- 深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】
算法与数据
算法
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】
算法与数据
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,我们首先对股票的基本交易数据进行了清洗和预处理,包括去除异常值、填补缺失值等。同时,我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子,如成交量、市盈率、市净率等,并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程,我们进一步扩展了数据集,提高了模型的输入质量。在模型构建方面,我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能,能够捕捉数据中的长期依赖关系,这对于股票价格走势的预测至关重要
- GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用1.背景介绍1.1人工智能的兴起人工智能(AI)在过去几年中经历了爆炸式增长,成为推动科技创新的核心动力。从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。1.2硬件加速的必要性为满足AI算法对计算能力的巨大需求,硬件加速技术应运而生。专用硬件如GPU(图形
- 智能优化算法应用:基于哈里斯鹰算法与双伽马校正的图像自适应增强算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像增强算法计算机视觉人工智能
智能优化算法应用:基于哈里斯鹰算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用:基于哈里斯鹰算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.哈里斯鹰算法3.适应度函数设计4.实验与算法结果5.参考文献6.Matlab代码摘要:本文主要介绍基于哈里斯鹰算法与双伽马校正的图像自适应增强算法。1.全局双伽马校正设图像的灰度值范围被归一化到[0,1]范围之内,基于全局
- DeepSeek 与网络安全:AI 在网络安全领域的应用与挑战
一ge科研小菜菜
人工智能运维网络
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在当今数字化时代,网络安全已成为国家、企业和个人面临的重要挑战。从传统的病毒、木马攻击,到高级持续性威胁(APT)、零日漏洞和供应链攻击,网络威胁的形式日益复杂。与此同时,人工智能(AI)技术的快速发展正在为网络安全提供全新的解决方案,而DeepSeek作为AI领域的新兴力量,也正在探索如何利用深度学习和大规模语言模型(LLM)加强网络安
- 【STM32 基于PID的闭环电机控制系统】
楼台的春风
嵌入式开发STM32stm32单片机嵌入式硬件c语言物联网mcu算法
STM32基于PID的闭环电机控制系统目录STM32基于PID的闭环电机控制系统一、PID算法在STM32F103C8T6中的实现思路二、代码实现与解释三、PID算法的调试与优化四、总结一、PID算法在STM32F103C8T6中的实现思路基本概念•目标:通过PID算法调节电机的转速,使其保持恒定或按照给定的曲线变化。•硬件配置:○STM32F103C8T6作为主控制器。○电机驱动模块(如L298
- 从零开始Real-ESRGAN的复现
晒阳光的咸鱼
超分辨率重建python
前言要初步了解Real-ESRGAN,可以看我之前发布的博客。初学Real-Esrgan-CSDN博客本文主要是对Real-ESRGAN的一个复现,主要就是对环境的配置进行记录,因为是实现之后才做的记录,所以只能尽可能的对其进行复现。大家可以看一下这个博主的文章进行一个参考。【论文阅读+测试】Real-Esrgan超分辨率算法_realesrgan-CSDN博客项目开始首先,我们要知道Real-E
- 手撸 chatgpt 大模型:单词向量化编码和绝对位置编码算法
coding 迪斯尼
chatgpt算法人工智能大语言模型
在上一节中,我们将每个单词转换为一个表示数字的标记(token)。现在,我们需要将这个数字映射到一个向量上,这个向量称为嵌入(embedding)。在深度学习中,所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示,例如图像、语音、单词、音频等。最初,向量中的各个字段会被初始化为随机数,然后通过大量的数据和深度学习模型来训练这些向量。训练过程逐步改变向量字段的值,从而使这些字段包含某种“知识”。
- 三维扫描自动化智能检测系统:为品质护航,为效率加速
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产品质量是企业的生命线。然而,传统的检测方式往往依赖人工操作,不仅效率低下,还容易因人为因素导致检测结果不准确。自动化智能检测系统是一种集成了先进传感器技术、图像处理算法和人工智能的高科技设备。它能够自动识别和检测物体的尺寸、形状质量指标,并实时生成检测报告。通过智能化的检测流程,企业可以实现生产过程的全自动化质量控制,确保每一项产品都符合高标准的质量要求。CASAIM作为快速批量处理的自动化智能
- 清华大学版本deepseek最新最全资料汇总
2501_90766946
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资源链接:https://pan.quark.cn/s/fb7f75ceeee8最近深入学习了很多关于DeepSeek的资料,收获颇丰。这两天看到清华大学出品第三版的DeepSeek使用手册,觉得非常实用,特地推荐给大家看看。手册主要讲了普通人如何抓住deepseek红利,内容干货满满,不会有太多学术术语,适合各个层次的人群,特别是对新手,包括我们一线教师,非常友好。
- MMO之AOI
yunteng521
游戏游戏AOI来回移动优化视野
这章来说下AOI算法,常用的有九宫格,灯塔(九宫格优化版),四叉树,十字链表/三轴链表(加跳跃表)写这章主要为了以后温故方便1:一般AOI的基本接口如下enter:对象进入地图;leave:对象离开地图;move:对象在地图内移动。2:消息分类出现/外观消息(这个消息体量相对较大)包含了(ID,坐标,方向)等等移动消息(ID,坐标,方向,速度)离开/消失消息(ID)对象出现的消息体量远大于消失跟移
- C语言常用算法归纳,零基础小白赶紧学起来!
浪里个浪的1024
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- C语言实现冒泡排序算法详细解析
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- 量产渡劫指南:从实验室宠儿到工厂弃子的生死簿
HardFault观察者
大话单片机编程单片机嵌入式硬件mcuiotstm32
(东莞某工厂生产线突然死寂,5000台智能音箱集体变砖——只因工程师忘记量产固件的Bootloader心跳检测)21地狱级挑战:当代码遇见焊机海实验室的温柔乡:调试时能用jlink救砖电源波动不超过±0.1V每块板子都是手搓的掌上明珠量产修罗场现实://死亡代码模板if(HAL_GPIO_ReadPin(FUSE_GPIO_Port,FUSE_Pin)==GPIO_PIN_SET){//实际产线工
- Leetcode基础算法-贪心算法
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文章目录贪心算法简介1贪心算法的定义例子:找零问题2贪心算法的特征3贪心算法正确性的证明4贪心算法三步走5举个栗子一位家长为孩子们分发饼干的问题示例解题思路贪心算法三步走的方法代码实现复杂度分析[1710.卡车上的最大单元数](https://leetcode.cn/problems/maximum-units-on-a-truck/submissions/568622583/)问题描述示例解题思
- 基于C语言的AES加密算法实现
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本文只说明AES算法的使用,不对其原理做过多的说明,想要了解其原理的读者,可自行在网上搜索。更多关于C语言练习的网站:C语言练习文末下载源码AES简介高级加密标准(AES,AdvancedEncryptionStandard)为最常见的对称加密算法。对称加密算法也就是加密和解密用相同的密钥对称加密算法加密和解密用到的密钥是相同的,这种加密方式加密速度非常快,适合经常发送数据的场合。缺点是密钥的传输
- MySQL数据库笔记——多版本并发控制MVCC
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大家好,这里是GoodNote,关注公主号:Goodnote,本文详细介绍MySQL的并发控制:多版本并发控制MVCC。文章目录背景介绍数据库并发控制——锁机制悲观锁和乐观锁悲观锁乐观锁数据库并发控制——MVCC的引入MVCC和锁机制的对比MySQL的多版本并发控制(MVCC)快照读和当前读快照读和当前读的对比隐藏的系统列UndoLog(回滚日志)ReadView(读视图)可见性算法(Visibi
- leetcode之hot100---240搜索二维矩阵II(C++)
axxy2000
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思路一:通过遍历主对角线上元素判断查找方向主对角线遍历:遍历主对角线上的每个元素(matrix[i][i]),其中i的范围是[0,min(m,n)-1]。如果目标值小于当前主对角线元素,说明目标值可能在当前元素的左上区域(即当前行的左侧或当前列的上方)。如果目标值大于主对角线上的所有元素,则需要在剩余的行和列中继续查找。二分查找辅助函数:binarySearchRow:在给定的行范围[0,colL
- ACM招新赛<赛后题解与反思总结>②
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问题A:再遇“HelloWorld”(Easy)题目描述鉴于上次出的“HelloWorld”过于恐怖导致好多人都做不出来,所以小劉同学打算再给大家出一道"HelloWorld"(Easy).现在小劉同学要参加一场算法比赛,这场比赛算上小劉在内一共有五队人参加,每个人各自为一队,小劉同学是最后一队,经过几个小时的麓战,比赛结果出炉,给出每个人的过题数目,请你判断小劉同学是否能成为唯一的第一名,即小劉
- 【hot100】240搜索二维矩阵
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一、思路总体就是考搜索算法,采用了二分查找进行优化二、记忆二分查找的应用思路及写法,在二维举证中对每行应用二分查找即可,不用同时再考虑列三、代码3.1直接遍历publicbooleansearchMatrix(int[][]matrix,inttarget){for(inti=0;i=0){returntrue;}}returnfalse;}privateintsearch(int[]nums,i
- vivado实现FFT和IFFT信号处理
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一,FFT的物理意义FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外在频谱分析方面,FFT可以将一个信号的频谱提取出来。一个模拟信号,经过ADC采样(采样频率要大于信号频率的两倍)之后,就变成了数字信号。采样得到的数字信号,就可以做FFT变换了。N个采样点,经过
- 算法随笔_58: 队列中可以看到的人数
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上一篇:算法随笔_57:游戏中弱角色的数量-CSDN博客=====题目描述如下:有n个人排成一个队列,从左到右编号为0到n-1。给你以一个整数数组heights,每个整数互不相同,heights[i]表示第i个人的高度。一个人能看到他右边另一个人的条件是这两人之间的所有人都比他们两人矮。更正式的,第i个人能看到第j个人的条件是imax(heights[i+1],heights[i+2],...,h
- 立体匹配常用数据集整理
Scurry﹉
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文章目录前言一、常用数据集1.SceneFlow数据集2.KITTI数据集3.Middlebury数据集二、关于自己构建数据集训练的一些问题前言本文主要对立体匹配算法常用的公开数据集进行整理,包括数据集的简要介绍和下载链接,以及自己构建数据集训练的一些问题。一、常用数据集1.SceneFlow数据集Sceneflow数据集是CVPR2016提出的,其目的就是构建一个大规模的合成数据集,用来训练深度
- 目前(2025年2月)计算机视觉(CV)领域一些表现优异的深度学习模型
空空转念
深度学习系列计算机视觉深度学习人工智能
按任务类型分类介绍:图像分类CoCa:结合对比学习和生成学习,通过对比损失对齐图像和文本嵌入,并使用标题生成损失预测文本标记。它在图像分类、跨模态检索和图像描述等任务中表现出色,且仅需极少的任务特定微调。PaLI:这是一个多模态模型,结合了40亿参数的视觉Transformer(ViT)和多种大型语言模型(LLM),并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视
- 地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0
算法自动驾驶
该示例为参考算法,仅作为在征程6上模型部署的设计参考,非量产算法简介在自动驾驶视觉感知系统中,为了获得环绕车辆范围的感知结果,通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。其中比较有代表性的路线就是这两年很火的BEV方法,继TeslaOpenAIDay公布其BEV感知算法之后,相关研究层出不穷,感知效果取得了显著提升,BEV也几乎成为了多传感器特征融合的
- 【登月计划】DAY4上期:生产计划与排程(1-3)--《2000台半成品堆积成山!老板直播痛哭:排产失误让我血亏500万!》
泛泛不谈
0-2岁智能制造工程师启蒙需求分析经验分享制造
目录一、血腥开场:案例:某电风扇厂商618大促前遭遇生产事故:二、死亡案例:三、段位表:生产计划能力6大等级四、家电排产核心痛点拆解五、产线实战:排产工程师的“救命三招”一、血腥开场:案例:某电风扇厂商618大促前遭遇生产事故:灾难现场:生产线堆满半成品(缺电机/缺包装盒)京东订单延迟发货→罚金300万+流量降权致命原因:人工排产失误:计划员误算电机需求(漏算10%损耗)无系统预警:缺料3天无人察
- 蓝桥杯 高精度加法
提莫12138
c++字符串
资源限制时间限制:1.0s内存限制:512.0MB问题描述输入两个整数a和b,输出这两个整数的和。a和b都不超过100位。算法描述由于a和b都比较大,所以不能直接使用语言中的标准数据类型来存储。对于这种问题,一般使用数组来处理。定义一个数组A,A[0]用于存储a的个位,A[1]用于存储a的十位,依此类推。同样可以用一个数组B来存储b。计算c=a+b的时候,首先将A[0]与B[0]相加,如果有进位产
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dm48-旭
蓝桥杯c语言
蓝桥杯-高精度加法思想百位级的数相加,输入时要按照字符类型存入数组,再从数组中一位一位的转成数字,用-‘0’的方法,二者相加考虑进位,但是加法和乘法有不同之处,进位也只能进一位,所以要将进位的情况考虑进去避免造成少一位的情况,还有就是需要注意在计算的时候将位数从头到尾颠倒问题描述输入两个整数a和b,输出这两个整数的和。a和b都不超过100位。算法描述由于a和b都比较大,所以不能直接使用语言中的标准
- 【蓝桥杯真题】高精度加法
算法与编程之美
算法之美编程之美算法python编程语言数据结构字符串
欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们!本文首发于微信公众号:"算法与编程之美",欢迎关注,及时了解更多此系列文章。欢迎加入团队圈子!与作者面对面!直接点击!问题描述输入两个整数a和b,输出这两个整数的和。a和b都不超过100位。算法描述由于a和b都比较大,所以不能直接使用语言中的标准数据类型来存储。对于这种问题,一般使用数组来处理。定义一个数组A,A[0]用于存储a的个位,A[1]用于存储a的十位
- 蓝桥杯R格式--高精度算法模拟
泛舟起晶浪
算法蓝桥杯程序人生
#includeusingnamespacestd;intpos,p1;intib[1566];intan[1567];intn;stringa,b;intmain(){cin>>n>>a;for(inti=a.size()-1;i>=0;i--){if(a[i]!='.'){pos++;b.insert(b.end(),a[i]);///string插char用insert/push_back}
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p