- ArcGIS栅格计算器常见公式(赋值、0和空值的转换、补充栅格空值)
研学随笔
arcgis经验分享
我们在使用ArcGIS时通常经常用到栅格计算器,今天主要给大家介绍我日常中经常用到的几个公式,供大家参考学习。将特定值(-9999)赋值为0,例如-9999.Con("raster"==-9999,0,"raster")2.给空值赋予特定的值(如0)Con(IsNull("raster"),0,"raster")3.将特定的栅格值(如1)赋值为空值,其他保留原值SetNull("raster"==
- 18、架构-可观测性之聚合度量
大树~~
架构javapython后端架构
聚合度量聚合度量是指对系统运行时产生的各种指标数据进行收集、聚合和分析,以了解系统的健康状况和性能表现。聚合度量是可观测性的关键组成部分,通过对度量数据的分析,可以及时发现系统中的异常和瓶颈。以下是对聚合度量各个方面的详细解析,并结合具体的数据案例和技术支撑。指标收集收集系统运行时产生的各种指标数据是聚合度量的基础。常见的指标包括CPU使用率、内存使用率、请求处理时间、请求数、错误率等。以下是指标
- 利用等价无穷小替换求极限(二)
肇事小姐
2limx➡️0((1-cosx)/x^2)分析:当x➡️0时,cosx➡️1,故此极限其实满足0/0的形式故第一感觉可以用洛必达法则求解,分子求一次导=sinx,分母求一次导=2x分子、分母求2次导数分别=cosx,=2,故最后答案=1/2另一种方法,考虑将1-cosx视作整体,用等价无穷小替换。利用1-cosx~2(sin(x/2)^2)推导cosx=cos(x/2+x/2)利用三角和差公式=
- [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标
YuanDaima2048
深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域,评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标:准确率(
- 底层逻辑之复利
音匀的生活札记
本金↑(1+收益率)时间-欲望=财富自由理解了真正的“复利公式”,以及获得财富自由的三种方法——“无欲无求式财富自由”“三生三世式财富自由”和“第一桶金式财富自由”后,得出结论:早期靠本金,后期靠复利。最后,给大家几点建议:一是尽早存到足够的本金。获得财富自由的第一重要的事,是培养赚钱的能力。赚钱要靠本金,而不是靠复利。你都没有本金,哪来的钱生钱呢?二是努力做到稳健高收益。找到高收益的投资不难,识
- 设计好了产品组合,获客没你想得那么难
老姜观察
放眼望去,财富管理公司的综合服务已经成为大势所趋。所谓的综合服务,其实就是财富管理公司的产品组合逐渐丰富和完善。然而,在对客户进行综合服务的过程中,财富管理公司常常会面对各种问题。例如:如何评估公司是否应当开展一项服务或者产品?如何定义一项服务(产品)的考核指标?如何配置资源投入不同的产品线?以保险为例,财富管理公司经常需要考虑的问题有:我是否要导入保险业务?如何考核这项业务的发展?我应该投入多少
- 2021-10-03
虫虫新生111
今天放假的第3天感觉过得好快,总体来说数学做了25道题,里边有几道题还是弄得不清楚,仍然不懂怎么做,不过整体感觉思路比去年要清晰很多,因为有去年的基础,今年还是比较轻松一些。逻辑做了有几道题,6题,错2,有些概念总的是模糊不清,还是要反复的再整理一下概念,以及回头看一下讲的基础知识,把基础的公式弄懂才可以。现在困了睡觉,明天早点起床。
- 算法刷题:300. 最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组、1143. 最长公共子序列
哆来咪咪咪
算法
300.最长递增子序列1.dp定义:dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度2.递推公式:if(nums[i]>nums[j])dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);注意这里不是要dp[i]与dp[j]+1进行比较,而是我们要取dp[j]+1的最大值。3.初始化:每一个i,对应的dp[i](即最长递增子序列)起始大小至少都是1.classSolution{
- 七.正则化
愿风去了
吴恩达机器学习之正则化(Regularization)http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活,但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上,模
- 如何在Excel中使用COLUMN函数
Excel客旅
一、COLUMN函数介绍1.COLUMN函数是用来得到指定单元格的列号。比如“=COLUMN(B1)”,得到的就是B1的列号为“2”。2.如果括号里面为空,什么都不引用,则默认引用公式所在单元格的列号。3.COLUMN函数还可以引用区域。首先我们选中B1至F1的单元格区域,然后输入公式“=COLUMN(B:F)”或者“=COLUMN(B1:F1)”,然后按Ctrl+Shift+Enter键。二、用
- talib的python库安装
jesonwz
python开发语言
talib的python库安装反正用清华源装不上发现talib的指标好多,想着用用,结果在python里装不上,清华源里提示找不到。也难怪,这个库上网查了一下,最新一次更新是在2013年,太老了。废话不说,上我的解决办法。解决方法步骤(靠谱的)思路:既然在线装不上,就用离线的1.下载对应python版本的talib的whl版本安装文件,链接在这:https://blog.csdn.net/FL16
- TA-Lib Python 库 Windows 64位安装包
黄桥壮Quinn
TA-LibPython库Windows64位安装包TA.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/3ff39简介本仓库提供了一个适用于Windows64位系统的TA-LibPython库安装包。TA-Lib是一个广泛用于金融技术分析的库,支持多种技术指标的计算。资源文件文件名TA-Lib-0.4.29-cp312-win-amd64.whl描
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- tushare库获取金融股票数据
罔闻_spider
python进阶python
定义:Tushare是一个为金融量化分析师和数据爱好者设计的开源工具,提供从数据采集、清洗加工到数据存储的全流程服务。它能够实时抓取沪深两市的股票和期货市场数据,包括交易价格、成交量、市值、市盈率等关键指标,同时也提供历史数据的采集。Tushare的数据采集功能是其核心优势之一,它支持多种数据类型,包括日K线数据和分钟级数据,满足不同分析需求。Tushare的数据清洗与加工功能提供了强大的工具集,
- 磁盘性能评价指标—IOPS和吞吐量
???? ??? Frank
一、磁盘I/O的概念I/O的概念,从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在I/O。比如,CPU有I/O,内存有I/O,VMM有I/O,底层磁盘上也有I/O,这是广义上的I/O。通常来讲,一个上层的I/O可能会产生针对磁盘的多个I/O,也就是说,上层的I/O是稀疏的,下层的I/O是密集的。磁盘的I/O,顾名思义就是磁盘的输入输出。输入指的是对磁盘写入数据,输出指的是从磁盘读
- 红楼梦中贾家为什么一定要盖大观园迎接省亲?
天高云淡望飞雁
有重宇别院贵妃的娘家才可以省亲这是一个硬性指标特降谕诸椒房贵戚,每月逢二六日期,准椒房眷属入宫请候。于是太上皇皇太后大喜,深赞当今至孝纯仁,体天格物。因此,二位老圣人又下谕旨说:椒房眷属入宫,未免有关国体仪制,母女尚未能惬怀。首先是皇帝恩准嫔妃的家属可以入宫相见,然后是太上皇和皇太后也开恩降脂,竟大开方便之恩,特降谕诸椒房贵戚,除二六日入宫之恩外,凡有重宇别院之家,可以驻跸关防者,不妨启请内廷銮舆
- HALTT4LLM:大型语言模型的幻觉检测指标
谢忻含Norma
HALTT4LLM:大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur
- 三对角线型行列式的求法
Mr-Apple
笔记线性代数矩阵算法
三对角线型行列式摘要典型例题练习题参考答案摘要笔者在复习高等代数行列式这章时,发现三对角行列式问题是行列式计算中经常出现的一类行列式,部分考研院校也曾直接出过三对角行列式的计算,亦或是三对角行列式的变体问题.本文主要介绍了一种通常情况下三对角行列式的解法,即采用特征根法来求解行列式的通项公式.例1:计算nnn阶行列式(ac≠0)(ac\neq0)(ac=0)Dn=∣bc0…000abc…0000
- 成功的公式能给你什么?
寒冬之城
01先需要搞清楚几个问题:业务能力并不等于成功,业务能力被社会的认可度才是成功。无法区分业务能力的区域内,网络更重要,一开始就进入一个顶级网络,之后也会在这个网络中,反之,则需要尽快打磨业务能力,并早点进入这个顶级圈子中。金子和金子没有办法相比,因为他们都有上限,他们的水平也相差无几,在这样的情形下,比的是出场顺序,先出场未必有优势,但是后出场会有超过先出场的优势。理论依据:靠近偏误-我们总是对越
- 购物返利平台哪个比较好?揭秘返金商城App高额返利福利
返金app平台高佣返利省钱
选择一个好的购物返利平台可以帮助您获得更多的回报。本文将探讨购物返利平台的选择,同时揭秘返金商城App提供的高额返利福利。一、购物返利平台的选择在选择购物返利平台时,可以考虑以下几个因素:合作商家:一个好的购物返利平台应该与众多知名电商平台建立合作关系,提供广泛的购物返利机会。多样的合作商家意味着您有更多的选择和机会获得高额返利。返利比例:返利平台的返利比例是衡量好坏的重要指标之一。较高的返利比例
- 【监控告警】02-Promtheus的学习之路
Kearey.
监控告警微服务网关学习方法
prometheus采用的是拉模式为主,推模式为辅的方式采集数据。Prometheus作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏采样的,事实上所有的图表和警报都是”估算”,我们也就不必太纠结于图表和警报的对应性,能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统。当然,有时候我们也得证明这个警报确实没问题,那可以看一眼`ALERTS`指标。`ALERTS`是Prometheus在警报计算
- 给儿子的第291封信 说教、梦境、晨市(内附儿子的文章)
用书信书写父亲
白天:宝贝儿子好!你的关键词:作业繁多深夜、一曲琴音悠眠、睡前机械工程、早晨幼蚊袭醒、雨后晨市翘板、餐间水浒装车、妈带情绪作业、宽容艰难其何。妹妹关键词:昨夜姥姥家中、今日见面再续,喜马拉雅课程、儿童分级阅读。爸爸关键词:夫妻轻断共识、一夜脑中无影、雷雨交加凌晨、梦回毕业惊醒、早茄杏角番瓜、三口快步回家、餐食豆杏卷葱、指标体重成功。心怀期待和目标的陪作业,注定会是一场情绪的攻防战。情绪的喧闹必定夺
- js进阶第二天
LIT乐言
一、水平滚动条和垂直滚动条Snip20161124_1.png1.1核心技术点1)求滚动条的长度?2)拖动滚动条,求内容要走多少?滚动条的长度取决于滚动内容(滚动内容越长,滚动条越短);内容滚动的距离和滚动条走的距离是成倍数关系。1.2换算公式获取滚动条的长度:**滚动条的长度/盒子的长度=盒子的长度/内容的长度**滚动条长度=(盒子的宽度/内容的宽度)*盒子的宽度拖动滚动条,求内容走的长度:**
- 欺诈文本分类检测(十四):GPTQ量化模型
沉下心来学鲁班
微调分类人工智能语言模型微调
1.引言量化的本质:通过将模型参数从高精度(例如32位)降低到低精度(例如8位),来缩小模型体积。本文将采用一种训练后量化方法GPTQ,对前文已经训练并合并过的模型文件进行量化,通过比较模型量化前后的评测指标,来测试量化对模型性能的影响。GPTQ的核心思想在于:将所有权重压缩到8位或4位量化中,通过最小化与原始权重的均方误差来实现。在推理过程中,它将动态地将权重解量化为float16,以提高性能,
- 《3~6岁儿童学习与发展指南》
浅嫣婉语_db1d
4-5岁幼儿的发展指标1.身高和体重适宜。4~5岁的幼儿比起3~4岁的幼儿,身高增长得比较明显,而体重变化则不是很大。这是因为幼儿的发育进入了相对缓慢的时期,而不像3岁以前那样成长得快。《指南》确定的4-5岁幼儿身高与体重成长的参考标准为:男孩身高100.7~119.2厘米,体重14.1-24.2公斤;女孩身高99.9-118.9厘米,体重13.7-24.9公斤。比较3~4岁的幼儿,4~5岁幼儿的
- 如何设计实现完成一个FPGA项目
芯作者
D1:verilog设计D1:VHDL设计fpga开发
设计并完成一个FPGA项目是一个复杂但非常有价值的工程任务。以下是一个详细的步骤指南,帮助你从零开始完成一个FPGA项目。1.项目定义与需求分析确定项目目标:明确项目要实现的功能和性能指标。需求分析:列出所有功能需求、性能需求、接口需求等。可行性分析:评估技术可行性、成本和时间预算。2.硬件选择FPGA芯片选择:根据项目需求选择合适的FPGA芯片(如Xilinx、Intel/Altera、Latt
- 计算PCB设计中SMD焊盘尺寸的最佳方法
David WangYang
硬件工程
SMD元件需要精确尺寸的焊盘以便在组装过程中进行焊接。PCB设计师仍然需要使用数据表中的信息以及通用的焊盘和焊地尺寸公式来创建许多自己的封装。设计师负责确保焊盘尺寸正确,要么通过计算并与封装数据进行比较,查阅数据表,要么通过记住SMD焊盘尺寸标准。如果你有一个元件,但你没有访问到封装,而你决定自己构建封装,有哪些资源可以确保你拥有正确的焊盘尺寸?计算SMD焊盘尺寸对于SMD组件,确定焊盘尺寸有几种
- 【无标题】
2401_84102689
2024年程序员学习java
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mark
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:模型参数优化器torch.optim
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化),优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim,我们可以使用它调用封装好的优化算法,然后传递给它神经网络模型参数,就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器),参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中,梯度下降算法是最常用的参数更新方法,它的公式
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement