- yiui易柚7 是Android什么版本,康佳YIUI易柚系统升级5.0版本
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yiui易柚7是Android什么版本
YIUI易柚是康佳基于最新Android平台深度优化和开发的专业电视操控系统。YIUI易柚适合不同用户的使用习惯，操作简单易用，是电视与安卓的完美结合。2014年5月，康佳在互联网思维的战略指引下，强势推出国内领衔的专业电视操控系统YIUI易柚2.0。经历了多次升级完善，目前已更新至5.0版本。先后推出多个版本，迭代更新速度快YIUI易柚2.02014年5月，YIUI易柚2.0电视操控系统首次亮相
- 利用模型输出，解决Yalmip建模+Cplex求解的约束出错问题
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优化求解matlabmatlab
在进行优化求解过程中，难免会遇到这种情况：Row‘c373’infeasible,allentriesatimpliedbounds.那么应该怎么办呢？当用Yalmip建模+Cplex求解过程中，由于Yalmip的建模方式与Cplex有一定的不同，如图：saveampl(constraint,object,'mymodel');得到结果为：从图中可知，由于没有准确的行编号，利用其对Cplex求解过
- 架构设计之软件建模与软件设计文档
夜夜流光相皎洁_小宁
架构设计#架构案例分析架构设计软件建模UML建模需求分析概要设计软件建模流程建模的定义与建模解决的问题软件设计文档
目录一、概述二、软件建模2.1软件建模的定义2.2软件建模的作用2.3软件建模解决的问题2.3.1明确要解决的领域问题2.3.2最终开发出来的系统包含什么2.3.3软件模型设计流程三、软件设计方法3.1概述3.2类图3.3时序图3.4组件图3.5部署图3.6用例图3.7状态图3.8活动图四、软件设计文档4.1概述4.2需求分析4.3概要设计4.4详细设计4.5总结五、总结一、概述架构师的一系列软件
- 商业计划书代写?别浪费钱
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商业计划书代写商业计划书创业计划书
商业计划书包含的范围很广，但一般离不开以下题目：经营者的理念、市场、客户、比较优势、管理团队、财务预测、风险因素等等。对市场的分析应由大入小，从宏观到微观，以数据为基础，深刻的描述公司/项目在市场中将争取的定位。对比较优势，应在非常清楚本身强弱情况及竞争对手的战略而作分析。至于管理团队，应从各人的背景及经验分析其对公司/项目中不同岗位的作用。财务预测是关键的，应将绝大部分的假设及其所引致的财务影响
- 【OSTEP】操作系统导论-精翻讲解：第五章-进程API
Refulic.
linux运维服务器
写在前面：学习操作系统是一个漫长且容易迷茫的过程。这本书在我的学习过程中给予了很大的帮助。本文将尽量精简内容，仅保留关键部分，并对学习中遇到的难点进行注释和解释。希望这能为初学者提供一些帮助和指引。本文所有涉及的图片及内容皆引用自：OperatingSystems:ThreeEasyPieces作者：RemziH.Arpaci-DusseauandAndreaC.Arpaci-Dusseau(Un
- 一个财务做的python代码--PDF发票文件信息提取
宾不可
pdfpython职场和发展
一、引言（我为什么做）随着国家不断推行数字发票，现在工作中越来越多的电子发票被收取和开具。这给财务人员高效登记大量发票信息提供了充足的环境。日常中，手动从每张发票中提取关键信息并录入Excel表格不仅耗时费力，还容易出错。本文提出了一种基于Python的自动化解决方案，该方案利用pdfplumber库从PDF格式的电子发票中提取文本信息，并结合正则表达式进行信息匹配和清洗，最后将整理好的数据自动写
- Audio-Visual Speech Enhancement（视听语音增强）领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
AndrewHZ
深度学习新浪潮智能手机算法计算机视觉硬件架构硬件工程智能硬件
一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合：中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模，结合知识蒸馏技术，在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识，从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外，中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构，将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模，提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计：中国科大与腾讯天籁实验室
- swagger使用指引
MA_Y_
swagger
1.swagger介绍在前后端分离开发中通常由后端程序员设计接口，完成后需要编写接口文档，最后将文档交给前端工程师，前端工程师参考文档进行开发。可以通过一些工具快速生成接口文档，本项目通过Swagger生成接口在线文档。什么是Swagger？OpenAPI规范（OpenAPISpecification简称OAS）是Linux基金会的一个项目，试图通过定义一种用来描述API格式或API定义的语言，来
- 什么是MVC？什么是SpringMVC？什么是三层架构？
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面试学习路线阿里巴巴mvc架构
文章目录应用分层什么是MVC?什么是SpringMVC？三层架构三层架构和MVC的关系应用分层在讲解什么是MVC之前，先来理解一下什么是应用分层。应用分层是一种软件开发设计思想，将应用程序划分成N个层次，每个层次都分别负责自己的职责，多个层次之间来协同提供完整的功能，根据项目的复杂度，将项目分成三层或四层等。举个例子：比如，一个公司创始初期，创始人要身兼数职，既要做财务，又要做人事，又要做行政，但
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
糯米君_
预处理机器学习python人工智能
RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模，然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个（或多个）特征，更新特征集。4、跳转到步骤2，直到完成所有特征的重要性
- 文件共享服务器风险,如何提高共享文件的安全，可以从哪些方面入手？
曾秋雷
文件共享服务器风险
原标题：如何提高共享文件的安全，可以从哪些方面入手？在企业的网络中，最常用的功能莫过于“共享文件”了。财务部门需要当月员工的考勤信息，人事部门可能不会亲自拿过去，而是在网络上共享；生产部门的生产报表也不会用书面的资料分发，而是放在网络的共享文件夹下，谁需要的话，就自己去查看就可以了，等等。类似的需求还有很多。可见，共享文件的功能，提高了企业办公的效率，使企业局域网应用中的一个不可缺的功能。但是，由
- ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
别团等shy哥发育
数据挖掘与机器学习回归python数据挖掘时间序列分析机器学习
ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文：文章：1、ARIMA模型理论基础 ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写，其中AR表示的是自回归模型，MA表示的是
- 【论文精读】MotionLM
EEPI
自动驾驶深度学习论文阅读
【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩，在数据集达到了SOTA。2存在的问题轨迹回归方面：原本xy预测认为空间过大，有的xy很大（t大速度快的时候），有的xy很小（t小速度慢的时候）。3具体方案Encoder采用了之前的论文Wa
- OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三）
WHCIS
opencvopencv数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中：ttt表示特征类型（共14种基础变体）(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- Flink SQL 优化实战 - 维表 JOIN 优化
腾讯云大数据
大数据数据库flinksql
作者：龙逸尘，腾讯CSIG高级工程师背景介绍维表（DimensionTable）是来自数仓建模的概念。在数仓模型中，事实表（FactTable）是指存储有事实记录的表，如系统日志、销售记录等，而维表是与事实表相对应的一种表，它保存了事实表中指定属性的相关详细信息，可以跟事实表做关联；相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。在实际生产中，我们经常会有这样的需求，以原始数据流
- SpringCloud之网关Gateway
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springcloudgatewayspring
3、过滤器（Filter）：一个标准的SpringWebFilter，SpringCloudGateway中的Filter分为两种类型：GatewayFilter和GlobalFilter。过滤器Filter可以对请求和响应进行处理2、基本搭建①、新建模块②、导入依赖4.0.0com.gatewaycode0.0.1-SNAPSHOTgatewayDemoprojectforSpringBoot8
- 06 Django-orm-多表操作
lzplum619
DjangoLinux相关djangopython
一创建模型实例：我们来假定下面这些概念，字段和关系作者模型：一个作者有姓名和年龄。作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。书籍模型：书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-
- 「前端+鸿蒙」鸿蒙应用开发-TS-模块化
吴维炜
大前端开发前端鸿蒙harmonyos华为typescript
在TypeScript中，模块化是一种将代码分割成独立单元的方式，每个单元可以封装特定的功能或数据。模块化有助于保持代码的组织性、可维护性和可重用性。TypeScript支持ES6模块标准，这意味着你可以使用import和export语句来创建模块。TS快速入门-模块化导出模块成员使用export关键字可以将类、接口、类型、函数或变量导出，以便它们可以在其他文件中被导入。//myModule.ts
- 理解设计模式与 UML 类图：构建稳健软件架构的基石
A_cot
设计模式umlmicrosoft简单工厂模式工厂方法模式
在软件开发的广阔天地里，设计模式与UML（统一建模语言）类图犹如两座灯塔，为开发者照亮前行的道路，指引着我们构建出高质量、可维护且易于扩展的软件系统。今天，就让我们一同深入探索单一职责、开闭原则、简单工厂模式以及UML类图中的关键概念，包括关联、依赖、泛化、实现，还有关联关系中的特殊形式——组合与聚合。一、设计模式的基石：单一职责与开闭原则（一）单一职责原则单一职责原则如同软件世界中的“专注大师”
- 如何使用DeepSeek训练模型
LCG元
大模型人工智能
目录准备工作硬件要求软件环境数据收集与预处理数据收集数据预处理模型构建与训练模型构建模型训练模型评估与调优评估指标调优方法部署与应用部署方式应用集成✍️相关问答DeepSeek模型在医疗领域的具体应用案例有哪些？临床辅助诊疗：医患关系的连接桥梁：医疗科研的学术助手：医疗服务体系革新：医学影像诊断：药物研发：基层医疗能力提升：医疗机器人智能化：如何利用DeepSeek进行多模态数据分析？脑图使用De
- 2025年美赛数学建模 ICM 问题 F: 网络安全强大吗？
深度学习&目标检测实战项目
2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025美赛F题网络安全强大吗思路代码F题
全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析，没有代写论文服务，只会发布思路和代码，因为赛制要求，不会回复私信。内容可能达不到大家预期，请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员，会充分利用chatgpto1
- Python Pandas数据清洗之缺失数据处理
python慕遥
Pandaspythonpandas开发语言
大家好，在数据分析和处理过程中，缺失数据是常见且不可避免的现象。无论是在数据收集、传输或存储的过程中，数据集可能会出现部分丢失。缺失数据的存在不仅会影响数据的完整性，还可能对后续的数据分析和建模造成不利影响。为了保证数据质量，合理处理缺失数据至关重要。Python的Pandas库提供了强大的工具，能够高效处理数据中的缺失值，特别是通过插值和填充技术来弥补数据的缺失。本文将介绍如何使用Pandas处
- 【案例教程】无人机遥感图像拼接及处理
weixin_贾
GIS无人机遥感无人机图像拼接多光谱Photoscan软件
无人机遥感图像采集流程:无人机遥感监测介绍无人机航线规划设计无人机飞行软件操作无人机航拍一般过程无人机遥感图像拼接软件操作:Photoscan软件介绍软件基本操作与实践遥感图像拼接的一般流程遥感图像分组拼接与点云分类无人机遥感图像拼接典型案例：基于无人机航拍的单体三维建模案例基于普通相机拍摄的单体三维建模案例基于无人机航拍的正射影像制图案例利用批处理实现无人机航拍制图案例利用地面控制点提高制图精度
- 《云智算：BI 领域的卓越之选》
thank_lxy
数据仓库etlfinebipowerbietl工程师数据库开发
在数据分析的漫长征程中，我作为一名资深的数据分析师，多年来接触和使用过众多BI工具。然而，当我邂逅云智算之后，它的卓越表现让我深感惊艳，今天就来为大家详细介绍这款极具潜力的BI工具。一、功能齐全，一站式BI体验云智算涵盖了ETL、建模、分析、可视化、自助分析等整个BI流程环节的功能。从数据的抽取、转换和加载，到建立数据模型，再到深入分析和直观的可视化呈现，以及让业务人员能够自主进行分析，它提供了一
- 预测股票走势的ai模型
roxxo
AI模型人工智能深度学习金融
AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI，基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股（基于财务数据+技术指标）✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股：随机森林/XGBoost深度学习预测：LST
- 关于django __str__ 与 __unicode__ 问题
weixin_40105587
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因为所有字符串都作为Unicode字符串从数据库返回，基于字符的模型字段(CharField、TextField、URLField等)在Django从数据库检索数据时将包含Unicode值。即使数据可以放入ASCII字节字符串，也总是如此。您可以在创建模型或填充字段时传入bytestring，并且Django会在需要时将其转换为Unicode。¶选择__str__()和__unicode__()请
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- SQLMesh 系列教程4- 详解模型特点及模型类型
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SQLMesh作为一款强大的数据建模工具，以其灵活的模型设计和高效的增量处理能力脱颖而出。本文将详细介绍SQLMesh模型的特点和类型，帮助读者快速了解其强大功能。我们将深入探讨不同模型类型（如增量模型、全量模型、SCDType2等）的适用场景和优势，并通过实际示例展示如何利用这些模型高效加载数据。无论你是数据工程师还是数据科学家，SQLMesh都能为你提供强大的支持。让我们一起探索SQLMesh
- 字节跳动实习生和校招生内推
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机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等；3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度；4、熟悉相关算法在数据挖
- 开发一个ERP（企业资源计划）系统是一个复杂且需要系统化设计的项目，涉及技术选型、模块设计、数据库规划、权限管理、前后端开发等多个环节
星糖曙光
后端语言（nodejavascriptvue等等）笔记pythondevopsmysqlvue.js
以下是开发ERP系统的关键步骤和示例代码框架，帮助你快速入门。一、核心开发步骤1.需求分析与功能规划目标行业：明确是为制造业、零售业还是通用型企业设计。核心模块：采购管理（供应商、订单、入库）销售管理（客户、订单、出库）库存管理（实时库存、调拨、盘点）财务管理（应收/应付、总账、报表）生产管理（BOM物料清单、工单）人力资源（员工、考勤、薪资）权限管理（角色、数据隔离）2.技术选型前端：React
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序，内付费也用到不少，使用IOS的内付费实现起来比较麻烦，这里我写了一个简单的内付费包，希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者，这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。（LCTT 译注：终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟，不过在当今的 Linux 环境中，常指通过远程或本地方式连接的伪终端，俗称“终端”。）
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器，它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者：eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来，我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数，查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案：
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。
Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序；
Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序；
2.索引有哪些分类？作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清，分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主，部分电视为42寸
2.1080p全高清，分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主，此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题，已1080p尺寸为例：
分辨率固定不变，屏幕尺寸变化较大。
如：效果图尺寸为1920x1080，如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全，解决办法如下：
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件（需要root权限）
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功，仅有专业能力是不够的，处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢？在此，教您简单实用的三个窍门。
第一，多汇报
最近，管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们，做下属最关键的就是要多请示汇报，让上司随时了解你的工作进度，有了新想法也要及时建议。不知不觉，你就有了“追随力”，上司会越来越了解和信任你。
第二，勤沟通
团队的力
- 《O2O：移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来：碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O：Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代，生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质：O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟，让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中，需要将ajax的返回值赋到全局变量中，然后在该页面其他地方引用，因为ajax异步的原因一直无法成功，需将async:false，使其变成同步的。
格式：
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架（1）
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架，Webx3是其第三个升级版本；采用Eclipse的开发环境，现在支持java开发；
采用turbine原型的MVC框架，扩展了Spring容器，利用Maven进行项目的构建管理，灵活的ibatis持久层支持，总的来说，还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格，velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库，尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音，比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好，但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能，而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩)，同时它提供的近似于SQL的查询能力，也是在做NoSQL技术选型时，考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar，该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能，这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有：
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法，reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件，这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后，就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是：搜索+剪枝。有点像是写下棋程序：当前情况下，把所有可能的下一步都做一遍；在这每一遍操作里面，计算出如果按这一步走的话，能不能赢（得出最优结果）。
*《编程之美》上代码有很多错误，且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码：
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前，首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性，却找不到对应的ActionForm类也不会报错，只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类，则先判断是否已经存在ActionForm的实例，如果不存在则创建实例，并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表：像普通表一样，有结构，但是对数据的管理上不一样，临时表存储事务或会话的中间结果集，临时表中保存的数据只对当前
会话可见，所有会话都看不到其他会话的数据，即使其他会话提交了，也看不到。临时表不存在并发行为，因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时，ORACLE只创建了表的结构（在数据字典中定义），并没有初始化内存空间，当某一会话使用临时表时，ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式，如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的：学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员，资深的
- 二维数组（矩阵）对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1，二维数组（N*N），沿对角线方向，从右上角打印到左下角如N=4： 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache（08）——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题，其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁，那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类，可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本，可以用来对比不同数据库之间的表结构，或者同个数据库间的表结构
如果在windows下，直接下载mysql-utilities安装就可以了，然后运行后，会跑到命令行下：
1） 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类，一直很好奇spring怎么实现的？
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
（一）rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
（1）npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站：https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包，来解决常见的一些问题，比如用node-mysql，就可以方便通过nodejs链接到mysql，进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包，使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep
