Footprint_Analytics
Footprint_Analytics

Footprint Analytics 团队参与 Token 2049，为多场活动以及演讲提供数据支持

Footprint Analytics 团队参与 Token 2049，为多场活动以及演讲提供数据支持。

Footprint Analytics 是一家区块链数据解决方案提供商。借助尖端的人工智能技术，我们提供 Crypto 领域首家支持无代码数据分析平台以及统一的数据 API，让用户可以快速检索超过 27 条公链生态的 NFT，GameFi 以及 DeFi 数据。

你可能感兴趣的:(区块链,行业动向,区块链,web3)

  • UI/UX设计服务行业分析 LPiling uiux
    行业现状UI（用户界面）设计关注用户与产品交互的界面设计，包括软件、应用程序、网站或任何数字产品的视觉和操作元素的集合，旨在提供用户友好的界面，使用户能够轻松地使用产品并实现他们的目标。UX（用户体验）设计则更为宏观，关注用户与产品交互过程中的全部体验，包括使用前、使用中和使用后的感受，目标是优化产品的功能性、可用性、易用性，确保用户在使用产品的过程中有良好的体验。近年来，随着技术的不断进步和用户
  • 程序员晋升架构师实战指南 甘苦人生 职业规划职场和发展
    以下是为程序员量身定制的晋升架构师实战指南，结合行业案例与可落地路径，助你完成技术跃迁：一、晋升路径拆解（从Code到Architecture）程序员→高级工程师核心任务：独立完成模块开发（需求分析+方案设计+编码实现）技术重点：掌握1-2门核心语言（如Java/Go）、熟悉主流框架（SpringCloud/Dubbo）案例：主导用户中心模块开发，通过缓存优化将接口响应时间从800ms降至150m
  • 如何使用LABVIEW调用BarTender的子程序：Bartender API调用测试，LABVIEW高效调用BarTender子程序的Bartender API实践 QZtcYmIYnDal labview程序人生
    BartenderAPI的调用本测试是LABVIEW怎么调用BarTender的子程序，可供调用。ID:89200597584724364行走的CdBartenderAPI的调用在软件开发领域，集成不同系统或工具的功能已经成为常见的需求。而在某些特定的行业或领域，如标签打印和条码管理，BarTender是一款备受欢迎的软件。BarTender作为一种强大的标签和条码设计与打印解决方案，能够满足各种
  • 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南 shuoac 机器学习人工智能python
    随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者，它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral，还是专有或经过微调的模型，Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
  • 加快推进工业互联网，图扑“智”绘发展新蓝图 智慧园区 数字孪生3d网络人工智能物联网前端
    当前，智能制造已成为我国实现从制造大国走向制造强国的战略目标，在迈向“钢铁强国”的征程上，“智慧”正成为钢铁产业的鲜明特征。图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切方大九钢公司围绕钢铁企业管理模式变革的需求，借力能源绿色低碳转型的契机，以信息技术广泛应用为主导，大力推进“智能制造”，“淬炼”智慧钢铁。并与图扑软件合作，率先将5G、可视化、GIS相关技术引入钢铁行业。打造基于5G+云平台的智慧
  • 石油储运生产 2D 可视化，组态应用赋能工业智慧发展 智慧园区 智慧城市bigdata人工智能大数据物联网网络
    当前，国际油价低位徘徊导致各国石油化工行业投资大幅缩减，石油化工建设行业竞争环境日趋严峻，施工企业的利润空间也被不断压缩。内外交困的环境下，促使企业采取更有效的管理手段来提高效率和降低成本。石油工业大数据具有无限潜力与价值，将大数据与数据挖掘技术应用其中，不仅可以提升石油行业工业化水平，而且对其智慧化发展起到强有力的推动作用。图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切图扑软件采用自主研发的HT
  • 区块链环境配置自用 Xmas190 其它区块链
    FabricLab1.Fabric环境搭建与基本操作2.Fabric链码基础3.Fabric项目架构Fabric实践一：环境搭建与基本操作一、Fabric环境搭建本文用于指导Fabric在基于Ubuntu的Linux系统中的安装与配置，如有未安装过的同学可以参考本指南自行配置。相关组件版本号：名称版本Ubuntu16.04Fabric1.4Docker20.10.5Docker-compose1.
  • 2D 可视赋能智慧水务绿色集约化发展 智慧园区 物联网bigdata人工智能
    随着国家对环境保护治理程度的日益重视，各地政府积极响应国家政策，在共同聚焦生态文明建设下，急速催生了水务行业数字化转型。如今“供排污”一体化管理系统成为行业发展的重要趋势，提高水务精细作业、集中管控、数据透明成为刚需。Hightopo应用自主研发的HT产品，搭建了以厦门区域为载体的2D智慧水务可视化解决方案。界面摒弃了以往传统的地图模式，采用更加简洁的六边形色块拼接出湖泊水库等地形，河流分支则运用
  • ESP32-C6助力设备互联互通，Wi-Fi6无线通信方案，物联网交互联动 深圳启明云端科技 WiFi6ESP32-C6乐鑫物联网无线方案
    在物联网飞速发展的今天，连接技术的革新成为推动行业进步的关键力量。Wi-Fi6技术的出现，犹如一颗璀璨的新星，为物联网设备带来了前所未有的高效与低耗体验。乐鑫推出的ESP32-C6作为首款支持Wi-Fi6的SoC，集成了2.4GHzWi-Fi6、Bluetooth5(LE)和802.15.4协议，这一组合使其具备了行业领先的射频性能。其支持的上行、下行正交频分多址（OFDMA）接入和下行多用户多输
  • 使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现 Echo_Wish Python！实战！python去中心化开发语言
    使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现大家好，我是Echo_Wish。今天，我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场，并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。预测市场是基于市场参与者对未来事件的预测来产生结果的地方，通常被用来预测政治事件、金融市场走向、体育比赛结果等。传统的预测市场如Augur、Polymarket等，基于去中心化平台，利用区块链技术确保
  • 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
    一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
  • 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日 小亦编辑部 每日AI-人工智能-编程日报人工智能大数据
    一、AI行业动态英伟达新一代AI芯片Rubin发布计划英伟达宣布其新一代AI芯片Rubin将于2026年下半年推出，下下一代AI芯片架构命名为Feynman，计划于2028年登场。同时，英伟达还推出了RTXPRO6000系列Blackwell专业卡，拥有24064核心、96GB显存和最高600W功耗。OpenAI星际之门数据中心建设进展OpenAI的首个数据中心“星际之门”预计于2026年中在德克
  • 2025年入职/转行网络安全，该如何规划？网络安全职业规划 教网络安全的毛老师 web安全安全网络运维云计算
    网络安全是一个日益增长的行业，对于打算进入或转行进入该领域的人来说，制定一个清晰且系统的职业规划非常重要。2025年，网络安全领域将继续发展并面临新的挑战，包括不断变化的技术、法规要求以及日益复杂的威胁环境。以下是一个关于网络安全职业规划的详细指南，涵盖了从入门到高级岗位的成长路径、技能要求、资源获取等方面的内容。第一部分：网络安全行业概述1.1网络安全的现状与未来网络安全已经成为全球企业和政府的
  • 2025年入职/转行网络安全，该如何规划？网络安全职业规划 教网络安全的毛老师 web安全安全网络安全渗透测试漏洞挖掘
    网络安全是一个日益增长的行业，对于打算进入或转行进入该领域的人来说，制定一个清晰且系统的职业规划非常重要。2025年，网络安全领域将继续发展并面临新的挑战，包括不断变化的技术、法规要求以及日益复杂的威胁环境。以下是一个关于网络安全职业规划的详细指南，涵盖了从入门到高级岗位的成长路径、技能要求、资源获取等方面的内容。第一部分：网络安全行业概述1.1网络安全的现状与未来网络安全已经成为全球企业和政府的
  • 【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓 ThinkPet 移动app开发androidflutterdart跨平台
    基于2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的Skia自渲染引擎和Dart的AOT/JIT双编译模式，实现了90%以上的原生性能表现，在电商、社交、工具类应用中已无明显性能瓶颈。实测数据显示，列表滚动帧率稳定在55-60FPS，与原生开发差距小
  • 租赁APP开发的全攻略和市场潜力分析 红点聊租赁 其他
    内容概要在当今快节奏的生活中，租赁APP似乎成为了我们日常生活的“新宠”。它不仅为个人提供了便利，也为商家开辟了一片广阔的蓝海。要想在这一领域取得成功，首先得做好市场调研。了解用户需求、竞争对手和市场动态是必不可少的。接下来是核心功能设计，我们需要考虑如何让用户更方便地找到、租赁商品，同时优化用户体验，让每一位潜在用户都能心甘情愿地停留与互动。为了更直观地理解市场，我们可以参考以下表格：行业增长率
  • 《Solidity智能合约开发：从零到一实战指南》大纲 白马区块Crypto100 智能合约
    为什么要学Solidity智能合约？在过去几年，区块链从一种“投机工具”进化为一种全新的技术基础设施。无论是NFT、DeFi、GameFi还是DAO，它们的核心都是——智能合约。✨什么是智能合约？智能合约是运行在区块链上的“自动执行程序”，不用依赖中介或第三方，信任直接写进代码里。而Solidity是智能合约开发的“通用语言”。为什么要做这个专栏？做区块链项目的人越来越多，但真正从零系统学习Sol
  • A800核心加速技术深度剖析 智能计算研究中心 其他
    内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表，A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块，构建了高度灵活的资源调度体系。其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构，解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
  • H200架构升级与实战解析 智能计算研究中心 其他
    内容概要作为新一代高性能计算平台的核心载体，H200架构通过系统性硬件重构实现了计算性能的显著跃迁。本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案。通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现，系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真
  • AI模型技术演进与行业应用图谱 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
  • 模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命 芯作者 DD：日记重构
    图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo（FlowtowardsModes）创新性地融合模式搜索与扩散模型，在多个关键维度突破传统方法局限，为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
  • 基于springboot的在线点餐系统 爱编程的小哥 java毕设springboot后端javavue
    全栈在线点餐系统架构解析|SpringBoot+ElementUI后台管理实战（附高并发订单处理方案）一、系统全景透视基于五张效果图分析，该系统是餐饮行业全流程数字化解决方案，采用SpringBoot+MyBatisPlus+Vue2+ElementUI技术栈，实现用户端订餐与商家端管理的双向闭环。通过RBAC权限控制+订单状态机+实时库存预警三大核心机制，支持日均万级订单处理，覆盖从用户选餐、支
  • 【今日EDA行业分析】2025年3月21日 知梦EDA EDA行业分析大数据人工智能半导体EDA行业分析
    智算时代EDA行业新变局：技术突围与生态重构一、EDA产业格局剧变：技术壁垒与地缘博弈交织在半导体产业链的宏大版图中，EDA工具宛如数字时代的“工业母机”，其重要性伴随芯片复杂度的指数级攀升而愈发显著。据SEMI数据显示，2023年全球EDA市场规模成功突破200亿美元大关，中国本土市场增速更是达到了18%。然而，Synopsys、Cadence、Mentor这三大行业巨头依旧牢牢占据着超过85%
  • 区块链在医疗数据共享中的应用：解锁安全与透明的新维度 Echo_Wish 人工智能前沿技术区块链安全
    区块链在医疗数据共享中的应用：解锁安全与透明的新维度近年来，区块链技术在金融领域取得了显著的突破，然而，它的潜力不仅仅局限于数字货币和支付领域。随着医疗数据的数字化和信息化程度不断提升，区块链技术在医疗数据共享中的应用正逐渐成为一个热门话题。区块链以其去中心化、不可篡改、透明且高效的特点，为医疗行业的数据管理提供了全新的解决方案，尤其是在患者隐私保护、数据共享以及医疗服务的透明度方面。那么，区块链
  • 直面失能危机，众托帮守护家庭防线 市场
    根据中国保险行业协会发布的《中国中老年人风险保障研究》,人生不同阶段面临的风险复杂多变。45-55岁人群主要担忧重疾与高额医疗支出,而步入60岁后,失能风险一跃成为老年人心中的头等大事,与医疗、重疾风险共同构成晚年生活的挑战。中国老龄科学研究中心数据显示,截至2024年末,我国60岁及以上老年人中,失能、半失能群体已达约4400万人,且这一数字正急剧攀升。预计到2050年,失能、半失能老人数量将飙
  • 从“一壶浊酒”到“一份报告”，看永洪科技助力郎酒集团的数字化升级之旅 永洪科技 大数据数据分析数据可视化BI
    白酒在社交、庆祝和宴请活动中扮演着重要的角色，它与人们的生活密切相关。白酒的制作过程、酿造技艺、酒文化习俗等方面都体现了当地的历史、传统和价值观。同时它也是一种文化的载体，承载着人们对于生活、友谊、团聚的情感和期待。人们通过分享白酒来加强彼此之间的联系和沟通，它成为了社交场合中的重要元素。白酒还通过艺术、文学、电影等形式在文化领域中得到了表达和展示。郎酒庄园作为我国传统的白酒行业，郎酒在国内市场占
  • 打造金融数据新引擎，看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台 永洪科技 金融数据可视化BI数据分析大数据
    在数字化转型的浪潮中，金融行业作为经济发展的核心引擎，正加速探索数字化、智能化的新路径。永洪科技，近日成功助力某省农村信用社联合社（简称：Z企业）完成了其数字化转型的重要一步，通过部署先进的商业智能解决方案，为Z企业的业务升级与效能提升注入了强劲动力。随着智能金融时代的来临，以大数据、人工智能、移动互联等新兴技术为核心的金融科技持续赋能银行金融业务数字化、智能化、开放化的发展，为金融机构营销体系的
  • 2000-2022年 上市公司-企业勒纳指数、行业勒纳指数、相对勒纳指数-社科数据 泡芙萝莉酱 大数据社科数据大数据数据分析人工智能深度学习数据挖掘数据统计毕业论文
    上市公司-企业勒纳指数、行业勒纳指数、相对勒纳指数（2000-2022年）-社科数据https://download.csdn.net/download/paofuluolijiang/90027759https://download.csdn.net/download/paofuluolijiang/90027759勒纳指数（LernerIndex）是一种衡量市场垄断程度的经济指标。它通过计算产
  • 人工智能与网络信息技术的深度融合 鸭鸭鸭进京赶烤 学术会议人工智能AI编程ai机器人计算机视觉网络计算机网络
    在当今时代，人工智能（AI）和网络信息技术正以前所未有的速度推动着社会变革。从通用人工智能（AGI）到具身智能的普及，AI不仅实现了技术上的飞跃，也在各个行业展现出巨大的应用潜力。随着技术的不断迭代，我们迎来了许多创新应用，例如AI在电子信息技术中的应用，通过算法优化与升级，显著提高了处理效率和准确性。网络信息技术同样在飞速发展。面向2030年的未来网络发展趋势表明，网络将支撑万亿级、人机物、全时
  • Temu跨境新风口：2025年开店必知的账号安全指南 香菜9527 安全
    近年来，Temu凭借其强大的供货链体系与超低价策略，成为跨境电商行业的新风口，吸引众多卖家入驻。随着平台竞争加剧，账号安全问题逐渐成为卖家面临的核心挑战。账号被封、资金冻结、违规操作等问题频发，轻则影响销量，重则导致店铺损失惨重。因此，了解并遵循安全运营规则，是每位卖家成功的关键。本文将为你详细解析Temu开店过程中必须掌握的账号安全知识，并提供实操建议，助你稳健运营。1.Temu账号安全为何重要
  • 插入表主键冲突做更新 a-john
    有以下场景： 用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。 问题： 如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。 解决： mysql中提供了一个sql语
  • Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
    一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello"   2.引用系统资源。格式：@android:type/name     android:textColor="@android:color/opaque_red"
  • 数据结构的基本介绍 天子之骄 数据结构散列表树、图线性结构价格标签
    数据结构的基本介绍 数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。   经典的数据结构大致如下：   一：线性数据结构 (1)：列表 a
  • 通过二维码开放平台的API快速生成二维码 一炮送你回车库 api
     现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。        html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1  &nbs
  • ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 javaIOimageBufferedImage
    package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
  • myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipseSVNMyEclipse
                                     &n
  • 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
    4.2　自动装箱和拆箱 基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
  • ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
    //这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
  • 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords javaeclipsejdktomcat
    eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
  • 前端模块化 bee1314 模块化
    背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。   JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
  • 处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oraclesql数据库大数据查询
    一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：        1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。         2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
  • mac 卸载 java 1.7 或更高版本 征客丶 javaOS
    卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
  • 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
    第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中 第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析   本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
  • Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
          TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
  • 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
    　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。 相关新闻： （1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 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/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
  • 配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
    今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。 安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos    component    webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
  • 浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
                                     浅谈程序员的数学修养
  • 批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oraclesqlbulk collectforall
    BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。     有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
  • Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
    1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
  • Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rulesyiivalidate
    Yii cValidator主要用法分析：  yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError  
  • 基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
    平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从   实现思路 制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box   制作sentos6.5+redis的box   mkdir vagrant_redis cd vagrant_
  • Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centosmemcached
    一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]： 建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
  • Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
  • Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • 浅谈enum与单例设计模式 247687009 java单例
    在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构 造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。 第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
  • 使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt cbreakswitch
    1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
  • 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文 schnell18 springmybatisJUnit
    Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有： 单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性 @Value注解不能解析带通配符的路径字符串 解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。 第二个问题的具体实例是：    
  • Java 定时任务总结一 tuoni javaspringtimerquartztimertask
     Java定时任务总结  一.从技术上分类大概分为以下三种方式：  1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务;   说明：    java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
  • 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法 yangshangchuan rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
    本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。   最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：     1、注册多个账号（一般10个以上）。     2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他