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React Native Android全栈开发：如何构建企业级应用 AI天才研究院 AI人工智能与大数据 react native android react.js ai
ReactNativeAndroid全栈开发：如何构建企业级应用关键词：ReactNative、Android集成、企业级应用、跨平台开发、性能优化摘要：本文从企业级应用开发的实际需求出发，结合ReactNative（以下简称RN）与Android的技术特性，系统讲解如何从0到1构建高可用、易维护的跨平台移动应用。内容涵盖核心概念解析、Android端集成技巧、企业级架构设计、性能优化实战及未来趋
ai绘画生成软件哪个好？几款好用的AI绘画软件分享! 呼酱小宝箱
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术，可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么，ai绘画生成软件哪个好？首先，让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件，它们分别是：1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理，从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
【Network Management】ComM模块中的PNState和ChannelState间的关系汽车电子嵌入式 AUTOSAR精进之路 AUTOSAR COM ComM PNC
目录前言正文1.ComMPNC状态机1.1进入COMM_PNC_FULL_COMMUNICATION的条件1.2.进入COMM_PNC_FULL_COMMUNICATION后执行的动作2.ComMChannel状态机3.ComMUser，Channel，PNC的关系4.总结前言在《【NetworkManagement】AUTOSAR局部网络管理从0到1配置实践》一文中我们介绍了如何从0到1配置PN
生成式 AI：从 “理解” 到 “创造” 的突破田园Coder 人工智能科普人工智能科普
1.生成式AI的定义：让AI从“识别”走向“创造”1.1什么是生成式AI生成式AI是一类能自主生成新内容（文本、图像、音频、视频等）的人工智能技术。与传统“判别式AI”（如人脸识别、垃圾邮件过滤，专注于分类和判断）不同，生成式AI的核心是“创造”——它能基于学习的规律，生成与训练数据相似但全新的内容。例如，判别式AI能判断“这是一幅梵高的画”，而生成式AI能模仿梵高的风格创作一幅全新的油画；判别式
青少年人工智能Python编程水平测试四级模拟试卷9 试题解析编程小伙伴测评网 YCL 试题详解 python 开发语言少儿编程青少年编程算法数据结构排序算法
1、以下选项中，说法正确的是？（）A、条件1and条件2，表示条件满足其中1个即可B、条件1or条件2，表示2个条件需要同时满足C、and和or不能在一个条件表达式中同时使用D、andor一般和if语句搭配使用正确答案：D试题解析：and是逻辑与，同时满足结果才满足；or是逻辑或，满足一个结果就是满足；
青少年人工智能Python编程水平测试四级模拟试卷5 试题解析编程小伙伴测评网 YCL 试题详解 python 开发语言少儿编程青少年编程算法推荐算法
【单选题】（每题2分）1、运行下列代码后，输入4，输出的结果是？（）num_1=input()num_2="3"print(num_1+num_2)A、7B
计算机视觉：人工智能的“眼睛” 人工智能教程人工智能计算机视觉机器学习算法 pytorch python 数据结构
前言在人工智能的众多领域中，计算机视觉（ComputerVision）无疑是其中最为引人注目的方向之一。它赋予了机器“看”的能力，使计算机能够像人类一样理解和解释视觉信息。从自动驾驶汽车到医疗影像诊断，从安防监控到虚拟现实，计算机视觉的应用场景无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、应用场景以及未来的发展趋势，帮助您全面了解这一充满活力的领域。一、计算机视觉
计算机视觉：打开机器之眼看世界 LeafyJee_ 人工智能人工智能深度学习计算机视觉
计算机视觉是人工智能领域中备受关注的一部分，它的目标是赋予计算机类似于人类眼睛的功能，让机器能够感知和理解周围的世界。通过图像和视频数据，计算机视觉技术将信息转化为可理解和可操作的数据，为各种应用领域提供了强大的支持。一、计算机视觉的起源和发展计算机视觉起源于20世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算机能够识别和理解图像。随着技术的不断进步，计算机视觉逐渐发展成为一门独立的学科，并广泛应用于
山东大学软件学院2024-2025人工智能导论期末复习简答题整理飘去数星星多元人工智能
写在前面给我的往年题整理引个流嘿嘿山东大学软件学院2024-2025人工智能导论期末回顾-CSDN博客个人观点：这次考试给我的感觉是意料之外又是意料之中，怎么说呢，意料之中的是这次的题跟往年题不一样，因为我们上一级的期末考试题就跟前几年的非常不一样，所以其实还是有所准备的，但是又是意料之外的，因为他考的也太不一样了，考的非常细节，还是招架不太住哈哈哈以下是我自己整理的一些知识点，仅供参考~需要的可
2024年第六届振我中华资金分仓方案毛振华低碳未来碳交易市场被骗无法出金,真相令人毛骨悚然! 法律咨询维权
日常生活中，经常有陌生电话号称免费拉人进股票群；网络平台上，也经常有各种股票讲课的广告。很多人抱着不花钱只是进群看看、听听课的心态，没想到却一步步陷入被骗的漩涡，损失惨重。这些股票群里所谓的“老师”首先推荐股票，取得信任后，就会推荐自行发行平台，来骗取投资者钱财。数字经济，数字体育市场，人工智能项目，数字低碳，慈善投票网站买数字的等等都是骗局，广大市民对此要提高警惕，遇到此类情况一概不要相信。若你
开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成多个MCP Servers与Qwen3-8B模型的创新应用探索（九）开源技术探险家开源模型-实际应用落地开源 python ai 人工智能
一、前言在人工智能技术迅猛发展的今天，如何让AI代理更高效地理解和操作外部资源成为行业关注的焦点。模型上下文协议（MCP）应运而生，作为一项由Anthropic推出的开源标准，它为AI系统提供了一种统一的方式来发现、检索和理解数据。与此同时，OpenAIAgents通过支持多种MCP服务器的集成，为开发者提供了更大的灵活性和扩展性。结合强大的Qwen3-8B模型，其不仅具备快速响应的能力，还能在复
2019-04-13 从造物者到观察者，医学科研的从0到1 东临_0fac
图片发自App听了今天的课，我第一反应就是自己也曾经有过享受造物者权利的时候，就是在做医学实验时。举个方便大家理解的例子。研究A药物是否能治疗D疾病。那么首先要进行基础实验，研究A药物的特性，是能否在活细胞上发挥出该特性。造物时刻来了，我们要先创造一个时间，从动物的活组织中分离细胞，然后在加了各种营养液的容器中培养细胞，这个世界充分发展，若干天后我们就可以实验了，实验组加D药物，对照组不加，这样就
支持向量机SVM 李昊哲小课 sklearn 人工智能机器学习支持向量机算法机器学习 sklearn 人工智能数据挖掘
支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。分类场景举例（更容易理解）假设现在有一个二维平面上散落着一些点，这些点分为两类，一类是红色的圆形点，另一类是蓝色的方形点。我们的任务就是找到一条直线，能够把这两类点尽可能准确地分开。支持向量机算法做的事情就和这个类似。算法核心思想它不是随便找一条能分开两类数据的直
DeepSeek部署指南：从入门到精通 wujj_whut 热门应用 c++DeepSeek 嵌入式实时数据库
DeepSeek部署指南：从入门到精通引言在人工智能和深度学习领域，模型的部署是一个至关重要的环节。DeepSeek作为一款强大的深度学习框架，其部署过程不仅关系到模型的性能表现，还直接影响到实际应用的效果。本文将详细介绍DeepSeek的部署流程，涵盖从环境配置到实际应用的各个方面，旨在帮助读者全面掌握DeepSeek的部署技巧。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款开源的深度学习框架，
【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石：神经元模型与感知机的数学本质（附代码实现与收敛性证明） AI_DL_CODE 人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
摘要：作为深度学习的基础单元，神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发，系统剖析数学建模过程：详解赫布法则的权重更新原理（Δwi=η·xi·y），推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达（y=Θ(∑wixi−b)），重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界，揭示间隔γ对收敛速度的影
女性职业新趋势：揭秘未来高薪热门行业氧惠爱高省
女生在职业选择上拥有广阔的空间，尤其是在当前快速发展的社会背景下，一些行业不仅成为了高薪热门，还提供了多样化的职业路径。以下是一些可能成为女生高薪热门选择的行业：➤推荐网购返利app“氧惠”，一个领隐藏优惠券+现金返利的平台。氧惠只提供领券返利链接，下单全程都在淘宝、京东、拼多多等原平台，更支持抖音、快手电商、外卖红包返利等。科技与互联网行业人工智能与大数据：随着人工智能和大数据技术的广泛应用，相
企业未来的创新方向沐希sun
现如今人们日常生活的需求几乎已经得到满足，甚至有些已是供大于需的状态。我们会发现越来越多同类企业崛起，和大量同质化商品被生产，而一个新产品要想完全从0到1被创造出来的可能性是微乎极微的。嘿，但我们也不用感到沮丧，这并不意味着没有生存发展的机会了。图片发自App细想中国乃至全球现社会，几乎所有的产业都处于变革重组的过程中，今年一直反复无常的经济市场就正好侧面的印证了这一点。当然由于各国实际情况的不同
Python打卡day6 描述性统计荣582 python学习打卡 python 开发语言机器学习
@疏锦行针对其他特征绘制单特征图和特征和标签的关系图，并且试图观察出一些有意思的结论单特征可视化importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportpandasaspd#读取数据，这里假设数据文件名为data.csv，你需要根据实际情况修改文件名data=pd.read_csv('data.csv')#连续变量可视化示例plt.figure(fi
高斯混合模型（GMM）中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解码字的字节机器学习机器学习人工智能高斯混合模型 GMM
高斯混合模型（GMM）简介高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型，其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。与单一高斯分布不同，GMM能够捕捉数据中的多模态特性，这使得它在处理真实世界非均匀分布数据时展现出独特优势。从数学形式上看，一个包含K个分量的GMM可表示为：其中(\pi_k)是第k个高斯分量的混合系数（满足(\
交错并联Buck+LLC变换器的建模与控制优化研究
交错并联Buck+LLC变换器的建模与控制优化研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。摘要本文针对宽输入电压范围(200-450V)、多电压输出(12-48V)的高效DC-DC变换系统，提出了一种基于交错并联Buck预调节器和LLC谐振变换器的两级式拓扑结构。中间母线电压设定为200V，系统输出功率为1500W，要求电压和
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现神经网络15044 python 算法 cnn 算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息，帮助医生做出更准确的诊断。近年来，深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现神经网络15044 算法 python 分类矩阵人工智能数据挖掘深度学习
使用MMDetection中的Mask2Former和X-Decoder训练自定义数据集及结果复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言1.1研究背景实例分割是计算机视觉领域的重要任务，它要求模型不仅要检测图像中的对象，还要精确地分割出每个对象的像素级掩码。近年来，基于Transformer的模型在实例分割任务上取得
OpenCV引擎：驱动实时应用开发的科技狂飙芯作者 DD：计算机科学领域 opencv 计算机视觉
在人工智能与计算机视觉技术迅猛发展的今天，实时图像处理已成为工业自动化、自动驾驶、医疗诊断、增强现实等领域的核心技术需求。而**OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）**作为全球最活跃的开源计算机视觉库，正以其强大的算法生态、跨平台兼容性以及持续进化的架构设计，成为驱动实时应用开发的“数字引擎”。本文将深入剖析OpenCV如何通过技术创新突破实时处理的性能极
机器学习初学者理论初解 Mikhail_G 机器学习人工智能
大家好!为什么手机相册能自动识别人脸？为什么购物网站总能推荐你喜欢的商品？这些“智能”背后，都藏着一位隐形高手——机器学习（MachineLearning）。一、什么是机器学习？简单说，机器学习是教计算机从数据中自己找规律的技术。就像教孩子认猫：不是直接告诉他“猫有尖耳朵和胡须”，而是给他看100张猫狗照片，让他自己总结出猫的特征。传统程序vs机器学习传统程序：输入规则+数据→输出结果（例：按“温
Embedding与向量数据库玖月初玖大模型应用开发基础人工智能 embedding 数据库
1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型，它的核心任务是将离散的、高维的符号（如单词、句子、图片、用户、商品等）转换成连续的、低维的向量（称为“嵌入”或“向量表示”），并且这个向量能有效地捕捉原始符号的语义、关系或特征。1.1通俗理解EmbeddingModel是让计算机“理解”世界的核心工具，把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字我们称之为“向量”。类
全球软件技术峰会 2025：聚焦大模型开发、智能运维与架构创新，共赴技术实战盛宴向日葵也有悲伤运维架构推荐算法数据结构大数据数据库架构
全球软件技术峰会2025：聚焦大模型开发、智能运维与架构创新，共赴技术实战盛宴在软件定义未来的时代，人工智能与数字化技术正以颠覆性力量重塑全球产业格局。2025年8月15-16日，以"全球专家、卓越智慧"为宗旨的全球软件技术峰会将盛大启幕，特邀全球近50位来自微软、谷歌、亚马逊、字节跳动等企业的技术领袖及一线实战专家，围绕大模型智能应用开发、AI与ML智能运维、软件开发智能化、架构设计与演进四大核
AI产品经理面试宝典第42天：学习方法与产品流程解析 TGITCIC AI产品经理一线大厂面试题产品经理 AI面试大模型面试 AI产品经理面试大模型产品经理面试 AI产品大模型产品
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2023年第10期(NeuroImage)：DomainATM：多中心医学图像数据标准化工具箱影浮科技ImageFlow
基本信息1.标题：DomainATM:Domainadaptationtoolboxformedicaldataanalysis.2.期刊：NeuroImage3.IF/JCR/分区：7.4/Q1/中科院一区4.DOI：10.1016/j.neuroimage.2023.119863目录1、导读2、背景动机3、研究目的4、工具箱介绍5、测试试验6、局限不足1导读域适应（DA）是基于机器学习的现代医
重磅！LM Studio AI编程全面免费
从今天起，LMStudio在家和工作中均可免费使用。查看更新后的条款了解详情。我们的隐私政策保持不变，您可以在此处阅读。在家免费使用，现在也可在工作场所使用LMStudio一直以来都免费供个人使用。这源于我们秉持的根本信念：人工智能应该让人们在自己的机器上轻松访问，无需依赖任何外部资源，并且完全保护隐私。此前，LMStudio应用条款规定，公司或组织若要使用LMStudio，必须联系我们并获得单独
在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理（NLP）的深层语义分析任务中，深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面：一、核心区别特征提取方式机器学习：依赖人工设计特征（如词频、句法规则、TF-IDF等），需要领域专家对文本进行结构化处理。例如，传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习：通过神经网络自动学习多层次特征。例如，BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义，无
LeetCode[Math] - #66 Plus One Cwind java LeetCode 题解 Algorithm Math
原题链接：#66 Plus One 要求：给定一个用数字数组表示的非负整数，如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等，给这个数加上1。注意： 1. 数字的较高位存在数组的头上，即num1表示数字1239 2. 每一位（数组中的每个元素）的取值范围为0~9 难度：简单分析：题目比较简单，只须从数组
JQuery中$.ajax()方法参数详解 AILIKES JavaScript jsonp jquery Ajax json
url: 要求为String类型的参数，（默认为当前页地址）发送请求的地址。 type: 要求为String类型的参数，请求方式（post或get）默认为get。注意其他http请求方法，例如put和 delete也可以使用，但仅部分浏览器支持。 timeout: 要求为Number类型的参数，设置请求超时时间（毫秒）。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM Kai_Ge JVisualVM JConsole Webphere
JConsole是JDK里自带的一个工具，可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作，将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。　　使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题，需要进行相关的配置。　　首先我们看WAS服务器端的配置. 　　1、登录was控制台https://10.4.119.18
自定义annotation 120153216 annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法一、什么是注释说起注释，得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说，元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样，每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据，也就是说注释是描述java源
CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源 2002wmj centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL 357029540 SQL Server
--缺失的索引 SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement , last_user_seek ,
Spring3 MVC 笔记（二） —json+rest优化 7454103 Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息！其实也是一些个人的学习笔记呵呵！
替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^ adminjun java “\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘... 在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分，可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常 public class Main { /*
POJ 1035 Spell checker(哈希表) aijuans 暴力求解--哈希表
/* 题意：输入字典，然后输入单词，判断字典中是否出现过该单词，或者是否进行删除、添加、替换操作，如果是，则输出对应的字典中的单词要求按照输入时候的排名输出题解：建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名，一个进行最后输出的判重 */ #include <iostream> //#define using namespace std; const int HASH =
通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值 ayaoxinchao JavaScript array prototype
用原型函数（prototype）可以定义一些很方便的自定义函数，实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。实现代码如下： <script type="text/javascript"> Array.prototype.unique = function() { var a = {}; var le
UIWebView实现https双向认证请求 bewithme UIWebView https Objective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求中有讲述，不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求，网上有些文章中有涉及到此内容，但都只言片语，没有讲完全，更没有完整的代码，让人困扰不已。但是此知
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
3.事务处理 Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行，而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时，这个连接会进入一个事务上下文，该连接后续的命令不会立即执行，而是先放到一个队列中，当执行exec命令时，redis会顺序的执行队列中
各数据库分页sql备忘 bingyingao oracle sql 分页
ORACLE 下面这个效率很低 SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20; 下面这个效率很高 SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
【Scala七】Scala核心一：函数 bit1129 scala
1. 如果函数体只有一行代码，则可以不用写{},比如 def print(x: Int) = println(x) 一行上的多条语句用分号隔开，则只有第一句属于方法体，例如 def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC" 上面的代码报错，因为，printWithValue的方法
了解GHC的factorial编译过程 bookjovi haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的，一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler，如lazy特性，static typed，类型推导等。关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好，这里，文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现，里面提到了green thread，如果熟悉Go语言的话就会发现，ghc的concurrent实现和Go有点类
Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap BrokenDreams LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap，了解了其内部由散列表实现，每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢？双向链表的实现会具备什么特性呢？来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory bylijinnan abstract
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * Abstract Factory Pattern * 抽象工厂模式的目的是： * 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口，方便地切换“产品簇” * 这些接口是相关或者相依赖的
压暗面部高光 cherishLC PS
方法一、压暗高光&重新着色当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。下面讲一下我今天处理高光区域的心得：皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。处理思路为在保持高光区域纹理的情况下，对高光区域着色。具体步骤为：降低高光区域的整体的亮度，再进行着色。如果想简化步骤，可以只进行着色（参看下面的步骤1
Java VisualVM监控远程JVM crabdave visualvm
Java VisualVM监控远程JVM JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具. 这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置: 1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
Saiku去掉登录模块 daizj saiku 登录 olap BI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml <security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" /> <security:intercept-url pattern=&qu
浅析 Flex中的Focus dsjt html Flex Flash
关键字：focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent 焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件原因：只有获得焦点的组件（确切说是InteractiveObject）才能监听到键盘事件的目标阶段；键盘事件（flash.events.KeyboardEvent）参与冒泡阶段，所以焦点组件的父项（以及它爸
Yii全局函数使用 dcj3sjt126com yii
由于YII致力于完美的整合第三方库，它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如，Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数，使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址) 我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后，在入口脚本index.php的，我们包括在
设计模式之单例模式二（解决无序写入的问题） come_for_dream 单例模式 volatile 乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题，但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out Of Order Execute）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组，保证该
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