- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- NLP高频面试题(三)——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
普通RNN(循环神经网络)的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题:一、梯度消失(VanishingGradient)梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层传播时变得越来越小,最终趋于接近0,导致模型前层的参数难以更新。原因:在反向传播时,每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值(小于1),随着层数或时间步的增加,梯度将指数级
- Java的正则表达式
一朵忧伤的蔷薇
java正则表达式开发语言
Java中的正则表达式(RegularExpressions,简称regex)是一种强大的工具,用于在字符串中搜索、匹配和替换特定的模式。以下是Java正则表达式的一些基础知识点:1.基本语法字符类:.匹配任意单个字符(除了换行符)。\d匹配任意数字,相当于[0-9]。\D匹配任意非数字。\w匹配任意字母、数字或下划线,相当于[a-zA-Z0-9_]。\W匹配任意非字母、数字或下划线。\s匹配任意
- 【C++基础十】泛型编程(模板初阶)
Pacify_The_North
C++c++算法windowsvisualstudio开发语言
【C++基础十】泛型编程—模板1.什么是模板2.函数模板的实例化:2.1隐式实例化2.2显示实例化3.函数模板参数的匹配规则4.什么是类模板5.类模板的实例化6.声明和定义分离1.什么是模板voidswap(int&a,int&b){inttmp=0;tmp=a;a=b;b=tmp;}voidswap(double&a,double&b){doubletmp=0;tmp=a;a=b;b=tmp;}
- 智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】
AI筑梦师
计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
- 字符串模式匹配——Brute-Force暴力查找算法以及KMP算法具象图解,超级详细!!
Elnaij
算法数据结构c语言
目录前言1.串的模式匹配算法目的1.1Brute-Force算法图解Brute-force算法Brute-force暴力查找算法的弊端1.2KMP算法next数组1.2.1Getnext——求next数组的函数图解Getnext函数Getnext函数总结1.2.2KMP模式匹配操作KMP匹配过程图解KMP算法总结结束语:前言这两个算法,尤其是KMP算法,可以说是让许多算法小白头痛的了。如果你也十分
- linux Redhat9.5采用DNS主从实现跨网段解析
梨涡~陌然
linux运维服务器
文章目录主从服务器DNS实现跨网段解析一、服务器规划二、主服务器配置1、安装`bind`2、修改主配置文件3、配置区域配置文件4、配置正向解析文件5、配置反向解析文件6、检查并启动服务三、从服务器配置1、安装`bind`2、配置主配置文件3、修改区域配置文件4、检查并启动服务四、路由器配置五、客户端验证主从服务器DNS实现跨网段解析一、服务器规划服务器IP地址网关DNS-Master192.168
- css3选择器详解
丸子猪的dady
css3前端csshtml
CSS3选择器我们之前学过CSS的选择器,比如:div标签选择器.box类名选择器#boxid选择器divp后代选择器div.box交集选择器div,p,span并集选择器div>p子代选择器*:通配符div+p:选中div后面相邻的第一个pdiv~p:选中的div后面所有的p属性选择器属性选择器的标志性符号是[]。匹配含义:^:开头$:结尾*:包含格式:E[title]选中页面的E元素,并且E存
- 【Hinton论文精读】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations-202212
tyhj_sf
论文研读笔记ML理论系列人工智能深度学习FF算法
博文导航0引言1论文摘要2反向传播有什么问题呢?3Forward-Forward算法3.1使用逐层优化函数学习多层表示4Forward-Forward算法的实验4.1反向传播baseline4.2FF算法的一个简单的无监督的例子4.3FF算法的一个简单的监督例子4.4使用FF算法来模拟感知中自上而下的效应4.5作为教师使用空间环境的预测4.6CIFAR-10实验5睡眠6FF算法与其他对比性学习技术
- nginx实现反向代理出现502的解决方法
小白写代码hh
nginx运维
目录1.出现原因1.1.防火墙拦截了端口1.1.1.使用iptables1.1.2.使用firewall-cmd(适用于CentOS/RHEL7+)1.2.docker容器中的ip和宿主机ip不一致1.出现原因这里我是用的docker容器来进行nginx的启动的,在我们用nginx的配置进行反向代理的时候,有时候访问反向代理的url会出现BadGateway也就是坏请求,这里无非就是几种情况:这里
- Nginx:高性能 Web 服务器的秘密武器
Hello-ZHE
nginx前端服务器
在当今互联网世界,高性能、高并发的Web服务是成功的关键。而Nginx,作为一款轻量级、高性能的Web服务器和反向代理服务器,正扮演着越来越重要的角色。本文将带你深入了解Nginx,掌握其基本概念、常用配置和一些高级用法。什么是Nginx?Nginx(发音为"engine-x")是一个开源的、高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器。与其他Web服务器相
- 设计模式-适配器模式
小九没绝活
设计模式设计模式适配器模式java
适配器模式是一种结构型设计模式,用于将一个类的接口转换为客户端期望的另一个接口,使得原本不兼容的类可以协同工作。它的核心思想是通过中间层(适配器)解决接口不匹配的问题,类似于电源插头转换器。核心思想适配器模式通过以下方式实现接口的兼容:定义目标接口(Target):客户端期望使用的接口。引入适配者类(Adaptee):需要被适配的现有类(接口不兼容)。创建适配器类(Adapter):将适配者的接口
- 基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测
默默科研仔
发动机寿命预测matlab神经网络发动机寿命预测
基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法(GA)与BP神经网络的结合(GA-BP)主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值,解决传统BP易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。具体优化形式包括:初始参数优化:GA仅优化初始参数,后续仍依赖BP反向传播微调。全局参数优化:GA直接优化全部网络参数,无需BP参与。混合优化:GA优化初始参数后,再通过B
- 详解c++的编译过程,如何从源文件到可执行文件到
飞鼠_
C++c++开发语言
本节详细介绍c++的编译过程,c++从代码到可执行文件有四个阶段:预处理运行以#好开头的代码,引入头文件,做预处理定义常量等编译对代码进行优化,进行词法与语法的分析,生成与平台无关的中间表示,再将中间代码转换为目标平台的汇编代码。汇编将汇编代码转换为机器码(二进制格式)。链接将目标文件中的未定义符号(如printf)与库文件中的定义匹配。预处理我们可以使用g++-Emain.cpp-omain.i
- c# 正则表达式基础知识
观无
c#正则表达式mysql
一、使用原理模式匹配机制:在C#中,正则表达式通过定义一种模式来描述文本的特征。例如,\d表示匹配任意一个数字字符。当使用正则表达式进行匹配时,正则表达式引擎会从输入文本的起始位置开始,逐个字符地将输入文本与模式进行比较。引擎尝试找到一个连续的字符序列,该序列与整个模式完全匹配。如果找到了这样的序列,则匹配成功;否则,匹配失败。回溯机制:当正则表达式中存在可选部分(如a?表示a可选出现一次或不出现
- Xshell7连接Debian12系统,中文显示乱码,解决办法一览!
linuxdebian
在使用Xshell7远程连接Debian12时出现中文显示乱码问题,通常是由于字符编码或字体设置不匹配导致的。以下是详细的解决方法:解决方案1:设置Xshell编码为UTF-8打开Xshell会话配置:连接Debian12系统后,点击左侧面板的会话树状结构(如SessionList),右键点击当前会话,选择Properties(属性)。修改字符编码:进入Terminal选项卡。在Character
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(5)自动微分
Fansv587
深度学习pytorch人工智能
使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时,最常用的算法是反向传播。在该算法中,参数(模型权重)根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度,PyTorch有一个内置的微分引擎,名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络,具有输入x、参数w和b以
- Ubuntu系统中NVIDIA-SMI 报错:NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.
QuietNightThought
Linuxlinuxpython
文章目录一、介绍二、解决办法一:安装必要的内核头文件三、解决办法二:使用DKMS重新安装内核的NVIDIA驱动程序(我用这个方法解决了问题)四:解决办法三:安装NVIDIA驱动程序一、介绍当服务器未安装NVIDIA驱动程序,或驱动程序版本与显卡不匹配时,或者安装了某些系统软件或系统更新了内核时,服务器重启后可能无法连接到NVIDIA驱动程序。错误消息如下:$nvidia-smiNVIDIA-SMI
- 深度学习中的Channel,通道数是什么?
%KT%
深度学习深度学习人工智能
参考文章:直观理解深度学习的卷积操作,超赞!-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道(channel)_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文:在跑深度学习代码的过程中,经常遇到的一个报错是:模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是:torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下:16
- CPU多级缓存 MESI-CPU缓存一致性协议 以及 乱序执行优化
H_Ystar
Java并发基础
一、CPU的多级缓存1.为什么需要CPU缓存在一个典型的系统中,可能会有几个缓存共享主存,每个相应的CPU会发出读写请求,CPU的频率太快了,快的主存跟不上,这样主存常常需要等待主存,而缓存的目的是为了减少CPU读写共享主存的次数,解决CPU和主存速度不匹配的问题。2.CPU缓存有什么意义时间局部性:如果某个数据被访问,那么不久的将来它有可能会再次被访问。空间局部性:如果某个数据被访问,那么与它相
- Nginx面试题
努力的搬砖人.
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以下是150道Nginx面试题及其详细回答,涵盖了Nginx的基础知识、配置与优化、负载均衡、安全与性能、高级特性等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Nginx基础概念类1.什么是Nginx?Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器。它以其事件驱动的方式处理请求,能够处理大量的并发连接,适用于高并发场景。例如,当有大量用户同时访问一
- 【Java教程】Day13-05 正则表达式:贪婪与非贪婪匹配
即刻提优
Java教程java正则表达式开发语言
在正则表达式中,匹配规则有两种模式:贪婪匹配和非贪婪匹配。默认情况下,正则表达式使用贪婪匹配,即尽可能多地匹配字符。有时,我们希望匹配尽可能少的字符,这时就需要使用非贪婪匹配。本文将通过具体的例子介绍贪婪与非贪婪匹配的区别,并提供如何在Java中实现这些匹配的教程。1.贪婪匹配的默认行为首先,让我们看一个简单的示例:给定一个字符串,判断该数字末尾零的个数。比如:"123000":3个0"10100
- DoS攻击防范
C7211BA
dos攻击网络安全
一、网络架构优化使用CDN或反向代理通过内容分发网络(CDN)或反向代理(如Nginx)分散流量,将请求分发到多个服务器节点,减轻单点压力,同时过滤异常请求。负载均衡技术部署负载均衡设备(如云服务商的负载均衡器),动态分配流量,避免单台服务器过载,并在遭受攻击时快速切换节点。二、防火墙与流量控制配置防火墙规则设置防火墙策略过滤非法IP、限制连接频率、封禁威胁IP,并开启SYNCookies防御SY
- 正则表达式:贪婪匹配与非贪婪匹配
米糕.
数据库r语言大数据开发语言数据分析
正则表达式:贪婪匹配与非贪婪匹配非贪婪匹配.*?这三个字符的组合就是非贪婪匹配,意思是匹配任意字符直到遇到第一个后面指定的字符,比如.*?_就表示匹配任意字符直到碰到下划线,还可以组合^来表示从头匹配,比如^.*?_就是从头开始匹配任意字符直到遇到第一个下划线。举个例子x<-c("apple_banana_cherry","dog_cat","red_blue_green")#使用sub()函数进
- OpenCV图像拼接(2)特征查找与图像匹配之基于仿射变换的图像匹配的一个类cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher是OpenCV库中用于实现基于仿射变换的图像匹配的一个类。这个类主要用于在图像拼接流程中,寻找图像间的对应关系,并假设图像间存在仿射变换(即考虑缩放、旋转和平移的变换)。它通过使用“最佳
- 【玩转正则表达式】Python、Go、Java正则表达式解释器的差异解析(附示例)
ThisIsClark
玩转正则表达式正则表达式javapythongolang
正则表达式作为文本处理的利器,在不同编程语言中的实现却暗藏玄机。Python、Go和Java作为主流开发语言,其正则引擎在语法支持、功能完整性和性能表现上存在显著差异。本文通过具体示例,揭示这些差异及应对策略。一、原始字符串与转义差异Python使用r""定义原始字符串,避免转义:importrere.findall(r'\d+','123a456')#输出['123','456']Go和Java
- 南邮密码学实验:转轮密码机
Jarrycow
密码学学习密码学c++面向对象编程
南邮密码学实验:转轮密码机题目现代密码学教程第2版[谷利泽,郑世慧,杨义先编著]2015年版3.2.3(P53~55)解释输入一个字母根据对应的慢轮子、中轮子、快轮子的对应的变换,输出另一个字母每输入一个,慢轮子下转一格,慢轮子转一圈之后,中轮子下转一格,中轮子下转一圈,快轮子下转一格想法1、对于这个轮子来说,他的属性是固定的,也就是输入、输出,行为也是固定的,就左右数字匹配、旋转所以觉得用面向对
- Tomcat新手入门指南,从零开始,快速掌握Tomcats安装与基本配置技巧
日记成书
反正看不懂系列tomcatfirefoxjava
以下是Tomcat新手入门指南,从零开始快速掌握安装与基本配置技巧:一、安装前准备确认Java环境Tomcat依赖JDK运行,需提前安装JDK8及以上版本。验证Java环境:命令行输入java-version和javac,若无报错则配置成功。下载Tomcat访问Tomcat官网,选择与系统匹配的版本(如Windows解压版)。二、安装步骤解压安装包将下载的Tomcat压缩包解压至无中文路径的目录(
- OpenCV多分辨率模板匹配与容错优化实战指南
追寻向上
opencv人工智能计算机视觉
第一章:问题背景与挑战1.1传统模板匹配的局限性模板匹配(TemplateMatching)是计算机视觉中基础且广泛使用的技术,其核心思想是通过滑动窗口在目标图像中寻找与模板最相似的位置。然而,传统方法(如OpenCV的cv2.matchTemplate)在实际应用中存在以下问题:尺寸敏感性当目标的实际尺寸与模板不一致时,匹配结果会严重偏离。例如,在工业检测中,摄像头与物体的距离变化会导致目标缩放
- MySQL 聚合函数
Davina_yu
SQL专栏sqlmysql数据库
MySQL提供了一系列聚合函数,用于对一组值执行计算,并返回单个值。以及更复杂的聚合函数示例,包括多层分组、嵌套聚合、窗口函数以及结合子查询等高级用法1.COUNT()COUNT()函数用于返回匹配指定条件的行数。语法:COUNT(column_name)COUNT(*)示例:假设我们有一个orders表,包含以下列:order_id,customer_id,order_date,amount
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数