- 焱老师带你学习MYSQL系列 第一篇 (MYSQL 整体架构)
weixin_44669461
MYSQLmysql学习架构
相关系列链接焱老师带你学习MYSQL系列第六篇(MYSQL是如何实现锁的)焱老师带你学习MYSQL系列第五篇(MYSQL事务隔离级别是如何实现的)焱老师带你学习MYSQL系列第四篇(MYSQL优化器详解)焱老师带你学习MYSQL系列第三篇(MYSQL单表访问方法)焱老师带你学习MYSQL系列第二篇(MYSQL数据结构)焱老师带你学习MYSQL系列第一篇(MYSQL整体架构)前记我很多年前曾经面试各
- Python入门教程丨3.5 正则表达式
凌小添
Python教程python正则表达式mysql
今天我们来学习Python里超实用的字符串匹配和正则表达式。这是处理文本数据的神器,无论是爬虫、数据清洗还是文本分析,都离不开它,我们从基础语法讲起,再到实战场景,深入体会正则的妙用。1.re库正则表达式(RegularExpression,简称regex或regexp)是一种用来匹配字符串的强大工具。它由一串字符和特殊符号组成,用于描述或匹配一系列符合某种模式的字符串。正则表达式广泛应用于文本搜
- RTX 3090图形处理巅峰性能解析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIA面向专业创作者与发烧级玩家的旗舰产品,RTX3090重新定义了图形处理的性能边界。本文将以Ampere架构的技术演进为切入点,系统性解构该显卡在显存配置、运算单元协作及图像处理技术方面的创新设计。通过对比测试数据与工程原理分析,重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率,以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样(DLSS)任务中的动态负载分
- A10高效配置实战技巧
智能计算研究中心
其他
内容概要在复杂的企业网络环境中,A10设备的配置效率直接影响业务系统的稳定性和响应能力。本文围绕A10Thunder系列设备的全流程调优展开,系统梳理从基础参数校准到高级功能部署的关键步骤,重点解析负载均衡算法与业务场景的适配逻辑、会话保持机制的性能平衡点以及SSL加速优化的硬件资源分配策略。建议在实施配置前,通过A10的AXAPI接口提取现有系统日志,结合业务流量特征制定差异化的调优方案。文中提
- Ascend Extension for PyTorch是个what?
机器学习人工智能深度学习
1AscendExtensionforPyTorchAscendExtensionforPyTorch插件是基于昇腾的深度学习适配框架,使昇腾NPU可以支持PyTorch框架,为PyTorch框架的使用者提供昇腾AI处理器的超强算力。项目源码地址请参见Ascend/Pytorch。昇腾为基于昇腾处理器和软件的行业应用及服务提供全栈AI计算基础设施。您可以通过访问昇腾社区,了解关于昇腾的更多信息。2
- 神经网络与深度学习入门:理解ANN、CNN和RNN
shandianfk_com
ChatGPTAI神经网络深度学习cnn
在现代科技日新月异的今天,人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手,还是推荐系统,背后都有一项核心技术在支撑,那就是神经网络与深度学习。今天,我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题,其实它也没那么难懂!什么是神经网络?首先,我们要了解什么是神经网络。神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经
- Ajax购物车添加多产品的最佳实践
t0_54coder
ajaxokhttp前端个人开发
在电子商务平台中,购物体验的流畅性直接影响用户的购买决策。特别是在使用Ajax技术处理购物车操作时,确保每个步骤都能够无缝进行至关重要。今天,我们来讨论一下如何通过Ajax添加多个产品到购物车,并解决一个常见的技术问题。背景介绍假设你有一个在线商店,用户可以选择一系列附加产品(如交叉销售产品)并通过一个事件将它们全部添加到购物车中。这听起来简单,但实际上,这涉及到如何正确处理数据结构和Ajax请求
- 侯捷 C++ 课程学习笔记:STL 标准库与泛型编程的实战指南
孤寂大仙v
c++c++学习笔记
在侯捷老师的C++系列课程中,《STL标准库与泛型编程》这门课程让我对C++的强大工具——标准模板库(STL)有了全新的认识。STL是现代C++编程的核心,它提供了丰富的数据结构、算法和迭代器,极大地简化了开发工作。侯捷老师通过系统的讲解和实战案例,帮助我掌握了如何高效使用STL来解决实际问题。以下是我对这门课程的学习笔记和心得体会。一、课程核心内容:STL的三大组成部分侯捷老师的课程详细讲解了S
- 架构设计(15)面向服务架构SOA论文赏析
CoderIsArt
架构设计研究架构SOA
题目:论面向服务架构设计以及应用摘要本文以我参与的某公司业务上云项目为例,论述了面向服务架构设计方法和实现过程.该项目的目标是构建以某酒厂生产的白酒产品为主的电子商城,实现该白酒的线下营销升级为在线营销的战略目标,包括:线上抢购,支付,线下配送,防伪溯源等一系列电子商务功能.在此项目中,我作为系统架构师及主要管理人员,参与了该项目的需求开发\系统架构设计等主导工作.SOA将应用程序的不同功能单元,
- 云计算如何解决延迟问题?
云上的阿七
云计算
在云计算中,延迟(latency)指的是从请求发出到收到响应之间的时间间隔。延迟过高可能会严重影响用户体验,特别是在需要实时响应的应用中,如在线游戏、视频流、金融交易等。云计算服务如何解决延迟问题,通常依赖于一系列优化策略和技术来减少响应时间。下面我们来探讨几种主要的解决方案。1.多区域部署云计算服务商(如AWS、Azure、GoogleCloud)通常提供跨多个地理区域(Region)的部署选项
- 44、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-6、自动优化,就是把原来的权重更新的部分用面向对象的方式再写一次
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能
importnumpyasnpnp.random.seed(1)data=np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])target=np.array([[0],[1],[0],[1]])#weights_0_1=np.random.rand(2,3)#weights_1_2=np.random.rand(3,1)weights_0_1=np.array([[0.1,0.2
- SpringSecurity系列——安全Http响应头day8-2(源于官网5.7.2版本)
简明编程
笔记#SpringSecurityJava学习安全httpjava
SpringSecurity系列——安全Http响应头day8-2(源于官网5.7.2版本)安全Http响应头默认的安全头默认包含的安全头自定义默认安全标头禁用默认安全头禁用所有安全头(完全无效)缓存控制默认的缓存控制响应头禁用默认安全头开启缓存控制禁用缓存控制(cacheControl)内容类型(Content-Type)禁用Content-TypeHSTS严格传输安全默认的标头默认的严格的传输
- Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用
mosquito_lover1
python深度学习pytorchcnn
人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术,其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防:门禁、监控。金融:刷脸支付、身份验证。社交:自动标注、美颜。医疗:患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习:CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据:大规模数据集(如LFW、MegaFace)提升模型泛化能力。硬件加速:GPU、TPU等加速计算,提升实
- 深度学习与搜索引擎优化的结合:DeepSeek的创新与探索
m0_74825634
面试学习路线阿里巴巴深度学习搜索引擎人工智能
目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1?查询解析与语义理解4.2?搜索排名与相关性排序4.3?个性化推荐与用户行为分析5、总结引言随着人工智能(AI)技术的迅速发展,深度学习(DeepLearning)
- PYTHON机器学习小项目教程:预测鸢尾花种类
jackispy
python机器学习人工智能
我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型,该数据集包含150个样本,每个样本有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类(山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾)。一、环境配置首先,确保你已经安装了必要的库。如:pandas、numpy等,命令如下所示pipinstallnumpypandasscikit-learnmatplotlib[-i镜像源网站]二、
- 深度学习笔记——常见的Transformer位置编码
好评笔记
深度学习笔记深度学习transformer人工智能
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍3种常见的Transformer位置编码——正弦/余弦位置编码(sin/cos)、基于频率的二维位置编码(2DFrequencyEmbeddings)、旋转式位置编码(RoPE)文章目录Transformer中常见的编码方式正弦/余弦位置编码(SinusoidalPositionalEncoding)基于频率的
- DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通 PDF(附下载)
d3soft
pdfdeepseekAI教程
DeepSeek使用教程系列--DeepSeek15天指导手册——从入门到精通pdf下载:https://pan.baidu.com/s/1PrIo0Xo0h5s6Plcc_smS8w?pwd=1234提取码:1234或https://pan.quark.cn/s/2e8de75027d3《DeepSeek15天指导手册——从入门到精通》以系统化学习路径为核心,通过六大模块帮助用户逐步掌握AI工具
- 清华大学Deepseek从入门到精通全套手册合集(资料整理好了自取)
2501_90737221
pdfpython
链接:https://pan.quark.cn/s/e2d1e4f3343fDeepSeek火爆全球,网上各类教程层出不穷,质量却参差不齐。近日,清华大学团队在出了一版长达104页《DeepSeek从入门到精通》详细使用手册,深受好评。清华大学DeepSeek使用手册,104页PFD.下载永久解决DeepSeek“服务器繁忙”问题近日,清华团队又连续出了共计6本DeepSeek系列报告:DS清华第
- 深度学习面试八股文——决战金三银四
Good Note
补档深度学习面试人工智能机器学习AIGC校招春招
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记的任务是解读深度学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。公主号合集地址点击进入优惠地址:深度学习笔记合集笔记介绍本笔记的任务是解读深度学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。涵盖深度学习八股文和常用算法、模型,包括深度学习基础知识,前向传
- C/C++教程 第十七章 —— MFC开发多人聊天室
余识-
C/C++实战入门到精通mfcc++c语言
注意本系列文章已升级、转移至我的自建站点中,本章原文为:MFC开发多人聊天室目录注意一、前言二、网络编程基础三、网络协议1.TCP2.UDP四、TCP实现聊天1.Tcp服务器2.Tcp客户端4.运行测试五、UDP实现聊天1.UDP服务器2.UDP客户端3.运行测试六、思考问题一、前言前面几个章节我们大致过了一遍MFC的内容,相信现在的你已经是有能力开发一些简单的软件的了!但现在的软件,很少有不需要
- 深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet
智算学术
深度学习图像分类篇深度学习
B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,西一棒槌的,在这种情况下,我会给大家更新深度学习系列的技术文章,轮椅级持续更新技术干货,别问为什么是轮椅级,因为保姆级已经过时了!前置基础知识储备:python/pytorch/神经网络基础知识概念
- 轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算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
轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,神经网络模型变得越来越庞大和复杂。然而,大规模模型在计算资源、存储空间以及推理速度方面提出了更高的要求,这在移动设备、嵌入式系统等资源受限的环境中尤为明显。为了解决这一问题,轻量级网络设计应运而生。1.2研
- 基于KNN的鸢尾花分类预测模型
溪海莘
分类数据挖掘人工智能
基于KNN的鸢尾花分类预测模型.让机器实现对鸢尾花的分类分析,它会怎么做呢?我们首先列举出可能需要的要素:数据,模型和算法,效果评估。机器学习,它也是需要对自己的学习效果进行评估,因为它需要根据结果来调整参数。大多数情况需要人来介入这个过程,人们需要根据自身的经验来选取一些合适的参数,但是“爱偷懒”的数据科学家同时也提出一些自动化的程序来实现这一步骤。一、鸢尾花数据集1.1利用sklearn库导入
- Topaz Photo AI 人工智能图像处理 降噪
甜于酸
图像处理人工智能图像处理
介绍TopazPhotoAIMac版是一款人工智能图像处理软件,利用先进的AI技术为图像作品带来前所未有的提升。核心功能在于其智能降噪与细节增强能力,能够自动识别并去除照片中的噪点,同时保留并增强图像的细节和纹理,使照片更加清晰、细腻。具备图像分辨率提升特性,利用机器学习技术,分析并重建图像的细节,从而保持图像质量同时,显著提高图像的分辨率。提供自动调整色彩分布与对比度优化功能,使照片的色彩更加饱
- ATB概念之:算子tiling
人工智能深度学习
1什么是算子tiling在计算机科学和深度学习领域,算子tiling(有时也被称作操作符tiling或者循环tiling)是一种优化技术,主要用于提高计算效率,尤其是在处理大规模张量运算时。Tiling技术通常用于将大的计算任务分解成更小的块,这些小块可以在内存中更高效地处理,或者更适合并行计算环境。在深度学习框架中,算子tiling可以应用于不同的场景:内存优化:通过将大的张量切分成更小的部分,
- 2025预测趋势:AI知识库工具挑选指南
知识库知识库管理知识库软件
随着人工智能技术的飞速发展,AI知识库工具已成为企业和个人管理知识资产的重要手段。本文将探讨2025年AI知识库工具的预测趋势,并推荐六款精选工具,帮助用户挑选最适合的AI知识库解决方案。1.AI知识库的智能化:趋势预计到2025年,AI知识库工具将更加智能化,通过深度学习和自然语言处理技术,实现更精准的语义搜索和智能问答功能。这些工具将能够理解用户的查询意图,提供更准确和相关的信息。2.实时自动
- 前端工程化:基于Vue.js 3.0的设计与实践
码农阿豪@新空间
好“物”分享前端vue.jsjavascript
个人名片作者简介:java领域优质创作者个人主页:码农阿豪工作室:新空间代码工作室(提供各种软件服务)个人邮箱:[2435024119@qq.com]个人微信:15279484656个人导航网站:www.forff.top座右铭:总有人要赢。为什么不能是我呢?专栏导航:码农阿豪系列专栏导航面试专栏:收集了java相关高频面试题,面试实战总结️Spring5系列专栏:整理了Spring5重要知识点与
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
那雨倾城
PiscTraceYOLO机器学习目标检测深度学习图像处理
YOLOv12是YOLO系列中的最新版本,它引入了一种以注意力为中心的架构,旨在进一步提升物体检测的精度和速度。相比以往的YOLO模型,YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络(CNN)的结构,采用了全新的方法,融合了自注意力机制和高效的网络架构优化,提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。1.主要功能YOLOv12在多个关键点进行了优化和创新,以下是它的主要功能:1.1区域注意机制(Regi
- 探索Omniglot:一个无尽的手写字符集合
宋溪普Gale
探索Omniglot:一个无尽的手写字符集合omniglotomniglot-一个包含大量不同语言手写字符图像的数据集,用于机器学习模型的训练和评估。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/om/omniglot项目简介Omniglot是由BrendenLake等人创建的一个开源项目,其目标是提供一个广泛的手写字符集,用于研究人类和机器的学习能力。这个项目不仅仅是一
- 嵌入式学习|C语言篇进程间通信(IPC)全面解析与示例
DXX——
学习c语言php
一、进程通信基础概念1.1进程隔离原理现代操作系统通过虚拟内存技术为每个进程创建独立的地址空间,这种隔离机制保障了系统的安全性,但也导致进程无法直接访问彼此的内存数据。进程间通信(IPC)正是为解决这一矛盾而设计的核心机制。1.2IPC分类体系主要通信方式可分为:传统UnixIPC:管道、FIFOSystemVIPC:消息队列、信号量、共享内存POSIXIPC:改进的消息队列、信号量、共享内存网络
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p