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测试者家园
人工智能软件测试质量效能测试策略自动化测试测试报告测试用例
在软件开发的生命周期中,测试一直是确保软件质量的关键环节。然而,随着开发规模的日益庞大,传统的手动测试和简单的自动化脚本已经无法满足高效、快速和高质量的需求。随着人工智能(AI)的兴起,尤其是在深度学习、自然语言处理(NLP)和智能决策算法方面的突破,AI驱动的自动化测试正逐渐成为现代软件开发中的核心组成部分。从自动生成测试用例、智能缺陷预测、到自动化报告生成,AI技术的应用为软件测试带来了革命性
- 视觉分析之边缘检测算法
Erekys
计算机视觉人工智能音视频
9.1Roberts算子Roberts算子又称为交叉微分算法,是基于交叉差分的梯度算法,通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像,当图像边缘接近于正45度或负45度时,该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确,提取的边缘线条较粗。importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取图像img=cv.im
- MD5加密算法和BCrypt密码加密算法
敲代码的小王!
java安全算法
目录一、BCrypt算法与MD5算法介绍1、MD5算法1.MD5算法介绍2.MD5算法工作原理3.MD5算法的优劣2、BCrypt算法1.BCrypt算法介绍2.BCrypt算法原理3.BCrypt算法优劣3、两种算法的对比和总结1.MD5与bcrypt对比2.总结二、两种算法的使用1、MD5算法的使用说明:2、BCrypt算法的使用1.引入依赖2.BCrypt算法使用前言:随着网络安全威胁的日益
- 零基础3分钟上手量化交易,用均线+成交量跑赢市场
Max易发量化
Ehpod易发量化大数据人工智能区块链比特币web3
首先抛出一个问题:为什么新手更需要量化交易?揭开散户逆袭的唯一捷径当你在市场中“裸奔”时,机构早已全副武装二级市场是世界最残酷的竞技场,无论是熟知的大A、美股还是加密。当然如果你选对了市场,也会达到事半功倍的效果,如果你选错了鱼塘,拿着刀叉、簸箕、渔网去捕鱼,但鱼儿已经被大户打捞得消失殆尽,怎么打捞都是徒而无功...机构用AI每秒分析10万条数据,而你还在刷社交媒体看小道消息对冲基金靠算法24小时
- 每日一题——矩阵最长递增路径
tt555555555555
C语言面经算法题算法数据结构c语言leetcode开发语言
矩阵最长递增路径问题题目描述数据范围:进阶要求:示例示例1示例2题解思路算法步骤:代码实现代码解释复杂度分析总结题目描述给定一个n行m列的矩阵matrix,矩阵内所有数均为非负整数。你需要在矩阵中找到一条最长路径,使得这条路径上的元素是递增的。并输出这条最长路径的长度。该路径必须满足以下条件:对于每个单元格,你可以往上、下、左、右四个方向移动。不能在对角线方向上移动或移动到边界外。你不能走重复的单
- 【AI大数据】数据中台的数据分析与挖掘:从数据到业务的决策
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录1.前言2.基本概念术语说明2.1数据模型及其实体关系实体(Entity)属性(Attribute)实体关系(EntityRelationships)2.2数据仓库2.3分析引擎2.4噪声数据2.5数据湖2.6数据总线2.7数据仓库模型3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1数据挖掘技术概览(1)数据预处理(2)数据探查(3)数据清洗(4)数据转换(5)数据挖掘(6)知识发现(
- 算法(algorithm)、CS入门技能树测评和使用体验
沉迷单车的追风少年
经验问题汇总算法linux运维
目录前言CSDN技能树使用体验1、入口地址不太友好2、全面的技能点3、算法选择题里的代码单一4、知识技能学习规划5、讨论区讨论很少身边的同学反馈与建议1、对于正在找工作的同学来说一天限制6题不够练习2、评论区不活跃,有问题没有人及时讨论3、选项里语言单一,希望能多元化总结其他平台同步发布前言CSDN上线了技能树的功能,技能的范围非常全面,有算法、语言基础、数据库、Git等等,作为一名算法题和Lin
- 机器学习杂记
被自己蠢哭了
深度学习机器学习
过拟合处理方法:早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法:以不同的初始值来训练网络,最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果,从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中,接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低,从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同,随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是,即使陷入局部
- 蓝桥杯备考:搜索算法之排列问题
无敌大饺子 1
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#include#includeusingnamespacestd;intn,k;constintN=20;vectorpath;boolst[N];voiddfs(){if(path.size()==k){for(autoe:path){cout>n>>k;dfs();}
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其他
内容概要现代企业数字化转型进程中,内容中台与人工智能技术的深度融合正在重构智能服务的基础架构。通过整合自然语言处理、知识图谱构建与深度学习算法三大技术模块,该架构实现了从数据采集到决策输出的全链路智能化。在数据层,系统可对接CRM、ERP等企业软件,通过标准化接口完成多源异构数据的实时清洗与结构化处理,例如某金融科技平台利用动态知识图谱技术,将分散的客户行为数据与市场情报进行语义关联,形成可解释的
- 单片机设计 基于AT89S52单片机和DS1302的电子万年历设计的详细项目实例
nantangyuxi
C#嵌入式单片机单片机嵌入式硬件机器学习人工智能深度学习数据挖掘大数据
目录基她ST89T52单片机和DT1302她电子万年历设计她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1项目意义...2项目挑战...2项目特点她创新...3项目应用领域...4项目软件模型架构...4项目软件模型描述及代码示例...5项目模型算法流程图...6项目目录结构设计及各模块功能说明...7项目部署她应用...8项目扩展...10项目应该注意事项...11项目未来改进方
- 给你的数据加上杠杆:文本增强技术的研究进展及应用实践
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作者信息:文本出自熵简科技NLP算法团队,团队利用迁移学习、少样本学习、无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术,为熵简科技各大业务线提供底层AI技术支持和可落地的解决方案,包括前沿算法的领域内落地以及持续部署的后台支持等。导读:本文摘自熵简科技NLP团队的内部技术沙龙,文章系统性地回顾了自然语言处理领域中的文本增强技术在近几年的发展情况,重点列举和讨论了18年、19年中人们常用的五类文本增强技术
- 深度学习时间序列预测:LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现
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深度学习时间序列预测:LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现时间序列预测是指根据历史数据对未来的时间点进行预测,对于一些与时间相关的问题,例如气象、股票市场走势等,时间序列预测具有非常重要的应用价值。本文将介绍如何使用深度学习中的LSTM算法,构建针对空气质量(PM2.5)的时间序列单变量模型,并使用Python进行实现。数据准备首先,我们需要收集历史空气质量(PM2.5)数据,以
- 25/2/16 <算法笔记> DirectPose
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DirectPose是一种直接从图像中预测物体的6DoF(位姿:6DegreesofFreedom)姿态的方法,包括平移和平面旋转。它在目标检测、机器人视觉、增强现实(AR)和自动驾驶等领域中具有广泛应用。相比于传统的位姿估计方法,DirectPose试图简化复杂的处理流程,采用端到端的方式直接从图像中输出位姿参数。1.DirectPose是什么?DirectPose是一种端到端的神经网络方法,旨
- USearch: 高效紧凑的单文件向量搜索引擎
eahba
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技术背景介绍近年来,向量搜索技术被广泛应用于诸如推荐系统、图像检索和自然语言处理等领域。FAISS是一个广泛使用的向量搜索库,但我们今天要介绍的是USearch,它是一个更小、更快的单文件向量搜索引擎。虽然USearch和FAISS都采用了HNSW(HierarchicalNavigableSmallWorld)算法,其设计原则和用户体验却有所不同。核心原理解析HNSW算法利用了小世界网络的特性,
- 【USearch:小型高效的单文件向量搜索引擎揭秘】
afTFODguAKBF
python开发语言
引言在处理大规模数据时,向量搜索引擎扮演着无可替代的角色。本文将介绍USearch,一种小型而快速的单文件向量搜索引擎。我们将探讨其工作原理、安装方法,并通过代码示例展示其应用。主要内容USearchvsFAISSUSearch的基本功能与FAISS相同,都是基于HNSW算法的近似最近邻搜索。然而,USearch在设计上更注重简约和用户自定义指标,同时兼容FAISS,且依赖更少。设计原则紧凑性:U
- ”将一维数组a中的n个数逆序存放到原数组“的算法时间和空间复杂度
WZMeiei
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算法1:原地交换数组元素for(inti=0;i
- 25/2/18 <算法笔记> ByteTrack
青椒大仙KI11
笔记
ByteTrack(发表在2021年)是一种高效且精确的**多目标跟踪(Multi-ObjectTracking,MOT)**算法。它属于目标跟踪领域中基于检测的类别(trackingbydetection),核心思想是利用目标检测器的高置信度和低置信度检测结果,通过简单的后处理策略实现高效和准确的目标跟踪。多目标跟踪(MOT)的主要目的是对视频或帧序列中的多个对象进行检测和跟踪。在MOT方法中通
- 使用USearch进行快速高效的向量搜索
dgay_hua
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USearch是一款简洁高效的单文件向量搜索引擎,其基本功能与FAISS相同。如果您曾研究过近似最近邻搜索,那么USearch的接口会让您感到熟悉。FAISS是公认的高性能向量搜索引擎标准,而USearch和FAISS都采用了相同的HNSW算法。然而,USearch在设计理念上与FAISS有显著不同,它更加紧凑并且具有广泛的兼容性,同时并不牺牲性能,重点在于用户自定义度量和减少依赖关系。核心原理解
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和烨
其它分布式
分布式同步锁:原理、实现与应用引言1.分布式同步锁的基本概念1.1什么是分布式同步锁?1.2分布式锁的特性2.分布式锁的实现方式2.1基于数据库的分布式锁实现原理优缺点示例2.2基于Redis的分布式锁实现原理优缺点示例Redlock算法2.3基于ZooKeeper的分布式锁实现原理优缺点示例3.分布式锁的应用场景3.1分布式任务调度3.2缓存更新3.3库存扣减4.分布式锁的挑战与解决方案4.1锁
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蓝桥杯每日一题1.木棒2.n-皇后问题Acwing算法基础课1.子集生成以下是部分题目的代码//木棒inta[70],n;intinit_len,maxn,sum;//分别记录要拼成的长度,遍历上界和下界boolst[70];booldfs(intu,intpart,intcur)//第u组,part第u组的已有长度,cur表示第u组的枚举位置;{if(u*init_len==sum)return
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golemon.
ML机器学习算法人工智能
机器学习十大算法代码实现:使用numpy、pandas,不调用机器学习相关库。已将代码和相关文档上传到了github:golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)一元线性回归:机器学习:一元线性回归_1元线性回归的6种基本公式-CSDN博客逻辑回归:机器学习:逻辑回归-CSDN博客决策树:机器学习:决策树-CSDN博
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满舅娘
wav文件详解分类:视频音频图像处理算法2013-10-1013:5066人阅读评论(0)收藏举报音频wav格式介绍ffmpeg目录(?)[+]工具我们这里使用的工具有ffmpeg,cooledit,ultraedit。音频文件我们以这音频文件为介绍例子文件链接http://pan.baidu.com/s/1j6fbt
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经验分享
量子计算在金融风险预测中的应用正逐渐引起关注。许多金融机构开始探索量子计算如何帮助他们更准确地预测风险。量子计算能处理大量数据,速度远超传统计算机。这使得量子计算在分析复杂的金融市场时,有更多优势。一个显著的例子是投资组合优化。传统方法通常需要大量时间来寻找最佳投资组合。但量子计算可以同时考虑多个投资组合,快速找到最佳方案。此外,量子算法能更好地识别市场波动和风险模式。这有助于金融机构制定更有效的
- Starlink卫星动力学系统仿真建模番外篇8-磁强计
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数学建模算法simulink
磁强计工作原理、相关算法、使用策略及注意事项1.工作原理磁强计用于测量磁场强度和方向,常见类型包括:霍尔效应磁强计:基于霍尔效应,当电流通过导体并置于磁场中时,会在垂直于电流和磁场的方向上产生电压,通过测量该电压可确定磁场强度。磁阻效应磁强计:利用某些材料的电阻随磁场变化的特性,通过测量电阻变化来推算磁场强度。磁通门磁强计:通过铁芯线圈在交变磁场中的饱和效应,测量外部磁场。SQUID磁强计:利用超
- Starlink卫星动力学系统仿真建模第六讲-导航制导与控制系统概述
瓦力的狗腿子
simulink数学建模
本文介绍现代典型卫星姿轨控系统的操作模式。每个模式以功能需求、功能框图和实现途径等形式给出,控制模式的动态效果以各种仿真的形式进行描述和验证。姿轨控系统主要负责卫星在轨期间的任务调度(姿轨控相关)、轨道、姿态确定与控制,具体功能与要求包括:a)任务调度:根据星上姿轨控设备反馈的卫星轨道和姿态信息情况确定姿轨控应采取的姿态指向模式以及控制算法等;b)轨道确定:通过卫星导航接收机完成自主轨道测量与确定
- 【网络安全】WebPack源码(前端源码)泄露 + jsmap文件还原
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前端web安全webpack
前言webpack是一个JavaScript应用程序的静态资源打包器。它构建一个依赖关系图,其中包含应用程序需要的每个模块,然后将所有这些模块打包成一个或多个bundle。大部分Vue等项目应用会使用webpack进行打包,使用webpack打包应用程序会在网站js同目录下生成js.map文件。漏洞风险通过泄露的前端源代码可以查找各种信息,如隐蔽接口、API、加密算法、管理员邮箱、内部功能等等,或
- 运用先进的智能算法和优化模型,进行科学合理调度的智慧园区开源了
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开源人工智能安全运维音视频
智慧园区场景视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。充分利用现有的摄像头设备,无需大规模更换,降低成本同时提升系统的实施效率。用户只需在界面上进行简单的操作,就可以实现全视频的接入及布控。项目搭建地址基础项目搭建地址:本项目基于AI场
- 量化交易入门——平台框架、技术类策略、量化心得
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机器学习深度学习概率论算法
量化平台分类:本地:MC、TB、WH、TS、MT4云端:聚宽、优矿、米筐、bigquantSDK/量化API:万得、东财choice、掘金量化开源框架:PyCTP、Vnpy、zipline、quicklib使用平台的优点:省时省力,无需收集清洗数据无需编写复杂的回测引擎有大量集成好的函数使用使用平台的缺点:无法导入数据;数据有问题就没辙无法自定义下单算法很多限制,如日线只能用收盘价买卖编程语法不统
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教程蓝桥杯职场和发展
有需要2025年参加蓝桥杯比赛的同学往下下看!!!以下是关于近两年(2023年和2024年)蓝桥杯Python组考点的详细总结:一、2023年蓝桥杯Python考点分析在2023年的蓝桥杯Python竞赛中,考点主要集中在基础算法、数据结构、动态规划、数学、高精度计算以及二分查找等方面。(一)基础算法基础算法是竞赛的基石,包括枚举、排序(如冒泡排序、选择排序、插入排序等)、搜索(如BFS和DFS)
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p