- Spring 如何干预 Bean 的生命周期?
冰糖心书房
SpringIOCIocspringBean生命周期
Spring提供了多种机制让我们能够在Bean生命周期的不同节点“插入”自己的逻辑,这些机制可以分为两大类:针对单个Bean的干预和针对所有/多个Bean的全局干预。一、针对单个Bean的干预(最常用)这些方法让你为一个特定的Bean类定义其初始化和销毁逻辑。1.使用JSR-250注解(推荐方式)这是现在最优雅、也是Spring官方推荐的方式。它使用Java的标准注解,与Spring框架解耦。@P
- SQL Server通过存储过程实现企业微信消息卡片推送
Favor_Yang
SQL调优及高级SQL语法编写数据库企业微信SQLServer消息推送
背景与需求分析企业微信消息卡片广泛应用于企业内部系统通知(如审批流提醒、工单状态变更、数据监控报警)。SQLServer存储过程因其高效执行、业务逻辑封装能力,成为处理数据库触发式消息推送的理想选择。技术整合的核心价值在于将数据库业务事件直接转化为企业微信消息,减少人工干预,提升流程自动化水平。技术架构设计系统采用三层架构:数据层:SQLServer存储过程处理业务数据并生成消息内容传输层:通过O
- Flowable24服务任务脚本任务-----------持续更新中
服务任务(ServiceTask)服务任务是BPMN2.0规范中的核心元素之一,在Flowable工作流引擎中扮演着至关重要的角色。它代表了流程中一个由系统自动执行的步骤,用于与外部世界进行交互,而无需人工干预。可以把它理解为流程中的“机器人”,专门负责执行后台代码、调用外部服务或执行任何自动化任务。1.核心概念与用途是什么?服务任务是一个自动化的活动,当流程执行到该节点时,Flowable引擎会
- 单片机STM32F103:DMA的原理以及应用
InnoLink_1024
单片机嵌入式C/C++单片机stm32
STM32F103系列微控制器(基于ARMCortex-M3内核)集成了**DMA(DirectMemoryAccess,直接内存访问)**控制器,用于在存储器与外设、存储器与存储器之间高效传输数据,减少CPU的干预,从而提升系统性能。本文将详细介绍STM32F103的DMA原理、架构、功能特性及使用方法,结合实际代码示例说明如何在开发中应用DMA,特别以STM32CubeMX和HAL库为工具。1
- 4篇2章5节:ANOVA 功效的单次精确模拟与可视化全解析
MD分析
用R探索医药数据科学r语言-4.2.1r语言功效曲线单次精确模拟分析
在医学研究尤其是糖尿病等干预性试验中,精准的实验设计与功效分析是确保研究价值的关键。R语言为重复测量方差分析(ANOVA)提供了强大工具,从实验设计构建、单次精确模拟分析,到功效曲线可视化,覆盖研究全流程。本文结合糖尿病胰岛素治疗试验案例,深度拆解函数的应用逻辑,手把手教你用数据驱动实验设计,让“样本量规划”“效应检测能力”从抽象概念变为可操作、可视化的研究支撑。一、相关函数的介绍在医学研究中,实
- 车牌识别相机在停车场的应用
电子护照杨健辉
智能硬件ocr
车牌识别相机在停车场的应用已经成为现代智慧停车系统的核心,通过自动化、智能化的管理,显著提升车辆通行效率、降低人工成本并增强安全性。以下是车牌识别相机在停车场的主要应用场景及技术实现:1.无人值守车辆进出管理应用场景自动识别车牌:车辆到达入口/出口时,车牌识别相机自动抓拍车牌并识别号码,道闸自动抬杆放行,无需人工干预。无感支付:识别车牌后自动关联车主账户(如支付宝、微信或ETC),实现自动扣费,车
- 健康管理虚拟仿真实训室:赋能高素质技能人才培养的关键载体
凯禾瑞华健康管理实训室建设
健康管理虚拟仿真实训室健康管理实训室职业教育
健康管理专业作为培养健康服务领域高素质技能人才的核心阵地,其教学质量直接取决于理论与实践的深度融合。健康管理虚拟仿真实训室作为前沿信息技术与专业教学结合的产物,正成为突破传统实训局限、提升人才培养质量的重要支撑。一、健康管理虚拟仿真实训室的建设意义破解传统实训瓶颈。健康管理实训涉及多样健康场景、复杂干预流程,传统实训受限于场地、设备成本及真实场景稀缺性,难以覆盖慢性病管理、群体健康干预等多元任务。
- 市场准入负面清单(2015-2018)
1980市场准入负面清单(2015-2018)数据简介就市场竞争环境而言,市场准入负面清单制度为代表的市场准入管制放松将通过明确被限制或禁止领域,同时对未限制的领域实行平等待遇,推动市场竞争的公平性。这种公平性有助于打破部分行业的垄断格局,使得市场竞争环境更加公正透明,降低企业市场势力,促进企业市场竞争动态均衡。市场准入负面清单制度作为一种政府管理经济活动的制度安排,符合有限政府干预理论的核心思想
- 网络基础知识点总结(三)
1.给客户推荐交换机时,从哪些方面进行选型考虑2.MTBF是什么,MTTR是什么MTBF:平均故障时间MTTR:平均故障修复时间3.常见的网络可靠技术1)入侵检测技术IDS(入侵检测系统):被动监听网络流量,分析异常行为或特征,发现攻击后仅生成告警,不主动干预。IPS(入侵防御系统):串联在网络链路中,实时检测并主动阻断恶意流量,具备“检测+响应”的主动防御能力。2)访问控制技术(如:ACL)3)
- UI TARS 和 Magentic-UI的区别和差异
frank0060071
ui运维
UI-TARS和Magentic-UI都是当前前沿的AI驱动自动化工具,但它们在设计理念技术架构和应用场景上存在显著差异。以下是两者的核心区别和对比分析:1.开发背景与目标定位UI-TARS由字节跳动开发,专注于跨平台GUI自动化,强调通过自然语言指令实现端到端的任务执行(如打开应用填写表单等),目标是成为通用型视觉语言模型代理,减少人工干预核心定位:多模态感知与自动化执行,适用于需要高精度界面操
- Augment code + axure 一键生成前端代码
人工智能前端
上一篇文章我们讲了怎么通过Augmentcode+FigmaMCP生成前端代码,同时我也用了cursor,做了简单对比,结果如下:cursor+FigmaMCP速度快。可以导出Figma文件中的图标到项目中。整体还原度不咋地。对话式,会不断询问。Augmentcode+FigmaMCP速度慢。还原度高。基本不需要手动干预。访问项目整体性好,能检测到项目是否已经配置依赖等等。今天我们同样使用Augm
- 关机精灵——自动化与便利性
antzou
办公软件效率工具自动关机eclipsercp
文章目录背景目标实现下载背景自动化与便利性:让电脑在用户无需值守或干预的情况下,在特定时间点(倒计时结束)或任务完成后自动关闭。节能与环保:避免电脑在完成工作后或无人使用时继续空耗电力。时间管理与健康:帮助用户(或管理者)控制电脑使用时长,养成良好的使用习惯。简化操作:为普通用户提供比命令行更友好、直观、易用的定时关机解决方案,并方便地取消已设定的关机计划。目标非模态(Modeless):允许用户
- 使用GPU进行机器学习训练时,如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少,应该如何优化?
十子木
机器学习深度学习人工智能
是否需要优化?如果任务运行正常:无需干预(GPU设计本就是优先榨干计算性能)。如果出现卡顿或效率低下:增大batch_size:提升显存占用,减少数据搬运次数(但需避免OOM)。启用混合精度:torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流:避免频繁的小数据拷贝(如DataLoader的num_workers设置)。
- 扣带回灰质体积:双任务步态与痴呆发病关联的关键中介
楚山之石
学习图像处理科技人工智能mr
扣带回灰质体积介导双任务步态与痴呆发病的关联研究背景与核心问题随着全球人口老龄化,痴呆已成为重大公共卫生挑战,而轻度认知障碍(MCI)作为正常认知与痴呆的过渡状态,是早期干预的关键窗口。双任务步态测试(行走时执行认知任务)中出现的高双任务成本(DTC,即步态速度较单任务时减慢≥20%),已被证实与MCI患者进展为痴呆的风险升高相关,但这一关联的神经机制尚不明确。本研究旨在探索脑灰质体积减少和运动皮
- 《凤凰架构》C12-容器间网络
Epi_HHH
阅读笔记网络容器
一、Linux网络虚拟化1)干预网络通信——以NetFliter与iptable为例钩子是iptables在内核网络协议栈处理数据包时的“插入点”,也就是规则生效的具体时刻和位置。数据包经过网络栈,会在不同阶段被iptables规则检查。INPUT:处理进入本机的数据包OUTPUT:处理由本机发出的数据包FORWARD:处理经过本机转发的数据包PREROUTING:数据包进入路由决策前(常用来做D
- 基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、术前阶段(一)疾病预测与诊断辅助(二)手术风险评估(三)手术方案制定辅助三、术中阶段(一)实时监测与风险预警(二)手术决策支持四、术后阶段(一)并发症风险预测(二)术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化(一)术前麻醉风险评估(二)术中麻醉管理六、统计分析与模型优化(一)数据收集与整理(二)模型性能评估(三)模型优化与更新七、实验验证与证据支持(一)回顾性队列研究(二)前瞻性随机对照
- 对照原则在临床试验中的应用与挑战
一、对照原则的科学逻辑1.1核心目的1.1.1区分混杂效应通过对照组设置,区分疾病自然进程、安慰剂效应、回归均值现象及非特异性效应等混杂因素,凸显干预措施的真实疗效。1.2统计本质1.2.1真实疗效计算真实疗效=(干预组终点变化-干预组基线)-(对照组终点变化-对照组基线),通过组间比较抵消共同偏倚。二、对照组的五大类型及适用场景2.1安慰剂对照2.1.1构成外观/用法相同的无活性物质。2.1.2
- 随机化在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、随机化的核心目的1.1控制混杂偏倚1.1.1平衡预后因素确保已知/未知预后因素在组间分布均衡,避免基线不平衡影响结果。1.1.2避免选择偏倚防止研究者或患者主观选择分组,保障组间差异归因于干预。1.2保障统计推断有效性1.2.1满足独立性假设满足统计检验的独立性假设,使统计推断有效。1.2.2实现盲法基础为双盲实施提供先决条件,确保试验结果无偏。二、随机化类型与技术实现2.1简单随机化2.1.
- 曼昆《经济学原理》第九版 宏观经济学 第三十四章最后的思考
没有女朋友的程序员
经济学
以下是曼昆《经济学原理》第九版宏观经济学第三十四章**“最后的思考”的零基础深度解析**,结合中国实际案例与生活化比喻,帮你彻底掌握核心逻辑:一、全书的“经济哲学”:市场与政府的平衡术核心问题:经济危机时政府该“救市”还是“放手”?曼昆的答案:没有标准答案,但需在市场效率与政府干预间找到动态平衡。类比:就像驾驶汽车——市场是“油门”(自发调节),政府是“刹车”(防止失控),但方向盘(政策方向)需要
- 基于大模型的短暂性脑缺血发作(TIA)全流程预测与诊疗辅助系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、系统核心目标二、系统架构模块三、实验验证证据链系统架构流程图关键技术创新点一、系统核心目标构建多模态数据融合的TIA预测-干预-管理闭环,覆盖术前预警、术中决策、术后康复全周期二、系统架构模块1.术前预测模块高危人群筛查模型输入:电子健康记录(EHR)、基因数据、可穿戴设备实时监测特征工程:血压波动模式、颈动脉斑块稳定性评分TIA发作概率预测72小时预警模型(LSTM+Transforme
- AutoGen 终止控制双机制深度解析:InterventionHandler 与 TerminationCondition 的对比与实践
佑瞻
AutoGenAutoGen
在智能体系统开发过程中,终止控制机制的设计往往决定了系统的稳定性与安全性。当我们在AutoGen框架下构建复杂智能体应用时,常常会遇到两类终止需求:一类是针对具体对话或任务的细粒度终止控制,另一类是面向整个运行时环境的全局终止管理。AutoGen提供的InterventionHandler干预处理程序和TerminationCondition终止条件恰好对应这两种需求场景,但这两种机制的设计理念与
- 基于大模型的心力衰竭预测与干预全流程系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
目录一、引言二、系统概述三、术前阶段(一)患者信息采集与预处理(二)大模型预测心力衰竭风险(三)手术方案制定辅助(四)麻醉方案规划四、术中阶段(一)实时数据监测与传输(二)大模型术中决策支持五、术后阶段(一)术后病情监测与评估(二)并发症风险预测与防控(三)术后护理计划生成六、健康教育与指导(一)个性化教育内容生成(二)康复随访与远程指导七、统计分析与技术验证(一)系统性能评估指标(二)数据分割与
- (简介)因果中介分析(Causal Mediation Analysis)
音程
人工智能人工智能
因果中介分析(CausalMediationAnalysis)是因果推断领域的一个重要方法,用于研究某个自变量(如干预措施或处理因素)对因变量(结果)的影响是否通过某个中介变量(Mediator)间接产生作用。它旨在分解总效应(TotalEffect)为直接效应(DirectEffect)和间接效应(IndirectEffect),从而揭示因果关系的潜在机制。核心概念:变量定义:自变量(X):研究
- 图14CLIP 模型在 “分布偏移场景” 下的鲁棒性优化策略|学习笔记
学渣67656
笔记人工智能
一、先明确:左图的核心对比维度左图的横轴是“模型在标准分布上的准确率”,纵轴是“模型在分布偏移数据集上的准确率”,本质是对比“不同模型/策略在“标准性能”与“鲁棒性”之间的权衡,图中每条曲线代表一类模型/策略的“标准性能-鲁棒性”趋势,而红色箭头标注的“AdapttoImageNet”是一种“干预策略”,作用于CLIP模型后,使其性能点落在对应曲线上。二、左图中6条曲线的含义(按图例颜色+模型类型
- 什么是Sentinel
2401_85327573
sentineljava微服务
什么是SentinelSentinel是阿里巴巴开源的面向分布式服务架构中的流量治理组件,主要用于提供服务保护功能,帮助微服务系统应对高并发场景下的流量冲击、系统故障等问题。Sentinel的核心目标是通过轻量级的实现方式,在微服务中实现高可用性和稳定性,减少手动干预。它支持与SpringCloud、Dubbo等框架无缝集成,并可通过Nacos等配置中心实现动态规则管理。Sentinel的实现原理
- Spring AI Alibaba Graph 实践
本文中将阐述下AI流程编排框架和SpringAIAlibabaGraph以及如何使用。1.Agent智能体结合Google和Authropic对Agent的定义:Agent的定义为:智能体(Agent)是能够独立运行,感知和理解现实世界并使用工具来实现最终目标的应用程序。从架构上,可以将Agent分为两类:Workflows系统:人类干预做整体决策,LLMs作为workflows链路的节点。具有明
- 养老专业实训室虚拟仿真建设方案
凯禾瑞华_实训室建设
实训室建设大数据人工智能vrar智慧养老智慧康养智慧健康养老服务与管理
一、实训室功能1、模拟真实养老场景打造居家养老室、半失能老人照护室、失能老人照护室等,从室内布局到设施配备,均高度还原现实中老年人的生活与照护环境。例如,居家养老室设置会客区、起居区、卫浴区、厨房等,配备齐全的生活设施与智能监测设备,让学生如同置身于真实的老年人家中,学习居家养老护理技能。点击获取实训室建设方案2、健康评估与干预健康评估室具备生命体征评估、运动功能评估、认知功能评估等多个区域,配备
- 基于大模型预测原发性醛固酮增多症的综合技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、引言二、技术方案概述三、术前阶段(一)数据采集与预处理(二)疾病诊断与分型预测(三)并发症风险预测四、术中阶段(一)实时数据监测与整合(二)手术决策支持(三)麻醉方案动态优化五、术后阶段(一)康复进度监测与预测(二)并发症监测与干预(三)术后护理指导六、统计分析与技术验证(一)模型性能评估指标体系(二)对比研究与临床实效分析七、实验验证证据(一)回顾性病例研究(二)前瞻性临床试验八、健康教
- 响应式API和非响应式API
响应式API与非响应式API的核心区别在于数据流处理方式、触发机制、资源利用率以及适用场景。以下是具体对比分析:一、数据流与处理模式响应式API异步与事件驱动:数据流通过事件触发自动处理,无需手动干预。例如,当数据源(如股票价格)更新时,系统立即推送变化并触发相应的界面更新[1][8]。流式处理:支持按需分块处理数据,避免一次性加载大量数据到内存。例如,SpringWebFlux的Flux可以每秒
- 优格杂志优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录
QQ296078736
人工智能
优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录城市养生社区养老模式下老年人心理护理需求乌云高娃1-3走进超声医学的奇妙世界:揭秘超声技术的多样性胡丽丽4-6做有温度的产科护理,筑牢母婴安全防线鲁娜李襄君7精准翻身干预:降低压疮发生率的新方法陈思8月经紊乱与潜在疾病的关联马占兰9师者说让体育课成为生命成长的摇篮杜俊义10读说写教学模式在英语课堂如何人文化实施李刚强11巧借小学数学教学,培育学生数学思
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
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- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep