- C++入门笔记
张峻铖
C++c++
写在开头初衷:对于一个程序员/算法工程师来说,只会Python未免过于单薄了。出于未来找工作的需要,开始学习C++,并使用C++刷LeetCode。背景:本科有C语言课程,甚至学过汇编,研究生阶段主要使用Python。提醒:该系列文章以尽可能快地应用C++(刷题)为目的,暂以B站黑马程序员C++教程为教材,主要记录重点内容和对个人来讲不易理解或陌生的内容,具有较浓的个人笔记特点,因此,在全面性和权
- CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络
struggle2025
神经网络
一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架,主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型,并提供高级Python接口(类似于keras、pytorch等)。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器,用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
- 燕山大学编译原理期末考试
能运行就算成功
经验分享
软件工程专业的首先,这一门课无法在三四天内速成(指零基础的)要是有考前才开始学到同学至少要提前一周开始学习(我觉得这都比较紧张,两周才算宽裕),b站上的速成课不全!不全!不全!不要想着完全看速成课,你要非这样我也没办法。考试范围如下:编译程序构成、编译程序与解释程序区别,词法分析、语法分折、语义分折及其任务,文法,语言,句型,句子,短语,推导,归约,句柄,文法、语言二义性,文法分类,有穷自动机、正
- 【Python】Pygame从零开始学习
宅男很神经
python开发语言
模块一:Pygame入门与核心基础本模块将引导您完成Pygame的安装,并深入理解Pygame应用程序的基石——游戏循环、事件处理、Surface与Rect对象、显示控制以及颜色管理。第一章:Pygame概览与环境搭建1.1什么是Pygame?Pygame是一组专为编写视频游戏而设计的Python模块。它构建在优秀的SDL(SimpleDirectMediaLayer)库之上,允许您使用Pytho
- GO 语言学习 之 运算符号
唯独不开心
学习go
算术运算符:二元的运算符:+-*/%四则运算没啥好说的,从小就开始学习,最后一个%表示求余数或者取模运算。packagemainimport"fmt"funcmain(){a:=1+2b:=a-1c:=a*bd:=c/ae:=c%3fmt.Println("a:=1+2的结果是:",a)fmt.Println("b:=a-1的结果是:",b)fmt.Println("c:=a*b的结果是:",c)
- 基本进程调度算法
阿昭L
操作系统操作系统
写在前面在了解了进程的基本概念之后,我们开始学习进程调度算法。本文讨论了硬件和操作系统是如何支持进程调度的,并列举了一些进程调度算法。希望本文能帮助读者快速建立起对进程调度的认识。硬件和操作系统的支持进程的调度主要有两种方式:硬件切换和软件切换。目前主流方式是使用软件切换,也就是依靠操作系统来进行进程的调度。我们接下来主要研究的就是依靠操作系统的软件调度。我们知道,进程是直接运行在CPU上的,这样
- 从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类
Chef_Chen
学习计算机视觉分类
从宏观来看,卷积网络可以看做是由一个个不同的神经网络组件组合而成,就像积木一样通过不同类型的组件搭建形成,其中线性分类器是一个很重要的组件,在很多卷积网络中都有用到,所以了解清楚它的工作原理对我们后续的学习会有很大的帮助。线性分类器是参数模型中最简单,最基础的例子,下面我们用输入图片输出图片分类的模型的例子来更进一步地了解它。首先,我们输入一张图片到模型中,输入后我们就会得到f(x,W),x指的是
- 零起步的 FPGA 学习圣经:Project F 开源项目深度解读
OpenFPGA
fpga开发学习
在FPGA学习过程中,你是否也曾遇到过这些问题:教材晦涩难懂,电路图和代码脱节?找不到既系统又实战的开源学习资料?工具链配置复杂,不知从何下手?如果你点头了,那么今天推荐的开源项目ProjectF,可能就是你期待已久的答案。什么是ProjectF?ProjectF是一个完全开源的、面向学习者的FPGA教程项目,由英国开发者WillGreen维护,旨在帮助开发者从零开始学习数字逻辑和硬件设计。项目口
- python打卡训练营Day41
珂宝_
python打卡训练营python
importnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#加载和预处理数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data()x_train=x_train.reshape(-1,28,28,1).astype("float32")
- 小白的进阶之路系列之十六----人工智能从初步到精通pytorch综合运用的讲解第九部分
金沙阳
人工智能pytorchpython
从零开始学习NLP在这个由三部分组成的系列中,你将构建并训练一个基本的字符级循环神经网络(RNN)来对单词进行分类。你将学习如何从零开始构建循环神经网络NLP的基本数据处理技术如何训练RNN以识别单词的语言来源。从零开始学自然语言处理:使用字符级RNN对名字进行分类我们将构建并训练一个基本的字符级循环神经网络(RNN)来对单词进行分类。展示了如何预处理数据以建模NLP。特别是,这些教程展示了如何以
- 从0开始学习R语言--Day31--概率图模型
Chef_Chen
学习
在探究变量之间的相关性时,由于并不是每次分析数据时所用的样本集都能囊括所有的情况,所以单纯从样本集去下判断会有武断的嫌疑;同样的,我们有时候也想要在数据样本不够全面时就能对结果有个大概的了解。例如医生在给患者做诊断时,有些检查需要耗费的时间很久,但仅仅凭借一些其他的症状,他就可以对病人患某种病有个大概的猜想,从而先做出一些措施来降低风险,毕竟等到疾病真正发生时可能会来不及。概率图模型便是能够同时进
- 从0开始学习计算机视觉--Day03--K近邻算法
Chef_Chen
学习近邻算法算法
上次我们提到了用L1距离去区分不同的图片,实际上它的原理也能用来区分不同的数据。但有个坏处是他只是取最近的拥有一样距离的点作为同一类,假如有一个点跟周围的点的距离都是不一样的,分类器很可能会把他当成独立的一类,如下图所示:图中的点代表数据,背景颜色代表其被分类器给予的标签,可以看到数据点被很好的分类了,除了绿色数据中的一个黄色点,分类器将其判断为了与绿色不同的黄色,但实际上,这个点看起来很可能是因
- LSTM价格预测模型:基于技术指标与市场情绪数据
pk_xz123456
仿真模型算法深度学习lstm人工智能rnn深度学习开发语言目标检测神经网络
LSTM价格预测模型:基于技术指标与市场情绪数据一、模型架构设计importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfrom
- 【深度学习-Day 21】框架入门:神经网络模型构建核心指南 (Keras & PyTorch)
吴师兄大模型
深度学习入门到精通深度学习神经网络keras人工智能pythonpytorchLLM
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- Python实现简单的深度学习实践
master_chenchengg
pythonpythonPythonpython开发IT
Python实现简单的深度学习实践Python:通往深度学习世界的钥匙动手搭建你的第一个神经网络模型从零开始,用Python解析MNIST手写数字识别超越基础:使用Keras快速构建卷积神经网络实战演练:训练一个简单的图像分类器Python:通往深度学习世界的钥匙在当今这个数据驱动的时代,Python无疑成为了打开深度学习大门的金钥匙。它不仅语法简洁、易于上手,而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源
- 从代码学习深度学习 - 预训练BERT PyTorch版
飞雪白鹿€
#自然语言处理深度学习pytorch
文章目录前言一、数据准备:为BERT量身打造“教科书”1.1数据处理工具函数(`utils_for_data.py`)1.2加载数据二、模型构建:从零搭建BERT2.1模型工具函数(`utils_for_model.py`)2.2初始化模型和设备三、训练过程:让BERT开始学习3.1训练辅助工具(`utils_for_train.py`&`utils_for_huitu.py`)3.2损失计算与训
- 从0开始学习R语言--Day27--空间自相关
Chef_Chen
学习
有的时候,我们在数据进行分组时,会发现用正常的聚类分析的方法和思维,分组的情况不是很理想。其实这是因为我们常常会忽略一个问题:假设我们正在分析的数据是真实的,那么它也肯定在一定程度上符合客观规律。而如果我们正在分析的数据中,有真实的客观空间数据时,可以考虑用空间自相关的方法去分析。例如我们在分析城市犯罪率的时候,用聚类分析的思维,我们可能会思考不同城市的犯罪特征是什么,是否有相似点,亦或是试图把城
- flutter数据展示
xuyu3hen
flutter前端javascript
嗯,用户问的是Flutter中典型的数据布局展示以及相关的关键字。我需要先理解他们具体想知道什么。可能他们刚开始学习Flutter,想了解如何安排UI元素,比如行、列、网格等,以及每个布局组件的关键参数和使用场景。首先,用户提到的“典型数据布局”应该是指常见的布局方式,比如线性布局(Row、Column)、弹性布局(Flex)、层叠布局(Stack)、网格布局(GridView)等。需要解释每种布
- mysql 虚拟索引_不可见索引和虚拟索引。
weixin_39590868
mysql虚拟索引
不可见索引和虚拟列上的索引。今天是2014-01-20,今天开始学习其他类型的索引,在此记录一下学习笔记。不可见索引:默认情况下,当我们创建索引后,数据库就会自动的识别到该索引,并开始在成本估算中纳入创建的索引,不可见索引可是控制优化器是否对索引不可见索引和虚拟列上的索引。今天是2014-01-20,今天开始学习其他类型的索引,在此记录一下学习笔记。不可见索引:默认情况下,当我们创建索引后,数据库
- 【零基础学习CAPL】——Panel之弹窗的创建与使用
77赫兹
零基础学习CAPLCAPLPanelCANoe
♂️【零基础学习CAPL】系列♂️点击跳转——————————————————————————————————–——从0开始学习CANoe使用从0开始学习车载测试相信时间的力量星光不负赶路者,时光不负有心人。文章目录1.概述2.panel制作2.1panel窗体创建2.2变量绑定2.3penal绑定环境变量3.程序完整展示3.1语法详解3.1.1penPanel()3.1.2putValueT
- RobotFramework框架实现UDS自动化测试- (三)RobotFramework语法
77赫兹
零基础学习pythonRobotFramework
从0开始学习CANoe使用从0开始学习车载测试相信时间的力量星光不负赶路者,时光不负有心人。文章目录1.概述2.Setting(设置)3.Variables(变量)4.TestCases(用例)5.Keywords(关键字)6.Comments(注释)7.注意1.概述RobotFramework是一种基于关键字的自动化测试框架,它允许测试人员使用简单的表格格式进行测试用例编写。一个典型的Robot
- 初识 Tensorflow.js【Plan - June - Week 3】
kuiini
Plan人工智能tensorflow人工智能
一、TensorFlow.jsTensorFlow.js是TensorFlow的JavaScript实现,支持在浏览器或Node.js环境中训练和部署机器学习模型。1、TensorFlow.js能做什么?在浏览器中训练机器学习模型加载并使用已有的模型(TensorFlowSavedModel、Keras模型、TensorFlowHub等)在Node.js环境中训练和部署模型将模型从PythonTe
- Python教学:3.开始写代码!
WhereIsHero
Pythonpython网络开发语言
文章目录前言开始1.1来点指令吧1.1.1如果出问题1.2与Python交互1.3该编程了1.3.1如果出现问题1.3.1.1语法错误1.3.1.2运行时错误你的第二个程序前言哈哈哈,我更新了!不要问我为什么鸽了这么久,问就是开学了。开始1.1来点指令吧在前两章中,我们已经安装了Python解释器和VSCode,也学习了如何创建文件,接下来,我们要真正开始学习Python。首先,打开IDLE(可以
- 从0开始学习R语言--Day26--因果推断
很多时候我们在探讨数据的相关性问题时,很容易会忽略到底是数据本身的特点还是真的是因为特征的区分导致的不同,从而误以为是特征起的效果比较大。这就好比测试一款新药是否真的能治病,假如吃药的患者康复的更快,那到底是因为药物本身的效果好,还是因为患者本身更健康,平时有控制饮食合理作息与运动,从而在患病后更快地凭借自身免疫力战胜病毒。这需要我们意识到对照试验还需要人为地补足某些条件,也就是探讨是否真的是X导
- Keras深度学习框架第十四讲:使用TensorFlow进行多GPU分布式训练
MUKAMO
AIPython应用Keras框架深度学习kerastensorflow
使用TensorFlow进行多GPU分布式训练1、绪论1.1使用TensorFlow进行多GPU分布式训练概念TensorFlow是一个流行的开源机器学习框架,它支持多GPU分布式训练,允许开发者利用多个GPU并行处理数据和模型参数,从而加速训练过程。多GPU分布式训练在深度学习领域尤其重要,因为它可以极大地提高模型的训练速度和效率。在使用TensorFlow进行多GPU分布式训练时,通常需要遵循
- HarmonyOS Grid 网格拖拽完全指南
万少-
鸿蒙应用开发秘籍harmonyos华为面试HarmonyOSNext
HarmonyOSGrid网格拖拽完全指南本文将带你从零开始学习HarmonyOS中的Grid网格拖拽功能,通过实际案例让你轻松掌握这一常用的交互特性。什么是Grid网格拖拽?想象一下你在手机上编辑九宫格照片,或者重新排列桌面应用图标的场景。当你长按一张照片或应用图标,然后拖拽到新位置时,其他元素会自动调整位置——这就是Grid网格拖拽功能!应用场景相册九宫格图片排序桌面应用图标排列智能家居设备管
- 我的创作纪念日
盛夏绽放
纪念
我的创作之旅:从编程新手到技术分享者机缘最初成为创作者,源于我在学习编程过程中的几个简单愿望:记录学习历程:刚开始学习JavaScript时,经常遇到各种问题,希望能记录下解决过程项目经验沉淀:完成学校项目后,想总结其中的技术难点和解决方案技术交流渴望:看到社区中大家的热烈讨论,也想加入其中分享自己的见解帮助后来者:自己曾被优秀的教程帮助过,希望也能帮助其他初学者收获在创作过程中,我获得了许多意外
- 重新编译一个不支持 AVX、AVX2的 TensorFlow 1.15的python3.7的安装包
babytiger
tensorflow人工智能python
事情是这样的,以前写过一个图像识别程序,是在python3.7centos7上实现的,是要求cpu支持avx指令的,但是最近在一台电脑上部署时发现这台电脑不支持avx的,参才之前的文章在不支持avx指令集的cpu上部署tensorflow及keras._6133指令集-CSDN博客但是安装包没有linux下的python版本,得自己编译生成了。这里面问题也不小。我的系统是ubuntu2404,下载
- 从零开始学习three.js(8):一文详解three.js中的灯光Light
前端小崔
three.js学习javascript开发语言webgl数据可视化前端
在Three.js中,灯光是构建逼真3D场景的关键元素之一。通过合理使用灯光,可以增强物体的质感、立体感和场景的整体氛围。本文将详细介绍Three.js的灯光系统,包括常见的灯光类型、使用方法以及如何通过灯光打造丰富的视觉效果。一、Three.js灯光类型Three.js提供了多种灯光类型,每种类型都有其独特的用途和特性。以下是常见的灯光类型及其特点灯光类型特点AmbientLight环境光,均匀
- AI人工智能深度学习入门指南:从基础到实践_副本
AI大模型应用实战
C人工智能深度学习ai
AI人工智能深度学习入门指南:从基础到实践关键词:人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、梯度下降、反向传播、实战案例摘要:本文是为零基础或初级学习者打造的深度学习入门指南。我们将从“人工智能-机器学习-深度学习”的关系讲起,用“教机器人认猫”的故事串联核心概念,结合生活比喻(如“多层蛋糕”解释神经网络)、数学公式(如梯度下降的“下山游戏”)和Python实战代码(用Keras实现手写数字识别),
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p