- UI自动化测试往往在功能测试之后进行的核心原因
豌豆射手^
测试ui功能测试
一、流程效率:避免“过早优化浪费资源”1.功能未定型,频繁修改导致脚本维护成本高实际场景:某电商平台开发初期,前端页面按钮的ID因需求变动频繁更改。此时若投入UI自动化,需不断调整元素定位逻辑,甚至完全重写脚本。对比分析:阶段功能测试方式成本对比开发初期手动功能测试人工快速验证,适应变化,成本低。稳定期UI自动化测试代码维护成本高,反复修改会抵消效率收益。2.瀑布模型与敏捷开发的差异瀑布模型:严格
- 知识蒸馏:让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术
一休哥助手
人工智能人工智能
引言:当AI模型需要"减肥"在人工智能领域,一个有趣的悖论正在上演:大模型的参数规模每年以10倍速度增长,而移动设备的算力却始终受限。GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行,但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏(KnowledgeDistillation),它就像给AI模型进行"脑外科手术",将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章
- 解析稳定率达99.99%!合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”
算法大数据人工智能图表表格
随着大模型在社会应用中逐渐普及,人们在享受便利的同时,也面临着“AI幻觉”产生的风险。训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素,近期,上海合合信息科技股份有限公司(简称“合合信息”)TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线,基于领先的智能文档处理技术,对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理,从数据源头降低大模型“幻觉”风险,让大模型在与人类的沟通中“更靠谱”。“大模型加速器2
- 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题?
墨染辉
大语言模型pdf
10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题?解决方案:嵌入式表格检索解释:嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解,使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤:表格检测和识别:目标:在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法:使用计算机视觉和深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)或其他先进的图像处理算法。效果:能够检测出页面
- 深入了解 C# 中的 LINQ:功能、语法与应用解析
江沉晚呤时
NetcoreC#solrlucenec#.netcore
1.什么是LINQ?LINQ(LanguageIntegratedQuery,语言集成查询)是C#和其他.NET语言中的一种强大的查询功能,它允许开发者在语言中直接执行查询操作。LINQ使得开发者可以使用C#语法(或VB.NET)直接对集合、数据库、XML等数据源进行查询和操作,而不需要依赖外部查询语言(如SQL)或者复杂的API。LINQ提供了一个统一的查询模型,可以对各种数据源进行查询,包括集
- 收入突破 5 万,从大专生到大模型开发-第二篇(下)
智码工坊
AI编程程序人生
第二篇下:实战案例拆解——我用AI干掉80%重复工作大家好,我是明聪,98年逆袭的大模型研发工程师,前Java转型幸存者,湖北荆州人,毕业武汉某职校。学习心得:突出“普通人破局”的真实挣扎深夜破防:我也想过放弃1:学RAG时,连续3天卡在向量数据库检索效果,甚至想“回去干Java算了”。直到发现LangChain-Chatchat开源项目,直接套用现成框架,才重拾信心。2:第一次面试被质疑“半路出
- C/C++学习路线概述
DustWind丶
C/C++c++
根据如下视频和文章总结:想做C语言/C++开发?这些才是你该学的东西!C语言/C++直通企业级开发的详细学习路线节选:肝了半个月,我整理出了这篇嵌入式开发学习学习路线+知识点梳理目录1C/C++学习概述1.1C语言的基础知识1.2C++的基础知识2C/C++编程学习四大件2.1数据结构和算法2.2操作系统2.3计算机网络2.3.1计算机网络分层2.3.2典型协议(以TCP/IP四层模型举例)2.4
- GitHub霸榜神器!NextChat领衔DeepSeek全栈开发范式
大禹智库
《向量数据库指南》《实战AI智能体》机器学习RAGAI智能体人工智能ManusdeepseekNextChat
一、项目概况与生态定位NextChat(原ChatGPT-Next-Web)是GitHub上斩获81.2K星标的现象级开源项目,定位为"轻量级AI助手终端",支持DeepSeek、Claude、GPT-4、Gemini等20+主流大模型。其核心价值在于以5MB超小客户端实现跨平台(Windows/Mac/Linux/iOS/Android)无缝衔接,同时提供云端一键部署方案,成为个人用户与企业私有
- 自主移动机器人模型制作
竹森科技-杨波
TecnomatixplantsimulationPlantSimulation沉思录java前端服务器
AGV搭载机械手的复合型机器人,主要用于将物流按要求输送至指定工位,可用于加工工件的抓取、组装、搬运、装卸等作业。此外,复合机器人也可快速布局于工厂、仓储分拣、自动化货物超市等诸多场景,为物料的自动搬运、物品的上下料,以及物料的分拣提供自动化、柔性化的作业支持,使厂内可以实现真正的无人搬运。现有的产品多是AGV+UR机械臂,在plant里面怎么去处理这个呢,接下来我们就针对这个问题进一步展开说明。
- nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app
*goliter *
web开发学习人工智能
AI-Chat-一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统项目源码:https://github.com/goliter/ai-chat项目简介AI-Chat是一个基于Next.js和React开发的现代化大语言模型的知识库问答系统。该平台提供了简易的对话界面,支持上传文件进行知识库的构建,让用户在与大语言模型进行问答时给与大模型知识库内的相关内容。主要功能上传文件构建属于自己的知识库支持doc,t
- TensorFlow深度学习实战项目:从入门到精通
点我头像干啥
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引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架,因其强大的功能和灵活的架构,成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目,深入理解TensorFlow的使用方法,并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么?TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Go
- 基于kylin-v10安装docker
神奇侠2024
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1、下载地址Indexoflinux/static/stable/x86_64/2、下载docker-24.0.5.tgz.tar版本3、上传服务器解压tarxvfdocker-24.0.5.tgz.tar4、解压的docker拷贝或移动到/usr/bin/目录下cpdocker/*/usr/bin/5、编写docker.service文件加入Linux服务当中并开启守护进程vi/etc/syst
- 使用大语言模型API在AI应用中的实现
qq_37836323
人工智能语言模型自然语言处理python
随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用,并提供一个简单的demo代码,帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型(如GPT-4)能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务,包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
- Vscode niuhe 插件使用教程 - xorm 代码生成
诗意地回家
niuhe插件vscodeide编辑器
官方教程已经上线,请访问:http://niuhe.zuxing.net本文相关项目:vue3-element-admin基于niuhe插件的管理后台模板niuhe-mdbookniuhe插件示例项目在日常开发中,新增数据库表时通常需要编写大量重复的增删改查代码。为提高开发效率,niuhe插件0.3.4版本新增Xorm基础代码生成功能,可自动生成:数据库表对应的Golang模型结构体基础CURD操
- AlphaFolding填补蛋白质动态结构预测空白!复旦大学等提出4D扩散模型,成果入选AAAI 2025
HyperAI超神经
ScienceAI人工智能深度学习机器学习扩散模型蛋白质结构AI4S4D
蛋白质的功能很大程度上取决于其3D结构。19世纪中期,科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的,类似「锁与钥匙」模型(lock-and-keymodel),即蛋白质与配体的结合是由固定的三维结构决定的。然而,当DanielKoshland提出酶与底物结合时会发生构象变化的观点后,传统思维开始受到挑战。1980年代,分子动力学模拟(MolecularDynamics,MD)兴起,首次从计算角度揭示了
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
幂简集成
API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署
Nerous_
深度学习深度学习人工智能
原文链接:DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3,一个强大的混合专家(MoE)语言模型,拥有671B总参数,其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练,DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外,DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略,并设置了多to
- 【深度学习】 PyTorch一文详解
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深度学习深度学习pytorch人工智能机器学习python
“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院(FAIR)开发的一个开
- 【NLP】 API在大语言模型中的应用
Nerous_
深度学习自然语言处理语言模型人工智能
大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)通过API(应用程序接口)为开发者提供了便捷的调用方式,使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节:一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例:智能客服:解析用户问题并生成回复(如ChatGPTAPI)。内容创作:自动生成文章、广告文案或代码(如OpenAI的GPT-4)。技术实现:
- 软件工程(数据字典)
Rain:)
软件工程数据分析软件开发
数据字典数据字典是关于数据的信息的集合,也就是对数据流图中包含的所有元素的定义的集合。任何字典最主要的用这都是供人查阅对不了解的条目的解释,数据字典的作用也正是在软件分析和设计的过程中给人提供关于数据的描述信息。数据流图和数据字典共同构成系统的逻辑模型,没有数据字典,数据流图就不严格,然而没有数据流图,数据字典也难于发挥作用。只有数据流图和对数据流图中每个元素的精确定义放在一起,才能共同构成系统的
- 数据结构、图论---数组模拟单链表 邻接表
wow_awsl_qwq
数据结构数据结构图论链表
数组模拟链表或者所谓的邻接表,实际上都是静态链表,以数组下标模拟模拟内存地址,使得可以一开始就给数组分配好连续的一大片空间,而使用中的“内存分配”实际上就是变成了简单的idx++比赛中使用静态链表代替指针型链可以减少内存分配带来的时间消耗,并且使用方式也比较简单比赛中的单链表或者邻接表也可以用vector实现,达到动态内存分配的效果,其实就是类似于指针链表,不过使用方式也比较简单直观比如图论模型:
- HRM:分层多步奖励模型
大模型最新论文速读
深度学习语言模型人工智能自然语言处理
论文标题TowardsHierarchicalMulti-StepRewardModelsforEnhancedReasoninginLargeLanguageModels论文地址https://arxiv.org/pdf/2503.13551代码地址https://github.com/tengwang0318/hierarchial_reward_model作者背景香港大学,北京大学,新加坡国
- 【DNN量化工具】QKeras 工具简介
kanhao100
笔记dnn人工智能神经网络
QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库,旨在使深度学习模型的量化(即将模型的浮点权重转换为低精度格式)变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度,特别适用于需要在资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持:QKeras提供了对不同类型量化的支持,包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
- 【nnUnetv2】Code复现
是Winky啊
#项目nnUnet人工智能深度学习
作者提出一种nnUNet(no-new-Net)框架,基于原始的UNet(很小的修改),不去采用哪些新的结构,如相残差连接、dense连接、注意力机制等花里胡哨的东西。相反的,把重心放在:预处理(resampling和normalization)、训练(loss,optimizer设置、数据增广)、推理(patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等)、
- 软件工程:数据字典
愚戏师
软件工程软件工程数据库
一、数据字典的核心作用定位:数据字典是数据流图(DFD)的补充说明文档,与DFD共同构成系统的逻辑模型。核心价值:消除二义性:明确数据流、存储、元素的定义,避免理解偏差。设计依据:为数据库设计、代码开发提供数据规范。团队协作:作为开发团队的共享词汇表,确保术语一致性。二、数据字典的四大组成要素1.数据流(DataFlow)定义:数据在系统中的流动路径。描述内容:来源与去向:起点(外部实体/处理)、
- Softmax温度调节与注意力缩放:深度神经网络中的平滑艺术
Mark White
dnn人工智能神经网络
Softmax温度调节与注意力缩放:深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中,有些细微的调整机制往往被视为理所当然,却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天,我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制:生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。Softmax函数:概率分布的催化剂在深入讨论之前,
- 决策树算法及其python实例
m0_74831463
算法决策树python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- 存算一体与存算分离:架构设计的深度解析与实现方案
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
大数据数据库
随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高,存算一体作为一种新型架构设计理念,在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前,我们需要先了解存储和计算的基本概念,以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体?存算一体,顾名思义,是将数据存储与计算资源紧密结合,形成一个统一的架构。在这种架构下,存储和计算不仅在物理层面上结合,更在架构设计上深度融合。具体来说,
- 车载以太网测试-14【交换机以及MAC地址表】
车载测试工程师
车载以太网测试tcp/ip网络网络协议经验分享车载系统
目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表3.4.1MAC地址表的工作原理3.4.2MAC地址表示例3.4.3MAC地址表的超时机制4总结1摘要车载交换机工作在OSI模型的数据链路层(DataLinkLayer),具体来说是数据链路层的
- 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