- C++ 11 Lambda表达式和min_element()与max_element()的使用_c++ lamda函数 min_element((1)
2401_84976182
程序员c语言c++学习
既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上CC++开发知识点,真正体系化!由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新如果你需要这些资料,可以戳这里获取#include#include#includeusingnamespacestd;boolcmp(int
- 全面触摸屏输入法设计与实现
长野君
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:触摸屏输入法是针对触摸设备优化的文字输入方案,包括虚拟键盘、手写、语音识别和手势等多种输入方式。本方案通过提供主程序文件、用户手册、界面截图、示例图、说明文本和音效文件,旨在为用户提供一个完整的、多样的文字输入体验。开发者通过持续优化算法和用户界面,使用户在无物理键盘环境下也能高效准确地进行文字输入。1.触摸屏输入法概述简介在现代信息技术飞速发展的今天,触摸屏
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- 利用技术分享提升个人影响力
AI天才研究院
计算AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《利用技术分享提升个人影响力》关键词:技术分享、个人品牌、影响力、内容创作、互动反馈、持续成长摘要:本文将深入探讨技术分享在个人发展中的重要作用,通过详细分析技术分享的意义、平台选择、内容创作、互动反馈及个人影响力提升策略,帮助读者掌握利用技术分享提升个人影响力的实用方法。第一部分:引言与基础第1章:技术分享的意义与价值1.1.1技术分享的历史与发展技术分享作为一种知识传播的方式,其历史可以追溯到
- 零信任落地难题:安全性与用户体验如何两全?
粤海科技君
安全零信任终端安全网络安全iOA
在零信任架构的实施过程中,平衡安全性与用户体验是企业数字化转型的核心命题。这一挑战的本质在于:既要通过「永不信任,持续验证」的安全机制抵御新型攻击,又要避免过度验证导致的效率损耗。一、矛盾根源:安全与体验的天然张力零信任的“永不信任”原则,本质上要求对每一次访问都进行动态评估,但这与用户对“便捷、流畅”的诉求存在天然冲突。例如:频繁的身份验证(如每次登录都需短信验证码)会打断工作节奏,某制造企业统
- 【Freertos实战】零基础制作基于stm32的物联网温湿度检测(教程非常简易)持续更新中.........
熬夜的猪仔
stm32物联网嵌入式硬件
本次记录采用Freertos的第二个DIY作品,基于Onenet的物联网温湿度检测系统,此次代码依然是全部开源。通过网盘分享的文件:物联网温湿度检测.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1uj9UURVtGE6ZB6OsL2W8lw?pwd=qm2e提取码:qm2e大家也可以看看我上个的开源项目【Freertos实战】零基础制作基于stm32智能小车(教程非常简易)实物演示
- 设计可靠 LoRaWAN 设备时需要考虑的关键能力
门思科技
技术分享网络服务器物联网运维嵌入式硬件
引言LoRaWAN已经成为低功耗广域网(LPWAN)中的重要标准,在智慧农业、能源管理、城市基础设施监测等领域得到大规模应用。然而,设计一款真正能够在各种复杂环境中稳定运行、可远程管理、可持续升级的设备,需要从底层架构就进行深度思考,而不仅仅是简单集成一个无线模块。如果缺乏系统性的设计,设备在面对实际部署时会遇到连接不稳、电池过快耗尽、远程控制受限等问题,导致后期维护成本大幅上升。下面,我们将从工
- 模型训练与部署注意事项篇---resize
Atticus-Orion
图像处理篇深度学习篇模型训练与部署注意事项篇深度学习计算机视觉人工智能
图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中,图像大小的选择是影响模型性能(精度、速度、泛化能力)的关键因素之一。两者的关系既相互关联,又存在一定的灵活性,具体可从以下几个方面详细分析:一、核心关系:训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型(如YOLOv5、v7、v8等)的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联,即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础,而推理
- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- LLM-生成器判别器的实现
总结首先,使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后,使用训练好的生成判别器,对每个可能的生成结果进行打分,得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后,结合两者的输出,用贝叶斯规则调整每个词的概率,选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合,生成过程可以更好地满足预期需求,如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
- NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术:使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域,集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中,我们将探讨如何在ROS2(机器人操作系统2)环境中利用BLIP(引导语言图像预训练)模型进行实时图像字幕制作,并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点,该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作,并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- 第三章:网络安全基础——构建企业数字防线
阿贾克斯的黎明
网络安全web安全安全
目录第三章:网络安全基础——构建企业数字防线3.1网络协议安全深度解析3.1.1TCP/IP协议栈安全漏洞图谱3.1.2关键安全协议剖析3.2网络攻击全景防御3.2.1OWASPTop102023最新威胁3.2.2高级持续性威胁(APT)防御3.3网络安全设备部署指南3.3.1下一代防火墙(NGFW)配置要点3.3.2IDS/IPS系统部署方案3.4企业网络架构安全设计3.4.1安全分区最佳实践3
- AWS 管理秘籍(一)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/cf1c4e1db999839ba88fc56df4011156译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0序言AWS平台的增长速度非常快,正在被各行各业广泛采用。正如俗话所说,朋友不会让朋友建立数据中心。不管从哪个角度看,按需计算、网络和存储的模式将持续存在。尤其是当你看到AWS平台在功能和增强方面的更新速度时,很难再去反对站在巨人的肩膀上,尤其是
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刘孬孬沉迷学习
5G学习笔记信息与通信
5G标准学习笔记14-CSI–RS概述大家好~,这里是刘孬孬,今天带着大家一起学习一下5GNR中一个非常非常重要的参考信号------------------CSI-RS信号,CSI-RS不是持续发送,UE只能在网络明确配置了CSI-RS的情况下才能使用其进行信道测量。前言对于CSI-RS,肯定还离不开前面所说的CSI(channelstateinformation),前面也讲过CSI对于MIMO
- Flink时间窗口详解
bxlj_jcj
Flinkflink大数据
一、引言在大数据流处理的领域中,Flink的时间窗口是一项极为关键的技术,想象一下,你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的,这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念,你就需要处理无穷无尽的数据,难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用,就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”,方便我们对这些数据进行处理和分析。比如,我们可以定义一个1小时的时
- 树莓派 —— 在树莓派4b板卡下编译FFmpeg源码,支持硬件编解码器(mmal或openMax硬编解码加速)
信必诺
FFmpeg树莓派FFmpeg编译源码mmalopenMax树莓派树莓派4b
FFmpeg相关音视频技术、疑难杂症文章合集(掌握后可自封大侠⓿_⓿)(记得收藏,持续更新中…) 正文 1、准备工作 (1)树莓派烧录RaspberryPi系统 (2)树莓派配置固定IP(文末) (3)xshell连接树莓派 (4)
- Git 分支管理规范
一、大公司的分支管理实践1.GitFlow(经典模型)master:主分支,仅用于发布正式版本featureelop:开发分支,集成新功能feature/*:功能分支,从featureelop分支创建,用于开发新功能release/*:发布分支,从featureelop分支创建,用于测试和修复hotfix/*:热修复分支,从master分支创建,用于紧急修复2.GitHubFlow(持续交付型)m
- 20k软件测试工程师必会——Jenkins+Git+Appium 持续集成策略
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持续集成(Continuousintegration,简称CI)持续集成是一种开发实践,它倡导团队成员需要频繁的集成他们的工作,每次集成都通过自动化构建(包括编译、构建、自动化测试)来验证,从而尽快地发现集成中的错误。让正在开发的软件始终处于可工作状态,让产品可以快速迭代,同时还能保持高质量。Jenkins是基于Java开发的持续集成工具,开源免费,官网:https://jenkins.io/Ap
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在使用Python开发项目时,我们经常会遇到依赖包安装失败的问题。今天,我们就以accelerate包为例,详细探讨一下可能的原因以及解决方法。通过这篇文章,你将了解到Python包安装失败的常见原因、如何切换镜像源、如何手动安装包,以及一些实用的注意事项。一、问题背景在开发一个深度学习项目时,我需要安装accelerate包来优化模型的训练过程。然而,当我运行以下命令时:bash复制pipins
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向往风的男子
cephceph
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》暂未更新《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》运维日常《l
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巴伦是只猫
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特征缩放(FeatureScaling)详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤,旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度,从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放?(1)问题背景量纲不一致:例如:特征1:年龄(范围0-100)特征2:收入(范围0-1,000,000)梯度下降的困境:量纲大的特征(如收入)会导致梯度更新方向偏离最优路径,收敛缓慢。量纲小的特征(如
- android沙箱逃逸漏洞,【技术分享】沙盒逃逸技术详解(一)
weixin_40004051
android沙箱逃逸漏洞
预估稿费:170RMB投稿方式:发送邮件至linwei#360.cn,或登陆网页版在线投稿写在前面的话在过去的十多年里,针对恶意软件沙盒逃逸技术的分析已经成为了对抗高级持续性威胁的银弹,虽然这种技术变得越来越热门,但是恶意软件的开发者们似乎也找到了一种基于静态分析的方法(例如加密、混淆处理和反逆向保护等技术)来躲避传统反病毒安全工具的检测。因此,针对恶意软件沙盒逃逸技术的分析与研究已经成为了我们抵
- 扔物线--Kotlin协程训练营2期-2
笔记仅做自己学习用,方便自己复习知识。若正好可以帮助到Viewer,万分欣喜~若博客侵权,扔物线大大不允许放上面,麻烦告知本文是扔物线Kotlin第二期协程训练营的第二篇文章没看过第一篇文章的可以先看第一篇:https://blog.csdn.net/bluerheaven/article/details/106969835目录一、Retrofit对协程的支持二、Retrofit和RxJava的结
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Python编程之道
Python编程之道pythonpip自动化ai
Pythonpip在自动化脚本中的应用关键词:Pythonpip、自动化脚本、依赖管理、虚拟环境、包安装、持续集成、DevOps摘要:本文深入探讨Python包管理工具pip在自动化脚本开发中的应用实践。我们将从pip的核心功能出发,详细分析其在依赖管理、环境隔离、自动化部署等方面的应用场景,并通过实际案例展示如何利用pip构建可靠的自动化工作流。文章还将介绍pip的高级特性、最佳实践以及与CI/
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如何使用Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具,具备以下核心功能与特点:技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型(来自ImageNet数据集)集成图像增强预处理技术(随机裁剪、旋转、翻转等)采用多数投票机制提升预测稳定性基于置信度评分的结果筛选策略功能流程用户通过GUI界面选择待识别图
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人工智能深度学习网络知识图谱大数据
❝一句话概括:与其训练一个越来越大的“六边形战士”AI,不如组建一个各有所长的“复仇者联盟”,这篇论文就是那本“联盟组建手册”。(原论文题目见文末,点击阅读原文可直接跳转至原文链接,Publishedonarxivon03Jul2025,byRenminUniversityofChina)*第一阶段:核心思想概览**论文的动机*在面对“未来的家庭娱乐会是什么样?”或“结合最新的财报和市场趋势,分析
- 大型语言模型(LLM, Large Language Models)基模和 Chat 模型之间的区别
一、概述最近看大模型相关的知识,有看到大模型都有基础模型(base)和对话模型(chat),不太清楚什么时候用到基础模型,什么时候用到对话模型,故有此文。通过了解,最简单的概述就是基于基础模型会训练出一个对话(Chat)模型,对话模型主要用于对话场景,基础模型主要做文本生成,没有上下文对话的能力。在模型命名上也能看出来区别,例如:Qwen-72B和Qwen-72B-ChatChatGLM3-6B-
- IP与“谷子”齐飞,阅文“乘势而上”?
爆火的“谷子经济”,又捧出一只“潜力股”。近日,阅文集团股价持续上涨,5日累计涨幅达13.20%。这其中,周三股价一度大涨约15%至29.15港元,强势突破20日、30日、120日等多根均线,市值突破280亿港元关口。股价持续大涨的背后,阅文集团领投卡牌潮流文化品牌Hitcard发出来新的信号。显然,这是“阅文好物”商业化提速的一次关键布局。预计阅文好物后续将与Hitcard拓展IP商业化合作范围
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。