- ray.tune文档总结
AI大司马
python人工智能深度学习
ray.tune文档总结tune.runconfig指定超参数的搜索方法ConcurrencyLimiter搜索算法scheduler试验调度程序分析资源(并行、GPU、分布式)原文档请看这里https://docs.ray.io/en/latest/tune/key-concepts.htmltune.run执行超参数调整、用于管理实验,例如日志检查、提前停止tune.run(trainable
- 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
@我们的天空
人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
一、机器学习的基本概念定义:机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型:监督学习:在这种类型的学习中,算法通过已知输入输出数据对进行训练,学习映射函数,以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习:无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
- 从零开始设计一款全新GPU
jack_201316888
GPUAI大模型渲染GPUGPGPU
(提纲::)设计一款全新的GPU(图形处理单元)是一项复杂且多方面的工程工作,涉及到硬件架构、软件编程模型、性能优化、功耗管理等多个领域。以下是从零到一设计一款全新GPU的基本步骤和关键考虑因素。1.定义需求和目标1.1应用场景首先,需要明确GPU的应用场景。这可以是图形渲染(如游戏、电影制作)、通用计算(如科学计算、人工智能训练)、嵌入式系统(如移动设备、汽车电子)等。1.2性能目标根据应用场景
- DL参考资源(二)
antkillerfarm
深度学习
DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
- 【基础算法】双指针算法
TT哇
基础算法算法
双指针算法1.内容2.模板3.例题1.内容双指针并不是一种数据结构,也不是指C这种语言中的指针,而是一种经典的算法思想,可以用来求链表的中点、链表是否成环、移除数组中多余的元素、归并排序等,核心思想是:设计不同速度、不同间距、或不同方向的两个指针对目标集合操作,解决我们的问题。理论基础双指针是一种通过设置两个指针不断进行单向移动来解决问题的算法思想。一般包含两种形式:一、两个指针指向同一个序列。二
- python调用pyd文件_python的py文件生成pyd文件,pycharm直接调用pyd文件
weixin_39799561
python调用pyd文件
这段时间做接口自动化测试,用python直接调用接口,sign值是经过系列复杂算法加密后生成的字符串,保密级别高,不能直接以py文件供大家调用~~pyc文件呢,很容易就被反编译了,pyd文件和一般dll类似,不容易被反编译。生成pyd很容易,网上百度一堆堆,但是调用pyd文件会遇到好多错误。在此贴一下生成pyd到调用pyd文件的方法供参考:1.新建一个setup.py文件:#用cpython生成p
- 【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享(附原数据表)
拓端研究室
人工智能
原文链接:https://tecdat.cn/?p=37516随着人工智能技术的迅猛发展,AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示,2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元,且未来五年复合增长率有望达到30.4%。多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向,从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末403
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
@我们的天空
人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支,旨在缩小人与机器之间的交流障碍,使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务:文本分类:将文本划分为预定义的类别,如情感分析、主题分类等
- pandas/numpy数据结构算法(之行列变换)(二) (tag:行列转换,迪卡尔积,内置函数,数据结构)
MrStubborn_aebe
目录:****1.Numpy-diag矩阵变换stack()/unstack()pd.pivot_table()pd.melt()groupby聚类算法mapping小技巧numpy.vectorize()**在这**里插入图片描述前言最近遇到很多需要迭代和归并数据的情况,一直以来的做法,都是循环主要的键,去进行后续操作。这是最典型的Python操作,然而还是上次提到的效率问题。记得之前朋友和我讲
- 【C-查找算法】哈希查找
轩轶子
#C语言算法实现哈希算法c语言散列表
原理建哈希表(哈希表下标是原数组元素经过哈希函数处理后的哈希值,哈希表值是原数组元素的下标或地址)将待查找值,经过哈希函数处理后,在哈希表中查询有可能会触发哈希冲突哈希冲突:两个不同数组元素,对应的哈希值是一样的,在哈希表的同一位置上解决哈希冲突:开放寻址法、链表法性能时间复杂度:建哈希表O(n),查询O(1)代码1.0哈希表在查找函数内输入:数组地址,数组长度,待查找的目标输出:找到就返回目标值
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- ChatGPT在环境科学领域的应用前沿分享
树谷-胡老师
科研会议chatgpt
ChatGPT在环境科学领域的应用前沿在党的二十届三中全会上,明确要求健全因地制宜的发展新质生产力体制机制。新质生产力通过创新驱动,以高科技、高效能、高质量为特征,旨在摆脱传统经济增长方式和生产力发展路径,符合新发展理念。环境科学的新质生产力主要体现在基础数据、数据管理和数据分析三方面。通过增加数据覆盖率、提升数据管理自动化水平和利用人工智能(AI)进行数据分析,实现环境质量的实时监控和管理,为环
- 如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示
AI脑极体
chatgpt人工智能
ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西,但是通过精心设计提示,可以确保获得最佳结果。在这篇文章中,我们将探讨如何做到这一点。在本文中,我将向你展示如何编写提示,激励驱动ChatGPT的大语言模型(LLM)提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来,我测试了几十个AI聊天机器人。这里是我最新的首选编写有效提示,通常被称为提示工程,已经成为一个高薪职
- 说说百度大模型算法工程师二面经历
AI小白熊
百度算法人工智能大模型面试ai自然语言处理
百度大模型算法工程师面试题应聘岗位:百度大模型算法工程师面试轮数:第二轮整体面试感觉:偏简单面试过程回顾1.自我介绍在自我介绍环节,我清晰地阐述了个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长,展示了自信和沟通能力。2.Leetcode题具体题意记不清了,但是类似【208.实现Trie(前缀树)】题目内容Trie(发音类似“try”)或者说前缀树是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中的
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
- CCF-CSP认证考试准备第十二天 201903-3 损坏的RAID5(大模拟)
爱coding的橙子
CCF-CSP认证算法c++开发语言
今天开始第3题大模拟,加油!###Day12:1.201903-3####1.201903-3:损坏的RAID5(大模拟)(1)本题的难点为理解题意(**比较难**)然后找规律和异或运算题目可以这样理解:1.先介绍**RAID5基本算法**,基本原理是异或运算,即在p与a1…an这(n+1)个数中,由任意n个可以推知其余的一个2.介绍硬盘的基本单位为**块**3.介绍条带:**条带**是指连续、等
- 微机原理第七周笔记
遥控老爷
5.7汇编语言程序设计举例汇编源程序的设计步骤分析问题,建立数学模型确定最佳算法合理分配存储单元和寄存器绘制流程图编写程序调试程序程序基本结构模块化设计方法✓“自顶向下,逐步细化”结构化编码方法✓顺序、分支、循环三种基本结构顺序程序设计指令指针IP值线性增加,IP=IP+1条件程序设计IP值受标志位的影响而跳变,影响标志的指令CMP、TEST、JXX循环程序设计IP值受计数器CX中的值不为零而循环
- 2-88 基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
'Matlab学习与应用
matlab工程应用matlab人工智能计算机视觉全聚焦图像加权焦点测量方法四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合,的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中,使用一种新的加权焦点测量方法(名为加权修正拉普拉斯之和)来检测焦点区域。可以很好地从源图像中提取出来,并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法,因此所提出的算法简单而有效。程序已调通,可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho
- 2-85 基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计
'Matlab学习与应用
matlab工程应用matlab人工智能算法一维插值峰值搜索方式二维峰值搜索算法下时变幅度LFM信号参数估计FrFT
基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计,输入高斯白噪声LFM信号(信噪比可定义),采用二维峰值搜索算法及一维插值峰值搜索方式提供计算速度,输出LFM信号参数估计结果。程序已调通,可直接运行。2-85一维插值峰值搜索方式-小红书(xiaohongshu.com)
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
aigcpython开发语言ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统
计算机程序优异哥
针对海量的新闻资讯数据,如何快速的根据用户的检索需要,完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐?本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐,通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算,实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户,展开个性化推荐。本次新闻推荐系统:主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js,
- 萱仔求职系列——3.2 力扣面试150题目——数组&字符串第二弹
萱仔学习自我记录
leetcode面试算法
122.买卖股票的最佳时机II给你一个整数数组prices,其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买,然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润。解法1:贪心算法贪心算法的思想是通过局部最优解来寻找全局最优解。我个人理解的是只要今天的价格比昨天的价格高,我们就可以选择在昨天买入,今天卖出,classS
- 推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐
萱仔学习自我记录
推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- 大语言模型的上下文窗口(Context Windows):对人工智能应用的影响
澳鹏Appen
生成式AI人工智能与机器学习RAG人工智能语言模型自然语言处理
大语言模型(LLMs)极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。我将深入探讨上下文窗口是什么、它们对人工智能应用的影响以及组织在利用大语言模型时的一些考量。澳鹏在提升大语言模型开发方面处于领先地位,提供一系列对超越当前性能基准至关重要的服务。我们专注于大语言模型创建的复杂细节,包括上下
- http、https、https原理
Vivqst
httphttps网络协议
1.HTTP是超文本传输协议,明文传输,在传输的过程中可以对数据进行篡改或拦截2.HTTPS是超文本传输安全协议,协议的主要功能都依赖于SSL/TLS协议实现的,SSL/TLS的功能实现主要涉及到三种算法:摘要算法、对称加密和非对称加密。3.https中包含3种加密方法,对称加密、非对称加密、散列函数4.由于对称加密的计算量小、加密解密速度快,适合处理大量数据,因此客户端与服务端通信时传输数据使用
- 《问题解决的策略》刘姗姗 坚持分享第854天
姗姗_52f9
好的策略有助于问题解决。1.算法:在问题空间内随机搜索所有可能解决问题的方法,直到找到一种有效的解决问题的方法。这种方法是把解决问题的方法进行一一尝试,最终找到解决问题的答案。优点:能够保证问题的解决。缺点:费时费力,难以解决问题空间较大的问题。有的问题没有算法,或者尚未发现算法。2.启发法:人们根据一定的知识经验,在问题空间内进行较少的搜索,以达到问题解决的方法。这种方法不能保证问题解决,但比较
- Nginx 负载均衡详解
大家都说我身材好
Java高级LinuxNginxnginx负载均衡运维
Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,拥有丰富的功能和模块,负载均衡就是其中之一。负载均衡是一种技术,用于在多台服务器之间分配工作负载,以确保高可用性和可靠性。本文将详细介绍Nginx的负载均衡算法、工作原理、配置方法和实际应用。一、负载均衡概述负载均衡是指将用户的请求分配到多个后端服务器上进行处理,以达到优化资源利用率、提高响应速度和增加系统的可靠性的目的。负载均衡器通常位于用户和服
- 全能型AI与专业型AI:多样性与精专性的博弈
wangzaojun
人工智能
随着人工智能技术的不断进步,AI的应用已经从单一领域扩展到几乎所有行业。近日,OpenAI宣布将在秋季推出代号为“草莓”的全新AI模型,这款全能型AI能够从复杂的数学计算到主观的营销策划,展现出令人惊叹的多样性。这一消息引发了广泛讨论:全能型AI是否会成为未来AI产品的发展方向?相比之下,专业型AI能否继续保持其不可替代的市场地位?本文将探讨全能型AI与专业型AI的优劣势,并分析其未来发展潜力。一
- Leetcode刷题记录分享——数据结构(队列) #200 岛屿数量
三年买房不是梦
Leetcode数据结构leetcode数据结构队列bfs
Leetcode刷题记录分享——数据结构(队列)PS:刷题两周了,每周天会专门抽出一段时间来刷Leetcode,这学期在学算法设计与分析,根据课程内容,第一周刷动态规划题目,第二周刷的贪心算法。打算从这周开始刷数据结构。数据结构是大二上学期学的了,过去了一年,当时学的也不扎实,现在通过Leetcode理论+实践重新学习一下。我刷Leetcode会先看一下优质解答,肚里没货硬刚也刚不出来,主要是学习
- 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