- AI 图像编辑提示词参考之:背景替换
在AI图像编辑中(以FluxKontext为例),“替换背景”(BackgroundReplacement)是提升图像表现力的关键手段之一。但背景更换不仅仅是简单的视觉置换,更重要的是:确保人物主体外观不变,并与新背景在色温、色调、光影等方面自然融合。只有这样,最终图像才会呈现出“原本拍摄于该背景环境”的真实感。建议使用以下结构组织提示词:Replacethebackgroundwith[新背景]
- 数据结构:导论
梁辰兴
数据结构学习笔记数据结构导论算法时间复杂度空间复杂度
目录一,数据结构的研究内容二,基本概念与术语(一)数据、数据元素、数据项与数据对象(二)数据结构(三)数据类型与抽象数据类型️三,抽象数据类型的表示与实现⚙️四,算法与算法分析⚖️(一)算法的定义及特性(二)评价算法优劣的基本标准⏱️(三)算法的时间复杂度(四)算法的空间复杂度章结一,数据结构的研究内容数据结构是计算机科学的核心基础,其研究内容可概括为三大维度:数据组织形式:探索如何将现实世界中的
- 优化版三国主题MySQL建表与查询练习(细节增强)
韩公子的Linux大集市
五MySQL运维DBAmysql数据库
文章目录优化版三国主题MySQL建表与查询练习(细节增强)题目一:三国人物信息表(全面优化)建表语句(增强约束与注释)插入数据(含完整信息)查询练习(增强实用性)题目二:三国战役表(增强关系设计)建表语句(完整关系模型)插入数据(完整战役信息)查询练习(多表关联)综合实战演练1.人物能力值分析2.战役地图查询3.胜负因素分析设计亮点总结优化版三国主题MySQL建表与查询练习(细节增强)题目一:三国
- 搜广推校招面经九十三
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能python算法推荐算法pytorch搜索算法
字节懂车帝一面一、NDCG(NormalizedDiscountedCumulativeGain)的计算NDCG是信息检索和排序任务中常用的评价指标,用于衡量模型预测的排序质量与真实相关性排序的一致程度。1.1.DCG@k(DiscountedCumulativeGain)DCG@k=∑i=1krelilog2(i+1)\text{DCG@k}=\sum_{i=1}^{k}\frac{rel_i
- FPS手游逆向分析--------矩阵
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FPS手游的一些逆向分析矩阵线性代数python
寻找游戏矩阵谈谈个人对于矩阵的理解:所谓矩阵就是相机即人物视角当今的游戏人物的移动分为两部分:游戏世界中的人物在移动和相机的移动相机的移动使得玩家可以跟得上人物的行动如果游戏中的人物在移动,相应的相机也会移动同样的转动视角其实就是在转动相机人物前后移动相机也会动。那我们是不是可以利用不断地改变矩阵来搜索游戏中变动的值从而找到矩阵呢。Ofcourse但是如果你拿来一个矩阵demo你就会发现,前后移动
- 计算机科学期刊介绍--各种杂志投稿方式与评价
狮子小宝
做研究写论文transactions工作email出版数据库自然语言处理
一、计算机科学期刊介绍计算机科学的publication最大特点在于:极度重视会议,而期刊则通常只用来做re-publication。大部分期刊文章都是会议论文的扩展版,首发就在期刊上的相对较少。也正因为如此,计算机期刊的影响因子都低到惊人的程度,顶级刊物往往也只有1到2左右----被引的通常都是会议版论文,而不是很久以后才出版的期刊版。因此,要讨论计算机科学的publication,首先必须强调
- 技术类岗位面试中经典问题总结分享
1.谈淡你的最成功/失败的经历,你现在回去(时光倒流)怎么做2.你做过的一个项目/事例,说说过程(观是否谈结果)过程中,怎么进行信息检索的3.请你对我进行一个评价(观察是否谈到缺点)4.请用一句话介绍自己(总结十逻辑思维)5.你所学的课程中最喜欢/了解哪一个,请淡谈课程内容6.请描述一下用单片机点亮一个流水灯的全过程/请描述AD绘制PCB板的全过程/请详细描述用C语编辑环境输出一个Hellow,w
- 【HTML网页】美妆梦工厂 - 打造你的美丽梦想(设计化妆品小店的官方网页,包含网页源代码)
敲代码的苦13
HTML网页源代码HTMLhtml前端
美妆梦工厂-打造你的美丽梦想网页内容:色彩搭配:使用粉色或紫色作为主色调,以营造温馨浪漫的氛围,吸引女性顾客。注意色彩的心理效应,比如红色能激发购买欲望,蓝色给人以信任感。布局规划:确保首页的导航栏清晰明了,分类明确。商品展示区要突出重点,可以设置轮播图展示主打产品或促销活动。详细的商品描述、高清大图、用户评价等是提高转化率的关键因素。在页面底部加上联系方式和服务承诺,增加顾客的信任感。个性化元素
- 华为OD机试C卷-- 伐木工(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
华为OD机试题库华为odc语言javajavascriptpython
获取题库不需要订阅专栏,可直接私信我进入CSDN领军人物top1博主的华为OD交流圈观看完整题库、最新面试实况、考试报告等内容以及大佬一对一答疑。题目描述一根X米长的树木,伐木工切割成不同长度的木材后进行交易,交易价格为每根木头长度的乘积。规定切割后的每根木头长度都为正整数;也可以不切割,直接拿整根树木进行交易。请问伐木工如何尽量少的切割,才能使收益最大化?输入描述木材的长度(X≤50)输出描述输
- VR重现红军过雪山:一场穿越时空的精神洗礼
广州华锐视点
vrVR重现红军过雪山
VR重现红军过雪山这一创新形式,对大众了解长征历史、传承长征精神有着不可估量的重要意义,在红色文化传播的征程中留下了浓墨重彩的一笔。在教育领域,VR技术为历史教学带来了革命性的变革。传统的历史教学往往局限于书本知识和教师的口头讲述,学生很难真正理解历史事件的复杂性和历史人物的情感。而VR红军过雪山体验,让学生们从被动的知识接受者转变为主动的探索者。在课堂上,学生们戴上VR设备,便能穿越时空,与红军
- Python 爬虫实战:精准抓取母婴电商平台数据,深入分析用户评价洞察市场趋势
程序员威哥
最新爬虫实战项目python爬虫开发语言
前言随着生活水平的提高,越来越多的年轻父母开始关注母婴产品的质量和品牌。而母婴电商平台成为了他们选择和购买产品的主要渠道之一。母婴产品市场也因此变得异常活跃且充满竞争。在这样的市场环境下,用户评价不仅反映了产品的实际质量,也揭示了消费者的需求和偏好,成为品牌决策的核心依据之一。Python爬虫是获取电商平台用户评价数据、产品详情、价格等关键信息的强大工具。通过抓取和分析这些数据,品牌商可以实时了解
- Python 爬虫实战:电商商品多维度分析系统构建
Python核芯
Python爬虫实战项目python爬虫开发语言电商
引言在当今数字化时代,电商平台已成为人们购物的首选渠道之一。海量的商品信息、用户评价和销售数据隐藏着巨大的商业价值。通过构建一个电商商品多维度分析系统,我们可以深入挖掘这些数据,帮助商家优化产品策略、提升用户体验,同时也为消费者提供更明智的购物建议。本文将详细介绍如何利用Python爬虫技术抓取电商商品数据,并构建一个多维度分析系统。一、项目背景与意义电商平台如京东、淘宝、拼多多等,每天产生海量的
- Python爬虫抓取京东商品信息(价格、销量、评价):从基础到高级技术解析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言信息可视化c++
引言随着电子商务的迅速发展,爬虫技术逐渐成为数据科学、商业智能、市场分析等领域的基础工具之一。京东作为中国最大之一的电子商务平台,包含了大量的商品信息,如商品价格、销量、评价等,这些信息对市场分析、消费者行为预测等方面有着重要的意义。本篇博客将通过Python爬虫技术,详细讲解如何抓取京东商品页面的相关信息,并进一步探讨如何处理动态页面、反爬虫机制以及如何优化爬虫的性能和稳定性。1.Python爬
- OpenCV实战之二 | 基于哈希算法比较图像的相似性
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OpenCV实战笔记opencv哈希算法人工智能
前言☘️本章节主要介绍常用的图像相似性评价算法:图像哈希算法。图像哈希算法通过获取图像的哈希值并比较两幅图像的哈希值的汉明距离来衡量两幅图像是否相似。两幅图像越相似,其哈希值的汉明距离越小。图像哈希算法可以用于图片检索,重复图片剔除,以图搜图以及图片相似度比较。目录一、汉明距离二、img_hash模块三、哈希算法哈希算法实现步骤:代码实现一、汉明距离汉明距离(HammingDistance)是用于
- 全球86%企业已启程:SNP零中断迁移方案护航S/4HANA转型
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目录如何在RISE项目中取得成功全程赋能:SNP为RISE项目打造的六大核心优势1、更快实现价值2、更高的灵活性3、降低成本4、风险可控5、更高的用户接受度3、近乎零中断客户评价实践见证:全球领先企业的成功典范1、IBM2、Pfizer辉瑞3、Coop超越迁移:构建数据驱动型业务的未来在SNP,我们已成功指导数百家企业完成复杂的SAP系统迁移项目。这些经验已融入我们的软件和转型方法论,使您的迁移之
- 技术解析|可灵AI全球首部AI单元剧《新世界加载中》工作流揭秘:提示词工程如何解决口型同步/复杂动作生成 ?
昨天,在北京首映礼的暗场中,一段黏土风格的荒诞喜剧画面投映在银幕上:一根「宇宙肥肠」在太空中漂浮,讽刺着人类对虚假进步的盲目崇拜。这便是快手可灵AI与异类Outliers团队共同推出的《新世界加载中》,全球首部AI单元剧集。这部与传统短剧不同的全新作品,用全新的呈现方式为观众带来了更具视觉冲击力的视觉效果和观影体验,成为AIGC领域的创新之作。然而,涵盖7个不同题材的单元剧集,必定涉及复杂的人物表
- 开源语音分离工具大比拼:人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)!!!
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开源语音分离工具大比拼:人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理,特别是机器学习训练数据的准备中,获取纯净的人声(去除背景音乐或噪声)是一个常见的痛点。幸运的是,开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务!本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目,重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具,并根据GitHub星标⭐(反映社区关注度
- HTML5中背景图片如何设置
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自己试验了很多种方式,最终发现有一种方式最得朕心~~哈哈哈哈哈先看一下效果图吧:只截取了一部分,图片的人物不会因为页面大小而变得扭曲(这一点非常重要),我已经很满足啦~~~~~下面看一下代码吧,其实也很简单。body{/*background:rgb(185,246,246);*//*设置颜色背景*/background-image:url(photo5.png);/*设置背景图片*/backgr
- HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型:个性化作业批改系统架构设计与实现
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人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型,构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
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漫画Java核心并发编程人物介绍小明:对Java并发编程感兴趣的开发者架构师老王:Java并发编程专家,精通各种并发工具Java并发编程基础小明:“老王,Java并发编程为什么这么复杂?”架构师老王:“因为并发编程需要处理多个线程同时访问共享资源的问题!主要挑战包括:线程安全、死锁、性能优化等。但掌握了核心原理,就能写出高效的并发程序。”并发编程核心概念Java并发编程体系|+----------
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这里写目录标题检测指标iou/Gou/Diou/CiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Gou/Diou/CiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
- 时间复杂度
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一、算法的目的:解决一个问题,所需执行代码的效率时间评价法:有很大缺陷,由于硬件CPU结构不同导致时间绝对差异性太大(有可能CPU好一点运行速度块,但算法可能很烂)纯时间法不行,后来人们提出:二、数据增长性来评价耗时间增长性和耗空间增长性比如当我们数据增长十倍,所耗空间或者所耗时间是否增长十倍,在此基础上提出两个概念时间复杂度空间复杂度三、那怎么计算时间复杂度呢1.找核心语句2.看核心语句执行的频
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随着时代的发展,科技的进步,效率在工作中成为了评价工作能力的一项标准。人的工作效率,机器的工作效率等等,我们都是逐步在提高。达到高效的工作状态离不开智能的解决方案,在此我将分享上海铭港公司做的智能办公空间—会议预约系统的案例。上海铭港做的此项会议预约系统案例的解决方案围绕的主题中心即是:效率提到会议室,可能令大家的头疼的事情随之而来。特别是公司的行政部门人员。哪间会议室是在空闲状态?哪间会议室有人
- 巅峰对话在线研讨 Q&A:Oracle Database 21c vs openGauss 2.0新特性解读和架构演进
小兰 �
国产数据库技术文章数据库oracle华为
2021年11月11日,墨天轮《巅峰对话》栏目邀请到了两位数据库领域的巅峰人物:云和恩墨创始人盖国强老师,和来自清华大学计算机与技术系的李国良教授,为大家带来了在线研讨《OracleDatabase21cvsopenGauss2.0新特性解读和架构演进》,并对数据库技术演进和生态发展进行深入探讨。两位老师一共围绕10个特性作了深入、独到的解读,强强联手、共创了一场精彩的技术盛宴。当天的直播间吸引了
- 基于 OpenCV 的图像 ROI 切割实现
一、引言在计算机视觉领域,我们经常需要处理各种各样的图像数据。有时候,我们只对图像中的某一部分区域感兴趣,例如在一张人物照片中,我们可能只关注人物的脸部。在这种情况下,将我们感兴趣的区域从整个图像中切割出来,不仅可以节省计算量,还能提高程序的运行速度。这就是我们所说的ROI(RegionofInterest,感兴趣区域)切割。二、ROI切割的原理2.1图像数据的存储在使用OpenCV进行图像读取时
- LLM归因的几种评估方式
liliangcsdn
深度学习人工智能语言模型算法
参考ASurveyofLargeLanguageModelsAttribution,LLM归因有以下几种有效的评估方式。1人工评估归因错误的检测难度大,所以评估主要依赖人工评价进行归因检测。人工评估虽然精度高,但成本高也耗时。标注过程中还需要标注员谨慎对待,而且需要手工验证。为提高可靠性,针对一个(问题,答案,归因文本),可能需要多个标注员同时进行标注,只有大部分人认为正确归因,该(问题,答案,归
- 活体检测api集成方案-炫彩活体检测助力身份核验
wt_cs
发票识别科技ocr报关单识别接口数据库
现如今,随着人脸伪造技术的不断升级,传统身份核验方式面临严峻挑战,视频中的虚假人脸攻击防不胜防,用户隐私泄露、资金损失等风险如影随形。如何在便捷服务与安全防护之间找到平衡?视频活体检测接口给出了答案。视频活体检测接口,就像一位火眼金睛的安全卫士,能够对上传的视频进行精准检测,瞬间判断视频中的人物是否为真人。它有效抵御了视频中伪造的人脸攻击,一旦检测为真人,便会立即返回一张清晰的人脸照片,为下一步的
- Apipost 与 Apifox 深度对比:2025全方位解析助力 API 开发的利器
在当今软件开发的大环境下,API的开发与管理变得愈发重要。Apipost和Apifox作为两款备受关注的API开发与管理工具,它们在功能特性、使用场景以及用户评价等方面存在着诸多差异。本文将从多个维度对这两款工具进行深入剖析,以帮助研发、测试人员更好地选择适合自身项目需求的工具,同时凸显Apipost在各方面的优势。一、功能对比1.API设计Apipost:丰富的自定义属性:在大型企业级项目中,A
- 虚拟直播电商的治理挑战与优化策略研究
罗伯特之技术屋
人工智能与智能系统专栏人工智能大数据
摘要:虚拟直播电商是以虚拟技术为推手的直播带货新模式,拓展了直播电商品牌参与数字经济竞争的广度。通过深入分析虚拟直播电商发展特征和应用前景,剖析以技术全覆盖引领的虚拟直播场景、以虚拟数字人带动的虚拟直播人物、以元宇宙概念激活的独立虚拟直播电商等类型及对应发展逻辑,将当前虚拟直播电商发展过程中面临的治理挑战解构为思维、平台、环境、媒介和机制五个构成要素,相应提出引导伦理规制、明确应用边界、完善协同机
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟