- 什么是网络安全网状架构 (CSMA)?
网络研究观
网络研究观架构安全网络系统原则
什么是网络安全中的威胁情报?什么是网络安全中的社会工程?什么是托管检测和响应(MDR)?什么是数字取证?什么是生物识别技术?什么是人肉搜索?什么是密文?什么是恶意软件?什么是端点检测和响应(EDR)?微信搜索关注公众号网络研究观,获取更多信息。网络安全网状架构(CSMA)是一组用于创建有效安全框架的组织原则。使用CSMA方法意味着设计一个可组合且可扩展的安全架构,具有易于扩展的接口、通用数据模式以
- windows C++-并行编程-将使用缩减变量的 OpenMP 循环转换为使用并发运行时
sului
c++开发语言
此示例介绍如何将使用reduction子句的OpenMPparallelforloop转换为使用并发运行时。OpenMPreduction子句允许指定一个或多个线程专用变量,这些变量受并行区域末尾的缩减操作的约束。OpenMP预定义一组缩减运算符。每个减量变量必须是标量(例如int、long和float)。OpenMP还定义了一些限制,说明如何在并行区域中使用缩减变量。并行模式库(PPL)提供co
- PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒
Hoper.J
PyTorch笔记pytorchMSELoss均方误差
文章目录nn.MSELoss()均方误差损失函数参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差损失函数torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean')Createsacriterionthatmeasuresthemeansquarederror(squaredL2norm)betweeneach
- MDR-SCD-10断链保护器-守护矿山运输安全的智慧卫士
德克西尔传感
安全物联网人工智能
在矿山作业中,刮板输送机与斗提输送机作为物料搬运的关键设备,其稳定运行直接关系到整个开采流程的效率与安全性。然而,在复杂多变的矿井环境下,链条断裂、卡阻、过载等问题时有发生,不仅影响生产进度,更可能引发安全事故。在此背景下,德克西尔MDR-SCD-10断链保护器应运而生,以其卓越的性能成为确保矿山安全生产的重要保障。一、刮板机常见问题:安全隐患的源头刮板输送机在长期高负荷运行下,易遇到以下几种典型
- 2024年阿里云定价策略,自助估算价格,持续管控和优化成本
阿里云最新优惠和活动汇总
2024年阿里云产品再次降价,核心产品价格全线下调,百款产品直降,平均降幅20%,最高幅度达55%,因此,阿里云在2024年的定价策略也有所变化,用户可以通过各种云产品价格计算器自助估算想要购买的云产品价格,持续管控和优化成本。阿里云产品降价官网通报地址:1、2024年阿里云产品降价通告:https://www.aliyun.com/benefit/price/price_reduction2、2
- 又降价啦!2024年阿里云核心产品价格全线下调,最高幅度达55%
阿里云最新优惠和活动汇总
2024年3月1日开始,阿里云将开启新一轮的降价政策,核心产品价格全线下调,平均降幅20%,最高幅度达55%,阿里云希望通过此次大规模降价,让更多企业和开发者用上先进的公共云服务,加速云计算在中国各行各业的普及和发展。官网通报地址:1、2024年阿里云产品降价通告:https://www.aliyun.com/benefit/price/price_reduction2、2023年阿里云产品降价通
- Python在生物信息学中的应用:同时对数据做转换和换算
简说基因-专业生信合作伙伴
python开发语言
我们需要调用一个换算(reduction)函数,例如sum()、min()、max()等,但首先得对数据做转换或筛选。解决方案一种优雅的方式能将数据换算和转换结合在一起,即在函数中使用生成器表达式。例如,要计算平方和,可以这样:nums=[1,2,3,4,5]s=sum(x*xforxinnums)更多的例子:#Determineifany.pyfilesexistinadirectoryimpo
- 2021年你的基金回本了吗?回本后还会继续持仓吗?--附优秀债基
蚂蚁不吃土
只有当我们实际卖出基金的时候,才会有损失;行情总是会回升的,证券交易所总会有‘夏天’和‘冬天’,而总的趋势是逐渐上升的;过去已经出现过很多次危机,也有几次形势的确很严峻,但是行情总是一次又一次的回升。--《小狗钱钱》2021年春节后,市场风格轮换,煤炭、钢铁、建材、化工、有色等顺周期行业大幅上涨,相应的行业基金如广发价值领先混合、广发多因子混合等业绩大幅领先。而此前大涨的消费、医疗、新能源等行业的
- 多因子模型建立方法
鸿鹄Max
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型,基本原理是采用一系列的因子作为选股标准,满足这些因子的股票则被买入,不满足的则被卖出。举一个简单的例子:有一批人参加马拉松,如果想要知道哪些人会跑到平均成绩之上,那么只需要在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员,获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似,我们只要找到那些与企业的收益率最相关的因子即可。各种多因子模型的核心区别:第一在于
- 计算机组成原理-第五章
早睡小鱼qq
学习
1.学啥呀!学个CU,CU不是控制器嘛,那就学他具体咋控制的2.功能:指令,时间,操作控制+中断处理→控制器;数据加工→运算器结构:运算器:ALU+一堆寄存器;控制器:MAR,MDR,IR,PC,ID……3.你看寄存器每个都有in和out:因此可以让in导通,说明这时候可以输入信息,线路现在就是流入4.暂存寄存器的作用:保证两个数据同时到ALU,就先把一个数放进暂存寄存器5.中断指令的数据流:保存
- 【2023地理设计组一等奖】基于机器学习的地下水仿真与时空分析
sky J
案例分享机器学习机器人人工智能
作品介绍1设计思想1.1作品背景华北平原是我国最重要的粮棉产地之一,然而近年来农业的低效用水以及过度压采正逐步加剧其地下水资源的紧张性,为经济可持续发展带来重大风险。而地下水动态变化与人为干预、全球气候波动呈现出高度相关性,因此,地下水的仿真模拟对保障粮食供应和推动水资源的可持续管理至关重要。目前学界尽管有大量的文献探讨地下水的时空分布及可持续性发展,但与现实需求相比,其在空间分辨率和多因子影响的
- 音乐|你最近还好吗
蒹葭彩彩
你最近还好吗-LilGhost小鬼词:LilGhost小鬼曲:LilGhost小鬼编曲:陈令韬LG你最近过得还好吗是否还会想起他夏天都要过去啦唱Melody记得要弹吉他你最近过得还好吗这么久就算了吧都怪他是人X是他配不上你啊你最近过得还好吗送的礼物都丢了吧过马路有人牵你吗吃巧克力记得要擦嘴巴假如你半夜想起他千万别打电话密室啊剧本杀别让自己呆在家I'mDr.G所有问题你可以全部都tellingme是
- 降维(Dimensionality Reduction)
时间邮递员
机器学习人工智能机器学习
一、动机一:数据压缩这节我将开始谈论第二种类型的无监督学习问题,称为降维。有几个原因使我们可能想要做降维,其一是数据压缩,它不仅允许我们压缩数据使用较少的计算机内存或磁盘空间,而且它可以加快我们的学习算法。首先,让我们知道降维是什么:假设我们有两个未知的特征::长度,用厘米表示;:用英寸表示同一物体的长度,所以这明显是高度冗余,因而我们希望将这个二维的数据降至一维,如下图:下面的这个例子中我们要将
- WeakTr代码精细解析
Env1sage
论文学习笔记计算机视觉深度学习python人工智能
classWeakTr(VisionTransformer):def__init__(self,depth=12,num_heads=6,reduction=4,pool="avg",embed_dim=384,AdaptiveAttentionFusion=None,feat_reduction=None,*args,**kwargs):super().__init__(embed_dim=em
- 量化研究
AI信仰者
一、定义量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。二、经典策略1多因子选股多因子选股是最经典的选股方法,该方法采用一系列的因子(比如市盈率、市净率、市销率等)作为选股标准,满足这些因子的股票被买入,不满足的被卖出。比如巴菲特
- 量化交易学习2(因子研究)
Double Shan
量化学习人工智能机器学习
因子有效性检验参考1参考2在多因子研究框架中,因子的有效性检验是不可避免的工作,其本质是衡量一个因子的选股能力。目前学术界和业界普遍使用的两种方法:相关性检验因子的相关性检验即检验单因子和收益率之间是否存在相关性IC值计算同一时刻的个股的指标值和未来一段时间(通常为一个月)收益的相关性,也就是IC值(信息系数)。IC∈[−1,1]绝对值越大,预测能力越好。IC值介于-1和1之间,反映出因子对下期收
- .NETCORE 开发登录接口MFA谷歌多因子身份验证
行走的生活
.netcore
1.maf帮助类publicclassGoogleAuthenticator{privatereadonlystaticDateTime_epoch=newDateTime(1970,1,1,0,0,0,DateTimeKind.Utc);privateTimeSpanDefaultClockDriftTolerance{get;set;}publicGoogleAuthenticator(){D
- TOFU: A Two-Step Floorplan Refinement Framework for Whitespace Reduction
Namnan
布局布线动态规划算法
TOFU:ATwo-StepFloorplanRefinementFrameworkforWhitespaceReduction目录摘要一、简介二、准备工作2.1布局规划2.2基于约束图的合法化3提出的算法A概况B平面图合法化1)约束图构造:C两步空白删除框架1.基于位置的模块2.基于区域重新分配:实验结果A删除空白的有效性B预放置模块的精化结论摘要平面规划作为实体设计的早期步骤,将极大地影响后期
- Hive之set参数大全-20
OnePandas
Hivehive数据仓库
指定在执行大表半连接操作时的最小表大小,以决定是否启用半连接操作的优化在Hive中,hive.tez.bigtable.minsize.semijoin.reduction是一个配置参数,用于指定在执行大表半连接操作时的最小表大小,以决定是否启用半连接操作的优化。以下是有关该参数的一些解释:用途:该参数用于半连接操作的优化。半连接是一种连接操作,其中一个表较小,而另一个表较大。当大表的大小超过一定
- whale-quant 学习 part4:量化选股策略
朔漠君
-----量化投资-----学习python数据分析量化投资
量化选股策略为什么需要选股单/多因子选股模型效用模型与风险模型MPT模型CAPM模型套利定价理论(APT)与多因子模型常见的因子分类基于日频率数据的量化因子构建基于高频数据的量化因子构建常见的因子有效性检验方法行业与市值中性化python多因子选股策略实践参考为什么需要选股在经济学的有效市场理论模型中,一般可以根据有效性将证券市场分为四种类型:无效市场、弱式有效市场、半强式有效市场和强式有效市场。
- tensorflow2实现coordinate attention
吴天德少侠
tensorflow2深度学习tensorflowkeras深度学习
importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimport(Conv2D,AvgPool2D,Input)defCoordAtt(x,reduction=32):defcoord_act(x):tmpx=tf.nn.relu6(x+3)/6x=x*tmpxreturnxx_shape=x.get_shape().as_list()[b,h,w,c]=
- 降维(Dimensionality Reduction)
清☆茶
信息可视化人工智能机器学习
1.动机一:数据可视化将数据可视化,我们便能寻找到一个更好的解决方案,降维可以帮助我们。假使我们有有关于许多不同国家的数据,每一个特征向量都有50个特征(如GDP,人均GDP,平均寿命等)。如果要将这个50维的数据可视化是不可能的。使用降维的方法将其降至2维,我们便可以将其可视化了。降维的算法只负责减少维数,将多维数据降成低维,然后再进行数据处理。2.动机二:数据压缩数据压缩不仅允许我们压缩数据,
- [pytorch] 8.损失函数和反向传播
晴空对晚照
#pytorch深度学习pytorch深度学习人工智能
损失函数torch提供了很多损失函数,可查看官方文档LossFunctions部分作用:计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据(反向传播),grad损失函数用法差不多,这里以L1Loss和MSEloss为例L1Loss注意传入的数据要为float类型,不然会报错,所以inputs和outputs处要加上类型转换L1Loss的参数reduction,设置了计算loss值的方式,默认
- torch.nn.BCEWithLogitsLoss用法介绍
yuanjun0416
torch基本函数用法介绍pytorch
self.bce=nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none'),None的使用方法可以见官网pytorch代码文档代码举例importtorcha=torch.rand((1,3,3))target=torch.tensor([[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]])print(a)'''ouput:tensor([[[0.2070,0.8432,0.
- 计算机的性能指标
dulu~dulu
计算机组成原理学习日常(考研向)单片机嵌入式硬件计算机的性能
目录1.存储器的性能指标2.CPU的性能指标3.系统整体性能指标4.系统整体的性能指标(动态测试)1.存储器的性能指标MAR位数反映存储单元的个数(最多支持多少个)MDR位数=存储字长=每个存储单元的大小那么存储器的总容量=存储单元的个数*存储字长bit=存储单元个数*存储字长/8Byte2.CPU的性能指标(1)CPU主频:CPU内数字脉冲信号振荡的频率,单位为Hz,CPU主频=10表示,每秒钟
- 【PyTorch】PyTorch之Reduction Ops
行走的学习机器
pytorch人工智能python
文章目录前言一、ARGMAX二、ARGMIN三、AMAX和AMIN四、ALL和ANY五、MAX和MIN六、MEAN七、MEDIAN八、NORM九、PROD十、STD十一、SUM十二、UNIQUE十三、VAR前言介绍pytorch的ReductionOps。一、ARGMAXtorch.argmax(input,dim,keepdim=False)→LongTensorParameters:input
- VIT(Vision Transformer)学习(三)-纯VIT之swin transformer模型理解
fenghx258
transformer学习深度学习
classBalanceLoss(nn.Module):def__init__(self,ignore_index=255,reduction='mean',weight=None):super(BalanceLoss,self).__init__()self.ignore_label=ignore_indexself.reduction=reductionself.criterion=nn.NL
- L-SHADE(Improving the Search Performance of SHADE Using Linear Population Size Reduction)
看到我请叫我去学java吖
算法
AbstractL-SHADE在SHADE的基础上,扩展了线性种群规模缩减(LPSR),即根据线性函数不断减少种群规模。IISUCCESS-HISTORYBASEDADAPTIVEDEWITHDE表示为实参向量xi=(x1,……,XD),i=1,……,Nx_i=(x_1,……,X_D),i=1,……,Nxi=(x1,……,XD),i=1,……,N,DDD为维度,NNN是种群数。搜索开始时,种群中的
- 混音第一阶段第三课
黑域泡泡
1.人声录音前期注意:2.近讲效应(声音的低频、饱满度、温暖感都会有所提升、易喷麦、设置防喷麦罩)3.设备底噪(背景噪音)X-Noise——Attack触发时间、Release释放时间、Thresh多次反复、Reduction动态降噪电路、resolution解析度、(LearnLearning)学习学习、Audio音频、Difference差别。使用方法,找一段只有底噪的,进行学习,然后调整滑块
- MDR/IVDR新法规中的各类代码你都清楚了吗?
a48e07bf08e2
医疗器械CE认证中,MDRReg2017/745将取代之前的两大指令Directive90/386/EEC和Directive93/42/EEC,IVDRReg2017/746将取代之前的指令Directive98/79/EC。医疗器械的CE认证市场正在经历一个洗牌的过程,那么,新法规中的各类code你都了解清楚了吗?SingleRegistrationNumber(SRN)根据IVDRArtic
- 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