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代码随想录算法训练营第二十三天 | 回溯算法part02| 39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串
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刷题算法数据结构
39.组合总和这道题和前面组合问题的区别是,取的元素可以重复,也就是遍历的时候,同一个元素可以一直取。所以for循环里,逐个添加元素,判断和大于目标时break(否则会一直加)还是新建二维数组放结果,一维数组放path。输入参数为放结果数组、path、提供的数组、目标值、目前总和sum、startIndex提前把提供的数组排序,用Arrays.sort()这样sum超过target就break递归
LLM大模型提示工程Prompt Engineering
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在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式,一种是通过提示(Prompting),另外一种就是通过训练(Training)。提示是影响词汇分布最简单的方法,通过给LLM输入提示文本(有时会包含指令和示例)使得词汇的分布概率发生变化。以上一篇中提到的例子说明,最初的语句是“我写信给农场,希望他们送我一个宠物,他们送给我一只()“词汇的分布如下:代码语言:javascript**复制牛0.1羊0.2狗0
JC-6511 直流控制单元:充电桩的 “智慧大脑”
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在新能源汽车蓬勃发展的今天,充电桩作为电动汽车的能量补给站,其性能和智能化程度至关重要。而今天要给大家介绍的JC-6511直流控制单元,堪称直流充电桩的“智慧大脑”,为充电桩的高效、稳定运行提供了强大的核心支持。这一创新产品由南京简充电气科技有限公司精心打造,凝聚了该公司在电气科技和新能源领域的深厚expertise和创新精神。一、主控板的强大基石南京简充电气科技有限公司研发的JC-6511直流控
ISO 14229 诊断服务测试要求概述
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ISO14229诊断服务测试要求概述大家好!我是小马,今天要和大家分享汽车电子领域另一个重要标准——ISO14229统一诊断服务(UDS)的测试要求。作为汽车诊断通信的基础,UDS协议对于车辆故障诊断、ECU刷新和维护至关重要。无论你是诊断工具开发者,还是ECU软件工程师,这篇文章都能帮你理清UDS测试的关键环节。让我们一起深入了解如何确保诊断服务的可靠性和一致性吧!1.标准简介ISO14229是
AI算力要变天了?一文搞懂ASIC和GPU
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近期,全球股市的动荡中,ASIC和GPU这两个科技股概念突然变得火热,引起了市场的高度关注。博通作为ASIC的代表,股价一路猛涨,而英伟达作为GPU的代表,股价却一路下跌。这是否意味着AI算力市场即将变天?随着人工智能技术的飞速发展,AI算力的重要性日益凸显。从早期的简单模型训练到如今的大规模语言模型如ChatGPT等的出现,对算力的需求呈爆发式增长。01那什么是ASIC和GPU?ASIC:定制化
优选算法训练篇07--力扣LCR179.查找总价格为目标值的两个商品
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目录1.题目链接:LCR179.查找总价格为目标值的两个商品2.题目描述:3.解法一(暴力解法,会超时):4.解法二(双指针-对撞指针):1.题目链接:LCR179.查找总价格为目标值的两个商品2.题目描述:购物车内的商品价格按照升序记录于数组price。请在购物车中找到两个商品的价格总和刚好是target。若存在多种情况,返回任一结果即可。示例1:输入:price=[3,9,12,15],tar
算力租赁:人工智能时代的“水电煤”革命——以NVIDIA 4090为例解读下一代算力解决方案
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引言:当AI算力需求遇上“算力饥渴症”2023年,ChatGPT仅用2个月突破1亿用户,StableDiffusion让普通人秒变艺术家,但背后是单次训练消耗超10万GB内存、千亿级参数的恐怖算力需求。当全球AI企业陷入“算力饥渴症”时,一种名为算力租赁的创新模式正以每年37%的增速(MarketsandMarkets数据)重塑行业格局。本文将深度解析这一革命性服务,并聚焦搭载NVIDIARTX4
英伟达开源超强模型Nemotron-70B;OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端
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AI新闻英伟达开源超强模型Nemotron-70B摘要:英伟达近日开源了新型AI模型Nemotron-70B,迅速超越GPT-4o和Claude3.5Sonnet,成为AI社区的新宠。该模型在多项基准测试中表现优异,采用混合训练方法和人类反馈强化学习,模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1,且开源数据集加强其训练效果。分析指出,英伟达的策略是
01.什么是MQTT?
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NodeMCU与MQTT物联网
目录00_前言01_简述02_特性03_MQTT运行机制00_前言本系列博客是基于NodeMCU平台来完成的一个物联网小项目,目的在于了解并学习MQTT协议,掌握MQTT协议的作用机制。以上。01_简述以下摘自百度百科MQTT(消息队列遥测传输)是ISO标准(ISO/IECPRF20922)下基于发布/订阅范式的消息协议。它工作在TCP/IP协议族上,是为硬件性能低下的远程设备以及网络状况糟糕的情
代码随想录算法训练营Day19| LeetCode 77 组合、216 组合总和 III、17 电话号码的字母组合
今天也要早睡早起
代码随想录算法训练营跟练算法leetcodec++数据结构递归回溯
理论基础回溯的本质是穷举,也就是暴力求解,它是递归的一部分。所有回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构,因为回溯法解决的都是在集合中递归查找子集,集合的大小构成了树的宽度,递归的深度就构成了树的深度(cr.代码随想录)。应用回溯一般被用于以下几种问题(cr.代码随想录)的求解中:组合问题:N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题:一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题:一个N个数的集合里有多
单片机 - 串行通信 & 并行通信、接口类型及常见通信协议详细解析
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串行通信、并行通信、接口类型及常见通信协议详细解析1.并行通信vs.串行通信通信方式主要分为并行通信(ParallelCommunication)和串行通信(SerialCommunication),两者的主要区别在于数据传输的方式。1.1并行通信(ParallelCommunication)概念:并行通信使用多条数据线同时传输多个数据位(bit),通常需要单独的时钟信号进行同步。优点:速度快,适
软件架构设计艺术(从一个案例出发,成为优秀的软件架构师)
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架构(建模)本质上是一种抽象,其目的是通过归类来减轻认知负担,避免重复思考和工作,提升计算能力。“通用”是建模的第一步,而“复用”则是确保建模有效性的关键。通过将共享属性或行为提取成独立模型,可以提高系统的灵活性和扩展性,同时也减少了错误的可能性。案例假设一家汽车经销商销售新车,并提供售后服务。客户可以在经销商处购买新车,如果车辆出现问题,可以返回经销商进行维修。我们准备为这家公司业务提供线上管理
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【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX:详细步骤及常见问题处理
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搭建本地大模型GPT-NeoX:详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架,由EleutherAI开发,可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。本指南将详细介绍如何在本地环境中搭建GPT-NeoX,并解决过程中可能遇到的常见问题。1.系统要求1.1硬件要求1.2软件要求操作系统:Linux(推荐Ubuntu20.04或更高版本)CUDA:11.2或更高版本Python
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1.LLMOps是什么?LLMOps(LargeLanguageModelOperations)指的是一系列用于管理、部署和优化大规模语言模型(LLMs)的操作和实践。这些操作可以涵盖多个领域,例如模型的训练、推理优化、部署、监控、故障排除等。在实际应用中,LLMOps的目标是提高语言模型的效率和效果,确保模型能够在各种实际场景中顺利运行。通常,它包括以下几个关键方面:模型训练:如何高效地训练大规
蓝桥杯单片机刷题——串口发送显示
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设计要求通过串口接收字符控制数码管的显示,PC端发送字符'A',数码管显示'A',发送其它非法字符时,数码管显示'E'。数码管显示格式如下:备注:单片机IRC振荡器频率设置为12MHz。串口通信波特率:9600bps。按键模式:BTN;扩展方式:IO模式除字符'A'外,其它字符均为非法字符。个人代码#includecodeunsignedcharSeg_Table[]={0x88,//A00x86
万字深度解析:DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“?
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引言在AI军备竞赛白热化的2024年,DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界:相比前代模型推理速度提升3倍,训练成本降低70%。这背后是十余项革命性技术的叠加创新,本文将为您揭开这艘"AI超跑"的性能密码。DeepSeek-V3的技术路径证明:计算效率的本质是知识组织的效率。其MoE架构中2048个专家的动态协作,恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工",而是具
YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)
@M_J_Y@
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YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)各位读者麻烦给个star或者fork,求求了。YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言:环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型yaml文件和数据集yaml文件5.训练6.测试7.打印模型信息8.o
Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点?
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Deepseek和豆包在技术创新方面的相同点与不同点如下:相同点架构基础:都以Transformer架构为基础进行开发。Transformer架构能有效处理长序列数据,捕捉文本语义信息,为模型性能提供基础。混合专家模型(MoE)应用:都采用了MoE架构。该架构将模型拆分为多个“专家”,训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集,提高模型表达能力和效率,降低训练成本。模型优化以提升性能:都通过
基于STM32单片机的智能清扫小车清扫机器人
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功能描述STM32单片机+循迹+避障+蓝牙控制+温度采集+声光报警+按键调节+OLED显示+风扇吸尘1.STM32单片机为控制核心2.通过ds18b20传感器测量环境温度3.OLED显示屏显示模式及测量的信息;4.通过红外循迹传感器可以实现小车沿黑线进行循迹清扫5.通过两路红外光电传感器进行避障,可以实现全屋随意清扫6.蓝牙通信,可以通过手机公共APP(蓝牙串口调试助手)实现控制小车的前进方向,遥
远程视像搬运小车控制系统设计(源码+万字报告+实物)
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目录第1章绪论11.1研究目的及意义11.2国内外研究现状21.3主要研究内容3第2章系统的总体结构42.1总体方案设计42.2功能需求分析42.2.1技术路线42.3单片机型号选择5第3章系统的硬件部分设计63.1系统总体设计63.2系统的主要功能模块设计63.2.1蜂鸣器电路模块设计63.2.2YX4055AM驱动电路模块设计73.2.3按键电路模块设计73.2.4颜色识别传感器模块设计83.
【机器学习】算法分类
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什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
使用定时器中断进行延时,取代delay,不影响主流程的运行
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bug解决经验分享单片机嵌入式硬件
在单片机开发中,我们经常会用到延时函数-delay();比如LED的闪烁、ADC采集、向其他设备发送指令后等待回复数据等等,应用非常广泛,也很好用。但它也有一个致命的缺点——死等,举个例子,一个工程中有A、B、C三个任务,如果是裸机开发,不考虑中断的话,它会按while(1)中固定的顺序去执行。由于任务需要,B中会经常delay_ms(500);,那么在delay过程中,整个程序都会在B中等待50
MCS51指令系统及汇编程序设计
cxz204986
51单片机
一、MSC--51指令系统包含111条基本指令。指令:是CPU按照人的意图来完成某种操作的命令,它以英文名称或缩写形式作为助记符。掌握MCS-51汇编语言指令是51单片机汇编设计程序的基础。按所占字节分,MCS-51指令分三种:(1)单字节指令49条:(2)双字节指令45条;(3)三字节指令17条。按执行时间分,MCS-51指令分三种:(1)1个机器周期指令64条;(2)2个机器周期指令45条;(
HAL库中使用空闲中断+DMA接收数据,接收失败的问题
litvm
bug解决bugHAL库
问题:串口屏与单片机通过串口(USART1)进行通信,调试时发现问题,现象如下:手动页面的几个文本,输入的数字不会显示出来,比如初始值为0,输入200,200会一闪而过,又恢复到0。检查了页面ID和文本ID,单片机解析的函数都没有问题。①连接上调试器时,文本输入、显示非常正常。②不接调试器时,文本输入、显示时而正常,时而有问题。解决:1,不知道哪里的原因,接上调试器时又运行正常,没法调试。所以只能
基于STC89C52的8255并行口拓展实验
@小张要努力
mongodb数据库学习单片机proteus嵌入式硬件51单片机
摘要本文围绕基于STC89C52单片机的8255并行口扩展实验展开,详细阐述实验原理、硬件设计、软件编程及Proteus仿真实现过程。通过扩展8255芯片,实现单片机I/O口资源的灵活应用,完成对LED阵列的控制,验证8255并行口扩展在单片机系统中的实用性,为单片机外围接口扩展应用提供实践参考。一、引言STC89C52作为经典的51系列单片机,在工业控制、嵌入式系统等领域应用广泛。然而,其内部I
基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
欣然~
pytorch分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
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* }
*/
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Spring4.1新特性——数据库集成测试
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Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
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Java list三种遍历方法性能比较
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从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不