- 抖音火山版邀请码是多少呢？抖音火山版和火山极速版的区别（附邀请码大全）
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抖音火山版app是一款带来全新短视频体验的视频分享社交平台。抖音火山版邀请码有XA83BZ或F8R3C2，填写就有奖励哦！抖音火山版顾名思义是将抖音与火山小视频进行了合并。可想而知抖音火山版app集合两家优点会更加优秀更加好玩了！合并后的短视频平台用户可以通过之前的抖音或火山小视频账号直接访问。它是一个集小视频、短视频、直播、商场、交友、信息等内容于一体的一站式小视频平台，可以更好地满足用户的多样
- 骗子太猖獗了，打着摩根士丹利何晓斌名义带股民进入虚假宝丰能源节能减排碳交易市场，大量股民被骗真相曝光
墨守成法
为什么明明跟老师对过视频，确认是本人，怎么还会被骗了?你有没有想过一个名人大咖怎么会有时间给你们一对一视频，其次我来给大家揭露一下，这个套路AI换脸骗局是一种利用人工智能技术，通过替换视频中的人脸来伪造身份或进行诈骗的行为。你的账户“余额”是真的吗？为什么不能提现呢？其实都是骗子给你的一串数字而已！这些新平台打着“低风险”、“高收益”、“慈善公益投票”等噱头先让投资人尝到甜头再通过恶意操作将投资人
- 73. 矩阵置零
youzhihua
题目描述给定一个mxn的矩阵，如果一个元素为0，则将其所在行和列的所有元素都设为0。请使用原地算法。示例：输入:[[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]输出:[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]暴力求解思路1.遍历数组中的每个元素，若这个元素等于0，则分别使用两个Set记录下这个元素的横坐标和纵坐标。2.遍历两个Set，将其中的行和列的值都置成0。3.由于题目要求的是原地法
- 机器学习中的数据预处理：从入门到实践
耐思nice～
机器学习由浅入深-吴恩达机器学习人工智能
在当今的智能时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面。比如我们常用的推荐系统，它能根据我们的浏览记录精准推送喜欢的商品或视频，这背后就离不开机器学习的支撑。而一个优秀的机器学习模型，离不开高质量的数据，数据预处理正是保证数据质量的关键环节，它就像烹饪前的食材处理，直接影响着最终“菜品”的口感，也就是模型的性能。今天，我们就来全面学习机器学习中数据预处理的关键步骤。一、数据预处理的重要性数据预处理
- lanqiaoOJ 2145：求阶乘 ← 二分法
hnjzsyjyj
信息学竞赛#分治算法与双指针算法二分法
【题目来源】https://www.lanqiao.cn/problems/2145/learning/【题目描述】满足N！的末尾恰好有K个0的最小的N是多少？如果这样的N不存在输出-1。【输入格式】一个整数K。【输出格式】一个整数代表答案。【输入样例】2【输出样例】10【评测用例规模与约定】对于30%的数据，1≤K≤10^6.对于100%的数据，1≤K≤10^18.【算法分析】●二分法的应用条件
- springboot+vue生态系统的气象数据可视化平台Java+python-计算机毕业设计
目录功能和技术介绍具体实现截图开发核心技术：开发环境开发步骤编译运行核心代码部分展示系统设计详细视频演示可行性论证软件测试源码获取功能和技术介绍该系统基于浏览器的方式进行访问，采用springboot集成快速开发框架，前端使用vue方式，基于es5的语法，开发工具IntelliJIDEAx64，因为该开发工具，内嵌了Tomcat服务运行机制，可不用单独下载Tomcatserver服务器。由于考虑到
- C51 贪吃蛇 基于 Proteus V1.0
ForesterX
proteus单片机嵌入式硬件贪吃蛇C51
文章目录0.效果演示1.开发环境2.项目地址3.项目目录4.设计与开发4.1整体原理图4.2方向键模块4.3点阵模块4.4整体逻辑说明4.4.1点阵怎么刷新4.4.2按键在哪里检测4.4.3蛇怎么移动4.4.4游戏规则4.5main.c5.不足与展望0.效果演示视频演示：C51单片机贪吃蛇基于Proteus1.开发环境系统：window10专业版。开发软件：Keil5仿真软件：ProteusPS：
- 0315_算法22级1班实验2（递归分治策略）
目录ProblemA众数问题题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现思路优化ProblemB半数集问题题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现ProblemC查找数组拐点题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现思路优化ProblemA众数问题题目描述所谓众数，就是对于给定的含有N个元素的多重集合，每个元素在S中出现次数最多的成为该元素的重数，多重集合S重的重数最大的元素成为
- 0301_算法22级1班实验1
目录ProblemA统计数字问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemB字典序问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemC最多约数问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemA统计数字问题1.题目描述题目描述问题描述：一本书的页码从自然数1开始顺序编码直到自然数n。书的页码按照通常的习惯编排，每个页码都不含多余的前导数字0。例如，第6页用数字6表示，而不是06或0
- 2014年最具人气国外WORDPRESS主题
weixin_34355715
php前端uxViewUI
在国外，WrodPress这个博客系统极为受欢迎，使用WordPress来建站可以降低很多成本，另外还能以十分便宜的价格获得一个漂亮的WP网站模板。今天向大家分享来自Themeforest2014年最具人气的高级WrodPress主题，这些主题无论是设计还是技术上，都是目前最新最流行的。比如CSS3、扁平化、响应式设计、全屏视频背景、视差滚动特效等等。本次分享的WP主题实用性非常不错，流行的设计+
- nextjs学习笔记
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web前端框架学习nextreactreact服务端渲染next入门
由于本人最近在学习jocky老师的React16.8+Next.js+Koa2开发Github全栈项目关于react的服务端重构项目，然后跟着老师的视频做笔记，记录下自己的所学知识。目录结构pages(必需)：pages目录是nextjs中最终要的一个目录，这个目录的每一个文件都会对应到每一个页面，可以根据地址栏的路由进行跳转。若pages下的js文件在一个目录下，那么nextjs默认会将这个
- LinkedHashMap/HashMap(数҉据҉缓҉存҉准҉备҉)
顾名思义LinkedHashMap是比HashMap多了一个链表的结构。与HashMap相比LinkedHashMap维护的是一个具有双重链表的HashMap，LinkedHashMap支持2中排序一种是插入排序，一种是使用排序，最近使用的会移至尾部例如M1M2M3M4，使用M3后为M1M2M4M3了，LinkedHashMap输出时其元素是有顺序的，而HashMap输出时是随机的，如果Map映射
- OpenCV中常用特征提取算法（SURF、ORB、SIFT和AKAZE）用法示例（C++和Python）
点云SLAM
图形图像处理opencv算法ORB算法SIFT算法SURF算法AKAZE算法计算机视觉
OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法，广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例，涵盖C++和Python两个版本。常用特征提取算法列表算法特点是否需额外模块SIFT（尺度不变特征）稳定性强、可旋转缩放xfeatures2d模块SURF（加速稳健特征）快速但专利保护xfeatures2d模块ORB（OrientedFAST
- 【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族：SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
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人工智能python梯度下降优化器SGDAdamPyTorch
摘要：本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络，构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑，从1951年的SGD到2018年的AdamW，揭示技术迭代逻辑；通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制，解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析，阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- 脱岗离岗逃岗监测识别软件系统平台 标检测算法#YOLO
值班脱岗智能监测识别系统是一种利用AI视频智能分析技术的智能化系统，能够对办公工作岗位区域、岗亭、值班室、生产线岗位等进行7*24小时不间断实时监测。该系统的出现，有助于提高工作效率，确保工作秩序的正常运行，同时也能有效避免值班人员脱岗、懈怠等现象的发生。该系统的工作原理是通过高清摄像头捕捉实时画面，然后利用AI视频智能分析技术对画面进行实时分析，识别出是否有人脱岗、懈怠或者有其他异常情况发生。当
- 颠覆未来：创新代码引领人工智能与量子计算深度融合
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3人工智能量子计算
摘要在信息时代飞速演进的背景下，人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合，推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧，展示了前沿深度学习模型的构建，并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性，为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前，科技创新正处于高速迭代的关键阶段，传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业，而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
- Transformers基础组件—Datasets
小蒋的学习笔记
python人工智能机器学习
目录datasets基本使用加载在线数据集加载数据集合集中的某一项任务按照数据集划分进行加载查看数据集数据集划分数据选取与过滤数据映射保存与加载加载本地数据集直接加载文件作为数据集加载文件夹内全部文件作为数据集通过预先加载的其他格式转换加载数据集通过自定义加载脚本加载数据集DatasetwithDataCollatordatasets基本使用fromdatasetsimport*加载在线数据集da
- 智界R7智驾功能和性能评价
TheWanderers
智能驾驶智界
一、智驾行车能力标题硬件配置与系统架构感知硬件：Max/Ultra版搭载1个192线激光雷达、3个毫米波雷达（含1个4D成像雷达）、12个超声波雷达、11个高清摄像头（含前向800万像素双目+鱼眼镜头）。Pro版未配备激光雷达，但保留3个毫米波雷达和10个摄像头。核心算法：HUAWEIADS3.0系统，基于端到端架构，整合感知、决策与控制模块，支持全场景目标识别（如非标准障碍物、夜间行人）。算力支
- 人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案
liuhu21
人工智能云计算运维
一、方案概述近几年安防监控技术不断的进步，特别是在人工智能推出之后。安防监控系统结合人工智能算法做到了许多以前无法做到的事情。就比如我们今天要说的离岗检测报警监控系统。以前我们只能通过人工值守监控室的方式，通过人的判断去观看现场人员在岗情况。如今有了离岗检测监控系统，系统可以自动监测现场人员是否在岗、离岗时间以及离岗人数等等。这样，大大减少了监控室值班人员的工作量，同时相较人工监管提升了工作效率。
- 睡岗离岗检测算法 Python
燧机科技SuiJi
人工智能python算法深度学习神经网络
睡岗离岗检测算法的核心在于实时监控和智能分析，睡岗离岗检测算法通过安装在关键区域的监控摄像头，系统能够捕捉到员工的活动画面。当系统检测到人体位置长时间未发生变化时，将启动睡姿分类器。该分类器能够识别多种睡姿，如趴在桌子上睡、坐在凳子上后仰睡等。一旦识别为睡姿，系统将立即触发告警机制。这可以通过向管理人员发送警报信号，或通过语音提醒员工的方式实现。睡岗离岗检测算法在多种场景下均有广泛应用。该算法能够
- 微算法科技技术创新，将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合，构建更加安全的量子信息隐藏和传输系统
随着信息技术的发展，数据的安全性变得尤为重要。在传统计算模式下，即便采用复杂的加密算法，也难以完全抵御日益增长的网络攻击威胁。量子计算技术的出现为信息安全带来了新的解决方案。然而，量子图像处理领域仍面临复杂度高、效率低的问题。微算法科技通过将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合，提出了一种全新的信息隐藏和传输方案，旨在构建更加安全高效的数据保护机制。LSQb算法，即量子图像的最小有效量子比特算
- 5万人流挤地铁如何追踪？陌讯算法实战FPS飙升300%
开篇痛点在智慧城市安防场景中，传统视觉算法常面临“三难困境”：低光照漏检率飙升（夜间误报率超30%）、人群遮挡ID切换混乱（MOTA指标＜50%）、硬件资源吃紧（1080P视频流处理＞200ms）。某省会交警平台曾反馈：“雨雾天车牌识别准确率骤降至65%，追踪目标平均5分钟丢失1次”。技术解析：动态多目标蒸馏网络陌讯视觉算法创新性融合多任务蒸馏架构与时空注意力机制，攻克复杂场景泛化难题。核心公式创
- 3步实现安防高精度检测：陌讯算法夜间监控落地实战
2501_92474745
目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测
开篇痛点：安防监控系统在实时目标检测中常面临严峻挑战。实测数据显示，传统算法在低光、遮挡或动态场景下，泛化能力不足，导致平均误报率高达15%（数据来源：安防行业报告）。尤其在夜间或拥挤环境下，系统卡顿、漏检频发，不仅降低响应效率，还增加安全隐患。例如，某城市交通监控中心反馈，其开源模型在高密度人流中出现每秒帧率（FPS）骤降至20帧以下，引发报警延迟问题。这些问题根源在于算法鲁棒性和实时性不足，亟
- 离岗误报率 20%？陌讯时序算法实测降 90%
2501_92474711
算法计算机视觉目标跟踪机器学习人工智能边缘计算
开篇：工业安防中的"隐形漏洞"在制造业车间、变电站等关键场景，离岗检测是保障生产安全的核心环节。传统监控系统依赖人工巡检，存在85%的漏检率；而普通视觉算法在光照变化、人员遮挡场景下，误报率常高达20%以上[实测数据显示]。某汽车零部件厂曾因离岗检测失效导致设备空转2小时，直接损失超12万元。这种"看得见的监控，防不住的风险"困境，凸显了传统视觉方案在复杂工业场景中的局限性。技术解析：从单帧检测到
- 雨天障碍物漏检？陌讯多模态算法实测 98% 准确率
2501_92474711
算法目标跟踪人工智能计算机视觉
开篇痛点：自动驾驶视觉系统的“暗礁”在自动驾驶感知层，路面障碍物识别堪称“生命线工程”。传统视觉算法在复杂场景下常面临三重困境：雨天水雾导致特征模糊时漏检率高达25%，逆光环境下小目标（如碎石、井盖）检出率不足60%，而追求高精度又会导致帧率跌破20FPS，难以满足实时性要求[1]。某车企实测数据显示，传统YOLOv8在城郊混合路况中，因障碍物识别延迟引发的决策偏差占测试事故的37%，这些问题成为
- springboot-mybatis-MySQL-集成
张_皮皮
springbootmybatismavenspringbootmybatisidea
这也是我第一次搭建springboot-mybatis的项目环境，记录一下。我是用IntelliJIDEA，你可以创建maven项目，也可以直接创建spring项目，最终的项目结构如下，这里说明下，resources下面的mappers里面是存放mybatis的SQL映射文件，static下面存放前端静态资源文件，如js,css等，template下存放前端模板文件，本项目使用的freemarke
- 三篇AAAI顶级论文带你一键搞懂多模态！
关注gongzhonghao【计算机sci论文精选】！拿捏更多顶会顶刊发文资讯随着人工智能技术的飞速发展，多模态学习逐渐成为研究热点。多模态技术能够整合文本、图像、语音等多种模态的信息，为人工智能的应用带来了更丰富的语义理解和更强大的交互能力。此外，多模态技术在视频和语言任务中的应用也取得了显著进展。这些技术不仅提升了模型的性能，还为人工智能在更多领域的应用提供了新的可能性。今天小图给大家精选3篇
- 音视频流媒体开发【三十六】FFmpeg+QT播放器5-其他功能
AlanGe
音视频流媒体开发-目录5-stream_open和stream_close进⼀步掌握：ijkmp_prepare_async处理逻辑ijkmp_stop处理逻辑stream_openstream_open主要⼯作内容：初始化SDL以允许⾳频输出；初始化帧Frame队列初始化包Packet队列初始化时钟Clock初始化⾳量创建解复⽤读取线程read_thread创建视频刷新线程video_refre
- 华为云nbiot接入示例_云制播？云导播？我有点飘
疑样
华为云nbiot接入示例
互联网时代，不论是干饭人、打工人、还是读书人，追星族、学习族、还是少数民族（此处应有丁真），……都逃不开音视频技术带给我们的真香定律。2020年，我们经历了史无前例的悠长宅家时光，豪不夸张地说，各种媒体视频节目救了我们许多人的命。那么，我们的广大媒体人是怎么克服疫情期间的困难，来实现各种云直播、云主持、云见面会、云综艺的呢？今天我们就来揭秘一下广电媒体节目制播的过程~通常来说，广电节目制播包含这样
- 今年的雪有多大？
bu大意
今早醒来的时候看窗外发现今天的光芒格外刺眼，打开门才发现，到处都是白皑皑的一片，昨晚下了一夜的雪，下的有10多公分深，一脚下去都能淹了脚脖子，这么大的雪对于南方来说是不常见的，这么深的雪也是我第一次遇到，望远方望去，眼里净是白茫茫一片，阳台上放的柚子上，护栏上远处的松树上，公路上还有旁边那栋人家的瓦砾，天空飘着的一片片，构成了一副纯净而又美丽的画面，整个天地只剩下了一种色调，我陶醉于这种简单纯粹的
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下：
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明：
1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信（一）
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架，目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1：
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像， 即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？
第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守：
1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》）
理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断：
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。
未来的事情，比如 访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子，对闰年的判断逻辑：
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶，《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务： 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用（有点先入为主了）。
1，安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询（1）——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义：
query:查询参数
fie
- base64，加密解密 经融加密，对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP？为什么使用JSP？
JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina） 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等；
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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