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Web3.0开发是一个不断演进的领域,涉及到区块链技术、去中心化应用(DApps)、智能合约等多个方面。阶段一:Web3基础知识与区块链原理目标:理解Web3与区块链的基本概念、发展历程与价值主张。掌握区块链的核心原理,包括分布式账本、共识机制、加密算法、智能合约等。学习内容:Web3概述:起源、愿景、与Web2的区别。区块链基础:区块、链式结构、哈希、公钥/私钥、UTXO模型、账户模型等。共识机
- 【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格
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数据挖掘深度学习python机器学习分类自动化人工智能数据挖掘深度学习
音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中,我们将开发一个深度学习项目,用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目,我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集,并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集:GTZAN流派收
- OSPF(1):基础知识与数据包、状态机、工作过程
小度爱学习
网络安全从小白到大神网络
引言上一篇我们学习了RIP:RIP基础知识与配置,可是通过学习,我们发现RIP似乎只能运用在中小型网络中,那么中大型网络应该怎么做呢?这一篇博客我们就来学习OSPFOSPF---开放式最短路径优先协议动态路由优势评价维度:选路佳,收敛快,占用资源少RIP与OSPF比较1.OSPF本身是链路状态型协议,所以计算出的路径不会存在环路,并且使用带宽作为选路依据,所以,OSPF在选路的角度上优于RIP;2
- OSPF(2):基础配置、拓展配置
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引言在前面的学习中我们知道了ospf的基础理论知识:ospf(1),那么这一节我们就来继续学习ospf的配置吧,而在本节我们的学习将基于以下这张图来讲解配置命令:R1、R2、R3都有一个环回接口,分别为1.1.1.1、2.2.2.2、3.3.3.3,每个物理接口的IP地址如图。由于在前面几篇内容中我们已经详细的介绍过如何配置IP地址了,所以本篇内容不再做详细展示,不会的同学可以点击参考之前的博客:
- 深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1人工智能的演进:从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程,从早期的符号主义到如今的连接主义,标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程,而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构,通过大量数据进行训练,从而实现智能。1.2强化学习:智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
- 全面解读 Databricks:从架构、引擎到优化策略
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
架构spark大数据
导语:Databricks是一家由ApacheSpark创始团队成员创立的公司,同时也是一个统一分析平台,帮助企业构建数据湖与数据仓库一体化(Lakehouse)的架构。在Databricks平台上,数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。本文将深入介绍Databricks的平台概念、架构特点、优化机制、功能特性
- 立足西安,昇腾AI为开发者留下了脚印一串
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“人工智能的时代,我能够成为推动世界发展的一支桨吗?”“我爱西安这座城市,而且在学校学习了那么多与IT开发相关的课程,未来我很希望能留在西安发展。”西安电子科技大学计算机学院的几名学生如是对笔者说。每个人在学校里都会有迷茫,不论你所学是什么,只有站在当下,脚踏实地方可仰望苍穹。他们也是如此,面对智能时代的变数,他们渴望去做更多的尝试。4月23日,以“创未来,享非凡”为主题的昇腾AI开发者创享日首站
- AI歌手会成为主流吗?
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AI歌手会成为主流吗?在如今这个科技迅猛发展的时代,AI歌手渐渐走入我们的视野。或许你会想,AI真的能够唱歌,它的歌声能与真实歌手相媲美吗?让我们一起探索这个引人入胜的主题,看看AI歌手的发展现状、优缺点,以及它在音乐行业的未来前景。1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代,AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据,AI能够学习并模仿特定歌手
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1.强化学习概述**强化学习(ReinforcementLearning,RL)**是一种机器学习方法,旨在通过试验与反馈的交互,使智能体(Agent)在动态环境中学习决策策略,以最大化累积奖励(CumulativeReward)。相比监督学习和无监督学习,强化学习更关注长期目标,而非简单地从标签中学习。核心概念智能体(Agent):进行学习和决策的主体。环境(Environment):智能体所在
- 【机器学习:二十七、决策树集合】
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机器学习机器学习决策树人工智能数据挖掘深度学习算法分类
1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法,通过组合多个弱学习器(决策树)形成一个强学习器,显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点,降低单个模型的偏差与方差,提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合,减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升:在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强:对
- 学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐
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深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师,现在我想进入人工智能领域,特别是大型语言模型。说到人工智能,我是一个完全的新手,所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。首先,我知道嵌入式系统涉及许多低级编程、微控制器、实时操作系统等。人工智能,特别是像GPT这样的大型模型,似乎处于另一端,处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
- 机器学习——认识有监督学习与无监督学习
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目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式,它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。有监督学习有监督学习中,数据集中的每个样本都有明确的标签或目标输出。学习的目标是通过对有标签数据的学习,建立输入特征和输出标签之间的映射关系,以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。常见的有监
- 数据增强方法及其工具
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数据增强(DataAugmentation)是指在训练深度学习模型时,通过对现有数据进行一系列变换,从而生成新的样本。数据增强有助于增加数据的多样性,减少过拟合,提升模型的泛化能力,尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤,这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强
- 基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统,包括训练、评估、前端和服务端代码
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人脸表情检测该项目已训练好网络模型,配置好环境即可运行使用,效果见图像,实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍:【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档【类别】对7种表情检测
- Python 潮流周刊#78:async/await 是糟糕的设计(摘要)
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- Python 潮流周刊#79:Python 的元数据困境(摘要)
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- Python 潮流周刊#83:uv 的使用技巧(摘要)
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本周刊由Python猫出品,精心筛选国内外的250+信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进Python技术,并增长职业和副业的收入。分享了12篇文章,12个开源项目,2则热门讨论,全文2300字。以下是本期摘要:文章&教程①UV的使用技巧②用pyinfra和ChimeraLinux开发一个小型CDN③高效的Python开发者工
- Python 潮流周刊#65:CSV 有点糟糕(摘要)
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本周刊由Python猫出品,精心筛选国内外的250+信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进Python技术,并增长职业和副业的收入。分享了12篇文章,12个开源项目,全文2000字。以下是本期摘要:文章&教程①CSV有点糟糕。DSV有点不错②用Scrapy和Playwright实现无限滚动页面的抓取③用Python作测试(第9
- AI技术架构:从基础设施到应用
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人工智能(AI)的发展,正以前所未有的速度重塑我们的世界。了解AI技术架构,不仅能帮助我们看懂AI的底层逻辑,还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。一、基础设施层:AI技术的坚实地基基础设施层是AI技术架构的“地基”,为整个系统提供计算能力和存储保障。没有强大的基础设施,复杂的AI模型和应用无法落地。1.GPU(图形处理单元):并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎,专为大规模并行计算设计。技术优
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- 大模型-Qwen2.5 技术报告解读
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Abstract主要是在介绍通义千问2.5(Qwen2.5)这一大型语言模型系列,涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面,旨在展示其先进性与实用性。训练阶段改进预训练阶段说明了Qwen2.5在预训练时对数据集进行了大规模的扩充,将高质量预训练数据集的词元数量从之前的7万亿提升到了18万亿。词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位(比如单词、汉
- 第八讲 SPU密态引擎
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第八讲SPU密态引擎为什么做SPU?模型对用户加密提示词对公司加密同时保护模型和提示词为什么要隐私计算?数据是敏感的数据是重要的技术路线:多方安全计算同态加密差分隐私可信硬件挑战:易用性差,性能差需要:原生AI框架支持,编译器运行时协同优化SPU简介前端:支持主流AI前端,降低学习成本,复用AI前端能力编译器:隐私保护领域IR,复用AI编译器部分优化,加密计算的优化运行时:指令并行,数据并行,多种
- 25.1.17学习内容
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B-迷宫Description给定一个N×M方格的迷宫,迷宫里有T处障碍,障碍处不可通过。在迷宫中移动有上下左右四种方式,每次只能移动一个方格。数据保证起点上没有障碍。给定起点坐标和终点坐标,每个方格最多经过一次,问有多少种从起点坐标到终点坐标的方案。Input第一行为三个正整数N,M,T,分别表示迷宫的长宽和障碍总数。第二行为四个正整数SX,SY,FX,FY,SX,SY代表起点坐标,FX,FY代
- .NET 学习:从基础到进阶的全面指南
来恩1003
.NET.net学习
.NET学习资料.NET学习资料.NET学习资料在当今软件开发的广阔领域中,.NET是一个备受瞩目的开发平台,以其强大的功能、跨平台的特性以及丰富的生态系统,吸引着众多开发者投身其中。无论是构建企业级应用、Web应用还是移动应用,.NET都展现出了卓越的能力。以下将为你详细介绍.NET的学习路径,帮助你从入门逐步走向精通。一、认识.NET:基础概念与环境搭建了解.NET框架:.NET是一个由微软开
- 关于我的博客建站经历
忆宸_1
博客前端
我是一名前端开发工程师,从大四的时候开始自学前端,荒废了三年时光,在大四的时候才算真正走进“编程”这扇大门。也是从那个时候开始学着搭建自己的个人博客,用来记录自己的学习笔记,但是却坚持不下来。而且发现一个奇怪的现象,对于搭建站点的过程我很感兴趣,内容输出却坚持不下来,这是我需要反思的地方。我也翻了翻过往的文章,大多都是记录单一知识点,而且内容很少,缺乏自己的思考。现在AI技术已经很成熟了,再记录这
- 【深度学习】AMP(Automatic Mixed Precision,自动混合精度)
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深度学习人工智能
@[toc]AMP(AutomaticMixedPrecision,自动混合精度)AMP在深度学习中,AMP(AutomaticMixedPrecision,自动混合精度)是一种通过混合使用单精度(FP32)和半精度(FP16)来加速训练并减少显存占用的技术。它能够在不显著损失模型精度的情况下,大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练?混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度
- 智能化植物病害检测:使用深度学习与图像识别技术的应用
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深度学习人工智能
植物病害一直是农业生产中亟待解决的问题,它不仅会影响作物的产量和质量,还可能威胁到生态环境的稳定。随着人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是深度学习和图像识别技术的应用,智能化植物病害检测已经成为一种趋势,能够大幅提高病害检测的效率与准确性。本文将介绍如何使用深度学习和图像识别技术,通过Python编写的智能化病害检测程序,实现对植物叶片病害的自动识别与分类。1.项目背景与目标在农业领域,及时发现
- 阿里p5学习路线图?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
学习java架构
阿里P5是指阿里巴巴集团内部对于工程师职级的一种称呼,达到P5通常意味着该工程师已经具备了较为资深的经验和技能。针对Java架构师的学习路线图,这里提供一个大致的方向以及一些可能的思维导图分支和代码示例主题。请注意,具体的晋升标准和学习路径可能会根据公司的具体要求和个人的职业发展方向有所不同。Java架构师学习路线图(简化版)1.基础知识巩固Java语言基础:深入理解面向对象编程、多线程、异常处理
- 深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能
文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱?2.3如何入门大模型?2.4LLM的结构2.4.1Transformer2.4.2Prompts2.4.3FineTuning3本地跑大模型3.1Ollama运行开源LLM3.1.1启动并运行3.1.2使用api访问3.1.3设置外网访问3.
- 网络安全学习 day1
whoami-4
网络安全web安全学习php
前言计算机病毒种类狠毒蠕虫病毒--->具备蠕虫特性的病毒;1.繁殖性特别强(自我繁殖);2.破坏性木马--->木马屠城故事--->木马本身不具备任何破坏性。用于控制后门的一个程序(后门--->指的是测试人员在目标系统中植入的一种隐藏式访问途径,可以使得在未来未得到授权的情况下重新访问系统)网络安全--->已经不再局限于网络世界,而是提升到了工控安全、网络空间安全。APT攻击--->高级可持续攻击;
- 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
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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
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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
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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
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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
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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
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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