- AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型,从零基础到入门,看这篇就够了!
冻感糕人~
人工智能金融AI大模型LLM大模型技术大模型学习路线大模型基础
前几天参加了字节跳动在上海举办的火山引擎Force原动力大会,OpenAI也连续开了12天发布会,最近堪称科技界的春晚了。如果说2022年ChatGPT横空出世把人工智能的发展带上了一个新的台阶,那么2024年末,大模型对工作、生活的全面“侵入”让我们越来越接近库兹韦尔所描述的那个奇点时刻。作为金融民工,我们想通过这篇文章讲讲从用户的角度如何一周快速掌握大模型,以及为什么我建议每一个金融从业人员(
- 一周学会Flask3 Python Web开发-使用SQLAlchemy动态创建数据库表
java1234_小锋
Flask3视频教程python数据库开发语言flask3flask
锋哥原创的Flask3PythonWeb开发Flask3视频教程:2025版Flask3Pythonweb开发视频教程(无废话版)玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili前面我们定义了模型,我们可以通过sqlalchemy对象提供的create_all()方法来映射和动态创建数据库表。因为我们用到了模块化蓝图blueprint,这个sqlalchemy对象会在app.py和蓝图模块之间互相调用,导
- 学习计划:第四阶段(第十周)
狐凄
学习学习python开发语言
目录第四阶段:特殊方法与高级特性第10周:综合复习与实践周一周二周三周四周五总结一、项目设计与实现二、问题与解决三、学习成果四、后续展望第四阶段:特殊方法与高级特性第10周:综合复习与实践周一上午项目构思结合之前学习的继承、多态、特殊方法和属性装饰器等知识,思考一个综合的面向对象编程项目。考虑项目的实用性和复杂度,最终确定项目主题为“宠物管理系统”。分析项目需求,明确系统应具备的主要功能,如添加宠
- LLM Weekly(2025.02.17-02.23)
UnknownBody
LLMDailyLLMWeekly人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,主要是针对2025.02.17-02.23这一周的LLM相关新闻与文章、GitHub资源分享。网络新闻Grok3Beta——推理代理的时代。Grok发布了Grok3Beta,通过强化学习、扩展计算和多模态理解提供卓越的推理能力。Grok3和Grok3mini在学术基准上取得了高分,其中Grok3在AIME’25上获得了93.3%的分数。Grok3的推理可通过“思考”按钮访问,
- VTK笔记- 3D Widget类 vtkSplineWidget 样条部件
恋恋西风
VTK笔记
vtk3DWidget vtk3DWidget是用于3D交互观察器的基类,也就是各种3D小部件类的基类,主要是在三维渲染场景中生成一个可以用于控制数据的可视化实体,比如点,线段(曲线)、平面、球体、包围盒(线框)等这些3D小部件在场景中表示它们自己,并且具有与它们相关联的特殊回调,允许对小部件进行交互式操作。特别是,vtk3DWidget与其抽象超类vtkInteractorObserver之间
- python数据分析一周速成2.连表查询【含数据库实战项目】
噼里啪啦噼酷啪Q
数据分析数据分析CDApython
连表查询结合数据库实战(sql和hive跨库取数)数据准备#前面省略数据库连接,提示:可以用pymysql和pyhive模块pre_sql="""selectap,timefrombiaoyiawherea.time>20250101"""sql_df=run_mysql(pre_sql)pre_hive="""selectapplication_number,activation_dtefrom
- 二维码标签制作攻略:如何选择苗木树牌制作工具?
二维码标签
如果你曾在城市街道或公园里驻足观察,会发现许多树木都挂着一块小小的金属或塑料标牌,上面印着名称、科属等基本信息。这些传统树牌看似“尽职尽责”,实则作用有限:信息量不足:一块巴掌大的标牌,最多只能写下树木的学名、科属和简短介绍。对于游客感兴趣的趣味科普(如古树历史故事)以及突发事件的应急指引(比如,台风天气后树木倾倒上报),传统标牌却无能为力。更新维护成本高:树木危死补种后,传统标牌需要整体更换,不
- 2.1《声音的产生与传播》
耶柴
物理备课(八上)学习
教会什么:声音的产生、传播(速度)的物理知识培养什么:与学过物理知识相联系的意识(与第一章节)课标:(二)运动和相互作用2.3声和光2.3.1通过实验,认识声的产生和传播条件。例1在鼓面上放碎纸屑,敲击鼓面,观察纸屑的运动;敲击音叉,观察与其接触的物体的运动。了解实验中将微小变化放大的方法。例2将发声器放入玻璃罩中,逐渐抽出罩内空气,会听到发声器发出的声音逐渐变小,分析导致该现象的原因。动(运动)
- CCIX——ordering
Hug Freedom.
硬件工程
1.Multi-copyatomicity包含两个方面,写操作序列化和读操作一致性①写操作serialized所有RN观察到的写操作的顺序必须一致(比如coreA和coreB都对地址X进行写操作,无论AB谁先发起写操作,按照多副本原子性的要求,其它core看到的对A和B的写操作的顺序都是确定的,不会出现有的core认为是A先写,有的core是B先写的情况)②读操作一致性在所有RN都观察到某个写操作
- AWS原生架构下的服务器性能与成本平衡之道——海外业务云端实践
AWS官方合作商
aws云计算服务器云原生
在数字化转型的浪潮中,企业对服务器的选择从未如此谨慎:既要满足业务全球化部署的灵活性和性能需求,又需在成本与稳定性之间找到平衡。作为深耕海外云服务领域的从业者,我们观察到,AWS凭借其原生的技术架构与全球化基础设施,正在成为企业出海场景下的主流选择。本文将从技术视角出发,以客观数据为基础,探讨AWS云服务器在性能与价格上的竞争力。一、原生架构如何释放服务器性能潜力?AWS的服务器性能优势并非单纯依
- Python计算机二级编程题真题及考点总结【纯干货】
python二级小助手
全国python二级考试python开发语言pip笔记经验分享
Python计算机二级编程题真题及考点总结【纯干货】一、前言相较于各类Python基础教程和二级经验分享类文章,个人认为如果只是想要考取计算机二级证书的话,最快且有效的方法应是在明晰考纲的前提下有针对性的进行学习,达到以最短时间考取证书的目的。因此除真题外,本篇重点在于总结Python二级考试中的编程题(占60分)的考查内容及知识点总结,让Python小白能在一周内掌握绝大多数编程题的解题方法,顺
- 解决电脑问题(8)——网络问题
电摇小人
解决电脑问题电脑网络
电脑网络出现问题的原因较为复杂,以下是从网络连接、网络配置以及网络环境等方面的常见问题及解决方法:网络连接问题检查物理连接:对于有线网络,检查网线是否插好,网线有无破损、断裂等情况。对于无线网络,查看路由器和调制解调器的电源是否正常开启,无线信号强度是否足够,尝试靠近路由器以获取更好的信号。确认网络设备状态:观察路由器、调制解调器等网络设备的指示灯状态,判断设备是否正常工作。如路由器的WAN口指示
- MySQL时间溢出原理、实战影响与全面解决方案
dblens 数据库管理和开发工具
mysqlmysql数据库
一、问题背景与现象复现操作场景:本文将手把手带您了解mysql时间溢出原理、实战影响与全面解决方案,所有代码均通过dblensformysql数据库工具验证,推荐使用该工具进行可视化数据库管理和开发。在MySQL5.7环境中,若通过命令date-s"2038-04-0100:00:00"将系统时间设置为2038年4月1日,观察MySQL的行为。现象总结:timestamp字段溢出:写入2038年后
- python 程序一次启动有两个进程的问题(flask)
小郎碎碎念
我恨BUGpythonflask开发语言
0.背景写了一个使用flask作为服务框架的程序,发现每次启动程序的时候,使用ps都能观察到两个python进程。此外,这个程序占用了GPU资源,我发现有两个python进程,分别占用了完全相同的GPU显存1.原因问题出在flask的启动方式上,我启动的时候,是这样启动的app.run(debug=True,host='0.0.0.0',port=5000)查到的资料如下,Flask中的debug
- P8925 「GMOI R1-T2」Light 题解
W9095
学习笔记c++算法
P8925「GMOIR1-T2」Light让我们好好观察样例解释的这一张图:左边第111个像到OOO点的距离:L×2=2LL\times2=2LL×2=2L右边第111个像到OOO点的距离:R×2=2RR\times2=2RR×2=2R左边第222个像到OOO点的距离:右边第111个像到达LLL的距离是2R+L2R+L2R+L。而这样子距离OOO还差一个LLL,最终结果就是2L+2R2L+2R2L
- 2025年第10周小结---写于20250309
普贤莲花
算法leetcode
气温滑铁卢,昨天走在外面,还洒满阳光,温暖如春;半夜里盖了棉被和厚睡衣,我居然被冻醒了。起来煮个粥,准备一家人的早饭。周末为什么那么快,因为周末是没有上午的。即便吃完午饭,咪一会我都觉得整个人没有精神。这一年,必须重视—身体健康。坚持锻炼,学习养生。回顾一下这一周,周一,虽然下着雨,去产线熟悉环境,自己把该看的手册看了一遍;周二,上午熟悉了下产品,下午就开始测试了;周三,找了好多流程方面的各种文件
- 软件开发基础-设计模式
奥德彪123
设计模式设计模式
设计模式在软件开发中非常重要,尤其是在面试中经常被问到。以下是一些常见的设计模式,以及它们的应用案例:模式作用案例单例模式确保只有一个实例日志管理、数据库连接池工厂模式让子类决定实例化解析不同格式的文件(JSON、XML)适配器模式兼容不同接口旧系统迁移、新API适配代理模式控制访问权限控制、远程调用观察者模式事件触发订阅/发布、GUI事件策略模式动态切换算法支付方式、游戏AI1.创建型模式(Cr
- 论文阅读方法
某风吾起
work哲学与人生论文阅读
文章目录步骤一:对论文进行自我判断阅读题目和关键词。阅读摘要阅读总结要点步骤二:阅读文章阅读图表和图表的注释阅读引言阅读实验部分阅读结果和作者对结果的讨论(创新点)要点步骤三:精度论文回答问题1回答问题2回答问题3要点步骤一:对论文进行自我判断阅读题目和关键词。观察这些关键词是否与你的研究的内容有关。如果不相干,可以随时停止,换篇文章看。阅读摘要摘要一般包含了整篇文章的主要内容,是非常非常重要的部
- 观察者(IntersectionObserver API)的基本使用(入门篇)
Hope°
笔记js前端javascript
用法可以参考https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/IntersectionObserver介绍一般情况下监听可视区域或者几个元素的相对可视区域状态都不是很容易,传统方式也特别消耗性能,此时就可以使用到IntersectionObserver。操作操作为监听一个列表的首尾是否进入视窗。定义一个newIntersectionObserver(
- IntersectionObserver 交叉观察者 -- 观察目标元素与可视区域的交叉区域
江小虫儿
前端开发Angularjavascript前端html
介绍IntersectionObserver提供了一种异步观察目标元素与祖先元素或顶级文档视口的交集变化的方法。IntersectionObserver接收两个参数,分别是callback和options。options可选,有默认值。constobserver=newIntersectionObserver(callback[,options]);基本使用指定的可视区域被监听的目标元素内容很
- PyTorch 显存分配不均匀
LutingWang
debugpytorch人工智能python
在使用PyTorch进行深度学习训练时,可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足,影响训练效率。排查思路:开启两个Shell,ShellA用于运行训练脚本,ShellB用于实时监控显存。在ShellA运行训练脚本。在另一个shell中运行nvidia-smi-l1。这个命令会每秒刷新一次nvidia-smi的结果,方便实时观察各GPU显存的变化情况。观察GPU0何时
- 使用Modelsim手动仿真
寒听雪落
FPGA专栏_verilogfpga开发
FPGA设计流程在设计输入之后,设计综合前进行RTL级仿真,称为综合前仿真,也称为前仿真或功能仿真。前仿真也就是纯粹的功能仿真,主旨在于验证电路的功能是否符合设计要求,其特点是不考虑电路门延迟与线延迟。在完成一个设计的代码编写工作之后,可以直接对代码进行仿真,检测源代码是否符合功能要求。这时,仿真的对象为HDL代码,可以比较直观的观察波形的变化,在设计的最初阶段发现问题,节省大量的精力。在布局布线
- 《Head First 设计模式》例子的C++实现(2 观察者模式)
liyuanbhu
数据结构与算法编程杂项设计模式
最近在学习设计模式,用的是《HeadFirst设计模式》这本书。感觉这本书写的还是很不错的,深入浅出的介绍了各种常用的设计模式。唯一有点不方便的地方是这本书的例子全都是用的Java来实现的。而我主要是用C++。所以就动手将书上的代码用C++来实现了一遍。观察者模式首先是三个接口的代码://observer.h#ifndefOBSERVER_H#defineOBSERVER_HclassObserv
- 总体方差和样本方差
然后就去远行吧
疑难杂症
在统计描述中,方差用来计算每一个变量*(观察值)与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零,离均差平方和受样本含量的影响,统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式:σ2=∑(X−μ)2N\sigma^2=\frac{\sum(X-\mu)^2}{N}σ2=N∑(X−μ)2公式中σ2\sigma^2σ2为总体方差,XXX为变量,μ\muμ为总体均值,NNN为总体例数。在实
- 认知决定财富水平
调皮的芋头
人工智能神经网络
理解"认知边界即财富边界"的深层逻辑,需穿透表象直达认知科学的哲学根基与复杂系统运作规律。以下是基于跨学科视角的深度解构:一、认知本体论:世界模型的构建机制量子观察者效应投射人类认知本质是量子世界在经典尺度下的降维投影(量子退相干理论)。当投资者观察市场时,实际是用经典认知框架对量子概率云进行坍缩。索罗斯的"反身性理论"本质是观察到市场参与者的认知坍缩会反向重构现实经济场。认知基因编码原理人脑通过
- 神经网络:让机器学会“观察与思考“的数字大脑
安意诚Matrix
机器学习笔记神经网络人工智能深度学习
你可以把神经网络想象成一个会学习的"电子大脑",它的工作原理既神秘又有趣:1.从单个神经元开始就像人类大脑由神经元组成,神经网络的基本单元是"人工神经元"。每个神经元接收多个输入信号(比如图片的像素值),每个信号被赋予不同的"权重"(重要性),然后通过类似"加权投票"的方式计算总和。当总和超过某个阈值时,神经元就会"激活",输出一个信号。这个过程模仿了生物神经元的"全或无"放电机制。2.神经元的超
- 利用R语言irr包计算ICC值(组内相关系数)
mlhylzqwxli
r语言
ICC值是一个较为陌生的概念,在统计学中应用较多,引用百度百科的介绍:组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability)的信度系数(reliabilitycoefficient)指标之一。它最先由Bartko于1966年用于测量和评价信度的大小。ICC等于个体的变异度除以总的变异度,故其值介
- 机器学习基础(4)
yyc_audio
深度学习python机器学习神经网络人工智能
超越基于常识的基准除了不同的评估方法,还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮,你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程,它发生在数千维空间中,即使投影到三维空间中,你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标,就像隐形火箭的高度计。特别重要的是,我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少?模型似乎有15%的精度——这算是很好吗?在开始处理一个数据
- 计算机网络篇:基础知识总结与基于长期主义的内容更新
YGGP
计算机网络计算机网络
基础知识总结和MySQL类似,我同样花了一周左右的时间根据csview对计算机网络部分的八股文进行了整理,主要的内容包括:概述、TCP与UDP、IP、HTTP,其中我个人认为最重要的是TCP这部分的内容。在此做一篇目录索引,对应到每一篇文章:【每日八股】计算机网络篇(一):概述【每日八股】计算机网络篇(二):TCP和UDP【每日八股】计算机网络篇(三):IP【每日八股】计算机网络篇(四):HTTP
- iOS安全和逆向系列教程 第13篇:iOS动态分析基础
自学不成才
iOS安全和逆向系列教程ioscocoamacos
iOS逆向工程专栏第13篇:iOS动态分析基础引言在前面的文章中,我们详细探讨了iOS系统架构、逆向开发环境搭建、Mach-O文件格式分析,以及各种静态分析工具和技术。通过静态分析,我们可以了解应用的结构、类和方法定义,以及基本的控制流程。然而,静态分析也存在明显的局限性:我们无法观察应用的实际运行状态,难以分析加密算法的实现细节,也无法直接查看网络请求的完整内容。这就是为什么我们需要动态分析技术
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不