- 深入了解 C# 中的 LINQ:功能、语法与应用解析
江沉晚呤时
NetcoreC#solrlucenec#.netcore
1.什么是LINQ?LINQ(LanguageIntegratedQuery,语言集成查询)是C#和其他.NET语言中的一种强大的查询功能,它允许开发者在语言中直接执行查询操作。LINQ使得开发者可以使用C#语法(或VB.NET)直接对集合、数据库、XML等数据源进行查询和操作,而不需要依赖外部查询语言(如SQL)或者复杂的API。LINQ提供了一个统一的查询模型,可以对各种数据源进行查询,包括集
- YashanDB恢复
数据库
本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%95%B0%E6%8D%AE%...操作说明使用本方式执行恢复时,要求当前数据库实例处于NOMOUNT状态。执行恢复操作的数据库版本需与生成备份集的数据库版本完全一致。共享集群部署中,只能在主集群上执行恢复操作(即其角色必须为MASTER\_ROLE,可查询视图
- 决策树算法及其python实例
m0_74831463
算法决策树python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建(SfM 算法)
小寒学姐学AI
3d算法计算机视觉人工智能深度学习python三维重建
【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
- 集睿致远CS5518 Mipi转lvds点屏方案芯片,pin to pin替代国腾GM8775C方案
单片机芯片嵌入式
GM8775C型DSI转双通道LVDS发送器产品主要实现将MIPIDSI转单/双通道LVDS功能,MIPI支持1/2/3/4通道可选,最大支持4Gbps速率。LVDS时钟频率最高154MHz,最大支持视频格式为FULLHD(1920x1200)。产品特征MIPI输入:支持MIPI®D-PHY版本1.00.00和MIPI®DSI版本1.02.00;支持1~4个数据通道,1个时钟通道;支持ULPS(超
- SpringBoot整合Swagger和Mybatis-Plus
_拾柒_
springbootmybatis
一、Swagger(一)、Swagger简介Swagger是一种用于描述、设计、构建和使用RESTful风格的Web服务的工具集和规范。它提供了一种标准的方式来定义API,并生成交互式文档,使得开发人员、测试人员和其他利益相关者可以快速了解和使用API。(二)、Swagger特点自动生成文档:基于API定义,Swagger可以自动生成交互式文档,其中包含了API的详细说明、请求示例、响应示例等信息
- SQL中where与having的区别
WD技术
#mysql面试sql数据库database
1.where和having的区别2.聚合函数和groupby3.where和having的执行顺序4.where不能使用聚合函数、having中可以使用聚合函数1.where和having的区别where:where是一个约束声明,使用where来约束来自数据库的数据;where是在结果返回之前起作用的;where中不能使用聚合函数。having:having是一个过滤声明;在查询返回结果集以后
- Spring Cloud:微服务架构的利器
Earth explosion
架构springcloud微服务
在当今快速变化的软件开发领域,微服务架构凭借其灵活性、可扩展性和易于维护的特点,成为了众多企业构建大型应用系统的首选方案。而SpringCloud,作为Spring生态系统中的一部分,为开发者提供了一整套用于构建微服务架构的工具集,极大地简化了微服务应用的开发、部署和管理过程。本文将深入介绍SpringCloud的核心概念、关键技术及其在实际项目中的应用。一、SpringCloud简介Spring
- GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节
weixin_30777913
开发语言大数据深度学习人工智能spark
在快消品(FMCG)行业,需求计划(DemandPlanning)、库存管理(InventoryManagement)和需求供应管理(DemandSupplyManagement)是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合,为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案,显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
- 一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用
AI Echoes
深度学习人工智能deepseek机器学习算法
一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调(Fine-Tuning)的含义与特点定义与作用微调指在预训练好(通用)的基础模型上,通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数,使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”,更好地理解专业术语和领域知识,从而提升准确性和响应质量。例如,为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型,往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
- HarmonyOS实战开发-如何打造购物商城APP。
码牛程序猿
鸿蒙工程师HarmonyOS鸿蒙harmonyosOpenHarmony鸿蒙鸿蒙应用开发华为鸿蒙开发HarmonyOS
今天给大家分享一个非常好的实战项目,购物商城,购物商城是一个集购物、娱乐、服务于一体的综合性平台,致力于为消费者提供一站式的购物体验。各种功能都有涉及,最适合实现学习。做好商城项目,肯定会把开发中遇到的百分之60的技术得到实战的经验。下面介绍一下商城的主要模块:首页1,搜索框,点击进入搜索页面2,顶部分类,通过不同分类查询对应信息3,广告轮播,自动切换图片,可以进行点击进入4,商品列表,展示每个项
- MyBatis 中 resultType 的使用详解
旧故新长
windows
MyBatis中resultType的使用详解1.resultType的含义在MyBatis中,resultType指的是每一行查询结果的Java类型,而不是整个结果集的类型。常见的用法:resultType="java.lang.String":表示每一行是一个字符串。resultType="com.example.User":表示每一行是一个User对象。2.resultType与方法返回值类
- 如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介
人工智能机器学习大模型llm
背景:为什么需要一个「裁判员大语言模型」?随着大模型(LLM)技术的爆发式应用,如何快速、客观评估模型回复质量成为行业痛点。对于回答客观问题的LLM,目前业内已经有比较成熟的数据集进行效果评测与模型打榜。但是如何对一个开放式生成LLM进行效果评估,尤其在知识问答、客服对话、内容合规、RAG(检索增强生成)等场景中,目前主流的评测方式仍存在一定的局限性:人工标注:成本高昂、效率低下;传统的自动化评估
- 【Linux】Linux下调试器gdb的使用
安 度 因
Linuxlinux运维服务器测试工具调试
作者主页:@安度因学习社区:StackFrame专栏链接:Linux文章目录一、前言二、铺垫三、指令集和使用1、指令集2、演示四、结语如果无聊的话,就来逛逛我的博客栈吧!一、前言前几篇Linux博客中,我们分别学习了与编辑、编译、自动化构建代码、上传代码的工具。而今天,我们将学习最后一个工具——Linux下的调试器gdb
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
机器学习线性回归python
一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 深入理解正则表达式:语法全解析
谢兴豪
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:正则表达式是一种用于文本匹配的模式,广泛应用在文本处理、数据验证等领域。本文将全面探讨正则表达式的语法细节,包括字符匹配、元字符、字符类、量词、分组与反向引用、选择与否定、位置锚点、预定义字符集、模式修饰符、回溯控制以及正向先行断言和正向后行断言。掌握这些知识有助于提高编程效率和代码质量。1.正则表达式简介正则表达式是IT行业中的“瑞士军刀”,它们在文本处理、
- PTA基础编程集7-20 打印九九口诀表 (15分)
ohhTechSoon
PTA基础编程集
7-20打印九九口诀表(15分)下面是一个完整的下三角九九口诀表:11=112=222=413=323=633=914=424=834=1244=1615=525=1035=1545=2055=2516=626=1236=1846=2456=3066=3617=727=1437=2147=2857=3567=4277=4918=828=1638=2448=3258=4068=4878=5688=6
- 使用LLM自动化生成微电网Simulink模型
MC数据局
自动化运维
使用LLM自动化生成微电网Simulink模型!⚡在构建微电网仿真模型时,我们通常需要手动拖拽模块、设置参数,耗费大量时间。现在,通过结合LLM(如GPT-4)与MATLAB脚本,我们可以自动生成完整的微电网Simulink模型!微电网模型核心功能:光伏功率生成:通过正弦波模拟白天和夜晚光伏输出的动态变化。电池管理系统(BMS):基于净功率实现电池的充放电控制,动态更新SOC(电池状态)。⚡负载建
- FDTD:基于Python的电磁场模拟开源库教程
邱进斌Olivia
FDTD:基于Python的电磁场模拟开源库教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fd/fdtd项目介绍FDTD(Finite-DifferenceTime-Domain)是一个致力于电磁场仿真的开源项目,由flaport维护。此项目基于Python语言,提供了一套灵活且强大的工具集,用于解决各种电磁学问题,包括但不限于光学、射频以及微波工程中的传播、散射等问
- 大模型微调
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人工智能
文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三,使用算子分析数据并进行数据处理四,划分训练集和测试集五,编写训练脚本开始训练六,进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调,让模型输出更加通畅接近人的使用语言一、使用的库modelscope:提供模型、数据集下载能力data-juicer:提供数据集处理能力ms-swift:
- 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法
阳光明媚大男孩
机器学习人工智能
完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习(PartialLabelLearning,PLL)框架来生成一个包含部分标签的数据集,并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数,主要分为以下几部分:数据预处理与加载:使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集,并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成:为每个样本生成多个候选标签,并模
- 查看 CUDA cudnn 版本 查看Navicat GPU版本
FergusJ
备份python开发语言
查看显卡型号:lspci|grepVGA(lspci是linux查看硬件信息的命令),屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()
- 利用你的完美主义天赋—超能力使用指南(上)
魙先生
辨证系列生活问题都有解/让自己变更好工作问题都有解/让工作更顺利生活
前情回顾:《完美还是完成》(二):你的完美主义—从缺陷到超能力你的过度准备,有时会沉淀为他人无法复制的专业壁垒你的想太多,其实是提前填坑把焦虑变成“弹药库”,需要时随时掏证据。完美主义不是胆小,而是带着救生圈学冲浪本期:《完美还是完成》(三):请好好利用你的完美主义天赋—完美主义的超能力使用指南:怎么做(细化方法篇)■怎么做:方法把完美主义工具化,让它为你所用●允许战略不完美,践行60分微习惯:完
- 深入解析 .NET 中的依赖项加载机制:原理、实现与最佳实践
江沉晚呤时
Netcore前端数据库c#.netcore
在现代应用程序的开发中,依赖项管理与加载是非常重要的组成部分,尤其是在大型系统中,如何高效地加载和管理依赖项可以极大地影响应用程序的性能、可维护性和扩展性。在.NET中,依赖项加载不仅涉及静态依赖的管理,还包括动态加载组件和程序集的能力。本文将详细讲解.NET中的依赖项加载机制,覆盖从静态依赖注入到动态加载的所有重要概念。1.依赖项加载的基本概念1.1依赖项与依赖注入(DI)依赖项是一个对象在其生
- MDX语言的软件工程
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
MDX语言的软件工程引言在现代软件开发中,技术的进步不断推动着开发流程的变化与优化。MDX(MultidimensionalExpressions)语言作为一种用于查询和操作多维数据集的表达式语言,已在数据分析、商业智能等领域得到了广泛应用。本文将探讨MDX语言在软件工程中的应用,包括其基本概念、工作原理、最佳实践以及在数据分析系统中的具体案例。1.MDX语言概述MDX最初由微软开发,通常用于访问
- Django ORM自定义排序的实用示例
上官美丽
技术分享django数据库sqlite
在使用Django进行开发时,ORM(对象关系映射)是一个非常强大的工具。它让我们可以用Python代码直接操作数据库,而不需要写SQL语句。当我们需要对数据进行排序时,DjangoORM同样提供了丰富的功能。今天,我们就来聊聊如何在Django中实现自定义排序,帮助你更好地管理和展示数据!理解DjangoORM的排序功能DjangoORM提供了order_by()方法,允许我们对查询集进行排序。
- dfs(二十二)78. 子集
曾几何时`
#DFS深度优先算法数据结构
78.子集给你一个整数数组nums,数组中的元素互不相同。返回该数组所有可能的(幂集)。解集不能包含重复的子集。你可以按任意顺序返回解集。示例1:输入:nums=[1,2,3]输出:[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]示例2:输入:nums=[0]输出:[[],[0]]提示:1>res;vectorpath;vector>subsets(vector
- 探索 Tavily Search API:为 AI 提供快速准确的搜索结果
nseejrukjhad
人工智能python开发语言
引言在当今的技术时代,AI代理(如大型语言模型)日益需要实时、准确和事实性强的搜索结果。TavilySearchAPI就是为此而生的。这篇文章将介绍如何将TavilySearchAPI集成为一个检索器,使开发者可以在应用中快速获取所需信息。此外,我们将讨论这一集成过程中的挑战及其解决方案。主要内容1.TavilySearchAPI简介TavilySearchAPI是一个专门为AI代理设计的搜索引擎
- 车辆检测与识别:车辆分类_(9).车辆分类模型的评估与优化
zhubeibei168
机器人(二)分类数据挖掘人工智能计算机视觉机器学习视频监控
车辆分类模型的评估与优化在车辆检测与识别领域,车辆分类模型的评估与优化是确保模型性能和可靠性的关键步骤。本节将详细介绍如何评估车辆分类模型的性能,并提供一些优化技术,以提高模型的准确性和效率。模型评估指标1.准确率(Accuracy)准确率是最直观的评估指标,表示分类器正确分类的样本占总样本的比例。然而,在不平衡数据集上,准确率可能具有误导性。fromsklearn.metricsimportac
- 云原生分布式存储:数据洪流中的时空折叠艺术
桂月二二
云原生分布式
引言:数据维度战争的新防线蚂蚁集团存储集群达500EB规模,Netflix每日处理3PB视频数据。AWSS3支持每秒1.5亿次请求,字节跳动对象存储延迟低至12ms。IDC预测2026年全球存储开销达亿,沃尔玛每秒处理万笔交易日志,沙特阿美地震勘探数据集超。微软冷存单价降至0.00099/GB·月,中国天眼FAST每秒生成160GB射电数据,Twitter使用Ambry实现250万IOPS。Gar
- 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
ITeye
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