- python异常处理链与自定义异常体系设计
懒大王爱吃狼
pythonpython开发语言linux数据库python学习Python基础
在Python中，异常处理链和自定义异常体系是两个重要的概念，它们有助于更好地管理程序中的错误和异常情况。异常处理链异常处理链指的是在捕获一个异常后，能够将其信息保留并传递给另一个异常或日志系统。这在多层调用或复杂系统中尤其有用，因为它允许你追踪异常最初发生的位置，同时也可以在每一层添加额外的上下文信息。Python本身并不直接支持异常链的某些高级特性（如Java中的initCause方法），但你
- OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP
村北头的码农
OpenCVopencv机器学习人工智能
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等
- DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决
学无止尽5
机器学习人工智能
我的个人主页我的专栏：人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言，希望能帮助到大家！！！点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力，正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者，代表了当前技术的前沿水准，在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
- 应用分层、三层架构和MVC架构
小猪同学hy
java架构mvc
前言在前面中，我们已经学习了SpringMVC的一些基础操作，那么后面就用一些简单的案例来巩固一下。在开始学习做案例之前，我们先来了解一下在软件开发中常见的设计模式和架构。应用分层含义应用分层是一种软件开发设计思想，将应用程序分成N个层次，每个层次各司其职，多个层次之间协同提供完整的功能。根据项目的复杂度，可以把项目分为三层、四层或者更多层。我们前面学习的MVC设计模式，就是应用分层的一种具体体现
- 学习计划：第三阶段（第七周）
狐凄
学习学习python开发语言
目录第三阶段：继承与多态第7周：综合运用继承与多态周一：周二：周三：周四：周五：总结一、学习内容回顾（一）多层次类结构设计与实现（二）多态应用场景构建二、问题与解决（一）问题（二）解决方法三、学习成果四、后续学习展望第三阶段：继承与多态第7周：综合运用继承与多态周一：设计复杂类结构：设计一个包含多个层次继承关系的类结构，以“交通工具”为主题。首先设计一个“交通工具”父类，它具有通用属性如name（
- python中os的常用方法
神即道 道法自然 如来
pythonpython
os.path常用方法：os.getcwd()获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径os.chdir("dirname")改变当前脚本工作目录；相当于shell下cdos.curdir返回当前目录:('.')os.pardir获取当前目录的父目录字符串名：('..')os.makedirs('dirname1/dirname2')可生成多层递归目录os.removedirs('di
- 【论文解读】神经网络就像“数学乐高积木”：多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界
神经美学茂森
无痛入门神经网络神经网络网络人工智能
K.Hornik,M.Stinchcombe,andH.White.Multilayerfeed-forwardnetworksareuniversalapproximators.NeuralNet-works,2(5):359-366,1989论文解读神经网络就像“数学乐高积木”：多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界第一节：通俗解释——万能近似定理的核心思想万能近似定理（UniversalAp
- Flutter_学习记录_数据更新的学习
一人前行
flutter学习flutter
Flutter如果界面上有数据更新时，目前学习到的有3种：第一种：直接用StatefulWidget组件，然后当数据更新时，调用setState的方法更新数据，页面上的数据会直接更新；第二种：用StatefulWidget组件和InheritedWidget的结合，这种模式比较适用于有比较多层级的场景；这样数据更新时，就不用一层一层的从父类上传递数据；第三种：用第三方库scoped_model,这
- PB 级别的大数据？
百态老人
大数据
在当今数字化时代，PB级别大数据正日益成为各领域关注的焦点。PB即佩他字节，1PB约等于1000TB或100万GB，代表着极为庞大的数据存储容量。中国科研团队在超大容量超分辨三维光存储研究中取得突破性进展。上海光学精密机械研究所与上海理工大学等科研单位合作，利用国际首创的双光束调控聚集诱导发光超分辨光存储技术，实现了点尺寸为54nm、道间距为70nm的超分辨数据存储，并完成了100层的多层记录，单
- 微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练
人工智能
LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。Transformer具有多层架构，每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。Transformer的输入是文本嵌入$Y=y_{1:L}$和图像嵌入$X=x_{1:M}$序列的连接，其中$L$和$M$分别是文本和图像的序列长度。通过Tr
- 微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练
人工智能
LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。Transformer具有多层架构，每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。Transformer的输入是文本嵌入$Y=y_{1:L}$和图像嵌入$X=x_{1:M}$序列的连接，其中$L$和$M$分别是文本和图像的序列长度。通过Tr
- 详解javascript的bind方法
北京王老师
jsvuejavajavascriptpython
JS的bind()方法创建一个新的函数，在bind()被调用时，这个新函数的this被指定为bind()的第一个参数，而其余参数将作为新函数的参数，供调用时使用。通过bind可解决两个问题：1)以隐蔽和优雅的方式解决依赖注入的问题，可以将函数执行需要的上下文环境对象通过bind方法传递给函数，在函数内部直接使用this来引用。2)解决多层调用时this对象无法传递给内部函数的问题，实际是第一个问题
- pcb中的生产工序解读
麻花2013
pcb工艺
开料PCB压合是将多层印刷电路板通过压力和温度的作用，使其内部层与层之间紧密粘合在一起的过程。这一步骤对于保证PCB的可靠性和性能至关重要，因为良好的压合效果可以减少层间短路、电阻和信号干扰等问题。压合过程通常分为预压合和正式压合两个阶段：预压合：也称预层压，主要目的是将层间初步粘合，为正式压合做准备。预压合过程中会使用预热和低压，以避免层间材料过度流动，同时防止空气和杂质的进入。正式压合：需要在
- 神经网络的基本构成和功能
西洲啊
AI人工智能深度学习计算机视觉
神经网络是一种人工神经系统模拟的算法，它通过层次结构处理信息，类似于生物神经系统中的神经元之间的连接。以下是神经网络的基本构成及其功能的详细解释：1.神经元定义：神经元是神经网络的基本单元，通常由一个或多个细胞体、树突和轴突组成。功能：接收输入信号。处理输入信号，通过电化学信号传递给下一层神经元。2.感知机（Perceptron）定义：感知机是最基本的神经网络模型，用于线性分类任务。结构：输入层：
- 【数值分析】拉格朗日插值法Matlab代码+插值回归拟合介绍
Wthirteen
matlab
文章目录前言一、插值、拟合、回归介绍二、拉格朗日插值法三、代码编写1.方法一2.方法二3.方法三四、总结参考文献前言本文先是对插值、拟合、回归这三种看似相同的方法进行介绍与区分，其次详细介绍插值中的拉格朗日插值法，并采用三种思路方法编写其对应的Matlab代码，供大家思考。方法一采用多层循环进行编写，码量极小，易于复刻，但并未求出插值函数；方法二采用符号变量结合矩阵运算，完全按照拉格朗日插值法的思
- torch.nn.LSTM介绍
qq_27390023
lstm深度学习机器学习pytorchpython
torch.nn.LSTM是PyTorch提供的一个高级封装，用于构建长短时记忆网络（LSTM）。相比手动实现，torch.nn.LSTM更高效且支持批量处理、双向LSTM、多层LSTM等功能，适合大多数实际应用。LSTM基本原理门控机制（GatingMechanism）是深度学习中常见的一种设计，用于控制信息的流动或选择性更新。门控机制最初出现在循环神经网络（RNN）的改进模型中，如长短时记忆网
- 深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）
CaiGuoHui1
dnn神经网络深度学习人工智能
引言（1）简介：什么是深度神经网络？深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）的范畴。它们设计用来模仿人类大脑的处理方式，通过多层（即“深度”）的神经元结构处理数据，从而解决各种复杂的数据驱动问题。这些网络通过多个隐藏层连接输入和输出层，每层都包含多个神经元，这些神经元
- 了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN）
huaqianzkh
未来技术dnn人工智能神经网络
深度神经网络模型（DeepNeuralNetworks,DNN）深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络，能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。基本结构输入层：接收原始数据。隐藏层：包含多个层，每层有多个神经元，通过非线性激活函数处理数据。输出层：生成最终预测或分类结果。主要特点多层次结构：通过多个隐藏层逐步提取高层次特征。非线性变换：使用激
- 10. 神经网络（二.多层神经网络模型）
啊波次得饿佛哥
AI人工智能神经网络人工智能深度学习
多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、回归和模式识别问题。以下是其详细介绍：1.基本概念多层神经网络由多个层（Layer）堆叠而成，包括：输入层（InputLayer）：接收原始数据（如图像像素、文本向量等）。隐藏层（HiddenLay
- Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别
鬼马行天
深度学习/AIGC3dAIGC
NeuralRadianceFields(NeRF)和3DGaussianSplatting是两种用于3D场景重建和渲染的技术。它们都旨在创建高质量的3D图像，但它们的技术原理和应用场景有所不同。1.NeuralRadianceFields(NeRF)NeRF使用深度学习技术，特别是一种密集的神经网络（通常是多层感知机，MLP），来建模复杂的3D场景。它通过训练一个神经网络来预测给定3D位置和观察
- 动手学深度学习：3.9 多层感知机的从零开始实现
AI_Younger_Man
#深度学习深度学习神经网络python机器学习
3.9多层感知机的从零开始实现我们已经从上一节里了解了多层感知机的原理。下面，我们一起来动手实现一个多层感知机。首先导入实现所需的包或模块。importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2lCopytoclipboardErrorCopied3.9.1获取和读取数据这里继续使用Fashio
- 深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader
旺仔喔喔糖
机器学习笔记pytorch人工智能深度学习
系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归）模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记——pytorch构造数据集DatasetandDataloader深度学习笔记——pytorch解决多分类问题M
- vue-router子路由的实现
一枚码仔
前端#Vuevue.jsjavascript
在应用界面开发中通常由多层嵌套的组件组合而成。但随着页面的增多，如果把所有的页面都塞到一个routes数组里面会显得很乱，你无法确定哪些页面存在关系。借助vue-router提供了嵌套路由的功能，让我们能把相关联的页面组织在一起。实验目的在我们的商城项目中，后台管理页Admin涉及到很多操作页面，比如：/admin主页面/admin/create创建新信息/admin/edit编辑信息让我们通过嵌
- 【C#】已经实体类和动态实体类的反射使用方法，两分钟回顾，码上就懂
全栈小5
C#c#android服务器
欢迎来到《小5讲堂》这是《C#》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。温馨提示：博主能力有限，理解水平有限，若有不对之处望指正！目录小背景已知实体类名动态实体类名反射概念相关文章小背景最近在做一个项目，用比较简单粗暴的开发方式，可以认为是敏捷开发，没有使用现有成熟的多层架构和工厂模式等高大上的技术。因此，稍微会接触到一些相对底层的东西，或者需要封装的一些方法，那么实体类的动态反射就派上用场
- Facebook矩阵营销：多维度布局，精准打击
IPdodo全球网络服务
facebook矩阵
随着社交媒体的迅猛发展，企业和品牌在数字营销中的竞争愈发激烈。Facebook，作为全球最大的社交平台之一，已成为了品牌推广的关键阵地之一。然而，仅仅依靠单一的Facebook页面进行营销已经无法满足品牌发展的需求，如何通过多维度的策略来增强品牌的曝光度、影响力和销售转化率，成为了市场营销者的头号课题。Facebook矩阵营销作为一种创新的营销策略，通过建立多层次的社交媒体布局，实现精准定位目标用
- 李沐深度学习-多层感知机简洁实现
大小猫吃猫饼干
李沐深度学习编码实现深度学习人工智能
importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportinitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2lnum_inputs,n
- Python绘图入门：使用Matplotlib绘制柱状图
AIDD Learning
Python绘图pythonmatplotlib开发语言
Python绘图入门：使用Matplotlib绘制柱状图柱状图是一种常见的数据可视化方式，能够直观地展示不同类别之间的数据差异。在Python中，Matplotlib是一个非常强大且灵活的绘图库，它不仅能绘制简单的图表，还能创建复杂的多层次图形。本篇博客将带你一步步了解如何使用Matplotlib绘制一个基本的柱状图，并介绍一些常用的图表优化技巧。1.安装Matplotlib在开始之前，确保你已经
- 深度学习 - 神经网络的原理
test猿
深度学习神经网络人工智能
##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.**神经元模型:***神经网络的基本单元是神经元，它模拟生物神经元的结构和功能。*每个神经元接收多个输入信号，对信号进行加权求和，并通过激活函数进行非线性变换，最终输出一个信号。*常用的激活函数包括Sigmoid、
- 分布式缓存
rubyzhudragon
分布式应用数据中心cache产品数据库工具
分布式缓存是一项相对比较成熟的技术。各种形形色色的缓存产品已经进入了消费者市场，其中包括GemStone的GemFire、Tangosol的Coherence和GigaSpaces的DataGrid。分布式缓存即缓存在分布式系统各节点内存中的缓存数据。分布式缓存产品通常可以支持许多种内存缓存拓扑，比如说复制缓存（replicatedcache）、分配缓存（partitionedcache）和多层缓
- 目前市场上深度学习简介及沿革发展
Allen-Steven
python相关应用深度学习人工智能
深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。1.感知机（Perceptron）及其扩展发展历史1958年：感知机由FrankRosenblatt提出，这是最早的人工神经网络模型，旨在模拟生物神经网络。局限性：感知机无法处理线性不可分问题，这一问题由MarvinMins
- 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
