- 开源游戏服务器框架NFShmServer 简介(一)
gaoyi445
游戏C++游戏服务器共享内存游戏服务器lua游戏服务器插件游戏服务器
一、NFShmServer是什么？NFShmServer是一个使用C++开发的轻量级,敏捷型,弹性的,分布式的共享内存（C++热更）/多进程lua(lua热更)的插件开发框架,让你更快更简单的开发服务端应用.部分思路来自UE4和Ogre.(当前主要用在游戏领域).实现了一款unity3d捕鱼demo游戏和一个MMO(目前还在完善中)游戏，有兴趣的可以加群762414765学习二、特征可以做到分布式
- 特征缩放：统一量纲，提高模型性能
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
特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。比如，一个数据集中可能包含年龄（0-100）、收入（0-100000）、身高（150-200cm）等不同尺度的特征。这种量纲不统一会给许多机器学习算法（如梯度下降）带来问题，导致收敛速度慢、模型性能差等。特征缩放（FeatureScaling）就是一种用于解决这个问题的常用数据预处理
- Python 机器学习 基础 之 算法链与管道 【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例python机器学习算法链管道网格搜索
Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明一、简单介绍二、算法链与管道1、算法链与管道的概念2、使用Pipeline的示例3、关键点说明三、用预处理进行参数选择四、构建管道五、在网格搜索中使用管道1、举例说
- 智能算法安全优化与关键技术实践
智能计算研究中心
其他
内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中，联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题，而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力，为小样本场景提供技术支撑。与此同时，可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化，显著提升模型透明度，降低黑箱风险。在技术实现层面，特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能，结合
- 跨领域算法安全优化与实践路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在算法技术加速渗透金融、医疗、自动驾驶等关键领域的背景下，跨领域算法的安全性与可落地性成为核心挑战。本书从联邦学习的隐私保护架构切入，探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度，并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架，构建兼顾效率与安全的技术范式。值得注意的是，医疗影像分析中的对抗攻击防御机制与生成对抗网络驱动的推荐系统创新，揭示了算法动态演进中的风险控制逻辑。技术整合不应局限于单一场景优化，
- Kubeflow学习
小高高不要bug
学习kubernetes大数据
Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。目标不是重新创建其他服务，而是提供一种直接的方式来将最佳的ML开源系统部署到不同的基础设施。在任何运行Kubenertes的地方，都应该能够运行Kubeflow。Kubeflow是Kubernetes的机器学习工具包。要使用Kubeflow
- 深度学习系列71：表格检测和识别
IE06
深度学习系列深度学习人工智能
1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
- 【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统
kakaZhui
解码前沿多模态大模型：认知分析和工业级实战python开发语言AIGC人工智能chatgpt
写在前面：为什么需要端到端语音交互近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而，传统的语音交互系统往往采用“语音识别（ASR）-自然语言理解（NLU）-对话管理（DM）-自然语言生成（NLG）-语音合成（TTS）”的级联式架构，这种架构存在着诸多弊端，如：错误累积：每个模块的错误都会传递到下一个模块，导致最终结果
- FineBI 学习记录day1
foolisk
finebi学习etl
协作功能可以实现：创建者可以将分析主题、文件夹分享给其他设计用户进行协作，被协作的用户能查看或者使用相关分析主题的内容；实现分析主题的协同编辑。PS：不是分析主题的创建者或者该分析主题父级资源创建者，不能将分析主题协作给其他人，只能查看分析主题的协作情况。实现步骤：①由管理员分配权限：权限管理——全局设置（开启资源协作）——普通权限配置——分配给部门或用户相应资源协作权限https://help.
- 体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式
Tina0898
数据分析数据挖掘
体育数据分析作为一门交叉学科，正在重塑现代体育产业的发展轨迹。通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。一、数据采集与处理技术架构现代体育数据采集系统采用分布式架构，集成了计算机视觉、惯性测量单元(IMU)和生物电传感器等多模态数据源。计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法，可实现运动
- Django 中的算法应用与实现
岱宗夫up
教学sqlite数据库pythondjangoopencv
Django中的算法应用与实现在Django开发中，算法的应用可以极大地扩展Web应用的功能和性能。从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。1\.协同过滤算法1.1算法简介协同过滤是一种常用的推荐系统算法，通过分析用户的行为数据（如评分、浏览历史等），为用户推荐他们可能感兴趣的内容。
- 特征工程 (Feature Engineering)
AGI大模型与大数据研究院
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
特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程（FeatureEngineering）一直是一个至关重要的环节。它指的是从原始数据中提取或构造出有助于模型学习的特征，从而提高模型预测准确性的过程。特征工程的成功与否，直接关系到模型性能的好坏
- PyTorch 深度学习快速入门教程
有人给我介绍对象吗
AI论文写作深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法，涵盖张量（Tensor）操作、自动求导（Autograd）、构建神经网络以及模型训练。1.安装PyTorch在终端或命令行中运行以下命令安装PyTorch：pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio安
- rabbitmq 学习 之 mirror queue cluster 搭建（26）
xiaoliuliu2050
rabbitmq
官网:https://www.rabbitmq.com/ha.html高可用（镜像）队列默认情况下，queues存放在RabbitMQ集群的单个节点之上。exchanges和bindings恰恰相反，在集群中的所有节点中都有存档。queues可以配置镜像以此可以在多个节点中有备份。每个镜像队列包含一个master节点和一个或者多个slave节点。如果master节点由于某种原因失效，那么“资历最老
- 多线程-CompletableFuture
侧耳倾听111
java
简介CompletableFuture：异步任务编排工具。java8中引入的一个类，位于juc包下，是Future的增强版。它可以让用户更好地构建和组合异步任务，避免回调地狱。在CompletableFuture中，如果用户没有指定执行异步任务时的线程池，默认使用ForkJoinPool中的公共线程池。使用案例简单使用几个入门案例，学习如何使用CompletableFuture提交异步任务并行接收
- 深入解析 JVM —— 从基础概念到实战调优的全链路学习指南
总是学不会.
JVMjvmjava开发后端
文章目录一、为什么要学习JVM？1.面试必备与技能提升2.性能优化与问题诊断3.编写高质量代码二、JVM基础概念与体系结构1.JVM简介2.JDK、JRE与JVM三、JVM内存模型1.线程私有区2.线程共享区四、类加载机制与双亲委派1.类加载过程2.双亲委派模型3.动态加载与反射五、垃圾回收机制与调优策略1.分代收集思想2.常见垃圾回收算法3.主流垃圾收集器4.JVM调优六、JIT编译与代码优化1
- 2024华为OD机试真题-优秀学员统计(C++)-E卷A卷-100分
2024剑指offer
华为OD机试(C++)2025华为odc++
2024华为OD机试最新E卷题库-(C卷+D卷+E卷)-(JAVA、Python、C++)目录题目描述输入描述输出描述用例1用例2用例3考点题目解析代码C++题目描述公司某部门软件教导团正在组织新员工每日打卡学习活动，他们开展这项学习活动已经一个月了，所以想统计下这个月优秀的打卡员工。每个员工会对应一个id，每天的打卡记录记录当天打卡员工的id集合，一共30天。请你实现代码帮助统计出打卡次数top
- DeepSeek模型参数优化策略详解
资深老五
程序人生数据挖掘算法人工智能机器学习深度学习
各位DeepSeek爱好者好！我是一名深耕大模型领域的技术研究者。今天，我要和大家分享一个特别重要的话题：DeepSeek模型的参数优化策略。在我多年的实践经验中，发现很多开发者在使用DeepSeek时往往会忽视参数优化这个关键环节。其实，合理的参数优化不仅能显著提升模型性能，还能帮助我们节省计算资源。今天，我会用最通俗易懂的方式，结合实际案例，带大家深入了解DeepSeek模型的参数优化技巧。一
- 第0节 机器学习与深度学习介绍
汉堡go
李哥深度学习专栏人工智能机器学习神经网络
人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习（设计一个很深的网络架构让机器自己学）（深度学习就是找一个函数f）机器学习算法简介（狭义）一般是基于数学，或者统计学的方法，具有很强的可解释性经典传统机器学习算法：KNN、决策树、朴素贝叶斯一
- 【GMT-学习4】比例尺背景透明度设置
科熊小猪
GMT学习
比例尺背景透明度设置通过修改-F+gwhite参数为-F+gwhite@50，可以将地图的白色填充设置为50%的透明度。可以根据需要调整透明度值（例如@30表示30%透明度，@80表示80%透明度）。
- 极智芯 | 解读国产AI算力算能产品矩阵
极智视界
极智芯AI芯片算力国产化算能算力人工智能GPUTPU
欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文分享一下解读国产AI算力华为昇腾产品矩阵。邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码和资源下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDq算能属于自研TPU阵营，算能，有时候又叫比特大陆，有时候又叫算丰，我没有研究过他们公司的具体发展情况，所以关于称呼就不展开来。对于算能，我使用
- awesome python 中文版 相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)
weixin_30788731
AwesomePython中文版来啦！原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。GitHub-jobbole/awesome-python-cn:Python资源大全中文版环境管理管理Python版本和环境的工具p–非常简单的交互式python版本管理工具。pyenv–简单
- 【机器学习】决策树 ( Decision Tree )
AI天才研究院
ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习实战机器学习决策树算法支持向量机人工智能
【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump(2)回归CART：最小二乘回归树leastsquaresregressiontree⚪回归CART的例子(3)分类CART(4)处理缺失值Handlemissingfeatu
- 超实用计算机网络面试题，快来学习一下
优人ovo
计算机网络学习
引言计算机网络作为程序员的内功，不仅要做到深入理解，面试题也要详细掌握，跟着作者的节奏好好复盘一下吧1.OSI模型和TCP/IP模型的区别是什么？各层的主要功能是什么？考察点：网络分层架构、协议栈理解答案方向：OSI分为7层（物理层→数据链路层→网络层→传输层→会话层→表示层→应用层），TCP/IP简化为4层（网络接口层→网络层→传输层→应用层）。关键区别：OSI是理论模型，TCP/IP是实际工业
- 机器学习-随机森林解析
Mr终游
机器学习机器学习随机森林人工智能
目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
引言随着农业科技的进步，智能化农业越来越受到重视，尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中，杂草的生长对作物的生长产生了负面影响，因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行，包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
- 象牙塔中的“智者”：DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元
海棠AI实验室
“智教之光“-探索AI教育新范式人工智能RAGDeepSeek
目录高校问答智体的“前世今生”：痛点与机遇DeepSeekR1：开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”：场景、架构与实践3.1场景一：智能学术助手3.2场景二：个性化学习导航3.3场景三：科研数据分析3.4系统架构设计3.5实践案例分享技术进阶：让问答智体更“聪明”4.1知识图谱融合4.2持续学习与反馈4.3多模态融合挑战与展望：迈向更广阔的未来1.高校问答智体的“前世今生”：痛点与
- 人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现
accurater
人工智能深度学习科技机器人
引言人工智能（AI）与深度学习（DeepLearning）作为21世纪最具变革性的技术之一，已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。深度学习通过多层神经网络模拟人类认知过程，显著提升了复杂任务的自动化水平。本文将从技术原理、核心应用案例及代码实现三个维度，系统解析其实际应用，并探讨未来挑战与发展方向。一、深度学习技术概述1.1核心技术框架深度学习基于深度神经网络（DNN），其核心在于通过多层非线
- 零基础入门Jetson Nano——踩坑系统烧入，软件安装部署
Agmage
人工智能边缘计算视觉检测计算机视觉嵌入式硬件算法
一、简介本文章主要讲述作为小白的我，在零基础入手国产JetsonNano套件，踩坑系统烧入，环境部署，下面是我在最初学习路上遇到的问题，做一个总结，以便来帮助更多的nano小白少走弯路。二、问题汇总及解决方法问题点描述解决问题点时长/H解决问题点方法解决过程说明电源无匹配上对应设备要求1H选用设备所需电源5V,4A刚开始选用不匹配电源线，导致设备无法启动，误以为是设备坏了，拿了万用表测量。在使用到
- 如何使用 DeepSeek 提升工作效率
2401_89793006
热门话题信息可视化
如何使用DeepSeek提升工作效率？在这个信息爆炸的时代，我们每天都要面对海量的数据和信息，如何高效地处理这些信息并将其转化为生产力，成为了职场人士必须解决的问题。而今天我要分享的工具——DeepSeek，正是一个能够帮助我们在工作中事半功倍的好帮手。一、什么是DeepSeek？DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索与分析平台，它不仅支持快速的信息检索，还能通过对数据的深度分析和挖掘，为用
- mongodb3.03开启认证
21jhf
mongodb
下载了最新mongodb3.03版本，当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题，现总结如下：
（百度上搜到的基本都是老版本的，看到db.addUser的就是，请忽略）
Windows下我做了一个bat文件，用来启动mongodb，命令行如下：
mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
- 【Spark103】Task not serializable
bit1129
Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一，这里记录下出现这个问题的两个实例，一个是自己遇到的，另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在，至少目前阶段碰到此类问题，没有什么章法
1.
package spark.exampl
- 你所熟知的 LRU(最近最少使用)
dalan_123
java
关于LRU这个名词在很多地方或听说，或使用，接下来看下lru缓存回收的实现
1、大体的想法
a、查询出最近最晚使用的项
b、给最近的使用的项做标记
通过使用链表就可以完成这两个操作，关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部；标记最近使用的项，只需要将该项移除并放置到头部，那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项？
这时候多
- Javascript 跨域
周凡杨
JavaScriptjsonp跨域cross-domain
- linux下安装apache服务器
g21121
apache
安装apache
下载windows版本apache，下载地址：http://httpd.apache.org/download.cgi
1.windows下安装apache
Windows下安装apache比较简单，注意选择路径和端口即可，这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache：
下载之后上传到linux的相关目录，这里指定为/home/apach
- FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介
老A不折腾
finereportweb报表报表软件语法总结
JS编辑框：
1.FineReport的js。
作为一款BS产品，browser端的JavaScript是必不可少的。
FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。
大家知道，预览报表时，报表servlet会将cpt模板转为html，在这个html的head头部中会引入FineReport的js，这个finereport.js中包含了许多内置的fun
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
墙头上一根草
status
mysql 查看当前正在执行的操作，即正在执行的sql语句的方法为:
show processlist 命令
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值，我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
- 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名
aijuans
Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名？
原始的
<bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business">
<property name="writer">
<ref b
- 高性能mysql 之 性能剖析
annan211
性能mysqlmysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化
mysql服务器性能，此处定义为 响应时间。
在解释性能优化之前，先来消除一个误解，很多人认为，性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。
这是一个陷阱。
资源时用来消耗并用来工作的，所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度，保持cpu忙绿，这是必要的。很多时候发现
编译进了新版本的InnoDB之后，cpu利用率上升的很厉害，这并不
- 主外键和索引唯一性约束
百合不是茶
索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表
第二步;发表文章
1,建表;
---用户表 BlogUsers
--userID唯一的
--userName
--pwd
--sex
create
- 线程的调度
bijian1013
java多线程thread线程的调度java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。
2. 多数线程的调度是抢占式的（即我想中断程序运行就中断，不需要和将被中断的程序协商）
a)
- 查看日志常用命令
bijian1013
linux命令unix
一.日志查找方法，可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log
二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log：在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log：显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
- 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld
bit1129
helloworld
MyBatis这个系列的文章，主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。
样例数据
本文以MySQL数据库为例，建立一个STUDENTS表，插入两条数据，然后进行单表的增删改查
CREATE TABLE STUDENTS
(
stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- 【Hadoop十五】Hadoop Counter
bit1129
hadoop
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of lar
- 解决Tomcat数据连接池无法释放
ronin47
tomcat 连接池 优化
近段时间，公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我，说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作，发现用户不能登录时，都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了，不过只是治标而已，因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。
今天上午，开发人员小毛又找到我，要我协助将这个问题根治一下，拖太久用户难保不投诉。
简单分析了一
- java-75-二叉树两结点的最低共同父结点
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import ljn.help.*;
public class BTreeLowestParentOfTwoNodes {
public static void main(String[] args) {
/*
* node data is stored in
- 行业垂直搜索引擎网页抓取项目
carlwu
LuceneNutchHeritrixSolr
公司有一个搜索引擎项目，希望各路高人有空来帮忙指导，谢谢！
这是详细需求：
（1） 通过提供的网站地址(大概100-200个网站)，网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件（如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型），并且程序能够根据事先提供的规则，过滤掉不相干的下载内容。
（2） 程序能够搜索这些抓取的内容，并能对这些抓取文件按照油田名进行分类，然后放到服务器不同的目录中。
- [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费
comsci
资源
降低通讯服务资费，就意味着有更多的用户进入，就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户，在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下，这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降，而享受到的服务质量也在下降，这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。
&nbs
- Java时区转换及时间格式
Cwind
java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用，以及不同时区时间相互转化的方法和原理。
问题描述：
向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如，服务器位于东八区（北京时间，GMT+8:00），而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
- readonly,只读，不可用
dashuaifu
jsjspdisablereadOnlyreadOnly
readOnly 和 readonly 不同，在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告！！！我就经历过这么一件事：
使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能，有的就不行，而且函数readOnly有黄线警告！！！就这样被折磨了不短时间！！！（期间使用过disable函数，但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据！！！）
- LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍
dcj3sjt126com
jsWeb
LABjs 的核心是 LAB（Loading and Blocking）：Loading 指异步并行加载，Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法（script 和 wait）实现了这两大特性，核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器，倡导的是一种模块化开发理念，核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
- [应用结构]入口脚本
dcj3sjt126com
PHPyii2
入口脚本
入口脚本是应用启动流程中的第一环，一个应用（不管是网页应用还是控制台应用）只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。
Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下，通常命名为 index.php，也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。
控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii（后缀为.php），该文
- haoop shell命令
eksliang
hadoophadoop shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkdir
movefromLocal
mv
put
rm
rmr
setrep
stat
tail
test
text
- MultiStateView不同的状态下显示不同的界面
gundumw100
android
只要将指定的view放在该控件里面，可以该view在不同的状态下显示不同的界面，这对ListView很有用，比如加载界面，空白界面，错误界面。而且这些见面由你指定布局，非常灵活。
PS：ListView虽然可以设置一个EmptyView，但使用起来不方便，不灵活，有点累赘。
<com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
- jQuery实现页面内锚点平滑跳转
ini
JavaScripthtmljqueryhtml5css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做，刷的一下就直接跳到内容了，没有一丝的滚动效果，而且 url 链接最后会有“小尾巴”，就像#keleyi，今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效，既可以设置滚动速度，又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。
效果体验：http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码：
&
- kafka offset迁移
kane_xie
kafka
在早前的kafka版本中（0.8.0），offset是被存储在zookeeper中的。
到当前版本（0.8.2）为止，kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager（broker）中。
从官方的说明来看，未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话，可以考虑在合适
- android > 搭建 cordova 环境
mft8899
android
1 , 安装 node.js
http://nodejs.org
node -v 查看版本
2, 安装 npm
可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载 源码 解压到
- java封装的比较器，比较是否全相同，获取不同字段名字
qifeifei
非常实用的java比较器，贴上代码：
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import net.sf.json.JsonConfig;
i
- 记录一些函数用法
.Aky.
位运算PHP数据库函数IP
高手们照旧忽略。
想弄个全天朝IP段数据库，找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段，copy到文件，用文件函数，字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件，直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。（生命在于折腾，也许你们觉得我傻X，直接下载人家弄好的导入不就可以，做自己的菜鸟，让别人去说吧）
当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
- sublime text 3 rust
wudixiaotie
Sublime Text
1.sublime text 3 => install package => Rust
2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages
3.mkdir rust
4.git clone https://github.com/sp0/rust-style
5.cd rust-style
6.cargo build --release
7.ctrl
