- Cursor44.11 无限续杯攻略:持续畅享 AI 编程利器
不会算法的小灰
人工智能编辑器vscodeAI编程经验分享
一、引言在当今数字化快速发展的时代,高效的编程工具对于开发者来说如同珍宝。Cursor作为一款基于VSCode二次开发的强大AI编程编辑器,凭借其内置的多种AI大模型,如GPT-4、GPT-4o、Claude-3.5以及近期热门的DeepSeek满血版R1,为开发者提供了前所未有的编程体验。它能够快速生成代码、精准修复错误、智能优化逻辑等,极大地提升了编程效率。然而,新用户注册Cursor虽可获得
- 2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享
美赛数学建模
数学建模
一、经验分享1.工具选择:顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择,二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显,而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展,其功能也愈发全面与强大,因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法:多多益善。不一定要精通所有的算法,但是手上至少要准备一些常用的算法(
- 万字深度解析:DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“?
羊不白丶
大模型算法
引言在AI军备竞赛白热化的2024年,DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界:相比前代模型推理速度提升3倍,训练成本降低70%。这背后是十余项革命性技术的叠加创新,本文将为您揭开这艘"AI超跑"的性能密码。DeepSeek-V3的技术路径证明:计算效率的本质是知识组织的效率。其MoE架构中2048个专家的动态协作,恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工",而是具
- YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)
@M_J_Y@
目标检测YOLO计算机视觉目标检测python
YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)各位读者麻烦给个star或者fork,求求了。YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言:环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型yaml文件和数据集yaml文件5.训练6.测试7.打印模型信息8.o
- Orange 开源项目 - 集成DeepSeek大模型
mmd0308
Orange开源项目开源DeepseekorangeAI编程
1DeepSeek大模型DeepSeek是一家专注实现AGI的中国公司,如果你还想了解更多关于DeepSeek的信息,可以前往【官方网站】查询2集成DeepSeek大模型2.1获取API-KEY获取DeepSeekAPI-KEY,请参考DeepSeek官网「获取DeepSeekAPI-KEY」2.2集成对话模型(ChatModel)publicclassDeepSeekChatModelServi
- Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点?
alankuo
人工智能
Deepseek和豆包在技术创新方面的相同点与不同点如下:相同点架构基础:都以Transformer架构为基础进行开发。Transformer架构能有效处理长序列数据,捕捉文本语义信息,为模型性能提供基础。混合专家模型(MoE)应用:都采用了MoE架构。该架构将模型拆分为多个“专家”,训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集,提高模型表达能力和效率,降低训练成本。模型优化以提升性能:都通过
- 燃爆!程序员如何借助 AI 大模型冲破编程效率枷锁?(以DeepSeek,ChatGPT为例)
羑悻的小杀马特.
AI学习chatgptdeepseekAI大模型开发语言
AI大模型已成为程序员提升效率的有力助手。本文聚焦DeepSeek和ChatGPT,探讨程序员如何借其冲破编程效率枷锁。在代码编写阶段,它们能快速生成基础框架、实现特定功能及复杂算法代码;调试时,精准分析错误并给出优化建议;文档生成方面,为函数、类及项目文档助力。程序员需掌握高效交互技巧,结合自身经验,合理利用AI大模型,全面提升编程效率,开启高效编程新境界。目录一·本篇背景:二、AI大模型简介2
- 使用Yeager.ai轻松构建LangChain工具和代理
qahaj
人工智能langchainpython
技术背景介绍在现代AI开发框架中,如何快速构建、测试和部署AI解决方案是一个重要的课题。Yeager.ai为此提供了一个完整的生态系统,旨在简化AI智能体和工具的创建过程。它的核心组件yAgents是一个无代码的LangChain代理构建器,能够让用户轻松地集成各种语言模型和资源,非常适合开发者、研究人员和AI爱好者在不同应用场景中使用。核心原理解析Yeager.ai利用LangChain框架,通
- 第二十一篇:伦理/道德Ethics
flying_1314
NLPethics伦理/道德隐私偏见双重用途
目录什么是伦理/道德?我们为什么要关心?为什么道德很难?学习成果大纲反对NLP道德检查的论据我们应该审查科学吗?H5N1透明度不是更好吗?AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/道德?我们应该如何生活——苏格拉底•正确的做法是什么?•为什
- 【机器学习】算法分类
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
- 硬核项目 KV 存储,轻松拿捏面试官!
程序员老舅
C++Linux后端KV存储C++C++后端开发Redis内存索引C++数据结构
硬核项目KV存储,轻松拿捏面试官!在简历上如何写这个项目?项目概述基于Bitcask模型,兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型,实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型:采用Bitcask存储模型,具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化:实现了数据的持久化,确保数据的可靠性和可恢复性索引:多种内存索引结构,高效、快速数据访问并发控制:使用锁机制
- 图神经网络实战——分层自注意力网络
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上,异构图注意力网络的测试准确率为78.39%,比之同构版本有了较大提高,但我们还能进一步提高准确率。在本节中,我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构,分层自注意力网络(hierarchicalself-att
- AsyncHttpClient使用说明书
有梦想的攻城狮
netty学习专栏Javaasynchttpclient异步处理netty
[[toc]]AsyncHttpClient(AHC)是一个高性能、异步的HTTP客户端库,广泛用于Java和Scala应用中,特别适合处理高并发、非阻塞的HTTP请求。它基于Netty或Java原生的异步HTTP客户端实现,支持HTTP/1.1和HTTP/2协议,适用于微服务、API调用、爬虫等场景。1.核心特性特性说明异步非阻塞基于事件驱动模型,避免线程阻塞,支持高并发(如每秒数千请求)。HT
- 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
欣然~
pytorch分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
- 使用Couchbase实现高效的AI应用缓存与数据存储
scaFHIO
人工智能缓存python
在当今AI应用的开发中,除了模型本身的性能,数据存储和缓存的效率也至关重要。Couchbase作为一款分布式NoSQL云数据库,其性能、可扩展性以及对AI、边缘计算应用的支持能力,使其成为优秀的选择。在本文中,我们将探讨如何通过Couchbase来实现高效的数据存储与缓存,尤其是在AI应用中。技术背景介绍随着AI应用规模的扩大和复杂度的增加,我们需要可靠的数据存储解决方案来满足实时性要求,同时减少
- 使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理
scaFHIO
自然语言处理人工智能python
在自然语言处理(NLP)领域,每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。特别是其推理服务器TitanTakeoff,使得在本地硬件上轻松部署大语言模型(LLMs)成为可能。技术背景介绍TitanTakeoff是TitanML提供的一项服务,它允许用户在本地硬件上运行推理工作负载。支持大多数
- 无再暴露源站!群联AI云防护IP隐匿方案+防绕过实战
群联云防护小杜
安全问题汇总人工智能tcp/ip网络协议网络安全http服务器
一、IP隐藏的核心原理群联AI云防护通过三层架构实现源站IP深度隐藏:流量入口层:用户访问域名解析至高防CNAME节点(如ai-protect.example.com)智能调度层:基于AI模型动态分配清洗节点,实时更新节点IP池回源层:防护节点通过加密隧道与源站通信,源站仅接受来自群联节点的流量二、IP隐藏配置全流程1.DNS配置(域名指向群联CNAME)#域名DNS记录示例@CNAMEai-pr
- 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南
shuoac
机器学习人工智能python
随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用,如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者,它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral,还是专有或经过微调的模型,Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
- 探索Google AI聊天模型的集成和使用
qahaj
人工智能python
随着人工智能的飞速发展,GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力,可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。技术背景介绍GoogleAI提供了一系列强大的聊天模型,这些模型具备不同的功能和参数设置。它们不仅可以通过GoogleAI服务访问,还可以通过GoogleCloudVertexAI以企业级功能使用。在本文中,我们将重点
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 2.7功能- 支持跨适配器资源扫描 (CASO)
程序员王马
windows图形显示驱动开发windows驱动开发
Microsoft计算驱动程序模型概述在Windows10版本1903(WDDM2.6)及更高版本中,Microsoft计算驱动程序模型(MCDM)可用于为支持仅计算功能的设备编写驱动程序。MCDM驱动程序或仅计算驱动程序是Windows显示驱动程序模型2.0+(WDDM)的缩减子集。在WDDM术语中,驱动程序必须将自身播发为“仅呈现”设备,而无需显示功能。“呈现设备”的内核支持很灵活,因为设备执
- 多种方法判断一个数是否为素数的实现与优化
徐浪老师
徐浪老师大讲堂数据结构算法
素数,又称质数,是一个在数学和计算机科学中非常重要的概念。它是大于1的自然数中,除了1和它本身,不能被其他数整除的数。本文将从最基础的方法讲解到优化算法,并提供完整的实现代码,帮助您高效地判断一个数是否为素数。一、素数的基础知识1.1素数的定义素数:一个大于1的正整数,只有两个正因子:1和它本身。例如:2、3、5、7、11等。非素数:大于1的数中,可以被除1和本身以外的数整除的数。例如:4、6、8
- 手把手教你完成 MATLAB 的下载安装与激活(详细图文教程)
徐浪老师
徐浪老师大讲堂matlab开发语言
引言MATLAB是当前最流行的科学计算软件之一,被广泛应用于工程、数学、金融等多个领域。对于新用户而言,下载安装MATLAB可能会遇到一些困惑。本文将以详细步骤、清晰截图的形式,为您介绍MATLAB的下载、安装及激活的完整过程。一、下载安装前的准备工作在开始下载安装之前,请确保以下事项已准备妥当:1.系统需求MATLAB对系统配置有一定要求,具体包括:操作系统:Windows10或更新版本,mac
- Java高频面试之集合-02
牛马baby
java面试开发语言
hello啊,各位观众姥爷们!!!本baby今天来报道了!哈哈哈哈哈嗝面试官:说说队列queueJava队列(Queue)详解队列(Queue)是Java集合框架中一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,广泛应用于生产者-消费者模型、任务调度、线程池等场景。Java提供了丰富的队列实现,涵盖线程安全、阻塞、优先级等特性。一、队列的核心接口与操作Java队列的顶层接口是java.util.Queue
- pycharm中使用anaconda部署python环境_pycharm部署配置anaconda环境教程
weixin_39796652
本篇文章小编给大家分享一下pycharm部署配置anaconda环境教程,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。pycharm部署anaconda环境Pycharm:python编辑器,社区版本Anaconda:开源的python发行版本(专注于数据分析的python版本),包含大量的科学包环境基本指令(准备工作):conda--version查看anaconda
- 基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现
深度学习&目标检测实战项目
NanoDet无人机目标检测人工智能计算机视觉深度学习
1.引言随着无人机技术的发展,无人机在交通监控领域的应用逐渐增多。无人机能够提供空中视角,具有更高的视野覆盖范围,能够帮助交通管理部门实时监控交通违规行为。本博客将介绍如何使用NanoDet模型实现无人机交通违规监控系统,并结合PyQt5设计一个UI界面来实时展示检测结果。通过该系统,能够检测交通违规行为并做出实时预警,确保交通安全。本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实
- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
代码的建筑师
模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据,也就是数据集名词解释:数据集中的一行叫一条样本或者实例,列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量,特征的数量称为特征维度机器学习常用库:Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习(模型、策略、算法)损失函数
- 《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战
骆驼_代码狂魔
程序员的法宝人工智能djangopythonneo4j知识图谱
关注我,后期文章全部免费开放,一起推进AI医疗的发展核心主题:如何构建95%准确率的智能导诊系统?技术突破:结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型(PyTorch)fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
- 量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署?
openwin_top
量化交易系统开发机器学习人工智能量化交易
microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中,机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程,以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例:1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中,数据是最重要的资产。收集的数
- 异步编程中的并发编程优化
AI天才研究院
架构师必知必会系列自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录1.简介2.基本概念术语说明什么是异步编程?为什么要异步编程?浅谈异步编程模型基于事件驱动的模型基于消息队列的模型基于协程的模型为什么要进行并发优化?3.基本算法原理和具体操作步骤1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7.缓存8.异步框架9.模型选择4.具体代码实例和解释说明模块划分1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7
- 深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践
eahba
数据库python开发语言
在当前数据驱动的时代,对连接数据的高效处理和分析需求日益增长。ArangoDB作为一个可扩展的图数据库系统,能够加速从连接数据中获取价值。本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB,并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库,支持文档、图和键值类型的数据存储。其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置