走在育儿路上的职场妈妈
走在育儿路上的职场妈妈

回归初心，继续前行

最近在复习备考，超级大的信息量，觉得脑细胞总是不够用的，看过了后面总是忘记了前面，看上去内容不难，实际却很难消化，有些怀念学生时代的学习效率。成年人的学习终究是要有别于儿时的学习的。

由此挺羡慕孩子们的学习，有目的不功利，学会了就好，成年人总会质疑我学了有什么用？甚至还有人说，不改变行为的学习都是耍流氓。

每次学累的时候，我也会质疑：为啥要报考？自己干的又不是这个，何必呢？真的是没事找事。哪怕考过了，平时又用不上，纯粹是自己为难自己……诸如此类的泄气

反过来又会跟自己说：学吧，看一点是一点，指不定哪天就派上用场了，60岁老奶奶还在学习新知识，出版书籍，你还年轻着呢，有想法就大胆去实现……

总是在这样的纠结中徘徊，时间也在犹豫间一点点流逝，正如西安交大心理学教授杨老师所说人生最大的不快乐就是源自纠结。是的，计较太多了，就会忘记初心，忘记来时的路。

适时给自己个出口，停下来，简单一些，回归最本真的初心，不知道怎么选的时候，就沿着已经做出的选择继续前行，前方依然明亮……

你可能感兴趣的:(回归初心，继续前行)

  • Redis分布式缓存面试题 hxj.. 面试分布式缓存redis分布式分布式缓存
    为什么使用分布式缓存？1.提升性能降低延迟：将数据缓存在离应用更近的地方，减少数据访问时间。减轻数据库压力：缓存频繁访问的数据，减少对后端数据库的请求，提升系统响应速度。2.扩展性水平扩展：通过增加节点，分布式缓存可以轻松扩展，处理更大规模的数据和请求。负载均衡：数据分布在不同节点上，避免单点瓶颈，提升系统整体吞吐量。3.高可用性容错能力：即使某个节点故障，其他节点仍能继续提供服务，确保系统稳定运
  • AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类 安意诚Matrix 机器学习笔记人工智能笔记
    人工智能算法分类这是一张经典的图片，基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展，这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类：传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
  • AI探索笔记：线性回归 安意诚Matrix 机器学习笔记人工智能笔记线性回归
    前言写这篇博客，主要是自己来练练手。网络上教程已经是数不胜数，也都讲得非常清楚了。但自己不动手，知识和能力还是别人的。下面分别用传统方法（sklearn）和神经网络（pytorch）来解决线性回归问题。内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通
  • 在数据分析工作中运用因果推断模型的实践指南 theskylife #因果分析数据分析大数据人工智能AI因果分析
    目录1.写在开头2.因果推断模型的基础2.1因果关系vs.相关关系2.2基本概念和术语3.常见的因果推断方法3.1随机对照试验（RCTs）3.2工具变量法（IV）3.3回归不连续设计（RDD）4.因果推断的实际应用4.1案例研究1：使用RCTs分析营销活动的效果4.1.1背景和问题描述4.1.2实验设计和数据收集4.1.3数据分析和结果解释4.2案例研究2：应用工具变量法解决价格对销量的影响问题4
  • 14-1.Java 多线程编程之 CountDownLatch（CountDownLatch 核心功能、CountDownLatch 核心方法、CountDownLatch 实例实操） 我命由我12345 Java-基础入门精美笔记java开发语言后端笔记java-ee后端开发学习
    一、CountDownLatchCountDownLatch是Java并发编程中的一个同步工具类，用于协调多个线程的执行CountDownLatch允许一个或多个线程等待其他线程完成操作后再继续执行CountDownLatch的核心思想是通过一个计数器来实现线程的等待和通知机制二、CountDownLatch核心功能1、计数器CountDownLatch内部维护一个计数器，初始值为指定的正整数每当
  • Exoplayer(MediaX)实现音频变调和变速播放 飞猿_SIR 音视频androidffmpeg
    在K歌或录音类应用中变调是个常见需求，比如需要播出萝莉音/大叔音等。变速播放在影视播放类应用中普遍存在，在传统播放器Mediaplayer中这两个功能都比较难以实现，特别在低版本SDK中，而Exoplayer作为google官方推出的Mediaplayer替代者就可以轻松实现。在前两篇文章中向大家介绍了Exoplayer拓展FFmpeg实现音频软解码和切换原伴唱功能，我们继续在此基础上实现变调和变
  • 【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行 智能算法及其模型预测 支持向量机分类回归
    【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2023b，多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。2.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。3.多边形面积PA
  • 【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function） IT古董 漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能激活函数
    1.什么是线性激活函数？线性激活函数是一种最简单的激活函数，数学表达式为：即输出与输入保持完全线性关系。这意味着对于任何输入值x，其输出将等于输入值本身，函数图像为一条通过原点的直线。在神经网络中，激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系：与其他常见的激活
  • Python在实际工作中的运用-通用格式CSV文件自动转换XLSX 老胖闲聊 Pythonpythonexcel
    继续上篇《Python在实际工作中的运用-CSV无损转XLSX的几个方法》我们虽然对特定格式的CSV实现了快速转换XLSX的目标，但是在运行Py脚本前，还是需要编辑表格创建脚本和数据插入脚本，自动化程度很低，实用性不强，为减少人工提高效率，实现输入CSV文件路径即可自动适配完成转换。现将改进后的脚本发出来，供大家共同交流学习。脚本说明：1、本脚本适合字段之间用空格分隔或者用逗号分隔的CSV文本2、
  • JS宏进阶：浅谈曲线回归 jackispy JS宏进阶回归数据挖掘人工智能javascript
    曲线回归是一种统计学方法，用于研究两个或多个变量之间的非线性关系，并找到最能拟合数据点的曲线函数形式。与线性回归不同，曲线回归适用于描述那些不是直线性的变量关系。通过曲线回归，可以建立变量之间的非线性数学模型，用于预测和解释各种实际现象。一、基本概念定义：曲线回归是指对于非线性关系的变量进行回归分析的方法。曲线回归方程一般是以自变量的多项式或其他非线性函数形式表达因变量。目的：曲线回归的主要目的是
  • python曲线回归小案例教程 jackispy python回归开发语言
    一、曲线回归的定义曲线回归是一种统计方法，用于建立自变量（独立变量）和因变量（依赖变量）之间的非线性关系模型。与线性回归不同，线性回归假设自变量和因变量之间的关系是线性的，即可以通过一条直线来描述数据点的趋势；而曲线回归则允许这种关系是非线性的，可能表现为曲线、抛物线、指数、对数或其他复杂的数学形式。其主要特征如下：非线性关系：曲线回归适用于那些不能用直线来充分描述的数据关系。它允许模型以曲线形式
  • 中断、异常 、故障、陷阱与中止他妈的到底是什么 我代码抄都抄不明白 windowsvisualstudiomicrosoftc语言
    interrupts:中断trap:陷阱abort:中止faults:故障exception:异常英特尔x86定义了两个重叠的类别:矢量事件vectoredevents（中断与异常）异常类exceptionclasses（故障、陷阱与中止）。向量事件vectoredevents主要作用:向量化事件(中断和异常)导致处理器在保存了处理器的大部分状态(足够让执行可以从该点继续执行)之后，跳转到中断处理
  • KNN 算法优化实战分享 轻口味 算法与实践算法
    KNN算法优化实战分享KNN算法优化实战分享一、引言1.KNN算法的核心思想与特点KNN（K-NearestNeighbors）算法是一种基于距离的相似性分类与回归算法。其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。KNN算法具有以下核心优势：无需训练：与其他需要通过大量数
  • KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！ 清水白石008 开发语言学习笔记人工智能算法分类机器学习
    KNN算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！今天，我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点，在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。然而，正如任何算法一样，基础的KNN算法也存在着性能瓶颈，尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时，其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是
  • springboot中工厂+策略模式实际应用 BraveTT 策略模式java开发语言
    之前只是在各种博客和书籍上看到设计模式使用的理论知识，今天在项目中，正好遇到了这种需求，于是想着用这俩种模式实战一下，没想到成功了，记录一下，也欢迎各位大兄弟们继续给出好的建议。需求：有一个列表的数据，数据里有状态一栏，但是不同角色看到的状态值不一样。原先处理方法：对于各种新手小伙伴来说，是不是要各种if判断角色code，然后在不同的if里，去修改状态的文本值？类似于这样：if(roleCodeC
  • 力扣hot100——排序数组中查找元素出现的第一个位置和最后一个位置 01_ 力扣hot100leetcode算法数据结构
    给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums，和一个目标值target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值target，返回[-1,-1]。你必须设计并实现时间复杂度为O(logn)的算法解决此问题。解题思路：//二分查找划分左右俩边找//当找到后，左边继续向左边搜,不断更新找到位置就是左边界//同理，右边就是继续向右找，找到右边界classSolution{p
  • IT从业者必备：实用技巧大集合 太行山有西瓜汁 linux
    1.shell命令行实用快捷键#将光标快速移动到行首Ctrl+a#将光标快速移动到行尾Ctrl+e#删除从光标位置到行首的所有内容Ctrl+u#删除从光标位置到行尾的所有内容Ctrl+k2.vim命令模式下的光标及操作快捷键#将光标移动到当前行的行首0或Shift+^#将光标移动到当前行的行尾Shift+$#将光标快速跳转到文件的首行gg#将光标快速跳转到文件的尾行Shift+g#撤销上一步的操作
  • uniapp开发小程序手写板、签名、签字 故里2130 包教会专栏uni-app小程序
    可以使用这个插件进行操作手写板-签名签字-lime-signature-DCloud插件市场但是目前这个插件没有vue3setupCompositionAPI的写法。所以对于此文档提供的可以直接使用，需要使用CompositionAPI方式实现的，可以继续看。因为CompositionAPI方式，更加的简单、灵活，在今后的编程之中要多用、多学，这样才能写出更加健壮的代码。1.首先建立一个可以运行的
  • LayoutInflater & Factory2 Android西红柿 Android基础java开发语言android
    关于作者：CSDN内容合伙人、技术专家，从零开始做日活千万级APP。专注于分享各领域原创系列文章，擅长java后端、移动开发、商业变现、人工智能等，希望大家多多支持。未经允许不得转载目录一、导读二、概览三、使用3.1LayoutInflater实例获取3.2调用inflate方法解析3.3四、LayoutInflater.Factory(2)4.1使用4.2注意点五、推荐阅读一、导读我们继续总结学
  • uml类图 Android西红柿 工具-效率androidflutter
    关于作者：CSDN内容合伙人、技术专家，从零开始做日活千万级APP，带领团队单日营收超千万。专注于分享各领域原创系列文章，擅长java后端、移动开发、商业化变现、人工智能等，希望大家多多支持。目录一、导读二、概览三、推荐阅读一、导读我们继续总结学习基础知识，温故知新。二、概览无他，唯记录尔！publicvoidtest(){System.out.println("HelloWorld");}fun
  • 初学者练习代码准备机试（五）二分查找解决寻找峰值、寻找旋转排序数组中的最小值、搜索旋转排序数组 我思故我在_ 算法面试职场和发展c++开发语言数据结构
    各位csdn的小伙伴大家好！我胡汉三又回来啦！（惊不惊喜、意不意外！）拖这么久才发布，实话说是因为二分问题的变形好难理解，不论是看视频还是做题都知难而退，这回，我要主动出击！！感兴趣的小伙伴就继续看下去吧！寻找峰值这道题的原题在这里162.寻找峰值-力扣（LeetCode），这道题目中说峰值元素是指其值大于左右相邻元素的元素，注意，让我们返回其中一个峰值元素即可。那我们可以假设要找的就是其中一个，
  • 支持向量机（SVM）简介与应用 Jason_Orton 支持向量机算法机器学习
    目录1.什么是支持向量机？2.SVM的基本原理3.核函数与SVM的扩展4.SVM的优势与挑战5.SVM的应用场景6.总结1.什么是支持向量机？支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类、回归等问题。SVM的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面（或决策边界），使得不同类别的样本数据能够被该超平面尽可能地分开，同时最大化分类间隔（Margi
  • 一个自用Typora魔改主题 小茂飞飞 工具css前端css3
    本主题是我将Orange主题和Newsprint主题进行合并修改后的主题样式，后续还会继续优化，如果有建议可以在评论区指出。修改/添加Typora的步骤：文件-偏好设置-外观-主题-打开主题文件将以下内容保存至一个以.css结尾的文件内，然后重启Typora样式特点：页面、图片宽度最大化，使页面内容面积最大；代码主题设置为abbott。宽度最大化修改write属性的max-width#write{
  • 论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models UQI-LIUWJ 论文阅读语言模型人工智能
    2024ICIC1INTRO对于文本嵌入，过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性，往往需要通过大量数据集进行微调，才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次，这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型，期望利用其先进的文本理解能力，直接对输入句子进行编码，而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
  • 深度、机器学习算法 yzx991013 机器学习算法人工智能
    机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易
  • DeepSeek + Higress AI 网关/Spring AI Alibaba 案例征集 云原生
    诚挚地感谢每一位持续关注并使用Higress和SpringAIAlibaba的朋友。我们会持续投入，力图把Higress变得更好，把Higress和SpringAIAlibaba社区和生态变得更加繁荣。关于Higress：Higress除了作为云原生网关支持Web应用的部署，也支持作为AI网关支持大模型应用的部署。我们在下方文章中展现了AI网关的需求和场景，以及HigressAI网关的能力。《回归
  • GrandientBoostingClassifier函数介绍 浊酒南街 #机器学习算法GBDT
    目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器，用于实现梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）算法。GBDT是一种强大的集成学习方法，能够通过逐步构建一系列简单的决策树（通常是浅树）来提高模型的预测性能。它在多个机器学习竞赛中表现出色，是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
  • Spring 三级缓存机制（解决循环依赖） 总是学不会. Springspring缓存java
    文章目录现实生活类比：开餐厅的过程结合到Spring三级缓存️Spring解决循环依赖的步骤1️⃣Spring开始创建A2️⃣Spring开始创建B3️⃣B创建完成后，回过头来继续创建A三级缓存的作用❓为什么不用两级缓存，而要三级缓存？结论现实生活类比：开餐厅的过程假设你是一个餐厅老板，你有两个大厨A和B，他们互相配合做菜：A需要B提供酱料B需要A提供食材但A和B都必须先开工，才能完成各自的任务。
  • 软件测试用例设计总结 程序员三藏 测试用例python软件测试测试工具自动化测试功能测试职场和发展
    1.测试用例的概念软件测试人员向被测试系统提供的一组数据的集合，包括测试环境、测试步骤、测试数据、预期结果2.为什么在测试前要设计测试用例测试用例是执行测试的依据在回归测试的时候可以进行复用是自动化测试编写测试脚本的依据衡量需求的覆盖率后续的测试人员可以借鉴前人写的东西3.基于需求进行测试用例的设计需求是测试人员进行测试的依据测试人员首先要分析需求，验证需求的正确性、合理性，无二义性并且逻辑自洽在
  • Oracle 高可用性与数据保护 鱼弦 人工智能时代oracle数据库
    Oracle高可用性与数据保护介绍Oracle提供了一系列高可用性和数据保护技术，以确保数据库系统在各种故障情况下继续运行，并保护数据免受损坏或丢失。这些技术包括集群与实时应用集群(RAC)、数据卫士(DataGuard)和闪回技术。集群与实时应用集群(RAC)基本概念RAC：RealApplicationClusters允许多个服务器同时访问一组Oracle数据库实例。通过这种方式，RAC提供了
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他