- 【Vue】权限控制
秀秀_heo
Vue及其周边生态vue.js前端javascript
权限管理分类:页面权限功能(按钮)权限接口权限vue3-element-admin的实现方案一般我们在业务中将路由可以分为两种,constantRoutes和asyncRoutes。constantRoutes:代表那些不需要动态判断权限的路由,如登录页、404(或者不存在的路由)、首页、数据大屏等通用页面。asyncRoutes:代表那些需求动态判断权限并通过addRoutes动态添加的页面。后
- Vue 组件开发:构建高效可复用的前端界面要素
随风九天
Vue六脉神剑前端前端vue.jsVue组件
1引言在现代Web开发中,构建高效且可复用的前端界面要素是提升开发效率和用户体验的关键。Vue.js作为一种轻量级且功能强大的前端框架,提供了丰富的工具和机制,帮助开发者快速构建高质量的应用程序。通过合理设计和封装Vue组件,我们可以实现组件的高效复用,提高开发效率,同时保证界面的一致性和可维护性。2理解Vue组件2.1组件的基本概念Vue组件是Vue实例的一个扩展。每个组件都有自己的模板、数据、
- Python 入门指南:如何在 MacOS 上轻松安装 Python
NicoleGus
pythonmacos开发语言
Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言,已经成为许多开发者和数据科学家的首选工具。无论是初学者还是经验丰富的程序员,Python都能为他们提供强大的支持。如果你是一名MacOS用户,想要开始学习Python或者在Mac上进行开发,首先需要正确安装Python环境。本文将详细介绍如何在MacOS上安装Python,帮助你快速开始Python编程之旅。1.检查MacOS是否已预装Python
- 【自学笔记】Web前端的重点知识点-持续更新
Long_poem
笔记前端
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Web前端知识点一、HTML基础二、CSS样式三、JavaScript基础四、前端框架与库五、前端工具与构建六、前端性能优化七、响应式设计与适配八、前端安全总结Web前端知识点一、HTML基础常用标签超链接(标签)图片(标签)表格(、、等标签)列表(无序列表、有序列表、定义列表)HTML5新特性语义化标签(、、等)音频视频(、
- 线性回归的简单实现
SkaWxp
深度学习深度学习机器学习mxnetgluon
本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet中的自动求导和数组结构frommxnetimportautograd,ndimportrandom生成随机数据集只有这个是用了自己造的数据,因为线
- SpringMVC 注解实现参数映射
姜源Jerry
Springspringjavaservlet
SpringMVC注解实现参数映射1.请求参数映射1.1RequestMapping1.2请求参数的映射1.2.1基本类型/字符串属性封装1.2.2实体类属性封装1.2.3集合属性封装1.2.4Date类型封装1.3常用注解1.4其他注解2.响应数据和结果视图2.1返回值分类3.配置不拦截静态资源参考资料:https://spring-mvc.linesh.tw/1.请求参数映射@RequestM
- Task01:线性回归;Softmax与分类模型、多层感知机
恰人陈
pytorch机器学习深度学习神经网络
一、mxnet相关函数用法mxnet.nd用法对标numpy库(1)nd.concatfrommxnetimportndnd.concat(X,Y,dim=0)nd.concat(X,Y,dim=1)X,Y为两个矩阵nd.concat为连接矩阵,dim表示连接的维度,若原来两个矩阵为(4,3),dim=0就表示新生成矩阵为(8,3)dim=1表示新生成矩阵为(4,6)(2)y+=xy=y+x这样的
- 投票法:简单而强大的分类利器
ningaiiii
机器学习与深度学习分类机器学习人工智能
投票法:简单而强大的分类利器在机器学习的分类任务中,我们常常需要寻找高效且准确的方法来对数据进行分类。今天,让我们一起来探讨一种简单却极为强大的分类方法——投票法。一、投票法原理(一)通俗易懂的理解投票法就像一场班级选举。假设有一个班级要选出最受欢迎的水果,每个同学心中都有自己的选择(这就好比一个个分类器给出的分类结果)。最后统计每个水果获得的票数,得票最多的水果就当选(对应分类任务中,票数最多的
- 【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归
辰尘_星启
神经网络mxnet线性回归
写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
- 初入机器学习
辰尘_星启
机器学习人工智能深度学习pythonmxnet
写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容,防止自己遗忘,也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型,合理设置初始模型,要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习:本质是系统,直接将训练得到的模型视作系统本身(激进的像“端到端”)侧重于最大化当前环境下的奖励,最终目标是寻找环
- AtCoder备赛刷题 ABC 383 | 9 Divisors
热爱编程的通信人
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学习C++从娃娃抓起!记录下AtCoder(日本算法竞技网站)备赛学习过程中的题目,记录每一个瞬间。附上汇总贴:AtCoder备赛刷题|汇总【题目描述】FindthenumberofpositiveintegersnotgreaterthanNNNthathaveexactly999positivedivisors.找到不大于NNN且恰好有999个因数的正整数的数量。【输入】Theinputisg
- Qt 递归方式遍历目录
Sudouble
Qt学习笔记qt递归遍历文件
基本思想:1.指定一个目录2.找到当前目录下的文件(不包括文件夹,QDir可以进行筛选),存入QFileInfoList,然后按顺序存入QTreewidgetItem,并添加至根节点3.找到当前目录下的第一个文件夹,作为一个新的根节点4.重复2,3过程,直到没有新的文件夹至此递归过程完毕。-----------------------------------------------------QF
- 线性回归基础学习
Remoa
人工智能线性回归优化gluonmxnetloss
线性回归基础学习目录:理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray:MXNet中存储和变换数据的主要工具,提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示,也可以用矢量计算表示在Gluon中,data模块提供了有关数据处理的工具,nn模块定义了大量神经网络的层,loss模块定义了各种损失函数在MXNet的init模块(initializer)提供了模型参数化的
- 【博学谷学习记录】超强总结,用心分享 | Hive分区表和分桶表
Onzswhite
hive大数据hadoop
#博学谷IT技术支持#一、分区表分区表就是对一个表的文件数据进行分类管理,表现形式就是有很多的文件夹(dt=2019-02-27)。分区表的作用是以后查询时,我们可以手动指定对应分区的数据,避免全表扫描,提高查询效率。所谓的分区表,指的就是将数据按照表中的某一个字段进行统一归类,并存储在表中的不同的位置,也就是说,一个分区就是一类,这一类的数据对应到hdfs存储上就是对应一个目录。当我们需要进行处
- Python-面向对象编程总结(类、对象、派生、继承、方法
2401_86437117
python开发语言
name="Girl"print(Girl.name)print(Girl.name)结果:>>Girl>Girl>>>私有变量,即**不可以在外部访问**的变量。名字前使用\_\_classGirl:“”“AClass——Girl”“”name=“Girl”__private_name=“XiuJie”结果:>>Traceback(mostrecentcalllast):> File"learn
- 注册表知识与技巧大全
George-Yao
Othermicrosoftwindowsusersysteminternetshell
注册表知识和技巧大全注册表基础:********系统文件夹:*********名称路径含义AppDataC:\Windows\ApplicationData应用程序CacheC:\Windows\TemporaryInternetFiles浏览器缓存CookiesC:\Windows\CookiesDesktopDesktop桌面FavoritesFavorites收藏夹FontsFonts字体H
- React 和 Vue _使用区别
m0_74823490
vue.jsreact.jsjavascript
目录一、框架介绍1.Vue2.React?二、框架结构1.创建应用2.框架结构三、使用区别1.单页面组成2.样式3.显示响应式数据4.响应式html标签属性5.控制元素显隐6.条件渲染7.渲染列表react和vue是目前前端比较流行的两大框架,前端程序员应该将两种框架都掌握,本文总结一些基本知识点的使用区别。一、框架介绍1.VueVue是一个框架,也是一个生态。其功能覆盖了大部分前端开发常见的需求
- 深度学习:基于MindNLP的RAG应用开发
Landy_Jay
深度学习人工智能
什么是RAG?RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在提升大语言模型(LLM)生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想:通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别:传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
- MyBatis学习:多表映射
Landy_Jay
mybatis学习数据库
目录一、多表映射概念1.1多表查询结果映射思路1.2实体类设计方案1.2.1对一关系设计1.2.2对多关系设计多表映射案例准备二、对一映射三、对多映射四、多表映射总结4.1多表映射优化4.2总结:一、多表映射概念1.1多表查询结果映射思路数据库的表结构具有复杂性,不是所有数据库都达到第三范式或BCNF范式,故数据库查询结果与java对象的属性映射也变得复杂。MyBatis使用ResultMap实现
- 可能是最深入全面的图解 Java Virtual Threads
jvmjvm虚拟机
本文尽我所能,用了数月时间,在学习了JavaVirtualTheads的一些设计和实现理念后,用我所能的精炼文字和画图,去记录我的所学。是我现在能找到的最深入全面的图解JavaVirtualThreads文章。本文摘自我在编写的开源互动图书《面向技术宅的JVM内幕》中的VirtualThreads一节。如图片不清,请转回原文。VirtualThreads按这本书作者的德性,和这本书的定位,这里不会
- 深度学习篇---张量&数据流动处理
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能pythonTensorFlowPytorch张量数据流动处理
文章目录前言第一部分:张量张量的基本概念1.维度标量(0维)向量(1维)矩阵(2维)三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算:深度学习框架中的张量运算1.自动求导2.硬件加速3.高度优化第二部分:数据流动与处理1.磁盘(硬盘或固态硬盘)读取数据写入数据2.内存(RAM)加载程序和数据数据交换3.缓存CPU缓存磁盘缓存4.数
- threejs起步学习之创建旋转立方体并随时停止和控制旋转
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直接看成品可以看到点击开始旋转的时候立方体开始旋转,点击停止旋转的时候立方体停止旋转。先放官网文档threejs官网点击en切换为中文,然后点击创建第一个场景,页面就全部变成中文啦。先使用原生js编写代码,首先就是下载threejs然后引入然后就可以使用THREE这个对象了要创建一个立方体,首先我们需要创建一个场景,一个摄像机,一个渲染器,这样我们才能透过摄像机看到渲染出的场景varwidth=5
- python中typeerror是啥意思-解决Python 写文件报错TypeError的问题
weixin_39569112
处理上传的文件:f1=request.FILES["pic"]fname="%s/%s"%(settings.MEDIA_ROOT,f1.name)withopen(fname,"w")aspic:forcinf1.chunks():pic.write(c)测试报错:TypeErrorat/upload/write()argumentmustbestr,notbytes把之前的打开语句修改为用二进
- PyQt和QML 混合编程下出现 unable to convert a Python 'int' to C++ ‘int’ 错误
乱乱乱乱步
第一篇博客写在出差路上。最近在调试一套PyQt与QML混合编程的程序,程序出现这个错误unabletoconvertaPython'int'toC++'int',并没有定位到具体哪行代码出错,经过排查,我发现原因如下self.distanceStatus=distanceStatus赋值给self.distanceStatus的数值过大,超出QML里面int类型的取值范围,也就是溢出了。Text{
- PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(NeuralODEs)是深度学习领域的创新性模型架构,它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同,NeuralODEs将变换过程视为深度(或时间)的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向,尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn(一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库)
- 拼多多2025届校招开起,无拼不青春,欢迎加入!!!
愤怒的小青春
java
上海微电子装备SMEE社招C++面经流程:总共三面,一面是项目经理,二面是部门经理,三面是人力资源。公司是做光刻机整机的。部门是做硅片对专项练习训练营打卡第一天专项练习训练营打卡第一天实习大家好,我现在是大三暑假,刚刚找到一个实习Linux开发工程师,是第一份实习,现在有必要去吗?我在笔试专项训练营打卡第一天#牛客社群专项练习训练营#那是废物,宝宝~格力一面结构设计记录一下我紧张的人生第一面,面试
- Mixture of Experts(MoE)学习笔记
南七小僧
人工智能网站开发医疗器械研发学习笔记人工智能MoE大模型
1学习动机第一次了解到MoE(Mixtureofexperts),是在GPT-4模型架构泄漏事件,听说GPT-4的架构是8个GPT-3级别大小的模型以MoE架构(8*220B)组合成一个万亿参数级别的模型。不过在这之后开源社区并没有对MoE架构进行很多的探索,更多的工作还是聚焦在预训练新的大模型,在Llama2或其他模型上做Fine-tune,以及扩展大模型的ContextLength。12月8号
- 基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)
矩阵猫咪
cnnlstmpytorch注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络Attention
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中,卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)因其独特的优势
- 周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总
双木的木
深度学习拓展阅读python拓展学习人工智能transformer算法深度学习YOLOchatgptllama
为了更好地整理文章和发表接下来的文章,以后每周都汇总一份周报。周报|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT(监督微调,建议收藏)!-CSDN博客arXiv每日学术速递|强强联合:CNN与Transformer融合创新提升模型性能!!-CSDN博客AI生成未来|字节提出VideoWo
- 学习第七十七行
不是只有你能在乱世中成为大家的救世主
学习运维html经验分享
对于html,用vscode编程,可以用AI,同时输入!+TAB自动生成骨架,有src路径,titie提示文本,alt替换文本(图片不显示,显示的文字),width宽设置一个即可,(height),border边框,同时div和span是个块,前者大后者小,前者独一行,撒旦,em斜体,strong粗体,del删除线,ins下划线。
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_