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枫叶学长(专业接毕设)
Java毕业设计实战案例课程设计springboot后端
博主介绍：✌全网粉丝3W+,csdn特邀作者、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容：
- 阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布，让 AI 更懂你的业务！
数据库观点资讯人工智能
背景随着生成式人工智能（GenerativeAI）从概念验证迈向规模化商业落地，AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而，当模型调用日益便捷时，核心痛点已不再是模型本身，而是集中在一个关键要素上：数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于：数据孤岛导致知识库分散，通用大模型难以理解专业业务传统数据管理依赖人工开发维护，
- RocksDB深度指南：从LSM树原理到时序键优化
涵树_fx
Rust实战架构设计rust后端时序数据库
RocksDB确实很适合这种中等规模的配置数据存储场景，它比文件存储更高效，又比独立数据库更轻量。除此之外，它还具有下面这些优点：支持原子写入操作，避免文件存储可能出现的写入中断问题读操作支持无锁并发，效率非常高支持列式存储，带来了更加丰富的数据管理和查询能力内置压缩功能，可以节省存储空间支持快照功能，方便配置回滚当然，我选择RocksDB的原因是我不希望因为存储配置相关的数据而依赖传统意义上的数
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ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/运行TVM时，可能会遇到如下报错：---------------------------------------------------------------AnerroroccurredduringtheexecutionofTVM.F
- 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......
博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
- 多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎
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重构人工智能
一、引言：为什么多模态是AI发展的下一场革命？过去十年，深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃，但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来，**多模态大模型（MultimodalFoundationModels）**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据，重塑了“感知-认知-决策”链条，为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- 从0到1打造创始人IP：创客匠人如何用内容构建商业护城河
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创始人IP创客匠人IP变现大数据知识付费
创始人IP为何成为企业破局的关键引擎？在知识付费赛道竞争白热化的当下，创客匠人创始人老蒋以“IP新商业架构师”的身份，将个人IP与企业品牌深度绑定，走出了一条差异化路径。当传统企业还在纠结流量成本时，老蒋通过输出“成事心法”“商业认知”等干货内容，在公众号、短视频等平台积累精准用户，其“正确的事做长期”理念，正是创客匠人9年深耕行业的缩影。这种将创始人个人影响力转化为企业信任背书的模式，让创客匠人
- 传统微商困境与开源链动2+1模式、AI智能名片及S2B2C商城小程序的转型破局
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开源人工智能小程序
摘要：本文聚焦传统微商代理分级模式面临的库存积压、出货困难等“滚雪球”危机，深入剖析其根源。在此基础上，引入开源链动2+1模式、AI智能名片以及S2B2C商城小程序，探讨这些新兴元素如何助力品牌微商实现转型，突破传统困境，实现可持续发展。通过分析各元素的特点与优势，阐述它们在优化供应链、提升营销效率、增强客户关系管理等方面的协同作用，为微商行业的创新发展提供理论支持与实践参考。关键词：传统微商；开
- OneCode UI 核心组件体系分析：继承关系与功能详解
前言在低代码开发平台蓬勃发展的今天，UI组件体系作为连接可视化设计与代码实现的核心纽带，其架构设计直接决定了平台的灵活性、扩展性与开发效率。OneCode作为专注于企业级应用构建的低代码平台，摒弃了传统第三方UI库的集成模式，自主研发了一套完整的UI组件体系。这一体系不仅实现了组件的高度可定制化，更通过创新的继承机制与状态管理，构建了层次清晰、功能完备的组件生态。本文以OneCodeUI组件体系为
- OneCode采用虚拟DOM结构实现服务端渲染的技术实践
一、技术背景与挑战随着企业级应用复杂度的提升，传统服务端渲染(SSR)面临页面交互性不足的问题，而纯前端SPA架构则存在首屏加载慢和SEO不友好的缺陷。OneCode框架创新性地将虚拟DOM技术引入服务端渲染流程，构建了一套兼顾性能与开发效率的企业级前端解决方案。二、虚拟DOM结构设计2.1组件树层次结构OneCode的虚拟DOM基于组件化思想构建，每个组件通过Component类实现，包含以下核
- ImportError: /nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonImportErrortorchnvJitLink解决方案
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ImportError:/home/
- 【JDBC痛点终结者】MyBatis如何优雅解决传统数据库操作的七大难题
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你是否曾在JDBC的ResultSet和PreparedStatement的海洋中迷失方向？是否被无数重复的模板代码折磨得精疲力尽？本文将带你揭秘MyBatis如何优雅解决JDBC的痛点，让你告别繁琐，拥抱高效！一、先看一个真实场景：JDBCvsMyBatis1.JDBC实现用户查询//JDBC查询用户publicUserfindUserById(intid)throwsSQLException{
- SVN 安装使用教程
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一、SVN简介SVN（Subversion）是一个流行的集中式版本控制系统，用于跟踪文件的更改历史，常用于软件开发项目的代码管理。虽然Git更加流行，但SVN仍在很多传统企业和大型项目中被广泛使用。二、SVN安装2.1Windows安装（使用TortoiseSVN）下载地址：https://tortoisesvn.net/downloads.html安装后系统右键菜单会添加SVN功能；推荐安装中文
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Nginx、SpringCloudGateway与Higress的应用场景及核心区别一、应用场景对比1.Nginx：传统Web服务与高性能反向代理典型场景：静态资源服务器（图片、CSS、JS）高并发Web服务反向代理（如JavaTomcat前端）简单负载均衡（轮询、IP哈希）传统企业网站、电商平台入口层优势：轻量级、低资源消耗，单机可处理万级并发稳定可靠，适合长期运行的静态服务社区成熟，插件生态丰
- JSONLines和JSON数据格式使用教程
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文章目录一、核心区别二、JSONLines的优势三、Python中使用JSONLines1.写入JSONLines文件2.读取JSONLines文件3.处理大文件示例四、常见工具支持1.命令行工具2.编程语言库五、适用场景选择六、注意事项总结JSONLines（简称jsonl或jl）和传统JSON都是用于存储结构化数据的格式，但它们的设计目标和使用场景有所不同。以下是详细对比和使用指南：一、核心区
- 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型
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决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)
- 【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标：明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC
- 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：1.为什么需要正则化？过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
- 【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征
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多类特征（Multi-classFeatures）详解多类特征是指一个特征（变量）可以取多个离散的类别值，且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。城市：北京、上海、广州（无数学意义的大小关系）。动物类别：猫
- 图像分割技术详解：从原理到实践
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本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像分割是图像处理领域将图像分解为多个区域的过程，用于图像分析、特征提取等。文章介绍了图像分割的原理，并通过一个将图像划分为2*4子块的示例，展示了如何使用Python和matplotlib库中的tight_subplot函数进行图像分割和展示。文章还探讨了图像分割在不同领域的应用，以及如何在机器学习项目中作为数据预处理步骤。1.图像分割基本概念在图像处理领域
- 机器学习笔记——支持向量机
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机器学习笔记支持向量机
支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔1.1
- 【机器学习&深度学习】多分类评估策略
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深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上？2.1.5怎么看macroavg指标？2.1.6宏平均值低说明了什么？2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
- 告别合规“人海战术”，奇富科技Lumo AI合规助手让效率狂飙20倍！
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人工智能科技LumoAI
6月20日，国家金融监督管理总局发布《商业银行市场风险管理办法》，银行业随即掀起了一场监管解读与内部宣导的热潮，对照新规，企业内部逐一梳理，再逐一落实。面对不断更新的政策要求和堆积如山的协议审查，传统人工筛查方式显得力不从心，效率低下且漏洞百出，企业合规人力匮乏，全流程合规SOP执行难、合规自查覆盖率低、员工与客户异常行为发现滞后等问题如同高悬的“达摩克利斯之剑”，让机构们喘不过气来。奇富科技精准
- 数据仓库技术及应用（Hive 产生背景与架构设计，存储模型与数据类型）
娟恋无暇
数据仓库笔记hive
1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题：MapReduce编程必须掌握Java，门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念，仅仅是一个纯文本文件Hive的产生：为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网：https://hive.ap
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化（Vectorization）详解向量化是将数据或操作转换为向量（或矩阵）形式，并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段，能显著提升代码运行效率（尤其在Python中避免显式循环）。1.为什么需要向量化？(1)传统循环的缺陷低效：Python的for循环逐元素操作，速度慢。代码冗长：需手动处理每个元素。示例：计算两个数组的点积（非向量化）a=[1,2,3]b=[4
- 【Python】python_jwt
宅男很神经
python开发语言
1.1传统会话（Session）机制的黄金时代与黄昏在Web应用的黎明时期，身份验证的范式几乎完全由**基于服务器端会话（Session-BasedAuthentication）**的机制所主导。这是一个直观且在单体应用时代极其有效的模型，其工作流程如同一场精密的双人舞：凭证交换与“储物柜钥匙”的签发：用户在登录页面输入用户名和密码。这些凭证被发送到服务器。服务器验证其有效性后，会在自己的“储物间
- 基于虚拟化技术的网闸安全交换：物理隔离时代的智能数据流通引擎
109702008
#linux系统安全安全人工智能网络
摘要：在等保2.0和零信任架构背景下，传统网闸正从“物理断网”向“智能交换”演进。本文将深入解析如何通过硬件虚拟化+策略容器化在网闸内部实现安全数据交换，并提供工业级落地方案。一、痛点：隔离与效率的终极矛盾当企业面临以下场景时，传统网闸力不从心：生产网与办公网需实时同步数据库公有云与私有云间敏感文件传输多租户环境下跨安全域业务协同核心矛盾：物理隔离阻断攻击链的同时，也阻断了业务流！二、技术破局：虚
- 大语言模型应用指南：ReAct 框架
AI大模型应用实战
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大语言模型应用指南：ReAct框架关键词：大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预
- Pillow 安装使用教程
小奇JAVA面试
安装使用教程pillowmicrosoft深度学习
一、Pillow简介Pillow是Python图像处理库PIL（PythonImagingLibrary）的友好分支，是图像处理的事实标准。它支持打开、编辑、转换、保存多种图像格式，常用于图像批量处理、验证码识别、缩略图生成等应用场景。二、安装Pillow2.1使用pip安装（推荐）pipinstallPillow2.2验证安装importPILprint(PIL.__version__)若无报错
- 9、并行计算在现代计算中的应用与优化
seed
探索并行计算与HPC新范式并行计算高性能计算大数据分析
并行计算在现代计算中的应用与优化1.引言并行计算作为一种高效的计算模式，近年来在工业和学术界得到了广泛的应用和发展。随着计算需求的不断增加，传统的串行计算模式已经难以满足现代复杂问题的需求。并行计算通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个处理单元上同时执行，从而显著提高了计算效率。本文将探讨并行计算在现代计算中的应用与优化，重点介绍并行计算的基本原理、应用场景和技术细节。2.并行计算的基本原理并行
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇，知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道，同ClassVisitor改变类成员一样，MethodVIsistor如果需要改变方法成员，注入逻辑，也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类，当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类，完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题，做前端的应该再熟悉不过了，咱是个新人，所以还是记个笔记，做个积累，努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜，大概有N多种，用过几种，说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件，目前最新版本为3.0.3，下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz，下载可以使用wget命令；
2.进入下载文件夹，找到下载的文件，运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求，每个用户进活动页面，领取一个号码，1000中的一个；
活动要求
1，随机性，一定要有随机性；
2，最少中奖概率，如果注数为3200注，则最多中4注
3，效率问题，（不能每个人来都产生一个随机数，这样效率不高）；
4，支持断电（仍然从下一个开始），重启服务；（存数据库有点大材小用，因此不能存放在数据库）
解决方案
1，事先产生随机数1000个，并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理：
比较两个相邻的数，首先将最大的排在第一个，第二次比较第二个 ，此后一样；
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个
例题；将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法：
<form method=post target="_blank">
数字：<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性：expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4：Test文档中的解释：
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功，DAGScheduler会收到通知，在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中，在WAS官网上发现的各种脚本作用，感觉很有作用，先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路，用java实现：
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观：
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer（也就是byte[]）；
那把对象序列化为字节流，就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象，就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素，各个元素之间是以空格分隔的，从左至右，这些元素的含义如下表所示：
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源：
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本，异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析：这是不同系统编码格式引起的：在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符，所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决：
1）在windows下转换：
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨？
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案，要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而，提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前，出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨？”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下：
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围，这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员（至少在我们这个星球上），并且对于特定问题，完美程序员应该具有以下品质：
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
（范围：用简单方式解决复杂问题）
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询，支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码：http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 （三）圆形，椭圆，直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆：
下面是SVG代码：
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十：2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要，用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下，以便以后用到：
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8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。
8月试读活动回顾：
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
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）：
《跨终端Web》
gleams：http
