- oracle12c 监控表状态,类似触发器,获取表名称乱码问题
YiWait
Javajavaoracle
1、类似触发器原理,实时监听2、解决获取表名称乱码问题进入调试模式查看源码里面这个类,oracletableName的编码模式:主体代码如下:搞了两天终于发现问题所在,tablename开始出来是???这种乱码。确定是字符集编码的问题,在网上找了类似问题。需要引入oracle的语言包。@Slf4jpublicclassMyTest{publicstaticvoidmain(String[]args
- 英伟达开源超强模型Nemotron-70B;OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端
go2coding
AI日报chatgpt
AI新闻英伟达开源超强模型Nemotron-70B摘要:英伟达近日开源了新型AI模型Nemotron-70B,迅速超越GPT-4o和Claude3.5Sonnet,成为AI社区的新宠。该模型在多项基准测试中表现优异,采用混合训练方法和人类反馈强化学习,模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1,且开源数据集加强其训练效果。分析指出,英伟达的策略是
- 美国国家航空航天局(NASA)的PUNCH任务
novanova2009
数码相机
地球浸没在来自太阳的物质流中。这种被称为太阳风的流正在冲刷我们的星球,造成令人叹为观止的极光,影响太空中的卫星和宇航员,甚至影响地面基础设施。美国宇航局(NASA)的PUNCH(统一日冕和日球层旋光仪PolarimetertoUnifytheCoronaandHeliosphere)任务将首次将太阳的日冕(或外层大气层)和太阳风一起成像,以更好地了解太阳、太阳风和地球作为一个单一的互连系统。PUN
- 生物信息复习笔记(3)——GEO数据库
Kriol
生物信息初学笔记
Platform:测序平台信息。不同测序平台对每一个基因编号不一样。拿到测序结果之后只是知道了某个基因ID的表达情况,需要将基因ID匹配成对应的基因,需要根据Platform信息去注释。GSM:样本。一个测序数据集里有很多个GSM,点进去可以看到该样本的各种信息(样本来源,临床表征,各种处理样本方式,处理数据方式)。GSE:包含所有信息的完整数据集。(最重要)做生信样本量不能少:30以上。精准搜索
- Linux:进程间通信——信号
muke_r
1024程序员节
信号是UNIX和Linux系统响应某些条件而产生的一个事件,接收到该信号的进程会相应地采取一些行动。信号是软中断,通常信号是由一个错误产生的。但它们还可以作为进程间通信或修改行为的一种方式,明确地由一个进程发送给另一个进程目录一、信号种类1.常见的信号2.不可靠信号和可靠信号注意二、信号捕捉三、进程休眠号四、信号集和信号阻塞五、附带数据信息的信号处理一、信号种类在终端输入kill-l命令可以看到l
- 自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解
程序员曦曦
软件测试pytest功能测试软件测试自动化测试程序人生职场和发展
前言fixture是在测试函数运行前后,由pytest执行的外壳函数。fixture中的代码可以定制,满足多变的测试需求,包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。fixture是pytest的精髓所在,类似unittest中setup/teardown,但是比它们要强大、灵活很多,它的优势是可以跨文件共享。一、Pytestfixture1.pytestfix
- Hamcrest的介绍以及在项目中的实际应用
噔噔噔噔@
软件测试基础及工具分享软件测试面试题专栏数据库Hamcrest单元测试前端其他
Hamcrest是一个用于编写声明式、可读性强的匹配器(Matcher)的框架,通常与JUnit等测试框架结合使用,用于验证测试结果。它提供了丰富的匹配器库,可以帮助开发者编写更清晰、更灵活的测试断言。Hamcrest的核心特点声明式语法:Hamcrest的匹配器语法更接近自然语言,易于阅读和理解。可组合性:匹配器可以组合使用,构建复杂的断言逻辑。丰富的匹配器库:提供了大量内置匹配器,支持对象、集
- ts之变量声明以及语法细节,ts小白初学ing
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小白学习tstypescript前端
TypeScript用js编写的项目虽然开发很快,但是维护是成本很高,而且js不报错啊啊啊啊啊!!!以js为基础进行扩展的给变量赋予了类型语法、实战(ts+vue3)TypeScript是JavaScript的一个超集,支持ECMAScript6标准(ES6教程)。TypeScript由微软开发的自由和开源的编程语言,在JavaScript的基础上增加了静态类型检查的超集。TypeScript设计
- AtCoder Beginner Contest 156题解(未完)
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算法c++
AtCoderBeginnerContest156D-Bouquet题意:一共有n种不同的花,问将x种花组成一束花的方案数,1<=x<=n,x!=a,x!=b。思路:补集思想,总共有∑i=1n\sum_{i=1}^n∑i=1nCniC_n^iCni=2n−12^n-12n−1,种方案,不合情况的有CnaC_n^aCna与CnbC_n^bCnb减去即是答案。E-Roaming题意:有n个房间,每个房
- AI人工智能软件开发方案:开启智能时代的创新钥匙
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一、引言:AI浪潮下的软件开发新机遇近年来,人工智能(AI)技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮,席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用,AI历经了漫长的发展历程,终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去,AI的发展并非一帆风顺,早期由于计算能力和算法的限制,经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破,AI迎来了爆发式增长。如今,AI已经深入到人们生活和工作
- YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)
@M_J_Y@
目标检测YOLO计算机视觉目标检测python
YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)各位读者麻烦给个star或者fork,求求了。YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言:环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型yaml文件和数据集yaml文件5.训练6.测试7.打印模型信息8.o
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在现代软件开发中,数据的管理与使用非常关键。Airtable作为一种灵活的数据库应用,提供了简便且强大的数据处理方式。而通过使用AirtableLoader这种工具,可以轻松地将Airtable中的数据加载到Python项目中进行处理。技术背景介绍Airtable是一款集电子表格和数据库功能于一体的工具,它以其简单易用、强大的扩展性而受到众多开发者的喜爱。AirtableLoader是一个文档加载
- 图神经网络实战——分层自注意力网络
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图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上,异构图注意力网络的测试准确率为78.39%,比之同构版本有了较大提高,但我们还能进一步提高准确率。在本节中,我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构,分层自注意力网络(hierarchicalself-att
- Centos7部署Graylog5.2日志系统
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Graylog5.2部署Graylog5.2适配MongoDB5.x~6.x,MongoDB5.0+要求CPU支持AVX指令集。主机说明localhost部署Graylog,需要安装mongodb-org-6.0、Elasticsearch7.10.2参考:https://blog.csdn.net/qixiaolinlin/article/details/129966703https://blo
- 基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现
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1.引言随着无人机技术的发展,无人机在交通监控领域的应用逐渐增多。无人机能够提供空中视角,具有更高的视野覆盖范围,能够帮助交通管理部门实时监控交通违规行为。本博客将介绍如何使用NanoDet模型实现无人机交通违规监控系统,并结合PyQt5设计一个UI界面来实时展示检测结果。通过该系统,能够检测交通违规行为并做出实时预警,确保交通安全。本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实
- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
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模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据,也就是数据集名词解释:数据集中的一行叫一条样本或者实例,列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量,特征的数量称为特征维度机器学习常用库:Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习(模型、策略、算法)损失函数
- RISC-V生态架构浅析(认识RISC-V)
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RISC-V生态架构浅析前言RISC-V最近越来越多的出现在科技新闻中,大量的公司加入到RISC-V研究和生产中。在越来越多的RISC-V研究热下,毋容置疑的是RISC-V的时代即将到来。让我们在这浪潮翻滚起来前,一起掀开RISC-V的神秘面纱,提前了解一下RISC-V究竟是什么。什么是RISC-VRISC-V应该泛指RISC-V指令集及其衍生出来的一系列生态。而RISC-V指令集,类似于INTE
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
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将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 最新智能优化算法: 贪婪个体优化算法(Greedy Man Optimization Algorithm,GMOA)求解23个经典函数测试集,MATLAB代码
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一、贪婪个体优化算法贪婪个体优化算法(GreedyManOptimizationAlgorithm,GMOA)是HamedNozari与HosseinAbdi于2024年提出的一种新型受生物启发的元启发式算法,它模拟了抵抗变化的竞争个体的行为。GMOA引入了两个独特的机制:MMO抵抗机制,防止过早替换解;周期性寄生虫清除机制,促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性
- 2025最新智能优化算法:改进型雪雁算法(Improved Snow Geese Algorithm, ISGA)求解23个经典函数测试集
荣华富贵8
程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3经验分享
摘要随着智能优化算法的不断发展,解决高维、复杂的优化问题已成为研究的重要课题。雪雁算法(SnowGeeseAlgorithm,SGA)作为一种新兴的自然启发式优化算法,以其高效的全局搜索能力受到了广泛关注。然而,雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时,仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此,本文提出了一种改进型雪雁算法(ISGA),通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略,增强了
- L2-050懂蛇语c++(pta天梯赛。测试点1。)
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这个题目看上去还挺简单的,但是自己做的时候就超时了一开始只有19分。我自己stl学的不是很好,然后一开始自己用的pair和vector一起写的发现了一些小问题改了之后才得19。。。其中两个就是超时问题。可能查找太慢?之后又查看了一些别人写的,参考了使用map和vector混用的方法就很好过了,但是那个测试点1就是过不了。最后,我发现就是首字的处理方式应该优化。一个小小小坑。大家注意。#includ
- 常见的编码方式及特征
菜根Sec
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一、BASE编码1、Base64Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。Base64,就是包括小写字母a-z、大写字母A-Z、数字0-9、符号"+“、”/"一共64个字符的字符集。(1)编码规则①把3个字节变成4个字节。②每76个字符加一个换行符。③最后的结束符也要处理(2)举例说明转前:s13先转成asci
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《AI大模型趣味实战》第8集:多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。在信息爆炸的时代,如何高效获取和筛选感兴趣的新闻内容成为一个现实问题。本文将带领读者通过Python和Flask框架,结合大模型的强大能力,构建一个个性化的新闻聚合平台,不仅能够自动收集整理各类RSS源的新闻,还能以语音播报的形式提供"新闻电台
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importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵,每个元素是一个二维坐标点,代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签,用于区分
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1.引用Microsoft.DirectX.dll和Microsoft.DirectX.Directsound.dll这2个文件。2.项目属性里边,把目标平台改成X86。3.App.Config修改下:123456在.NET4.0下使用Dirext3D托管库,出现“混合模式程序集是针对“v1.1.4322”版的运行时生成的,在没有配置其他信息的情况下,无法在4.0运行时中加载该程序集。”异常信息,
- 零基础入门机器学习:用Scikit-learn实现鸢尾花分类
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适合人群:机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言:为什么要学这个案例?目的:明确机器学习解决什么问题,建立学习信心。机器学习定义:让计算机从数据中自动学习规律(如分类鸢尾花品种)。为什么选鸢尾花数据集:数据量小、特征明确,适合教学演示。Scikit-learn优势:提供现成算法和工具,无需从头写数学公式。二、环境准备:5分钟快速上手目的:搭建可运行的代码环境,避免卡在工具安装环
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在SQL中,视图是一种虚拟表,它是基于一个或多个表的查询结果集。视图并不实际存储数据,而是在每次查询时动态生成结果。一、创建视图的语法(以MySQL为例)CREATEVIEWview_nameASSELECTcolumn1,column2,...FROMtable_nameWHEREcondition;view_name:是要创建的视图的名称。column1,column2,...:要在视图中显示
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- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
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在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
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首先看看 WeakReference
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- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
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一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
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有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
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我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
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Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
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- 运营到底是做什么的?
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文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
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<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
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cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
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JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
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Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
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BY
[email protected]
本文永久链接:http://nodex.iteye.com/blog/2103218
在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
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github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
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- 成为高级程序员的10个步骤
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软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
Why
得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
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一、查询linux版本号:
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