- FastAPI 自定义参数验证器完全指南:从基础到高级实战
qcidyu
文章归档安全性数据校验Web开发API设计Field函数参数验证FastAPI
title:FastAPI自定义参数验证器完全指南:从基础到高级实战date:2025/3/11updated:2025/3/11author:cmdragonexcerpt:本教程深入探讨FastAPI中自定义参数验证器的使用,特别是通过Field函数进行数据校验。从基础概念到高级用法,通过详细的代码示例、课后测验和常见错误解决方案,帮助初学者快速掌握FastAPI中自定义参数验证器的核心知识。
- 【微信小程序】基本语法
小马哥编程
微信小程序小程序
一、导入小程序选择代码目录项目配置文件appid当前小程序的AppIDprojectname当前小程序的项目名称变更AppID(视情况而定,如果没有开发权限时需要变更成个人的AppID)二、模板语法在页面中渲染数据时所用到的一系列语法叫做模板语法,对应到Vue中就是指令的概念。2.1数据绑定插值{{}}小程序中使用{{}}实现数据与模板的绑定,与Vue中不同的是无论是属性的绑定还是内容的绑定都必须
- TTP/HTTPS、TCP/IP 协议、RPC、Socket 通信机制
种豆走天下
httpstcp/iprpc
1.TTP/HTTPSTTP(HTTP)和HTTPS(HypertextTransferProtocolSecure)是基于TCP/IP协议的应用层协议,主要用于客户端和服务器之间的数据传输。HTTP(超文本传输协议):这是用于web页面和服务器之间通信的标准协议。它是无状态的、无连接的协议,数据是以纯文本形式传输的。HTTPS(超文本传输安全协议):它是HTTP协议的安全版本,通过SSL/TLS
- SpringBoot中的导入导出(SpringBoot导出word文档、Hutool导入excel、easypoi之easy导入数据库、导出excel文件、POI设置单元格式)
种豆走天下
springbootjavaspring
SpringBoot中的导入导出java导出word文档1先准备好一个导出Word文档的模板。例如:2.打开doc文件后,文件中的另存为,然后选择保存类型为2003版本的(*.xml)3、刚生成的xml文件里面比较乱,要整理一下,方法如下:使用Eclipse/idea,新建一个jsp,把xml里面的东西覆盖更新刚才的jsp,ctrl+Shift+F/ctrl+alt+L把文件整理一下,在拷贝出来,
- 深度学习:马氏距离
壹十壹
深度学习深度学习人工智能
马氏距离(MahalanobisDistance)是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构,因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同,马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲,还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离,定义为:DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
- 深度学习:CPU和GPU算力
壹十壹
深度学习深度学习gpu算力人工智能
一、算力“算力”(ComputingPower)通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文,算力可以在以下几种场景中具体化:1.单机算力CPU算力:中央处理器的计算能力,通常用核心数量(cores)、时钟频率(GHz)、以及每秒浮点运算次数(FLOPS)等指标衡量。GPU算力:图形处理单元用于并行处理的能力,尤其是在深度学习
- PointPillars:数据预处理
壹十壹
激光雷达感知深度学习人工智能神经网络pythonc++
在PointPillars算法中,将点云划分为点柱(Pillars)是核心步骤之一,用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示,方便后续2D卷积操作。以下是点云划分为点柱的具体方法和实现步骤:1.点云划分为网格将3D空间划分为规则的网格,形成柱状区域(Pillars)。操作步骤:定义网格范围和分辨率:确定点云的空间范围,例如:Xmin,Xmax,Ymin,Ymax,Zmin,ZmaxX_{\text{
- Velodyne16线激光雷达点云数据中的线束(ring)是如何分布的
壹十壹
激光雷达编辑器
将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的点云数据线束(ring)是从下往上进行递增排序。在下图中线束0为深蓝色,线束1是红色,线束2为淡蓝色,线束3为橘黄色,线束4为绿色,线束6为黄色。(一帧激光雷达点云的强度值在RVIZ中显示的颜色与该帧点云数据中激光雷达强度值的最大值有关)
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- 代理MS1861 宏晶微 适用于各种视频显示和控制应用,提供了高性能的视频处理和显示控制功能 提供样品+数据手册
li15817260414
宏晶微音视频图像处理信号处理
量子视讯提供宏晶微以下更多芯片:MS1820MS1823MS1824MS1825MS1826MS1826AMS1826BMS1830MS1835MS1836SMS1850MS1851MS1858EMS2100EMS2106MS2107MS2108MS2109MS2130MS2131MS3220MS7023MS7024MS7123MS7124MS7200MS7210MS9120MS9121MS912
- 解析JSON的这 6 种方案(带示例)
浪九天
企业级开发效率提升javaspringspringbootspringcloud
目录1.使用Gson详细解释运用场景代码示例2.使用Jackson详细解释运用场景代码示例3.使用JSON.simple详细解释运用场景代码示例4.使用org.json详细解释运用场景代码示例5.使用FastJSON详细解释运用场景代码示例6.使用Moshi详细解释运用场景代码示例在Java中,有多种方案可以用于解析JSON数据,以下为你详细介绍6种常见的方案:1.使用Gson详细解释Gson是G
- Digicert SSL 证书
https
Digicert作为世界最早的证书品牌,是全球领先的数字安全解决方案提供商,Digicert在SSL证书领域具有显著的市场份额和影响力。DigicertSSL证书以其高度的安全性和可靠性赢得了全球用户的信赖。众多金融机构、政府机构、电子商务网站等关键领域都选择了DigicertSSL证书来保护其网络通信安全。一、基本功能加密通信:通过使用公钥加密技术,确保用户与网站之间的数据传输是安全的。身份验证
- centos7使用yum网络安装
CentOS7Yum网络安装完全指南核心原理分析Yum(YellowdogUpdater,Modified)作为RPM系统的智能化软件包管理工具,通过以下机制实现自动化安装:依赖解析:自动识别软件包的前置依赖关系仓库同步:连接配置的软件仓库(repo)获取元数据事务处理:采用原子化操作保证安装/更新的完整性️全流程安装步骤详解步骤1:连接CentOS7服务器sshusername@server-i
- 利用Java爬虫获取衣联网商品详情:实战指南
Jason-河山
java爬虫开发语言
在电商领域,获取商品详情是数据分析和市场研究的重要环节。衣联网作为知名的电商平台,提供了丰富的服装商品资源。本文将详细介绍如何利用Java编写爬虫程序,通过商品ID获取衣联网商品详情。一、准备工作(一)环境搭建Java安装:确保已安装Java开发环境,推荐使用JDK11或更高版本。开发工具配置:使用IntelliJIDEA或Eclipse等Java开发工具,创建一个新的Maven项目。依赖库添加:
- 目标检测
煤烦恼
目标检测人工智能大数据pytorch
1.概念:目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术,面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。这里的数字为置信度2.数据集:VOC数据集分4大类20小类;COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注,平均每图7.2个目标。3.GroundTruth格式:包含类别和边界框坐标,常见的有YOLO(归一化中心点坐标和宽高)、VOC(左上角和右下角坐标)、COCO(左上角坐标和
- ELK Stack 安装教程 - 构建日志存储告警系统
运维
介绍“ELK”是三个开源项目的首字母缩写,这三个项目分别是:Elasticsearch、Logstash和Kibana。Elasticsearch是一个搜索和分析引擎。Logstash是服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到诸如Elasticsearch等“存储库”中。Kibana则可以让用户在Elasticsearch中使用图形和图表对数据进行可视化。目前最
- Zookeeper与Kafka学习笔记
上海研博数据
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一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务,用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型(Znode树结构),每个节点可存储<1MB数据典型应用场景:HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储,不适合大数据量场景数据变更通过版本号(Version)控制,实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
- 【LLM】从零开始实现 LLaMA3
FOUR_A
LLM人工智能机器学习大模型llama算法
分词器在这里,我们不会实现一个BPE分词器(但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现)。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)是一种数据压缩算法,也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元(tokens),从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下:初始化:首先,将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- Zookeeper实践指南
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Zookeeper实践指南1.什么是Zookeeper?Zookeeper是Apache旗下的一个开源分布式协调框架,主要用于解决分布式系统中的一致性问题,提供高效可靠的分布式数据管理能力。1.1Zookeeper的核心特性顺序一致性:客户端的更新请求按顺序执行。原子性:更新操作要么成功要么失败,不存在中间状态。可靠性:一旦数据写入Zookeeper,它就不会丢失,除非主动删除。高可用性:采用主从
- 鸿蒙ArkUI瀑布流开发实战:WaterFlow组件与LazyForEach高效实现
写雨.0
HarmonyOSNEXTharmonyos华为
前言瀑布流布局(WaterfallFlow)是购物、资讯类应用的核心交互设计,如何在鸿蒙ArkUI中高效实现多列动态加载与滚动优化?本文将以小红书类似的结构为例,手把手教你使用WaterFlow组件与LazyForEach懒加载技术,解决数据量大时的性能瓶颈,并提供多设备适配方案。一、ArkUI瀑布流核心组件1.WaterFlow组件鸿蒙的WaterFlow组件是瀑布流布局的容器,支持以下关键属性
- 2025精选VS经典:10款项目管理软件横评榜单
为什么90%的项目经理都在用错工具?深夜11点,项目经理李然盯着甘特图上交错的红色预警线,第6次推翻项目排期——这已是本季度因工具协作不畅导致的第3次交付延期。在敏捷开发成为主流的2025年,“工具选型偏差”正以每年23%的速度吞噬着企业效率(数据来源:PMI2025年行业报告)。作为操盘过金融、IT、制造业等全领域项目的战略官,我发现“工具适配度”比功能强大更重要。本文将用WBS(工作分解结构)
- 使用Yarn创建Grafana模板的完整指南
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在本篇文章中,我将带你逐步完成如何使用Yarn生成Grafana模板的过程。Grafana是一款开源的数据可视化工具,我们可以使用它来创建各种仪表板,以便更好地监控和展示数据。请跟随我一起来完成这一过程。整体流程概览在开始之前,我们先来看看整个操作的流程。以下是步骤的概述,以表格形式展示:步骤描述1安装Node.js和Yarn2创建新的Yarn项目3安装Grafana的API客户端库4编写Graf
- 如何在Spring Boot中实现数据加密
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如何在SpringBoot中实现数据加密大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!一、数据加密的重要性与应用场景在当今信息安全日益受到重视的背景下,数据加密成为保护敏感信息不被未授权访问的重要手段。SpringBoot作为一种流行的Java开发框架,提供了多种方式来实现数据加密,适用于用户密码、数据库连接、敏感配置等场景。二、
- 有趣的学习Python-第十篇:Python的“魔法宝库”:标准库之旅
王盼达
有趣的学习Python学习python开发语言
Python不仅是一门强大的编程语言,更像是一座充满宝藏的“魔法宝库”,里面装满了各种各样的“魔法工具”(标准库)。这些“魔法工具”可以帮助你轻松地完成各种任务,从文件操作到网络编程,从数据处理到性能优化。接下来,让我们一起探索Python的“魔法宝库”,看看这些“魔法工具”到底有多神奇!10.1操作系统接口:与“魔法世界”互动os模块就像是一个“魔法接口”,可以帮助你与操作系统进行互动。你可以用
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
小白_laughter
课程学习transformer机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- 关于uni-app发布手机APP上架各应用商城,隐私政策书写方案说明
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uni-app应用发布政策说明uni-app应用发布隐私政策
uni-app应用隐私政策书写与上架方案说明一、前言随着移动互联网监管日趋严格,隐私政策已成为APP上架应用商城的核心合规文件。隐私政策不仅体现开发者对用户数据的尊重,更是满足《个人信息保护法》《网络安全法》《数据安全法》等法规的法律义务。核心目标:清晰告知用户数据收集与使用规则,建立用户信任。适用对象:所有通过uni-app开发并计划上架主流应用商城(如苹果AppStore、华为应用市场、小米应
- 页面跳转隐藏url参数
Otaku love travel
htmlhtml前端
在某些特定的情况下,直接请求会在url显示参数传值等,基于简单的安全性考虑,可以去掉参数,但是传参问题有出现了,以下提供了一个简单的解决方案1、a标签直接url跳转改为点击事件2、调用以下方法httpPostLocationUrl/***页面跳转*@paramurl请求地址xxx\xxx?xxx=xx&xx=xx*@paramparams可选参数json对象数据{‘a’:1}*/functionh
- HIBERNATE - 符合Java习惯的关系数据库持久化
popkiler
Atleap代码读解hibernate数据库javasessionclasspayment
HIBERNATE-符合Java习惯的关系数据库持久化Hibernate2参考文档2.1.1TableofContents前言1.在Tomcat中快速上手1.1.开始Hibernate之旅1.2.第一个可持久化类1.3.映射cat1.4.与猫同乐1.5.结语2.体系结构2.1.总览2.2.持久化对象标识(PersistentObjectIdentity)2.3.JMX集成2.4.JCA支持3.Se
- ES6解构赋值详解
漫天转悠
ES6es6前端ecmascript
ES6解构赋值详解ES6解构赋值是JavaScript语言的一项强大特性,它允许从数组或对象中提取数据,并将其赋值给变量。这一特性不仅简化了代码,提高了可读性,还增强了代码的灵活性。本文将详细介绍ES6解构赋值的基本概念、语法、应用场景以及一些高级用法。1.基本概念解构赋值是对赋值运算符的扩展。它允许按照一定的模式,从数组或对象中提取值,并赋值给变量。这种语法使得从复杂数据结构中提取数据变得更加简
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f