- aspose.cells快速入门
假装我不帅
dotnetaspose.cellsexcel
创建项目新建控制台项目,安装aspose.cells依赖编写代码usingSystem;usingAspose.Cells;usingSystem.Linq;namespaceAsposeCellStu01{internalclassProgram{staticvoidMain(string[]args){//如果有正版授权则设置//Aspose.Cells.Licenselicense=newA
- 蓝桥杯java真题练习学习。
刚学编程的小白( •̥́ ˍ •̀ू )
蓝桥杯java
真题练习大部分程序来自查阅网络资源总结。1.卡片packageChapter01;//卡片publicclassDemo01{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]num=newint[10];//建一个数组存放0-9的卡片数目。inttemp,t;booleanflag=true;//设置一个标志位。for(inti=0;itotalweight){we
- 深度学习-图像数据标注工具使用(LabelImg和BBox)
AI研习图书馆
方法教程LabelImgBBox图像标注工具
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条:AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享,欢迎关注,共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg(下载源码,需要编译)Windows和Linux系统可运行软件:http://tzutalin.github.io/label
- GPU架构(1.2)--GPU SoC 中的 CPU 架构
小蘑菇二号
手把手教你学GPUSoC芯片智能电视
目录详细介绍GPUSoC中的CPU架构1.CPU核心概述ARMCortex-A72ARMCortex-A762.多线程处理多核架构多线程支持3.任务调度任务调度器动态调度4.内存管理内存层次结构内存管理技术5.接口和通信总线接口I/O接口6.功耗和热管理功耗优化热管理7.应用实例边缘计算图形处理深度学习结语详细介绍GPUSoC中的CPU架构GPUSoC不仅集成了高性能的GPU,还集成了高性能的CP
- 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
赵钰老师
ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
- XXL-JOB v2.4.2 发布 | 分布式任务调度平台
ReleaseNotes1、【优化】调度中心任务Next计算逻辑调整,避免Cron解析失败导致重复执行问题。2、【优化】Cron解析组件代码重构微调,健壮性提升;3、【优化】修改密码交互调整,避免CSRF隐患;4、【优化】JdkSerializeTool流关闭逻辑优化;5、【优化】任务信息、执行日志API非功能设计完善,避免越权隐患;6、【修复】漏洞修复,包括"CVE-2024-42681"子任务
- 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用:从基础到【AI大模型】
小李很执着
杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
- 中望ZW3D 二次开发 输出质量、体积等属性 cvxPartInqShapeMass
CAD二次开发秋实
中望ZW3D二次开发c++
svxPointP1={10,0,0};svxPointP2={20,0,0};svxPointP3={20,10,0};svxPointP4={10,10,0};intL1;cvxPartLine2pt(&P1,&P2,&L1);intL2;cvxPartLine2pt(&P2,&P3,&L2);intL3;cvxPartLine2pt(&P3,&P4,&L3);intL4;cvxPartLin
- MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering
UnknownBody
Recommendation人工智能
本文是深度学习相关文章,针对《MixRec:HeterogeneousGraphCollaborativeFiltering》的翻译。MixRec:异构图协同过滤摘要1引言2前言3方法4评估5相关工作6结论摘要对于现代推荐系统来说,使用低维潜在表示来嵌入用户和基于他们观察到的交互的项目已经变得司空见惯。然而,许多现有的推荐模型主要是为粗粒度和同质交互而设计的,这限制了它们在两个关键维度上的有效性。
- 【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测
码银
支持向量机机器学习人工智能
在机器学习领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机(SVM)和网格搜索(GridSearchCV)来预测学生的成绩,并通过调整参数来优化模型性能。数据集:公众号“码银学编程”后台回复:学生成绩-SVM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:前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
- 从零开始学习电池SOC算法
洛溪之恋
新能源BMS算法
电池的SOC(StateofCharge,荷电状态)估算是电池管理系统(BMS)中的核心算法之一。SOC表示电池当前剩余电量与标称容量的比值,通常以百分比形式表示。准确的SOC估算对于电池的性能、安全性和寿命管理至关重要。以下是几种常见的SOC估算算法及其特点:开路电压法(OCV法)原理:通过测量电池的开路电压(OpenCircuitVoltage,OCV)来估算SOC。电池的开路电压与SOC之间
- 深入详解高性能消息队列中间件 RabbitMQ
dvlinker
C/C++实战专栏C/C++软件开发从入门到实战中间件rabbitmq分布式消息队列中间件
目录1、引言2、什么是RabbitMQ?3、RabbitMQ优势4、RabbitMQ整体架构剖析4.1、发送消息流程4.2、消费消息流程5、RabbitMQ应用5.1、广播5.2、RPCVC++常用功能开发汇总(专栏文章列表,欢迎订阅,持续更新...)https://blog.csdn.net/chenlycly/article/details/124272585
- 【OpenCV-Python】——图像变换&色彩空间变换&几何变换&图像模糊(滤波)&阈值处理&形态变换
柯宝最帅
OpenCV学习opencv计算机视觉图像处理
目录前言:1、色彩空间变换1.1RGB色彩空间1.2GRAY色彩空间1.3YCrCb色彩空间1.4HSV色彩空间2、几何变换3、图像模糊3.1均值滤波3.2高斯滤波3.3方框滤波3.4中值滤波4、阈值处理4.1全局阈值处理4.2自适应阈值处理5、形态变换5.1形态操作内核5.2腐蚀操作5.3膨胀操作5.4高级形态操作总结前言:图像变换是指通过技术手段将图像转换为另一幅图像,如色彩空间变换、几何变换
- 深度学习论文: Cultivated Land Extraction from High-Resolution Remote Sensing Image
mingo_敏
PaperReadingDeepLearningInstanceSegmentationpython人工智能机器学习
深度学习论文:CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImageTheWinningSolutiontotheiFLYTEKChallenge2021CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImagePDF:https://arxiv.org/pdf/22
- Python-OpenCV实现运动物体检测
HackDyno
pythonopencv开发语言Python
Python-OpenCV实现运动物体检测运动物体检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,它可以帮助我们识别并跟踪视频中的运动物体。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现基于帧差法的运动物体检测。导入库首先,我们需要导入所需的库:OpenCV和NumPy。importcv2importnumpyasnp读取视频我们将从视频文件中读取帧数据。可以使用cv2.VideoCapture函数打开
- python实现运动检测
Harajukuuuu
tc周记pythonopencv自动驾驶
#-*-coding=GBK-*-importcv2ascvimporttimeimportdatetime#打开摄像头获取图片cap=cv.VideoCapture(0)#打开摄像头,0代表的是设备id,如果有多个摄像头,可以设置其他数值width=int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))height=int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_
- c++调用静态函数的方法
ComputerInBook
c++c++staticc++调用静态函数
今天在写c++程序时,发新现在的gcc和vc++对于静态函数的调用方式有所改变,在旧标准的c++中,调用类的静态方法只能用类名::函数名的方式,在新的标准中,类的对像也可以像调用类的方法一样调用静态函数。示例如下:classDate{inty,m,d;public:Date();staticvoidPrint();};Date::Date(){}voidDate::Print(){printf("
- OpenCV中投影变换的代码实现
AI_dataloads
opencv计算机视觉人工智能
目录引言技术背景变换过程完整代码展示运行结果引言投影变换是计算机视觉和图像处理领域中常用的技术之一。它可以用于将图像从一个透视关系映射到另一个透视关系,常见的应用包括图像矫正、景深变化、以及虚拟实境的创建。本文将介绍如何使用OpenCV中的cv2.warpPerspective函数进行投影变换。技术背景投影变换的核心是使用一个3x3的变换矩阵,这个矩阵将源图像中的点映射到目标图像中的对应点。这个变
- 《OpenCV》——图像透视转换
Kai HVZ
opencv人工智能计算机视觉
图像透视转换简介在OpenCV里,图像透视转换属于重要的几何变换,也被叫做投影变换。下面从原理、实现步骤、相关函数和应用场景几个方面为你详细介绍。原理实现步骤选取对应点:要在源图像和目标图像上分别找出至少四个对应的点。这些对应点不能共线,因为它们是计算透视变换矩阵的关键依据。计算透视变换矩阵:利用OpenCV的cv2.getPerspectiveTransform函数,依据前面选取的对应点来计算透
- 大模型开发流程及项目实战
辣椒种子
机器学习人工智能
一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用,其技术核心点虽然在大语言模型上,但一般通过调用API或开源模型来实现核心的理解与生成,通过PromptEnginnering来实现大语言模型的控制,因此,虽然大模型是深度学习领域的集大成之作,大模型开
- LightM-UNet(2024 CVPR)
刘若里
论文阅读网络学习笔记计算机视觉人工智能
论文标题LightM-UNet:MambaAssistsinLightweightUNetforMedicalImageSegmentation论文作者WeibinLiao,YinghaoZhu,XinyuanWang,ChengweiPan,YashaWangandLiantaoMa发表日期2024年01月01日GB引用>WeibinLiao,YinghaoZhu,XinyuanWang,eta
- Meta首席科学家Yann LeCun预言:5年内AI架构将颠覆,当前大模型的4大核心缺陷
机器小乙
人工智能
✨引言:一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场,Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆(YannLeCun)抛出一个震撼观点:“当前的大语言模型(LLM)范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断,不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板,更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”(WorldModel)。作为Meta人工智能实验室负责人,
- 【小白学AI系列】NLP 核心知识点(五)Transformer介绍
Blankspace空白
人工智能自然语言处理transformer
TransformerTransformer是一种基于自注意力机制(Self-AttentionMechanism)的深度学习模型,首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。与RNN和LSTM不同,Transformer不需要依靠序列顺序进行递归,而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列,从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran
- NameError: name ‘opencv‘ is not defined
两京一十三省的希望
opencv人工智能pycharmyolo深度学习
NameError:name'opencv'isnotdefined错误通常意味着你在Python代码中尝试使用opencv但该名称未定义。这种情况通常发生在你尝试调用一个库或模块的功能,但没有正确导入它。如果你想使用OpenCV进行计算机视觉任务,你需要确保正确安装和导入opencv-python库。下面是一些步骤,帮助你解决这个问题。1.安装OpenCV首先,确保你已经安装了OpenCV库。在
- Python代码实现图像增强(线性变换、对数变换(1),Python高级开发面试题
2401_84181911
2024年程序员学习pythonopencv计算机视觉
效果:2.对比度拉伸代码:importcv2importimutilsimportnumpyasnpimage=cv2.imread(‘E:/city.PNG’)image=cv2.imread(‘E:/city.PNG’)gray_img=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)在灰度图进行分段线性对比度拉伸此种方式变换函数把灰度级由原来的线性拉伸到整个范围[
- Day31-【AI思考】-深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法人工智能
文章目录深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南**一、影子跟读法(Shadowing)——听力突破核武器****二、番茄工作法(Pomodoro)——时间管理手术刀****三、费曼技巧(FeynmanTechnique)——知识内化加速器****四、康奈尔笔记(CornellNotes)——信息处理引擎**效能倍增组合技常见问题解决方案深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
- python图像差分法目标检测_OpenCV实现帧差法检测运动目标
weixin_39708854
python图像差分法目标检测
今天的目标是用OpenCV实现对运动目标的检测,这里选用三帧帧差法。代码如下:#include#include#include#include#includedoubleThreshold_index=0;constintCONTOUR_MAX_AERA=200;voidtrackbar(intpos){Threshold_index=(double)pos;}intmain(intargc,ch
- 图像超分,提高图像分辨率的方法和工具
风暴之零
python图像处理深度学习
图像超分是一种图像处理技术,旨在提高图像的分辨率,使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域,可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。图像超分技术可以通过多种方法实现,包括插值算法、深度学习等。其中,深度学习的方法在近年来得到了广泛的关注和应用。基于深度学习的图像超分技术,可以利用深度神经网络学习图像的高频部分,从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结:传统方法效果不
- 深度学习-笔记1
深度学习神经网络
刚开始接触深度学习相关内容,在这儿做一个笔记:网址:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型,结合了Transformer架构和知识增强机制。整体上可以分为预训练模型层和任务适配层,预训练模型层负责学习通用的语言知识和语义表示,任务适配层
- 深度学习之核函数
fpcc
AI及算法ai
深度学习之核函数在机器学习中,常看到多项式核函数、高斯核函数,那什么叫核函数(KernelFunction,或者KernelTrick)呢?它有什么用呢。支持向量机通过某非线性变换φ(x),将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算,而在低维输入空间又存在某个函数K(x,x′),它恰好等于在高维空间中这个内积,即K(x,x′)=。那么支持向量机就不用
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key