- [CRMEB知识付费系统]移动端课程列表一级分类模式实现
道法自然|~
CRMEBvuehtml5css
写在前面最近在使用crmeb知识付费下系统的时候,发现默认是二级分类模式,但需求需要一级直接展示内容所以只能重构一下了,重构只改动了前端,非必要不去改动后端,会很麻烦.....目录写在前面实施准备代码结构与功能说明1.页面结构2.数据与状态管理3.核心方法解析3.1获取一级分类(getCateList)3.2获取二级分类(getSubject)3.3加载课程列表(getSpecialList)3.
- 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |
小酒馆燃着灯
机器学习算法k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
- HCIA-ACL
蜡笔小呆呆
网络ACL
一、基本概念1、概念:ACL即访问控制列表,是一种基于包过滤的访问控制技术。由一条或多条规则组成的集合,通过定义动作来确保哪些数据包可以通过,哪些需要被阻止。2、基本原理:ACL通过规则对数据包分类,规则定义了源地址、目的地址、端口号等匹配条件。设备依据这些规则匹配报文,再根据应用ACL的业务模块的处理策略,决定允许或阻止报文通过。3、作用:用于匹配指定流量或路由,可以针对控制层面进行匹配也可以针
- 深入解析ADC寄存器:从原理到实战配置
Electron-er
嵌入式硬件单片机架构stm32
目录引言一、ADC寄存器核心作用与分类1.寄存器在ADC中的角色2.寄存器典型分类二、STM32ADC寄存器深度解析1.关键寄存器映射表2.寄存器级ADC配置实战三、TIADS1115配置寄存器详解1.16位配置寄存器结构(I2C从地址0x48)2.**I2C配置代码示例(Arduino平台)**四、寄存器操作中的常见陷阱与解决方案1.典型问题排查表2.**调试技巧**五、寄存器优化设计趋势1.自
- 直播交友带货/线上交友1V1视频直播线下活动组织
前端后端小程序数据库负载均衡
直播交友带货是一种结合了直播、社交和电商的新型销售模式。主播通过直播展示商品,与观众进行实时互动,并引导观众购买商品。这种模式下,观众不仅可以观看商品的实时展示,还可以与主播进行互动交流,增加购物的趣味性和互动性。对于主播而言,直播交友带货不仅可以提高商品销售量,还可以增加粉丝数量和粘性。通过实时互动,主播可以更好地了解观众的需求和喜好,从而调整销售策略和商品选择。对于观众而言,直播交友带货提供了
- MySQL锁
开发小呆瓜
数据库数据库mysql
一、MySQL锁的分类1.按锁的粒度说明适用引擎表锁锁定整个表,并发性低,但开销小。MyISAM、InnoDB(部分场景)行锁仅锁定需要操作的行,并发性高,但开销较大。InnoDB页锁锁定数据页(介于表锁和行锁之间),较少使用。BDB(已废弃)2.按锁的模式说明共享锁(S锁)允许其他事务读取被锁定的行,但禁止修改(读锁)。排他锁(X锁)禁止其他事务读取或修改被锁定的行(写锁)。二、锁的应用场景1.
- 初识C语言之操作符详解(下)
乞丐1469
C语言学习c语言学习
一.操作符分类1.下标访问操作符(1)运用规则:一个数组名+一个索引名(下标)(2)运用举例:eg.intmain(){intarr[10]={1,2,3,4,5};printf("%d",arr[4]);//数组下标为4的元素→5return0;}(3)总结:上述下标访问操作符的操作数为arr和4,(数组名和数组的索引/下标)。2.函数调用操作符(1)函数调用操作符为调用函数时的()。(2)举例
- 深入解析:大型机器学习模型的基本概念与特点
AI大模型-大飞
机器学习人工智能AI大模型AI神经网络大模型
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发,对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分,并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下:·大模型的定义·大模型相关概念区分·大模型的发展历程·大模型的特点·大模型的分类·大模型的泛化与微调1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结
- 【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十一)云数据库、NoSQL 与 NewSQL
贫苦游商
数据库学习nosqlnewsql云数据库CAPsql
【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十一)云数据库、NoSQL与NewSQL云数据库云服务器的服务云数据库和传统的分布式数据库的异同NoSQLNoSQL数据库的特点CAP定理NoSQL的特性NoSQL数据库的分类NoSQL的适用场景Nosql数据库实例-RedisRedis的优势MongoDBMongoDB的特点NewSQLNewSQL出现的背景NewSQL(新型分布式数据库)的概念NewSQL
- 【从零开始学习计算机科学】编程语言(一)常用编程语言的发展与介绍
贫苦游商
学习javapythonc++编程语言r语言javascript
【从零开始学习计算机科学】编程语言(一)常用编程语言的发展与介绍编程语言可读性可写性可靠性代价影响编程语言的因素编程语言的分类编程语言设计中的权衡编程语言的实现方法编程环境编程语言的发展过程低级语言时代高级语言时代第一个高级语言—Fortran第一个结构化程序设计语言—ALGOL最简单的语言——BASIC编程语言里一个重要的里程碑——Pascal现代程序语言革命的起点——C语言面向对象时代Java
- 深入浅出 K 近邻算法:原理、实践与应用
烂蜻蜓
机器学习近邻算法算法
引言在机器学习的众多算法中,K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)以其简洁而强大的特性占据着重要地位。它既可以用于分类任务,也能在回归任务中发挥作用。无论是处理简单数据集,还是面对复杂的数据分布,KNN都展现出独特的魅力。本文将深入探讨KNN算法的原理、特点、优缺点、实现步骤以及在分类和回归任务中的具体应用。KNN算法的基本原理KNN算法属于监督学习范畴,其核心思想质朴而直
- 【大模型学习】第十九章 什么是迁移学习
好多渔鱼好多
AI大模型人工智能大模型AI机器学习迁移学习
目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习(Feature-basedTransfer)案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移(Model-basedTransfer)案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移(Instanc
- Linux---sqlite3数据库
磨十三
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一、数据库分类1.按数据关系分类类型特点代表产品关系型数据库-使用SQL(结构化查询语言)-数据以行列形式存储,支持事务和复杂查询MySQL、Oracle、SQLite非关系型数据库-无固定表结构(如键值对、文档、图)-高扩展性,适合非结构化数据MongoDB、Redis2.按功能规模分类类型特点代表产品大型数据库高并发、高可用性,支持企业级应用Oracle、DB2中型数据库适用于中小型企业,跨平
- 大模型开发教程:从零开始的入门指南!
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概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿,从基础概念至实战项目,全面覆盖Python与深度学习框架使用,指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型,深入探索图像分类、情感分析等复杂应用,为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
- 领域驱动设计(DDD)深度解析:从小白到入门
月落星还在
数据库设计模式
一、为什么要学DDD?——从现实问题说起假设你参与开发一个电商系统,需求如下:用户下单时,需检查库存、计算优惠、生成订单同一商品的库存信息分散在商品服务、订单服务、促销服务中开发过程中频繁出现「订单金额计算逻辑冲突」「库存状态不一致」等问题传统开发方式的问题:需求直接映射为数据库表结构业务逻辑散落在Service层技术实现主导设计,业务语义模糊此时,领域驱动设计(Domain-DrivenDesi
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云(景区游客评论情感分析)
请为小H留灯
聚类机器学习支持向量机人工智能深度学习
本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘,结合数据预处理、情感分类和文本挖掘,分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测,探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
- 《计量地理学》实习指南
zmg18213828575
一、EXCEL中常用的函数(部分)操作方法:打开EXCEL→输入原始数据→选择fx粘贴函数→函数分类中选择统计→从函数名中选择我们所需要的函数→确定→在数值中输入或选入计算数据范围(如A1:A10)则结果就会出来。具体的函数及其含义:AVERAGE计算参数平均值CORREL求相关系数DEVSQ求离差平方和FTESTF检验的结果GEOMEAN正数数组的几何平均数INTERCEPT一元回归线的载距(Y
- Redis- 秒杀场景
左灯右行的爱情
redis数据库缓存
秒杀什么是秒杀场景秒杀场景挑战有哪些高并发与性能挑战数据一致性挑战安全性挑战秒杀系统的架构设计前端策略服务层设计库存控制策略订单处理流程技术实现缓存设计与优化分布式锁与一致性保证消息队列应用安全防护措施什么是秒杀场景秒杀场景的本质是在极短时间内承受大量并发请求,同时保证有限商品的正确售卖。它具有三个核心特征:高并发(短时间内大量用户涌入)、资源有限(商品数量有限)和时效性强(活动在特定时间开始和结
- 利用 DeepSeek 总结运维知识库的总结报告
缘来是黎
webankpython
一、背景在运维工作中,知识库是重要的知识沉淀与共享工具。随着公司业务的发展,运维涉及的系统、设备和技术日益复杂,原有的运维知识库内容繁杂、缺乏条理,难以高效检索和利用。为了提升知识库的可用性,我尝试借助DeepSeek这一强大的AI工具对其进行总结与优化。二、问题分析知识碎片化:原知识库中的知识分散在不同文档和记录中,缺乏统一的组织架构,导致查找特定知识时需要耗费大量时间。分类不清晰:知识分类不够
- 股指期货详细的玩法是什么?
衍生股指君
区块链
股指期货,这个名词在金融市场中颇具分量。与直接购买股票不同,股指期货的交易对象是股票指数,如沪深300、中证500、中证1000以及上证50指数等。掌握股指期货的玩法,买卖股指期货的双方约定在未来的某个特定日期,按照事先确定的股价指数的大小,进行标的指数的买卖。作为期货交易的一种,股指期货交易与普通商品期货交易具有基本相同的特征和流程。一、如何玩转股指期货?1.选择交易平台:首先,你需要选择一个提
- 自然语言处理:文本聚类
老赵爱学习
python文本聚类k均值聚类算法高斯混合模型的最大期望值算法无监督朴素贝叶斯模型自然语言处理人工智能
介绍大家好,博主又来和大家分享自然语言处理领域的知识了。今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本聚类。文本聚类在自然语言处理领域占据着重要地位,它能将大量无序的文本按照内容的相似性自动划分成不同的类别,极大地提高了文本处理和信息提取的效率。就好比在一个大型图书馆中,文本聚类能够像智能管理员一样,把各种书籍按照主题分类摆放,方便读者快速找到所需资料。而实现文本聚类的方法有很多,其中k均值聚类算法、
- 计算机网络在办公自动化的应用,浅析计算机网络在办公自动化中的作用
生活还是要继续
计算机网络在办公自动化的应用
[摘要]人类社会已进入21世纪,科学技术突飞猛进,特别是信息技术和网络技术的迅速发展以及广泛应用,以网络通讯为基础,通过先进的网络应用平台可以建设安全、可靠、开放、高效的网络办公系统。使得很多企事业单位办公实现了网络化,从整体上提高了办公人员的办事效率。本文重点分析了网络在自动化办公中的作用。[关键词]网络办公自动化作用[中图分类号]TP393[文献标识码]A[文章编号]1009-5349(201
- 计算机组成原理与系统结构 知识点总结-简答题3【中央处理器+Flynn分类法+指令级并行+线程级并行-多处理机】
Geometry Fu
计算机组成原理与系统结构算法
中央处理器42.流水线中有哪三种冒险?请简述,并至少举出一种解决冒险的方法。结构冒险:需要的资源被占用(硬件资源冲突)。将指令和数据分别存储;设计指令/数据高速缓存。数据冒险:需要等待前面指令完成其读写操作。转发(旁路);代码重排;阻塞和冒泡。控制冒险:根据前面正在执行的指令决策控制操作。静态分支预测;动态分支预测;分支延迟。Flynn分类法43.请简述Flynn分类法将计算机系统结构分成哪四类。
- OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file,
小李飞刀李寻欢
Notebookhuggingfacebert分类大模型
场景:训练bert-base-chinese下游任务:分类。在一个服务器可以用,但GPU只有一个卡,只能换一个服务器,换个服务器又要重装环境,但后者下载模型有问题,手动用git-lfs下载后指定位置报错:Traceback(mostrecentcalllast):/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py",line622,inmain()/
- 实现书籍类应用框架鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例提供了一个书籍类应用的基本框架,包含“书城”、“分类”、“福利”、“书架”、“我的”五个模块。应用只展示了基本的页面,其中具体功能的实现,开发者可根据需求自行开发。实现书籍类应用框架源码链接效果预览使用说明进入应用,点击下方的tabBar可浏览不同的模块,其中一些功能未开发,只是作为页面布局展示。实现思路根据行业应用的功能,按照高内聚,低耦合的原则,常见应用
- JavaScript性能优化实战:从瓶颈分析到高效编码策略
AAEllisonPang
Java数据库
一、性能瓶颈分析:从问题出发1.1常见性能问题类型渲染阻塞:同步脚本加载导致DOMContentLoaded延迟内存泄漏:未解绑的事件监听、闭包引用残留重复计算:高频触发的回调函数无节制运算布局抖动:强制同步布局(ForcedSynchronousLayout)网络瓶颈:未优化的资源加载策略典型案例:某电商网站商品筛选功能,用户选择规格时界面卡顿。经分析发现每次选择都会触发全量DOM重新渲染,导致
- 【C++模板详解 —— 函数模板与类模板】
Asher_qq
C++c++java算法
C++模板详解——函数模板与类模板1.非类型模板参数2.模板的特化2.1概念2.2函数模板特化2.2.1全特化2.2.2偏特化2.3类模板特化2.3.1全特化2.3.2偏特化2.3.3类模板特化应用示例3模板分离编译3.1什么是分离编译3.2模板的分离编译3.3解决方法4.模板总结1.非类型模板参数模板参数分类类型形参与非类型形参。类型形参即:出现在模板参数列表中,跟在class或者typenam
- 跨平台搜索:AI如何整合多渠道数据,提供最优的购买选择
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DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
跨平台搜索:AI如何整合多渠道数据,提供最优的购买选择1.背景介绍1.1问题由来随着互联网的普及和电子商务的兴起,消费者购买商品的方式日益多样化。传统的线下购物逐渐向线上转移,新兴的电商平台、社交媒体、短视频平台等纷纷涌现,为消费者提供更多选择。然而,这种多渠道购买环境也带来了挑战:信息碎片化:消费者在多个平台浏览、对比产品信息,难以全面获取所有相关数据。价格竞争激烈:不同平台的价格差异巨大,消费
- 32位嵌入式微处理器一览
farsightliuht
嵌入式服务器motorola多媒体处理ibm开发工具
作者:杨硕,华清远见嵌入式学院讲师。由于嵌入式系统的专用型与定制性,与全球PC市场不同,没有一种微处理器或者微处理器公司可以主导嵌入式系统。本文分析了当前市场上主流的一些32位嵌入式微处理器的特点和应用场合,并对其未来发展做一些展望。这里只是按照体系结构分类,不涉及具体的处理器芯片。一.ARMARM处理器是由英国的ARM公司设计的32位RISC处理器。毫无疑问,ARM芯片是嵌入式微处理器中的佼佼者
- Pandas真实案例进阶:从数据清洗到高性能分析的完整指南
Eqwaak00
Pandaspython开发语言科技pandas
案例背景:电商用户行为分析假设某电商平台提供以下数据集(模拟数据包含100万条记录),需完成用户行为分析:user_logs.csv:用户浏览、加购、下单日志user_profiles.csv:用户地域、设备信息product_info.csv:商品类目、价格数据一、数据加载与内存优化1.1智能数据类型转换#列类型预设字典dtype_dict={'user_id':'category','even
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri