- Linux Kubernetes Helm之使用helm部署ingress-nginx
阿然A
kubernetesHelm之使用helm部署ingress-nginx一、部署二、测试三、部署加密访问部署前将之前部署的ingress-nginx删除:[root@server1helm]#kubectldeletenamespacesingress-nginxnamespace"ingress-nginx"deleted[root@server1nginx-ingress]#kubectlge
- github go star前50的项目
可乐泡枸杞·
githubgolang开发语言开源软件开源
以下是按星标数排序的前50个Go语言的GitHub仓库。1.avelino/awesome-go星标数:126619简介:AcuratedlistofawesomeGoframeworks,librariesandsoftware语言:Go项目Logo:2.golang/go星标数:121848简介:TheGoprogramminglanguage语言:Go项目Logo:3.kubernetes/
- kubernetes 集群搭建(二进制方式)
難釋懷
kubernetes容器云原生
Kubernetes作为当今最流行的容器编排平台,提供了强大的功能来管理和扩展容器化应用。除了使用kubeadm等工具简化集群的创建过程外,直接通过二进制文件安装Kubernetes组件也是一种常见的方法。这种方式给予用户更多的控制权,并且适用于那些希望深入理解Kubernetes内部工作原理的人。本文将详细介绍如何通过二进制方式搭建一个功能齐全的Kubernetes集群,并分享一些实用技巧和注意
- Ubuntu 24.04 LTS 通过 docker desktop 安装 seafile 搭建个人网盘
Kasen's experience
#UbuntuubuntudockerlinuxSeafile
准备Ubuntu24.04LTSUbuntu空闲硬盘挂载Ubuntu安装DockerDesktop[我的Ubuntu服务器折腾集](https://blog.csdn.net/jh1513/article/details/145222679。安装seafile参考资料Docker安装Seafile+OnlyOffice并配置OnlyOffice到Seafile,实现在线编辑功能官方教程用Docke
- BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测
陈辰学长
神经网络pythonmatlab
BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测引言BP神经网络(BackPropagationNeuralNetwork),即反向传播神经网络,是一种通过反向传播算法进行监督学习的多层前馈网络。这种网络能够通过不断地调整和改变神经元的连接权重,达到对特定任务的学习和优化。由于其高度的灵活性和适应性,BP神经网络在模式识别、函数逼近、优化问题等多个领域有着广泛的应用。本文将详细介绍BP神经网络的
- Android Kotlin MVP 架构项目教程
常樱沙Vigour
AndroidKotlinMVP架构项目教程android-kotlin-mvp-architectureThisrepositorycontainsadetailedsampleappthatimplementsMVParchitectureinKotlinusingDagger2,Room,RxJava2,FastAndroidNetworkingandPlaceholderView项目地址:
- GPU介绍之GPU监控中,如何确定GPU忙碌程度
借雨醉东风
热点追踪人工智能大数据
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- 大模型介绍
詹姆斯爱研究Java
spring
大模型(LargeModel)指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数,大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式,从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型,可以达到数百万甚至数十亿个参数。这些参数通常通过深度神经网络(DeepNeuralNetwork)来表示,包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常,它们需要在多个GPU或TP
- java nat 端口转发_NAT网络地址转换——静态NAT,端口映射(实操!!)
西街以西
javanat端口转发
NAT概述NAT(NetworkAddressTranslation,网络地址转换)是1994年提出的。当在专用网内部的一些主机本来已经分配到了本地IP地址(即仅在本专用网内使用的专用地址),但现在又想和因特网上的主机通信(并不需要加密)时,可使用NAT方法NAT的工作原理借助于NAT,私有(保留)地址的"内部"网络通过路由器发送数据包时,私有地址被转换成合法的IP地址,一个局域网只需使用少量IP
- 基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南:基于MetNet 模型
AI_DL_CODE
深度学习人工智能MetNet天气预测python
摘要:本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测,重点介绍了MetNet模型。首先,文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着,详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后,通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用,包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后,文章总结了MetNet模型的优势与挑战,并展望了深度学习在气象领域
- linux配置nat端口转换,NAT网络地址转换——静态NAT,端口映射(实操!!)
胡大水
linux配置nat端口转换
NAT概述NAT(NetworkAddressTranslation,网络地址转换)是1994年提出的。当在专用网内部的一些主机本来已经分配到了本地IP地址(即仅在本专用网内使用的专用地址),但现在又想和因特网上的主机通信(并不需要加密)时,可使用NAT方法NAT的工作原理借助于NAT,私有(保留)地址的"内部"网络通过路由器发送数据包时,私有地址被转换成合法的IP地址,一个局域网只需使用少量IP
- 网络技术发展的演变与未来展望
大丈夫立于天地间
水网络
网络技术作为信息社会的重要基石,在过去几十年中经历了快速的发展和巨大的变革。从最初的ARPANET,到现在广泛使用的互联网,再到未来多国正在积极研发的6G网络,人类社会对网络技术的依赖程度不断加深,网络技术也持续推动着社会经济生活和文化方式的转变。第一代网络技术:构造基础互联网的起源可以追溯到1960年代的美国,美国国防部DAC(AdvanceResearchProjcetsAgency)为了军事
- Java的DatagramPacket在C#中体现
hh_fine
c#java
C#创建UDP客户端和服务端在C#中,DatagramPacket是Java中用于UDP通信的一个类,而C#并没有直接对应的DatagramPacket类。不过,C#提供了类似的机制来处理基于UDP的数据报(datagram)通信,主要通过System.Net.Sockets命名空间中的UdpClient和Socket类来实现使用UDP客户端发送UdpClient是相对于Socket更高级的类,适
- 深入浅出 SQLSugar:快速掌握高效 .NET ORM 框架
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.net
SQLSugar是一个高效、易用的.NETORM框架,支持多种数据库(如SQLServer、MySQL、PostgreSQL等)。它提供了丰富的功能,包括CRUD操作、事务管理、动态表名、多表联查等,开发者可以通过简单的链式操作实现复杂的数据库逻辑。本文将以完整的示例,详细介绍SQLSugar的安装、配置和功能使用,适用于.NETFramework和.NETCore项目。一、SQLSugar简介1
- 微服务学习-Nacos简介
fox_lht
java分布式架构spring微服务javamicroservices
微服务学习-Nacos简介用于服务管理中心和配置管理中心。实现动态服务发现、服务配置、服务元数据及流量管理。支持的服务KubernetesServicegRPC&DubboRPCServiceSpringCloudRESTfulService关键特性服务管理支持基于DNS和基于RPC的服务发现服务提供者注册(原生SDK、OpenApi、独立的AgentTODO)服务消费者查找和发现服务(DNSTO
- 无限流量卡与无线网络跑pcdn
黑石云
边缘计算
对于无限流量卡和无线网络是否可以用于PCDN(PeerContentDeliveryNetwork,即点对点内容分发网络)的问题,以下是对两者的详细分析:无限流量卡理论可行性:无限流量卡提供了理论上不受限制的数据使用量,这看似满足了PCDN需要大量数据传输的需求。然而,需要注意的是,尽管流量是无限的,但运营商可能会对上传速度或上传量进行限制,以防止滥用。实际操作:无限流量卡的实际使用效果可能受到运
- 使用kubeadm搭建kubernetes单机master,亲测无异常(1)
2301_76238237
程序员kubernetes容器云原生
sudocat/sys/class/dmi/id/product_uuid//每台机器的uuid不能相同ifconfig-a//ip不能相同2.开放端口|协议|方向|端口范围|作用|使用者||—|—|—|—|—||TCP|入站|6443|KubernetesAPI服务器|所有组件||TCP|入站|2379-2380|etcd服务器客户端API|kube-apiserver,etcd||TCP|入站
- 26. 【.NET 8 实战--孢子记账--从单体到微服务】--需求更新--用户注销、修改用户名、安全设置
喵叔哟
.NET8安全开发语言
在实际开发过程中,项目需求的变更和增加是常见的情况,因此这篇文章我们就模拟一下项目需求新增的情况。一、需求项目经理今天提出了新的功能,需要增加重置密码、安全设置、修改用户名、注销账户这四个功能,这四个功能必须是独立的(别问为什么用“必须”,有些产品经理就这么离谱),经过讨论整理出了如下大的需求。编号需求说明1重置密码1.输入旧密码、新密码和确认密码;2.旧密码需要验证。2安全设置1.更新邮箱和手机
- YOLOv8改进,YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种卷积神经网络(ConvNet)的通用构建模块,以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块(DiverseBranchBlock,DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间,包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化,从而增强单个卷积的表示能力。在训练后,DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同,DBB在保持宏观架构的
- YOLOv10改进,YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构,全网首发),助力涨点
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO计算机视觉目标检测人工智能python深度学习
摘要GhostNetV3是由华为诺亚方舟实验室的团队发布的,于2024年4月发布。摘要:紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计,具备更快的推理速度,但性能相对适中。然而,紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型,这忽略了它们在模型容量上的差异,可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中,通过系统地研究不同训练成分的影响,我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。我们发现,适当的重参数化和知识蒸馏设计对
- 大端模式和小端模式
蝌蚪123456
java开发
转载自http://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7722667在各种计算机体系结构中,对于字节、字等的存储机制有所不同,因而引发了计算机通信领域中一个很重要的问题,即通信双方交流的信息单元(比特、字节、字、双字等等)应该以什么样的顺序进行传送。如果不达成一致的规则,通信双方将无法进行正确的编/译码从而导致通信失败。目前在各种体系的计算机中通常
- 【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet :通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)
YOLO大师
YOLO论文阅读
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络(CNNs)由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性,但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块,
- 论文阅读:Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing
SetMaker
论文阅读
项目地址:https://gitcode.com/google/hdrnethdrnet作为超分领域的经典文章,由google提出主要用来用轻量化的方法来实现高分辨率的图像生成,hdrnet结合cnn可以让更高分辨率的图像部署在板端。如图所示,原始图像比如4k图像,首先分为两个主要模块:grid和guide。grid就是对应图上面的那一条特征提取网络,具体来说,原始图像经过下采样之后,默认256分
- 2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements
WX Chen
HDR技术深度学习神经网络机器学习
双边网格本质上是一个可以保存边缘信息的3维的数据结构。对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。算法的核心思想是将一幅高分辨率的图像通过下采样转换成一个双边网格,在双边网格中每个格子就是一个图像的仿射变换算子,它的原理是在空间与值域相近的区域内,相似输入图像的亮度经算子
- 使用vue-cli创建uni-app项目,vue3/vite模板
hy2356891299
vue3vue.jsuni-app
官网地址:https://uniapp.dcloud.net.cn/quickstart-cli.html1.首先,安装脚手架:npminstall-g@vue/cli注意:Vue3/Vite版要求node版本^14.18.0||>=16.0.0(我用的是nodev16.0.0)2.下载模板,因为我使用官网命令安装失败,所以直接下载的压缩包使用js下载地址https://gitee.com/dcl
- 电脑蓝屏终止代码:DRIVER_IRQL_NOT_LESS_OR_EQUAL失败的操作:Netwtw12.sys
泰山小张只吃荷园
springboot后端java前端电脑
记录一下三年以来的第一次蓝屏,终止代码:DRIVER_IRQL_NOT_LESS_OR_EQUAL失败的操作:Netwtw12.sys出现情况如下:1.打游戏/代码程序运行过程中电源突然断开2.频繁更换电源,导致电源电压变化过大导致网卡驱动异常3.网卡驱动版本落后解决方案:1.先将电源拔掉2.长按关机键关机3.将网络/热点关闭,并等待一分钟4.重新打开电脑5.选择不需要修复电脑进入win11系统6
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
cda2024
pytorch人工智能python
在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- wandb 网络连接问题解决指南
星之所望
wandb
背景我们都知道wandb是非常好用的可视化工具,但是国内这个环境,网络不通畅,使用时常常会无法同步数据,在使用校园网的情况下尤为明显。这里提供了一种解决思路。环境windows10pycharm校园网wifi报错内容运行训练代码时出现以下错误wandb:Networkerror(TransientError),enteringretryloop.解决办法需要挂代理,这里用的是clashforwin
- wandb
羊羊12312额3
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PSE:\GitHub\yolov5-6.0>wandbinitLet'ssetupthisdirectoryforW&B!wandb:Networkerror(ProxyError),enteringretryloop.Aborted!PSE:\GitHub\yolov5-6.0>wandbinitLet'ssetupthisdirectoryforW&B!wandb:Networkerror(
- 四大.NET ORM框架深度对比:EF Core、SqlSugar、FreeSql与Dapper的性能、功能与适用场景
m0_74823983
.net
在对比EntityFrameworkCore(EFCore)、SqlSugar、FreeSql和Dapper这四种常用的.NETORM框架时,我们可以从多个维度进行详细的梳理和总结。以下是对这些框架的对比,包括应用场景、优势、劣势,并尝试通过表格形式展示关键数据(尽管ORM框架的对比通常难以直接量化到具体的数据点,但我会尽量通过描述性信息来呈现)。ORM框架对比总结框架名称应用场景优势劣势EFCo
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR