- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- LeetCode135☞分糖果
fantasy_4
LeetCode刷题javapythonleetcode贪心算法算法
关联LeetCode题号135本题特点贪心两次遍历,一次正序遍历,只比较左边,左边比右边大的情况i-1i一次倒序遍历,只比较右边的,右边比左边大i+1i本题思路classSolution:defcandy(self,ratings:List[int])->int:candy=[1]*len(ratings)#右大于左foriinrange(1,len(ratings)):ifratings[i]>
- LeetCode134☞加油站
fantasy_4
LeetCode刷题pythonleetcodejava算法贪心算法
关联LeetCode题号134本题特点贪心局部最优解-部分差值如果小于0(消耗大于油站油量)就从下一个加油站开始,因为如果中间有小于0的情况当前站就不可能是始发站,整体最优解-整体差值如果小于0,那么就是不能有始发站本题思路classSolution:defcanCompleteCircuit(self,gas:List[int],cost:List[int])->int:curSum=0tota
- SelectDB 实时分析性能突出,宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅
SelectDB技术团队
大数据物联网dorisselectdb人工智能电商场景数据分析
BOCDOP宝舵早期基于TiDB构建实时数仓,随着数据量增长,在数据处理效率、OLAP能力扩展、功能支持、成本与资源方面存在一定优化空间。为提升数据分析能力并优化成本,宝舵引入SelectDB,达成写入速度提升10倍,成本直降30%的显著成效。本文转录自高瑞军(宝尊科技高级架构师)在DorisSummitAsia2024上的演讲,经编辑整理。业务背景宝尊集团创立于2007年,是中国品牌电商服务行业
- Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构
MfvShell
apacheflink架构Flink
随着大数据技术的迅猛发展,构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中,我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构,并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构,结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎,专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
- 【python】图形用户界面和游戏开发
usp1994
pythonuiide
图形用户界面和游戏开发文章目录图形用户界面和游戏开发基于tkinter模块的GUI使用Pygame进行游戏开发制作游戏窗口在窗口中绘图加载图像实现动画效果碰撞检测事件处理基于tkinter模块的GUIGUI是图形用户界面的缩写,图形化的用户界面对使用过计算机的人来说应该都不陌生,在此也无需进行赘述。Python默认的GUI开发模块是tkinter(在Python3以前的版本中名为Tkinter),
- 类的创建 以及 类的继承及其应用对象
烈焰猩猩
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类的创建以及类的继承及其应用场景一,类的创建格式:格式1:class类名:pass格式2:class类名():pass格式3:#class类名(父类名):class类名(object):pass案例:案例需求定义老师类.实现思路定义老师类(三种方式).函数内容.创建该类对象.打印该类对象.#1.定义老师类(三种方式).#classTeacher:#classTeacher():classTeach
- Python 爬虫实战:如何爬取小红书数据并进行分析
Python爬虫项目
python爬虫开发语言selenium测试工具
一、引言随着社交电商的崛起,小红书(Xiaohongshu)作为一款结合了社交和电商的应用,吸引了大量年轻用户。用户在平台上分享购物心得、生活经验以及个性化的消费推荐内容,形成了庞大的用户数据与内容生态。因此,如何从小红书获取数据进行分析,成为了数据科学、市场营销和社交媒体研究中的一个重要课题。本文将介绍如何使用Python编写爬虫爬取小红书的数据,分析如何通过小红书的开放API获取用户信息、帖子
- 游戏开发引擎对比:Godot、Unity、Unreal与cocos2d的优劣分析
scoone
游戏引擎godotunity
在游戏开发的世界中,选择合适的游戏引擎是项目成功的关键之一。本文将对比四种流行的游戏开发引擎:Godot、Unity、UnrealEngine和cocos2d,分析各自的优缺点,帮助开发者做出明智的选择。Godot:优点:开源且免费,无商业授权费用。轻量级,适合中小型游戏开发。使用GDScript脚本语言,易于上手。跨平台支持良好。缺点:社区相对较小,资源不如Unity丰富。在3D游戏开发方面不如
- Java数据类型 Arrays VS ArraysList VS LikedList 解析
fantasy_4
Javajava
在学习Java过程中,在刷题时总是搞不清楚这三种数据结构的区别,打算写篇文章记录一下ArraysVSArrayListArrayListVSLinkedList总结ArraysVSArrayListArraysArrayList类型Java的基本数据类型Java集合框架中的一个类,实现了List接口存储内容基本数据类型+对象引用对象引用可变性数组长度创建后不可变长度可变适用场景查询元素会比较快,直
- 基于 KubeSphere v4 的 Kubernetes 生产环境部署架构设计及成本分析
KubeSphere 云原生
kubernetes容器云原生
本文作者:运维有术。今天分享的主题是:如何规划设计一个高可用、可扩展的中小规模生产级K8s集群?通过本文的指导,您将掌握以下设计生产级K8s集群的必备技能:集群规划能力合理规划节点规模和资源配置设计高可用的控制平面、计算平面、存储平面架构规划网络拓扑和安全策略制定存储解决方案组件选型能力选择适合的容器运行时(ContainerRuntime)评估和选择网络插件(CNIPlugin)规划监控、日志等
- 每日一题——二叉树的直径
tt555555555555
面经算法题C语言数据结构算法leetcode
二叉树的直径问题描述示例示例1示例2提示问题分析算法设计代码实现复杂度分析测试用例测试用例1测试用例2总结问题描述给定一棵二叉树的根节点,返回该树的直径。二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点root。两节点之间路径的长度由它们之间边数表示。示例示例1输入:root=[1,2,3,4,5]输出:3解释:最长路径的长度为3,例如路径[4,2,1,3]或
- 密码安全:如何识别强弱密码,并打造铁壁防线!
喵手
零基础学Java安全php开发语言
全文目录:开篇语前言:一场关于密码的角力赛目录密码的弱点:为什么弱密码是个大问题如何定义强密码?强密码的特点:举个例子:如何识别密码强弱?简单技巧帮你判断1.**密码长度:是否足够长?**示例代码演示代码解释:测试结果示例:2.**复杂度:是否包含特殊字符?**示例代码演示代码解释:测试结果示例:小结:3.**模式识别:是否包含常见模式?**️密码管理小技巧:打造更安全的数字生活1.**使用密码管
- DRAM refresh里面的tRFC tREFI tREF之间是什么关系
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欢迎大家关注微信公众号:DRAM视界也欢迎大家订阅本专栏。本专栏会持续不断的分享DRAM相关的经验**学DRAM的痛苦之一,是DRAM里面的timing太多了,各种各样的timing五花八门,奇形怪状,不知所云。**Refresh操作里面也有很多对timing的要求,ACT要求tRCD/tFAW,PRE要求tRP,tRTP等。REF要求tRFC/tREFI/tREF等等。那tRFCvstREFIv
- AXI总线之相关应用
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AXI总线作为现代SoC设计的核心互连协议,其应用场景极为广泛,覆盖移动设备、AI加速器、FPGA、存储控制器等多个领域。以下是AXI在不同应用中的关键角色及具体实现案例:一、移动处理器与SoC应用场景:智能手机、平板电脑的SoC(如高通骁龙、苹果A系列、华为麒麟)中,AXI用于连接多核CPU、GPU、ISP(图像信号处理器)、DDR控制器等模块。典型案例:ARMCortex-A系列多核集群:AX
- vscode通过remote-ssh连接远程开发机
Cachel wood
软件安装教程计算机基础vscodesshide前端前端框架运维编辑器
文章目录安装扩展注意事项:tips其他参数安装扩展安装VSCode和SSH-Remote扩展:首先,需要确保你已经在本地计算机上安装了VSCode,并且在扩展市场中搜索并安装了"Remote-SSH"扩展。配置SSH:在本地计算机上,打开VSCode的命令面板(使用快捷键"Ctrl+Shift+P"或"Cmd+Shift+P")并输入"Remote-SSH:OpenConfigurationFil
- 打开 WIN10 命令框的几种姿势
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前言作为一个程序员,命令窗一定是每个人都会接触使用的东西,最近发现身边好多人还只会在开始里找,其实还有很多便捷的打开方式,一定还有很多人不知道吧。这里给分享一下。一、WIN+R键这个应该是知道最多的吧,首先win+R键打开运行框然后输入cmd或者cmd.exe然后回车ENTER,或者点击确定。OK二、文件夹地址栏启动平时一般桌面上都会开启几个文件夹直接在红线地址栏部分,输入cmd回车,OK
- linux基础命令top,Linux 入门命令TOP 10
慧人小圣
原标题:Linux入门命令TOP10作为一只接触Linux不久的小菜鸟,今天厚着脸皮给大家分享一些常用的Linux入门的命令。在Linux“漆黑”的系统中“溜达”之前,先看下“地图”,也就是先了解一下Linux的目录(Directory,可视作“文件夹”)结构。在操作Linux系统中,一切都是文件,而目录是Linux系统组织文件的一种特殊文件。根目录由“/”来表示,可理解为windows系统的“我
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weixin_39644377
pythonansysworkbench联动
原标题:【干货】如何在ANSYSWORKBENCH中关联几何模型和有限元模型我们都知道,通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型,在传入ANSYS以后,只包含节点和单元信息。但是当我们在WB中使用模型操作时,有时候需要选择几何特征,如在圆孔面上施加圆柱支撑,而此时对象只有单元节点信息,并无体面线的几何信息,该怎么办呢?显然,处理此问题的有效途径,在于把有限元模型与该有限元模型对应
- python ansys workbench联动_如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型
YUNYA麻麻
pythonansysworkbench联动
我们都知道,通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型,在传入ANSYS以后,只包含节点和单元信息。但是当我们在WB中使用模型操作时,有时候需要选择几何特征,如在圆孔面上施加圆柱支撑,而此时对象只有单元节点信息,并无体面线的几何信息,该怎么办呢?显然,处理此问题的有效途径,在于把有限元模型与该有限元模型对应的几何模型进行关联,再一起导入到MECHANICAL中进行分析,则既能够既享
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- 【商城实战(43)】探秘知名商城架构:解锁电商成功密码
奔跑吧邓邓子
商城实战架构微服务springboot商城实战商城架构
【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- HashMap 的底层实现
宋发元
哈希算法算法
HashMap的底层实现HashMap简介HashMap主要用来存放键值对,它基于哈希表的Map接口实现,是常用的Java集合之一,是非线程安全的。HashMap可以存储null的key和value,但null作为键只能有一个,null作为值可以有多个JDK1.8之前HashMap由数组+链表组成的,数组是HashMap的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的(“拉链法”解决冲突)。JDK1.
- Pandas完全指南:数据处理与分析从入门到实战
xiaoyu❅
pythonpythonpandas开发语言
目录引言一、Pandas环境配置与核心概念1.1安装Pandas1.2导入惯例1.3核心数据结构二、数据结构详解2.1Series创建与操作2.2DataFrame创建三、数据查看与基本操作3.1数据预览3.2索引与选择3.3数据排序四、数据清洗实战4.1处理缺失值4.2处理重复值4.3数据类型转换4.4字符串处理五、数据处理进阶5.1数据筛选5.2列操作5.3应用函数六、数据分组与聚合6.1基础
- 【Leetcode】430. 扁平化多级双向链表
海绵波波107
#算法和leetcodeleetcode链表算法
目录一、题目二、思路2.1解题思路2.2代码尝试2.3疑难问题2.4AI复盘三、解法四、收获4.1心得4.2举一反三一、题目二、思路2.1解题思路2.2代码尝试/*//DefinitionforaNode.classNode{public:intval;Node*prev;Node*next;Node*child;};*/classSolution{public:Node*flatten(Node
- 【前端】面试八股文——输入URL到页面展示的过程
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面试八股文前端面试javascript
【前端】面试八股文——输入URL到页面展示的过程1.DNS解析当用户在浏览器中输入URL并按下回车时,首先需要将域名转换为IP地址,这个过程称为DNS(域名系统)解析。具体步骤如下:浏览器缓存:浏览器首先检查自身缓存中是否有该域名的IP地址。操作系统缓存:如果浏览器缓存中没有找到,浏览器会向操作系统请求DNS信息。路由器缓存:如果操作系统缓存也没有找到,操作系统会向本地网络中的路由器请求DNS信息
- NLP高频面试题(三)——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
普通RNN(循环神经网络)的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题:一、梯度消失(VanishingGradient)梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层传播时变得越来越小,最终趋于接近0,导致模型前层的参数难以更新。原因:在反向传播时,每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值(小于1),随着层数或时间步的增加,梯度将指数级
- vue3+springboot电影院售票选座管理系统
qq_3166678367
springboot后端java
目录本系统(已开发完成)->成品实现截图开发技术本系统支持的技术栈源码获取详细视频演示:文章底部获取博主联系方式!!!!本课题重点核心代码部分展示论文提纲来自指导老师帅的肯定视频演示/源码获取本系统(已开发完成)->成品实现截图开发技术关键技术实现:在Java的开发过程中,可以使用HTML、CSS、JavaScript等前端技术来实现系统的用户界面设计和交互功能。后端可以使用Java语言编写业务逻
- (六一)HarmonyOS Design 的用户引导设计
小_铁
HarmonyOSNextHarmonyOSNext
HarmonyOSDesign的用户引导设计在HarmonyOS应用生态中,用户引导设计犹如新用户探索应用世界的指南针,其重要性不言而喻。精心构建的用户引导不仅能帮助新用户快速上手应用,更能在初次交互中建立起良好的用户体验,为应用的长期留存和口碑传播奠定基础。接下来,我们深入剖析用户引导的重要性,并结合HarmonyOS的特性,探讨如何设计出切实有效的引导流程,同时辅以代码示例,让开发者能够更直观
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12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。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite