- LeetCode 70:爬楼梯|递归到动态规划全路径解析
kiki_2411
算法设计与分析leetcode动态规划算法
本篇博客将通过LeetCode第70题“ClimbingStairs”为例,系统讲解从递归暴力解法到记忆化搜索、再到动态规划及空间优化的四种典型思路,适合算法初学者深入掌握递归与DP基础。文章目录LeetCode70|爬楼梯一、题目描述二、思路分析三、方法一:递归(不带记忆)思路C++代码四、方法二:递归+记忆化搜索(Top-DownDP)思路五、方法三:动态规划(Bottom-Up)思路六、方法
- 记忆力锻炼方法
穗余
记忆力计算机视觉人工智能深度学习
记忆力锻炼的核心在于科学方法、持续训练和健康生活习惯的结合。通过重复训练、关联记忆、充足睡眠等方式,可有效提升大脑信息处理与存储能力。关键在于长期坚持,并结合多种技巧形成适合自己的记忆策略。一、科学记忆方法重复训练与间隔复习大脑通过重复强化神经连接,但机械重复效率低。建议采用间隔重复法,例如学习新知识后,在1天、3天、1周等间隔复习,利用“遗忘曲线”规律巩固记忆。关联记忆法将新信息与已知内容关联,
- Django REST framework - 缓存
djangopython
一位女性有着非常敏锐的意识,但几乎没有记忆力……她的记忆力足以工作,而且她工作很努力。——莉迪亚·戴维斯RESTFramework中的缓存与Django提供的缓存工具配合得很好。在APIView和ViewSet中使用缓存Django提供了一个method_decorator,用于在基于类的视图中使用装饰器。这可以与其他缓存装饰器一起使用,如cache_page、vary_on_cookie和var
- AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词:LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要:本文将深入探讨LSTM(长短期记忆网络)在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战,分析其核心算法原理,并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势,为读者提供
- 【力扣—剑指 Offer(第 2 版)简单题目解析汇总】
Wupke
剑指offer数据结构与算法学习LeetCodeleetcode剑指offer数据结构与算法
【力扣—剑指Offer(第2版)简单题目解析汇总】说明1、基本字符串数组数组-排序矩阵/模拟枚举2、算法动态规划深度优先搜索广度优先搜索递归分治记忆化搜索快速选择二分查找3、基础数据结构树(二叉树)二叉搜索树栈队列堆(优先队列)哈希表链表4、技巧性题目双指针位运算计数设计说明简单题目共计38道,按照标签分类为:基本、算法、基础数据结构、技巧等,具体如下。1、基本字符串剑指Offer05.替换空格.
- 门控循环单元(GRU):LSTM 的轻量级高效 “记忆专家”
LNL13
grulstm机器学习
在探索完长短期记忆网络(LSTM)的神奇“记忆魔法”后,我们迎来了它的“近亲”——门控循环单元(GatedRecurrentUnit,简称GRU)。GRU就像是神经网络领域里的“精简版记忆大师”,它继承了LSTM处理长序列数据的优势,同时以更简洁的结构和更高的训练效率脱颖而出。今天,就让我们一同走进GRU的世界,看看它是如何在保留核心功能的同时实现“轻装上阵”的。一、GRU的诞生:简化与优化的智慧
- 创客匠人深度解析:创始人 IP 定位的认知革命与产品哲学
创小匠
tcp/ip人工智能大数据ip
在知识变现赛道同质化加剧的当下,创始人IP的破局核心在于认知维度的升维。创客匠人创始人老蒋在IP变现大课中提出的定位金句,实则蕴含着从用户心智占领到商业模型重构的深层逻辑,为内容创业者提供了超越流量思维的底层方法论。一、定位减法的认知科学本质“定位最核心的逻辑是做减法”的底层,是认知心理学中的“注意力稀缺”原理。当用户每天面临海量信息冲击时,唯有聚焦单一价值点才能突破记忆壁垒。某法律IP放弃“泛法
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第十二章 无穷级数 第四节函数展开成幂级数
一、泰勒级数与麦克劳林级数泰勒多项式与泰勒级数泰勒多项式:若函数f(x)在点x_0处具有直到n阶的导数,则可以构造一个n次多项式:P_n(x)=f(x_0)+f’(x_0)(x-x_0)+[f’'(x_0)/2!](x-x_0)^2+…+[f^(n)(x_0)/n!](x-x_0)^n这个多项式是f(x)在x_0处的最佳逼近多项式。泰勒级数:当n→∞时,若泰勒多项式的余项R_n(x)→0,则f(x
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第十二章 无穷级数 第五节函数的幂级数展开式的应用
没有女朋友的程序员
高等数学
一、幂级数展开的核心作用幂级数展开不仅是理论工具,更是解决实际问题的计算利器,主要应用包括:近似计算:用多项式逼近复杂函数(如计算函数值、积分值)。求解微分方程:将解表示为幂级数形式,逐项代入方程求解。求和与积分:将难以处理的级数转化为已知函数的展开式。分析函数性质:通过展开式研究函数的极值、拐点等。二、典型应用详解近似计算函数值原理:用泰勒多项式的前几项近似代替原函数。关键步骤:写出函数的麦克劳
- LangGraph 内存与人工介入深度解析:构建有记忆的智能交互系统
佑瞻
LangGraphLangChainlanggraph
在开发对话式AI应用时,我们常常面临两个核心挑战:如何让智能体记住用户的历史对话?当智能体执行敏感操作时如何引入人工审核?LangGraph作为新一代智能体开发框架,通过完善的内存管理机制和人在回路功能,为这些问题提供了系统性解决方案。本文将从原理到实践,详细解析LangGraph的记忆系统与人工介入机制,帮助你构建更智能、更可靠的对话应用。一、短期记忆:维持对话连续性的核心机制1.1短期记忆的本
- 【Go语言-Day 12】解密动态数组:深入理解 Go 切片 (Slice) 的创建与核心原理
吴师兄大模型
Go语言从入门到精通golang开发语言后端go语言人工智能LLMpython
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型
微光-沫年
matlab回归机器学习
47-TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型适合单变量,多变量时间序列预测模型(可改进,加入各种优化算法)时变滤波的经验模态分解TVFEMD时域卷积TCN双向长短期记忆网络BiLSTM时间序列预测模型另外以及有TCN-BILSTMTCN-LSTMTCN-BiLSTM-ATTENTION等!(此不包含在内,另算的!)Matlab代码!
- RNN循环神经网络原理解读
zhishidi
ai笔记rnn人工智能深度学习
我们把循环神经网络想象成一个有记忆的助手,特别擅长处理按顺序出现的信息,比如句子、语音、股票价格、音乐旋律等。核心思想:记住过去的信息,帮助理解现在。普通神经网络的局限(没有记忆)想象一个普通的神经网络(比如用于识别图片的):输入:你给它一张图片。处理:它分析这张图片的像素。输出:告诉你图片里是“猫”还是“狗”。问题:它每次只看一个独立的输入(一张图片),输入之间没有联系。给它看一个视频(连续很多
- Deepseek:多轮对话与上下文拼接
chilavert318
熬之滴水穿石ai
今天的内容,应该很好理解。我们先从场景切入来理解。首先,你回想一下,有没有遇到过这样的情况:和朋友聊天时,聊了一会儿,突然朋友说起之前的某个话题,你却有点反应不过来,得努力回忆之前说了啥。人工智能之所以“智能”,因为它就不可能这么健忘。在和Deepseek聊天,在多轮对话中,Deepseek就像一个记忆力超强的小伙伴,能清楚记得你们聊过的每一个重要细节,让对话一直顺顺畅畅。这背后呀,藏着Deeps
- 【LangGraph】langgraph.store.base 模块:定义持久化键值存储的核心模块
彬彬侠
LangGraphLangGraphstorebase
有条理的详细介绍langgraph.store.base模块langgraph.store.base模块是LangGraph框架中用于定义持久化键值存储的核心模块,提供了标准化的接口和数据结构,以支持状态管理和长时记忆存储。它是LangGraph的重要组成部分,特别适合构建复杂、状态化的多代理应用。本文将从背景、功能、主要组件、使用方法、实际应用及注意事项等方面,详细介绍该模块,帮助开发者理解其设
- 【AI大模型】Spring AI 基于Redis实现对话持久存储详解
小码农叔叔
AI大模型应用到项目实战高手springboot入门到精通项目实战SpringAI会话存储SpringAI会话记忆SpringAI持久化会话SpringAI会话持久化SpringAI会话SpringAI记忆
目录一、前言二、SpringAI会话记忆介绍2.1SpringAI会话记忆概述2.2常用的会话记忆实现方式2.2.1集成数据库持久存储会话实现步骤2.3适用场景三、SpringAI基于内存会话记忆存储3.1本地开发环境准备3.2工程搭建与集成3.2.1添加核心依赖3.3.2添加配置文件3.3.3添加测试接口3.2ChatMemory介绍3.2.1ChatMemory概述3.2.2InMemoryC
- 智能体综述和参考资料整理
木鱼时刻
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目录总体介绍核心组件记忆系统工具系统计划与推理开发框架Single-AgentMulti-Agent智能体平台技术实现通信协议角色系统对话记忆MCP协议参考链接总体介绍智能体(AIAgents)是人工智能领域的重要发展方向,它们能够通过传感器感知环境并通过执行器对环境采取行动。根据罗素和诺维格在《人工智能:一种现代方法》(2016年)中的定义,AIAgent是任何可以通过传感器感知其环境并通过执行
- 产品思想实验:AI 长期记忆存储单元(Memory Graph Unit)
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在现有LLM架构中,“记忆”通常是以线性上下文或简单数据库形式存在,缺乏结构化、语义链接和跨模型兼容性。我们要做的,是将“记忆”升级为一个具备智能检索能力、语义感知能力和多模型兼容能力的图谱系统。一、目标定位构建一个开放、结构化、可演化的AI长期记忆存储单元(MemoryGraphUnit)支持动态更新、优先级排序、冲突消解兼具语义理解与逻辑组织跨平台/跨模型通用格式二、整体架构设计记忆图谱的核心
- 什么是DNS缓存投毒?有哪些防御措施?
在互联网的浩瀚海洋中,DNS(域名系统)如同一座灯塔,为用户指引着通往各个网站的路径。它将人们易于记忆的域名转换为计算机能够识别的IP地址,使得网络世界得以顺畅运转。然而,这座灯塔却面临着被恶意篡改的风险,DNS缓存投毒便是其中一种极具危害性的攻击手段。什么是DNS缓存投毒?DNS缓存投毒,也被称为DNS欺骗或DNS缓存污染,是一种通过向DNS缓存中输入错误信息,使DNS查询返回错误响应,从而将用
- 【爆款长文】RAG检索增强大模型的“记忆力”革命:Contextual Chunk Headers(CCH)实战全解析
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大家好,我是你们的AI技术侃侃而谈小能手。今天我们来聊聊RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)这个AI圈的“记忆力补脑丸”,以及它最近新晋的“脑白金”——ContextualChunkHeaders(CCH)。别眨眼,这可是让大模型“查资料”能力质变的秘密武器!一、RAG:让大模型不再“张口就胡说”先来个小科普。RAG是什么?简单说,就是给大模型加个“外挂”,让它在回
- 【HarmonyOS next】ArkUI-X休闲益智记忆翻牌【进阶】
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本文通过记忆翻牌游戏实现,揭秘网络图片在HarmonyOS与iOS设备上的渲染差异,并提供专业级优化方案。基于ArkUI-X的Web组件技术,我们实现了一套代码双端运行的混合架构。一、跨平台实现架构//ArkTS核心实现importweb_webviewfrom'@ohos.web.webview';@Entry@ComponentstructIndex{controller:web_webvie
- 重温经典第二弹(xdoj1175,xdoj1179)
Owen_Q
搜索暴力枚举字符串
一转眼,记忆又来到了暑假。或许,这是一个这算是自己真正开始接触了解acm的一个时间点吧,各种算法数据结构,开始慢慢浮出水面。回顾当初,感慨万千。又找出了两道未ac之题,确实复杂度明显加强,思维性的进一步考验。Count思路:子串搜索问题,因为n和k大到2e5,因此,肯定是个单向处理不能回溯的问题,否则最坏n方的复杂度是难以接受的。对于单次搜索,考虑可以维护现有区间的元素,然后移位遍历向后搜索,对于
- 燕山大学计算机组成原理期末
能运行就算成功
经验分享
软工版的,只有大概的记忆了。题型为选择简答大题选择基本就是纯知识点(对应的那种)和计算几乎什么都涉及到一点,我记得考了磁盘容量什么的简答一定要写满,这是老师捞人的关键,下面是我记得的题目题目1写出定点数乘法运算的流程(记不太清了)题目2IO接口的数据的三种交换方式(直接中断DMA)三种方式对效率的影响似乎有个题目3,但我忘了题目4给你一段材料,让你结合材料写自己的感想,(设计一个计算机的结构)大题
- 【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层:LLM、Embedding 及多模态应用全景解析
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- mysql之jdbc连接数据库和sql注入的问题
一,概述可能是自己的记忆力太差了,经常忘记一些很重要的知识点,记得个大概,等要用的时候就去找,结果还找不到。干脆,记博客里,怎么都找的到。这篇博客主要就是关于Jdbc(javadatabaseconnectivity)和MySql的,记录如何连接数据库及插入数据等等。二,工具及准备工作MyEclipse10,mysql驱动jar包(我用的是这个版本mysql-connector-java-5.0.
- go defer 4点
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5.核心记忆点带实参的deferfn(arg)→立即求arg闭包里的变量→等执行时再读,除非把值作为形参显式传入循环里大量defer→heap分配,性能和资源都堪忧命名返回值+defer能修改返回槽;匿名返回值不能
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第四节一阶线性微分方程
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好的,这是将您提供的高等数学教案内容中的LaTeX公式转换为纯文本格式后的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第四节“一阶线性微分方程”。这是一阶微分方程中最重要、应用最广泛的一类方程,掌握它的解法对后续学习(如微分方程的应用、高阶线性微分方程)至关重要。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握“一阶线性微分方程”的定义、解法和核心思想。一、一阶线性微分方程的定义:长什么样?1.标
- 【Lua 基础学习】
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Lua基础学习文章目录Lua基础学习Lua绑定Lua基础知识Lua循环Lua函数Lua运算符编译、执行和错误模块与包Lua元表(Metatable)Lua面向对象编程继承多重继承私有性环境全局变量的声明非全局环境使用`_ENV`环境和模块`_ENV`和`load`垃圾收集弱引用表记忆函数(MemorizeFunction)回顾具有默认值的表瞬表(EphemeronTable)析构器(Finaliz
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第九章 多元函数微分法及其应用第四节隐函数的求导公式
没有女朋友的程序员
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以下是将含LaTeX标记的内容转为纯文本的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》(同济·第7版)第九章第四节隐函数的求导公式。我会用最通俗的语言和具体例子,带你彻底理解这个核心概念。如果中途有疑问,随时提出,我们一步步解决!一、隐函数是什么?为什么需要它?1.显函数vs隐函数显函数:直接写出因变量和自变量的关系,例如:y=f(x)或z=f(x,y)隐函数:因变量和自变量的关系隐含在一个方程中,例
- 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