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LGGGGGQ
学习pytorch深度学习
torch.optim优化器torch.optim是PyTorch中用于优化神经网络参数的模块,里面实现了一系列常用的优化算法,比如SGD、Adam、RMSprop等,主要负责根据梯度更新模型的参数。️核心组成1.常用优化器优化器作用典型参数torch.optim.SGD标准随机梯度下降,支持momentumlr,momentum,weight_decaytorch.optim.Adam自适应学习
- 人类的具身智能与机器的具身智能
人机与认知实验室
人类具身智能与机器具身智能的根本区别在于其基础机制和本质属性。人类具身智能是基于生物体的生理结构和神经系统的复杂交互,通过身体与环境的直接感知和体验,形成具有情感、意识和主观性的认知与行为能力。这种智能是动态的、适应性强的,并且深受个体经验、文化背景和社会互动的影响。而机器具身智能则是通过传感器、算法和数理模型来模拟与物理世界的交互,依赖于预设的规则和数据驱动的模式识别,缺乏人类的主观体验、情感和
- 基于单片机宠物喂食器/智能宠物窝/智能饲养
传送门其他作品题目速选一览表其他作品题目功能速览概述深夜加班时,你是否担心家中宠物饿肚子?出差旅途中,是否焦虑宠物无人照看?这些养宠族的共同痛点,正被一枚小小的单片机悄然化解。作为智慧宠物家居的核心设备,智能喂食器已从“定时撒粮”的机械玩具,进化成融合嵌入式控制、物联网通信、健康管理的科技终端。本文将深入拆解基于单片机的喂食器设计:从STM32主控芯片的选型,到0.5g精度的闭环投喂算法;从ESP
- C++ Primer Plus 第五版:源代码深度解析与实践
贫僧法号止尘
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《C++PrimerPlus第五版》通过源代码的实例展示,系统地介绍了C++编程语言的基础和高级特性。本书内容涵盖了基本语法、控制结构、函数、类和对象、封装、继承与多态、模板、异常处理、STL以及输入/输出流等多个关键知识点,帮助读者在理解理论的同时,通过实践加深对这些概念的应用。1.C++基础语法和高级特性介绍C++是一种静态类型、编译式、通用的编程语言,它
- 数据结构与算法学习 (08)字符串匹配--BF算法/RK算法
暱稱已被使用
BF算法也就是串的模式匹配算法,在主串中查找与模式T(副串)相匹配的子串,如果匹配成功,找到该子串在主串出现的第一个字符。模式匹配不一定是从主串第一个字符开始,可以在主串中指定起始位置。算法思想:将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比较S的第二个字符和T的第二个字符;若不相等,则比较S的第二个字符和T的第一个字符,依次比较下去,直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种
- 【c++】提升用户体验:问答系统的交互优化实践——关于我用AI编写了一个聊天机器人……(12)
gfdhy
算法数据结构c++c语言人工智能tf-idf
本期依旧使用豆包辅助完成代码。从功能到体验的转变上个版本已经实现了问答系统的核心功能:基于TF-IDF算法的问题匹配和回答。它能够读取训练数据,处理用户输入,并返回最相关的答案。但在用户体验方面还有很大提升空间。让我们看看改进版做了哪些关键优化:1.引导系统上个版本仅在启动时显示简单的"Hello!输入'exit'结束对话。"提示,对于初次使用的用户来说不够友好。改进版增加了:详细的欢迎信息和功能
- 【C语言】基于 DEV C++的简单扫雷游戏
九.九
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目录一、代码二、实训报告三、答辩PPT一、代码这学期C语言大作业选题:基于DEVC++的简单扫雷游戏,以下是devc++适配代码。#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS1#include#include#include#defineROWS9#defineCOLS9#defineMINE_COUNT10voidInitBoard(charboard[][COLS],intro
- 列车-轨道-桥梁交互仿真研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、研究背景与核心概念二、系统建模方法与关键技术(1)子系统建模(2)耦合机制与算法(3)激励源建模三、仿真软件工具与验证(1)主流仿真平台(2)参数设置要点(3)实验验证方法四、工程应用与典型案例(1)安全评估与优化设计(2)极端工况分析
- K近邻算法【python】【sklearn】
weixin_44985842
python近邻算法sklearn
0定义K近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)是一种基于实例的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。其核心思想是:在特征空间中,对于待预测的样本,找到与其距离最近的k个已知样本(“邻居”),根据这k个邻居的类别(分类任务)或属性值(回归任务)来决定该样本的预测结果,,常用欧氏距离公式:对于两个n维样本点xi=(xi1,xi2,...,xin)x_i=(x_{i1},x_{i2},
- python学智能算法(二十五)|SVM-拉格朗日乘数法理解
引言前序学习进程中,已经对最佳超平面的求解有了一定认识。刚好在此梳理一下:函数距离首先有函数距离F,也可以称为函数间隔F:F=mini=1...myi(w⋅xi+b)F=\min_{i=1...m}y_{i}(w\cdotx_{i}+b)F=i=1...mminyi(w⋅xi+b)几何距离然后有几何距离δ,也可以称为几何间隔δ:δ=mini=1...myi(w∥w∥⋅xi+b∥w∥)\delt
- 力扣25.7.15每日一题——有效单词
一个OI蒟蒻
LeetCodeleetcode算法职场和发展
Description应该都能看懂吧……Solution一道简单的模拟题。按照题意枚举字符串,判断元/辅音;判断合法即可。也不知道今天的题为什么怎么淼Code(C++、Python3)C++classSolution{public:boolisValid(stringword){if(word.size()bool:iflen(word)<3:returnFalsee=f=Falseforcinw
- OpenCV 入门指南 —— 从环境搭建到图像处理
m0_74751715
opencv图像处理人工智能python
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- 排序算法—插入排序(插入、希尔)(动图演示)
每天都要进步1
排序算法排序算法算法数据结构
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使用场景用作系统中的多级索引,实现高效的查找、插入、删除操作。作为某些搜索算法的底层数据结构。用于存储数据流,以保持其有序状态。特点1.对于根节点满足:任意左子树节点num)cur=cur.left;//找到目标节点,跳出循环elsebreak;}//返回目标节点returncur;}插入操作1.查询插入位置,从根节点出发,根据当前节点和插入num的大小判断在左右子树,直到越过叶子节点跳出循环,(
- 【AI论文】CLiFT:面向计算高效与自适应神经渲染的压缩光场标记
摘要:本文提出了一种神经渲染方法,该方法将场景表示为“压缩光场标记(CLiFTs)”,以保留场景丰富的外观和几何信息。CLiFT通过压缩标记实现计算高效的渲染,同时能够通过调整标记数量来表征场景,或利用单个训练好的网络渲染新视角。具体而言,给定一组图像,多视图编码器会根据相机位姿对图像进行标记化处理。潜在空间K均值聚类算法利用这些标记选取一组精简的光线作为聚类中心。随后,多视图“压缩器”将所有标记
- 手绘电路图的节点和端点检测一个简化版的算法实现框架
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于论文描述,我将提供一个简化版的算法实现框架,用于手绘电路图的节点和端点检测,并整合生成电路原理图。以下代码结合了YOLOv5目标检测和传统图像处理技术,符合论文中提到的98.2%mAP和92%节点识别准确率的关键指标。核心算法实现(Python+OpenCV+YOLOv5)importcv2importnumpyasnpimporttorchfromyolov5importYOLOv5#需要安装
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IT1.LeetCode:汇总区间Java编写2020-12-09(228.汇总区间)2.《Java从入门到精通》明日科技:P351~355阅读记xmind笔记,并自己实现实例。知识点之前确实都学过,但还是再系统复习一下吧。3.《Semantic-awareWorkflowConstructionandAnalysisforDistributedDataAnalyticsSystems》:粗读关键
- Python实现神经网络算法指南
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Python实现神经网络算法指南神经网络是一种模拟人脑神经元结构进行信息处理的机器学习算法。在深度学习领域中,神经网络是最为强大的算法之一。Python作为一门简单易学的编程语言,也成为了许多人选择实现神经网络算法的首选语言。在本篇文章中,我们将通过Python代码来实现神经网络算法。导入必要的库为了实现神经网络算法,我们需要导入一些必要的Python库,包括numpy和matplotlib。其中
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系统服务架构负载均衡网络运维
目录一、系统架构设计与核心流程1.1原创架构图解析1.2双流程对比分析二、分区策略优化实践2.1动态权重分区算法实现(Python)三、通信优化机制实现3.1基于RDMA的通信层实现(TypeScript)四、性能对比与调优4.1分区策略基准测试五、生产级部署方案5.1Kubernetes部署配置(YAML)5.2安全审计配置六、技术前瞻与演进附录:完整技术图谱一、系统架构设计与核心流程1.1原创
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北辰alk
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在python程序中调用java代码Python是一门“胶水”语言,非常灵活多变,但是在一些特殊的时候,也需要调用其它语言来协助实现更多的功能;在公司使用python进行接口测试的时候,会遇到有些接口数据是由公司的开发人员进行自定义的加密算法进行加密的,此时,要开发告诉加密代码是不太可能的。跟开发小哥沟通时,很多时候都是由他给一个jar包,然后剩下的就由测试人员来发挥了。那python该如何使用这
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智慧后厨检测:构建安全洁净厨房的智能解决方案背景:传统后厨管理的痛点与智慧化需求餐饮行业后厨管理长期面临操作规范难落实、安全隐患难察觉、卫生状况难追溯等痛点。传统人工巡检效率低、覆盖面有限,难以实现24小时无死角监管。例如,厨师未佩戴口罩或手套、违规使用手机、动火离人等行为,可能引发食品安全事故或火灾风险。随着人工智能技术的成熟,智慧后厨检测系统通过集成多种算法,实现了对后厨人员行为、环境卫生、设
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文章目录平衡二叉树二叉树的所有路径左叶子之和完全二叉树的节点个数平衡二叉树题目链接:110.平衡二叉树平衡二叉树的定义:该二叉树的所有节点的左右子树高度差不大于1解题逻辑:这个题和我们前一篇文章说的二叉树的高度是有关的,那么我们是否可以考虑复用求二叉树高度的代码?一个最主要的问题就是求高度的方法返回值是int类型的,而我们判断二叉树是否平衡肯定是想返回boolean,那么我们可以考虑使用-1当作信
- 人脸数目统计系统实现:基于OpenCV和C++的人脸识别
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目介绍如何利用OpenCV库和C++语言开发一个人脸识别系统,用于统计图像中的人脸数量。内容涵盖人脸识别的基本原理、关键步骤及技术细节,包括使用Haar级联分类器进行人脸检测,并通过C++编程实现从图像处理到人脸统计的全过程。1.人脸识别基本原理与步骤人脸识别技术已经在安全验证、智能家居、社交媒体等多个领域得到了广泛应用。其基本原理是通过分析人脸图像中的特
- 算法训练营Day12 二叉树part01
一、二叉树的递归遍历每次写递归,都按照这三要素来写,可以保证大家写出正确的递归算法!确定递归函数的参数和返回值:确定哪些参数是递归的过程中需要处理的,那么就在递归函数里加上这个参数,并且还要明确每次递归的返回值是什么进而确定递归函数的返回类型。确定终止条件:写完了递归算法,运行的时候,经常会遇到栈溢出的错误,就是没写终止条件或者终止条件写的不对,操作系统也是用一个栈的结构来保存每一层递归的信息,如
- 深入解析Zstandard压缩格式规范
石顺垒Dora
深入解析Zstandard压缩格式规范前言Zstandard(简称zstd)是Facebook开发的一种高效无损压缩算法,在现代数据压缩领域占据重要地位。本文将从技术实现角度深入剖析Zstandard压缩格式规范,帮助开发者全面理解其设计原理和实现细节。格式概述Zstandard压缩数据由一或多个帧(frame)组成,每个帧都是独立的压缩单元。帧分为两种类型:标准帧:包含实际压缩数据可跳过帧:包含
- Python-Zstandard 使用教程
Python-Zstandard使用教程项目介绍Python-Zstandard是一个为Zstandard(zstd)压缩库提供Python绑定的开源项目。Zstandard是一种由Facebook开发的高性能数据压缩算法,旨在提供高压缩比和快速压缩解压速度。Python-Zstandard项目的目标是通过一个Pythonic的接口,提供对底层CAPI的丰富访问,同时不牺牲性能。项目地址:GitH
- 减肥真的有那么难吗?
卡塔老爸
我之前没有认真的研究过减肥这件事,不过也有过几次减肥失败的经历,在减肥大军中也听到看到很多失败或者放弃的例子,原以为减肥不容易,但是最近由于自己身体问题,减肥提上必须完成的重要级,我比较全面的研究和实践后发现,减肥其实soeasy。首先明确一下减肥的概念,减肥是减脂不是减重,很多人存在这样一个误区,看着体重秤来衡量自己是胖是瘦,还有一些体重标准,什么体重应该是身高乘以多少多少的算法,好像人体重量全
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$