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随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,数据已成为企业最核心的资产之一。无论是训练AI模型、优化算法,还是提供个性化服务,数据的安全性和隐私保护都至关重要。然而,AI的广泛应用也带来了前所未有的安全挑战,尤其是在数据传输和存储过程中,如何防止数据泄露、篡改和窃取成为企业必须面对的问题。在这样的背景下,SSL证书作为网络安全的基础设施,正逐渐成为企业的“刚需”。1.AI时代的数据安全挑战数据量激增:AI
- 大模型时代,为什么模型都是多少B?
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大模型时代,为什么模型都是多少B?前言在当今这个被大模型技术重塑的时代,无论是在科技新闻的报道中,还是专业技术论坛的讨论里,我们常常会看到诸如“某模型是70B”“13B模型表现出色”这样的表述。这里的“B”究竟代表着什么?为何模型规模要用这样的度量方式来呈现?它对于模型的性能、应用乃至整个大模型技术发展格局又有着怎样的意义?带着这些疑问,让我们一同深入探索大模型规模背后的奥秘。模型规模中的“B”是
- a16z:一文梳理 7 种代币分类,如何区分网络代币与公司支持代币?
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作者:Techub精选编译撰文:MilesJennings、ScottDukeKominers和EddyLazzarin,a16z编译:Glendon,TechubNews随着基于代币的网络模型的活动日益活跃和创新,开发者们正在思考如何区分不同类型的代币——以及哪种代币最适合他们的业务。与此同时,消费者和政策制定者也正在尝试更好地了解区块链代币在应用中的角色和风险。为了帮助梳理代币类别,本文提供了
- 【2025软考高级架构师】重点笔记部分——3、系统规划、分析与设计
Richard Chijq
2025年软考系统架构师笔记系统架构
目录一.系统规划1.1项目的提出与选择1.2可行性研究与效益分析1.3方案的制订和改进1.4新旧系统分析和比较二.系统分析与设计2.1定义问题与归结模型2.2需求2.2.1需求工程2.2.2需求分析2.3系统设计(软件设计)2.4结构化分析与设计2.4.1分析步骤2.4.2分析工具2.4.3结构化设计2.4.4数据流图、流程图2.5面向对象分析与设计2.5.1基本概念2.5.2UML(统一建模语言
- 【人工智能】随机森林的智慧:集成学习的理论与实践
蒙娜丽宁
人工智能人工智能随机森林集成学习
随机森林(RandomForest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础,包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制,并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着,我们详细描述了随机森林的算法流程,分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法(如SVM)的性能,探
- 大模型——Spring Boot 整合 Spring AI 实现项目接入ChatGPT
不二人生
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大模型——SpringBoot整合SpringAI实现项目接入ChatGPT随着人工智能技术的快速发展,越来越多的应用程序开始集成人工智能功能,以提供更智能、更个性化的体验。诸如ChatGPT等开放性大型语言模型的出现,使得自然语言处理和对话系统的开发变得更加容易和普及。这些技术已经在社交媒体、客户服务、教育等领域展现出巨大潜力,对于提升用户体验和提高工作效率至关重要。优势在之前,openai已经
- 深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析
自由的晚风
深度学习分类人工智能
目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络(CNN)3.2长短期记忆网络(LSTM)4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口(BCI)技术的发展,SSVEP(稳态视觉诱发电位)因其高信息传输速率和短训练时间而成为最受欢迎的BCI范式之一。近年来,深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深
- 如何使用staruml创建时序图
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javastaruml时序图
说明:staruml版本:5.0.2.15701、打开staruml2、添加模型,右键Untitled=>add=>model=>取名myuml(可以随意取)3、添加图表,右键myuml=>AddDiagram=>SequenceDiagram4、重命名图表5、添加参与者actor,右键myuml=>add=>actor=>重命名为person6、添加对象,右键mysd=>Add=>Object=
- UML面向对象建模与设计——笔记(二)
忧愁的awe
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UML面向对象建模与设计(第二版)笔记——第二部分:分析与设计开发过程1系统构思2分析3系统设计4类设计5实现6测试7培训8部署9开发生命周期系统构思1阐释概念2准备问题陈述系统分析1领域分析1创建领域类模型2分析领域状态模型3领域交互模型2应用分析1应用交互模型2应用类模型3应用状态模型系统设计类设计1填补空白区2实现用例3设计算法1选择算法2选择数据结构3定义内部类的操作4把操作分配给个类4向
- 大语言模型引擎全解析:Transformers、vLLM、Llama.cpp等,最佳选择全攻略!
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目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)由大量分布式传感器节点组成,用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题,合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中,模拟磁性细菌的这种趋磁
- 数据分析面试全攻略:业务分析能力篇
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前言:业务分析能力考察重点在数据分析岗位面试中,业务分析能力是区分初级与中高级候选人的核心要素。本篇将从指标设计、异常分析、用户增长三大模块,解析业务分析能力提升路径。一、指标设计:用数据定义业务价值1.1用户留存分析体系留存率计算模型定义公式:次日留存率=第2天活跃用户数/首日新增用户数×100%7日留存率=第8天活跃用户数/首日新增用户数×100%SQL计算模板:WITHfirst_login
- 计算机网络之应用层(FTP)
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一、FTP的基本概念FTP是建立在TCP协议之上的一个应用层协议,它采用C/S(客户端/服务器)模式进行工作。在FTP协议中,客户端负责发起文件传输请求,而服务器则负责响应这些请求并提供文件访问服务。二、FTP的工作原理FTP的工作原理基于客户端-服务器模型,主要通过以下步骤实现文件的传输和管理:1、建立控制连接:客户端首先通过TCP协议连接到FTP服务器的21端口,建立起控制连接。这个连接用于传
- 基于文本特征的微博谣言检测
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人工智能大数据图像处理计算机视觉
随着社交媒体的普及,微博等平台成为了信息传播的重要渠道。然而,虚假信息和谣言的传播也带来了严重的社会问题。因此,自动化的谣言检测技术变得尤为重要。本文将介绍如何基于文本特征,使用深度学习模型(如LSTM、CNN)和传统机器学习模型(如SVM)来实现微博谣言检测,并对这些模型的性能进行比较。完整项目地址:基于文本特征的微博谣言检测1.项目概述本项目旨在通过分析微博文本内容,自动检测其中的谣言。系统通
- R语言对高频交易订单流进行建模分析 4
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实验楼课程机器学习R
一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析,对交易的一些特征有了一些粗浅的理解,在本节中我们要做的是利用实际数据来拟合hawkes过程,看一看真实数据的订单流动力学中有什么特征。首先我们仍是选出交易时间内的数据:library(tidyvers
- Pika 技术浅析(二):文本编码
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—预处理AIGC—自然语言处理人工智能算法AIGC深度学习数据预处理
在Pika的视频生成过程中,文本编码是至关重要的一步,它将用户输入的自然语言文本转换为机器可以理解的向量表示。这一步骤不仅影响生成视频的质量,还决定了视频与文本描述的匹配度。1.基本原理1.1文本编码的目的文本编码的目的是将自然语言文本转换为机器可以理解的向量表示。这些向量需要捕捉文本的语义信息和语法结构,以便在后续的视频生成过程中,模型能够根据这些向量生成与文本描述高度匹配的视频内容。1.2Tr
- 快瞳通用文档解析技术是怎样赋能下游各类大语言模型任务?
深圳市快瞳科技有限公司
语言模型easyui人工智能
、为什么不直接用大模型去解析文档?在文档、票据结构化识别这个赛道上,大语言模型存在天然的局限性:1.结构化数据生成效率低大模型在处理表格、公式等结构化内容时,需消耗大量计算资源,生成速度慢且成本高昂。例如,生成复杂表格可能导致响应延迟或格式错误。2.幻觉与准确性不足大模型可能虚据(如编造表格内容)或偏离文档原意,尤其在处理专业领域文档时,缺乏对上下文和实体关系的精准把控。3.格式兼容性差大模型难以
- 基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现
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机器学习人工智能课程设计python网络安全信息安全恶意软件检测
以下是一个基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现,适合作为课程作业或项目开发。我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。总体思路数据准备:选择现有的恶意软件数据集(如Kaggle的恶意软件数据集)或构造模拟数据集。数据集中包含文件的特征(如二进制特征、字符串特征、API调用特征等)和标签("恶意"或"正常")。特征提取:提取文件的静态特征(如文件大小、字
- MATLAB控制函数测试要点剖析
蚂蚁质量
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一、功能准确性检验基础功能核验针对常用控制函数,像用于传递函数建模的tf、构建状态空间模型的ss,以及开展阶跃响应分析的step等,必须确认其能精准执行基础操作。以tf函数为例,在输入分子与分母系数后,理应生成准确无误的传递函数模型;而运用step函数时,则应能够精准计算并绘制出系统的阶跃响应曲线,如实反映系统对阶跃输入的动态响应过程。复杂功能测试对于高级控制函数,例如线性二次调节器lqr、模型预
- TCP服务端、客户端模型
凌晨四点起,海棠花未眠
通信协议tcp/ip网络网络协议
Socket的基本概念Socket,中文常称为“套接字”,是计算机网络中应用程序之间进行通信的一种方式。在网络通信中,Socket提供了端对端的通信接口,使得不同主机上的应用程序可以相互通信。Socket通常分为两类:流式套接字(SOCK_STREAM)和数据报套接字(SOCK_DGRAM),其中流式套接字基于TCP协议,而数据报套接字则基于UDP协议。下面我们将详细解释基于TCP的流式套接字(即
- 吞没形态:K线图中的经典反转信号解析
EagleTrader
金融
在近期分享中,我们主要讲述了几种基本面分析方式,而今天咱们切换到技术面分析方面,来说说K线。K线形态分析因其直观性和有效性而受到广泛欢迎。它不仅能展示价格的波动,还能揭示市场情绪的变化和潜在的趋势反转。在本文中,EagleTrader将重点介绍K线中的吞没形态,包括看涨吞没和看跌吞没,以及它们的实际应用方式。什么是吞没形态吞没形态是一种由两根K线组成的K线反转信号,它表明当前趋势可能即将发生转变。
- 多宠识别:基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析
深圳市快瞳科技有限公司
计算机视觉宠物系统架构
一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中,传统方案面临三大技术瓶颈:1.生物特征混淆:同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应:进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题:离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**,结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与CLIP多模态大模型,实现:-98.7%的跨品种宠物识别准确率(CVPR2024最新测试数据)-单次
- 信息安全基石:深入解析CIA三元组(机密性、完整性、可用性)
挣扎与觉醒中的技术人
网络安全入门及实战人工智能外包转型网络
1.什么是CIA三元组?**CIA三元组(CIATriad)**是信息安全领域的核心模型,定义了信息保护的三大核心目标:Confidentiality(机密性)Integrity(完整性)Availability(可用性)该模型被广泛应用于网络安全架构设计、风险评估和合规性建设中(如ISO27001、GDPR等)。2.核心要素详解2.1机密性(Confidentiality)定义:确保信息仅被授权
- LangChain 核心概念简介
墨染辉
大语言模型人工智能
2.1ComponentsandChainsComponents(组件)和Chains(链)是LangChain的基础构建块,用于创建复杂的语言模型应用程序。组件(Components):定义:模块化的构建块,如语言模型、工具、记忆模块等。作用:单独使用或组合以实现特定功能,提升应用的灵活性和可扩展性。链(Chains):定义:由一系列组件或其他链按特定顺序组合而成的工作流。作用:完成特定任务,如
- 悠星运维团队的 GenAI 技术实践:Claude 3-Powered Code Reviewer
快乐小天使哈哈哈
运维代码复审人工智能
AmazonBedrock和Claude3模型AmazonBedrock是一个完全托管的服务,通过单一API为头部AI公司如AI21Labs、Anthropic、Cohere、Meta、StabilityAI提供高性能的基础模型选择,以及构建具有安全性、隐私性和负责任AI的生成式AI应用程序所需的广泛功能。Claude3模型基于Anthropic公司对于创建可靠、可解释和可控制的AI系统的研究。C
- Claude更新王炸功能:一键生成、评估、优化提示词!
AI信息Gap
人工智能chatgptgptaiOpenAI
要想挖掘一座金矿,你得先学会使用铲子。类似地,要想让LLM模型或生成式AI工具更好的为你服务,你得先学会“写提示词”。提示词就是敲开AI大门的那把钥匙,相同的任务目标,不同的提示词得到的结果可能截然不同。好的提示词是高质量输出内容的前提条件。关于提示词的教程,我已经写了很多,感兴趣的小伙伴可以在文末按需学习。当前生成式AI最强大的能力是什么?生成。既然是这样,那么为什么不让AI自己根据我们的任务需
- 快速入门Anthropic Chat模型的使用
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python开发语言
在这篇文章中,我们将深入探讨如何开始使用Anthropic的Chat模型。你将学习如何通过AWSBedrock和GoogleVertexAI来访问这些模型。此外,我们还将介绍如何安装和使用langchain-anthropic包来集成Anthropic的聊天功能。技术背景介绍Anthropic提供了一系列强大的聊天模型,这些模型可以通过不同的平台访问,如AWSBedrock和GoogleVerte
- AF3 block_delete_msa函数解读
qq_27390023
深度学习人工智能python生物信息学pytorch
AlphaFold3data_transforms模块的block_delete_msa函数用于从MSA(多序列比对)中删除多个块(block)序列,以模拟MSA数据的缺失或噪声。这在训练时可能用于数据增强(防止模型对MSA过度依赖)。推理(inference)时不会使用,因为完整MSA对预测准确性很重要。源代码:#Notusedininference@curry1defblock_delete_
- 探索Python Web开发的全新范式:从代码生成到自动化部署
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最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE探索PythonWeb开发的全新范式:从代码生成到自动化部署在当今快速发展的科技领域,Web应用开发的需求与日俱增。Python作为一种简洁、高效的编程语言,凭借其丰富的库和框架,在Web开发中占据了重要地位。然而,对于许多初学者和中小型团队来说,传统的Web开发过程仍然充满了挑战。本文将探讨如何通过智能化工具简化Pyth
- 基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习
Wis4e
深度学习机器学习pytorch
首先,给出一个数组x,然后基于表达式y=3x2+2,加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后,构建一个机器学习模型,学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x,y的数据为训练数据。最后,采用梯度梯度下降法,通过多次迭代,学习到w、b的值。以下为具体步骤:1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas
- 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