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观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战架构接口隔离原则影像Camera
AppleA系列芯片Camera架构解析:ISP+NPU图像管线协同机制全景实战关键词:AppleA系列、图像信号处理器(ISP)、神经网络引擎(NPU)、SmartHDR、DeepFusion、图像协同计算、图像路径优化、拍照性能、图像延迟控制、AppleSilicon摘要:苹果在A系列芯片中持续深化ISP与NPU的协同架构,实现图像质量、算法速度与功耗的高度平衡。从A11到A17Pro,App
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车载操作系统---攻城狮
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[驱动开发篇]PWM驱动原理解析一.PWM(脉冲宽度调制)通用原理详解1.1、PWM基础原理1.1.1.PWM波形结构1.1.2.核心控制方程1.2、通用实现原理(硬件无关)1.2.1.PWM生成基本组件1.2.2.参数关系公式1.2.3.计数模式(所有芯片通用)1.3、PWM控制机制(通用模型)1.3.1.开环控制(基础模式)1.3.2.闭环控制(高级模式)1.4、通用应用原理1.4.1.功率控
- AIGC视觉生成革命:文生图、图生图与视频生成垂直模型发展全景报告(2025)
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AIGC人工智能AI作画语言模型
一、引言:从实验工具到产业引擎的跃迁人工智能生成内容(AIGC)技术正经历从文本向多模态的范式转移。2023-2025年间,文生图、图生图与视频生成垂直模型逐步跨越技术奇点,从实验室玩具进化为工业化生产力工具。这一进程的核心驱动力在于架构创新、数据优化与场景深耕的三重突破:扩散模型与Transformer的融合催生了更高保真度的图像生成;十亿级多模态数据训练解决了复杂语义理解难题;而面向影视、电商
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- 数据库迁移实战:如何零停机、零丢失迁移数据库?
Leaton Lee
数据库
引言:一场没有硝烟的“数据大迁徙”想象一下,你正在为一家电商公司优化数据库架构,需要将MySQL迁移到分布式数据库TiDB。但问题来了:如何在业务高峰期不停止服务,同时确保数据零丢失?这不仅是技术挑战,更是一场精密的“数据芭蕾舞”。今天,我们就从理论到实战,手把手教你完成这场“不可能的任务”!一、迁移前的“战前沙盘推演”1.1数据摸底:绘制“数据地图”数据规模:统计表大小、索引、分区信息(示例:S
- 【一起来学AI大模型】算法核心:数组/哈希表/树/排序/动态规划(LeetCode精练)
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以下是五大核心算法的重点解析和LeetCode经典题解,包含最优解法和模板代码:一、数组操作(双指针/滑动窗口)核心思想:通过索引指针高效遍历与操作数组1.移动零(No.283)defmoveZeroes(nums):slow=0forfastinrange(len(nums)):ifnums[fast]!=0:nums[slow],nums[fast]=nums[fast],nums[slow]
- xGen-MM (BLIP-3):一类开放式大型多模态模型
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xGen-MM(BLIP-3):AFamilyofOpenLargeMultimodalModelsGitHub-salesforce/LAVISatxgen-mm|2408.08872(arxiv.org)AbstractThisreportintroducesxGen-MM(alsoknownasBLIP-3),aframeworkfordevelopingLargeMultimodalMod
- [特殊字符] Excel 读取收件人 + Outlook 批量发送带附件邮件 —— Python 自动化实战
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许多公司定期需要将不同部门或客户的报告发送给指定人员。手动操作容易出错、耗时且繁琐。今天这篇文章教你如何利用Python实现:从Excel中读取“收件人+抄送人+附件文件路径”;使用win32com.client调用Outlook自动生成并发送邮件;✅附加模板正文,并保持批量发送规范无需手工操作。从Excel中读取部门、收件人与附件路径fromopenpyxlimportload_workbook
- [特殊字符] Python 实战 | 批量统计中文文档词频并导出 Excel
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本文展示如何用Python脚本:批量读取文件夹中的多篇中文文档;用jieba分词并统计词频(过滤停用词与单字符);将各文档词频输出为对应Excel文件;是文本分析、内容审查、报告编写中的实用技巧。Step1:批量加载文件夹中文本文件路径importospath='主要业务'files=[os.path.join(path,f)forfinos.listdir(path)]使用标准库os.listd
- 深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长
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数字化转型人工智能数据集
AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进,人工智能三大基本要素之一数据,面临的高质量数据不足问题却凸显。财联社记者最新从业内获悉,目前各大模型企业迫切希望获得更多更好的高质量数据集,需求集中于头部企业行业知识底座构建,人工智能高质量数据集的需求量、交易量激增,已成为数据流通最活跃的领域。不过,高质量数据集的建设、流通环节均面临诸多问题,目前数据交易所并非模型语料最主要的采购途径。需求
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深度掌握高通QRB5165平台的GPIO子系统:原理、配置、调试与实战案例目录深度掌握高通QRB5165平台的GPIO子系统:原理、配置、调试与实战案例1.引言:GPIO在嵌入式系统中的重要性2.QRB5165平台GPIO硬件结构概述3.LinuxGPIO子系统原理解析TLMM驱动的注册流程4.DeviceTree配置详解TLMM节点结构gpios属性解析中断配置5.用户态控制GPIO:Sysfs
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在2025年的技术发展背景下,轻量化分布式AGI架构正成为人工智能领域的重要突破方向。通过将终端设备转化为神经元节点,结合区块链技术构建去中心化的互联网智脑,不仅能够突破传统AGI开发的算力瓶颈,还能实现数据安全共享与价值分配。**这一架构将重塑人工智能的发展范式,使AGI能力从中心化实验室扩散至全球终端设备网络,最终形成一个去中心化、自演进、高可用的互联网级智能系统**。研究显示,通过知识密度提
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三维渲染着色器学习
代码链接https://examples.vtk.org/site/Cxx/Shaders/MarbleShader/这段代码是一个使用VTK(VisualizationToolkit)实现的复杂着色器渲染示例,主要用于在3D模型上模拟大理石纹理效果。下面是对代码的详细解析:1.核心功能程序实现了一个基于Perlin噪声的大理石纹理着色器,主要特点包括:动态静脉纹理生成多级噪声叠加几何扭曲效果参数
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网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 60天python训练营打卡day46
学习目标:60天python训练营打卡学习内容:DAY46通道注意力(SE注意力)知识点回顾:1.不同CNN层的特征图:不同通道的特征图2.什么是注意力:注意力家族,类似于动物园,都是不同的模块,好不好试了才知道。3.通道注意力:模型的定义和插入的位置4.通道注意力后的特征图和热力图学习时间:2025.06.29@浙大疏锦行
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容器革命:Docker技术深度解析与未来趋势一、容器化技术的颠覆性价值在云计算与微服务架构蓬勃发展的今天,Docker作为容器化技术的代表,正深刻改变着软件交付的范式。传统虚拟机(VM)需要为每个应用实例配备完整的操作系统,导致资源浪费和启动延迟(分钟级)。而Docker通过操作系统级虚拟化,将应用及其依赖打包成轻量级容器,实现了秒级启动和MB级资源占用。这种技术突破使得开发团队能够以标准化方式构
- Python 训练营打卡 Day 46
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通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器,就像人类视觉会自动忽略背景,聚焦于图片中的主体(如猫、汽车)。transformer中的叫做自注意力机制,他是一种自己学习自己的机制,他可以自动学习到图片中的主体,并忽略背景。我们现在说的很多模块,比如通道注意力、空间注意力、通道注意力等等,都是基于自注意力机制的。从数学角度看,注意力机制是对输入特征进行加权求
- Form-Generator拖拽表单的使用+二次修改
Form-Generator拖拽表单本文讲述了form-generator项目基于Vue框架以及ElementUI组件实现拖拽表单完成项目及二次开发gitee地址:https://gitee.com/mrhj/form-generator?_from=gitee_search简介ElementUI表单设计及代码生成器,可将生成的代码直接运行在基于Element的vue项目中;也可导出JSON表单,
- 5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类
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在本研究中,我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性,该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。包括四类病例:肿块、钙化、结构扭曲和正常,这些病例来自包含413个病例的私人数字乳房X光检查数据库。对于所有病例,先前的乳房X光检查(通常是1年前扫描的)均报告为正常,而当前的乳房X光检查被诊断为癌变(经活检证实)或健康。方法:建议将基于Y
- Python 训练营打卡 Day 50
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预训练模型CBAM注意力现在我们思考下,是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果,这里我们会遇到一个问题:预训练模型的结构和权重是固定的,如果修改其中的模型结构,是否会大幅影响其性能。其次是训练的时候如何训练才可以更好的避免破坏原有的特征提取器的参数。所以今天的内容,我们需要回答2个问题。resnet18中如何插入cbam模块?采用什么样的预训练策略,能够更好的提高效率?可以很明显的想到,如果是
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预训练模型+CBAM模块知识点回顾:resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块:ResNet的核心是残差块,它通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题。残差块允许梯度直接传播到后面的层,从而使得网络能够训练得更深。网络结构:ResNet由多个残差块组成,每个残差块包含两个或三个卷积层,以及一个
- Python爬虫实战:研究chardet库相关技术
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1.引言1.1研究背景与意义在互联网信息爆炸的时代,网络数据采集技术已成为信息获取、数据分析和知识发现的重要手段。Python作为一种高效的编程语言,凭借其丰富的第三方库和简洁的语法,成为爬虫开发的首选语言之一。然而,在网络数据采集中,文本编码的多样性和不确定性一直是困扰开发者的主要问题之一。不同网站可能采用不同的编码方式(如UTF-8、GBK、GB2312等),甚至同一网站的不同页面也可能使用不
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九、K8s污点和容忍文章目录九、K8s污点和容忍1、污点(Taint)和容忍(Toleration)1.1什么是污点(Taint)?1.2什么是容忍(Toleration)?1.3污点的影响效果(Effect)1.4污点配置解析1.5常见内置污点2、污点的增删改查2.1添加污点2.2修改污点2.3查询污点2.4删除污点3、污点和容忍使用场景实战3.1K8s主节点禁止调度3.2K8s新节点禁止调度3
- Neo4j 的向量搜索(Neo4jVector)和常见的向量数据库(比如 Milvus、Qdrant)之间的区别与联系
先说联系(共同点)点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding(向量)做相似度搜索,比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG(检索增强生成)、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量,然后用向量做top-k检索(如search(k=8))。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
- flex布局原理以及各属性详解
卷尾猫
csscsscss3flexboxflex
1布局原理1.1flex是flexibleBox的缩写,意为“弹性布局”,用来为盒状模型提供最大的灵活性,任何一个容器都可以指定为flex布局*当我们为父盒子设为flex布局以后,子元素的float、clear和vertical-align属性将失效*伸缩布局=弹性布局=伸缩盒布局=弹性盒布局=flex布局1.2采用flex布局的元素,称为flex容器(flexcontainer),简称“容器”。
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成MCP与Qwen3-8B模型的创新应用探索(七)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言在人工智能技术飞速发展的今天,如何将先进的模型和技术无缝结合,成为推动行业变革的关键。OpenAIAgents通过集成模型上下文协议(MCP)和阿里巴巴推出的Qwen3-8B模型,正开启一场智能应用的革命。这种创新的结合不仅提升了AI代理与外部工具之间的通信能力,还在多模态任务处理、个性化服务等领域展现出巨大潜力。本文将深入探讨这一技术组合的实际应用场景,揭示其在改善客户体验和提升运营效率
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro