lijil168
lijil168

有限元学习笔记-非线性问题建模与张量应用

开始啃最硬的骨头，非线性连续介质力学问题的有限元解法及张量应用。《有限元法》对非线性问题的表示和《张量分析》对张量的表示一样酷。有了张量分析，连续介质物理问题就如鱼得水，否则寸步难行。
有限元学习笔记-非线性问题建模与张量应用_第1张图片
有限元学习笔记-非线性问题建模与张量应用_第2张图片

有限元学习笔记-非线性问题建模与张量应用_第3张图片
有限元学习笔记-非线性问题建模与张量应用_第4张图片
有限元学习笔记-非线性问题建模与张量应用_第5张图片
有限元学习笔记-非线性问题建模与张量应用_第6张图片
有限元学习笔记-非线性问题建模与张量应用_第7张图片

你可能感兴趣的:(数学,机械,学习)

  • Python Textract库：文本提取 程序员喵哥 python开发语言
    更多Python学习内容：ipengtao.comTextract是一个强大的Python库，用于从各种文件格式中提取文本。无论是PDF、Word文档、Excel电子表格、HTML页面还是图像，Textract都能有效地提取其中的文本内容。Textract通过集成多种开源工具和库，实现了对多种文件格式的支持，使得文本提取变得简单而高效。本文将详细介绍Textract库的安装、主要功能、基本操作、高
  • python学智能算法（八）|决策树 西猫雷婶 人工智能python学习笔记机器学习python决策树开发语言
    【1】引言前序学习进程中，已经对KNN邻近算法有了探索，相关文章链接为：python学智能算法（七）|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是：它在分类的时候，不能知晓每个类别内事物的具体面貌，只能获得类别，停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征，就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法：决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前，需要先了解香农熵。本科学控
  • Linux学习1_Linux命令及英文全称 Wang_Zhenwei —Linux转载linux
    LinuxCommandreferences(命令全称，方便记忆)aliasCreateyourownnameforacommandarchprintmachinearchitectureashashcommandinterpreter(shell)awk(gawk)patternscanningandprocessinglanguagebasenameRemovedirectoryandsuff
  • CentOS 7.x 快速搭建ARK服务器 Aorsion Linuxarkserverarkservercentos方舟服务器搭建Linux方舟开服教程方舟多人联机
    本人菜鸟一枚，最近喜欢上了ark，也找到了2个基友，但是在别的服玩的不是很开心（非人民币玩家，你们懂），刚好有台闲置的拯救者14笔记本，i7-4720HQ、16G内存、128G三星970pro，1T机械，索性拿来装个Centos7.6搭个服自己玩,就多点电费的事，下面把自己折腾一天的开服经历做个笔记留给和我一样的童鞋，喜欢开服工具的请绕道友情提醒：ARK需要大量内存，建议使用至少具有6GBRAM以
  • Fuzzy Control | Degree of Membership Function 斐夷所非 mathematics隶属度函数
    注：本文为“隶属度函数”相关文章合辑。如有内容异常，请看原文。隶属函数（MembershipFunction），又称归属函数或模糊元函数，是用于表征模糊集合的重要数学工具。在经典集合中，元素与集合的关系只有属于或不属于两种明确情况，分别用111和000表示。但对于模糊集合而言，元素与集合的隶属关系具有不分明性。隶属函数正是为描述元素uuu对论域UUU上的一个模糊集合的隶属关系而引入的，它将用区间[
  • 密码策略合规性检查仪表盘 闲人编程 python网络服务器异常报警实时监控多因素认证合规性密码策略
    目录一、前言二、密码策略合规性背景与意义2.1密码策略的重要性2.2密码策略合规性检查的需求三、系统设计思路与架构3.1数据采集与加解密模块3.2异步任务调度与GPU加速模块3.3密码策略检查算法模块3.4GUI界面模块四、核心数学公式与算法证明4.1AES-GCM加解密公式4.2密码强度评分算法4.3合规性检测算法4.4统计与报告生成五、异步任务调度与GPU加速设计六、GUI界面设计与功能模块七
  • docker compose部署dragonfly java初学者分享 docker容器运维
    整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、rei
  • SpringBoot整合通用xxl-job,自动注册任务 java初学者分享 springboot后端java
    整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、rei
  • SpringBoot整合阿里云、腾讯云、minio、百度云、华为云、天翼云、金山云、七牛云、移动云、网易数帆等等有关于S3协议下文分布式对象存储接口 java初学者分享 阿里云腾讯云华为云
    前提：在可运行的SpringBoot的项目内引用以下JAR包整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到
  • SpringBoot整合多租户MongoBD java初学者分享 SaaS多租户专栏springboot后端javamongodb
    前提：在可运行的SpringBoot的项目内引用以下JAR包整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到
  • QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比 kanhao100 笔记深度学习边缘计算
    QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具：QKeras、Brevitas和QONNX，从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
  • Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代 水熠芝Dark-Haired
    Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda项目介绍在数字化浪潮席卷全球的今天，文字识别技术已成为提升工作效率和生活质量的关键工具。Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无
  • Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具 裘心国Trent
    Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，特别适合日常办公、学术研究及数据分析等场景。它能有效解决将图像中的文字快速转化为可编辑文本的需求，极大提升工作效率。此工具依托于先进的计算机
  • 自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来 ajie1117 语音识别人工智能
    自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤：语音信号采集：通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理：去除噪
  • 自学黑客技术多长时间能达到挖漏洞的水平？ 慕烟疏雨 网络安全web安全安全网络运维
    抱着一个明确的目的去学习，学习效果能够事半功倍，给你点个赞。但值得注意的一个点是：任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！这一点一定要切记！！！！！！！接下来回归主题，你想挖漏洞做副业这个想法是好的，但有时候理想很丰满，现实很骨干。从提问描述来看，你之前应该没有深入了解过网络安全，为了避免后面说的东西你理解不了，那我就
  • 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？ yuanpan 机器学习神经网络transformer
    机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
  • linux自律 第 40 天 嵌入式大大白 数据库
    在学习了sqlite3数据库的增删改查之后，我开始做了一个基于web服务端的商品查询系统，将商品的图片，名称，id，详细描述和关键词等都放入了该数据库中，利用该数据库和html构建的网页来完成该项目。该项目首先需要设计出登录系统，登录需要密码和账号，所以需要注册，我打算在注册的时候使用数据库，将注册的信息放在数据库中。然后使用账号密码登录的时候，输入的账号密码在请求报文中，以post的形式发出来，
  • iOS接入微信支付（小白都能看懂的微信支付） 马拉萨的春天 功能模块一天一读基础知识点
    因为近期项目中需要接入微信支付功能，自己也爬了很多的坑，所以做了一下这边文章供大家学习参考，远离爬坑，文章主要讲到以下五部分：一、填写商户平台所需资料二、具体Demo代码@Github下载地址本文为本人学习记录笔记，如需转载，请注明出处@iOS_lyon填写商户平台所需资料一、填写经营信息@查看截图指引下图选择不同的类目，所需要上传的资料也是有所不同的，下图拿其它为例子填写经营信息二、填写商户信息
  • 【lua】面向对象 岚花落_ lua
    建议提前学习https://www.runoob.com/lua/lua-metatables.html面向对象特征1）封装：指能够把一个实体的信息、功能、响应都装入一个单独的对象中的特性。2）继承：继承的方法允许在不改动原程序的基础上对其进行扩充，这样使得原功能得以保存，而新功能也得以扩展。这有利于减少重复编码，提高软件的开发效率。3）多态：同一操作作用于不同的对象，可以有不同的解释，产生不同的
  • 关于误差平面小记 文弱_书生 乱七八糟平面算法神经网络机器学习
    四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的，我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面（ErrorSurface）。在这里，我们讨论一个四维曲面的二维切片，其中：三个维度是网络的权重（w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3）。第四个维度是误差（损失
  • 关于神经网络中的激活函数 文弱_书生 乱七八糟神经网络人工智能深度学习
    激活函数（ActivationFunction）详解理解首先煮波解释一下这四个字，“函数”相信大家都不陌生，能点进来看这篇文章说明你一定经历至少长达十年的数学的摧残，关于这个概念煮波就不巴巴了，煮波主要说一下“激活”，大家可能或多或少的看过类似于古装，玄幻，修仙等类型的小说或者电视剧。剧中的主角往往是天赋异禀或则什么神啊仙啊的转世，但是这一世他却被当成了普通人，指导某一时刻才会迸发出全部的能量（主
  • 奇异值分解（SVD） 文弱_书生 乱七八糟神经网络人工智能
    奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD)，这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时，您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
  • HAL库操作STM32串口 2021.09 STM32-CubeMXstm32单片机arm
    本次博客知识来自于韦东山老师的7天物联网课程。一、cubeMX产生工程框架先从左侧选择串口1，再选择异步通信。二、分析程序如下图，cubeMX自动生成了串口初始化函数。三、编写程序以上初始化完成后，就可以使用HAL库提供的“HAL_UART_Transmit()”从串口发送数据，使用“HAL_UART_Receive()”接收数据，但这样使用不方便，需要自己处理数据类型。在学习C语言时，通常使用p
  • 关于神经网络中的正则化 文弱_书生 乱七八糟神经网络人工智能深度学习
    神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？在神经网络训练过程中，模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数，同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂（如参数过多、层数过深），它可能会记住训练数据中的噪声，而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合（ov
  • 写leetcode常用的库函数和常量 xsh219 golang小知识点算法数据结构golang
    在Go中刷LeetCode，以下是一些常用的标准库函数和数据类型的最大值、最小值：✅常用标准库函数数学与排序math包math.Max(x,y)：返回两个float64类型数中的较大值。math.Min(x,y)：返回两个float64类型数中的较小值。math.Abs(x)：取绝对值。math.Pow(x,y)：计算x^y。math.Sqrt(x)：计算平方根。sort包sort.Ints(sl
  • python输出星号等腰三角形_python打印直角三角形与等腰三角形实例代码 weixin_39644139 python输出星号等腰三角形
    python打印直角三角形与等腰三角形实例代码前言本文通过示例给大家详细介绍了关于python打印三角形的相关，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧1、直角三角形#i控制行数j控制*的个数foriinrange(5):i+=1forjinrange(i):print('*',end='')#end=‘'输出空格print()/2、等腰三角形row=int(input('p
  • 大学期间如何学习利用AI der丸子吱吱吱 学习人工智能
    一、引言人工智能（AI）是当今世界技术发展的重要方向，它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展，它不仅改变了我们的生活，也带来了巨大的职业机会。然而，面对如此广阔的领域，作为大学生，如何在本科阶段有效地学习和利用AI，成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具，逐步掌握AI的核心技术，并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
  • ALO蚁狮优化算法：从背景到实战的全面解析 der丸子吱吱吱 智能优化算法ALO算法
    目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
  • 【布鲁姆6大认知层级】 搞技术的季 经验分享
    认知思维目标层次由低到高、由简到繁分为六个层次，层层递进，这6个层级分别是：记忆——理解——应用——分析——评价——创新。第一层：记忆是指认识并记忆概念、知识，将其储存在大脑并及时提取，例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认，虽然机械，但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。第二层：理解是指对事物或知识的领会，当学习者对"新"知识与原有知识产生联系时，
  • 全面掌握Python：从安装到基础再到进阶的系统学习之路（附代码，建议新手收藏） der丸子吱吱吱 python学习开发语言新手入门代码
    Python，作为一种现代化的高级编程语言，因其简洁易懂的语法和强大的功能，成为了数据科学、人工智能、Web开发等多个领域的首选语言。在这篇文章中，我们将从大学课本的结构来详细介绍Python，帮助大家从零基础开始，逐步深入掌握Python的各个方面。目录第一章：Python简介与安装1.1Python语言概述1.2安装Python1.3Python的开发环境1.4第一个Python程序第二章：基
  • SQL的各种连接查询 xieke90 UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
    一、内连接   概念：内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。                 内连接（join 或者inner join ）       SQL语法：       select * fron
  • java编程思想--复用类 百合不是茶 java继承代理组合final类
          复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书   一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可     代码:     package com.wj.reuse; /** * * @author Administrator 组
  • [开源与生态系统]国产CPU的生态系统 comsci cpu
          计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....       要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....       投入一些资金和资源,人力和政策,让游
  • JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen，Perm Gen解释 商人shang jvm内存
    jvm区域总体分两类，heap区和非heap区。heap区又分：Eden Space（伊甸园）、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen（老年代-养老区）。 非heap区又分：Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen（永久代）、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。 HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
  • 页面上调用 QQ oloz qq
    <A href="tencent://message/?uin=707321921&amp;Site=有事Q我&amp;Menu=yes">   <img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
  • 一些问题 文强chu 问题
    1.eclipse 导出 doc  出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 ..... SQL:3.mysql  * 必须得放前面 否则  select&nbs
  • 生活没有安全感 小桔子 生活孤独安全感
           圈子好小，身边朋友没几个，交心的更是少之又少。在深圳，除了男朋友，没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠，毫不夸张的说，业余生活的全部。现在感情好，也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛，不发生什么大家都乐融融，发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何)，生活难免变化很大，在深圳，我没交心的朋友。明
  • php 基础语法 aichenglong php 基本语法
    1 .1 php变量必须以$开头 <?php $a=” b”; echo ?> 1 .2 php基本数据库类型 Integer  float/double Boolean string 1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object 1 .4 特殊数据类型  null 资源类型(resource)    $co
  • mybatis tools 配置详解 AILIKES mybatis
    MyBatis Generator中文文档 MyBatis Generator中文文档地址： http://generator.sturgeon.mopaas.com/ 该中文文档由于尽可能和原文内容一致，所以有些地方如果不熟悉，看中文版的文档的也会有一定的障碍，所以本章根据该中文文档以及实际应用，使用通俗的语言来讲解详细的配置。 本文使用Markdown进行编辑，但是博客显示效
  • 继承与多态的探讨 百合不是茶 JAVA面向对象 继承 对象
    继承 extends   多态 继承是面向对象最经常使用的特征之一：继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类，这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字：     在A类中定义属性和方法； class A{ //定义属性 int age； //定义方法 public void go
  • JS的undefined与null的实例 bijian1013 JavaScriptJavaScript
    <form name="theform" id="theform"> </form> <script language="javascript"> var a alert(typeof(b)); //这里提示undefined if(theform.datas
  • TDD实践（一） bijian1013 java敏捷TDD
    一.TDD概述         TDD：测试驱动开发，它的基本思想就是在开发功能代码之前，先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后，首先思考如何对这个功能进行测试，并完成测试代码的编写，然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能，直到完全部功能的开发。     
  • [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器 bit1129 maven
    什么是Maven Profile Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制，可以在不同的环境上选择相应的配置，例如DB信息，可以根据是为开发环境编译打包，还是为生产环境编译打包，动态的选择正确的DB配置信息   Profile的激活机制 1.Profile可以手工激活，比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
  • 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF) bit1129 hive
    1. 什么是UDTF   UDTF，是User Defined Table-Generating Functions，一眼看上去，貌似是用户自定义生成表函数，这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table， 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集   2. 如何实现UDTF 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
  • tfs restful api 加auth 2.0认计 ronin47
    　　目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点： 　　一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。 　　二是基于OAuth2.0认证，这个需要lua，实现起来相对于一来说，有些难度。 　　现在重点介绍第二种方法实现思路。 　　 前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGe
  • jdk环境变量配置 byalias javajdk
    进行java开发，首先要安装jdk，安装了jdk后还要进行环境变量配置： 1、下载jdk（http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp），我下载的版本是：jdk-7u79-windows-x64.exe 2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe 3、配置环境变量：右击"计算机"-->&quo
  • 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2 bylijinnan java
    package com.ljn.base; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.uti
  • SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位 chicony 四舍五入
    1.round() 函数是四舍五入用，第一个参数是我们要被操作的数据，第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。 2.numeric 函数的2个参数，第一个表示数据长度，第二个参数表示小数点后位数。 例如： 　　select   cast(round(12.5,2)   as   numeric(5,2))  
  • c++运算符重载 CrazyMizzz C++
    一、加+，减-，乘*，除/ 的运算符重载 Rational operator*(const Rational &x) const{ return Rational(x.a * this->a); } 在这里只写乘法的，加减除的写法类似 二、<<输出,>>输入的运算符重载      &nb
  • hive DDL语法汇总 daizj hive修改列DDL修改表
    hive DDL语法汇总 １、对表重命名 hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;   2、修改表备注 hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
  • jbox使用说明 dcj3sjt126com Web
    参考网址：http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [ 点击下载]  技术交流QQGroup：172543951 100521167 [2011-11-11] jBox v2.3 正式版 - [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
  • UISegmentedControl 开发笔记 dcj3sjt126com
      //    typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {     //        UISegmentedControlStylePlain,     // large plain   &
  • Slick生成表映射文件 ekian scala
    Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包 "com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion 因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包 "com.typesa
  • ES-TEST gengzg test
    package com.MarkNum; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation
  • 为何外键不再推荐使用 hugh.wang mysqlDB
    表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。 在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
  • 领域驱动设计 julyflame VODAO设计模式DTOpo
    概念： VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
  • 单例设计模式 hm4123660 javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
           单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。      &nb
  • logback zhb8015 loglogback
    一、logback的介绍      Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他