- MiniMind
亚伯拉罕·黄肯
大模型人工智能
数据集分类:tokenizer训练集:这个数据集用于训练分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据:这是用于预训练模型的数据集,它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据:SFT(SupervisedFine-Tuning)数据集,用于监督式微调,可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2:这两个数
- 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
Geeksongs
机器学习python机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
- 使用Seaborn绘制小提琴图
CodeWG
python开发语言
使用Seaborn绘制小提琴图在数据分析与可视化中,小提琴图是一种常用的图表类型。它能够展示数据的分布情况,同时还能显示中位数、四分位数和异常值等统计指标。在Python中,我们可以使用Seaborn库来轻松地绘制小提琴图。下面就来详细介绍一下如何使用Seaborn来创建小提琴图。首先,我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn
- PyTorch基础知识讲解(一)完整训练流程示例
苏雨流丰
机器学习pytorch人工智能python机器学习深度学习
文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程,并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,预测输入图像是否属于以下
- Python 3 介绍(二十二)--mysql-connector-python
小蘑菇二号
零基础学Python--快速入门Python快速入门adb
目录安装mysql-connector-python基本使用示例1.连接到数据库2.插入数据3.更新数据4.删除数据进阶功能1.使用事务2.批量插入数据3.使用字典游标错误处理总结mysql-connector-python是一个用于Python的MySQL数据库驱动程序,它允许Python应用程序与MySQL数据库进行交互。这个驱动程序提供了高级别的API,支持多种Python版本,并且兼容多种
- Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析
QQ828929QQ
java安全开发语言
Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下,当多个线程同时操作同一集合对象时,若未采取同步措施,可能导致以下典型问题:数据竞争:多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致:部分线程看到集合的中间状态内存可见性:线程本地缓存与主内存数据不同步死循环风险:特定操作引发无限循环(如JDK7的HashMap扩容)二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList
- 《交互式线性代数》
wblong_cs
矩阵论线性代数矩阵
《交互式线性代数》*InteractiveLinearAlgebra*由DanMargalit和JosephRabinoff编写,是一本聚焦线性代数的教材。本书旨在教授线性代数的核心概念、方法及其应用,通过代数与几何相结合的方式,帮助读者深入理解线性代数的本质,培养解决实际问题的能力。核心内容线性方程组求解代数方法:介绍线性方程组的基本概念,如解的定义、解集等。通过消元法和行变换,将方程组转化为增
- 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
深度学习目标检测pytorchAlexNet人工智能
文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容:本文主要贡献:2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容:ImageNet简介:图像处理方法:3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
- 建模中的特征衍生技巧总结(含各类常用衍生函数)
爱学习的uu
pandas机器学习人工智能数据挖掘决策树python算法
本文总结了有哪些特征衍生方法,函数是什么,用在什么场景,具体步骤如下:数据集探索:1.ID有无重复:tcc['customerID'].nunique()==tcc.shape[0]2.有无缺失值:tcc.isnull().sum()另外需注意空格的情况,离散型变量查看函数为:forfeatureintcc[category_cols]:print(f'{feature}:{tcc[feature
- MyBatis学习:基本使用
Landy_Jay
mybatis学习java
学习之前:MyBatis是一款优秀的持久层框架,它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码以及设置参数和获取结果集的工作。2.1向SQL语句传参2.1.1mybatis日志输出配置MyBatis配置文件详解:官方文档:mybatis–MyBatis3|简介标签:用于选择MyBatis配置环境的标签,如开发、测试和生产环境需要不同的配置。更换环境,只需更开标
- 【IT大学生必会的】 10 种图表线性回归
.Boss.
深度学习开发语言人工智能机器学习算法
这段时间,不少同学提到了一些图表的问题。每次在使用matplotlib画图,运用这些图表说明问题的时候,很多时候是模糊的,比如说什么时候画什么图合适?其实这个根据你自己的需求,自己的想法来就行。今天的话,我这里举例在线性回归中,最常用的一些图表,应该可以cover绝大多数情况了。其他算法模型适用的图表,咱们在后面再给大家进行总结~至于数据集,表现方式,大家可以根据我给出的代码继续调整即可!那么,在
- 从MapRerankDocumentsChain迁移到LangGraph实现文档分析
bBADAS
服务器运维python
在分析长文本的场景中,MapRerankDocumentsChain提供了一种有效的策略。这种策略涉及以下步骤:将文本拆分为较小的文档。为文档集映射一个处理过程,该过程包括生成评分。根据评分对结果进行排名,并返回得分最高的结果。这种情况下的常见过程是使用文档中的上下文进行问答,强制模型生成评分以帮助选择只由相关上下文生成的答案。LangGraph的实现允许在此问题中集成工具调用和其他功能。下面我们
- 【图像预处理】
瞬间记忆
深度学习python
(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括:调整图像大小和分辨率,以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充,以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作,以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化,以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术,如旋转、平移、缩放、翻转等,以扩大数据集,提高
- 使用Alchemy平台构建区块链应用程序的技术指南
dgay_hua
区块链python
在现代开发中,区块链技术已经成为一项热门技能,而Alchemy提供了一套强大的工具集,使得开发者可以轻松构建区块链应用程序。本文将带您深入了解如何在Alchemy平台上进行区块链应用的安装和设置,并展示如何使用BlockchainDocumentLoader类进行文档加载。技术背景介绍Alchemy是一个领先的区块链开发平台,通过提供强大的API和开发工具,帮助开发者轻松创建和管理区块链应用。它支
- PTA团体程序设计天梯赛-练习集51-55题
β添砖java
c++算法开发语言
L1-051打折去商场淘打折商品时,计算打折以后的价钱是件颇费脑子的事情。例如原价¥988,标明打7折,则折扣价应该是¥988x70%=¥691.60。本题就请你写个程序替客户计算折扣价。输入格式:输入在一行中给出商品的原价(不超过1万元的正整数)和折扣(为[1,9]区间内的整数),其间以空格分隔。输出格式:在一行中输出商品的折扣价,保留小数点后2位。输入样例:9887输出样例:691.60#in
- 深入了解 C# 中的 LINQ:功能、语法与应用解析
江沉晚呤时
NetcoreC#solrlucenec#.netcore
1.什么是LINQ?LINQ(LanguageIntegratedQuery,语言集成查询)是C#和其他.NET语言中的一种强大的查询功能,它允许开发者在语言中直接执行查询操作。LINQ使得开发者可以使用C#语法(或VB.NET)直接对集合、数据库、XML等数据源进行查询和操作,而不需要依赖外部查询语言(如SQL)或者复杂的API。LINQ提供了一个统一的查询模型,可以对各种数据源进行查询,包括集
- YashanDB恢复
数据库
本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%95%B0%E6%8D%AE%...操作说明使用本方式执行恢复时,要求当前数据库实例处于NOMOUNT状态。执行恢复操作的数据库版本需与生成备份集的数据库版本完全一致。共享集群部署中,只能在主集群上执行恢复操作(即其角色必须为MASTER\_ROLE,可查询视图
- 决策树算法及其python实例
m0_74831463
算法决策树python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建(SfM 算法)
小寒学姐学AI
3d算法计算机视觉人工智能深度学习python三维重建
【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
- 集睿致远CS5518 Mipi转lvds点屏方案芯片,pin to pin替代国腾GM8775C方案
单片机芯片嵌入式
GM8775C型DSI转双通道LVDS发送器产品主要实现将MIPIDSI转单/双通道LVDS功能,MIPI支持1/2/3/4通道可选,最大支持4Gbps速率。LVDS时钟频率最高154MHz,最大支持视频格式为FULLHD(1920x1200)。产品特征MIPI输入:支持MIPI®D-PHY版本1.00.00和MIPI®DSI版本1.02.00;支持1~4个数据通道,1个时钟通道;支持ULPS(超
- SpringBoot整合Swagger和Mybatis-Plus
_拾柒_
springbootmybatis
一、Swagger(一)、Swagger简介Swagger是一种用于描述、设计、构建和使用RESTful风格的Web服务的工具集和规范。它提供了一种标准的方式来定义API,并生成交互式文档,使得开发人员、测试人员和其他利益相关者可以快速了解和使用API。(二)、Swagger特点自动生成文档:基于API定义,Swagger可以自动生成交互式文档,其中包含了API的详细说明、请求示例、响应示例等信息
- SQL中where与having的区别
WD技术
#mysql面试sql数据库database
1.where和having的区别2.聚合函数和groupby3.where和having的执行顺序4.where不能使用聚合函数、having中可以使用聚合函数1.where和having的区别where:where是一个约束声明,使用where来约束来自数据库的数据;where是在结果返回之前起作用的;where中不能使用聚合函数。having:having是一个过滤声明;在查询返回结果集以后
- Spring Cloud:微服务架构的利器
Earth explosion
架构springcloud微服务
在当今快速变化的软件开发领域,微服务架构凭借其灵活性、可扩展性和易于维护的特点,成为了众多企业构建大型应用系统的首选方案。而SpringCloud,作为Spring生态系统中的一部分,为开发者提供了一整套用于构建微服务架构的工具集,极大地简化了微服务应用的开发、部署和管理过程。本文将深入介绍SpringCloud的核心概念、关键技术及其在实际项目中的应用。一、SpringCloud简介Spring
- GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节
weixin_30777913
开发语言大数据深度学习人工智能spark
在快消品(FMCG)行业,需求计划(DemandPlanning)、库存管理(InventoryManagement)和需求供应管理(DemandSupplyManagement)是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合,为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案,显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
- 一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用
AI Echoes
深度学习人工智能deepseek机器学习算法
一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调(Fine-Tuning)的含义与特点定义与作用微调指在预训练好(通用)的基础模型上,通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数,使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”,更好地理解专业术语和领域知识,从而提升准确性和响应质量。例如,为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型,往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
- HarmonyOS实战开发-如何打造购物商城APP。
码牛程序猿
鸿蒙工程师HarmonyOS鸿蒙harmonyosOpenHarmony鸿蒙鸿蒙应用开发华为鸿蒙开发HarmonyOS
今天给大家分享一个非常好的实战项目,购物商城,购物商城是一个集购物、娱乐、服务于一体的综合性平台,致力于为消费者提供一站式的购物体验。各种功能都有涉及,最适合实现学习。做好商城项目,肯定会把开发中遇到的百分之60的技术得到实战的经验。下面介绍一下商城的主要模块:首页1,搜索框,点击进入搜索页面2,顶部分类,通过不同分类查询对应信息3,广告轮播,自动切换图片,可以进行点击进入4,商品列表,展示每个项
- MyBatis 中 resultType 的使用详解
旧故新长
windows
MyBatis中resultType的使用详解1.resultType的含义在MyBatis中,resultType指的是每一行查询结果的Java类型,而不是整个结果集的类型。常见的用法:resultType="java.lang.String":表示每一行是一个字符串。resultType="com.example.User":表示每一行是一个User对象。2.resultType与方法返回值类
- 如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介
人工智能机器学习大模型llm
背景:为什么需要一个「裁判员大语言模型」?随着大模型(LLM)技术的爆发式应用,如何快速、客观评估模型回复质量成为行业痛点。对于回答客观问题的LLM,目前业内已经有比较成熟的数据集进行效果评测与模型打榜。但是如何对一个开放式生成LLM进行效果评估,尤其在知识问答、客服对话、内容合规、RAG(检索增强生成)等场景中,目前主流的评测方式仍存在一定的局限性:人工标注:成本高昂、效率低下;传统的自动化评估
- 【Linux】Linux下调试器gdb的使用
安 度 因
Linuxlinux运维服务器测试工具调试
作者主页:@安度因学习社区:StackFrame专栏链接:Linux文章目录一、前言二、铺垫三、指令集和使用1、指令集2、演示四、结语如果无聊的话,就来逛逛我的博客栈吧!一、前言前几篇Linux博客中,我们分别学习了与编辑、编译、自动化构建代码、上传代码的工具。而今天,我们将学习最后一个工具——Linux下的调试器gdb
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
机器学习线性回归python
一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- ztree异步加载
3213213333332132
JavaScriptAjaxjsonWebztree
相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑,我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载,在这里分享给大家。
我后台代码生成的是json格式的数据,数据大家按各自的需求生成,这里只给出前端的代码。
设置setting,这里只关注async属性的配置
var setting = {
//异步加载配置
- thirft rpc 具体调用流程
BlueSkator
中间件rpcthrift
Thrift调用过程中,Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类,这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作:
(1) 将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层(TProtocol),协议
- 异或运算推导, 交换数据
dcj3sjt126com
PHP异或^
/*
* 5 0101
* 9 1010
*
* 5 ^ 5
* 0101
* 0101
* -----
* 0000
* 得出第一个规律: 相同的数进行异或, 结果是0
*
* 9 ^ 5 ^ 6
* 1010
* 0101
* ----
* 1111
*
* 1111
* 0110
* ----
* 1001
- 事件源对象
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- MySql配置及相关命令
g21121
mysql
MySQL安装完毕后我们需要对它进行一些设置及性能优化,主要包括字符集设置,启动设置,连接优化,表优化,分区优化等等。
一 修改MySQL密码及用户
 
- [简单]poi删除excel 2007超链接
53873039oycg
Excel
采用解析sheet.xml方式删除超链接,缺点是要打开文件2次,代码如下:
public void removeExcel2007AllHyperLink(String filePath) throws Exception {
OPCPackage ocPkg = OPCPac
- Struts2添加 open flash chart
云端月影
准备以下开源项目:
1. Struts 2.1.6
2. Open Flash Chart 2 Version 2 Lug Wyrm Charmer (28th, July 2009)
3. jofc2,这东西不知道是没做好还是什么意思,好像和ofc2不怎么匹配,最好下源码,有什么问题直接改。
4. log4j
用eclipse新建动态网站,取名OFC2Demo,将Struts2 l
- spring包详解
aijuans
spring
下载的spring包中文件及各种包众多,在项目中往往只有部分是我们必须的,如果不清楚什么时候需要什么包的话,看看下面就知道了。 aspectj目录下是在Spring框架下使用aspectj的源代码和测试程序文件。Aspectj是java最早的提供AOP的应用框架。 dist 目录下是Spring 的发布包,关于发布包下面会详细进行说明。 docs&nb
- 网站推广之seo概念
antonyup_2006
算法Web应用服务器搜索引擎Google
持续开发一年多的b2c网站终于在08年10月23日上线了。作为开发人员的我在修改bug的同时,准备了解下网站的推广分析策略。
所谓网站推广,目的在于让尽可能多的潜在用户了解并访问网站,通过网站获得有关产品和服务等信息,为最终形成购买决策提供支持。
网站推广策略有很多,seo,email,adv
- 单例模式,sql注入,序列
百合不是茶
单例模式序列sql注入预编译
序列在前面写过有关的博客,也有过总结,但是今天在做一个JDBC操作数据库的相关内容时 需要使用序列创建一个自增长的字段 居然不会了,所以将序列写在本篇的前面
1,序列是一个保存数据连续的增长的一种方式;
序列的创建;
CREATE SEQUENCE seq_pro
2 INCREMENT BY 1 -- 每次加几个
3
- Mockito单元测试实例
bijian1013
单元测试mockito
Mockito单元测试实例:
public class SettingServiceTest {
private List<PersonDTO> personList = new ArrayList<PersonDTO>();
@InjectMocks
private SettingPojoService settin
- 精通Oracle10编程SQL(9)使用游标
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用游标
*/
--显示游标
--在显式游标中使用FETCH...INTO语句
DECLARE
CURSOR emp_cursor is
select ename,sal from emp where deptno=1;
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
begin
ope
- 【Java语言】动态代理
bit1129
java语言
JDK接口动态代理
JDK自带的动态代理通过动态的根据接口生成字节码(实现接口的一个具体类)的方式,为接口的实现类提供代理。被代理的对象和代理对象通过InvocationHandler建立关联
package com.tom;
import com.tom.model.User;
import com.tom.service.IUserService;
- Java通信之URL通信基础
白糖_
javajdkwebservice网络协议ITeye
java对网络通信以及提供了比较全面的jdk支持,java.net包能让程序员直接在程序中实现网络通信。
在技术日新月异的现在,我们能通过很多方式实现数据通信,比如webservice、url通信、socket通信等等,今天简单介绍下URL通信。
学习准备:建议首先学习java的IO基础知识
URL是统一资源定位器的简写,URL可以访问Internet和www,可以通过url
- 博弈Java讲义 - Java线程同步 (1)
boyitech
java多线程同步锁
在并发编程中经常会碰到多个执行线程共享资源的问题。例如多个线程同时读写文件,共用数据库连接,全局的计数器等。如果不处理好多线程之间的同步问题很容易引起状态不一致或者其他的错误。
同步不仅可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态,它还可以保证进入同步方法或者块的每个线程,都看到由同一锁保护的之前所有的修改结果。处理同步的关键就是要正确的识别临界条件(cri
- java-给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
bylijinnan
java
public class DeleteExtraSpace {
/**
* 题目:给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
* 方法1.用已有的String类的trim和replaceAll方法
* 方法2.全部用正则表达式,这个我不熟
* 方法3.“重新发明轮子”,从头遍历一次
*/
public static v
- An error has occurred.See the log file错误解决!
Kai_Ge
MyEclipse
今天早上打开MyEclipse时,自动关闭!弹出An error has occurred.See the log file错误提示!
很郁闷昨天启动和关闭还好着!!!打开几次依然报此错误,确定不是眼花了!
打开日志文件!找到当日错误文件内容:
--------------------------------------------------------------------------
- [矿业与工业]修建一个空间矿床开采站要多少钱?
comsci
地球上的钛金属矿藏已经接近枯竭...........
我们在冥王星的一颗卫星上面发现一些具有开采价值的矿床.....
那么,现在要编制一个预算,提交给财政部门..
- 解析Google Map Routes
dai_lm
google api
为了获得从A点到B点的路劲,经常会使用Google提供的API,例如
[url]
http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=40.7144,-74.0060&destination=47.6063,-122.3204&sensor=false
[/url]
从返回的结果上,大致可以了解应该怎么走,但
- SQL还有多少“理所应当”?
datamachine
sql
转贴存档,原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3968998.html、http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3971046.html!
------------------------------------华丽的分割线--------------------------------
- Yii使用Ajax验证时,如何设置某些字段不需要验证
dcj3sjt126com
Ajaxyii
经常像你注册页面,你可能非常希望只需要Ajax去验证用户名和Email,而不需要使用Ajax再去验证密码,默认如果你使用Yii 内置的ajax验证Form,例如:
$form=$this->beginWidget('CActiveForm', array( 'id'=>'usuario-form',&
- 使用git同步网站代码
dcj3sjt126com
crontabgit
转自:http://ued.ctrip.com/blog/?p=3646?tn=gongxinjun.com
管理一网站,最开始使用的虚拟空间,采用提供商支持的ftp上传网站文件,后换用vps,vps可以自己搭建ftp的,但是懒得搞,直接使用scp传输文件到服务器,现在需要更新文件到服务器,使用scp真的很烦。发现本人就职的公司,采用的git+rsync的方式来管理、同步代码,遂
- sql基本操作
蕃薯耀
sqlsql基本操作sql常用操作
sql基本操作
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:30:33 星期一
&
- Spring4+Hibernate4+Atomikos3.3多数据源事务管理
hanqunfeng
Hibernate4
Spring3+后不再对JTOM提供支持,所以可以改用Atomikos管理多数据源事务。Spring2.5+Hibernate3+JTOM参考:http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1554251Atomikos官网网站:http://www.atomikos.com/ 一.pom.xml
<dependency>
<
- jquery中两个值得注意的方法one()和trigger()方法
jackyrong
trigger
在jquery中,有两个值得注意但容易忽视的方法,分别是one()方法和trigger()方法,这是从国内作者<<jquery权威指南》一书中看到不错的介绍
1) one方法
one方法的功能是让所选定的元素绑定一个仅触发一次的处理函数,格式为
one(type,${data},fn)
&nb
- 拿工资不仅仅是让你写代码的
lampcy
工作面试咨询
这是我对团队每个新进员工说的第一件事情。这句话的意思是,我并不关心你是如何快速完成任务的,哪怕代码很差,只要它像救生艇通气门一样管用就行。这句话也是我最喜欢的座右铭之一。
这个说法其实很合理:我们的工作是思考客户提出的问题,然后制定解决方案。思考第一,代码第二,公司请我们的最终目的不是写代码,而是想出解决方案。
话粗理不粗。
付你薪水不是让你来思考的,也不是让你来写代码的,你的目的是交付产品
- 架构师之对象操作----------对象的效率复制和判断是否全为空
nannan408
架构师
1.前言。
如题。
2.代码。
(1)对象的复制,比spring的beanCopier在大并发下效率要高,利用net.sf.cglib.beans.BeanCopier
Src src=new Src();
BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(Src.class, Des.class, false);
- ajax 被缓存的解决方案
Rainbow702
JavaScriptjqueryAjaxcache缓存
使用jquery的ajax来发送请求进行局部刷新画面,各位可能都做过。
今天碰到一个奇怪的现象,就是,同一个ajax请求,在chrome中,不论发送多少次,都可以发送至服务器端,而不会被缓存。但是,换成在IE下的时候,发现,同一个ajax请求,会发生被缓存的情况,只有第一次才会被发送至服务器端,之后的不会再被发送。郁闷。
解决方法如下:
① 直接使用 JQuery提供的 “cache”参数,
- 修改date.toLocaleString()的警告
tntxia
String
我们在写程序的时候,经常要查看时间,所以我们经常会用到date.toLocaleString(),但是date.toLocaleString()是一个过时 的API,代替的方法如下:
package com.tntxia.htmlmaker.util;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.
- 项目完成后的小总结
xiaomiya
js总结项目
项目完成了,突然想做个总结但是有点无从下手了。
做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。
先说说项目主要实现的功能吧
1,按键精灵
2,获取行情数据
3,各种input输入条件判断
4,发送数据(有json格式和string格式)
5,获取预警条件列表和预警结果列表,
6,排序,
7,预警结果分页获取
8,导出文件(excel,text等)
9,修