- 人工智能如何辅助科研-ChatGPT4o作答
部分分式
人工智能
人工智能(AI)在科研领域的应用正在迅速扩展,并且以多种方式为科研人员提供了强大的支持。AI通过数据处理、模式识别、自动化实验设计、智能化分析等方式,提高了科研效率,加速了知识的发现和创新。以下是AI如何在各个科研阶段和领域中发挥辅助作用的详细探讨。1.文献分析与信息检索科研工作常常需要查阅大量的文献,AI可以通过高效的文献分析和信息检索,帮助科研人员迅速找到相关文献,节省时间。智能化文献搜索:传
- sort快排
勾魂凉皮
算法排序算法c++
当然可以!让我们通过类似的详细步骤来解释快速排序(QuickSort)的原理和实现,就像之前解释a&=(a-1)的原理一样。快速排序(QuickSort)原理快速排序是一种高效的排序算法,其核心思想是分而治之。它通过选择一个“基准值”(pivot),将数组分为两部分:一部分包含所有小于基准值的元素;另一部分包含所有大于基准值的元素。然后,对这两部分分别递归地进行快速排序,最终整个数组变得有序。详细
- 算法面试题
后端
以下是一些常见的算法面试题:一、排序算法请简述快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度,并说明其稳定性。答案:时间复杂度:平均情况:$O(nlogn)$,其中$n$是待排序元素的数量。这是因为快速排序每次划分大致将数组分成两半,需要进行$logn$次划分,每次划分的操作近似为线性时间。最坏情况:$O(n^2)$,当每次划分都极度不平衡(例如已经有序的数组,且选择的基准元素总是最小或最大的元素)时会出现
- 清华精品资料:DeepSeek从入门到精通、DeepSeek赋能职场
dntktop
软件aiwindows运维电脑
今天电脑天空给大家推荐2份清华大学专家编写的DeepSeek的使用手册,分别是《DeepSeek从入门到精通》和《DeepSeek赋能职场》。《DeepSeek从入门到精通》是一本系统化的技术指南,旨在帮助用户从零基础到精通掌握通用人工智能模型DeepSeek的核心功能与应用技巧。内容涵盖以下重点:基础概念:定义DeepSeek(国产开源AI公司,主攻大模型研发),解析其功能(智能对话、代码生成、
- 学习AI大模型用这十种方法,轻松入门
大模型玩家
学习人工智能transformer深度学习langchainagi大模型
AI大模型学习在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构:对于AI大模型的学习,首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材,包括但不限于《统计学
- 【LeetCode】买卖股票的最佳时机 IV
Seal^_^
编程专栏#LeetCodeleetcode算法数据结构C语言动态规划
【LeetCode】买卖股票的最佳时机IVTheBegin点点关注,收藏不迷路给你一个整数数组prices和一个整数k,其中prices[i]是某支给定的股票在第i天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成k笔交易。也就是说,你最多可以买k次,卖k次。注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。示例1:输入:k=2,prices=[2,4,1]输出:2
- 基于A*算法与贝塞尔曲线的路径规划与可视化:从栅格地图到平滑路径生成
机器懒得学习
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引言在机器人导航、自动驾驶和游戏开发等领域,路径规划是一个核心问题。如何高效地找到从起点到终点的最优路径,并且确保路径的平滑性和安全性,是许多应用场景中的关键挑战。本文将介绍一种结合A算法和贝塞尔曲线的路径规划方法,并通过Pygame实现可视化。我们将从栅格地图的加载与处理开始,逐步讲解A算法的实现、贝塞尔曲线的生成,以及如何通过鼠标交互实现动态路径规划。通过本文,你将掌握如何在实际项目中应用这些
- 【人工智能在制造业的具体应用-设备能耗优化】
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人工智能在制造业设备能耗优化中使用C#的具体实现方案,涵盖从数据采集到智能调控的全链路技术实现:1.多源数据采集系统工业协议通信层//ModbusTCP数据采集(使用NModbus库)publicclassModbusDataCollector{publicfloatReadPowerConsumption(byteslaveId,ushortstartAddress){usingvarclien
- 【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】
局外人_Jia
深度学习大数据人工智能c#
首先,我需要明确质量控制的关键点。质量控制通常涉及产品检测、缺陷识别、数据分析等。可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤,所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据,而是图像或视觉数据。需要思考如何用C#处理图像,是否有合适的库,比如OpenCV的.NET版本EmguCV。接下来,数据处理部分可能需要特征提取,比如从图像中
- 滴滴开源新项目Unify:聚焦Flutter与原生通信难题,助力跨端应用落地
滴滴技术
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引言在移动开发领域,移动跨端技术因其提效收益,逐渐成为业界趋势之一。Flutter作为近年来热门的跨端技术,以高性能、自渲染、泛跨端著称,得到广泛应用。在滴滴国际化业务中,我们大量应用Flutter。目前已在滴滴国际化外卖、滴滴国际化出行司机端等业务中大规模落地,整体交付提效50%+,收益显著。在大规模Flutter跨端场景下,存量的原生业务与增量Flutter业务间的双向通信成为痛点问题。为此,
- 开工有礼|400+页技术实践干货合集,助你开启新旅程
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技术的世界,从来不是孤独的。在这个充满挑战与机遇的领域,没有闭关修炼多年的绝世高手,只有无数怀着愚公移山精神的探索者,他们一步一个脚印,在未知的荒原上修桥补路,共同编织着技术的传奇。随着春节假期的结束,我们迎来了新的一年和新的开始。在这个充满希望和挑战的时刻,滴滴技术公众号特别推出《滴滴技术实践2023年度合集》,本册合集汇聚了过去一年我们所发表的技术实践内容。你将了解滴滴如何运用算法优化决策,如
- 最小生成树(prim算法)
DanmF--
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1.朴素prim算法(重在理解prim算法思想)#includeusingnamespacestd;usingll=longlong;constintN=300+9;constllinf=4e18;lla[N][N],d[N],n,m;bitsetintree;voidsolve(){cin>>n>>m;memset(a,0x3f,sizeofa);memset(d,0x3f,sizeofd);f
- 2025年AI免费大战:从DeepSeek到GPT-5的商业逻辑与行业变革
听吉米讲故事
人工智能gptdeepseek开源
引言:人工智能行业的2025年重大转折2025年伊始,人工智能行业的竞争格局发生了深刻变化,尤其是以DeepSeek为代表的新兴力量,通过低成本开源策略迅速崛起,迫使OpenAI、百度文心一言等人工智能巨头纷纷调整策略,甚至开放免费服务。这场"AI免费大战"不仅重新定义了人工智能行业的商业逻辑,也对企业的技术研发和商业化提出了全新的挑战。本文将从DeepSeek的低成本策略入手,剖析AI免费模式背
- 快速入门 DeepSeek-R1 大模型
米丝梨
国内最新的神级人工智能模型已经正式发布,没错,它就是备受瞩目的DeepSeek-R1大模型。今天,我们将对DeepSeek进行一个简单的了解,并探索如何快速使用和部署这个强大的工具。值得一提的是,DeepSeek已经开源,您可以随意下载和使用它。DeepSeek的官方网站地址如下:https://www.deepseek.com/API文档的详细地址请访问:https://api-docs.dee
- DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析
AI生成曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法:两者均基于强化学习(RL),采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力(如数学、代码、科学推理)。基础模型:均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型,共享相同的架构
- Debian1 KubernetesV1.32 NFS搭建
十八点四零
k8snfs动态供给
1、NFS1.1服务端#服务端安装aptinstall-ynfs-kernel-server#写入共享存储目录cat>>/etc/exports<
- 深究Spring中Bean的生命周期之面试宝典-百度面试题目(未弄懂)
是阿杜呀
面试javabean面试
转自:https://www.cnblogs.com/javazhiyin/p/10905294.html前言这其实是一道面试题,是我在面试百度的时候被问到的,当时没有答出来(因为自己真的很菜),后来在网上寻找答案,看到也是一头雾水,直到看到了《Springinaction》这本书,书上有对Bean声明周期的大致解释,但是没有代码分析,所以就自己上网寻找资料,一定要把这个Bean生命周期弄明白!网
- 人工智能之数学基础:线性空间
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性空间神经网络
本文重点本文我们将讲解线性空间的知识,它不仅是数学中非常重要的知识点,它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的,在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。线性空间的直观理解线性空间可以看作是一个多维的“宇宙”,其中的“点”由向量表示,而“运动”则通过向量的加法和数乘来实现。这个宇宙中的每一个向量都可以看作是从原点出发到该点的一条有向线段,而线性空间的维度则决定了这个宇宙的大小和复杂
- 动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG
吨吨不打野
动手学深度学习pytorch深度学习pytorch网络
文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG其它讲解P1讲解1.1基本介绍视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y117Pd教材文档:https://zh-v2.d2l.ai/chapt
- HTML语言的区块链
沈韡蕙
包罗万象golang开发语言后端
区块链技术的崛起与发展区块链是一种新兴的技术,它以其独特的去中心化、透明性和不可篡改性,正在全球范围内改变许多行业的游戏规则。在这篇文章中,我们将深入探讨区块链的基本概念、技术原理、应用场景以及未来的发展趋势。一、区块链的基本概念区块链,顾名思义,是一个由区块(Block)和链(Chain)组成的数据结构。每个区块中包含了一组交易记录,而这些区块通过加密算法和时间戳相互连接,形成一条连续的链条。这
- AI驱动的知识发现:程序员的新机遇
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI驱动的知识发现:程序员的新机遇关键词:知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代,数据量呈爆炸性增长,各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战。传统的统计分析方法已难以满足需求,而人工智能(AI)技术的兴起为这一问题提供了新的解决方案。AI驱动的知识发现,即利用机器学习、深度学习等技术手段,从海量数据中自动提取有用信
- 教育小程序+AI出题:如何通过自然语言处理技术提升题目质量
万岳科技系统开发
人工智能小程序自然语言处理
随着教育科技的飞速发展,教育小程序已经成为学生与教师之间互动的重要平台之一。与此同时,人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)技术的应用正在不断推动教育内容的智能化。特别是在AI出题系统中,如何通过NLP技术提升题目质量,成为教育领域中的一个重要课题。本文将介绍如何利用自然语言处理技术,通过AI出题系统自动生成高质量、个性化的题目,提升教育小程序的交互性与教学效果。一、自然语言处理(NLP)概述自
- 【Python】解决PyTorch报错:PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central的解决方案
I'mAlex
pythonpytorch开发语言
在使用PyTorch时,遇到“PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentral”错误通常是由于损坏的模型文件或不兼容的文件版本导致的。这种问题在加载模型或数据时比较常见。以下是一些排查和解决该问题的步骤。博主简介:现任阿里巴巴嵌入式技术专家,15年工作经验,深耕嵌入式+人工智能领域,精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘
- SNTP/NTP/PTP在局域网内时钟同步精度
妄想出头的工业炼药师
人工智能
在局域网(LAN)环境中,不同的时钟同步协议(如SNTP、NTP和PTP)的同步精度有所不同。以下是它们的典型精度范围:1.SNTP(SimpleNetworkTimeProtocol)精度:1毫秒(ms)到10毫秒(ms)。特点:SNTP是NTP的简化版本,适用于对时间同步精度要求不高的场景。由于SNTP没有复杂的算法来补偿网络延迟和抖动,其精度较低。适用场景:普通办公网络、低精度时间同步需求。
- 《DeepSeek Janus Pro 7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》
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《DeepSeekJanusPro7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》引言:开启多模态AI新世界在科技飞速发展的当下,多模态AI已成为人工智能领域中最耀眼的明星,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统,从自动驾驶汽车到智能医疗诊断,多模态AI的身影无处不在,它让机器能够理解和处理多种类型的信息,如文本、图像、音频等,从而实现更加智能、高效的交互。DeepSee
- 万字长文破解 AI 图片生成算法-Stable diffusion (第一篇)
悟空 AI
人工智能深度学习
想象一下:你闭上眼睛,脑海中构思一个场景,用简短的语言描述出来,然后“啪”的一声,一张栩栩如生的图片就出现在你眼前。这不再是科幻小说里才有的情节,而是StableDiffusion——一种前沿的AI图片生成算法——所带来的现实。在本系列的万字长文中,我们将深入探索StableDiffusion的神秘面纱,揭秘它是如何将文字描述转化为令人惊叹的视觉艺术。无论你是AI技术的爱好者、数字艺术的探索者,还
- python 读取各类文件格式的文本信息:doc,html,mht,excel
北房有佳人
手写功能python读取doc文档python读取mhtpython读取excelpython读取html
引言众所周知,python最强大的地方在于,python社区汇总拥有丰富的第三方库,开源的特性,使得有越来越多的技术开发者来完善python的完美性。未来人工智能,大数据方向,区块链的识别和进阶都将以python为中心来展开。咳咳咳!好像有点打广告的嫌疑了。当前互联网信息共享时代,最重要的是什么?是数据。最有价值的是什么?是数据。最能直观体现技术水平的是什么?还是数据。所以,今天我们要分享的是:如
- 机器学习入门-读书摘要
不像程序员的程序媛
机器学习人工智能
先看了《深度学习入门:基于python的理论和实践》这本电子书,早上因为入迷还坐过站了。。因为里面的反向传播和链式法则特别难懂,又网上搜了相关内容进行进一步理解,参考的以下文章(个人认为都讲的都非常好):https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://zhuanlan.zhihu.com/p/635438713https://zhuanlan.zhihu.
- 使用Python进行自然语言理解和意图识别毕业设计源码
sj52abcd
python课程设计开发语言毕业设计
博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有17年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。研究的背景:随着人工智能的发展,自然语言处理成为了人工智能领域的一个重要分支。在自然语言处理中,理解用户的意图是非常关键的一步。随着Python语言的广泛应用,Python成为了许多自然语言处理任务的
- Java 设计模式之策略模式
xiangxiongfly915
#Java设计模式策略模式设计模式
文章目录Java设计模式之策略模式特点UML图传统if-else策略模式优化Java设计模式之策略模式特点定义一系列的算法,把每一个算法封装起来,并且使它们可相互替换。策略模式模式使得算法可独立于使用它的客户而独立变化。UML图Context:上下文环境。Strategy:抽象策略类。ConcreteStrategyA、ConcreteStrategyB:具体策略类。传统if-elsepublic
- 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