- 小程序类毕业设计选题题目推荐 (29)
初尘屿风
毕业设计后端小程序课程设计springboot微信后端学习
基于微信小程序的设备故障报修管理系统设计与实现,SpringBoot+Vue+毕业论文基于微信小程序的设备故障报修管理系统设计与实现,SSM+Vue+毕业论文基于微信小程序的电影院购票小程序系统,SpringBoot+Vue+毕业论文+指导搭建视频基于微信小程序的宿舍报修管理系统设计与实现,SpringBoot(15500字)+Vue+毕业论文+指导搭建视频基于微信小程序的电影院订票选座系统的设计
- MapEX - Mind the map! Accounting for existing maps when estimating online HDMaps from sensors.
zisuina_2
python深度学习3d
MapEX加入地图编码的MAP检测论文链接MapEX背景与动机:HD地图的重要性与高成本:HD地图是自动驾驶的关键组成部分,但其采集和维护成本极高。现有方法的局限性:现有方法主要依赖传感器数据生成HD地图,但通常忽略了已有的HD地图资源。当前方法最多只是对低质量地图进行地理定位或使用通用的已知地图数据库,效率和效果都有限。提出的解决方案:充分利用现有地图:在HD地图估计中引入现有HD地图资源,具体
- 【CVPR 2021】Knowledge Review:知识蒸馏新解法
BIT可达鸭
深度学习人工智能计算机视觉模型压缩知识蒸馏
【CVPR2021】KnowledgeReview:知识蒸馏新解法论文地址:主要问题:主要思路:符号假设:具体实现:实验结果:关注我的公众号:联系作者:论文地址:https://jiaya.me/papers/kdreview_cvpr21.pdf主要问题:目前大部分关于KD的方法都是基于相同层或者相同Block之间的知识迁移。但是Teacher往往深层表示抽象的语义信息,底层表示简单的知识的信息
- LLM论文笔记 14: The Impact of Positional Encoding on Length Generalization in Transformers
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读论文阅读人工智能深度学习笔记语言模型
Arxiv日期:2023.12.15机构:McGillUniversity/IBM/Facebook/ServiceNow关键词长度泛化位置编码CoT核心结论1.decoder-only中不显式使用位置编码(NoPE)可以提高长度泛化性能2.(证明了)decoder-onlytransformer如果NoPE同时具备绝对APE和RPE的能力3.暂存器(cot)对于长度泛化和任务相关,同时关注短期和
- 自动驾驶感知、端到端论文集(2024-10-11)
自动驾驶小学生
毫米波雷达摄像头多传感器融合
文章目录1.Detection2.Segmentation(Map)3.DepthEstimation4.HighResolution5.End-to-EndAutonomousDriving1.DetectionLabelDistill:Label-guidedCross-modalKnowledgeDistillationforCamera-based3DObjectDetectionECCV
- Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能神经网络深度学习计算机视觉机器学习
简介简介:FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程,显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练,同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目:FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance(FIDGAN:具有初始距离的生
- Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络机器学习pytorch深度学习计算机视觉
简介简介:一般来说,生成器相比判别器要完成的任务更加困难,前者需要完成数据概率密度的拟合,而后者只需要判别真伪,影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架,原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目:StudyofPreventionofModeCollapsein
- 【开源免费】基于Vue和SpringBoot的医院后台管理系统(附论文)
杨荧
vue.jsspringboot前端开源springcloudjavascript
本文项目编号T170,文末自助获取源码\color{red}{T170,文末自助获取源码}T170,文末自助获取源码目录一、系统介绍二、数据库设计三、配套教程3.1启动教程3.2讲解视频3.3二次开发教程四、功能截图五、文案资料5.1选题背景5.2国内外研究现状六、核心代码6.1查询数据6.2新增数据6.3删除数据一、系统介绍在管理员功能模块确定下来的基础上,对管理员各个功能进行设计,确定管理员功
- 《深入浅出AI》前言知识:深度学习基础总结
GoAI
深入浅出AI人工智能深度学习机器学习cnnrnn生成对抗网络神经网络
个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等,专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
- 学术必备的21个论文网站,建议收藏!
初尘屿风
人工智能深度学习全文检索学习方法百度
1、综合型论文网站(国内)(1)知网介绍:国内知名度最高的网站,拥有上亿篇各种论文期刊,包含中国学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书等各类资源统一检索、统一导航、在线阅读和下载服务。网址:https://www.cnki.net/(2)掌桥科研介绍:掌桥科研文献资源库涵盖中英文期刊,会议,学位论文、科技报告等多种资源,拥有1.2多亿文献资源,值得一提的是,它整合了目前国际上主流的
- A new method for forward-looking scanning radar imaging based on L1/2 regularization 论文阅读
yangqoor
论文阅读
Anewmethodforforward-lookingscanningradarimagingbasedonL1/2regularization论文阅读内容概述关键创新点1.论文的研究目标研究目标2.新方法的特点与优势传统方法局限L1/2L_{1/2}L1/2正则化的创新优势对比3.实验设计与结果分析实验设置关键结果数据支持可借鉴的创新点与学习建议核心创新点推荐学习路径内容概述该论文提出了一种基
- 书籍-《机器人与智能自主系统:技术与应用(论文版)》
机器人人工智能
书籍:RoboticsandSmartAutonomousSystems:TechnologyandApplications作者:RashmiPriyadarshini,RamMohanMehra,AmitSehgal,PrabhuJyotSingh出版:CRCPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器人与智能自主系统:技术与应用(论文版)》01书籍介绍本书详细探讨了机器
- 高项案例,从畏惧到上瘾我用了3天
w011109
软件工程模块测试计算机网络软件构建pat考试
高项案例,从畏惧到上瘾我用了3天软考高项案例满分75,45分以上合格,一共三道题,题不多,但并不好过关,如果自学没有效果,千万不要硬背,蕞好跟着苏景一的软考课去通一遍,或者可以看我总结好的技巧,答题时可以直接套用哦,吃透它软考案例分析题就稳啦!!!-✔看到根据自己的经验编写什么东西,都说需要根据项目实际情况✔看到做计划时倒推日期,都说这是蕞迟时间,风险很大✔看到第.一次看到xx计划,说明编写计划时
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-目标检测-DETR(DEtection TRansformer)—— 基于 Transformer 的端到端目标检测
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉目标检测
1.什么是DETR?DETR(DEtectionTRansformer)是FacebookAI(FAIR)于2020年提出的端到端目标检测算法,它基于Transformer架构,消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框(AnchorBoxes)和非极大值抑制(NMS)机制,使目标检测变得更简单、高效。论文:End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
- 系统软件架构设计师--学习规划
杰尼龟的知识花园
高级系统架构设计师(软考)学习架构架构设计师软考高项
目录软考基础信息新老教材对比科目一考点科目二考点科目三考点学习规划-三个阶段软考基础信息中国计算机技术职业资格网:https://www.ruankao.org.cn考试时间:5月25~28日11月09~12日考试科目:科目一:综合知识【总分75】考试时间:8:30-11:00客观题:75空单选题(最长作答时长150分钟)最好是控制在120分钟做完科目三:论文写作【总分75】考试时间:14:30-
- 基于微信小程序的电影院订票选座系统的设计与实现,SSM+Vue+毕业论文+开题报告+任务书+指导搭建视频
初尘屿风
Javaweb毕业设计初尘屿风微信小程序vue.js小程序
本系统包含用户、管理员两个角色。用户角色:注册登录、查看首页电影信息推荐、查看电影详情并进行收藏预定、查看电影资讯、在线客服、管理个人订单等。管理员角色:登录后台、管理电影类型、管理放映厅信息、管理电影信息、管理用户信息、管理订单等。运行环境jdk8+mysql+IntelliJIDEA+maven3+微信开发者工具项目技术Spring+SpringMvc+Mybatis+html+css+js+
- 【系统架构设计师】论文模板样例:论软件系统架构风格
数据知道
系统架构架构软考高级系统架构设计师论文
更多内容请见:备考系统架构设计师-核心总结索引文章目录范文一:论软件系统架构风格范例摘要正文收尾范文一:论软件系统架构风格系统架构风格(SystemArchitectureStyle)是描述某一特定应用领域中系统组织方式的惯用模式。架构风格定义了一个词汇表和一组约束,词汇表中包含一些构件和连接件类型,而这组约束指出系统是如何将这些构件和连接件组合起来的。软件系统架构风格反映了领域中众多软件系统所共
- 医学顶会 MICCAI‘24 | COVID19 至肺炎:使用 CNN Transformer 位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类
小白学视觉
医学图像处理论文解读cnntransformer分类深度学习医学图像处理医学图像顶会论文解读
本文内容只为星球内部成员学习和学术交流,请勿用作他用论文信息题目:COVID19toPneumonia:MultiRegionLungSeverityClassificationusingCNNTransformerPosition-AwareFeatureEncodingNetworkCOVID19至肺炎:使用CNNTransformer位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类作者:Jo
- arXiv每日推荐-3.4:语音/音频每日论文速递
sapienst
语音识别语音识别
同步公众号(arXiv每日学术速递)【1】SELD-TCN:SoundEventLocalization&DetectionviaTemporalConvolutionalNetworks标题:SELD-TCN:基于时间卷积网络的声音事件定位与检测作者:KarimGuirguis,BinYang备注:5pages,3tables,2figures.SubmittedtoEUSIPCO2020链接:
- 关于DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据
月光技术杂谈
大模型初探chatgptdeepseek训练数据语料库AI模型训练样本数据分类
DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据是否一样训练数据的相似性与差异性相似性:DeepSeek和ChatGPT等模型在训练数据上有一定的重叠。它们都使用了大量的公开互联网文本,包括网页内容、书籍、论文、社交媒体帖子等。这些数据为模型提供了广泛的知识基础和语言理解能力。差异性:DeepSeek更侧重于中文语境的优化,因此其训练数据中包含了更多的中文互联网内容,如新闻、论坛、百科等。而C
- [论文阅读] SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution
qianx77
论文阅读pytorch论文阅读人工智能计算机视觉
文章目录一、前言二、主要贡献三、Introduction四、Methodology4.1Motivation:4.2FrameworkOverview.**一、前言通信作者是香港理工大学&OPPO研究所的张磊教授,也是图像超分ISR的一个大牛了。论文如下SeeSR:TowardsSemantics-AwareReal-WorldImageSuper-Resolution[paper][code]二
- Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能机器学习生成对抗网络神经网络计算机视觉深度学习
简介简介:提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积,拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。论文题目:APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork(一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络)会议:20244thInternationa
- Pytorch实现之在LSGAN中结合重建损失
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能python
简介简介:这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测(BDD)机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。论文题目:FalseDataInjectionAttacksBasedonLeastSquaresGenerativeAdversarialNetworkswithReconstructionLoss(基于重构损失最小二乘生成对抗网络的虚
- Pytorch实现论文:利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能深度学习gan机器学习生成对抗网络
论文简介论文:ACWGAN-GPformillingtoolbreakagemonitoringwithimbalanceddata(ACWGAN-GP用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据)出处:RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing论文摘要:铣削操作过程中的刀具破损监测(TBM)对于确保工件质量和最大限度减少经济损失至关重要。在训练数据充足、分布均
- Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络深度学习pytorch机器学习计算机视觉
简介简介:采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测,并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。论文题目:InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture(基于三元DCGAN架构的红外图像着色)会议:2017IEEEConferenceonCo
- Golang使用viper读取配置到结构体,但是获取的数据为空
又菜又爱玩呜呜呜~
golang
1.viper库viper库是一个读取配置文件的库,支持多种配置文件,如JSON/TOML/YAML/HCL/envfile/Javaproperties等2.遇到的问题在使用viper库的时候发现按照相应的配置已经读取到了对应的配置,但是转换为结构体的时候发现怎么拿结构体里面的数据都是空的3.解决步骤1.打印所有的viper读取到的配置database:host:127.0.0.1port:33
- LLM论文笔记 9: Neural Networks and the Chomsky Hierarchy
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读论文阅读人工智能深度学习笔记语言模型
Arxiv日期:2022.9.29机构:GoogleDeepMind/Stanford关键词transformer架构原理乔姆斯基体系长度泛化核心结论1.虽然Transformer理论上具有图灵完备性,但在实践中能力受到位置不变性和有限记忆的限制2.Transformer在一些任务中表现较差,例如正则语言任务(如ParityCheck),表明其与Chomsky层级的对齐性不佳3.Transform
- [论文笔记] Cost-Effective Hyperparameter Optimization for Large Language Model Generation 大型语言模型生成推理超参优化
心心喵
论文笔记论文阅读语言模型人工智能
成本效益高的大型语言模型生成推理的超参数优化https://openreview.net/pdf?id=DoGmh8A39OChiWang1,SusanXueqingLiu2,AhmedH.Awadallah11微软研究院,雷德蒙德2史蒂文斯理工学院摘要大型语言模型(LLMs)因其生成能力引发了广泛关注,催生了各种商业应用。使用这些模型的高成本驱使应用构建者在有限的推理预算下最大化生成的价值。本文
- CVPR2023 Highlight | ECON:最新单图穿衣人三维重建SOTA算法
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通算法SLAM自动驾驶3D视觉
作者:宁了个宁|来源:计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信:dddvisiona,备注:三维重建,拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。从彩色图像进行人体数字化。ECON结合了自由形式隐式表示的最佳方面,以及明确的拟人化正则化,以推断高保真度的3D人类,即使是宽松的衣服或具有挑战性的姿势。0.笔者个人体会这篇文章讨论了单图像的穿着人类重建问题。隐式方
- 揭密 scaling laws
deardao
机器学习
ScalinglawsOpenAI在其早期的关于scalinglaws的论文[1]中提出了基础理论,但该文缺乏一些具体的求解过程,且未能在更大规模的模型上进行验证。与此同时,后续研究,例如DeepMind的ChinChilla[2]还提出了不同的结论。论文题目:UnravelingtheMysteryofScalingLaws:PartI论文地址:https://arxiv.org/abs/240
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
╔-----------------------------------╗┆
- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S