- Django-ORM-select_related
巴啦啦小魔仙变身
PythonDjangodjango数据库sqlitepython
Django-ORM-select_related作用使用场景示例无select_related的查询有select_related的查询如何理解"只发起一次查询,包含所有相关作者信息"1.select_related的工作原理2.具体示例解析3.为什么只发起一次查询数据库中的books量巨大,使用`select_related`导致服务崩掉,如何解决程序层面优化1.优化select_relate
- DeepSeek该选蒸馏版还是满血版
飞翔的FOX
人工智能
针对不同版本的DeepSeek,需要从多个维度综合分析:1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力:更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力,尤其在跨领域、开放域任务中优势显著。70B模型若未经过充分行业适配,其原始能力上限低于671B。但在特定场景下,通过优化可能突破这一限制。2.行业数据适配的关键作用长期迭代的70B模型可通过以下方式缩小差距:领域微调:持续
- 使用Trubrics进行LLM用户分析和反馈管理
dgay_hua
python
技术背景介绍在AI模型开发过程中,用户的输入数据和反馈信息对模型优化至关重要。Trubrics是一个强大的LLM用户分析平台,能够帮助开发者收集、分析和管理用户的提示和反馈。本文将介绍如何使用Trubrics平台,结合实际代码展示其安装、设置及应用。核心原理解析Trubrics主要通过对用户与模型的交互进行分析,来提供改进建议。其核心是利用API来监控用户发出的每一个提示和反馈,从而帮助开发者更好
- 仓储系统货位优化毕业论文【Flexsim仿真】
aikelele
人工智能
一、内容简介由堆垛机、货架、输送系统、管理系统、控制系统等组成的传统堆垛式仓储系统因为其成熟的技术和推广方式、高效等特点广泛的应用在物流、车间、制造等行业。但是堆垛机仓库每个巷道都会拥有一台堆垛机,其作业方式受到限制,鲁棒性比较差,一个巷道堆垛机出现问题题将导致整个巷道作业停止。同时,堆垛机立体仓库的可协调性比较差,企业的产品有旺季、淡季之分,在旺季时可能满足正常的出入库需求;在淡季时,可能会出现
- PointNet++改进策略 :模块改进 | x-Conv | PointCNN, 结合局部结构与全局排列提升模型性能
我是瓦力
PointNet++改进策略人工智能深度学习计算机视觉
目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法,旨在从点云(pointcloud)数据中学习特征。传统卷积神经网络(CNN)在处理规则网格数据(如图像)时非常有效,但由于点云是无序且不规则的,直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失,并对点的排列顺序敏感。
- 智能优化算法:海洋捕食者算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法算法机器学习神经网络
智能优化算法:海洋捕食者算法文章目录智能优化算法:海洋捕食者算法1.算法原理2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码摘要:海洋捕食者算法(MarinePredatorsAlgorithm,MPA)是AfshinFaramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法,其灵感来源于海洋适者生存理论,即海洋捕食者通过在Lévy游走或布朗游走之间选择最佳觅食策略。具有寻优能力强等特点。1.算
- 点云网络的论文理解(三)-点云网络的优化 PointNet++的总体说明
CUHK-SZ-relu
PointNet深度学习
总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。2.另外一个就是PointNet不具有平移不变性,理解一下这个,PointNet最后是一个maxpooling所以决定是不是选择当前内容的唯一因素是大小,因为除了pooling之外使用的就只有mlp,之前的所有一系列处理其实都可以等价为乘上一个参数,每个的参数可能不同,有正
- 在 Maven 中使用 <scope> 元素:全面指南
波波有料
mavenmavenjava
目录前言在Maven中,元素用于定义依赖项的作用范围,即依赖项在项目生命周期中的使用方式。正确使用可以帮助我们优化项目的构建过程,减少不必要的依赖冲突,并提高构建效率。本文将详细介绍的使用步骤、常见作用范围、代码示例以及注意事项。1.元素的作用元素用于指定依赖项的作用范围,决定依赖项在哪些阶段(如编译、测试、运行等)可用。Maven根据的值来决定是否将依赖项包含在最终的构建结果中。2.常见的值3.
- JavaScript 性能优化实战案例与解决方案
Real Man★
javascript性能优化开发语言
JavaScript性能优化是提升Web应用流畅度和用户体验的核心环节。以下是针对常见性能问题的实战案例与优化方案,涵盖代码优化、渲染优化、内存管理等多个方面:一、高频事件处理优化案例1:滚动事件卡顿问题:页面监听scroll事件实现动态效果,但频繁触发导致卡顿。优化方案:javascript复制//1.节流(Throttle):固定时间间隔执行functionthrottle(fn,delay)
- QP 问题(Quadratic Programming, 二次规划)
BineHello
算法人工智能强化学习自动驾驶线性代数
QP问题(QuadraticProgramming,二次规划)是什么?QP(QuadraticProgramming,二次规划)是一类优化问题,其中目标函数是二次型函数,约束条件可以是线性等式或不等式。QP问题是线性规划(LP,LinearProgramming)的扩展形式,广泛应用于最优控制、机器学习、金融优化、信号处理等领域。一、QP问题的数学定义标准形式的QP问题如下:minx12xTQx
- DP 问题 -- LQR中的DP问题
BineHello
自动驾驶算法人工智能强化学习
深入地介绍线性二次调节问题(LinearQuadraticRegulator,LQR),并详细说明它作为动态规划(DP)的一个经典应用问题的求解过程。一、LQR问题定义(最优控制视角)LQR问题是一种特殊的最优控制问题,系统动力学为线性、代价函数为二次型的优化问题:离散时间线性系统:xt+1=Axt+Butx_{t+1}=Ax_t+Bu_txt+1=Axt+Butxt∈Rnx_t\in\mathb
- Native 崩溃解析工具
JT-999
Androidpython
NDKToolsLibrary一个Python工具库,用于简化AndroidNDK崩溃分析。该库通过封装NDK工具来简化操作,支持解析.dmp文件和logcat崩溃日志,并支持灵活配置参数。支持多平台(Linux、Windows、macOS),并提供Shell和Batch脚本便于使用。功能特性解析.dmp文件:使用ndk-stack工具解析崩溃堆栈解析原生崩溃日志:从logcat输出中提取原生崩溃
- Flutter——最详细原生交互(MethodChannel、EventChannel、BasicMessageChannel)使用教程
怀君
flutterandroidKotlinflutter交互Flutter与原生交互
MethodChannel(方法通道)用途:实现双向通信,用于调用原生平台提供的API并获取返回结果。场景:适合一次性操作,如调用相机、获取设备信息等。使用步骤:Flutter端:通过MethodChannel监听事件流。staticconstplatform=MethodChannel('com.example.fltest.plugin.DeviceInfoPlugin');Android端(
- 为什么说Unity引擎支持跨平台
你一身傲骨怎能输
编程语言unity游戏引擎
Unity引擎支持跨平台的主要理由包括以下几点:多平台发布:Unity引擎允许开发人员使用相同的代码和资源来构建应用程序和游戏,并在多个平台上发布,包括Windows、Mac、Linux、iOS、Android、WebGL、PlayStation、Xbox等。这种跨平台发布的能力使开发人员能够将他们的应用程序和游戏带到更广泛的受众中。统一开发环境:Unity提供了一个统一的开发环境,使开发人员可以
- 陪玩系统UNIAPP+PHP6:支持二开、源码定制与多端同步优化的应用
php小程序后端
一、系统概述陪玩系统是一个集用户注册登录、陪玩师资料展示、下单、支付、评价等功能于一体的综合性平台。通过该平台,用户可以轻松找到心仪的陪玩师,享受游戏陪玩、K歌陪玩、交友陪玩等多种服务。而陪玩师则可以通过展示自己的技能和服务,吸引用户下单,从而获得报酬。[源码领取地址!](https://www.51duoke.cn/games/?id=7)二、技术选型前端框架:UNIAPPUNIAPP是一个基于
- 基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱
Wis4e
深度学习pytorch神经网络
nn.Module是nn的一个核心数据结构,它可以是神经网络的某个层(Layer),也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Module,生成自己的网络/层。nn中已实现了绝大多数层,包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等,这些层都是nn.Module的子类,能够自动检测到自己的Parameter,并将其作为学习参数,且针对GPU运行进行了cuDNN优化。nn中的
- Mapster:深入了解快速且高效的对象映射库
江沉晚呤时
NetcoreC#microsoftwindows.netcorec#asp.netnet
在.NET开发中,处理对象间的映射通常是一项重复且容易出错的任务。为了简化这一过程,开发者常常使用诸如AutoMapper这样的库,而Mapster是另一个轻量级且高效的替代方案。Mapster提供了强大的功能、简洁的配置和优秀的性能,尤其适合对性能要求较高的场景。本文将详细介绍Mapster的使用方法,包括基础用法、高级特性以及性能优化,帮助你充分利用这一工具。1.安装Mapster首先,我们需
- OPPO机器学习算法岗(AI智能体)内推
飞300
人工智能业界资讯
专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用,研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化,并参与构建产品原型;2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案,结合智能体应用,实现最佳效果与性能;3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术,并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码:X3448036
- 【商城实战(18)】后台管理系统基础搭建:从0到1构建电商中枢
奔跑吧邓邓子
商城实战商城实战uniappSpringBoot后台管理系统
【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- 绿色算力网络构建与智能调度实践
智能计算研究中心
其他
内容概要绿色算力网络的构建需以能效优化为核心,通过智能调度系统实现算力资源的高效整合与动态分配。当前架构设计包含三大核心模块:异构计算集群(涵盖GPU、FPGA及量子计算单元)、跨区域网络互联协议(适配东数西算的传输需求)以及能耗监测平台(基于实时数据建模的碳足迹追踪)。下表示例展示了典型算力节点的关键参数对比:节点类型计算密度(TFLOPS/m²)功耗比(TOPS/W)延迟控制(ms)量子计算集
- 跨领域算法安全优化与可解释实践
智能计算研究中心
其他
内容概要作为系统性研究框架,《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入,重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性,构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式,同时引入动态可解释性分析技术,为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面,研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略,以及生成对抗网络在数据
- 智能算法安全与跨领域创新实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在智能算法快速渗透各行业的背景下,安全治理与技术创新已成为驱动跨领域应用的核心议题。当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开,通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力,构建起多模态技术融合的创新路径。在应用场景层面,医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系,其中超参数优化、特征工程
- A800算力部署实战策略
智能计算研究中心
其他
内容概要《A800算力部署实战策略》聚焦于高性能计算集群的全生命周期管理,系统梳理从底层硬件选型到上层软件生态协同的关键技术路径。本书以A800芯片的并行计算特性为切入点,深入探讨算力密度与能效比之间的动态平衡机制,覆盖硬件拓扑优化、分布式任务调度、跨架构编译优化等核心环节。通过模块化设计思路,将复杂的部署流程拆解为可迭代实施的标准化操作单元,为不同规模的计算场景提供灵活适配方案。建议在规划初期建
- 模型优化前沿趋势与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与边缘计算技术的深度融合,模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术,正在重构跨机构协作的模型训练范式,而量子计算与神经架构搜索(NAS)的结合,为超参数优化开辟了新维度。在应用层面,医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果,验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
- 算力安全创新驱动未来趋势endofsentence
智能计算研究中心
其他
内容概要算力安全与技术创新正在重塑全球算力生态,其核心驱动力来自异构计算、边缘计算及量子计算等前沿技术的深度融合。当前算力架构正经历从集中式向分布式演进,通过异构加速芯片、动态资源调度算法及绿色能效优化,显著提升算力基础设施的可扩展性与可靠性。例如,异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速,使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据:根据IDC预测,到2025年全球智能算力需求将增长30倍,
- 1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础
Unknown To Known
动手学习深度学习深度学习人工智能
视频资源B站:动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数,目标函数,过拟合,优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络,多层感知机卷积神经网络——
- 如何快速定位慢SQL?
java1234_小锋
mysqljava面试开发语言
大家好,我是锋哥。今天分享关于【如何快速定位慢SQL?】面试题。希望对大家有帮助;如何快速定位慢SQL?1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网快速定位慢SQL的过程可以通过以下几种方法来实现。这些方法的关键在于尽早识别并分析性能瓶颈,逐步优化SQL查询。1.启用慢查询日志(MySQL为例)慢查询日志是检测慢SQL的一个重要工具。可以启用慢查询日志,记录执行时间超过阈值的查
- 报表DSL优化,享元模式优化过程,优化效果怎么样?
蒂法就是我
享元模式python前端
报表DSL优化与享元模式应用详解一、报表DSL优化1.问题背景报表系统通常使用领域特定语言(DSL)定义模板结构、数据绑定规则及样式配置。随着复杂度提升,DSL可能面临以下问题:冗余配置:重复定义样式、布局或数据源。解析效率低:嵌套层级过深或语法冗余导致解析耗时增加。维护困难:DSL文件臃肿,难以快速定位问题。2.优化策略结构扁平化:减少嵌套层级,通过引用机制复用公共配置块。#优化前(嵌套冗余)t
- H100架构解析与性能优化策略
智能计算研究中心
其他
内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品,其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。本文将从核心架构创新与典型场景调优两个维度展开:首先解析第三代TensorCore的稀疏计算加速机制、FP8混合精度支持特性及其对矩阵运算的优化效果;其次,针对显存子系统中HBM3堆栈布局、L2缓存分区策略以及数据预取算法的协同优化进行拆解;最
- Uniapp使用地图的时候滑动上层的view地图也滑动
堕落年代
uniappuni-app
问题根源分析原生组件层级:uniapp中的原生地图组件(如)默认处于最高层级,普通视图元素无法覆盖事件冒泡机制:触摸事件会穿透到下层组件滚动冲突:当内容滚动到底部/顶部时继续滑动会触发父容器滚动完整解决方案步骤1:结构优化到这里去步骤2:样式控制/*地图容器*/.map-container{position:fixed;width:100%;height:100vh;z-index:1;/*确保低
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,