- 二手劳力士价格暴跌,跌幅比房价还高,昔日的保值神器,怎么一下子就跌了这么多?
日记成书
热门实事学习
二手劳力士价格暴跌的现象,是多重因素共同作用的结果,涉及市场供需失衡、品牌策略调整、经济环境变化以及消费观念转型等。以下从核心原因、市场影响和未来趋势三个维度展开分析:一、暴跌的核心原因供需失衡:稀缺性泡沫破裂劳力士曾通过严格控制年产量(过去十年约100万只/年)和配货规则维持稀缺性,但2022年增产至124万只后,专卖店提货周期从数年缩短至60天,直接刺破了“稀缺神话”。同时,劳力士推出官方认证
- AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
綦枫Maple
AI+软件测试人工智能自动化运维
引言:软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅
- OLAP与OLTP:数据处理系统的两种核心架构
思静鱼
#Mysql-数据库架构
文章目录OLAP和OLTP的主要区别OLAP常见数据库和OLTP常见数据库OLAP是英文OnlineAnalyticalProcessing的缩写,中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术,用于从不同的角度进行数据挖掘和分析,以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。OLAP技术通常涉及到预计算、缓存和查询优化等方面的技术,可用于构建在线分析系统(OLAP系统)。该系统将大量的
- 为什么链表和顺序表删除数据的时间复杂度都为O(n),但是链表删除数据还更快
AredRabbit
数据结构算法链表数组
链表和顺序表(如数组)在删除数据时的时间复杂度通常都是O(n),但链表在实际操作中可能比顺序表更快。这是因为时间复杂度只描述了算法随输入规模增长的趋势,而没有考虑常数因子和具体操作的细节。以下是详细解释:1.时间复杂度分析顺序表(数组)删除操作:在顺序表中删除一个元素后,需要将后续的所有元素向前移动一位,以填补删除后的空缺。时间复杂度:移动元素的操作需要遍历后续的所有元素,因此时间复杂度为O(n)
- 数据分析在宇宙观测中的重要性
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
数据分析在宇宙观测中的重要性关键词:数据分析、宇宙观测、数据预处理、数据挖掘、数据可视化摘要:本文将探讨数据分析在宇宙观测中的重要性,从数据分析在宇宙观测中的应用背景、重要性、面临的挑战与机遇以及未来发展趋势等方面进行深入分析,旨在为读者提供一个全面而详细的了解。引言第1章:分析数据与宇宙观测的关联1.1.1数据分析在宇宙观测中的应用背景宇宙观测是研究宇宙的结构、演化、性质以及各种物理现象的科学。
- 2025最新Linux系统深度优化指南:20个核心技巧与实战案例解析
emmm形成中
linux应用实操服务器linuxgithub
2025最新Linux系统深度优化指南:20个核心技巧与实战案例解析摘要:随着Linux在云计算、大数据、AI等领域的广泛应用,系统性能优化成为运维工程师的核心技能。本文结合2025年最新实践案例,从内核调优、资源管理、安全加固到云原生适配,全面解析Linux系统优化的20项核心技术,助力企业打造高性能、高可用的服务器环境。一、Linux系统优化的重要性与趋势在数字化转型加速的背景下,Linux系
- 2025年五款电梯维保管理系统评测
无代码开发平台二维码
2025年中国的电梯保有量突破1063万台,向数字化管理转型已成必然。目前,已形成了政府主导的无纸化维保和市场化智能系统并行发展的趋势。然而,传统人工方式仍广泛存在于老旧小区和中小城市,纸面记录的方式存在效率低、漏检率高、一旦出现事故,数据追溯难等问题,正在被逐步淘汰。一、数字化转型的难点电梯管理的数字化转型虽然前景广阔,但也面临着诸多挑战:转型成本高:绝大部分智能巡检系统,需要大量的传感器来实时
- python爬虫项目(十二):爬取各大音乐平台排行榜并分析音乐类型趋势
人工智能_SYBH
爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫开发语言python爬虫项目python爬虫
目录1.项目简介2.工具与技术3.爬取音乐平台排行榜数据3.1使用requests和BeautifulSoup爬取网易云音乐排行榜3.2爬取QQ音乐排行榜4.数据处理4.1合并数据5.分析音乐类型趋势5.1使用关键词匹配类型6.数据可视化6.1绘制音乐类型分布图6.2绘制时间趋势图7.总结爬取各大音乐平台排行榜并分析音乐类型趋势是一个有趣且有意义的项目。我们可以通过以下步骤来实现:1.项目简介本项
- 利用大型语言模型进行市场分析与预测
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI实战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
1.背景介绍随着信息技术的飞速发展,企业积累了海量的文本数据,例如社交媒体帖子、产品评论、新闻报道等。这些数据蕴藏着丰富的市场信息,可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而,传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。近年来,随着自然语言处理(NLP)技术的进步,大型语言模型(LLMs)在文本分析领域展现出强大的能力,为市场分析与预测带来了新的机遇。L
- 基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统:引领BI行业新变革
招风的黑耳
数据分析
近期,一款基于DeepSeekAPI的智能数据分析和自动化处理系统横空出世,以其强大的功能和灵活的可扩展性,为BI行业带来了颠覆性的变革。该系统支持多类型数据分析,包括文本、指标和日志等。在文本分析方面,它能够提取关键信息,如人名、地名、时间等,帮助用户快速把握文本要点。同时,系统还能进行情感分析和紧急程度评估,为用户提供更加深入的文本洞察。在指标分析上,系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测,助力
- 计算机学习的五大避坑指南新手必藏
编程诗人华仔
架构设计学习java软件工程golang开发语言c语言python
避坑一:盲目跟风学习编程语言技术性深化:在选择编程语言时,要考虑语言的特点、适用场景以及未来发展趋势。例如,Java适合企业级应用开发,Python在数据分析和人工智能领域有广泛应用,而JavaScript则是前端开发的基础。明确自己的职业发展方向,选择与之匹配的语言进行深入学习。避坑二:忽视基础知识的掌握技术性深化:深入理解算法如排序、搜索等,熟悉常见的数据结构如链表、栈、队列、树等,并掌握设计
- 《外包程序员的转行突围:从C++开发到未来之路》
挣扎与觉醒中的技术人
c++开发语言改行学it程序人生职场和发展
为什么开设这个专栏?我是某外包公司的C++开发工程师,从业3年多,经历过996的疲惫、技术栈迭代的焦虑,马上面临行业对“大龄程序员”的隐性淘汰规则。当前C++开发岗位的竞争日益激烈,传统互联网企业对基础开发岗的需求逐渐饱和,而外包行业的局限性(技术深度不足、项目重复性高)让我开始思考:是继续在“舒适区”内卷,还是主动转型寻找新赛道?通过调研2025年的就业趋势,我发现:C++岗位分化明显:高端领域
- 吞没形态:K线图中的经典反转信号解析
EagleTrader
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在近期分享中,我们主要讲述了几种基本面分析方式,而今天咱们切换到技术面分析方面,来说说K线。K线形态分析因其直观性和有效性而受到广泛欢迎。它不仅能展示价格的波动,还能揭示市场情绪的变化和潜在的趋势反转。在本文中,EagleTrader将重点介绍K线中的吞没形态,包括看涨吞没和看跌吞没,以及它们的实际应用方式。什么是吞没形态吞没形态是一种由两根K线组成的K线反转信号,它表明当前趋势可能即将发生转变。
- 数据集与云计算:云端数据集的管理与应用
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
1.背景介绍1.1大数据时代的数据挑战步入21世纪,我们见证了信息技术的爆炸式增长,数据以前所未有的速度产生、存储和使用。从社交媒体互动到科学研究,从电子商务交易到物联网传感器,各行各业都被海量数据所淹没。这种数据爆炸式增长带来了前所未有的机遇和挑战。1.1.1机遇:数据驱动型决策数据的激增为企业和组织提供了前所未有的洞察力。通过分析和理解这些数据,我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
- 物联网核心技术M2M的构成、基本特征和应用类别
一抹斜阳尽余辉
物联网M2M物联网技术
现阶段,许多公司都在引进新的面向客户的相关产品和服务以改善现有的产品,增加收益并且创造新的收益机会。根据跨国通讯公司沃达丰的M2M晴雨表数据,在已经应用M2M技术的企业中,有66%声称他们的战略侧重于外部利益相关者,M2M的趋势已经显而易见。全球已经有超过四分之一的企业在应用M2M技术,随着M2M技术越来越普遍,越来越多的企业意识到M2M技术的无限可能性:不仅能使企业内部业务流程自动化,还能够驱动
- 服务器虚拟化:技术原理、实践与未来趋势
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服务器运维虚拟化
服务器虚拟化:技术原理、实践与未来趋势引言在云计算与数字化转型的浪潮下,服务器虚拟化技术已成为现代IT基础设施的核心支柱。通过将物理服务器资源抽象为多个独立虚拟环境,企业显著提升了资源利用率、灵活性和运维效率。本文将从技术原理、核心组件、实践场景及未来趋势展开分析。一、服务器虚拟化技术原理1.1基本架构服务器虚拟化的核心是通过Hypervisor(虚拟机监控器)实现硬件资源的抽象与隔离。其架构分为
- DeepSeek市场份额攀至9.6%,探索生成式AI的行业变革之路
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能
摘要最新发布的“全球生成式AI行业趋势”报告显示,生成式AI正深刻改变多个行业的结构。尤其值得注意的是,DeepSeek的市场份额已提升至9.6%,在全球排名中稳居第二位。报告指出,传统搜索、网站开发、自由职业者及教育技术等领域正受到这一技术的显著影响。生成式AI不仅推动了这些行业的变革,还提供了深入的分析和见解,预示着未来更多的创新与发展。关键词生成式AI,市场份额,行业变革,DeepSeek,
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- 无监督AI训练:机遇与挑战并存
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
无监督AI训练:机遇与挑战并存关键词:无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要:本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域,首先介绍了其基本概念与原理,然后详细解析了无监督AI训练的核心技术,如聚类算法和降维技术,以及无监督深度学习。接着,本文通过实际项目案例分析,展示了无监督AI训练的应用实践。最后,本文分析了无监督AI训练面临的挑战,并展望了其未来发展趋势。通过本文的阅读,
- 提高客户体验:人类计算在营销中的应用
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
人类计算与营销:开启个性化时代的未来人类计算与营销:开启个性化时代的未来关键词:人工智能、个性化营销、客户体验、数据驱动、客户关系管理摘要:本文探讨了人类计算在营销中的应用,包括语音识别、人脸识别、自然语言处理等技术,以及如何通过这些技术实现个性化营销、客户关系管理和用户体验优化。文章分析了当前技术的发展趋势和面临的挑战,并提出了未来发展的方向。引言随着人工智能技术的飞速发展,人类计算在各个领域中
- 使用OpenCV和MediaPipe库——驼背检测(姿态监控)
WenJGo
AI学习之路Python之路opencv人工智能计算机视觉算法pythonnumpy
目录驼背检测的运用1.驾驶姿态与疲劳关联分析2.行业应用案例1.教育场景痛点分析2.智能教室系统架构代码实现思路1.初始化与配置2.MediaPipe和摄像头设置3.主循环4.资源释放RGB与BGR的区别一、本质区别二、OpenCV的特殊性内存结构示意图:三、转换必要性分析转换流程图示:四、常见问题场景五、性能优化建议六、底层原理七、验证实验八、现代发展趋势整体代码效果展示驼背检测的运用1.驾驶姿
- 迎接无人工厂时代:技术基石与发展航向
Wnq10072
经验分享其他物联网数据挖掘人工智能低代码
在科技浪潮的持续推动下,制造业正经历着深刻变革,无人工厂作为智能制造的前沿形态,正逐步从概念走向现实,重塑着全球工业格局。无人工厂,并非绝对意义上的“无人”,而是借助多种先进技术,极大程度减少人力干预,实现生产过程的高度自动化、智能化与自主化。深入探究无人工厂所需技术及发展趋势,对把握制造业未来脉搏至关重要。一、无人工厂的关键技术体系(一)工业自动化技术自动化生产线:这是无人工厂的硬件基础,由各类
- HarmonyOS NEXT组件深度全解:十大核心组件开发指南与实战
北辰alk
鸿蒙harmonyos华为
文章目录引言:组件化开发的未来趋势第一章:基础UI组件精要1.1Button:交互设计的基石1.1.1多态按钮实现1.1.2高级特性1.2Text:文字渲染的进阶技巧1.2.1富文本混排1.2.2性能优化第二章:布局组件深度解析2.1Flex:弹性布局的工业级实践2.1.1复杂布局构建2.1.2响应式设计2.2Stack:层叠布局的魔法2.2.1悬浮层实现2.2.2高级应用第三章:容器类组件开发秘
- 中国嵌入式单片机就业形势分析
与光同尘 大道至简
单片机嵌入式硬件pythongithub硬件工程arm开发
此博客分析中国嵌入式单片机的就业形势,包括行业趋势、技能需求,以及不同技能水平的薪资情况。会重点探讨裸机开发与RTOS(如FreeRTOS、TTR等)的市场需求差异,以及如何提升竞争力。行业趋势嵌入式单片机(MCU)作为电子产品的大脑,在各行业中应用广泛且持续增长。在物联网领域,海量的传感器节点和智能设备需要低功耗、小型化的MCU支持,物联网的普及为单片机市场带来了巨大的增量需求(2024年单片机
- Manus:全球首款通用AI智能体的中国突破——重新定义人机协作新范式[特殊字符]
sherlock__cc
人工智能
一、颠覆性创新:从“思考”到“执行”的跨越Manus(拉丁语“手脑并用”)由国内Monica团队研发,是全球首个实现全链路自主执行的通用AI智能体。与传统AI仅提供建议不同,Manus能通过云端虚拟机调用工具链(如浏览器、代码编辑器、文件处理器等),将用户需求直接转化为可视化成果。例如,输入“分析特斯拉股价趋势”,Manus会自动分解任务→抓取数据→编写Python脚本→生成图文报告→打包发送至邮
- 工程化与框架系列(24)--跨平台解决方案
一进制ᅟᅠ
前端工程化与框架前端
跨平台解决方案引言随着移动互联网的发展,跨平台开发已成为前端开发的重要趋势。本文将深入探讨前端跨平台开发的各种解决方案,包括响应式设计、混合开发、原生开发等方案,帮助开发者选择合适的跨平台策略。跨平台开发概述跨平台开发主要包括以下方向:响应式Web:适配不同设备的网页应用混合应用:Web技术开发的原生应用原生跨平台:使用统一框架开发原生应用渐进式应用:ProgressiveWebApps(PWA)
- Python 自然语言处理实战: NLTK 与 spaCy,文本分析的左右护法
清水白石008
pythonPython题库python自然语言处理easyui
Python自然语言处理实战:NLTK与spaCy,文本分析的左右护法引言在信息爆炸的时代,文本数据以前所未有的速度增长,蕴藏着巨大的信息和价值。从社交媒体的评论,到浩如烟海的文档,文本数据无处不在,成为了解用户意图、挖掘商业情报、洞察社会趋势的关键来源。然而,文本数据本质上是非结构化的,计算机难以直接理解和处理。自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术应运而
- # 附录3 傅立叶分析应用
技术与健康
Excel数据分析与模拟决策傅立叶分析线性回归excel数据分析
傅立叶分析不仅限于理论研究,它在金融、信号处理、环境科学、医疗、机械维护等众多领域具有广泛的实际应用。在Excel中,傅立叶分析工具为用户提供了简单而高效的频域分析手段,帮助发现数据中的周期性特征,识别异常频率,从而做出有针对性的决策。1.金融市场分析:周期性趋势发现应用背景:金融市场数据,如股票价格、指数、交易量等,往往包含周期性波动。投资者和分析师可以利用傅立叶分析来识别这些周期,帮助预测市场
- 基于pandas的哪吒2电影评论数据分析
2302_80651048
数据分析大数据数据挖掘
一、项目背景《哪吒2》作为国产动画电影的续作,凭借前作积累的口碑与IP效应,上映后引发广泛讨论。为深入理解观众对影片的真实反馈,挖掘市场评价中的关键信息,本项目基于电影评论数据集,从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析,旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。二、分析目标观众评价洞察:解析评分分布与情感倾向,识别影片的核心优势与争议点。用户行为分析:探索评论时间
- 研究发现,LLM基于数据的内在含义进行表示,并以其主导语言推理
新加坡内哥谈技术
人工智能自然语言处理语言模型深度学习copilot
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/【本周AI新闻:Deepseek崛起背后:AI智能代理时代正式到来?】https://w
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
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spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
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[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
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Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。