- Matplotlib 完全指南:从入门到精通
老哥不老
pythonmatplotlib
前言Matplotlib是Python中最基础、最强大的数据可视化库之一。无论你是数据分析师、数据科学家还是研究人员,掌握Matplotlib都是必不可少的技能。本文将带你从零开始学习Matplotlib,帮助你掌握各种图表的绘制方法和高级技巧。目录Matplotlib简介安装与基础配置基础绘图常用图表类型图表样式与美化多子图布局高级技巧实战案例常见问题与解决方案总结与资源Matplotlib简介
- FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析
herosunly
大模型精度BF16硬件适配
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析,希望对学习大
- Netty学习路线图 - 第二阶段:Java NIO基础
by.G
学习javanio
Netty学习路线图-第二阶段:JavaNIO基础Netty学习系列之二本文是Netty学习路线的第二篇,重点讲解JavaNIO的核心概念及编程模型,这是理解Netty设计理念的关键基础。引言在上一篇文章中,我们介绍了学习Netty的第一阶段:Java基础与网络编程基础。本篇文章我们将深入探讨JavaNIO(NewI/O或Non-blockingI/O)的核心概念和编程模型,这是理解Netty框架
- educoder机器学习 --- 神经网络
木右加木
educoder机器学习神经网络
第1关:神经网络基本概念1、C第2关:激活函数#encoding=utf8defrelu(x):'''x:负无穷到正无穷的实数'''#*********Begin*********#ifx<=0:return0else:returnx#*********End*********#第3关:反向传播算法#encoding=utf8importosimportpandasaspdfromsklearn.
- 智能办公与科研革命:ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南
jwwkyjspt
机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议(根据你的硬件)四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1:智能客服(中文)场景2:法律问答(中文RAG)场景3:医学问答/健康咨询场景4:AI写作助手(中英文)场景5:代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
- 板凳-------Mysql cookbook学习 (十--7)
第8章:生成摘要8.0引言mysql>select*fromstatesorderbyname;+----------------+--------+------------+----------+|name|abbrev|statehood|pop|+----------------+--------+------------+----------+|Alabama|AL|1819-12-14|
- 板凳-------Mysql cookbook学习 (十--15)
fengye207161
mysql学习android
10.31编写时间处理工具sql--创建测试数据--插入所有原始数据,使用STR_TO_DATE函数处理不同格式的日期INSERTINTOdate_test(event_name,event_date)VALUES('Fred',STR_TO_DATE('04-13-70','%m-%d-%y')),('Mort',STR_TO_DATE('09-3-69','%m-%d-%y')),('Alic
- Lynda.com软件教程英文字幕集锦
mater lai
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Lynda.com平台上的英文字幕文件汇集了从基础到高级的各类软件教程,涵盖AutodeskMaya、AdobeIllustrator、MicrosoftPowerPoint、AdobePhotoshop、Windows7操作系统、3dsMax、AutoCAD以及AdobeAfterEffects的使用和技巧。这些字幕文件为学习者提供了精准理解软件操作和技术术
- 数字信号处理(DSP)全方位学习指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:数字信号处理(DSP)是信息技术的关键部分,涉及多种数字信号的分析与处理技术,广泛应用于多个技术领域。本指南深入探索DSP的集成开发环境(IDE),基础概念,以及专业词汇,旨在帮助读者系统掌握DSP原理和实践技能。内容涵盖DSP集成开发环境CCS的使用、基础知识如傅里叶变换与滤波器设计,以及专业术语的学习。此外,还介绍了DSP在音频、图像处理和通信系统中的实际
- 【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用:关键看显存!
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式?二、为什么推荐本地部署?1️⃣零依赖网络和外部服务,更可靠稳定2️⃣无调用次数限制,更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用,节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用,低延迟高性能7️⃣离线可用(重要!)三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模
- 深度学习 vs 传统机器学习:哪个更适合你的项目?
AI大模型应用之禅
深度学习机器学习人工智能ai
深度学习vs传统机器学习:哪个更适合你的项目?关键词:深度学习、传统机器学习、特征工程、数据量、计算资源、项目选择、算法对比摘要:本文将用"炒菜"和"拼图"等生活案例,从核心原理、适用场景、资源需求等维度对比深度学习与传统机器学习。通过具体代码示例和真实项目场景分析,帮助开发者和企业决策者快速判断:你的项目该选深度学习还是传统机器学习?背景介绍目的和范围随着AI技术普及,"该用深度学习还是传统机器
- Python 机器学习实战:泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)
程序员阿超的博客
Pythonpython机器学习开发语言泰坦尼克号KaggleScikit-learn实战教程
引言:挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩,它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛,要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题:目标变量Survived只有两个值,0(遇难)或1(生还)。这个项目之所以经典,是因为它涵盖
- 【unity游戏开发——网络】网络协议、TCP vs UDP 本质区别
向宇it
【unity游戏开发——网络】网络网络协议unity游戏引擎c#tcp/ipudp
注意:考虑到热更新的内容比较多,我将热更新的内容分开,并全部整合放在【unity游戏开发——网络】专栏里,感兴趣的小伙伴可以前往逐一查看学习。文章目录一、网络协议概述二、OSI七层模型三、TCP/IP四层模型四、核心传输协议对比1、TCPvsUDP本质区别2、TCP关键机制详解2.1三次握手建立连接2.2四次挥手断开连接五、常见面试题精要六、总结1、TCP:2、UDP:专栏推荐完结一、网络协议概述
- LLM大语言模型学习笔记(1)
Arixs666
大语言模型语言模型笔记人工智能
1.概念大语言模型(LLM,LargeLanguageModel),也称大型语言模型,是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM通常指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,它们在海量的文本数据上进行训练,从而获得对语言深层次的理解。2.能力2.1涌现能力区分大语言模型(LLM)与以前的预训练语言模型(PLM)最显著的特征之一是它们的涌现能力。涌现能力是一种令人惊讶的能力,它在小型模型中不明显
- 【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类
斑点鱼 SpotFish
python数据建模聚类python数据分析
K-means聚类:最常用的机器学习聚类算法,且为典型的基于距离的聚类算法。K均值:基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析:make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
- 掌握Linux C++轻量级Web服务器开发:TinyWebServer项目实战
老光私享
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TinyWebServer是一个用C++编写的轻量级Web服务器,专为Linux系统设计。它提供了深入学习Web服务器工作原理和本地开发小型项目的机会。项目涵盖了网络套接字编程、多线程处理、HTTP协议解析等关键系统编程技术,并允许通过源代码分析学习和实践。开发者可以通过扩展TinyWebServer来学习更多关于Web服务器的深入知识和技术。1.Linux下
- 【unity游戏开发——网络】网络游戏通信方案——强联网游戏(Socket长连接)、 弱联网游戏(HTTP短连接)
向宇it
【unity游戏开发——网络】网络unity游戏游戏引擎c#编辑器http
注意:考虑到热更新的内容比较多,我将热更新的内容分开,并全部整合放在【unity游戏开发——网络】专栏里,感兴趣的小伙伴可以前往逐一查看学习。文章目录一、联网游戏类型划分二、核心通信协议对比三、开发选择指南专栏推荐完结一、联网游戏类型划分类型通信特点代表游戏技术本质弱联网游戏按需连接,单次请求后立即断开消消乐、卡牌类(如《刀塔传奇》)短连接通信强联网游戏持续连接,实时双向数据交换《王者荣耀》《和平
- 大语言模型LLM原理篇
大模型席卷全球,彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说,以后可能没有各种软件了,只有各种各样的智体(Agent)调用各种各样的API。在这种大势下,笔者也阅读了很多大模型相关的资料,和很多新手一样,开始脑子里都是一团乱麻,随着相关文章越读越多,再进行内容梳理,终于理清了一条清晰的脉络。笔者写原理篇时心情是有些惴惴不安的,因为毕竟对大模型的研究有限,缺乏深度。但是,还是觉得有必要记录一下学习理解心得,
- 我的第一个开源项目:用Python搭建轻量级静态网页服务器—— 零基础也能实现的Web开发初体验
一、为什么选择静态服务器?极简高效:无需数据库或复杂后端逻辑,适合展示简历、作品集等静态内容学习曲线平缓:是理解HTTP协议和Web服务原理的最佳入门方式资源消耗低:单文件Python脚本即可运行,内存占用小于10MB二、完整开发流程(含代码逐行解析)第一步:创建项目结构PWS/#项目根目录├──static/#静态资源文件夹│├──index.html#主页│├──style.css#样式表│└
- Svelte学习笔记六:谈谈双向绑定的使用
月半叫做胖
Svelte前端学习svelte前端框架
表单元素的双向绑定1.input受控绑定使用bind关键字进行绑定,svelte通过bind关键字来完成类似v-model的双向绑定textcheckboxnumberrangeselectletquestions=[{id:1,text:'question1'},{id:2,text:'question2'},{id:3,text:'question3'}];letselected=1;{#ea
- Milvus向量数据库入门指南
longfei.li
milvus数据库人工智能
一、Milvus简介Milvus是一个开源的向量数据库,专为AI应用和向量相似度搜索而设计,以加速非结构化数据的检索。自2019年创建以来,Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。Milvus的核心优势在于其高效的索引机制,它支持多种索引类型,包括FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ和HNSW等。这
- 常见机器学习算法与应用场景
计算机软件程序设计
知识科普机器学习算法人工智能
当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述,包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习(SupervisedLearning)1.1线性回归(LinearRegression)原理:通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系,适用于预测连续值输出。特点:简单易懂,计算速度快,但只能捕捉线性关系。应用场景:房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归(LogisticRegre
- Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读深度学习论文阅读图像处理
LearningFullyConvolutionalNetworksforIterativeNon-blindDeconvolution1.研究目标与实际问题1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1核心框架:迭代式梯度域处理2.1.1模型架构2.2关键技术实现2.2.1梯度域去噪网络2.2.2解卷积模块(核心公式实现)2.2.3损失函数设计2.2.4超参数端到端学习2.3与传统方法
- 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?✅一、使用正则化进行模型压缩(ModelCompression)目标:方法:L1正则化促使权重稀疏化代码示例:后续压缩步骤
- Java高并发系统限流算法的应用
赵广陆
arithmeticjava算法开发语言
目录1概述2计数器限流2.1概述2.2实现2.3结果分析2.4优缺点2.5应用3漏桶算法3.1概述3.2实现3.3结果分析3.4优缺点4令牌桶算法4.1概述4.2实现4.3结果分析4.4应用5滑动窗口5.1概述5.2实现5.3结果分析5.4应用想学习架构师构建流程请跳转:Java架构师系统架构设计1概述在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。限流可以认为服务降级的一种,限流是对
- Python从0到100完整学习指南(必看导航)
是Dream呀
Pythonpython人工智能爬虫web神经网络算法深度学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和工作就业的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
- (SERIES1) MacOS Terminal远程SSH连接Aliyun ECS服务器纯命令行模式下部署DM8教程(服务器环境Ubuntu 20.04LTS )
Ender-Shadows
达梦数据库ubuntumacos阿里云
1DM数据库版本介绍1.1版本区别 DM8目前的版本主要包括标准版、企业版、安全版和开发版。前三项的比较如表1-1所示。以适用场景为角度进行分类,标准版适用于小型应用开发,企业版适合生产环境级应用,安全版则在具备所有企业版基础上加入了对四权分立、强制访问控制、审计和实时侵害检测等功能上的补全,在安全性方面实现了更加全面完善的安全策略;至于开发版则专供开发者学习、测试、开发用途,有1年免费试用期,
- Python|读取word文档表格内容
算法与编程之美
算法之美编程语言人工智能python数据挖掘数据可视化
本文首发于微信公众号:"算法与编程之美",欢迎关注,及时了解更多此系列文章。引言在日常生活里,不管是办公、学习还是制作邀请函、请柬、简历等等,我们都会使用一个软件MicrosoftOfficeWord,OfficeWord是微软公司的一个收费文字处理应用程序,是最流行的文字处理程序之一,它虽功能强大,但简学易懂,但同时也有一个缺点,当一个Word文档储存的内容特别庞大的时候,使用者想要提取自己想要
- 记忆力锻炼方法
穗余
记忆力计算机视觉人工智能深度学习
记忆力锻炼的核心在于科学方法、持续训练和健康生活习惯的结合。通过重复训练、关联记忆、充足睡眠等方式,可有效提升大脑信息处理与存储能力。关键在于长期坚持,并结合多种技巧形成适合自己的记忆策略。一、科学记忆方法重复训练与间隔复习大脑通过重复强化神经连接,但机械重复效率低。建议采用间隔重复法,例如学习新知识后,在1天、3天、1周等间隔复习,利用“遗忘曲线”规律巩固记忆。关联记忆法将新信息与已知内容关联,
- 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