- Linux 命令使用笔记【sysctl】
fzip
Linuxlinux服务器运维
名称在系统运行时,配置修改内核参数概要sysctl[options][variable[=value]][...]sysctl-p[fileorregexp][...]描述sysctl用于在linux系统运行时修改内核参数。可以修改的参数都在/proc/sys/文件夹下。Linux中的sysctl支持需要Procfs。您可以使用sysctl来读写sysctl数据。参数variable要从中读取的键
- Linux 命令使用笔记【zcat】
fzip
Linuxlinuxzcat
zcat命令zcat命令用于不真正解压缩文件,就能显示压缩包中文件的内容的场合。语法zcat(选项)(参数)选项-S:指定gzip格式的压缩包的后缀。当后缀不是标准压缩包后缀时使用此选项;-c:将文件内容写到标注输出;-d:执行解压缩操作;-l:显示压缩包中文件的列表;-L:显示软件许可信息;-q:禁用警告信息;-r:在目录上执行递归操作;-t:测试压缩文件的完整性;-V:显示指令的版本信息;-l
- PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第1-11个视频笔记)
胡说八道的Dr. Zhu
深度学习pytorch学习
本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程:PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】本博客是该视频教程中第1-11个视频的详细学习笔记,第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下:PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第12-22个视频笔记)PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第23-33个视频笔记)目录1、P
- 深度学习Pytorch(一)
Bgemini
深度学习pytorch深度学习python
深度学习Pytorch(一)前言:必须使用英伟达显卡才能使用cuda(显卡加速)!移除环境:condaremove-npytorch--all一、安装Pytorch下载Anaconda打开AnacondaPrompt创建一个Pytorch环境:condacreate-npytorchpython=3.9激活Pytorch环境:condaactivatepytorch查看当前包:piplist安装P
- 华为OD机试 2025B卷 - 字符串加密 (C++ & Python & JAVA & JS & C语言)
YOLO大师
华为od华为OD机试2025B卷华为OD2025B卷华为OD机考2025B卷
2025B卷目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解2025B卷100分题型题目描述给你一串未加密的字符串str,通过对字符串的每一个字母进行改变来实现加密,加密方式是在每一个字母str[i]偏移特定数组元素a[i]的量,数组a前三位已经赋值:a[0]=1,a[1]=2,a[2]=4。当i>=3时,数组元素a[i]=a[i-1]+a[i-2]+a[i-3]。例如:
- 关于 Linux中系统调优的一些笔记
山河已无恙
Linux笔记Linux性能调优1024程序员节linux运维
写在前面推送的的邮件里看到有大佬讲的公共课,听了之后这里整理学习笔记。因为是公开课,所以讲的很浅,没接触过,这里做为了解,长长见识。博文内容包括系统调优原理概述如何检测系统的性能瓶颈如何进行内核参数调优如何限制服务的资源占用自定义tuned调优配置集我突然又明白,死亡是聪明的兄长,我们可以放心地把自己托付给他,他会知道在我们有所准备的适当时刻前来。我也突然懂得,原来痛苦、失望和悲愁不是为了惹恼我们
- PyTorch深度学习优化实战:从理论到实践的现代化技能指南
智算菩萨
深度学习pytorch人工智能
引言:现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天,掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络,更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟,特别是最新2.7版本的发布,框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能,从编译器优化到注意力机制革新,从内
- 俄罗斯方块AI深度解析:从算法原理到实现细节
智算菩萨
Python小游戏项目实战人工智能算法
俄罗斯方块AI深度解析:从算法原理到实现细节前言俄罗斯方块,这个诞生于1984年的经典游戏,至今仍然是人工智能研究领域的热门课题。当简单的几何形状在网格中不断下落时,看似简单的规则背后却隐藏着复杂的策略决策问题。本文将深入剖析一个基于Python实现的俄罗斯方块AI系统,探讨其如何通过精巧的算法设计实现近乎完美的自动游戏表现。游戏状态的数字化抽象在构建任何游戏AI之前,我们首先需要将人类直观理解的
- PyTorch笔记3----------统计学相关函数
HuashuiMu花水木
PyTorch笔记pytorch笔记人工智能
1.基础函数importtorcha=torch.rand(2,2)print("a:\n",a)print('########################')print("平均值:\n",torch.mean(a,dim=0))print("总和:\n",torch.sum(a,dim=0))print("所有元素的积:\n",torch.prod(a,dim=0))print("最大值:\
- 双系统如何做接口认证-V2
CATTLECODE
python开发语言
现有A系统,B系统,A系统启动的时候调用B系统的注册接口API1(把A系统配置信息注册到B系统),A系统定时向B系统接口AP2发送心跳信息,B系统根据业务情况,调用A系统的业务接口AP3,请设计两系统的接口认证方式。以下是为A系统(Python)与B系统(SpringBoot)设计的双向安全认证方案及关键代码实现,结合JWT、数字签名和HTTPS加密,确保注册、心跳、业务调用的安全可靠。整体认证方
- AI原生应用:多模态交互技术的5大核心应用场景解析
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AI-nativeai
#AI原生应用:多模态交互技术的5大核心应用场景解析>关键词:多模态交互、AI原生应用、人机交互、深度学习、应用场景>摘要:本文将深入解析多模态交互技术的核心原理,通过智能家居、医疗诊断、自动驾驶、教育创新和虚拟助手五大应用场景,揭示AI如何像人类感官协同工作般理解世界。文章包含技术原理图解、真实案例代码和未来趋势预测。##背景介绍###目的和范围解析多模态交互技术在AI原生应用中的落地实践,涵盖
- PyTorch 2.7深度技术解析:新一代深度学习框架的革命性演进
智算菩萨
深度学习pytorch人工智能
引言:站在AI基础设施变革的历史节点在2025年这个充满变革的年份,PyTorch团队于4月23日正式发布了2.7.0版本,随后在6月4日推出了2.7.1补丁版本,标志着这个深度学习领域最具影响力的框架再次迎来了重大突破。这不仅仅是一次常规的版本更新,而是一次面向未来计算架构和AI应用场景的全面重构。从底层硬件支持到上层API设计,从编译器优化到注意力机制革新,PyTorch2.7展现出了前所未有
- Python实现MCP Server的完整Demo
CATTLECODE
python开发语言
mcpserverfromfastmcpimportFastMCPimportlogging#配置日志记录logging.basicConfig(level=logging.INFO)logger=logging.getLogger(__name__)mcp=FastMCP("DemoServer")@mcp.tool()asyncdefcalculate(a:float,b:float,op:s
- Boltz-2:革命性生物分子模型,加速药物发现的新引擎
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AIGC学习资料库Boltz-2生物模型AI
在药物研发领域,预测蛋白质与其他分子间的结合强度(BindingAffinity)始终是核心挑战之一。传统方法如自由能微扰法(FEP)虽然精确,但计算成本极高,难以大规模应用。如今,Boltz-2的诞生打破了这一瓶颈——这是首个开源的深度学习模型,其结合强度预测准确度接近FEP方法,却将速度提升了1000倍,成为药物早期筛选的“加速器”。项目简介Boltz-2是由jwohlwend团队开发的生物分
- 华为OD机考2025B卷 - 最多几个直角三角形(Java & Python& JS & C++ & C )
算法大师
最新华为OD机试真题华为OD机试真题(Java/JS/Py/C)javapython华为OD机考2025B卷javascript华为odC++C语言
最新华为OD机试真题目录:点击查看目录华为OD面试真题精选:点击立即查看题目描述有N条线段,长度分别为a[1]-a[n]。现要求你计算这N条线段最多可以组合成几个直角三角形。每条线段只能使用一次,每个三角形包含三条线段。输入描述第一行输入一个正整数T(1#
- CSC研修计划的书写
博主最近在申请CSC,所以也会更新一下自己的学习笔记,有需要的可以关注我一下,同时有问题大家可以一起交流一下啊一要求(fromCSC官网)①拟留学专业(研究课题)在国内外研究情况及水平;②拟选择的留学国别、留学单位及选择原因(应简单评述对方国家及留学单位在申请人所从事学科、专业领域的水平、优势,申请人及所在单位与对方有无合作基础及业务联系);③达到本次出国学习预期目标的可行性,结合本人目前从事的工
- 【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法,涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术:一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC:通过绘制真正例率(TPR)vs假正例率(FPR)曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1:完美分类;AUC=0.5:随机猜测。适用于二分类及多分类(OvR或OvO策略)。混淆矩阵:可视化模型在各类别上的具体错误(如将
- 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记分类
1.多类分类(Multi-classClassification)定义多类分类是指目标变量(标签)有超过两个类别的分类任务。例如:手写数字识别:10个类别(0~9)。图像分类:区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类:政治、经济、体育等。特点互斥性:每个样本仅属于一个类别(区别于多标签分类)。输出要求:模型需输出每个类别的概率分布,且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR):训练K个二分类器(
- Day08-Flask 或 Django 简介:构建 Web 应用程序
清幽竹客
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Flask或Django简介:构建Web应用程序网络开发领域提供了丰富的工具和框架,而Python作为一门多功能的语言,在构建健壮且可扩展的Web应用方面脱颖而出。本课程将作为你使用Python进行Web开发的入门指南,特别聚焦于两个流行的框架:Flask和Django。我们将探讨这些框架背后的基本概念,为你创建动态Web应用和RESTfulAPI奠定基础。理解这些框架对于将AI模型集成到Web应
- 【附源码】基于flask框架求职招聘网站 (python+mysql+论文)
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取本课题的源码和程序系统程序文件列表系统的选题背景和意义选题背景:随着互联网技术的飞速发展,网络求职招聘已经成为了现代人才市场的一大趋势。传统的求职招聘方式逐渐被线上平台所取代,这主要得益于网络平台的便捷性、实时性和广泛性。然而,现有的求职招聘网站虽然数量众多,但质量参差不齐,用户体验也各不相同。一些求职者和招聘者在面对海量信息时,往往会感到无所适从,
- 解决更新python版本后,虚拟环境不可用的问题
Superstarimage
diffusers编程pythonpython人工智能开发语言
因为安装xformers,需要额外加装triton,而triton需要的python版本(3.10)高于我当前虚拟环境的版本(3.8),因此博主手动提升了当前虚拟环境的版本:condainstallpython=3.10结果应用该虚拟环境时,始终报如下错误:(TrainControlNet)F:\XYX\Documents\SpongeCakeInverse\AITools\the3rdparty
- Hadoop MapReduce入门
且行且安~
数据分析进阶之路Linux命令hadoopMapReduce入门
入门简介计算过程分为两个阶段Map和ReduceMap阶段并行处理输入数据Reduce阶段对Map结果进行汇总针对python语言来说:map函数或者reduce函数来说,输出的数据格式为元组tuple一个简单的MapReduce程序只需要指定map()reduce()input()output()剩下的由框架完成。Linux常见命令:-读取文件(文本文件,在Windows下使用记事本打开的文件)
- 人工智能学习资源
Hemy08
人工智能学习
无机器学习基础:https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础:MachineYearning深度学习入门:https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
- 【DeepSeek开源周】Day 4:DualPipe & EPLB 学习笔记
蓝海星梦
DeepSeek开源周探秘开源学习笔记人工智能云计算分布式
目录一、DualPipe&EPLB概述二、DualPipe详解1.流水线并行策略(1)F-then-B策略(2)1F1B策略2.朴素流水线并行3.GPipe微批次流水线并行4.PipeStream5.ZBPP6.DualPipe7.DualPipeV8.流水线并行方案对比三、EPLB详解1.专家并行(EP)2.EPLB冗余专家策略3.负载均衡策略(1)分层负载均衡(2)全局负载均衡(3)接口和示例
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
推理(Inference)是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同,推理阶段不计算梯度也不更新权重,仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析:1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数(权重和偏置)。前向传播:输入数据逐层计算,得到输出。后处理:根据任务类型解析输出(如分类取概率最大值,回归直接输出)。2.代码实现(Python+NumPy)(1)定义模型
- The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
weixin_66009678
pytorch人工智能python
出现如下报错:NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70.IfyouwanttousetheNVIDIAGeForceRT
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
1989
0基础学AIbert人工智能深度学习神经网络cnnpython自然语言处理
本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
1989
0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南
AI天才研究院
AI人工智能与大数据tensorflow神经网络人工智能ai
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词:TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要:本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始,深入探讨GNN的核心原理,包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构,并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
- Python: 如何用Python的迭代器或生成器实现斐波那契数列
KevinShi_BJ
python
斐波那契数列(Fibonaccisequence)是指这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者,是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契(LeonardoFibonacci)。以兔子繁殖为例子而引入,故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列,n越大,相邻两值的比越接近黄金分割0.618,非常有趣。百
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
qindongliang1922
工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象