- QT字体显示
走路打滑
QTqt字体显示大小
环境:QT5.63字体显示大小问题现象在不同分辨率的LCD屏幕上进行字体的显示时,会出现大小不一的情况。通常在高分辨率的屏幕上正常大小的字体放到低分辨率屏幕上显示就会看着很小。解决方法记录:无论是QLable控件,各种button控件等等,所显示的字体都可以通过setFont函数去指定设置好的QFont对象。从而去改变所显示文本的属性Qt中的字体QFont定义字体大小是有两种方式,一种是Point
- 蓝桥杯单片机刷题——串口发送显示
lzb759
一个月备赛蓝桥杯单片机蓝桥杯单片机
设计要求通过串口接收字符控制数码管的显示,PC端发送字符'A',数码管显示'A',发送其它非法字符时,数码管显示'E'。数码管显示格式如下:备注:单片机IRC振荡器频率设置为12MHz。串口通信波特率:9600bps。按键模式:BTN;扩展方式:IO模式除字符'A'外,其它字符均为非法字符。个人代码#includecodeunsignedcharSeg_Table[]={0x88,//A00x86
- 图神经网络实战——分层自注意力网络
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
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
- 《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战
骆驼_代码狂魔
程序员的法宝人工智能djangopythonneo4j知识图谱
关注我,后期文章全部免费开放,一起推进AI医疗的发展核心主题:如何构建95%准确率的智能导诊系统?技术突破:结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型(PyTorch)fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
- 鸿蒙相机开发实战:从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记(API 15)
李游Leo
harmonyos-nextharmonyos鸿蒙harmonyos数码相机华为
引言:为什么我要写这份开发指南?作为一名老技术,最近特别喜欢研究鸿蒙相机功能,而且目前已经更新到API15了,那么咱们更要好好研究一下。而且从手持云台到车载记录仪,每个项目都面临独特挑战:车载场景的高温稳定性、可穿戴设备的低功耗限制、多设备分辨率适配的玄学……这些痛点促使我重新梳理HarmonyOS相机开发的技术脉络——这正是本文的起源。比如之前在一款运动相机项目中,我们最初直接复用Android
- 大屏自适应终极方案:基于比例缩放的完美适配实践(Vue3版)
FFF-X
html5javascript
需求背景在数据可视化大屏开发中,我们常面临这样的挑战:如何让1920*1080的设计稿在不同分辨率设备上完美呈现?传统的响应式布局难以应对复杂的大屏元素排布,本文介绍一种基于CSS3变换的终极适配方案实现思路本方案的核心是动态比例缩放,通过以下关键步骤实现:基准比例锁定:基于设计稿宽高比(16:9)建立基准比例视口实时检测:通过resize事件监听窗口变化智能比例判断:当视口更宽时:保持高度基准,
- 回归任务中的评价指标MAE,MSE,RMSE,R-Squared
旺旺棒棒冰
统计学习方法机器学习回归评价指标r2mse
转自博客。仅供自己学习使用,如有侵权,请联系删除分类任务的评价指标有准确率,P值,R值,F1值,而回归任务的评价指标就是MSE,RMSE,MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导,所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i
- 租赁APP开发的全攻略和市场潜力分析
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内容概要在当今快节奏的生活中,租赁APP似乎成为了我们日常生活的“新宠”。它不仅为个人提供了便利,也为商家开辟了一片广阔的蓝海。要想在这一领域取得成功,首先得做好市场调研。了解用户需求、竞争对手和市场动态是必不可少的。接下来是核心功能设计,我们需要考虑如何让用户更方便地找到、租赁商品,同时优化用户体验,让每一位潜在用户都能心甘情愿地停留与互动。为了更直观地理解市场,我们可以参考以下表格:行业增长率
- 新需求如何实现
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作为产品经理,面对新需求时,我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑,采用以下结构化流程,确保需求既能满足用户价值,又能高效落地:一、需求澄清与价值验证(NPDP核心逻辑)需求背景挖掘与需求提出方(用户/业务/领导)深度沟通,明确:痛点场景:需求解决的具体问题(例如“政务数据共享接口调用失败率高”)。期望目标:量化成功标准(如“接口成功率从70%提升至95%”)。工具:5W1H分析法、用户故事地图(U
- APP开发小程序开发常见的用户通知有哪些形式?
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在当今数字化时代,APP和小程序已成为我们生活中不可或缺的一部分。无论是购物、社交还是获取各种服务,它们都极大地便利了我们的生活。而有效的用户通知系统则是APP和小程序运营的关键环节。它如同一条无形的纽带,连接着应用与用户。及时准确地通知用户订单状态、活动信息等重要内容,能极大地提升用户体验。了解不同的通知方式及其优缺点,可以帮助开发者和运营者更好地与用户互动,提高用户的参与度和留存率,让APP和
- Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读
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DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向(实波束雷达领域)4.1挑战
- 机器学习怎么做特征工程
全栈你个大西瓜
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一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理:原始数据是“生肉和蔬菜”,特征工程是“切块、腌制、调料搭配”,目的是让机器学习模型(食客)更容易消化吸收,做出更好预测(品尝美味)。二、为什么要做特征工程?数据质量差:原始数据常有缺失、噪声、不一致问题(如年龄列混入“未知”)。模型限制:算法无法直接理解原始数据(如文本、日期需要数值化)。提升效果:好特征能显著提升模型性能(准确率提升10%~5
- 鸿蒙NEXT开发【崩溃监测实践】开发运维
沙人防火历飞雨
开发日常harmonyos运维华为鸿蒙鸿蒙系统性能优化
概述崩溃(Crash)指的是应用程序在运行过程中突然停止运行或出现错误导致程序无法正常继续执行。崩溃率作为衡量应用质量的重要指标之一,监测崩溃点,解决崩溃问题,对维护应用的稳定性有着诸多方面的意义:用户体验:崩溃会直接影响用户体验,操作程序时突然Crash,可能导致用户不再打开应用、卸载应用。用户留存率:在同质化的市场竞争中,稳定的应用程序能够吸引用户并提高用户留存率,而崩溃率低就意味着应用的稳定
- RTX 4090旗舰显卡效能实战剖析
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内容概要作为NVIDIA新一代旗舰显卡,RTX4090凭借AdaLovelace架构的革新设计,在4K/8K分辨率下的游戏与创作场景中展现了突破性表现。本文将通过多维度实测数据,系统解析其核心性能:首先聚焦8K游戏帧率与光线追踪效果的实战表现,结合DLSS3.0技术的动态对比,揭示超分辨率技术对高负载场景的优化逻辑;随后深入探讨24GBGDDR6X显存在视频渲染与AI运算中的效率边界,同步验证显存
- 【第1章>第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真
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#第1章·神经网络学习matlabCMAC小脑模型神经网络人工智能
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率,重叠度,学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
- 鸿蒙相机开发实战:从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记(API 15)
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- 维普AIGC降重方法有哪些?
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在学术写作和论文创作中,重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展,维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么,维普AIGC降重方法有哪些呢?接下来就为大家详细介绍。语义理解与改写维普AIGC具备强大的语义理解能力。例如,当我们面对一段论述市场趋势的文字时,它能精准把握核心含义。假设原文是“当前智能手机市场呈现出快速增长的趋势,消费者对高性能手机的需求日益旺盛”,维普AIGC可能会将
- 东南亚电商市场研究报告:机遇与挑战并存(Shopee、Lazada、TikTok、Tokopedia)
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一、引言1.1研究背景与目的在全球数字化浪潮的推动下,电子商务已成为经济发展的重要驱动力。东南亚地区,凭借其庞大的人口基数、快速增长的互联网普及率以及不断提升的经济水平,电商市场呈现出蓬勃发展的态势,成为全球电商领域中备受瞩目的新兴市场。东南亚拥有超过6.5亿的人口,其中年轻人口占比较高,消费潜力巨大。近年来,该地区互联网基础设施不断完善,智能手机的普及使得网络购物变得更加便捷,为电商的发展提供了
- 计算机视觉总结
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计算机视觉深度学习人工智能
以下是针对上述问题的详细解答,并结合代码示例进行说明:1.改进YOLOv5人脸检测模块,复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程:光照补偿:在数据预处理阶段,采用自适应光照补偿算法,对图像进行实时增强,以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强:在训练数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
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深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- IDC权威认证!永洪科技入选 IDC「GBI图谱」,点亮生成式 BI 价值灯塔
永洪科技
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大数据市场正在稳步前进,生成式AI已成为厂商服务的重点方向,其发展离不开数据底座建设和数据工程管理,反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。IDC调研数据显示,在生成式AI的驱动下,未来5年企业在数据管理和数据分析基础设施建设的投资增长率将分别达到8.7%和9.2%。近日,国际咨询机构IDC发布了《中国数据智能市场生态图谱V5.0》,在这一领域,永洪科技以其创新前沿的
- 生成对抗网络(GAN)的高级变体及在图像生成领域的创新实践
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生成对抗网络计算机视觉人工智能
摘要生成对抗网络(GAN)自提出以来,在诸多领域取得了显著进展,尤其是在图像生成方面展现出强大的潜力。本文深入探讨了GAN的多种高级变体,如CycleGAN、StyleGAN等,详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处,阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势,并结合丰富的实际案例,展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果,为相关研究与应用提供全面且深入的参考。一、引言生成对抗网络(G
- 一年狂揽270亿新订单,德赛西威开启「狂飙」模式
高工智能汽车
人工智能
德赛西威在汽车智能网联产业的龙头地位还在进一步稳固,这从其刚刚公布的2024年年报中可见一斑。2024年,德赛西威实现营业收入276.18亿元,同比增长26.06%,归属于上市公司股东的净利润20.05亿元,同比增长29.62%。综合来看,德赛西威的多项核心业务在2024年均显示了强劲的增长势头,尤其是智能座舱和智能驾驶业务凭借产品迭代升级,在客户新增与市场渗透率方面持续攀升,此外海外业务成长为新
- [AI速读]用持续集成(CI)优化芯片验证环境:Jenkins与EDA工具的实战指南
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在芯片验证中,回归测试(RegressionTest)是确保设计稳定性的关键步骤。但随着设计复杂度增加,手动管理海量测试用例、分析日志和覆盖率数据变得异常耗时。本文将介绍如何利用持续集成(CI)工具Jenkins,结合EDA验证环境(如CadencevManager),实现自动化测试与结果分析,大幅提升验证效率。传统验证的痛点在传统流程中,验证工程师通常面临以下挑战:手动操作多:每次代码提交后,需
- 如何快速理解模糊PID---(二)
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STM32算法
模糊控制规则上文只介绍了误差这一个输入量,我们可以用相同的方法对误差的变化率这一输入量进行模糊化。模糊控制规则主要有两种,Mamdini和T-S型模糊控制器这里只介绍Mamdini型模糊控制器Mamdini型模糊控制器就是一堆“如果x是U1y是U2那么z是W1”的语句组成先上图设误差为E,误差的变化率为EC,而输出量我们也用上文的方法将他划分出六个区域,并规定出它的模糊论域(NB,NM,NS,Z0
- WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD(PALM)高精度多尺度降尺度分析研究
Hardess-god
WRF算法人工智能
随着大气科学与数值模拟技术的发展,高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲(Fuxi)模型,并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度,以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。1.技术路线概述WRF移动嵌套(MovingNesting):动态调整高分辨率嵌套网格位置,追踪天气系统(如台风、强对流系统)以提高局地预报精度。伏羲(Fuxi)模型
- 毕业论文代码实验(Python\MATLAB)基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型
清风AI
毕业设计代码实现pythonlstm深度学习神经网络人工智能matlabpytorch
一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下(国家能源局2025规划),光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响,光伏出力具有显著波动性,导致:电网调度难度增加(±15%功率波动)电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合:分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系:气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异:数值天气预报(NWP
- Q&A: 设计数据备份方案时,所面临的需求痛点问题是共性问题还是个性问题
云祺vinchin
技术分享网络安全数据安全web安全容灾
在设计数据备份方案时,企业所面临的需求痛点和挑战既包含了行业普遍存在的共性难题,也涵盖了企业自身独特的个性化需求。在我国信息化建设快速发展的背景下,灾备行业的整体发展水平相较于信息化程度仍显不足,尤其是在灾备覆盖率和技术成熟度方面存在较大提升空间。具体而言,以下几点是行业内普遍面临的挑战:1、技术兼容性问题:不同企业的IT架构差异较大,导致备份软件在兼容性上存在一定的局限性。例如,虚拟机、操作系统
- LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混
一个处女座的程序猿
NLP/LLMsCaseCodetransformerminimind预训练
LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化/梯度累积/梯度裁剪/定期保存模型目录minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/
- AR眼镜——软件技术栈的必经之路
Julian.zhou
人机交互未来思考人工智能ar人工智能交互空间计算语言模型
AR眼镜软件技术栈的必经之路:从操作系统到生态构建的深度解析摘要AR眼镜作为下一代人机交互入口,其软件技术栈的成熟度直接决定了用户体验与市场渗透率。本文基于行业最新技术动态与头部企业布局,深度剖析AR眼镜软件行业必须突破的七大技术方向,揭示从底层框架到应用生态的全栈技术储备路径。一、操作系统与底层框架:实时性与轻量化的双重革命AR眼镜软件生态的根基在于操作系统的定制化与优化,需满足三大核心需求:实
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟