- Java设计模式——装饰模式
爱吃土豆的程序员
Java设计模式java装饰器模式设计模式
目录模式动机模式定义模式结构类图代码分析示例：动态添加功能的流组件接口具体组件装饰抽象类具体装饰类客户端模式分析核心思想动态扩展功能组合优于继承优点动态扩展功能组合优于继承代码复用性高符合开闭原则缺点增加系统的复杂性类的膨胀复杂的调试适用环境动态扩展功能避免继承带来的类爆炸性增长高度可定制化的需求模式应用输入输出流GUI组件日志记录模式扩展多层次装饰结合其他设计模式总结模式动机一般有两种方式可以实
- 安全基线-rm命令防护
晓夜残歌
安全chrome前端运维ubuntu服务器
限制rm命令使用的多层级解决方案方案1：基础防护（个人/小型团队）1.1别名替换法#在~/.bashrc或全局/etc/bash.bashrc中添加aliasrm='echo"Usetrash-cliinstead.Installvia:sudoapt-getinstalltrash-cli"'aliasrm='trash-put'#安装后替换为实际命令优点：简单易行，防止误删缺点：可通过/bin
- 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
- 多层线路板PCB设计的10条要点解析
捷配科技
PCB大全pcb工艺制造捷配
在设备的线路板设计中，多层PCB（印刷电路板）的应用十分广泛。捷配PCB作为专业的PCB制造平台，深知多层PCB的重要性。以下是关于多层PCB的10个关键要点：1.多层PCB堆叠结构的重要性多层PCB的堆叠结构是设计多层PCB的第一步。设计人员需根据电路规模、板尺寸以及电磁兼容性（EMC）要求来确定使用4层、6层或更多层的电路板。堆叠结构对PCB板的EMC性能有着关键影响，是抑制电磁干扰的重要手段
- laravel 对 数据库 json 字段的查询方式汇总
王大爷~
laravel数据库json
1:查询json字段,多层级publicstaticfunctionformRoleDelCheck($params){$user=Auth::user();$check=WorkorderSet::whereRaw('JSON_CONTAINS(auto_assign_rule,?)',[json_encode(['rules'=>[['type'=>'field','field_key'=>"
- 2025健康保障新选择 众托帮用“互助力量”为家庭健康加码
创新
近期,《健康中国2030规划纲要》中期评估报告发布,明确提出“鼓励社会互助机制创新,完善多层次医疗保障”。面对医保目录外用药、突发重疾等潜在风险,越来越多家庭开始关注“基础医保+互助保障”的双重防护模式。众托帮作为国内领先的大病互助平台,以灵活参与、透明运作的特点,成为千万家庭的健康“备选项”。**社会互助成健康中国“新解法”**2025年国家多部门联合印发《关于引导社会力量参与医疗保障的指导意见
- 医疗行业的数据安全怎么防护？
jinan886
网络大数据安全开源软件数据分析
医疗行业的数据安全防护是一个系统工程，需要政府、医疗机构、技术提供商及社会各界共同努力，形成合力。通过构建全方位、多层次的数据安全防护体系，不断提升数据安全防护能力，才能为患者提供更加安全、高效的医疗服务，同时保障医疗行业的稳健发展。医疗行业的数据安全防护至关重要，以下是一些关键措施：1.数据加密传输加密：使用SSL/TLS等协议保护数据传输。存储加密：采用国标算法256位等上邦加密软件算法。2.
- 基于python的ansys_基于python的感知机
weixin_39687990
基于python的ansys
一、1、感知机可以描述为一个线性方程，用python的伪代码可表示为：sum(weight_i*x_i)+bias->activation#activation表示激活函数，x_i和weight_i是分别为与当前神经元连接的其它神经元的输入以及连接的权重。bias表示当前神经元的输出阀值(或称偏置)。箭头(->)左边的数据，就是激活函数的输入2、定义激活函数f:deffunc_activator(
- 西门子自动化冗余系统通过多层次冗余设计
D-海漠
网络
西门子自动化冗余系统通过多层次冗余设计（包括PLC、电源、网络、从站及I/O模块）来确保系统的高可用性和稳定性。以下是具体实现方法及技术要点：一、PLC冗余设计硬件冗余架构冗余CPU配置：采用S7-1500R/H系列冗余CPU（如1515R或1517H），主备CPU通过冗余连接（X1接口）同步数据和程序，主CPU故障时备CPU无缝接管，切换时间可低至300ms614。同步机制：主备CPU通过同步链
- 【Hinton论文精读】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations-202212
tyhj_sf
论文研读笔记ML理论系列人工智能深度学习FF算法
博文导航0引言1论文摘要2反向传播有什么问题呢？3Forward-Forward算法3.1使用逐层优化函数学习多层表示4Forward-Forward算法的实验4.1反向传播baseline4.2FF算法的一个简单的无监督的例子4.3FF算法的一个简单的监督例子4.4使用FF算法来模拟感知中自上而下的效应4.5作为教师使用空间环境的预测4.6CIFAR-10实验5睡眠6FF算法与其他对比性学习技术
- MySQL 聚合函数
Davina_yu
SQL专栏sqlmysql数据库
MySQL提供了一系列聚合函数，用于对一组值执行计算，并返回单个值。以及更复杂的聚合函数示例，包括多层分组、嵌套聚合、窗口函数以及结合子查询等高级用法1.COUNT()COUNT()函数用于返回匹配指定条件的行数。语法：COUNT(column_name)COUNT(*)示例：假设我们有一个orders表，包含以下列：order_id,customer_id,order_date,amount
- 人工智能技术篇*卷(三)
code_stream
#人工智能人工智能
接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换，能够学习复杂的非线性关系，对数据进行分类或预测连续值。例如，在手写数字识别中，它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式，从而判断该数字是0-9中的哪一个；在房价预测中，根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例：以手写数字识别为例
- 机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]
神齐的小马
机器学习分类人工智能
4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型 模型：f(x
- 托盘四向车与子母车对比
骞途
笔记人工智能经验分享
在同等仓库面积和建筑高度的条件下，托盘四向穿梭车与托盘子母车在存储托盘数量、作业效率、性价比等方面存在显著差异。以下从多个维度进行对比分析：1.存储托盘数量四向穿梭车：四向穿梭车可在货架平面内任意方向行驶（前后、左右、换轨），无需额外转弯空间，货架布局更紧凑，存储密度更高。其支持交叉轨道设计，且可灵活到达任意货位，空间利用率可达80%-90%。例如，在多层货架系统中，通过提升机配合，四向车可覆盖全
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM
一勺汤
YOLOv11模型改进系列深度学习人工智能YOLOYOLOv11目标检测模块改进
遥感变化检测（RSCD）专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题，本文通过孪生卷积网络提取不
- 警惕！Ollama大模型工具的安全风险及应对策略
码事漫谈
AI安全
文章目录**Ollama的安全隐患：不容忽视的风险****未授权访问：门户洞开的风险****数据泄露：敏感信息的外泄****漏洞利用：历史遗留的隐患****安全加固：守护数据与服务的防线****限制监听范围：内网隔离的保护****配置防火墙规则：双向过滤的防御****实施多层认证与访问控制：密钥与白名单的双重保障****禁用危险操作接口：限制权限的策略****修复历史漏洞：及时更新的重要性****
- Transformer动画讲解 - 工作原理
ghx3110
transformer深度学习人工智能
Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。Transformer工作原理四部曲：Embedding（向量化）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（模型输出）。阶段一：Embedding（向量化）“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（4）
诺亚凹凸曼
架构
瞬时响应：网站的高性能架构章节要点本章聚焦于如何通过系统性优化实现网站快速响应，从多层级、多维度剖析了高性能架构的核心策略。1.高性能架构的优化层级(1)前端性能优化目标：减少用户端请求延迟，提升页面加载速度。核心策略：减少HTTP请求：合并CSS/JS文件、使用CSSSprites（雪碧图）。压缩资源：Gzip压缩文本文件（HTML/CSS/JS）、图片优化（WebP格式）。CDN加速：静态资源
- 使用Lodash工具后代码行数瞬间缩短...
lodasharraylist
背景:最近在做报表.涉及到echarts图表.多层柱状图叠加展示.然后后端给出来的结构是二维数组.需要前端自行处理成图表可用的数据格式.echarts数据是是动态的.需求效果图的样子:echarts相似的官网案例代码:option={tooltip:{trigger:'axis',},legend:{data:['Direct','MailAd','AffiliateAd','VideoAd','
- 人工智能概念
zhangpeng455547940
计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用：自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- 郝斌C语言_分支 ； 循环 ； 数组 ； 函数 ； 运算符(笔记)
sugario
Cc语言笔记
笔记目录前言一、选择_If1.求分数等级2.互换两个数字3.对任意三个数字进行排序4.看懂/掌握一个程序5.If常见问题二、选择_Switch三、循环_for1. 1+2+...+1002. 1~10的奇数之和3.For与If的嵌套使用_被3整除的数字之和4.For与If的嵌套使用_斐波拉契序列5.强制类型转换6. 1/1+1/2+...+1/1007.试数举例_18.浮点数存储9.多层For循环
- Python, Springboot 开发基于人类指令生成机器人3D可视化动态模型app
Geeker-2025
pythonspringboot
开发一个基于人类指令生成机器人3D可视化动态模型的APP是一个复杂且多层次的项目，涉及前端和后端的多个技术栈。以下是一个高层次的设计概述，涵盖主要的技术栈和功能模块，并提供使用Python和SpringBoot进行联合开发的示例。##技术栈概述###前端-**框架**：React.js或Vue.js（用于构建用户界面）-**3D可视化**：Three.js或React-Three-Fiber（用于
- JVM 如何保证 Java 程序的安全性？
冰糖心书房
JVM2025Java面试系列jvmjava
JVM（JavaVirtualMachine）在设计时就考虑了安全性，它提供了一套多层次的安全机制，以保护系统免受恶意代码的侵害。这些机制主要包括：1.类加载器(ClassLoader)及双亲委派模型:类加载器的作用：负责加载Java类（.class文件）到JVM中。将类的字节码转换为内存中的Class对象。执行类的初始化。类加载器的类型：启动类加载器(BootstrapClassLoader):
- c++ 嵌套名字空间和匿名名字空间
JANGHIGH
C++c++开发语言
c++嵌套名字空间和匿名名字空间一、嵌套名字空间（NestedNamespaces）核心特性示例二、匿名名字空间（AnonymousNamespace）核心特性示例三、关键区别与注意事项注意事项四、总结一、嵌套名字空间（NestedNamespaces）核心特性多层作用域：名字空间可以多层嵌套，形成逻辑上的层次结构。分散定义：同一个名字空间可以在程序的不同位置多次定义（编译器会合并内容）。C++1
- 深度学习核心技术深度解析
月落星还在
深度学习深度学习人工智能
一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示：通过神经元激活模式的组合，指数级提升表达能力数学本质：f(x)=WLσ(WL−1σ(...σ(W1x+b1)...)+bL−1)+bLf(x)=W_{L}σ(W_{L-1}σ(.
- 深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等
chljerry_mouse
线性代数深度学习机器学习
前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题；同时逐步继续写上述三个系列的文章。最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最
- 【梯度下降算法】
蝉叫醒了夏天
机器学习算法
梯度下降算法：第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法，到20世纪最优控制理论的发展，直至现代机器学习对优化算法的特殊需求，梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生：2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2
- 【深度学习】从全连接层到卷积
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，
- Chebykan wx 文章阅读
やっはろ
深度学习
文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合RL-GAN[9]强化学习：一项调查[10]使用PySR和SymbolicRegression.jl的科学可解释机器学习[11]Z.Liu,Y.Wang,S.Vaidya,F
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错：
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令：
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称，省略主类的名称；
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数；
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：
问题：
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案：2 << 3
由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举：
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载：http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如：
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令：
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求：
我遇到的问题：
sz下载A文件10M左右，没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题
解决方法：
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为：sz -be filename
如果还是有问题：
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位）
VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位）
CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3：将这个流程图导入到矩阵数据表中
4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景：
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截， 一个类对应一个request上下文，
springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中，点击开始－运行，可以直接输入命令行，快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面，如常用的输入cmd打开dos命令行，输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的：
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功，选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数：
1、采用#{0},#{1}获得参数：
Dao层函数方法：
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用，我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法，但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同，因此该方法不能在各虚拟机上都适用，而是仅在hotspot 32位虚拟机上，或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件：repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号，txn_current记录版本库中版本
