
束辉煊Darian
Python-OAuth2:一款Python实现的OAuth2.0认证框架python-oauth2[UNMAINTAINED]OAuth2.0providerwritteninpython项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pyth/python-oauth21.项目基础介绍Python-OAuth2是一个开源项目,旨在为开发者提供一个简单易用的OAuth2.
- 用 Python 实现基于特质波动率的量化投资策略
机器懒得学习
人工智能大数据
在量化投资中,如何构建有效的投资组合是一个关键问题。特质波动率(IdiosyncraticVolatility,简称IV)作为衡量股票独特风险的指标,受到了越来越多的关注。基于特质波动率的投资策略,通过剔除市场风险,专注于每只股票独立的风险特征,有助于构建更精确的投资组合。本篇博客将介绍如何使用Python实现基于特质波动率的量化投资策略,包括数据获取、因子计算、投资组合构建以及绩效分析等重要环节
- 智能优化算法应用:基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像增强算法计算机视觉人工智能
智能优化算法应用:基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用:基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.群居蜘蛛算法3.适应度函数设计4.实验与算法结果5.参考文献6.Matlab代码摘要:本文主要介绍基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法。1.全局双伽马校正设图像的灰度值范围被归一化到[0,1]范围之内,基于全局
- 使用Python实现深度学习模型:知识蒸馏与模型压缩
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能Python算法python深度学习开发语言
在深度学习领域,模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型压缩(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练(知识蒸馏)模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中,深
- 多语言实现图像生成的API调用指南
IT·小灰灰
人工智能数据挖掘深度学习语言模型图像处理AI作画
在现代软件开发中,API(应用程序编程接口)的使用变得越来越普遍。无论是JavaScript、Python、Go还是Java,开发者们都需要与各种API进行交互以实现特定的功能。本文将通过一个具体的例子,展示如何使用不同的编程语言调用一个图像生成的API,并生成一幅描述海岛的图像。目录API获取方式正文1.JavaScript实现2.Python实现3.Go实现4.Java实现结语API获取方式前
- Python实现AWS Fargate自动化部署系统
ivwdcwso
运维开发pythonaws自动化ecs开发Fargate运维
一、背景介绍在现代云原生应用开发中,自动化部署是提高开发效率和保证部署质量的关键。AWSFargate作为一项无服务器计算引擎,可以让我们专注于应用程序开发而无需管理底层基础设施。本文将详细介绍如何使用Python实现AWSFargate的完整自动化部署流程。©ivwdcwso(ID:u012172506)二、技术栈选择Python3.8+:作为主要开发语言boto3:AWS官方PythonSDK
- Python实现简易DLNA投屏功能,局域网秒变家庭影院!
代码简单说
2025开发必备python开发语言DLNA投屏无线投屏python实现dlna投屏
欢迎关注『2025开发必备』专栏,专注于解决你在开发过程中遇到的各种问题,帮你快速找到解决方案,节省大量调试时间。内容持续更新中,保证每篇都值得收藏!Python实现简易DLNA投屏,局域网秒变家庭影院!一、前言前两天,我朋友问我,能不能用Python写一个DLNA投屏工具,能把视频从电脑推送到智能电视上播放。我一听,这不就是DLNA协议的基本应用吗?于是花了点时间,写了一个简易版的DLNA投屏脚
- k均值聚类python实现
小尤笔记
均值算法聚类python开发语言Python基础
K均值聚类(K-MeansClustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据分成K个簇。以下是一个简单的Python实现K均值聚类的代码讲解,包括数据准备、初始化、迭代更新簇心和分配簇标签等步骤。CSDN大礼包:《2025年最新全套学习资料包》免费分享代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成示例数据np.random.seed(
- 用python批量_[Python]用python实现批量/并发处理
weixin_39724266
用python批量
最近在学习python,感觉很不错,特别是实现批量/并发处理。实现起来非常方便,比shell方便很多。刚学python一个月,在这留个记录。下面分享一段代码。多提建议/意见~(QQ×××流:24967504)需求:批量查看/对比线上服务器的状态情况,如uptime、df-h、MD5sum文件等等。本打算让执行命令通过传参进行、密码通过交互输入(3次不对退出)。后面再完善~~#-*-coding:u
- 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
gongmeitao
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
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
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
一个圆
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
luyulong
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
TransactionDefinition
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
sunwinner
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
stunizhengjia
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
ITeye管理员
ITeye
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