- 今日AI和商界事件(2025-02-11)
LS_learner
AI和商界事件人工智能
今日AI大事件主要包括以下几个方面:一、行业竞购与合作变动马斯克组团竞购OpenAI据《华尔街日报》报道,马斯克率投资者财团出价974亿美元竞购OpenAI,欲使其回归开源公益使命。xAI支持此次竞购,若成功,xAI或与OpenAI合并。对此,OpenAI首席执行官奥尔特曼在X平台回应,调侃愿花97.4亿美元收购推特。这一举动反映了AI行业巨头之间的复杂关系和利益纠葛。FigureAI与OpenA
- 计算机网络和操作系统常见面试题目(带脑图)
Eugene__Chen
计算机网络面试职场和发展
(✪▽✪)曼波~~~~今天我们来聊聊计算机网络和操作系统的面试题目吧!这些题目是面试中经常遇到的,曼波觉得掌握它们对面试非常有帮助哦!(๑✧◡✧๑)---1.计算机网络面试题目1.1OSI七层模型是什么?回答:OSI(OpenSystemsInterconnection)模型是一个网络通信的参考模型,分为七层:物理层(PhysicalLayer)数据链路层(DataLinkLayer)网络层(Ne
- 《探秘AI绿色计算:降低人工智能硬件能耗的热点技术》
人工智能深度学习
在人工智能飞速发展的当下,其硬件能耗问题愈发凸显。据国际能源署预测,人工智能的能源消耗可能大幅增长。因此,降低人工智能硬件能耗,实现绿色计算,已成为行业关键课题。以下是一些正在崭露头角的热点技术。新型硬件架构与材料计算随机存取内存(CRAM):明尼苏达大学的研究团队开发的CRAM,能让数据完全在内存阵列内处理,无需离开计算机存储信息的网格,打破了传统冯·诺依曼体系结构中计算与内存之间的壁垒,可将人
- 关于 Ansible 中的一些奇技淫巧整理
山河已无恙
Ansible/AWX高级特性教程ansiblegitgithub
写在前面分享一些Ansible中日常剧本中不常用但是需要知道的一些知识点博文适合了解Ansible的小伙伴,可以用作温习理解不足小伙伴帮忙指正对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧——赫尔曼·黑塞《德米安》ansible-pullansible-pull该指令
- 2025年2月6日的一些热点新闻:
CodeJourney.
数据库人工智能
-科技新闻:当地时间2月5日,机器人公司FigureAI宣布终止与OpenAI的合作,专注内部人工智能研发,其创始人承诺未来30天提供从未在人形机器人上见过的东西。-社会新闻:2025年2月4日,瑞典厄勒布鲁市一所学校发生枪击案,致11人死亡,警方称枪手为35岁男子,已自杀死亡,目前认为其单独作案,与当地帮派和恐怖主义无关。-体育新闻:2月6日凌晨,英超官方宣布,因违反英超联赛规则,曼城被扣除12
- 数据管理成熟度评估——衡量与提升数据管理能力
数据媛
DAMA数据治理CDGACDGP数据管理数据管理成熟度评估
在数据管理的旅程中,组织需要一种方法来衡量其数据管理能力的成熟度,并据此制定改进计划。《DAMA数据管理知识体系指南(第二版)》的第十五章详细介绍了数据管理成熟度评估(DMMA)的概念、活动、工具、方法以及实施指南,帮助组织评估其数据管理能力,识别改进方向,并制定有效的提升策略。一、数据管理成熟度评估的定义与重要性数据管理成熟度评估(DMMA)是一种系统化的方法,用于评估组织在数据管理各个领域的成
- 【基于PSINS】CKF滤波,观测量为航向角、位置、速度(共7维),附完整代码
MATLAB卡尔曼
基于PSINS工具箱的程序设计matlab开发语言
本代码基于PSINS工具箱实现了一个15维状态的容积卡尔曼滤波(CKF)算法,用于SINS/GPS组合导航系统。该算法在原有仅速度观测的CKF153模型基础上改进,新增位置、航向角作为观测输入,提升了导航精度。文章目录运行结果完整代码核心功能代码改进点实现流程关键函数说明运行结果总结以下是代码的核心功能与实现流程:运行结果三维轨迹:三轴位置误差曲线:三轴速度误差曲线:
- 科技资讯杂志科技资讯杂志社科技资讯编辑部2024年第24期目录
QQ296078736
人工智能
学思践悟二十大“枫桥经验”的思想政治教育内涵及启示——践行党的二十大精神洪希彦;1-3+30构建符合党的二十大精神的高职院校劳动教育课程体系研究李曼;4-7党的二十大精神引领下“隧道施工”课程思政探究张志明;陈国辉;8-10新质生产力新质生产力视域下高职院校数字教材建设路径研究于丽;张静;11-13发展新质生产力的理论创新意义探析王翔宇;14-17价值链视角下的科技服务模块化研究陆微;18-20新
- MySQL 视图 存储过程与存储函数
曹二747
mysql数据库
第十四章_视图、第十五章_存储过程与存储函数1.常见的数据库对象1.表(Table)用于存储结构化数据的基本对象,由行(记录)和列(字段)组成。2.视图(View)基于一个或多个表的虚拟表,用于简化查询或提供特定数据的视图,不存储实际数据。3.索引(Index)用于加速查询和数据检索的数据库对象,常用于优化性能。4.主键(PrimaryKey)唯一标识表中每一行记录的约束,值必须唯一且非空。5.外
- 冯诺依曼计算机缺点,冯。诺依曼型计算机的缺点及改进方法.docx
游戏葡萄
冯诺依曼计算机缺点
文档介绍:冯。诺依曼型计算机的缺点及改进方法从计算机诞生那天起,冯.诺依曼体系结构占据着主导地位,几十年来计算机体系结构理论并没有新理论出现。随着计算机应用范围的迅速扩大,使用计算机解决的问题规模也越来越大,因此对计算机运算速度的要求也越来越高。然而由于传统冯.诺依曼计算机体系结构天然所具有的局限性,从根本上限制了计算机的发展。冯。诺依曼计算机有四个主要部分:中央处理器、存储器、接口电路和外部设备
- (全新整理)银行数字化转型程度-根据年报词频计算(2012-2021年)
.Android安卓科研室.
数据引用能源数学建模机器人金融
文章目录数据下载地址数据指标说明一、数据介绍二、指标说明三、数据文件项目备注数据下载地址数据下载地址点击这里下载数据数据指标说明银行数字化转型程度是根据银行年报中的数字化相关词频计算所得的数据。这一数据包括数字化词频关键词、以及数字化转型程度,反映了银行数字化转型的程度和进展情况。从经济学研究的角度来看,这一数据具有重要的参考价值。首先,银行数字化转型是现代经济发展的重要趋势,它对银行业的竞争力和
- 多元线性回归模型:理论、应用与数学建模实例
小柒笔记
数学建模线性回归算法
引言多元线性回归模型是数学建模中的一种重要工具,它用于分析两个或两个以上自变量与一个因变量之间的关系。在许多实际问题中,如经济学、生物统计学、环境科学和社会科学等领域,多元线性回归模型都发挥着关键作用。本文将介绍多元线性回归模型的基本概念、数学表达式及其在数学建模中的应用。一、多元线性回归模型的基本概念1.1定义多元线性回归模型是指包含一个因变量和多个自变量的线性回归模型。数学上,它可以表示为:Y
- 突破X86和ARM架构,RISC-V成为第三势力?
weixin_34306593
嵌入式人工智能大数据
相对IntelX86在服务器CPU,Arm在移动通讯装置的嵌入式CPU成功建立生态系,RISC-V的生态系只能说是在起步阶段。以前,人们提到处理器IP内核,想到的就是英特尔的X86和ARM架构,它们几乎“垄断”了PC和移动处理器市场。如今RISC-V以开源、低耗能高效能、可模块化与指令数简介等为特色被视为突破Intel、Arm架构垄断市场的新选择。随着AI、物联网、大数据和云计算的高速发展,低成本
- 16种重要编程语言概览
junecauzhang
软件开发语言原创开发语言c语言c++
1、LISP作者:麻省理工学院的人工智能研究先驱约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)发明年代:1958年应用领域:长期以来垄断人工智能领域的应用,。Lisp最初是作为展示程序的实用模型发布的。在20世纪70年代和80年代,Lisp家族成为人工智能领域非常受欢迎的语言。主要特点:LISP是一种通用高级计算机程序语言,LISP作为应用人工智能而设计的语言,是第一个声明式系内函数式程序设计语言,有别
- 团队效能提升攻略:7大团队效能模型与协作工具
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团队效能模型是帮助组织提升团队绩效、解决团队合作中出现的问题的有力工具。以下是七大常见的团队效能模型,这些模型在不同领域被广泛应用,以优化团队的协作与绩效。1.TuckmanModel(塔克曼模型)Tuckman于1965年提出了Tuckman模型,广泛用于团队发展和团队建设领域。模型内容:Tuckman模型将团队的成长过程划分为五个阶段:形成(Forming)、风暴(Storming)、规范(N
- 如何使用Agent框架来模拟群体智能?
concisedistinct
人工智能python开发语言Agent人工智能aiAI编程
Agent框架作为人工智能领域的重要工具,可以模拟复杂的群体智能行为,广泛应用于社会科学、经济学和行为学等领域。想象一个由数百万人组成的虚拟社会,每个人都有独立的行为决策规则和不同的目标。通过这样的模拟,我们能否发现隐含的社会规律?能否揭示复杂群体行为背后的动力机制?Agent框架为这一设想提供了可能,它不仅能够构建多样化的个体模型,还能实现复杂的交互、学习和协作过程,开启探索群体智能的无限可能。
- 数学与经济学:数学模型在经济预测中的应用
AI天才研究院
计算大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
数学与经济学:数学模型在经济预测中的应用关键词:数学模型、经济学、经济预测、数据分析、算法、神经网络、回归分析、供需模型、消费行为模型、投资决策模型、经济增长模型。摘要:本篇文章深入探讨了数学模型在经济预测中的应用。文章首先介绍了数学模型的基本概念与应用,然后详细讨论了经济学中的常见数学模型,如供需模型、消费行为模型和投资决策模型。接着,文章通过实际案例展示了数学模型在经济预测中的应用,并探讨了其
- 冯·诺依曼架构的局限性:AI时代的挑战
AI天才研究院
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冯·诺依曼架构的局限性:AI时代的挑战关键词:冯·诺依曼架构、AI时代、计算资源、能耗问题、安全性与隐私保护、非冯·诺依曼架构摘要:本文将探讨冯·诺依曼架构在AI时代的局限性,包括计算资源的瓶颈、能耗问题、安全性与隐私保护等方面。同时,本文还将介绍新型计算架构,如神经形态计算、量子计算等,以及它们在解决AI时代挑战中的应用。通过分析这些挑战与解决方案,本文旨在为未来AI技术的发展提供一些思考方向。
- webview加载页面有2秒白屏_iOS App秒开H5实战总结
weixin_39875419
作者|肖亚东,目前就职于南京有货,主要从事iOS和小程序端的开发,伪前端,喜爱RN、flutter等跨平台技术。热爱电影,美食,篮球,偶像科比,朋友都称他曼巴来源|https://juejin.im/user/593a775561ff4b006c76346a在《iOSapp秒开H5优化探索》一文中简单介绍了优化的方案以及一些知识点,本文继续介绍使用WKURLSchemeHandler拦截加载离线包
- PSINS中19维组合导航模块sinsgps详解(滤波部分)
十八与她
PSINS工具箱基本原理与应用人工智能大数据算法惯导组合导航
PSINS中19维组合导航模块sinsgps详解滤波部分滤波部分fork=1:nn:len-nn+1k1=k+nn-1;wvm=imu(k:k1,1:6);t=imu(k1,end);ins=insupdate(ins,wvm);上述代码先进行的是惯导算法更新2.kf.Phikk_1=kffk(ins);为创建卡尔曼滤波的状态转移矩阵3.kf=kfupdate(kf);卡尔曼滤波的时间更新4.[k
- Meta首席科学家Yann LeCun预言:5年内AI架构将颠覆,当前大模型的4大核心缺陷
机器小乙
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✨引言:一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场,Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆(YannLeCun)抛出一个震撼观点:“当前的大语言模型(LLM)范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断,不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板,更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”(WorldModel)。作为Meta人工智能实验室负责人,
- Day31-【AI思考】-深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法人工智能
文章目录深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南**一、影子跟读法(Shadowing)——听力突破核武器****二、番茄工作法(Pomodoro)——时间管理手术刀****三、费曼技巧(FeynmanTechnique)——知识内化加速器****四、康奈尔笔记(CornellNotes)——信息处理引擎**效能倍增组合技常见问题解决方案深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
- 数据分析新技能:如何进行Mann-Whitney U检验
蓝皮怪
知识分享数据分析
Mann-WhitneyU检验Mann-WhitneyU检验是一种非参数统计方法,用于比较两个独立样本的分布。它特别适用于数据不满足正态分布或存在异常值的情况,是t检验的非参数替代方法。一、起源Mann-WhitneyU检验由美国统计学家亨利·曼恩(HenryMann)和德怀特·惠特尼(DonaldWhitney)于1947年提出。它是Wilcoxon秩和检验的独立样本版本,旨在提供一种不依赖于正
- 相关性分析——斯皮尔曼相关性分析
蓝皮怪
知识分享数据分析
斯皮尔曼相关系数(SpearmanCorrelationCoefficient)一、斯皮尔曼相关性分析的起源斯皮尔曼相关性分析由英国心理学家查尔斯·斯皮尔曼(CharlesSpearman)于1904年提出。他在研究智力测验时发现,智力测验的结果往往存在一定的相关性,但这些相关性并不总是线性的。因此,斯皮尔曼提出了一种基于排名的非参数方法,以更好地评估变量间的相关性。二、斯皮尔曼相关性分析的原理斯
- 计算机组成原理面试题
饭小粒
计算机组成原理计算机组成原理
计算机组成原理是计算机科学的基础课程之一,涉及计算机系统的基本结构和工作原理。以下是一些可能出现在面试中的计算机组成原理相关题目:1.**什么是冯·诺依曼体系结构?**-冯·诺依曼体系结构是一种计算机组织架构,它将程序指令存储和数据存储在同一个可读写的内存空间内,由中央处理单元(CPU)执行指令。2.**解释指令周期和时钟周期。**-指令周期是CPU完成一条指令所需的全部时间。时钟周期是CPU内部
- Ceph:关于Ceph 中使用 RADOS 块设备提供块存储的一些笔记整理(12)
山河已无恙
零基础入门Cephceph笔记
写在前面准备考试,整理ceph相关笔记博文内容涉及使用RADOS块设备提供块存储理解不足小伙伴帮忙指正对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧——赫尔曼·黑塞《德米安》使用RADOS块设备提供块存储管理RADOS块设备基于RBD的块存储块设备是服务器、笔记本电脑
- 卡尔曼滤波记录
qq_30362711
优化与求解机器学习
参考这个:https://www.kalmanfilter.net/alphabeta.html。这个吊打其他一切教程
- 1.1计算机组成结构:CPU组成、冯·诺依曼结构与哈佛结构、嵌入式芯片术语
郝开
架构师考试java开发语言
1.1计算机组成结构:CPU组成、冯·诺依曼结构与哈佛结构、嵌入式芯片术语计算机组成结构CPU组成运算器控制器冯·诺依曼结构与哈佛结构冯·诺依曼结构哈佛结构嵌入式——芯片术语计算机组成结构CPU组成CPU分成两个部分,包括运算器和控制器。CPU是计算机中核心的一个部分,CPU是中央处理单元的简称,它会控制整个计算机的运行,并且可以执行计算机的最基本的功能,就是运算。因此,针对其运算和控制功能可以分
- 杨立昆退休?中国Deepseek超Llama 4触发Meta
极道Jdon
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[昨天,人工智能领域发生了一些事情:杨立昆领导的Meta生成式人工智能部门(Metagenaiorg)陷入了恐慌模式。杨立昆是Meta(原Facebook)的首席人工智能科学家,同时也是纽约大学的教授。杨立昆因其在深度学习领域的开创性工作而获得了图灵奖(TuringAward),这是计算机科学领域的最高荣誉之一。恐慌模式始于DeepseekV3,它在性能测试中已经超过了Llama4。更让人尴尬的是
- 平台经济事前治理的国际经验和中国路径
罗伯特之技术屋
人工智能与智能系统专栏大数据人工智能
摘要:平台经济事前治理已成为全球关注焦点,中国探索平台经济事前治理具有深刻的政策、现实和理论需求。以欧盟和美国为代表的全球平台经济治理,在平台的市场势力、平台势力、数字守门人等理论发展驱动下,经历了放松监管、平台反垄断和事前监管的治理导向演化。当前,欧盟和美国正探索平台作为服务者和竞争者的事前监管,在监管对象、监管规则和处罚方式等维度开展创新,在治理立场、监管框架、分类施策、关注焦点等关键方面形成
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep