- MATLAB利用Filter Design设计滤波器
zxcwxkp
MATLAB数字信号处理
一、FilterDesign设计滤波器设计带通滤波器,若export选中coefficients,则输出到workspace两个数组,SOS与G。若选中objects,则输出到workspace一个滤波器系数集合Hd。也可生成.mat文件,再进行读取load操作。二、从SOS与G中恢复滤波器系数1.函数调用:[B,A]=sos2tf(SOS,G)2.范例:三、从Hd中恢复滤波器系数[B,A]=tf
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第五章决策树
eveiiii
统计学习决策树算法剪枝python机器学习
决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题:信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法(python实现)5.3.2C4.5生成算法(python实现)5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝习题5.1(python实现)习题5.2(python实现)习题5.3习题5.4参考5.1
- AI快速变现之路,健康与情感咨询
头脑旋风
AI变现之路人工智能
以下是针对健康与情感咨询的AI快速变现方案,包含详细操作流程、工具推荐及行业应用案例,结合2025年AIGC技术趋势设计:一、核心操作流程详解1.需求分析与用户画像工具推荐:Typeform(问卷调研)+ChatGPT(需求分析)+心理测评工具(如MMPI-2)操作步骤:使用Typeform设计健康/情感评估问卷(示例:“最近3个月的压力来源及频率”)输入问卷结果到ChatGPT生成用户画像(如"
- AI快速变现之路,AI视频创作
头脑旋风
AI变现之路人工智能音视频
以下是针对AI视频创作的快速变现方案,包含详细操作步骤、工具推荐及行业应用案例,结合2025年AIGC技术趋势设计:一、核心操作流程详解1.需求分析与脚本生成工具推荐:ChatGPT4.0+ScriptStudio(视频脚本专用工具)操作步骤:通过问卷星收集客户需求(品牌调性/目标平台/时长要求)输入prompt到ChatGPT生成多版本脚本(示例:“生成一个30秒的科技产品广告脚本,风格类似苹果
- 二叉树的简解(计算各层节点个数的公式总结),前序,中序,后序遍历
*^O^*—*^O^*
数据结构
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.树的一些定义2.二叉树的一些性质二叉树的特点两种特殊的二叉树二叉树的性质3.前序,中序,后序遍历前言1.树的一些定义节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度;树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度;叶子节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点;双亲节点或父节点:若一个节点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父
- 使用Google Cloud Vertex AI构建RAG匹配引擎
vaidfl
python
技术背景介绍RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合信息检索和生成技术的框架。在GoogleCloudPlatform的VertexAI中,我们可以利用MatchingEngine来快速高效地从大规模的数据集中检索相关文档或上下文。利用预先创建的索引,RAG能够根据用户提供的问题检索到最有用的信息,并辅助生成更精确的回答。核心原理解析RAG匹配引擎在Verte
- RAG技术落地:核心痛点与应对策略全面解析
山风wind
人工智能人工智能LLMAIGCRAG
RAG技术落地:核心痛点与应对策略全面解析RAG技术落地:核心痛点与应对策略全面解析一、技术实现层的四大挑战二、数据质量管理的生死线三、产业落地的软性痛点四、未来技术演进方向RAG技术落地:核心痛点与应对策略全面解析检索增强生成(RAG)技术凭借其提升内容精准性与上下文关联的优势,成为大规模语言模型应用的热点方向。但在实际落地过程中,开发者和企业仍面临技术实现、数据管理、用户体验等多维度挑战。以下
- 基于C++的Qt计算器
sollllllo
Qt项目c++qt
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、设计计算器界面二、代码分析1.2.总结前言本文是基于C++开发Qt计算器,实现功能有利用鼠标按下数字和运算符实现加减乘除基本运算(+-*/)、Clear清零按键功能实现和退格功能。本例还可以利用数字键盘对数字、加减乘除运算符和清除退格进行交互。但是在每次使用键盘前,建议先用鼠标点击一次=运算符,否则会出现无法计算的er
- 使用HyDE进行高效文档检索:原理与实战
eahba
python
近年来,信息检索领域取得了长足的进步,其中HypotheticalDocumentEmbeddings(HyDE)方法引人瞩目。本文将深入解析HyDE的核心原理,并通过实际代码演示,展示如何利用HyDE进行高效的文档检索。一、技术背景介绍HyDE,全称HypotheticalDocumentEmbeddings,是一种增强检索的方法。它的核心理念在于,对输入查询生成一个假设文档,将该文档进行嵌入,
- 【shell笔记】Linux Shell脚本编程入门知识点全面涵盖
阿毛啊阿阿
shell
本文是我对白树明老师shell课程笔记的总结,课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1j541157Sr?from=search&seid=9757674743771615780一:shell是什么?生成shell脚本shell是什么?1shell是一个程序,采用C语言编写,是用户和Linux内核沟通的桥梁。2shell脚本就是将完成一个任务的所有命令按照执行
- 生成一个完全真实情况下的翌师公会运行机制报告和翌师+ai业务模式的综合价值评估报告
太翌修仙笔录
人工智能
翌师公会项目全景报告——基于行业基准分析与战略定位研究一、项目本体架构1.组织基因解码核心DNA:markdown知识蒸馏力(35%)+技术融合力(28%)+生态构建力(22%)+合规生存力(15%)进化图谱:mermaidtimeline2023Q4:原型验证2024Q2:MVP发布2025Q1:区域扩展2026Q3:生态闭环2.能力雷达图pythonimportmatplotlib.pyplo
- 大模型openai范式接口调用方法
TFATS
LLM大模型算法nlp大模型nlpopenai
本文将介绍如下内容:一、为什么选择OpenAI范式接口?二、调用Openai接口官方调用Demo示例三、自定义调用Openai接口一、为什么选择OpenAI范式接口?OpenAI范式接口因其简洁、统一和高效的设计,成为了与大型语言模型(如GPT系列)交互的行业标准。它的优势在于:统一接口:无论是文本生成还是对话生成,都遵循统一标准,便于开发者快速上手和复用代码。简洁易用:基于HTTP请求的简单设计
- java注释转json插件开发实战
java插件maven
目的将java的代码注释转换为json格式,并写入文件本文介绍了完整的开发流程及如何使用运行环境jdk1.8maven3.x设计思想系统构思编译完成的class里没有注释的,所以注释信息只有在编译代码时存储起来将能够生成javadoc.json的代码做成maven插件关键技术与算法需要实现Doclet必须引入下述jar包,来导入com.sun.javadoc.Docletcom.suntools1
- 在 Ubuntu 上安装 MySQL 的详细指南
m0_74824802
面试学习路线阿里巴巴ubuntumysqladb
在Ubuntu环境中安装mysql-server以及MySQL开发包(包括头文件和动态库文件),并处理最新版本MySQL初始自动生成的用户名和密码,可以通过官方的APT包管理器轻松完成。以下是详细的步骤指南,包括从官方仓库和MySQL官方仓库安装的两种方法,并介绍如何处理自动生成的初始用户名和密码,以及如何修改root初始密码。方法一:使用Ubuntu官方仓库安装步骤一:更新系统包列表首先,确保您
- 深入了解 mica-auto:自动生成 Java SPI 和 Spring Boot 配置的利器
狂飙程序员
javaspringboot数据库
1.mica-auto出现的背景在Java开发中,尤其是在构建SpringBoot项目和使用JavaSPI(ServiceProviderInterface)机制时,开发者常常面临配置文件编写的繁琐问题。1.1JavaSPI的配置痛点JavaSPI是一种服务发现机制,允许第三方为程序提供扩展实现。使用SPI时,需要在META-INF/services目录下创建以接口全限定名命名的文件,并在文件中列
- 深度学习的前沿与挑战:从基础到最新进展
Jason_Orton
深度学习人工智能数据挖掘机器学习
目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
- 多模态|开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比
产品媛Gloria Deng
AI之眼人工智能AI多模态预训练模型CLIP
Emu3官方介绍我们推出了Emu3,这是一套新的最先进的多模态模型,仅使用next-token预测进行训练!通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中,我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。Emu3在生成和感知方面都表现出色Emu3在生成和感知任务方面都优于几个成熟的任务特定模型,超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等旗舰开放模型,同时消除了对扩散或组合架构的需求
- 第十三站:卷积神经网络(CNN)的优化
武狐肆骸
机器学习cnn人工智能神经网络
前言:在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后,接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。1.数据增强(DataAugmentation)数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换,可以生成更多的训练样本,帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法:旋转(Rotation):随机旋转图像,增强模型对旋转变换
- html5代码大全文库,HTML5标签大全(最终整理版)
cx不二
html5代码大全文库
HTML5标签大全(最终整理版)一、文字备忘之标签HTML5中新增的标签定义文章定义页面内容旁边的内容定义声音内容定义图形定义一个控制按钮指树或表格状数据格式中的动态数据定义一个下拉列表定义一个元素的细节定义会话或人的交谈定义额外的交互内容或插件定义指定元素的标题定义一组媒体内容,以及他们的标题为章节或页面定义一个底部为章节或页面定义一个头部定义文档中某段落的信息定义表单生成的关键定义被标记的文本
- 使用 LangChain 与多种提供者集成:实践指南
VYSAHF
langchain
前言LangChain是一个强大的工具集,专为构建基于大型语言模型的应用而设计。它通过支持多种集成提供者(Providers)扩展了其功能。这些提供者可以涵盖从数据库、嵌入向量存储到生成式AI模型等多个领域。在实际项目中,合理选择和配置这些提供者可以显著提升系统性能和功能。本文将重点介绍LangChain集成的热门提供者,解析其核心原理,展示代码示例,以及分析应用场景,帮助您快速上手。技术背景介绍
- Spring Boot 与 MyBatis 数据库操作
茶本无香
springbootmybatis数据库
一、核心原理SpringBoot的自动配置通过mybatis-spring-boot-starter自动配置DataSource(连接池)、SqlSessionFactory和SqlSessionTemplate。扫描@Mapper接口或指定包路径,生成动态代理实现类。MyBatis的核心组件SqlSessionFactory:生产SqlSession的工厂,负责加载MyBatis配置和映射文件。
- Dify创建自定义工具实践,这里如果不熟悉估计会被折磨得不轻,建议一步一步跟着操作
几道之旅
Dify与Langflow智能体(Agent)知识库几道之旅AI专栏VVVIPandroid
文章目录前言使用fastapi编写一个你专属的服务1.**安装依赖**2.**保存代码**3.**运行应用**4.**访问API**测试接口:5.**访问文档**6.**停止应用**回到dify注册自定义工具fastapi自动生成的文档前言今天让同事帮我把一些写好的函数,使用fastapi封装成rest服务,再注册到dify的自定义工具。结果都两天了,还没弄完。因为之前搞过这一块,所以不觉得会花这
- uni-app在线签名功能,签名生成图片,转base64工具
棋宣
废话不多说啊,直接上代码,代码我也是看的一个大佬的,但是不知道在哪看的了,就不写转载了这个我简单研究了一个,能直接用,样式可以自己修改。需要配合base64转换的,工具也放在这这里。base64图片转换(这个是一个工具,给大家写上原地址)说明网址:“https://www.npmjs.com/package/image-tools”取消重写确认varx=20;vary=20;vartempPoin
- 【uni-app】微信小程序使用lime-painter生成海报
cjsnyxz
前端
lime-painter是一个专为UniApp设计的插件,用于优雅地生成海报,并支持下载海报图片。它支持在多个平台中使用,并且提供了盒子、文字、图片、二维码等配置选项,允许开发者根据项目需求按照UI设计稿对海报进行高度还原。本文将介绍如何使用lime-painter插件在UniApp中实现海报的生成及下载。技术栈:uni-app、Vue3(3.4.21)、TypeScript(4.9.5)、wot
- 【AI学习】2024年末一些AI总结的摘录
bylander
AI学习人工智能gpt学习
看到不少的总结,边摘录边思考。尤其是这句话:“人类真正的问题是:我们拥有旧石器时代的情感、中世纪的制度和神一般的技术”。22024生成模型综述来自@爱可可-爱生活2024年见证了AI领域的重大飞跃。从OpenAI的主导地位到Claude的异军突起,从xAI到中国的DeepSeek和Qwen,整个行业呈现出百花齐放的态势。让我们梳理2024年的关键进展,并展望2025年的研究方向。大语言模型:架构创
- IABC-CEC2005原创3种策略改进蜂群优化算法ABC,Matlab代码
九亿AI算法优化工作室&
算法回归matlab数据挖掘人工智能
蜂群优化算法,又称人工蜂群算法,是DervisKaraboga在2005年提出的模拟蜜蜂群体智能行为的优化算法,以下是其主要信息:原理:模拟蜂群中雇佣蜂、观察蜂、侦察蜂的分工与行为。食物源位置代表问题解,花蜜量对应解的质量,蜜蜂通过信息传递与共享,不断寻找和更新食物源以找到最优解。流程:1、初始化:随机生成初始食物源种群并计算花蜜量。2、雇佣蜂阶段:在当前食物源邻域搜索并更新。3、观察蜂阶段:根据
- 2025年AI网络安全攻防战:挑战深度解析与全链路防御体系构建指南
emmm形成中
网络安全人工智能web安全安全
2025年AI网络安全攻防战:挑战深度解析与全链路防御体系构建指南引言:AI技术是一把双刃剑随着ChatGPT、Sora等生成式AI技术的爆发式应用,2025年被称为“AI应用元年”。然而,AI在赋能网络安全防御的同时,也为攻击者提供了新型武器。根据瑞星《2024年中国网络安全报告》,AI驱动的钓鱼邮件攻击成功率较传统手段提升47%,而Darktrace预测2025年企业内部“影子AI”工具使用量
- es数据防篡改方案通过_version和runtime fields特性来实现
阿星_Alex
#elasticsearchelasticsearch大数据搜索引擎
1、基本概念1.1version_version是es索引的一个隐藏字段,创建索引时自动生成,且初始值为1,它顾名思义就是一个版本号,当索引发生改动的时候会自动加1;想查看它的值,需要在搜索时加上version=true举例:建立一个只有一个字段的索引并填充几条数据DELETEnews_00001PUTnews_00001{"mappings":{"properties":{"tetttttt":
- 如何看待 Kaiming He 最新提出的 Fractal Generative Models ?
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习算法计算机视觉生成式模型
何恺明团队提出的分形生成模型(FractalGenerativeModels)引发了广泛关注,其核心思想是通过递归调用生成模型模块构建自相似结构,类似数学中的分形概念(如雪花结构),从而高效生成高分辨率数据(如图像)。FractalGenerativeModels即分形生成模型,是一种新型的生成模型,以下是相关介绍:定义与原理核心概念:将生成模型本身抽象为一个模块,通过在其内部递归调用同类生成模型
- 《深度揭秘:生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》
程序猿阿伟
生成对抗网络人工智能机器学习
在当今数字化时代,遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源,广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而,如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息,一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络(GAN)的出现,为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。生成对抗网络:技术基石剖析生成对抗网络由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,二者通过对抗
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文