- Android Jetpack介绍
Gary.Mi
Android
1.文档背景本文是Jetpack介绍系列文档的开篇,是对Jetpack整体的介绍,后续会对其中的各个组件分别单独说明。2.官方简介Jetpack是一套库、工具和指南,可帮助开发者更轻松地编写优质应用。使用这些组件,可帮助开发者遵循最佳实践,摆脱编写样板代码的工作并简化复杂任务,使开发者将精力集中放在所需的代码上。Jetpack包含与平台API解除捆绑的androidx.*软件包库。这意味着,它可以
- Spring Boot应用首次请求性能优化实战:从数据库连接池到JVM调优
一休哥助手
javaspringboot性能优化数据库
目录问题现象与背景分析性能瓶颈定位方法论数据库连接池深度优化SpringBean生命周期调优JVM层性能预热策略全链路监控体系建设生产环境验证方案总结与扩展思考1.问题现象与背景分析1.1典型问题场景在某互联网金融项目的SpringBoot应用上线后,运维团队发现一个关键现象:应用重启后首次访问提现接口耗时约1300ms后续请求稳定在200ms以内每日凌晨服务重启后,首笔交易超时率高达30%1.2
- 深入解析 Vue 3 Teleport:原理、应用与最佳实践
赵大仁
前端Vue.js技术vue.jsjavascript前端
深入解析Vue3Teleport:原理、应用与最佳实践1.引言Vue3引入了Teleport组件,它可以让我们将组件的渲染位置从当前组件层级移动到DOM的其他位置,而不影响Vue的响应式和组件状态管理。在开发中,我们经常遇到模态框、通知、弹窗、工具提示(Tooltip)等UI组件,这些组件通常需要被渲染到body或特定DOM节点,以避免z-index层级问题。Vue3的Teleport解决了这个问
- 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
- 深入解析 React Diff 算法:原理、优化与实践
赵大仁
前端技术jsreact.js前端前端框架
深入解析ReactDiff算法:原理、优化与实践1.引言React作为前端领域的标杆框架,采用虚拟DOM(VirtualDOM)来提升UI更新性能。React的Diff算法(Reconciliation)是虚拟DOM运行机制的核心,它决定了如何高效地对比新旧DOM并执行最少的操作来更新UI。本篇文章将深入探讨ReactDiff算法的原理、优化策略,并通过生动的示例解析其工作方式,让你能够更直观地理
- 强化学习-Chapter2-贝尔曼方程
Rsbs
算法机器学习概率论
强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
- 本月之后,华为再无Windows PC,微软亲自“扶鸿蒙上马”
佳晓晓
pygamescikit-learn网络iphonevue.js
在当前中美博弈的复杂大环境下,华为这一科技巨头一直备受关注,近期更是传出重磅消息:微软对华为的Windows系统供货许可本月即将到期,且并无续约迹象。这意味着此后华为PC将无法再使用Windows系统,被迫全面转向国产方案,而鸿蒙PC系统则有望借此契机正式登上舞台。华为PC的现状与转变契机自去年8月华为上架MateBookGT14后,已有长达7个月的时间没有新品PC推出。这期间,华为PC的销量也受
- 基于Docker及Kubernetes技术构建容器云(PaaS)平台概述_基于kubernetes iaas(1)
2401_83946044
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|组成模块|模块说明||—|—||AppRouter[流量接入层]|接收用户请求,并转发到不同的AppRuntime。||AppRuntime[应用运行层]|应用运行环境,为各个应用提供基本的运行引擎,从而让app能够运行起来。||Services[基础服务层]|各个通用基础服务,主要是对主流的服务提供通用的接入,例如数据库等。||PlatformControl[平台控制层]|整个平台的控制中心,
- 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
- 软件2.0的无服务器计算架构
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《软件2.0的无服务器计算架构》关键词无服务器计算软件架构软件2.0事件驱动函数编程微服务云原生摘要本文深入探讨了软件2.0时代的无服务器计算架构。首先,我们回顾了无服务器计算的兴起背景,与传统服务器计算的区别,以及其设计理念。接着,介绍了主流的无服务器平台,并探讨了无服务器计算在软件2.0中的应用。随后,我们详细阐述了无服务器计算的核心技术,包括事件驱动架构、编写无服务器函数、无服务器数据库和无
- 深入解析 React 最新特性:革新、应用与最佳实践
赵大仁
前端ReactNativereact.js前端前端框架
深入解析React最新特性:革新、应用与最佳实践1.引言React作为前端开发的核心技术之一,近年来不断推出新的API和优化机制,从ConcurrentRendering(并发模式)到ServerComponents(服务器组件),都在不断提升开发体验和应用性能。本文将深入解析React最新特性,包括React18并发模式、useTransition、useDeferredValue、ReactS
- 浅谈Linux中的Shell及其原理
有梦想的电信狗
linux服务器sshunix开发语言c语言c++
浅谈Linux中的Shell及其原理Linux中Shell的运行原理github地址前言一、Linux内核与Shell的关系1.1操作系统核心1.2用户与内核的隔离二、Shell的演进与核心机制2.1发展历程2.2核心功能解析2.3shell的工作流程1.用户输入命令2.解析器拆分指令3.扩展器处理动态内容变量替换通配符扩展命令替换4.执行器运行命令5.内核处理系统调用6.返回结果关键组件协作三、
- 老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常
一臻数据
大数据Doris大数据数据分析数据库
老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常探索Doris与Hudi的完美融合智能查询优化华丽转身-不止于快的进化Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"大数据江湖中流传着这样一个传说:有一位数据科学家,整日为查询性能发愁,夜夜加班优化SQL。直到有一天,他发现了Doris与Hudi的"天作之合",顿时开启了"飞毛腿"模式——查询速度快得连老板都不敢相信!如今,这个传说
- JAVA面试_进阶部分_正确使用 Volatile 变量
茂茂在长安
JAVAjava面试开发语言
Java语言中的volatile变量可以被看作是一种“程度较轻的synchronized”;与synchronized块相比,volatile变量所需的编码较少,并且运行时开销也较少,但是它所能实现的功能也仅是synchronized的一部分。本文介绍了几种有效使用volatile变量的模式,并强调了几种不适合使用volatile变量的情形。锁提供了两种主要特性:互斥(mutualexclusio
- 六月份阶段性大总结之Doris/Clickhouse/Hudi一网打尽
王知无(import_bigdata)
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点击上方蓝色字体,选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜全网最全大数据面试提升手册!这是个阶段性小总结,后面会持续更新。ClickHouse「Clickhouse系列」分布式表&本地表详解「ClickHouse系列」ClickHouse之MergeTree原理「ClickHouse系列」Replication机制详解「ClickHouse系列」ClickHouseSQL基本语法和导入导出实战「C
- MySQL数据库备份与恢复
Kboy01
SQL数据库mysql程序人生
好的,我现在需要处理用户关于MySQL数据库备份和恢复的问题。首先,我要仔细阅读提供的搜索结果,从中提取有用的信息,并按照要求引用相应的网页编号。用户的问题是关于MySQL数据库的备份和恢复,我需要确保答案涵盖备份方法、恢复步骤以及最佳实践。根据提供的搜索结果,网页[1]、[2]、[3]、[4]、[5]、[7]、[8]、[9]、[10]都提到了相关内容,而网页[6]虽然涉及远程备份,但内容可能不够
- 基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现
rockmelodies
信息安全网络安全机器学习集成学习python机器学习人工智能
标题:基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征:基于AST的代码属性图(CPG)解析(使用Joern+NetworkX)动态特征:内存访问模式分析(通过QEMU模拟执行)上下文特征:CWE漏洞模式匹配(集成Semgrep规则引擎)轻量级模型架构
- 使用 Doris 和 Iceberg
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 使用 Doris 和 LakeSoul
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 程序员裁员潮:技术变革下的职业危机
ChrisitineTX
程序员创富
随着技术变革浪潮席卷而来,大规模裁员现象对众多程序员带来的冲击,无论是深度还是广度,均不容忽视。本文将以受到近年科技巨头谷歌大规模裁员波及,被迫离开美国的一对中国工程师夫妇的亲身经历作为典型案例,深入剖析裁员对程序员所造成的诸多深远影响。大规模裁员对程序员所造成的最为显著的冲击无疑表现在其经济层面上。由于失业将导致稳定的经济收益源泉荡然无存,这对于每一个面临此类状况的家庭而言,无疑构成了巨大的经济
- OSPF总结
nihuhui666
网络ospf网络协议
OSPF–开放式最短路径优先协议1.选路–应为ospf是链路状态协议,收集拓扑信息之后将图形结构通过SPF算法转化为树形结构,计算出的路径不会有环路,并且以带宽作为开销的评判标准,所以OSPF选路优于rip2.收敛–因为OSPF的计数器短与rip,所以收敛快3.占用资源–从单一数据包角度来说,因为rip传递的是路由信息,所以资源占用不大而ospf传递拓扑信息,从单个数据包角度说,大于rip.但是o
- Java全栈开发学习路线:从基础到实战,掌握前后端与数据库,成为全栈软件工程师
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1.Java基础Java语法:变量、数据类型、运算符、控制流程(if、switch、循环等)面向对象编程(OOP):类与对象、继承、多态、封装、抽象类、接口异常处理:try-catch-finally、自定义异常集合框架:List、Set、Map、ArrayList、LinkedList、HashMap等泛型:泛型类、泛型方法、泛型接口IO流:文件读写、字节流、字符流多线程:线程创建、同步、锁、线
- 2025年开源大模型全景:语言、多模态与开发工具的前沿探索
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开源
语言类开源大模型1.Llama系列开发者:Meta发布时间:2024年7月参数量:8B、70B、405B特点:Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。它支持文本生成、问答、翻译等多种任务,尤其在处理长篇文本时表现出色,支持高达128K的上下文长度。Meta与超过25个合作伙伴共同推出该系列模型,包括亚马逊云科技、Databricks和英伟达等,推动了开源大模型在工业界
- 使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南
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llama
1.环境准备在开始微调之前,需要确保硬件和软件环境满足要求。合适的环境配置可以显著提高微调效率,并减少潜在的错误。1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力,尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置:GPU:建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。如果条件允许,使用多卡GPU(如RTX4090或A100)可以显著加快训练速度。对于更大的模型(如LLaMA-213B或33B),
- 算法在各领域的广泛应用:100 个实例全解析
软件职业规划
AI&模型算法
一、互联网与信息技术领域搜索引擎算法:如谷歌的PageRank算法,用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序,帮助用户快速找到所需信息。推荐系统算法:例如亚马逊和Netflix使用的协同过滤算法。根据用户的历史行为(购买、观看记录等)和其他相似用户的偏好,为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。社交网络分析算法:用于分析社交网络中的用户关系,如Facebook通过算法发现用户的好友推荐、社区划分等
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练,建立出分类规则,并对新样本进行预测,属于有监督学习。根节点:最上面的节点。叶子节点:能直接看到结果的节点。非叶子节点:位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树:用于分类任务,叶节点代
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
萌萌可爱郭德纲
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电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
- 机器学习_重要知识点整理
嘉羽很烦
机器学习机器学习
机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率,如正态分布、二项分布。数据建模(如高斯分布假设)、生成模型(如贝叶斯网络)。贝叶斯定理计算条件概率,更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类(如垃圾邮件检测)。最大似然估计(MLE)通过数据最大化似然函数,估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立(如t检验、卡方
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- (15+16) 网站架构师职场攻略
诺亚凹凸曼
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文章目录第15章网站架构师职场攻略15.1发现问题,寻找突破15.2提出问题,寻求支持第16章漫话网站架构师16.1按作用划分架构师16.2按效果划分架构师16.3按职责角色划分架构师16.4按关注层次划分架构师16.5按口碑划分架构师16.6非主流方式划分架构师第15章网站架构师职场攻略15.1发现问题,寻找突破突破视角:①“局外人观察”:新人可通过跳出业务惯性,发现被长期忽略的冗余流程(如手动
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 大型网站架构技术一览与Web开发技术发展历程
诺亚凹凸曼
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文章目录大型网站架构技术一览1.前端架构2.应用层架构3.服务层架构4.存储层架构5.后台架构6.数据采集与监控7.安全架构8.数据中心机房架构Web开发技术发展历程一、静态HTML阶段二、CGI脚本模式阶段三、服务器页面模式阶段大型网站架构技术一览1.前端架构浏览器访问优化:压缩静态资源、减少HTTP请求。CDN加速:将静态资源分发至边缘节点,降低网络延迟。反向代理:缓存热点内容,提供负载均衡与
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s