- GEE数据集——Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 卫星sentinel-2哨兵-2(HLS)
此星光明
GEE数据集专栏sentinel遥感影像gee数据集nasaHLS-2
简介统一大地遥感卫星哨兵-2(HLS)项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率(SR)和大气层顶部亮度(TOA)数据。陆地成像仪(OLI)安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星8号和陆地卫星9号上,而多光谱仪(MSI)则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A号和哨兵-2B号卫星上。通过综合测量,可以每2到3天以30米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS项目使用一套算法来获得OLI和MSI的无缝
- 通用开关与矩阵开关卡及多路复用开关的对比
北京阿尔泰科技厂家
矩阵自动化科技远程工作集成测试网络
1、通用开关是指由单个继电器构成的一类开关体系结构。用户可以将这些继电器互连,形成标准开关结构,如MUX或矩阵,应用到自己的体系结构,或者简单地用于切换单个信号线的通断。当用于创建更大的标准开关结构时,这种方法的缺点就是成本相对较高,或者性能较低,主要是因为连接器较高的引脚使用率,加上需要将继电器与连接器都要连接在一起,从而也导致密度很低。然而,这也使得他们非常灵活,特别是当使用外部互连系统,如大
- 32路模拟采集PCI总线带DIO用什么采集卡
阿尔泰1999
数据分析嵌入式硬件科技
北京阿尔泰科技PCI5659是一-款多功能数据采集卡,具有32路12位100K采集频率,AD带16K字FIFO缓存,保证数据的连续性,并带16路可设方向的DIO功能。产品支持阿尔泰科技最新的ART-DAQ数据管理软件,提供QT、PYTHON、LABVIEW、VC、VB、VB.NET、C#等例子程序。模拟量输入通道数32路精度12位*大采样频率100KsPs多通道采样速度各通道*大采样频率/设置的采
- 深入理解 OTSU 算法(大津法——最大类间方差法)
ZHauLee
机器学习算法计算机视觉人工智能
一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法,广泛应用于图像处理领域,特别是在二值化过程中。它是由日本学者大津展之(NobuyukiOtsu)在1979年提出,因此得名“OTSU算法”。二、算法原理OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值,将图像分割为前景(目标)和背景两部分,使得这两部分之间的类内方差(intra-classvariance)最小,或者说使得这两部分之间的类
- otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)
weixin_39996742
otsu算法
OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出,被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性,将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量,故前景和背景之间的类间方差越大,说明构成图像两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时,都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分
- 大模型LLM基于PEFT的LoRA微调详细步骤---第一篇:模型下载篇
素雪风华
大模型下载Huggingface魔搭社区transformer
模型下载:HuggingFace官网:https://huggingface.co/----需要VPN魔搭社区:https://modelscope.cn/home----国内映射,不需要VPN写在篇始:国内关注方法一即可。其余几种都需要VPN,而且在服务器下载的速度有限~~。下一篇:微调详细流程以及环境...方法一:魔搭(modelscope)下载#需要安装pipinstallmodelscop
- Vue动态组件完全指南:原理、使用场景与最佳实践
北辰alk
前端vuevue.jsjavascript前端
文章目录一、什么是动态组件?核心特性:二、基本使用方式1.基础语法2.组件注册方式3.动态组件生命周期三、六大典型应用场景1.标签页切换系统2.多步骤表单流程3.动态仪表盘4.权限驱动视图5.插件系统集成6.服务端驱动界面四、高级使用技巧1.状态保持方案2.动态Props传递3.异步组件加载4.过渡动画支持五、性能优化策略1.缓存策略对比2.代码分割配置3.内存管理示例六、常见问题解决方案1.组件
- 大模型架构记录7-langchain
处女座_三月
LLMlangchain
一Langchain的应用目录:langchain的overviewprompttemplatemodelsandoutputparsers1.什么是langchain,为什么需要langchain?问题:如何没有langchain会怎么样?一个项目可能会包括:调用多个不同的大模型(gpt4,视频生成...)向量数据库数据类型(读取,trunk的切分...)langchain是面于大模型开发的框架
- 阿里巴巴发布 R1-Omni:首个基于 RLVR 的全模态大语言模型,用于情感识别
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/情感识别一直是AI领域的难题,尤其是视觉与音频信号的融合。单独依赖视觉或音频的模型,往往
- java24种设计模式目录,为大家整理最全的24种设计模式详解,必收藏
高补
java24种设计模式目录
设计模式六大原则单一职责原则一个方法尽可能做一件事情,一般来说不应该让一个方法承担多个职责。单一职责原则的英文名称是SingleResponsibilityPrinciple,简称是SRP。单一职责原则的定义是:应该有且仅有一个原因引起类的变更。SRP的原话解释是:Thereshouldneverbemorethanonereasonforaclasstochange.单一职责原则提出了一个编写程
- 解码数字基因:数据架构如何重塑企业核心竞争力?——全面解析数据架构的战略价值与实践路径
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产业篇央国企技能篇数据架构数据模型数据资产目录企业数字化转型TOGAF
摘要:数据架构作为企业数字化转型的“基因图谱”,通过整合业务需求与IT实现,构建起数据流动的规则体系。本文系统剖析数据架构的四大核心组件(数据资产目录、数据模型、数据标准、数据分布)及其协同逻辑,揭示其在TOGAF4A架构中的桥梁作用,解读从架构规划到主数据落地的全生命周期管理。结合华为等标杆企业实践,提供兼具理论深度与实操指导的方法论框架,助力企业打造高质量数据底座。关键词:数据架构、数据模型、
- 智驾赋能新质生产力,开启“全感知时代”
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当前,人类社会正稳步踏入全领域智能化的崭新时代。工业智能化、农业智能化、商业智能化浪潮奔涌,全方位融入人们的工作与生活,成为推动社会进步的重要力量。在各行各业的高端技术前沿领域,设备智能化、自动化、无人化升级进程正不断加速。然而,环境感知与实时决策能力,始终是横亘在技术飞跃之路上的关键阻碍。这两大能力犹如高悬的“达摩克利斯之剑”,一旦成为短板,就会迅速演变为制约技术突破的“瓶颈”。只有精准、高效地
- 4D雷达再上热搜!华为/小米上车
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智驾能力边界的不断抬升,对于传感器的要求仍在增加。去年至今,不管是端到端,还是大模型,本质上并没有解决摄像头(视觉感知)的物理性能缺陷;激光雷达处于成本下降区间,安全冗余作用明显,但对于恶劣天气、穿透能力以及抗干扰性仍存在劣势。而毫米波雷达“全天候全天时”工作的能力恰恰是最好的补充;同时,随着4D成像雷达技术的成熟,也解决了过去一直存在的目标识别精度有限、分辨率低以及高程探测能力有限等问题。尤其是
- Python真经:代码修仙录
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第一章:Python真经的起源在八十年代末,九十年代初,荷兰国境之内,有一位名为GuidovanRossum的修士,于国家数学与计算机科学研究所中,悟出了一门无上真经——Python。此真经融合了诸多上古大能的智慧结晶,如ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unixshell等,终成一体,化为Python真经。Python真经自诞生之日起,便遵循GPL(GN
- R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测
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在气候变化问题日益严重的今天,水文模型在防洪规划,未来预测等方面发挥着不可替代的重要作用。目前,无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。虽然,这些软件有各自的优点;但是,由于适用的尺度主要的是中小流域,所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。VIC模型是一个大尺度的半分布式水文模型,其设计之初就是为了模拟大流域的水文过程;它能够计算陆地
- AI 行业发展趋势:科技创新引领未来变革
我是阿萌
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在当今数字化时代,人工智能(AI)行业正以前所未有的速度蓬勃发展,深刻地改变着我们的生活、工作和社会格局。从基础技术的突破到广泛的应用场景拓展,AI展现出了一系列令人瞩目的发展趋势,预示着一个充满无限可能的未来。一、技术创新持续突破模型规模与性能提升AI模型正朝着更大规模、更复杂的方向发展。以GPT系列为代表的大语言模型,参数数量不断攀升,从GPT-2的15亿参数到GPT-4的万亿级参数,模型的语
- Prompt工程:大模型沟通指南(人工智能到大模型)
Harry技术
AIprompt人工智能
文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程:大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中,大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。它仿佛是一座连接人类与人工智能的桥梁,让我们能够更加深入地探索和利用人工智能的强大能力。而要实现与大模型的高效沟通,Prompt工程扮演着至关重要的角色。让我们一起走进Prompt工程的奇妙世界,探寻大模型沟通的奥秘。人工智能到大模型“人工智能是一种模拟人类智能的
- MySQL慢SQL优化方案详解:从诊断到根治的完整指南
jiajia651304
mysqlsqlffmpeg
MySQL慢SQL优化方案详解:从诊断到根治的完整指南一、慢SQL的致命影响当数据库响应时间超过500ms时,系统将面临三大灾难链式反应:用户体验崩塌页面加载超时率上升37%用户跳出率增加52%核心业务转化率下降29%系统稳定性危机连接池耗尽风险提升4.8倍主从同步延迟突破10秒阈值磁盘IO利用率长期超90%运维成本飙升DBA故障处理时间增加65%硬件扩容频率提高3倍夜间告警量激增80%通过监控系
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.06.25-2024.07.01
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型深度学习自然语言处理大语言模型LLM
文章目录~1.AutoCherry-Picker:LearningfromHigh-qualityGenerativeDataDrivenbyLanguage2.BioMNER:ADatasetforBiomedicalMethodEntityRecognition3.BESTOW:EfficientandStreamableSpeechLanguageModelwiththeBestofTwoW
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习
1.基本概念微调(Fine-tuning)定义:微调是指在预训练大语言模型的基础上,通过在特定领域或任务的数据上进一步训练,从而使模型在该特定任务上表现更优。目的:适应具体的任务需求,比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等,使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程:通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数(例如学习率、批量大小等),以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
- 大语言模型(LLMs)全面学习指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 十分钟学会微调大语言模型
喝不喝奶茶丫
语言模型人工智能自然语言处理大模型大模型应用AI大模型微调
在之前的文章中,我分享了一些使用大语言模型开发应用的方法,也介绍了几个开源大语言模型的部署方式,有同学给我留言说想知道怎么训练自己的大语言模型,让它更贴合自己的业务场景。完整的大语言模型训练成本比较高昂,不是我们业余玩家能搞的,如果我们只是想在某个业务场景或者垂直的方面加强大模型的能力,可以进行微调训练。本文就来介绍一种大语言模型微调的方法,使用的工具是我最近在用的TextGenerationWe
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习机器学习
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?1.定义与目标微调(Fine-tuning)目标:调整预训练模型(如GPT、LLaMA、PaLM)的参数,使其适应特定任务或领域。核心:通过额外的训练(使用特定数据集)优化模型的性能,提升其在特定场景下的效果。例如:将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用(Application)目标:直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题,无需修改模型
- DeepSeek开源:FlashMLA深度解析:Hopper架构上的大模型推理革命
花生糖@
AIGC学习资料库AI·未来DeepSeek实用集开源架构FlashMLADeepSeek技术AIAIGC
2025年2月24日,DeepSeek以「开源周」首日发布的FlashMLA技术,重新定义了Hopper架构GPU在AI推理领域的性能极限。这款专为NVIDIAH800/H100系列优化的MLA(Multi-headLatentAttention)解码内核,通过突破性算法设计与硬件协同优化,在可变长度序列处理场景中实现了3000GB/s内存带宽与580TFLOPS计算吞吐的里程碑式突破。其开源策略
- 大模型生成人物关系思维导图的实战教程
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大模型生成人物关系生成思维导图实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了大模型生成人物关系思维导图的实战教程,希望对使用大语言模型的同学们有所帮
- 如何安装dotenv,避坑指南,安装包的包名有误?
兰若姐姐
AI大模型python开发语言chatgpt
嗨,大家好,我是蓝若姐姐。最近在研究AI大模型,想写一个调用openai接口的demo,结果发现在装一个三方库的时候一直报错,mac电脑安装dotenv报错,具体情况是执行这个命令:pipinstalldotenv遇到报错:error:subprocess-exited-with-error,pipsubprocesstoinstallbackenddependenciesdidnotrunsuc
- Sass (Scss) 与 Less 的区别与选择
智能编织者
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Sass与Less的区别与选择1.语法差异2.特性与支持3.兼容性4.选择建议在前端开发中,CSS预处理器如Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)和Less被广泛使用,它们通过引入变量、嵌套规则、混合、函数等特性,使CSS的开发过程更加高效和灵活。Sass和Less作为两大主流CSS预处理器,各自具有独特的优点和特性。本文将详细探讨Sass(特别是其语法扩展Sc
- 吴恩达出手,开源最新Python包,一个接口调用OpenAI等模型
Bryan Ding
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用相同的代码方式调用OpenAI、Anthropic、Google等发布的大模型,还能实现便捷的模型切换和对比测试。刚刚,AI著名学者、斯坦福大学教授吴恩达最新开源项目实现了。吴恩达在推文中宣布了这一好消息开源新的Python包:aisuite!这个工具可以让开发者轻松使用来自多个提供商的大型语言模型。在谈到为何构建这个项目时,吴恩达表示构建应用时,发现与多个提供商集成非常麻烦。aisuite正是
- API调试工具隐藏隐患大揭秘:Apipost离线模式如何破解强制登录难题
当你正在高铁隧道里调试API,突然弹出登录框提示,很多程序员不知道,离开网络环境的开发行为,有可能隐藏着两个隐患:强制登录:调试本机接口须云端授权网络依赖的调试困境:离线环境直接变成数字孤岛当你的账号数据在其他软件上"云端同步"时,Apipost早已通过“支持离线”、”不登陆即可用”的游客模式打破这一僵局。今天我们以国内API开发软件领域里最热门的两款工具Apifox和Apipost为例,通过三组
- kubernetes-helm详细介绍及使用
冷漠程序员小哥哥
kuberneteskuberneteskuberctldocker
致读者完整入门示例请参考:Helm完整入门实战Helm本指南介绍了使用Helm来管理Kubernetes集群上的软件包的基础知识。在这之前,假定您已经安装了Helm客户端。如果您仅对运行一些快速命令感兴趣,则不妨从快速入门指南开始。本章包含了Helm命令的详细说明,并解释如何使用Helm。三大概念Chart代表着Helm包。它包含在Kubernetes集群内部运行应用程序,工具或服务所需的所有资源
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
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In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key