- Python中什么时候需要返回值,什么时候不需要返回值???
似乎很简单
Python学习日记python开发语言
在Python中,函数是否需要返回值取决于它的设计目的和功能需求。需要返回值的情况计算结果需要被后续代码使用当函数的主要目的是计算或生成数据,且调用方需要这些结果时:defadd(a,b):returna+b#结果需要被其他代码使用total=add(3,5)#需要返回值需要传递状态或信息如果函数执行后需要告诉调用方是否成功、返回状态码或错误信息:defvalidate_input(input):
- Python中的高阶函数---便捷的语法书写!!!!,可以简化一些函数的书写!!!
似乎很简单
Python学习日记python开发语言学习笔记
目录1.map()函数示例1:单可迭代对象(平方运算)示例2:多可迭代对象(元素相加)2.mapvs列表推导式什么是列表推导式(ListComprehension)?对比示例列表推导式的优势map的优势5.实际应用场景场景1:批量转换数据类型场景2:多列数据处理场景3:链式操作6.性能与注意事项总结3.sorted()函数1.语法:sorted(iterable,*,key=None,revers
- 企业内网系统:从传统开发到智能赋能的进化之路
飞算JavaAI开发助手
科技人工智能大数据java
在当今数字化浪潮中,企业内网系统作为支撑日常运营的核心基础设施,其开发效率与质量直接关系到企业的竞争力。传统开发模式下,程序员需要手动完成需求分析、架构设计、代码编写、测试调试等全流程工作,不仅耗时费力,还容易因人为疏忽导致质量隐患。而随着人工智能技术的突破性进展,以飞算JavaAI为代表的智能开发工具正在重塑企业内网系统的开发范式,为程序员提供从设计到落地的全链路智能支持。一、传统企业内网系统开
- Seaborn高阶玩法全解析:从复杂图表到多图布局的可视化实战指南
数据可视化就像给数据“画肖像”——初级阶段是勾勒轮廓,高级阶段则是赋予灵魂。在Python可视化生态中,Seaborn凭借“一行代码出美图”的优雅,成为数据分析的“画笔利器”。但你是否遇到过这样的场景:想同时展示数据分布与统计量,却被基础图表限制;想批量绘制分面图,手动拼接效率低下;想让图表更具设计感,却对颜色搭配和注解技巧一知半解?本文将带你解锁Seaborn的高阶玩法,从复杂图表绘制到多图布局
- scanpy保存图片的常用方法汇总
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在使用Scanpy(一个用于单细胞RNA测序数据分析的Python库)时,保存图片(如可视化结果)是常见的操作。Scanpy的绘图功能主要基于Matplotlib和Seaborn,保存图片的方法也与这些库的保存机制一致。以下是Scanpy保存图片的详细方法及注意事项:1.基本保存图片的方法Scanpy的绘图函数(如sc.pl.umap、sc.pl.tsne、sc.pl.pca等)通常会返回Matp
- MCP Streamable HTTP 样例(qbit)
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前言模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP),是由Anthropic推出的开源协议,旨在实现大语言模型与外部数据源和工具的集成,用来在大模型和数据源之间建立安全双向的连接。本文代码技术栈Python3.11.8FastMCP2.10.3MCP的传输机制StandardInput/Output(stdio)StreamableHTTPServer-SentEvents(SS
- 掌握变量命名与Python继承机制
掌握变量命名与Python继承机制背景简介在编程中,变量命名和继承是基础且重要的概念。良好的命名习惯可以提升代码的可读性,而继承则是一种代码复用的重要机制。本文将结合具体的书籍章节内容,深入解析变量命名规则和Python继承机制。变量命名规则变量命名是编程中最基础的部分,而正确的命名习惯能够帮助其他开发者(或未来的自己)更好地理解代码。根据书籍提供的内容,我们应当遵守以下规则:变量名只包含数字、下
- 从零开始:构建支持上下文窗口的AI原生应用实战指南
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从零开始:构建支持上下文窗口的AI原生应用实战指南关键词:大语言模型(LLM)、上下文窗口、AI原生应用、token管理、对话状态保持、向量检索、记忆压缩摘要:本文从AI原生应用的核心需求出发,系统讲解支持上下文窗口的应用构建全流程。通过解析上下文窗口的技术本质、关键挑战及解决方案,结合Python代码实战和真实场景案例,帮助开发者掌握从需求分析到落地部署的完整方法。内容涵盖上下文窗口管理策略、t
- 颠覆人机交互!多模态 AI Agents 大模型如何用 5 大模式开启智能新时代?
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列七颠覆人机交互!多模态AIAgents大模型如何用5大模式开启智能新时代?一、从“单一感知”到“多模态融合”:A
- python进程线程协程区别_Python:线程、进程与协程(1)——概念
weixin_39989159
python进程线程协程区别
最近的业余时间主要放在了学习Python线程、进程和协程里,第一次用python的多线程和多进程是在两个月前,当时只是简单的看了几篇博文然后就跟着用,没有仔细去研究,第一次用的感觉它们其实挺简单的,最近这段时间通过看书,看Python中文官方文档等等相关资料,发现并没有想想中的那么简单,很多知识点需要仔细去理解,Python线程、进程和协程应该是Python的高级用法。Python的高级用法有很多
- 实操 SpringBoot+MCP!
清风孤客
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引言随着人工智能的飞速发展,大语言模型(LLM)正在革命性地重塑用户与软件的交互范式。想象一下这样的场景:用户无需钻研复杂的API文档或者在繁琐的表单间来回切换,只需通过自然语言直接与系统对话——“帮我查找所有2023年出版的图书”、“创建一个新用户叫张三,邮箱是
[email protected]”。这种直观、流畅的交互方式不仅能显著降低新用户的学习曲线,更能大幅削减B端系统的培训成本和实施
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如何学习智能体搭建前言随着人工智能的发展,智能体(Agent)成为自动化、交互式应用和自主决策系统中的核心角色。本书将从零基础出发,系统讲解智能体的基本原理、常见框架、实战搭建与进阶技巧,帮助你快速上手并应用于实际项目。目录智能体基础认知智能体的核心组成主流智能体开发框架本地智能体与云端智能体选型智能体的任务自动化与插件集成智能体的知识检索与上下文管理智能体的多模态扩展智能体安全与可控性智能体实战
- 全栈运维的“诅咒”与“荣光”:为什么“万金油”工程师是项目成功的隐藏MVP?
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大家好,今天,我们来聊一个特殊且至关重要的群体:运维工程师。特别是那些在项目制中,以一己之力扛起一个或多个产品生死的“全能战士”。你是否就是其中一员?你的技能树上点亮了:操作系统、网络协议、mysql与Redis中间件、Docker与K8s容器化、Ansible与Terraform自动化、Go/Python工具开发、Prometheus监控体系、opentelemetry可视化,甚至要负责信息安全
- 板凳-------Mysql cookbook学习 (十一--------4)
唐宇迪机器学习实战课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/128818007?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ECtr-1-12881
- AAAI—24—Main—paper(关于Multi—Modal的全部文章摘要)
我们生活在一个由多种模态(Multimodal)信息构成的世界,包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等,当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习(视觉,听觉,语言等)不同模态融合交织的信息。下游任务(1)视觉问答1.视觉问答(visualquestionanswering,VQA).给予视觉输入(图像或视频),VQA代表了正确提供一个问题
- Python Selenium 使用指南
Selenium是一个用于自动化Web浏览器交互的强大工具,常用于网页测试、数据抓取和自动化任务。以下是Python中Selenium的详细使用说明。安装Selenium首先需要安装Selenium库和浏览器驱动:pipinstallselenium然后下载对应浏览器的驱动:Chrome:ChromeDriverFirefox:GeckoDriverEdge:EdgeDriver将驱动放在系统PA
- 【Python进阶】Python网络协议与套接字编程:构建客户端和服务器
1、网络通信基础与网络协议1.1网络通信模型概述网络通信是信息时代基石,它如同现实世界中的邮递系统,将数据从一处传递到另一处。其中,OSI七层模型与TCP/IP四层或五层模型是理解和构建网络通信的基础。1.1.1OSI七层模型与TCP/IP四层/五层模型OSI(开放系统互连)参考模型提出了七层结构,从物理层到应用层,每一层都有其特定的功能和职责,例如物理层关注的是信号如何在介质上传输,而应用层则处
- 神经网络初步学习3——数据与损失
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一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- Python 网络爬虫的基本流程及 robots 协议详解
女码农的重启
python网络爬虫JAVA开发语言
数据驱动的时代,网络爬虫作为高效获取互联网信息的工具,其规范化开发离不开对基本流程的掌握和对robots协议的遵守。本文将系统梳理Python网络爬虫的核心流程,并深入解读robots协议的重要性及实践规范。一、Python网络爬虫的基本流程Python网络爬虫的工作过程可分为四个核心阶段,每个阶段环环相扣,共同构成数据采集的完整链路。1.1发起网络请求这是爬虫与目标服务器交互的第一步,通过发送H
- python中的pydantic是什么?
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Pythonpython前端开发语言pydantic
Pydantic是Python中一个用于数据验证和设置管理的库,主要通过Python类型注解(TypeHints)来定义数据结构,并自动验证输入数据的合法性。它广泛应用于API开发(如FastAPI)、配置管理、数据序列化等场景。核心功能数据验证自动检查输入数据是否符合类型和约束条件(如字符串长度、数字范围等)。类型转换将原始数据(如JSON、字典)转换为Python类型(如datetime、En
- [特殊字符] AlphaGo:“神之一手”背后的智能革命与人机博弈新纪元
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人工智能Python#OTHER人工智能算法数据挖掘机器学习alphagogoogle围棋
从围棋棋盘到科学前沿的通用人工智能范式突破本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义与历史意义AlphaGo是由谷歌DeepMind团队开发的围棋人工智能程序,其里程碑意义在于:首破人类围棋壁垒:2016年以4:1击败世界冠军李世石九段,成为首个在完整对局中战胜人类顶尖棋手的AI。
- python视频工具包 ffmpeg 使用示例
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1.简介FFMPEG堪称自由软件中最完备的一套多媒体支持库,它几乎实现了所有当下常见的数据封装格式、多媒体传输协议以及音视频编解码器,提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。2.ffmpeg的常用方法将某文件下所有ts文件按顺序合并,转换成MP4格式存储:importffmpegdeftest2():ts_folder='path/ts_files/ceshi/'output_mp4="pa
- 【人工智能】Spring AI Alibaba,一个面向 Java 开发者的开源框架,它旨在简化将人工智能(AI)功能集成到应用程序中的过程。
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A-AIGC人工智能大模型人工智能javaspring
一、SpringAIAlibaba介绍SpringAIAlibaba是一个面向Java开发者的开源框架,它旨在简化将人工智能(AI)功能集成到应用程序中的过程。该项目基于SpringAI构建,并且是阿里云通义系列模型及服务在JavaAI应用开发领域的最佳实践。SpringAIAlibaba的目标是为开发者提供一套高层次的AIAPI抽象以及与云原生基础设施的深度集成方案,从而帮助他们快速构建智能应用
- python汇率_用Python抓取汇率
抓取的是中行的数据:网址代码#-*-coding:utf-8-*-importreimporturllib.requesturl='http://www.boc.cn/sourcedb/whpj/index.html'#网址req=urllib.request.Request(url)response=urllib.request.urlopen(req)the_page=response.rea
- python抓取汇率_09 使用Python爬取中国银行网站选择汇率最坑的一天
爬取2018年8月27日~9月2日的欧元汇率。先说结论:如果是现汇卖出价,可以选择2018-08-3109:19:26,现钞卖出价805.28。我刚问了报销过的人她说任选都行,可以不是中行折算价。最近出差,学校可以以人民币的形式报销路费、住宿费,汇率,可以任选出差期间的任何一天任何时候的中国银行的汇率,中国银行网站上的汇率长这样:如果想要合理利用规则,多回一点本,不妨选择汇率最坑的一天(默默给财务
- 模型融合与人机协同:构建人机共生的智能未来
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在科技日新月异的今天,人工智能(AI)已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机,到自动驾驶汽车,再到医疗诊断,AI的应用已经渗透到了我们生活的方方面面。然而,尽管AI的发展已经取得了显著的成就,但是我们仍然面临着一个重大的挑战:如何让AI系统更好地理解和适应人类的需求,以实现人机共生的智能未来。为了解决这个问题,越来越多的研究者开始探索模型融合和人机协同的方法。2.核心概念与联
- vLLM 优化与调优:提升模型性能的关键策略
强哥之神
人工智能深度学习计算机视觉deepseek智能体vllm
在当今人工智能领域,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,而优化和调优这些模型的性能成为了至关重要的任务。vLLM作为一种高效的推理引擎,提供了多种策略来提升模型的性能。本文将深入探讨vLLMV1的优化与调优策略,帮助读者更好地理解和应用这些技术。抢占式调度(Preemption)由于Transformer架构的自回归特性,有时键值缓存(KVcache)空间不足以处理所有批量请求。在这种情况下,vL
- 爬虫小结
Crescent_P
python小项目python数据分析
python爬虫小组作业上周布置了python的小组作业,每一组要求爬取老师指定的信息,本组抽到的题目如下:从中国银行网址:http://www.boc.cn/sourcedb/whpj/获取主要外汇(美元、欧元、英镑、加拿大元、澳大利亚元、日元、韩元、新台币、澳门元和港币)的牌价信息,计算出它们的每天平均价。要求把今年5月份每天平均价格保存到Excel文件中,每种外汇的数据保存在一个工作表中,并
- Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互
AI大模型应用实战
springneo4j人工智能ai
SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词:SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要:本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念,然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着,通过实际代码示
- Python 爬虫实战:抓取华尔街日报付费文章摘要的全方位指南
Python爬虫项目
python爬虫开发语言信息可视化数据分析
引言在全球化的信息时代,获取高质量的新闻内容对于研究、投资和决策具有重要意义。《华尔街日报》(TheWallStreetJournal,简称WSJ)作为国际知名的财经媒体,其文章内容备受关注。然而,WSJ的大部分内容属于付费订阅,普通用户无法直接访问。本文将深入探讨如何使用Python爬虫技术,结合最新的工具和方法,抓取WSJ的付费文章摘要。一、了解目标网站结构1.1WSJ网站结构分析WSJ的官方
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement