红东方
红东方

欧洲最优中转站 —— 伊斯坦布尔

2018年1月28日（欧洲之行）

伊斯坦布尔号称欧洲的肚脐眼，去欧洲各国都很方便，最远不过3个多小时。

土耳其航空是首选。公务舱以上乘客可以凭机票到其休息室休息。等待超过4小时的还可以联系单人休息室，有套间浴室免费使用。

休息室分上下两层，环境舒适。土耳其航空休息室的坐具—餐椅是Molteni&C，沙发也是欧洲顶级品牌。环境舒适。

图片发自App

图片发自App

各种欧式面包、点心、甜点、水果在多个餐台呈现，随你取食。

正餐品种很多，有各种烤肠烤肉意大利面各种热凉蔬菜。咖啡、红茶同时供应。

食肉动物们，土耳其烤肉是你很好的选择。

图片发自App
图片发自App
图片发自App
图片发自App
图片发自App
图片发自App
图片发自App

但是作为东方人在选水果时要慎用，欧洲水果比你想象的要酸一些。

这次比较匆忙，没有到市里浏览。下次要在伊斯坦布尔多停留几天，好好欣赏一下这座融合了东西方文化的美丽城市。

你可能感兴趣的:(欧洲最优中转站 —— 伊斯坦布尔)

  • 【华为OD机考真题】- 小明能到达的最大坐标值(C&D卷)（Java） bug菌¹ 华为odc语言java华为OD机考真题华为OD小明能到达的最大坐标值
    本文收录于「2025华为OD机试真题(Java版)」专栏，手把手带你零基础教学华为OD机试。本题集提供最优题解思路，解题步骤，代码解析，复杂度分析及最优题解源码等，支持多语言题解，助你轻松拿捏OD机考，一举上岸！安利大家关注&&收藏&&订阅！题库正在疯狂收录中，up！up！up！！提醒：拒绝一切代考/替考，违法必究！本人所写题库均搜集于互联网。  订阅福利：一次订阅，可永久免费阅读，提供在线答疑解
  • 通信之PDH准同步数字系列 玖Yee 信息与通信
    PDH-准同步数字系列（PlesiochronousDigitalHierarchy）：是数字通信系统中的一种数字传输系列，采用在数字通信网的每个节点上都分别设置高精度时钟的方式，这些时钟信号有统一标准速率，但各时钟间存在微小差别，并非真正的同步，所以叫“准同步”。速率等级两大体系三个标准：国际上PDH有两大系列三个标准。以欧洲系列为例，各次群容纳的E1数量呈4倍关系，比如可将4个2Mbit/s复
  • MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化 林聪木 matlab算法深度学习
    目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
  • Redis 源码分析-内部数据结构 quicklist 笨手笨脚の #Redisredis数据结构数据库quicklist链表快速链表ziplist
    Redis源码分析-内部数据结构quicklistquicklist是Redis对外暴露的list数据结构的内部实现，经常被当作队列或栈使用，我们可以从常用的一些api上先思考一下它的结构最常用的就是lpush、lpop、rpush、rpop，同时它也支持lindex查询某元素在list中的索引，linsert在指定元素旁边插入新元素。从头、尾节点的push、pop来看，这就是双向链表最优秀的设计
  • 基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(二) 文档
    一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak
  • python 实现 A* 算法 dev.null Pythonpython算法开发语言
    A*算法是一种广泛使用的路径搜索算法，结合了启发式搜索和Dijkstra算法的优点。它通过评估每个节点的代价函数(f(n)=g(n)+h(n))来选择最优路径，其中：(g(n))是从起点到当前节点的实际代价。(h(n))是从当前节点到目标节点的启发式估计代价（如曼哈顿距离或欧几里得距离）。以下是一个Python实现的A*算法示例：Python实现A*算法importheapqfrommathimp
  • 模拟退火算法详解 琛哥的程序 算法模拟退火算法机器学习
    一、引言模拟退火算法（SimulatedAnnealing，简称SA）是一种通用概率型优化算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。二、算法原理物理退火过程加温过程
  • 边缘设备模型量化部署：TFLite INT8校准实现细节深度解析 燃灯工作室 Ai人工智能机器学习
    一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围（[-max,max]）映射到8位整数范围（[-128,127]）。校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子（scale）和零点（zeropoint）：量化公式：Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float\_value}{scale})+zero\_point
  • 基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档（三） oracle
    一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak
  • 基于AI编程，产品全流程变革的具体案例 xinxiyinhe AI编程人工智能
    一、制造业智能化生产案例1.长安汽车南京工厂通过部署AI驱动的柔性制造系统，工厂可在5分钟内切换生产不同型号的电动汽车底盘，并利用数字孪生技术实时模拟生产变量，将设备停机时间大幅缩短。AI算法结合历史订单数据、供应链状态等参数，自主生成最优生产计划，实现生产效率与灵活性的双重提升。2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术，每18秒完成12个电池串异常识别，解决传统追溯准确率低的问
  • OTSU算法 （大津算法）理解&代码 当代女大学生 机器学习python计算机视觉算法
    OTSU算法：对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法，又称大津阈值分割法，是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。从大津法的原
  • 训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？ yuanpan 人工智能
    在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。错过最优解：过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡，甚至直接跳过最优解，无法找到良好的模型参
  • 大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建 （initial） 大模型科普人工智能强化学习
    1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
  • 机器学习中的梯度下降是什么意思？ yuanpan 机器学习人工智能
    梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函
  • OCS2 是一个针对切换系统最优控制（OCS2）的 C++工具箱 十年一梦实验室 c++开发语言
    https://github.com/leggedrobotics/ocs2我将详细介绍位于https://github.com/leggedrobotics/ocs2的OCS2项目，这是一个由leggedrobotics团队开发并维护的开源软件库，专注于开关系统的最优控制（OptimalControlforSwitchedSystems）。以下是对其背景、功能、特点、应用场景及使用方法的全面说明
  • 第13章贪心算法 厨 神 贪心算法算法
    贪心算法局部最优求得总体最优适用于桌上有6张纸币，面额为10010050505010，问怎么能拿走3张纸币，总面额最大？—拿单位价值最高的只关注局部最优----关注拿一张的最大值拆解-----拿三次最大的纸币不适用于桌面三件物品，每个物品都有重量和价值，wv695733承重为8，求不超过背包承重情况下最大价值只能选一件，能不能得到最大值----选69还剩下二，能选第二件吗？不能选所以不适用，因为不
  • 贪心算法简介（greed） 神里流~霜灭 贪心算法精讲贪心算法c++c语言数据结构顺序表链表动态规划
    前言：贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每个决策阶段都选择当前最优解的算法策略，通过局部最优的累积来寻求全局最优解。其本质是"短视"策略，不回溯已做选择。什么是贪心、如何来理解贪心(个人对贪心的理解)前言对贪心是一种概念的回答。接下来就了解一下自己对贪心的理解，如果学习算法的化建议优先学习动态规划，动态规划相对于其他算法来说很简单。但是，贪心算法跟动态规划不同，非常难，贪心讲究策略
  • GEE数据集——Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 卫星sentinel-2哨兵-2（HLS） 此星光明 GEE数据集专栏sentinel遥感影像gee数据集nasaHLS-2
    简介统一大地遥感卫星哨兵-2（HLS）项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率（SR）和大气层顶部亮度（TOA）数据。陆地成像仪（OLI）安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星8号和陆地卫星9号上，而多光谱仪（MSI）则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A号和哨兵-2B号卫星上。通过综合测量，可以每2到3天以30米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS项目使用一套算法来获得OLI和MSI的无缝
  • 数学建模之数学模型-3：动态规划 ^ω^宇博 数学模型数学建模动态规划算法
    文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下666个要素：以下是对动态规划中阶段、状态、决策、策略、状态转移方程、
  • 贪心算法和回溯算法有什么区别？ 少林码僧 数据结构与算法实战算法贪心算法
    贪心算法和回溯算法有什么区别？在算法的世界里，贪心算法和回溯算法是两种常见的解决问题的策略。它们在很多场景下都能发挥重要作用，但又有着明显的区别。本文将详细介绍贪心算法和回溯算法的区别，并通过具体案例进行说明。一、贪心算法（一）定义与特点贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法。它的核心思想是局部最优解能够导致全局最优解。也就是说，贪心算法在每一
  • Go语言分布式ID生成策略优选：UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测 zhuyasen golang分布式
    在高并发应用场景下，如订单系统、分布式数据库主键、消息队列等，分布式ID的生成至关重要。本文将基于Go语言，对多种分布式ID生成方案进行基准测试（Benchmark），并分析其性能及适用场景，帮助开发者选择最优方案。常见分布式ID生成方案在Go语言生态中，常见的分布式ID生成方案包括：XID（github.com/rs/xid）：基于MongoDBObjectID改进的方案，时间排序、唯一性强、无
  • C语言初学时的难点[5][学会调试来debug] 桦0 C语言c语言算法c#c++
    在C语言VS2022中，通过调试来debug是一个非常重要的技能。以下是一些详细的步骤和技巧，帮助你更好地进行调试：理解Debug与Release的区别：Debug版本：包含调试信息，并且不做任何优化，便于程序员调试程序。Release版本：进行了各种优化，使得程序在代码大小和运行速度上都是最优的，以便用户很好地使用，但不方便程序员调试。准备调试环境：在VS2022中，确保你的项目是以Debug模
  • PCL 点云OBB包围盒（二） 大鱼BIGFISH 点云进阶C++PCL点云OBB包围盒
    文章目录一、简介二、实现步骤二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介包围盒是一种求解离散点集最优包围空间的算法，基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体（称为包围盒）来近似地代替复杂的几何对象。（来源于百度）常用的求解包围盒的算法主要有AABB和OOB算法，但AABB算法容易受到物体朝向的影响，产生较大的空隙，因此本文将以OOB算法思想实现最小包围盒的求取。包围盒的应用有很多，如机械上的碰撞测试、物
  • LeetCode面试经典150最优答案汇总 醒了就刷牙 LeetCode刷题leetcode面试算法
    系列博客目录文章目录系列博客目录数组/字符串88.合并两个有序数组27.移除元素26.删除有序数组中的重复项80.删除有序数组中的重复项II169.多数元素189.轮转数组121122554527423813413125814151628双指针1253921671115.三数之和滑动窗口2093矩阵3654.螺旋矩阵48.旋转图像73.矩阵置零289.生命游戏哈希表49.字母异位词分组128.最长
  • 【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search） IT古董 漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
    随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。随机搜索（RandomizedSearch）是一种高效的超参数优化方法，它通过在候选超参数的数值分布（如正态分布、均匀分布等）中随机选择超参数组合，从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数，例如
  • 开发策略选择：如何为项目找到最优路径？ Lill_bin pythonjava开发语言算法宽度优先
    在软件开发过程中，开发策略的选择直接决定了项目的成败。无论是初创团队的快速迭代，还是企业级系统的长期演进，合理的策略能够平衡效率、质量和成本，同时降低风险。本文将深入探讨主流开发策略的核心特点、适用场景及选择逻辑，并结合实际案例提供选型建议。一、开发策略的核心类型与特点瀑布模型（Waterfall）特点：线性开发流程（需求→设计→开发→测试→交付），阶段严格分离，文档驱动。适用场景：需求明确、变更
  • LeetCode刷题 -- 贪心(一) 英雄不问出处～ 题解leetcode算法职场和发展
    目录柠檬水找零题目解析算法原理代码证明方法柠檬水找零题目链接题目解析柠檬水5块一杯（如果顾客给你5块你就收下）顾客是排队来购买的（只能按顺序找零）并且最开始你手里是没有钱的算法原理1.给5块钱，收下2.给10块钱，找5块钱或者没有5块钱可找3.给20块钱，优先考虑找5块钱和10块钱，这种最优，因为5块钱是最有用的，比如[20,10]你现在有三个5块，1个10块，第二种找10,5第二次还可以找5块钱
  • 一文读懂强化学习：从基础到应用 LHTZ 算法时序数据库大数据数据库架构动态规划
    强化学习是什么强化学习是人工智能领域的一种学习方法，简单来说，就是让一个智能体（比如机器人、电脑程序）在一个环境里不断尝试各种行为。每次行为后，环境会给智能体一个奖励或者惩罚信号，智能体根据这个信号来调整自己的行为，目的是让自己在未来能获得更多奖励。就像训练小狗，小狗做对了动作（比如坐下），就给它零食（奖励），做错了就没有零食（惩罚），慢慢地小狗就知道怎么做能得到更多零食，也就是学会了最优行为。强
  • 【蓝桥】枚举 CH3_CH2_CHO QuantumCoffee算法c++枚举蓝桥杯
    1、引言在算法领域中，枚举算法是一种基础且直观的解题思路。无论是新手入门还是复杂问题的简化处理，它都扮演着重要角色。本文将结合枚举算法的核心思想、解空间类型以及循环枚举的实践步骤，带大家深入理解这一经典算法。2、核心2.1算法思想枚举算法的核心是穷举所有可能的情况。它将问题解空间中的每个可能解逐一枚举，通过验证和比较，找到满足问题条件的最优解或所有解。例如，在寻找数字组合的问题中，枚举算法会遍历所
  • 基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档 linux
    一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak
  • Linux的Initrd机制 被触发 linux
    Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
  • maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
    默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法：     1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml     2.找到        
  • XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xmlxsdschemanamespace命名空间
    http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
  • Java 求素数运算 周凡杨 java算法素数
    网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。 第一种：   原理: 6N(+-)1法         任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)   
  • java 单例模式 g21121 java
    想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式：   class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
  • Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
    1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录       解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：           
  • 32位和64位操作系统 墙头上一根草 32位和64位操作系统
    32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
  • 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
    一、问题提问：     → 请简单介绍一下什么是轻量级？     轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。  
  • mongodb 环境搭建及简单CURD antlove WebInstallcurdNoSQLmongo
    一 搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
  • 数据字典和动态视图 百合不是茶 oracle数据字典动态视图系统和对象权限
    数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭   数据字典中包含   数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
  • 多线程编程一般规则 bijian1013 javathread多线程java多线程
           如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。        不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
  • 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linuxunixscp
    一.功能说明        scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下：        scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
  • 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
    以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。   示例数据：   地址表：   CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
  • cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter formcgi
    先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题） 问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
  • 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
    一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
  • java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
    public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
  • 看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
       以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:    职业规划:    http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua      android学习:    1.http://byandby.i
  • [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
        我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误      在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
  • JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
    事件 描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
  • 正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式IT其它java其它
    正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
  • Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证 dcj3sjt126com yii
    public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
  • UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0 dcj3sjt126com ios
    In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0." Ins
  • 判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Mathpython
    质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。 判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
  • SpringSecurity工作原理小解读 坏我一锅粥 SpringSecurity
      SecurityContextPersistenceFilter   ConcurrentSessionFilter   WebAsyncManagerIntegrationFilter   HeaderWriterFilter   CsrfFilter   LogoutFilter   Use
  • JS实现自适应宽度的Tag切换 ini JavaScripthtmlWebcsshtml5
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm   该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。 HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
  • Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie RESThbase
    hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。   启动命令：./bin/hbase rest s
  • JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释） 明子健 jqueryjs源码拖动鼠标
    欢迎讨论指正！   print.html代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8"> <title>发票打印</title> &l
  • Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
    下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
  • 将redis,memcache结合使用的方案? tcrct rediscache
    公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
  • 开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他