- 国米夏窗豪赌:奥纳纳回归+锋线强援剑指双线复兴
花开半谢
笔记
国际米兰在刚刚结束的世俱杯1/8决赛中0-2完败于弗鲁米嫩塞,冲击冠军梦想戛然而止。这场失利不仅暴露了球队的临场状态问题,更揭示了阵容的关键短板。门将位置成为焦点,高龄的索默本场表现挣扎,赛后评分仅5.9分。球迷虽认为失利非他一人之责,但其状态下滑已是不争事实。夏窗换血势在必行。一个令人瞩目的潜在选项浮出水面——回购旧将奥纳纳。媒体消息显示,曼联正积极追求维拉门神大马丁,有意出售奥纳纳腾出薪资空间
- 2-感知机学习算法
罗东琦
统计学习笔记
感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机(perceptron)是一个线性二分类模型,其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开,属于判别模型,也是神经网络与SVM的基础。感知机模型假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn,输出空间为Υ⊆{+1,−1}Υ⊆{+1,−1}。输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量,输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍
云天徽上
PaddleOCRpythonocr开发语言人工智能文字识别
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- Google 相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战数码相机影像Camera
Google相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破关键词:GCam、GoogleCamera、HDR+、SuperResZoom、Camera2API、多帧合成、算法流程、图像增强、夜视模式、Pixel相机移植摘要:GCam(GoogleCamera)作为Pixel系列设备图像质量表现的核心支撑,其背后的增强框架融合了Google长期积累的计算摄影技术,从HDR+到Sup
- 【学习】《算法图解》第十章学习笔记:贪婪算法
程序员
一、贪婪算法概述贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法不从整体最优上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。(一)算法适用场景贪婪算法适用于具有"贪心选择性质"的问题,即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于:需要求解最优化问题问题具有贪心选择性质问题具有最优子结构性质(二
- 算法: 冒泡排序
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冒泡排序是一种简单的排序算法,通过相邻元素的比较和交换,使较大的元素逐渐"浮"到数组末尾。时间复杂度:最佳O(n)|平均O(n²)|最差O(n²)空间复杂度:O(1)稳定性:稳定应用场景/前提条件适用于小规模数据对几乎已排序的数据效率较高算法步骤比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对这步做完后,最后的元素会是最大的数针对所有的元素
- 【力扣—剑指 Offer(第 2 版)简单题目解析汇总】
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剑指offer数据结构与算法学习LeetCodeleetcode剑指offer数据结构与算法
【力扣—剑指Offer(第2版)简单题目解析汇总】说明1、基本字符串数组数组-排序矩阵/模拟枚举2、算法动态规划深度优先搜索广度优先搜索递归分治记忆化搜索快速选择二分查找3、基础数据结构树(二叉树)二叉搜索树栈队列堆(优先队列)哈希表链表4、技巧性题目双指针位运算计数设计说明简单题目共计38道,按照标签分类为:基本、算法、基础数据结构、技巧等,具体如下。1、基本字符串剑指Offer05.替换空格.
- 【GitHub开源项目实战】高频交易系统实战解析:基于 Nautilus Trader 的策略回测与事件驱动架构优化
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高频交易系统实战解析:基于NautilusTrader的策略回测与事件驱动架构优化关键词:高频交易、事件驱动架构、NautilusTrader、量化回测、算法交易、PythonCython、交易引擎、回测系统、交易策略框架、实战优化摘要:本篇博客围绕GitHub上高质量的开源项目nautechsystems/nautilus_trader展开系统性实战解析。NautilusTrader是一套为专业
- 【点云压缩】Haar小波变换与RAHT自适应区域层级变换
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Haar小波小波变换由一堆小波基和其系数组成,小波基又分为母小波(低频的)和父小波(高频的)。常用于二维图形处理的小波变换是Haar小波变换,Haar小波变换具有压缩比、抗干扰、速度快的特点,经过小波变换后的系数数据会变得具有规律性,方便后续处理算法进行压缩,同时一些值较小的分量置0不影响图片整体观感。截取了PCL-AVS-PCC一段小波变换点云压缩的代码voidWaveletCoreTransf
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解
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从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解1.背景介绍1.1大模型开发的意义1.2卷积神经网络在大模型中的应用1.3PyTorch框架简介2.核心概念与联系2.1卷积的数学定义2.2卷积神经网络的组成2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3卷积与大模型的关系3.核心算法原理具体操作步骤3.1卷积的前向传播3.2卷积的反向传播3.3卷积的优化策略3.3.1卷积核大小
- C++(20/23)标准模板库编程 - 1 C++ 回顾
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引言现代C++编程最引人注目的特点或许并非其语言本身的表达性语法与语义,而是标准模板库(STL)。STL是一个包含多功能模板类与算法的庞大集合。若运用得当,STL能显著简化和提升高性能优质软件的开发流程。然而对于许多C++程序员——无论是初学者还是资深开发者——要掌握如何有效运用STL的编程结构往往令人望而生畏。《实用C++STL编程》作为指导性教材,将教会您如何成功应用STL的类、算法及其他编程
- 插入排序解析
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可以将插入排序类比为整理扑克牌的过程:左手持已排序的牌(初始为空)右手从桌上未排序的牌堆中逐张取牌将取到的牌插入左手正确位置最终左手持完全有序的牌前言一、算法工作原理插入排序是一种基于比较的简单排序算法,其核心思想是逐步构建有序序列。算法将待排序数组视为两个部分:已排序部分(初始时仅包含第一个元素)和未排序部分。通过不断从未排序部分取出元素,在已排序部分中找到适当位置插入,最终完成整个数组的排序。
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深度剖析数据中台:大数据领域的核心技术架构关键词:数据中台、大数据、核心技术架构、数据治理、数据服务摘要:本文旨在对数据中台这一大数据领域的核心技术架构进行深度剖析。首先介绍了数据中台的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着阐述了数据中台的核心概念、原理和架构,通过文本示意图和Mermaid流程图进行直观展示。详细讲解了核心算法原理及具体操作步骤,并结合Python源代码进行说明。引
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1.介绍PyVRP使用HGS(hybridgeneticsearch)算法求解VRP类问题。在benchmark上的评测结果如下,看起来还不错:2.使用例子2.1CVRPCOORDS=[(456,320),#location0-thedepot(228,0),#location1(912,0),#location2(0,80),#location3(114,80),#location4(570,1
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LeetCode705设计哈希集合-哈希表本质深度解析题目描述设计一个哈希集合(HashSet),不使用任何内建的哈希表库,实现以下操作:add(key):向哈希集合中插入值keyremove(key):将给定值key从哈希集合中删除contains(key):返回哈希集合中是否存在这个值key数据范围:0data;public:MyHashSet(){//10^6+1大小的数组,key直接作为索
- 堆排序实现及复杂度分析
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算法排序算法数据结构
一、算法概述堆排序(HeapSort)是一种基于二叉堆数据结构的比较排序算法。它利用了堆这种数据结构的特性:最大堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值最小堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值堆排序是不稳定排序算法,时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)二、算法步骤1.构建初始堆将无序数组构建成一个最大堆(升序排序时)2.交换与调整将堆顶元素(最大值)与末尾元素交换缩小堆的范围,重
- Web3.0 技术应用溯源系统建设
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Web3.0技术与溯源(TrackandTrace)的结合,是区块链等去中心化技术在实际应用中的典型场景之一。通过Web3.0的底层技术,可以构建透明、不可篡改且可验证的溯源系统,解决传统供应链、商品流通等领域的数据信任问题。以下是两者的深度关联与具体应用:一、Web3.0如何赋能溯源?区块链的不可篡改性核心机制:区块链通过哈希链、共识算法(如PoW/PoS)确保数据一旦上链,无法被单一方修改或删
- AI原生应用监控:实时领域偏见预警系统设计原理
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AI原生应用监控:实时领域偏见预警系统设计原理关键词AI监控、算法偏见、实时预警、公平性AI、模型监控、偏见检测、AI治理摘要在人工智能驱动决策日益普及的今天,AI系统中的隐性偏见已成为影响公平性、可信度和业务连续性的关键风险。本文深入探讨了AI原生应用监控的核心挑战,重点剖析了实时领域偏见预警系统的设计原理与实现方法。通过将复杂的算法偏见比作"数字世界的隐形滤镜",我们揭示了偏见如何在AI系统中
- 【加密】对称加密DES和非对称加密AES、数字签名
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目录对称加密1.1定义1.2优缺点1.3常用对称加密算法非对称加密(AsymmetricCryptography)非对称加密(现代加密算法)2.1定义数字签名非常好的文章:《三分钟了解对称加密和非对称加密是如何工作的》https://zhuanlan.zhihu.com/p/108627377主要加密算法有哪些:https://blog.csdn.net/baidu_22254181/articl
- 【数据结构与算法】单向链表(添加节点、顺序添加节点、更新节点、删除节点、反转链表、获取链表长度、获取倒数第几个节点、打印链表、反转打印链表)
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敢用算法定义下一代搜索体验吗?我们正在寻找「AI狂热分子」——能让搜索结果秒懂用户灵魂需求的算法魔法师、精准雕琢搜索体验的算法工程技术革新者敢用大模型重构搜索逻辑的技术造浪者、深耕算法工程实践的大模型架构驾驭者愿用数据和代码解锁智能边界的未来架构师、用工程代码与数据打破技术边界的技术领航人和我们一起,可以做些什么?AI搜索团队致力于打造以智能搜索为核心的新型产品,以满足用户需求为目标,专注于为用户
- 行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习(MARL)是一个新兴领域,目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展,多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战,仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战,中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目,并取得了一些的成果,希望分享
- 在单向链表中插入节点——C语言基础
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向单向链表插入节点前言:链表的插入过程就是把新建的节点插入到已有的链表中,鉴于此种理解,也可以把链表的创建看做是一种特殊的插入节点过程,但是具体来说,链表的插入较于链表的创建来说稍复杂一些。文章目录向单向链表插入节点一、问题描述二、算法描述三、代码部分1.structure.h2.insert.h四、代码解析1.对于单向链表来说,插入为什么需要引入两个工具指针?2.指针变量的初始化![在这里插入图
- 【机器学习第四期(Python)】LightGBM 方法原理详解
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LightGBM概述一、LightGBM简介二、LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架(GBDT)的机器学习算法,专为高性能、高效率设计,适用于大规模数据处理任务。它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现(如XGBoost)
- 【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归(Linear Regression)
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线性回归是监督学习中的一种基础算法,用于解决回归问题。它通过拟合一条直线(或平面、高维超平面),来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y,找到一个线性函数:其中:是权重(回归系数)。b是偏置(截距)。y是预测值。损失函数为了找到最佳的w和b,需要最小化预测值和真实值
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深入了解StableDiffusion:解锁AI图像生成的神秘密码?????StableDiffusion:AI的像素炼金术士基础概念:从扩散到聚焦的魔法技术深潜:核心机制解析反向扩散算法代码实验室:动手实践StableDiffusion的魔法示例一:一句话,一个世界示例二:风格迁移的艺术实战技巧与最佳实践实际挑战与解决方案结语:艺术与科技的无限对话在这个数字洪流涌动的时代,AI图像生成技术正以前
- D-FINE模型详解及代码复现
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研究背景在实时目标检测领域的快速发展背景下,D-FINE作为一项突破性的方法应运而生。它超越了现有模型如YOLOv10、YOLO11及RT-DETRv1/v2/v3,重新定义了边界框回归任务,显著提升了实时目标检测的性能上限。D-FINE通过创新的细粒度分布优化(FDR)和全局最优定位自蒸馏(GO-LSD)机制,为目标检测领域带来了新的突破,为未来的研究奠定了基础。创新优势D-FINE模型在创新方
- g711a音频编码记录
写了个安卓wavpcmhttp直播流的程序。客户端采用sdl2直接播放pcm.工作的很好,但是,非常耗费带宽差不多100kb/s的网速。非常不利于外网的音频传输。尝试用zlib压缩,效果不尽理想。只压缩成90%。节约了1/10带宽遂放弃。尝试了安卓端mp3直播,效果不错,差不多带宽30kb/s。但是mp3有个很大的问题,就是延迟增大了几秒。研究了下wav压缩音频格式,发觉还有g711a,这个算法比
- MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参
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AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默