- python之多线程
sixkery
python基础
注:本文是廖大的教程文章,本人也在学习,因为老是记不住,自己手打一边,代码也是亲自测试。廖大传送门多线程多个任务可以由多进程完成,也可以由一个进程内的多线程完成。一个线程由多个进程组成,一个进程至少有一个线程。由于线程是操作系统直接支持的单元,因此,高级语言都内置多线程的支持,python也不例外,并且,python的线程是真正的PosixThread,不是模拟出来的线程。python的标准库提供
- 学习日志009--面向对象的编程
Z211613347
python
一、面向对象面向对象编程(Object-OrientedProgramming,简称OOP)是一种编程范式,它使用“对象”来设计应用程序和计算机程序。它利用了抽象、封装、继承和多态这些概念。一、面向对象编程的核心概念封装(Encapsulation)封装是面向对象编程的一个主要特征,它将对象的数据(属性)和操作这些数据的方法(行为)结合在一起,形成一个独立的对象。这样做的好处是可以隐藏内部的复杂性
- 学习日志011--模块,迭代器与生成器,正则表达式
Z211613347
python
一、python模块在之前学习c语言时,我们学了分文件编辑,那么在python中是否存在类似的编写方式?答案是肯定的。python中同样可以实现分文件编辑。甚至还有更多的好处:提高代码的可维护性:当代码被分成多个文件时,每个文件可以专注于实现特定的功能或模块。这使得查找和修复错误变得更加容易。可以更方便地对代码进行局部修改,而不需要浏览整个项目的代码。增强代码的可读性:分文件编程允许开发者
- 决策树ID3算法
小波LFZZB
算法决策树机器学习数据挖掘sklearn
决策树决策树概念决策树,一种基于规则的机器学习方法,主要用于分类和回归,常用作机器学习中的预测模型。树形结构图,树中每个节点表示某个对象,每个分叉路径代表的某个可能的属性值,每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
- 鸿蒙OH实战开发:基于webview拉起自定义键盘
彭家大少
鸿蒙开发移动开发HarmonyOSharmonyosArkUI鸿蒙开发openharmony移动开发
往期学习笔录:鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~持续更新中……场景描述在特殊的H5场景下需要应用拉起自定义键盘进行输入。场景一:使用jsBridge拉起自定义弹窗写自定义键盘,再通过jsBridge传参实现输入。场景二:使用web的同层渲染将原生textI
- 用Python把2024年的豆瓣广播生成词云图
NuageL
python开发语言
突发奇想想对自己的2024进行分析。于是决定把豆瓣广播变成词云,学习一下词云的制作方法分为几步:1.获取数据,爬取2024的豆瓣广播#引入requests和BeautifulSoupimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupbase_url="我的豆瓣主页网址/p?="headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10
- Unity接入Minimax语音模型, 将mp3转化成AudioClip
NuageL
虚拟恋人unity游戏引擎ai
我不会Unity,但是看到b站一位大佬做的虚拟恋人,于是想做一下伸手党。大佬视频:【chatGPT+unity+Azure+VRoid】AI女友对话,源码分享,零基础手搓二次元妹子,打造专属的AI女友不是梦_哔哩哔哩_bilibili语音合成部分,大佬已经集成了很多百度云语音api,但是因为本人很菜,设备也不太好,所以用本地大模型感觉暂时有点困难(之后想继续学习)不过百度云语音的声音有点难听,所以
- AI:180-如何利用Python进行图像处理和计算机视觉任务
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集python图像处理计算机视觉
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~一.探索Python在图像处理和计算机视觉任务中的应用随着人
- Python的Json方法
weixin_34293059
jsonpythonjavascriptViewUI
Json简介:Json,全名JavaScriptObjectNotation,是一种轻量级的数据交换格式。Json最广泛的应用是作为AJAX中web服务器和客户端的通讯的数据格式。现在也常用于http请求中,所以对json的各种学习,是自然而然的事情。dumps方法将字典数据类型转换为json字符串类型例子:importjsonm={'a':123,'b':'hahaha'}json_str=js
- 前端必知必会-Vue 简介
编程岁月
vue.js前端javascript
文章目录Vue简介Vue是一个JavaScript框架为什么要学习Vue?OptionsAPI我的第一页文本插值文本插值中的JavaScript总结Vue简介Vue是一个JavaScript框架。可以使用标记将其添加到HTML页面。Vue使用指令扩展HTML属性,并使用表达式将数据绑定到HTML。Vue是一个JavaScript框架Vue是一个用JavaScript编写的前端JavaScript框
- 004-VTK用户指南--第一部分--第1章-欢迎
darlingfresher
VTK系统学习c++
欢迎来到《VTK用户指南》。VTK是一个开源的、面向对象的、用于计算机图形学、可视化和图像处理的软件系统。尽管VTK庞大且复杂,但只要你了解它的基本面向对象的设计和实现法,你就会发现我们的设计会使它易于使用。这份用户指南的目的是:帮助你学习这种设计和实现方法,并使你熟悉各种各样的、重要的VTK类。如果您阅读过这本指南的过往版本,您会注意到我们现在根据用户指南文档本身的版本号,而不是VTK的版本号来
- SpringBoot Mybatis 配置文件形式
ceaningking
SpringBootmybatisspringboot配置集成
开发环境:IDEA2022.1.4+Mybatis目录1.概述2.单独配置mybatis-config.xml2.1配置内容2.2辅助类2.3调用操作3.application.yml配置mybatis3.1配置内容3.2辅助类3.3调用操作4.结语1.概述在之前BiliBili学习SprintBoot时候,按照视频敲代码,SpringBoot集成MyBatis,是单独写了一个mybatis-co
- 监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景
BugNest
AI学习ai机器学习人工智能
在机器学习中,监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式,它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结:监督学习(SupervisedLearning)特点:数据标注:训练数据包含明确的输入特征和对应的标签(目标输出)。学习方式:模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练,这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力:一旦训练完成,模型能够对新的、未见过的输入数
- 图书管理系统 Axios 源码__获取图书列表
还是鼠鼠
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目录核心功能源码介绍1.获取图书列表技术要点适用人群本项目是一个基于HTML+Bootstrap+JavaScript+Axios开发的图书管理系统,可用于添加、编辑、删除和管理图书信息,适合前端开发者学习前端交互设计、Axios数据请求以及Bootstrap样式布局。核心功能图书列表渲染通过Axios发送GET请求获取服务器上的图书数据。渲染数据到HTML表格,展示书籍的名称、作者、出版社等信息
- python基础-推荐8个常用的Python GUI图形界面开发框架
小尤笔记
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在Python中,GUI(图形用户界面)开发框架为开发者提供了创建交互式应用程序的工具。以下是八款常用的PythonGUI图形界面开发框架及其简要代码讲解:CSDN大礼包:《2024年最新全套学习资料包》免费分享1.Tkinter简介:Tkinter是Python的标准GUI库,它提供了一个简单的方式来创建窗口、对话框等GUI元素。Tkinter被整合到当前所有主要操作系统的Python安装程序中
- AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验
AI大模型应用之禅
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AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验关键词:虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展,在线购物已经成为人们日常生活的一部分。然而,由于无法亲身试穿,在线购物体验在满足用户个性化需求方面仍存在诸多不足。传统的网页图片展示和文字描述难以真实传达衣物的质地、颜色和尺寸。因此,虚拟试衣技术应运而生,成为电商平台上提升用户体验的
- AI在虚拟客户服务中的应用:提供24_7支持
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计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI在虚拟客户服务中的应用:提供24/7支持关键词:虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展,客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节。但传统的客服模式存在诸多痛点:人力成本高、响应时间慢、工作时间有限等。在企业面临全时用户需求和竞争压力日益加剧的当下,如何以更低的成本、更快的速度、更高效的资源利用率,持续提供优
- 柳暗花明又一村:Seq2Seq编码器解码器架构
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域,自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要,从对话系统到问答机器人,Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎,难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起,Seq2Seq架构为
- 以太坊Solidity智能合约开发(一) - 合约结构
心辰说区块链
智能合约区块链
以太坊Solidity智能合约开发(一)-合约结构掌握了以太坊的一些知识体系后,作为技术开发者,首先要学习的就是以太坊智能合约的开发。我们先从学习合约的开发开始,因为后面的技术栈中,我们需要用支持与以太坊交互的编程语言与以太坊交互,与合约交互,都是基于合约的代码逻辑来的,所以,接下来我们这个系列里,我们先从学会掌握solidity智能合约开发开始。我们打开智能合约在线编辑器,编辑器的具体使用我就不
- python(scikit-learn)实现k均值聚类算法
嘿哈哈哈哈哈哈
机器学习聚类python算法机器学习人工智能
k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
- 【深度学习】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows,论文
XD742971636
深度学习机器学习深度学习transformer人工智能
必读文章:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文:https://arxiv.org/abs/2103.14030代码:https://github.com/microsoft/Swin-
- Scikit-Learn K均值聚类
对许
#Python#人工智能与机器学习scikit-learn聚类机器学习
Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验(寻找最佳K)2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值(K-Means)是一种聚类算法,属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下:1.1、K均值
- 【15-聚类分析入门:使用Scikit-learn进行K-means聚类】
是阿牛啊
机器学习回归预测大数据挖掘kmeans聚类python机器学习人工智能sklearn性能优化
文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言 聚类分析是一种无监督学习方法,用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一,其核心思想是将数据点分配到K个簇中,使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中,我们将介绍如何使用Scikit
- LSTM 网络在强化学习中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南AI大模型应用入门实战与进阶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
LSTM网络在强化学习中的应用关键词:LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要:本文深入探讨了长短期记忆(LSTM)网络在强化学习领域的应用。我们将详细介绍LSTM的核心概念、结构和工作原理,以及它如何解决传统循环神经网络面临的长期依赖问题。文章重点分析了LSTM在强化学习中的多种应用场景,包括深度Q网络、策略梯度方法和Actor-Critic架构
- 数据挖掘常用算法优缺点分析
天波烟客00
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领取机器学习视频教程:http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类,回归,聚类,推荐,图像识别等。在实际应用中,一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距,偏差越大,越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差:描述的是预测值的变化范围、离散程度
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例11:基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析
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机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测SVR人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
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机器学习scikit-learn算法
Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn(通常简称为sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类:分类算法:支持向量机(SVM)随机森林(RandomForest)逻辑回归(LogisticRegression)朴素贝叶斯
- 数据挖掘常用算法
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AI数据挖掘算法人工智能
文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率,先验知识越准,结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒,缺乏解释性支持
- 通过 Docker 部署 Mastodon 服务器 的教程
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docker服务器容器
如何使用Edu邮箱申请Azure订阅并开通免费的VPS想要免费获得Azure的VPS吗?拥有一个Edu邮箱就能让你轻松实现!Edu邮箱不仅可以帮助你申请Azure的学生订阅,还能免费使用Adobe和Notion等软件,让你的学习和工作更加便捷。如果你还没有Edu邮箱,可以参考末尾的衍生参考。在Azure100学生订阅中新建一台UbuntuVPS,并在Ubuntu下通过Docker部署Mastodo
- 数据结构——时间复杂度
Lamar Carpenter
数据结构计算机408考研数据结构
前言当你拿到一段代码时,你该如何判断这一段代码算法的好坏程度?有的人会说跑一下(运行一下),事后统计运行时间。当然这样确实能够直观的通过看运行程序所花费时间,但是这存在着一些问题:和机器性能有关超级计算机vs单片机(同样的一段代码一定是超级计算机运行的时间更快)和编程语言有关越高级的语言运行的效率越低编译程序产生的机器指令质量有关有些算法不能事后统计导弹控制算法(不能为了统计算法的效率发射一颗导弹
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
top = -1;
}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
top
- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
c面试
12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
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int main(void)
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char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7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。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
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):
《Java性能优化权威指南》