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PythonFlask框架入门:快速搭建Web应用的秘诀关键词Flask、微框架、路由系统、Jinja2模板、请求处理、WSGI、Web开发摘要想快速用Python搭建一个灵活的Web应用?Flask作为“微框架”代表,凭借轻量、可扩展的特性,成为初学者和小型项目的首选。本文将从Flask的核心概念出发,结合生活化比喻、代码示例和实战案例,带你一步步掌握:如何用Flask搭建第一个Web应用?路由
- 基于定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序的社群游戏定制策略研究
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摘要:本文聚焦社群游戏定制领域,深入探讨以社群文化和用户偏好为导向的定制策略。通过分析互动游戏活动、社群文化塑造等关键要素,结合定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序的技术特性,提出针对性游戏定制方案。研究旨在提升社群用户参与度与游戏体验,为社群游戏发展提供理论支持与实践指导。关键词:社群游戏定制;定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序;社群文化;用户偏好一、引言在数字化社交蓬勃发展的
- Python 脚本最佳实践2025版
前文可以直接把这篇文章喂给AI,可以放到AI角色设定里,也可以直接作为提示词.这样,你只管提需求,写脚本就让AI来.概述追求简洁和清晰:脚本应简单明了。使用函数(functions)、常量(constants)和适当的导入(import)实践来有逻辑地组织你的Python脚本。使用枚举(enumerations)和数据类(dataclasses)等数据结构高效管理脚本状态。通过命令行参数增强交互性
- 基于开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序的渠道选择策略研究
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摘要:在数字化商业环境下,品牌与产品的渠道选择对其市场推广和运营成功至关重要。本文聚焦于如何依据自身品牌和产品特性,结合开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序,运用科学的渠道选择方法,慎重挑选1-2个适宜平台,集中资源发力并取得成绩后再拓展其他渠道。通过理论分析与案例研究,探讨该策略的有效性和可行性,为企业渠道布局提供参考。关键词:渠道选择;开源AI智能名片;链动2+1模式;S2B2
- 前端 NPM 包的依赖可视化分析工具推荐
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前端NPM包的依赖可视化分析工具推荐关键词:NPM、依赖管理、可视化分析、前端工程、包管理、依赖冲突、性能优化摘要:本文将深入探讨前端开发中NPM包依赖可视化分析的重要性,介绍5款主流工具的使用方法和特点,并通过实际案例展示如何利用这些工具优化项目依赖结构、解决版本冲突问题以及提升构建性能。文章将帮助开发者更好地理解和掌控项目依赖关系,提高开发效率和项目可维护性。背景介绍目的和范围本文旨在为前端开
- 利用技术分享提升个人影响力
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《利用技术分享提升个人影响力》关键词:技术分享、个人品牌、影响力、内容创作、互动反馈、持续成长摘要:本文将深入探讨技术分享在个人发展中的重要作用,通过详细分析技术分享的意义、平台选择、内容创作、互动反馈及个人影响力提升策略,帮助读者掌握利用技术分享提升个人影响力的实用方法。第一部分:引言与基础第1章:技术分享的意义与价值1.1.1技术分享的历史与发展技术分享作为一种知识传播的方式,其历史可以追溯到
- AI 图像编辑提示词参考之:背景替换
在AI图像编辑中(以FluxKontext为例),“替换背景”(BackgroundReplacement)是提升图像表现力的关键手段之一。但背景更换不仅仅是简单的视觉置换,更重要的是:确保人物主体外观不变,并与新背景在色温、色调、光影等方面自然融合。只有这样,最终图像才会呈现出“原本拍摄于该背景环境”的真实感。建议使用以下结构组织提示词:Replacethebackgroundwith[新背景]
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模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
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2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言音视频搜索引擎scrapy
摘要本文详细介绍了如何使用Python构建一个高效的公示信息监控爬虫系统。系统采用最新技术栈,包括异步爬取、智能解析、反反爬策略等,能够自动监控各类政府网站、企业公示平台的更新信息。文章从系统设计到具体实现,提供了完整的代码示例和详细的技术解析,帮助读者掌握大规模公示信息采集的核心技术。关键词:Python爬虫、公示监控、信息采集、异步爬取、智能解析1.引言在数字化时代,各类公示信息(如政府采购、
- 基于Python的Google Scholar学术论文爬虫实战:最新技术与完整代码解析
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2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言学习scrapy
摘要本文详细介绍如何使用Python构建一个高效的GoogleScholar爬虫系统,包括代理设置、反反爬策略、数据解析与存储等核心技术。文章涵盖最新Python爬虫技术栈(如Playwright、异步IO等),提供完整可运行的代码示例,并讨论学术爬虫的伦理与法律问题。通过本教程,读者将掌握从GoogleScholar批量获取学术论文信息的高级爬虫技术。关键词:Python爬虫、GoogleSch
- 不同行业的 AI 数据安全与合规实践:7 大核心要点全解析
观熵
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不同行业的AI数据安全与合规实践:7大核心要点全解析关键词AI数据安全、行业合规、私有化部署、数据分类分级、国产大模型、隐私保护、DeepSeek部署摘要随着国产大模型在金融、医疗、政务、教育等关键领域的深入部署,AI系统对数据安全与行业合规提出了更高要求。本文结合DeepSeek私有化部署实战,系统梳理当前各行业主流的数据安全合规标准与落地策略,从数据分类分级、访问控制、审计追踪到敏感信息识别与
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知识点:1.初始化Bean单例池完成getBeancreateBean(1)知识点核心内容重点单例词初始化在容器初始化阶段预先创建单例对象,避免在getBean时动态创建单例词必须在容器初始化时完成加载,否则会触发异常getBean方法逻辑1.从beanDefinitionMap查询BeanDefinition2.根据scope判断单例/多例3.单例:直接从单例词获取4.多例:反射动态创建新对象多
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QualcommHexagonDSP与AIEngine架构深度分析:从微架构原理到Android部署实战关键词QualcommHexagon、AIEngine、HTA、HVX、HMX、Snapdragon、DSP推理加速、AIC、QNNSDK、Tensor编排、AndroidNNAPI、异构调度摘要HexagonDSP架构是QualcommSnapdragonSoC平台中长期演进的异构计算核心之一
- LLM-生成器判别器的实现
总结首先,使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后,使用训练好的生成判别器,对每个可能的生成结果进行打分,得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后,结合两者的输出,用贝叶斯规则调整每个词的概率,选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合,生成过程可以更好地满足预期需求,如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
- Java实习模拟面试之安徽九德 —— 面向对象编程、Spring框架与数据库技术详解
培风图南以星河揽胜
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关键词:Java实习生、模拟面试、安徽九德、SpringBoot、MySQL、Redis、面向对象编程、团队协作一、前言作为一名计算机相关专业的学生,想要顺利进入一家互联网公司或软件开发企业实习,技术面试是必须面对的一道门槛。本文将带你走进一场真实的Java实习生模拟面试场景,以“安徽九德”公司为背景,围绕其发布的招聘岗位要求,进行一次全方位的技术面试演练。本次模拟面试涵盖以下核心知识点:Java
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AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势:为什么它是中国市场的“AI主力军”?关键词:文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要:在全球AI大模型浪潮中,百度文心一言(ERNIEBot)凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势,成为中国市场最具竞争力的AI产品之一。本文将用“超级大脑”的比喻,从中文理解、多模态能力、产业生态融合、安全可控性四个维度
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Linux信号处理完全指南:程序员必知的10个关键点关键词:Linux信号、信号处理、进程通信、sigaction、可重入函数、信号掩码、信号生命周期、优雅退出、竞态条件、coredump摘要:本文以“生活中的紧急通知”为类比,用通俗易懂的语言拆解Linux信号处理的核心机制。通过10个程序员必须掌握的关键点,结合代码示例和生活案例,帮你彻底理解信号的生成、传递、处理全流程,掌握编写健壮信号处理逻
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编写文生视频提示词,制作抖音爆款视频一、理解文生视频提示词1.1定义提示词1.1.1提示词与创作工具的关系1.1.2文生视频的功能1.2提示词的组成1.2.1主体(Subject)1.2.2动作(Action)1.2.3场景(Scene)1.2.4镜头语言(Cinematography)1.2.5光影效果(LightingandShadows)1.2.6氛围(MoodandAtmosphere)1
- Python|扫描版词书转文字(PyPDF、OCR)
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心血来潮想把词书pdf(只有扫描版)转化成电子版,然后插到某生词APP去复习然后有两个想法:1.按照A-Z等来分词单2.PDF转文字1.那首先需要把PDF分开,这个用PyPDF2可以达成PDF参考文章:掌握PDF文件处理的神器:PythonPyPDF2库详解-CSDN博客写了一个功能,允许用户一次性输入多个页码范围:fromPyPDF2importPdfReader,PdfWriterdefspl
- 探索Python领域pip的强大功能
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探索Python领域pip的强大功能关键词:Python包管理、pip工具、依赖管理、虚拟环境、PyPI、wheel包、开发工作流摘要:本文深入探讨Python生态系统中pip工具的核心功能和应用场景。我们将从基础概念出发,逐步分析pip的架构原理、依赖解析算法,并通过实际案例展示其在项目开发中的高级用法。文章还将介绍pip与虚拟环境的协同工作方式,以及如何利用pip优化Python开发工作流。最
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Pythonpip在自动化脚本中的应用关键词:Pythonpip、自动化脚本、依赖管理、虚拟环境、包安装、持续集成、DevOps摘要:本文深入探讨Python包管理工具pip在自动化脚本开发中的应用实践。我们将从pip的核心功能出发,详细分析其在依赖管理、环境隔离、自动化部署等方面的应用场景,并通过实际案例展示如何利用pip构建可靠的自动化工作流。文章还将介绍pip的高级特性、最佳实践以及与CI/
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摘要:本论文详细阐述了利用Python语言开发一个简易图书管理系统的过程。该系统具备图书信息录入、删除、修改、查询以及借阅管理等核心功能,可有效提升图书管理的效率与便捷性。通过阐述系统的需求分析、设计思路、代码实现及测试过程,展示了Python在小型管理系统开发中的应用潜力,为相关领域的软件开发提供了有益参考。关键词:Python编程;图书管理系统;数据结构;代码实现一、引言(一)研究背景随着数字
- Windows 10_11 隐私设置指南:保护你的个人数据
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Windows10/11隐私设置指南:保护你的个人数据关键词:Windows10隐私设置、Windows11隐私保护、个人数据安全、系统权限管理、数据追踪控制、应用隐私策略、注册表优化摘要:本文系统解析Windows10/11隐私保护体系,通过分步拆解系统级隐私设置、应用权限管理、网络数据防护等核心模块,结合注册表深度优化与组策略高级配置,帮助用户构建多层次数据保护体系。涵盖从基础界面操作到企业级
- OpenCV入门到精通:AI视觉处理的完整指南
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OpenCV入门到精通:AI视觉处理的完整指南关键词:OpenCV、计算机视觉、图像预处理、目标检测、AI视觉应用摘要:本文是一份面向AI视觉爱好者的OpenCV完整学习指南。从OpenCV的核心概念讲起,结合生活案例、代码示例和项目实战,逐步拆解图像读取/显示、灰度化、边缘检测、目标检测等关键技术。无论你是想入门计算机视觉的新手,还是希望用OpenCV解决实际问题的开发者,都能通过本文掌握从理论
- OpenCV入门到精通:从基础到实战的全面指南
摘要:本文旨在为初学者和有一定经验的开发者提供OpenCV从入门到精通的全面指南。文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法,然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容,最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。关键词:OpenCV;图像处理;特征检测;视频分析;实战案例引言OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary
- 下一代高压BMS架构全解密:ASILD安全芯片+双向isoSPI+双MCU防挂设计,稳得一批!
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架构安全单片机
下一代高压BMS架构全解密:ASILD安全芯片+双向isoSPI+双MCU防挂设计,稳得一批!⚡️关键词:BMS|功能安全|isoSPI|ASILD|电池管理|双MCU冗余|高压EV系统实战架构前言:BMS可不是“电池电量显示器”这么简单!很多人一提BMS就说:“这不就是个显示电量+充放电保护的模块嘛~”NONONO!BMS就是电池系统的大脑+警察+心脏监护仪❤️,还兼职了个保险员的活。如果你开的
- 专题:2025云计算与AI技术研究趋势报告|附200+份报告PDF、原数据表汇总下载
原文链接:https://tecdat.cn/?p=42935关键词:2025,云计算,AI技术,市场趋势,深度学习,公有云,研究报告云计算和AI技术正以肉眼可见的速度重塑商业世界。过去十年,全球云服务收入激增8倍,中国云计算市场规模突破6000亿元,而深度学习算法的应用量更是暴涨400倍。这些数字背后,是企业从“自建机房”到“云原生开发”的转型,是AI从“实验室”走向“产业级应用”的跨越。本报告
- 【大模型与机器学习解惑】什么是A/B测试,为何进行A/B测试?
以下内容将围绕机器学习中的A/B测试展开,从概念与背景到实施细节、示例代码、优化思路和未来建议,并在最后给出一个整体的“输出目录”供参考。目录什么是机器学习的A/B测试为何要进行A/B测试A/B测试的实施流程示例代码与详细解释优化方向与未来建议结语1.什么是机器学习的A/B测试A/B测试(也常被称作对照试验、SplitTest)最早多用于互联网产品的功能或界面迭代中,指的是将用户或样本随机分为两组
- 【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn人工智能tensorflowpytorch神经网络机器学习
在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色,但训练过程中常面临梯度消失和梯度爆炸问题,导致数值不稳定。当网络
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite