- 等保测评中的物联网设备安全评估
亿林数据
物联网安全网络安全等保测评
随着物联网(IoT)技术的飞速发展,物联网设备已经广泛应用于智能家居、智慧城市、工业自动化等多个领域,极大地提升了社会生产力和生活便利性。然而,随着IoT设备数量的激增,其安全性问题也日益凸显,成为我们必须面对的重要课题。在这一背景下,等级保护(等保)测评中的物联网设备安全评估显得尤为重要,它为我们提供了一个有效的安全评估和管理机制。一、物联网设备安全评估的重要性物联网设备的核心理念是实现物物相连
- Gemini CLI 文件发现引擎深度解析:从模式匹配到智能搜索的架构演进
步子哥
智能涌现架构人工智能
前言在现代AI开发工具中,如何快速、准确地找到相关文件是一个基础而又重要的能力。今天我们将深入解析GeminiCLI中的GlobTool类——一个看似简单的文件搜索工具,实际上却承载着复杂的模式匹配、智能排序、Git集成等多重职责,展现了如何将传统的文件搜索演进为AI时代的智能文件发现系统。GlobTool的设计哲学核心设计理念GlobTool的设计体现了智能化文件发现¹的核心理念。它不仅仅是一个
- Python自动化机器学习平台库之mindsdb使用详解
概要MindsDB是一个开源的自动化机器学习平台,它通过SQL接口简化了机器学习模型的创建、训练和预测过程。该库的核心理念是将机器学习功能直接集成到数据库中,让开发者无需深入了解复杂的机器学习算法,就能够快速构建和部署预测模型。MindsDB支持多种数据源连接,包括MySQL、PostgreSQL、MongoDB等主流数据库,同时提供了丰富的PythonAPI接口,使得数据科学家和开发者能够在熟悉
- 【HTML网页】美妆梦工厂 - 打造你的美丽梦想(设计化妆品小店的官方网页,包含网页源代码)
敲代码的苦13
HTML网页源代码HTMLhtml前端
美妆梦工厂-打造你的美丽梦想网页内容:色彩搭配:使用粉色或紫色作为主色调,以营造温馨浪漫的氛围,吸引女性顾客。注意色彩的心理效应,比如红色能激发购买欲望,蓝色给人以信任感。布局规划:确保首页的导航栏清晰明了,分类明确。商品展示区要突出重点,可以设置轮播图展示主打产品或促销活动。详细的商品描述、高清大图、用户评价等是提高转化率的关键因素。在页面底部加上联系方式和服务承诺,增加顾客的信任感。个性化元素
- KTO(Kahneman-Tversky Optimization)技术详解与工程实现
DK_Allen
大模型深度学习pytorch人工智能KTO
KTO(Kahneman-TverskyOptimization)技术详解与工程实现一、KTO核心思想KTO是基于行为经济学前景理论(ProspectTheory)的偏好优化方法,突破传统偏好学习需要成对数据的限制,仅需单样本绝对标注(好/坏)即可优化模型。其创新性在于:损失函数设计:将人类对"收益"和"损失"的非对称心理反应量化数据效率:无需构建偏好对(y_w>y_l),直接利用松散标注二、KT
- 云成本优化的核心原则与框架
极客奇点
云服务降本增效云计算成本优化FinOps降本增效
一、引言:云成本失控的挑战据Flexera2022年报告,全球企业32%的云支出被浪费,主因包括资源闲置、配置超配、缺乏成本可见性等。面对此现状,FinOps(财务运营)作为云成本管理的核心框架,通过“成本可视-分配-优化”闭环,成为企业降本增效的关键手段。二、FinOps核心理念与三支柱框架FinOps的本质是打破财务、技术、业务的壁垒,建立数据驱动的成本治理文化。其框架由三大支柱构成:┌───
- 心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代
AI大模型应用实战
人工智能语音识别ai
心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代关键词:心理健康评估、语音信号处理、情感计算、AI模型、多模态融合摘要:传统心理评估依赖量表问卷和人工观察,存在主观性强、效率低、难以实时监测等局限。本文将带您走进“心理健康语音分析AI模型”的世界,从基础概念到核心技术,从算法原理到实战案例,揭秘AI如何通过“听声音”读懂心理状态,开启心理评估的智能化新时代。背景介绍目的和范围心理健康问题已成为全球公共
- FastAPI依赖注入:构建高可维护API的核心理念与实战
源滚滚AI编程
fastapilog4j
依赖注入(DependencyInjection,DI)作为FastAPI的核心设计模式,通过解耦组件依赖关系、提升代码复用性和可测试性,已成为现代API开发的基石。本文将深入解析其工作原理、高级特性及企业级应用场景。一、依赖注入的核心价值解耦与模块化将数据库连接、认证逻辑等基础设施与业务逻辑分离,避免代码冗余。示例:路由函数无需手动创建数据库连接,通过Depends(get_db)自动注入[ci
- PromptX 架构深度解析:从 DPML 协议看 AI 工程的未来范式
步子哥
智能涌现人工智能架构
核心理念:人类用自然语言描述需求,AI提供专业级服务-这不是科幻,而是PromptX正在实现的现实引言:小小协议文件背后的宏大愿景当我们打开PromptX项目中的dpml.protocol.md文件时,看到的不仅仅是一个技术规范,而是对AI交互未来的深刻思考。这个看似简单的协议文件,承载着整个PromptX生态系统的核心设计哲学,堪称AI工程领域的"宪法"。今天,让我们从这个协议文件开始,深度解析
- 大数据如何助力企业文化“软实力”升级?深挖数据背后的文化密码
Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍大数据
大数据如何助力企业文化“软实力”升级?深挖数据背后的文化密码今天我们聊一个听起来很“软”的话题——企业文化,但从一个不太“软”的角度来看:大数据如何参与企业文化的建设与提升。企业文化往往被看作无形资产,是团队凝聚力、创新力的源泉。但传统“喊口号”式的文化建设常常效果有限。大数据技术的兴起,给我们提供了洞察员工心理、量化文化影响的新思路,让文化建设从“感性”走向“理性”,从“盲目”变得“精准”。一、
- PromptX 架构演进深度解析:从理念到实践的完整工程化之路
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智能涌现架构人工智能
核心理念:AIuseCLIgetpromptforAI-一场关于AI认知架构的全方位革命引言:当理想遇见现实的工程挑战当我们深入研究PromptX项目的完整文档体系时,会发现这不仅仅是一个技术项目,而是一个从哲学思考到工程实践的完整演进过程。今天,让我们通过这些核心文档,深度解析PromptX如何从革命性理念发展为可落地的工程架构。这些文档记录了一个真实的技术演进过程:从最初的理想化设计,到遇到实
- 数据结构——20.B树
爱看烟花的码农
数据结构数据结构
第一部分:核心理论精讲一、B树(B-Tree)1.为什么需要B树?当数据量非常大时,内存无法一次性装下,大部分数据需要存储在磁盘等外部存储器上。磁盘I/O(读/写)操作相比内存访问非常慢。为了减少磁盘I/O次数,我们需要一种特殊的树结构,它的每个节点可以存储大量信息,从而使得树的高度尽可能低。B树(一种多路平衡查找树)就是为此而设计的。2.B树的定义(m阶)一棵m阶B树是满足以下条件的m路查找树:
- 创客匠人解析知识变现新范式:从创始人 IP 到商业闭环的全链路构建
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知识付费行业的竞争核心,正从“内容供给”转向“IP生态”的构建,而创客匠人在这一趋势中扮演着关键的基础设施角色。尤其是在创始人IP打造与IP变现的链路打通上,其技术体系与服务逻辑为心理学教育等领域提供了可落地的方法论,推动知识变现从“单点交易”升级为“生态化运营”。心理学教育领域的转型困境,折射出传统知识服务模式的痛点。UP星球创始人尚致胜老师的案例极具启示性:2022年投入近百万尝试线上转型,却
- 【AI论文】基于图像思维的多模态推理:理论基础、方法及未来前沿
东临碣石82
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摘要:近期,文本思维链(Chain-of-Thought,CoT)显著推动了多模态推理的进展。在这一范式下,模型在语言层面进行推理。然而,这种以文本为中心的方法将视觉信息视为静态的初始语境,从而在丰富的感知数据与离散的符号思维之间造成了根本性的“语义鸿沟”。人类认知往往超越语言的局限,将视觉作为动态的心理草图板加以利用。如今,人工智能领域也正经历着类似的演变,标志着从仅能对图像进行思考的模型向真正
- window显示驱动开发—从 BGR8888 转换为 XR_BIAS
程序员王马
windows图形显示驱动开发xr
例如,从BGR8888类型格式的转换(,DXGI_FORMAT_B8G8R8A8_UNORM)到XR_BIAS是无损的。显式选择比例因子510,用于在BGR8888类型格式与XR_BIAS之间提供完全不可逆的转换,而不会导致比例系数511所暗示的非线性跳跃接近0.5。核心设计原理无损转换条件BGR8888是8位/通道的归一化格式(值范围[0,1],步长1/255)。XR_BIAS的10位精度(范围
- Spring Boot 核心特性与版本演进解析
碎风影
SpringSpringBootspringboot后端java
深度解读自动配置原理、版本差异与3.x的颠覆性变革一、SpringBoot的核心理念与迭代主线SpringBoot用两大核心武器重构了Java开发范式:嵌入式容器:终结了“war包+Tomcat配置地狱”,让java-jar成为生产级部署的标准姿势自动配置:基于@Conditional的条件装配机制,实现“开箱即用≠不可定制”的平衡迭代本质:1.x解决基础效率2.x拥抱响应式3.x云原生革命二、核
- 【人工智能】Maas(模型即服务)(Model as a Service)是一种基于云计算的商业模式,通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户,使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。
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A-AIGC人工智能大模型人工智能云计算
ModelasaService(模型即服务,MaaS)是一种基于云计算的商业模式,通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户,使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。MaaS通过云原生架构和标准化服务,正在重塑AI技术的开发和消费方式,推动人工智能从“技术专有”向“普惠工具”转变。以下是其核心要点:1.定义与核心理念MaaS将大模型(如GPT-3、多模态模型等)封装为标准化服务,用户
- DRM 显示控制与硬件参数配置链路总结(以 i.MX8MP 为例)
DRM显示控制与硬件参数配置链路总结(以i.MX8MP为例)支持作者新书,深入学习嵌入式开发知识:京东购买链接一、核心理解显示参数(如分辨率、时序、色深)最终来源于用户空间,由DRM驱动完成传递与配置,并由LCD控制器驱动实际硬件输出。设备树中通常不写死这些参数。二、显示硬件参数:定义与归属参数项通常设置位置说明分辨率用户空间(如Weston)通过DRMAPI设置,例如1920x1080@60Hz
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每日简报新闻简报:AI行业信任危机浮现标题:知名科技作者AlbertoRomero发文《我对AI行业正在失去所有信任》来源:TheAlgorithmicBridge(算法之桥)核心内容:作者立场:长期支持AI技术的作者AlbertoRomero公开表达对行业信任的崩塌,称"作为一个支持者,我本不愿有这种感受"。行业痛点:未具体说明的行业乱象导致公众信任度下降暗示AI发展过程中存在伦理或透明度问题传
- 青年开发者董翔:在代码世界中探索创新边界
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引言:从兴趣萌芽到技术深耕当大多数00后还在适应大学生活时,2004年出生的董翔已在软件技术领域展现出超越同龄人的探索热情。作为软件技术专业大一学生,他以“技术创新解决实际问题”为核心理念,在前端开发、数据修复等领域构建了独特的研究体系。从高中时期自学编程的懵懂少年,到提出“同源数据互补修复机制”“框架质疑学习法”的青年研究者,董翔的成长轨迹折射出新一代技术人对知识的主动建构与实践突破。一、学术探
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
人工智能深度学习
引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- php输出扶墙而立的三角形,扶墙而立的成长历程——涉县五中刘嘉巍
王克丹
php输出扶墙而立的三角形
两周,我们就犹如一个婴儿,从母亲的怀抱实现了能够扶墙而立的成长历程。经过两周的实践,我基本能按照教案的要求,将一堂体育课较为完整执行开展,而且最重要的是我们每个人从心理上实现了从学生到教师的转变,当然这也体现在我们的举止、仪表、谈吐和教态间。相信,每一个实习老师在上完一节体育课后,心中总有那么股成就感和无限的自信。这就是我们成长与进步的最好体现。实践的操作、指导老师的传授、自己的亲身经验、使我们在
- PromptX 核心架构深度解析:DPML 标签框架的革命性设计
核心理念:让AI既是工具使用者,也是被工具赋能者-通过标准化的"标签框架"实现AI的即时专家化引言:标签框架背后的深刻洞察当我们深入探索PromptX项目中的tag目录时,会发现这不仅仅是几个技术规范文件,而是一套完整的AI认知架构系统。这五个标签框架文件构成了PromptX生态系统的"DNA",定义了AI如何思考、如何行动、如何成为专业角色。今天,让我们从这些看似简单的标签定义开始,解析Prom
- Fiber是什么?
醉方休
react.js
对React的Fiber架构的理解需要从React的核心目标与面临的挑战说起。它本质上是React16引入的全新协调(Reconciliation)引擎,旨在解决React15及之前版本在处理大型应用和复杂更新时遇到的根本性性能瓶颈和用户体验问题。核心理解:Fiber是什么?虚拟的底层数据结构:Fiber是对React组件、DOM节点或其他UI元素的轻量级、链式表示的JavaScript对象。每个
- 大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具,核心设计基于MapReduce分布式计算框架,通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括:批处理特性:基于MapReduce作业实现导入/导出,适合大规模离线数据迁移,不支持实时数据同步。异构数据源连接:支持关系型数据库(如MySQL、Oracle)与Hadoop生态(HDFS、H
- 基于KANO模型的调研问卷设计避坑
Alex艾力的IT数字空间
产品经理原型模式产品运营交互设计规范腾讯会议蓝湖
KANO模型调研中,设计无引导性偏差的问卷需遵循中立表述、选项平衡、逻辑验证原则。一、避免引导性偏差的核心策略1.问题中性化设计禁用倾向性词汇:避免“优化”“提升”等暗示性词语,改用中性描述。❌引导性:“增加扫码支付功能会让体验更好吗?”✅中性化:“扫码支付功能的存在对您来说如何?”对称性表述:正向/反向问题结构完全对仗,仅改变核心条件。正向:“提供XX功能时,您的满意度如何?”反向:“不提供XX
- 面向高校的人工智能通识教育课程实验设计方案
武汉唯众智创
人工智能人工智能通识教育课程实验人工智能通识教育人工智能通识课程人工智能通识
一、前言2018年,教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》,明确提出“重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合,探索‘人工智能+X’的人才培养模式”。过去,人工智能教育多集中于研究生阶段,本科生接触机会相对有限。2019年,教育部批准35所高校增设“人工智能”本科专业,这标志着人工智能正式纳入本科教育体系。如今,人工智能课程大多是计
- 选择什么高端宠物食品品牌?雀巢瑞普纳科学卓越之选
Jamie20190106
宠物
近年来,全球宠物经济以前所未有的速度升温,将宠物视为家庭成员的“拟人化”养宠观念,正深刻重塑着消费决策。根据行业数据显示,全球宠物食品市场规模预计将在未来五年内以超过7%的年复合增长率持续扩张。在这片蓬勃发展的市场中,一个以“Human-grade(人食级)”为核心理念的赛道,正成为资本和消费者共同追逐的新风口。“人食级”概念的兴起,精准地捕捉了当代宠主的焦虑:对传统宠物干粮中肉粉、谷物填充物和复
- 我们为何与幸福擦肩而过?——从四种人生模式中看见自己
老马爱知
心灵驿站积极心理学幸福的方法自我成长情绪管理个人发展心理学人生哲学
《幸福实修手册:用积极心理学点亮你的八维人生》专栏①本篇导读你是否有过这样的时刻:拼尽全力抵达终点,却在山顶感到一阵寒意,内心的喜悦远没有想象中那般汹涌?你是否也曾在日复一日的忙碌、消遣、甚至“内卷式”的自我提升中,感觉自己像一个陀螺,被无形的手抽打着旋转,却不知幸福在何方?本篇文章,我们将借助积极心理学一个极其经典的工具——“汉堡模型”,为你的人生状态做一次深度“体检”。它将帮助你清晰地看见自己
- AutoScraper: 智能、自动、快速的Python网页抓取利器
AutoScraper简介在当今数据驱动的时代,网页抓取已成为获取大量在线数据的重要手段。然而,传统的网页抓取方法往往需要编写复杂的代码,并且在面对不同网站结构时缺乏灵活性。AutoScraper应运而生,它是一个智能、自动、快速且轻量级的Python网页抓取库,旨在简化网页抓取过程,让数据获取变得更加便捷。AutoScraper的核心理念是"学习"抓取规则。用户只需提供目标网页的URL或HTML
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
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14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本