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下午在复习排序算法时,突发奇想自己按照鸡尾酒排序算法思路写一遍,然后动态边界冒泡排序(DynamicBoundaryBoubbleSort)就这么诞生了。它的思路与鸡尾酒排序不同的是:每次扫描后根据最后一次交换的位置动态调整边界减少无效比较,在数组部分有序的情况下,效率应该比鸡尾酒排序更高。代码如下:#includeusingnamespacestd;constintN=1005;inta[N];
- android系统架构的前世今生,事件分发机制面试题
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前言一位网友在职场论坛上发了一个帖子,他说自己今年三十七岁了,是一名Android老兵,因为和上家公司的领导闹矛盾有了嫌隙,一气之下就裸辞了,如今已经辞职四个月了,也失业了四个月。每天都在努力投简历,共投出去了五百封简历,但只有三家通知自己过去面试,其他的都石沉大海。自己很纳闷,就找了一个做猎头的朋友询问,朋友说自己已经超龄了,没有什么岗位可以给自己这个年龄的人了,只有少数的能放宽到四十岁,但也不
- [网络安全自学篇] 一.入门笔记之看雪Web安全学习及异或解密示例
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- 女子植入戒酒芯片后称「现在看到酒就像看到白开水」,之前每日要喝 1-3 斤白酒,这是什么原理?
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根据搜索结果中关于“戒酒芯片”的描述,该技术的核心原理是通过植入缓释型盐酸纳曲酮(一种阿片受体拮抗剂),阻断酒精依赖者对酒精的心理渴求,从而降低复饮风险。以下是具体机制和案例背景的详细分析:一、技术原理药物作用机制阻断快感反馈:酒精进入人体后会刺激阿片受体,产生愉悦感和依赖性。纳曲酮作为阿片受体拮抗剂,可占据这些受体,阻止酒精与受体结合,使饮酒后无法获得快感,从而减少心理渴求。抑制渴求信号:长期酗
- 2025年2月25日 每日一闻
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2025年2月25日互联网行业动态一、科技巨头动态与前沿技术突破苹果股东大会召开今日上午8点,苹果公司召开年度股东大会,重点讨论AI终端(AR/VR)战略布局及消费电子领域创新方向。分析师预测会议或将透露6G技术研发进展与卫星通信技术商业化路径。马斯克宣布Grok重大更新特斯拉CEO马斯克正式推出Grok语音模式V2.0版本,该更新深度整合多模态AI能力,支持自然语义理解与跨场景对话,三变科技等产
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如是我闻:在决策树模型中,Gini指数和熵(Entropy)是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏,以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义,然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中,它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低,数据的纯度越高。其计算公式为:Gini=1−∑i=1npi2Gi
- 美欧贸易再添变数:25%关税政策将重构哪些产业供应链
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想象一下这样的场景:你走进一个存放着1亿本未分类书籍的巨型仓库,要在5秒内找到和"量子计算机如何实现能量回收"相关的所有资料。传统数据库就像拿着书名的目录管理员,而向量数据库则是个能闻着知识气味找书的猎犬——这就是RAG技术革命的内核。一、RAG技术为何需要新基建?1.1传统数据库的"肌无力症"关系型数据库在结构化数据领域称霸了40年,但在处理"小明昨天在星巴克用苹果手机拍了张晚霞照片"这种非结构
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1046划拳划拳是古老中国酒文化的一个有趣的组成部分。酒桌上两人划拳的方法为:每人口中喊出一个数字,同时用手比划出一个数字。如果谁比划出的数字正好等于两人喊出的数字之和,谁就赢了,输家罚一杯酒。两人同赢或两人同输则继续下一轮,直到唯一的赢家出现。下面给出甲、乙两人的划拳记录,请你统计他们最后分别喝了多少杯酒。输入格式:输入第一行先给出一个正整数N(≤100),随后N行,每行给出一轮划拳的记录,格式
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- 首发实测:地表最强AI?马斯克发布新一代AI模型Grok3
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近年来,人工智能的迅猛发展让人们对其未来充满了无限期待。尤其是以马斯克为首的企业家们,始终走在AI技术的前沿。就在近期,马斯克宣布推出新一代AI模型——Grok3。这一消息无疑引起了行业的广泛关注,大家都在猜测,这款新AI模型究竟有何独特之处,是否能够在众多强大AI模型中脱颖而出?名人说:悟已往之不谏,知来者之可追。——《归去来兮辞》陶渊明创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的
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近日,与网络高人学习,用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型,可以构建自己的业务级智能体,觉得还挺好玩的。又闻言,Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。下面重点讲Dify和Coze在调用deepseek上的区别做一个简要分析,供个人认知扫盲。1.调用方
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2024年9月25日,由全国网络安全标准化技术委员会秘书处主办,中国电子技术标准化研究院、北京百度网讯科技有限公司承办的“2024年网络安全国家标准贯标深度行(互联网行业—百度站)”活动在北京百度科技园成功举办。中国电子技术标准化研究院网络安全研究中心主任姚相振出席会议并代表活动主办方致辞,百度副总裁陈洋致欢迎辞。会议由中国电子技术标准化研究院网络安全研究中心副主任胡影主持。2024年网络安全国家
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《西湖绸》歌词【主歌1】西子眉黛深浅入云岫(苏轼)孤山寺北云脚低(白居易)白沙堤上系兰舟半城烟雨半城绸(化用"半壕春水一城花")【副歌1】三潭月影缝着二十四桥秋(张岱/杜牧)柳浪闻莺处谁裁锦字收断桥残雪绣白蛇千年眸(白蛇传典故)雷峰斜照里金线锁重楼(张岱)【主歌2】曲院风荷穿针银鳞游(杨万里)花港观鱼衔走苏小愁(白居易/苏小小)平湖秋月晾鲛绡皱(化用"鲛人潜织"典故)六和听潮解连环锈(周密/辛弃疾
- 小白购买莆田鞋时怎么辨别莆田鞋是顶级纯原还是普货?
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速览观察外观细节,纯原级鞋子外观精致,仿真度高;而普货做工粗糙,细节处理不足3。闻气味辨材质,纯原级鞋子材质好,无刺鼻气味7。查看卖家信誉和产品介绍,靠谱卖家会提供详细细节图和材质说明2。推荐一家专门做顶级纯原莆田鞋的良心商家,找它家购买你只管选款式就可以了,其它的不用管.karry潮鞋(k12319888)详答辨别方法1.观察外观细节纯原级:鞋子外观与正品几乎无异,无论是鞋面的材质、颜色,还是鞋
- Tailwind CSS的安装
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TailwindCSS的安装TailwindCSS的工作原理是扫描所有HTML文件、JavaScript组件以及任何模板中的CSS类(class)名,然后生成相应的样式代码并写入到一个静态CSS文件中。记录时间:年月日时间星期202381711:21星期四鹤酒的空间最近想实现vue的一种响应式界面,但是在寻找一种完美的方案,这里也有找到BS【bootstrap】,但是我发现他不是很完美的支持vue
- ”人货场”模型搞懂没?数据分析大部分场景都能用!
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做数据分析的同学,很多都听过:人、货、场的分析模型。然而,这东西又是个只闻其名,不见真身的东西。到底该怎么结合实际分析?今天我们系统讲解下。问题场景:某生鲜电商,用户复购率较低,60%的用户在30天内无二次购买行为,运营领导非常着急,要求通过数据分析提升复购率,请问你作为数据分析师该怎么做?建立人工智能精准推荐算法(40%概率用协同过滤,60%用关联分析)把过往6个月月初复购率做成折线图,然后写下
- 深度学习|表示学习|Batch Normalization 详解:数学、代码与经验总结|22
漂亮_大男孩
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如是我闻:在深度学习模型中,BatchNormalization(简称BN)是一种常用的技术,能有效加速训练并提高模型的稳定性。BN通过对mini-batch数据进行归一化,使每层的输入数据分布保持稳定,从而缓解梯度消失/爆炸问题,同时减少对权重初始化的敏感性。在本篇文章中,我们将从数学推导、代码实现和经验总结三个方面,详细探讨BatchNormalization的工作原理,并分析为什么BN应该放
- Python 文件操作指南:使用 open 和 with open 实现高效读写
powerlit
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前言博客地址:CSDN:https://blog.csdn.net/powerbiubiu简介本系列文章主要分享文件操作,了解如何使用Python进行文件的读写操作,介绍常见文件格式的读取和写入方法,包括TXT、CSV、JSON、XML等,以及如何使用相应的Python库来处理这些文件格式,同时对数据进行持久化操作。本章节就从最常见的TXT文件开始。正文1open文件准备春眠不觉晓处处闻啼鸟迎来风
- 机器学习之决策树!决策树算法实战:葡萄酒品质预测
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决策树算法实战:葡萄酒品质预测Hey小伙伴们,今天我们将通过一个有趣的案例来探索决策树算法在葡萄酒品质预测中的应用。想象一下,只需几个关键指标,就能预测一瓶葡萄酒的品质,是不是很神奇呢?让我们一起用Python和决策树算法,揭开葡萄酒的秘密吧!数据集介绍我们将使用著名的UCIMachineLearningRepository中的“葡萄酒品质”数据集。这个数据集包含了葡萄酒的各种化学成分和物理特性,
- 深度学习|表示学习|卷积神经网络|输出维度公式|15
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如是我闻:在卷积和池化操作中,计算输出维度的公式是关键,它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式,并结合解释它们的意义:1.卷积操作的输出维度公式当我们对输入图像进行卷积时,输出的宽度和高度可以通过以下公式计算:输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\te
- 深度学习|表示学习|卷积神经网络|输出维度公式如何理解?|16
漂亮_大男孩
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如是我闻:当我们对输入图像进行卷积时,输出的宽度和高度可以通过以下公式计算:输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化(Pooling)的输出大小公式类似卷积,但更加简单:输出大小=输入
- Linux | Ubuntu 20.04 | 如何通过命令行安装 VSCode
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Linux拾遗ubuntuvscodelinux
如是我闻:大多数Linux发行版支持通过包管理器安装VSCode。下面是我在Ubuntu20.04s上的安装方法更新:2024.4.17如是我闻:最新版的Vscode不再支持Ubuntu18.04,所以参照这个方法的朋友得先检查一下手头的Ubuntu版本。1.打开终端。运行以下命令以安装VSCode的密钥和软件源:sudoaptupdatesudoaptinstallsoftware-proper
- Python | Pytorch | 什么是 Inplace Operation(就地操作)?
漂亮_大男孩
Python拾遗pythonpytorch深度学习人工智能
如是我闻:在PyTorch中,InplaceOperation(就地操作)是指直接修改Tensor本身,而不是创建新的Tensor的操作。PyTorch中的Inplace操作通常会在函数名后加上_作为后缀,例如:tensor.add_()tensor.mul_()tensor.zero_()1.普通操作vs.Inplace操作importtorch#普通操作(返回一个新Tensor)x=torch
- 鸡尾酒疗法(信息学奥赛一本通-1072)
Doopny@
信息学奥赛一本通算法
【题目描述】鸡尾酒疗法,指“高效抗逆转录病毒治疗”。人们在鸡尾酒疗法的基础上又提出了很多种改进的疗法。为了验证这些治疗方法是否在疗效上比鸡尾酒疗法更好,可用通过临床对照实验的方式进行。假设鸡尾酒疗法的有效率为x,新疗法的有效率为y,如果y−x大于5%,则效果更好,如果x−y大于5%,则效果更差,否则称为效果差不多。下面给出n组临床对照实验,其中第一组采用鸡尾酒疗法,其他n−1组为各种不同的改进疗法
- 江城子(密州出猎) --苏轼
三眼桥墩
喜爱的诗歌
老夫聊发少年狂,左牵黄,右擎苍。锦帽貂裘、千骑卷平冈。为报倾城随太守,亲射虎,看孙郎。酒酣胸胆尚开张,鬓微霜,又何妨?持节云中、何日遣冯唐?会挽雕弓如满月,西北望,射天狼。
- 深度学习|表示学习|卷积神经网络|由参数共享引出的特征图|08
漂亮_大男孩
表示学习深度学习学习cnn
如是我闻:FeatureMap(特征图)的概念与ParameterSharing(参数共享)密切相关。换句话说,参数共享是生成FeatureMap的基础。FeatureMap是卷积操作的核心产物,而卷积操作的高效性正是由参数共享带来的。下面我们详细看一下FeatureMap和ParameterSharing之间的关系:1.什么是FeatureMap?定义:FeatureMap是卷积操作生成的输出结
- 团体程序设计天梯赛-练习集——L1-019 谁先倒
SY师弟
GPLT天梯赛算法c语言数据结构c++GPLTc#
前言这道题15分,稍有难度,难度不大,题目很有意思,可以学会了出去装B,下面直接看题L1-019谁先倒划拳是古老中国酒文化的一个有趣的组成部分。酒桌上两人划拳的方法为:每人口中喊出一个数字,同时用手比划出一个数字。如果谁比划出的数字正好等于两人喊出的数字之和,谁就输了,输家罚一杯酒。两人同赢或两人同输则继续下一轮,直到唯一的赢家出现。下面给出甲、乙两人的酒量(最多能喝多少杯不倒)和划拳记录,请你判
- 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
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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
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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
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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
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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)
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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
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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