- Microchip 系列:SAM L 系列 (基于 ARM Cortex-M0+)_(9).UART通信接口开发
kkchenkx
单片机开发arm开发嵌入式硬件单片机架构硬件架构
UART通信接口开发1.UART通信接口简介UART(UniversalAsynchronousReceiver/Transmitter)是一种通用的串行通信接口,用于实现两个设备之间的异步数据传输。异步通信的特点是数据在发送和接收之间没有固定的时钟同步,而是通过起始位和停止位来标识数据帧的开始和结束。UART广泛应用于嵌入式系统中,如单片机与PC、单片机与传感器、单片机与无线模块之间的通信。在M
- Microchip 系列:SAM L 系列 (基于 ARM Cortex-M0+)_(15).闪存编程技术
kkchenkx
单片机开发arm开发mongodb数据库嵌入式硬件单片机物联网
闪存编程技术闪存编程概述闪存编程是指将数据或代码写入单片机的闪存存储器中的过程。在Microchip系列的SAML系列(基于ARMCortex-M0+)单片机中,闪存编程是一个重要的功能,用于存储应用程序代码、配置数据和用户数据。闪存编程通常涉及以下几个步骤:擦除闪存:在写入新的数据之前,需要先擦除目标闪存区域。编程闪存:将新的数据写入闪存。验证编程:确保写入的数据正确无误。闪存编程可以通过多种方
- 大语言模型原理与工程实践:残差连接与层归一化
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
1.背景介绍随着自然语言处理(NLP)的发展,深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而,这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,我们引入了残差连接(ResidualConnections)和层归一化(BatchNormalization)来改善模型性能。
- 【数据集】——1
花花 Show Python
pyecharts—从0到精通信息可视化数据分析python
解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代,每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴?欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里,你将不再受限于单调的表格和图表,而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库,将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。
- skynet源码分析(7)--skynet中的timer
心中那自由的世界
作者:
[email protected],转载请注明作者skynet的timer是做游戏用得比较频繁的一个功能,分析一下它的源码还是有意义的。而且核心的C源码除了timer和网络以外,已经基本分析得差不多了。其它都是跟luacapi相关,或者是跟lua交互比较多的。timer的源码在skynet-timer.c和skynet-timer.h中。在开始看代码之前,请大家默念三遍:1秒=10
- Transformer架构原理详解:残差连接和层归一化(Residual Connection an
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Python实战大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《Transformer架构原理详解:残差连接和层归一化(ResidualConnectionandLayerNormalization)》文章关键词Transformer残差连接层归一化自注意力机制序列模型编码器与解码器摘要本文将深入解析Transformer架构的核心原理,特别是残差连接和层归一化技术。通过详细阐述这些关键组件的作用、数学模型和具体实现,读者将能够理解Transformer在处
- 【云原生】Docker搭建开源翻译组件Deepl使用详解
小码农叔叔
linux与容器实战docker部署翻译组件docker部署deepldocker搭建deepljava对接deepl翻译组件使用
目录一、前言二、微服务项目使用翻译组件的场景2.1多语言用户界面2.2业务逻辑中的翻译需求2.3满足实时通信的要求2.4内容管理系统2.5个性化推荐系统2.6日志和监控三、开源类翻译组件解决方案3.1国内翻译组件方案汇总3.1.1百度翻译3.1.2腾讯翻译3.1.3阿里翻译(通用版)3.1.4华为翻译3.1.5小牛翻译3.1.6有道翻译3.1.7火山翻译3.1.8讯飞翻译3.2国外翻译组件方案汇总
- RK3588上安装Ubuntu20.04修改源
chenzhy223
RK3588ubuntulinux运维
RK3588上安装Ubuntu20.04修改源1、参考资料2、更改镜像源2.1、选择源1、参考资料1、清华大学开源软件镜像站.2、Ubuntu软件仓库镜像使用帮助3、UbuntuPorts软件仓库镜像使用帮助4、unbuntu18.04apt-getupdate时报错armpackage找不到–华为服务器(已解决)5、opencv安装(解决libjasper-dev和MIPI接口)2、更改镜像源2
- 有道子曰推理模型“子曰-o1”发布即开源,14B小参数复现OpenAI o1强推理效果
百态老人
笔记
根据我搜索到的资料,网易有道于2025年1月22日正式发布了国内首个输出分步式讲解的推理模型“子曰-o1”,并宣布其开源。这一模型以14B(140亿)参数规模为基础,支持在消费级显卡上部署,采用思维链技术,能够提供详细且逻辑严密的解题过程,显著提升了推理能力和准确性,尤其是在中文逻辑推理方面表现突出。“子曰-o1”复现了OpenAI发布的o1模型的单模型推理能力,但通过更轻量级的设计实现了在低算力
- 基于讯为RK3588平台搭建Ubuntu20.04.5根文件系统
襟铭心缘
RK3588学习笔记ubuntulinuxarm开发
准备工作在搭建系统之前,需要详细阅读讯为公司提供的一些资料(虽然他们家资料一直都做的不完善),搭建好用于开发的Ubuntu虚拟机环境,熟练使用一些常用工具如烧录系统的工具RKDevTool、传输文件的工具FileZilla、远程连接工具MobaXterm等等。当然,本章只针对根文件系统,uboot、kernel的镜像文件和驱动文件需要提前准备好,编译讯为提供的Rockchip的SDK即可得到这些文
- 基于matlab的lte组网实验,基于Matlab的TD-LTE链路级仿真平台的建立
weixin_39668282
应用研究数字技术与应用831背景TD-LTE是无线通信领域的一次革新,它采用了许多增强型的技术来提高系统的性能,使其具有更高的复杂性。随着TD-LTE亮相上海世博会之后,TD-LTE-Advanced也被国际电信联盟确定为国际4G标准之一[1]。TD-LTE的飞速发展,离不开仿真对其性能的不断验证。仿真包括链路级仿真和系统级仿真,而链路级仿真又是系统级仿真的基础,因此搭建TD-LTE链路级仿真平台
- 层次聚类构建层次结构的簇
纠结哥_Shrek
聚类数据挖掘机器学习
层次聚类(HierarchicalClustering)可以通过自定义函数来完成。层次聚类可以分为两种方法:凝聚型(Agglomerative)和分裂型(Divisive)。这里主要介绍一种常用的凝聚型方法,它是自底向上的方法,逐步合并最近的簇,直到达到预定的簇数量或者所有数据点合并成一个簇。可以使用距离度量来衡量不同簇之间的相似性(例如欧氏距离),并通过最短距离来决定哪些簇合并。最终,我们将通过
- pytorch实现主成分分析 (PCA):用于数据降维和特征提取
纠结哥_Shrek
pytorch人工智能python
使用PyTorch实现主成分分析(PCA)可以通过以下步骤进行:标准化数据:首先,需要对数据进行标准化处理,确保每个特征的均值为0,方差为1。计算协方差矩阵:计算数据的协方差矩阵,以捕捉特征之间的关系。特征值分解:对协方差矩阵进行特征值分解,获得主成分。选择主成分:根据特征值的大小选择前几个主成分,通常选择方差最大的主成分。转换数据:将数据投影到选定的主成分上,完成降维。例子代码:importto
- Python计算【15】
sakura_sea
物理数学与计算python
文章目录t分布理论基础python参考文献t分布理论基础通常用于样本量较小或总体标准差未知的情况下,进行假设检验和构建置信区间。t分布是一类对称且形状接近正态分布的概率分布,随自由度((df))的增加逐渐趋近于标准正态分布。t=Xˉ−μS/n
- MATLAB生成C/A码并计算自相关值
SJTU_YJ
matlabc语言开发语言
坐标上海西南某高校,一门大作业要求我们实现MATLAB生成C/A码并计算自相关值题目要求:用Matlab编写程序,生成一个适合PRN1-32号GPS卫星中任何一个卫星的C/ACode的通用标准函数。长度为1个周期(1ms),包含1023个chip。调用这个通用标准函数,选择其中一颗卫星的C/ACode信号,运算它的自相关值,并生成图形。图形例子见下:事实上,matlab自带了生成C/A码的函数ht
- 用自然语言与mysql数据库对话几种方案的思考
闲云野鹤_SG
数据库mysqlAItext2sql自然语言本地部署大模型
如何用自然语言与mysql数据库对话,而不是用sql语句去查询数据库?处于安全考虑,可训练一个本地大语言模型来完成此项任务,mysql服务器中的数据大约有两万多条记录,服务器的作用主要是记录设备的出库和回库的流水账(即以时间为序的记录),但有一些sql查询比较复杂,必须根据特定的sql语句查询,否则很难得到准确稳定的答案,调试和训练大模型的方法有多种方式,比如lora训练模型,提示词方式,rag方
- 子曰-o1:网易有道开源国内首个分步式讲解推理模型,支持K12数学教学
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花快速阅读功能:子曰-o1是国内首个分步式讲解推理模型,支持K12数学教学。技术:采用14B轻量级架构,专为消费级显卡设计,能在低显存设备上稳定运行。应用:应用于网易有道旗下的AI全科学习助手“有道小P
- 基于Matlab的GPS信号仿真
NoABug
matlab开发语言
基于Matlab的GPS信号仿真近年来,GPS技术已经广泛应用于各个领域,特别是定位和导航领域。为了更好地研究和理解GPS信号的特性,进行GPS信号仿真就成为了一项重要的工作。在本文中,我们将介绍如何使用Matlab软件进行GPS信号仿真,并给出相应的源代码。首先,我们需要了解GPS信号的基本结构。GPS信号由L1和L2两个频段的载波信号、P码和C/A码组成。其中,L1频段的载波频率为1575.4
- Vue.js 组件开发
QQ同步助手
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代码、提高代码复用性以及构建复杂的用户界面。今天,我们就一起来深入学习Vue.js组件开发的相关知识。一、什么是Vue.js组件概念:Vue.js组件可以看作是页面中的一个个独立的、可复用的小块。就好比搭积木一样,每个组件都是一块有着特定功能和外观的积木块,我们可以通过组合这些不同的“积木”(组件)来搭建出完整的页面(大型的应用界面)。例如,一个网页中的导航栏、侧边栏、卡片等都可以分别封装成一个个
- 使用PyTorch实现线性SVM指南
余桢钟
使用PyTorch实现线性SVM指南svm-pytorchLinearSVMwithPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svm-pytorch本指南基于GitHub上的开源项目svm-pytorch,旨在帮助开发者理解和运用这个库来在PyTorch框架下实现支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)。项目介绍sparse
- Leecode刷题C语言之跳跃游戏②
带多刺的玫瑰
java算法数据结构
执行结果:通过执行用时和内存消耗如下:intjump(int*nums,intnumsSize){intposition=numsSize-1;intsteps=0;while(position>0){for(inti=0;i=position){position=i;steps++;break;}}}returnsteps;}解题思路:这段代码是用来解决“跳跃游戏II”(JumpGameII)的
- Python subprocess模块总结
bytxl
python与GAE
subprocess最简单的用法就是调用shell命令了,另外也可以调用程序,并且可以通过stdout,stdin和stderr进行交互。subprocess的主类复制代码代码如下:subprocess.Popen(args,bufsize=0,executable=None,stdin=None,stdout=None,stderr=None,preexec_fn=None,close_fds=
- Leecode刷题C语言之切棍子的最小成本
带多刺的玫瑰
c语言开发语言
执行结果:通过执行用时和内存消耗如下:题目:切棍子的最小成本有一根长度为n个单位的木棍,棍上从0到n标记了若干位置。例如,长度为6的棍子可以标记如下:给你一个整数数组cuts,其中cuts[i]表示你需要将棍子切开的位置。你可以按顺序完成切割,也可以根据需要更改切割的顺序。每次切割的成本都是当前要切割的棍子的长度,切棍子的总成本是历次切割成本的总和。对棍子进行切割将会把一根木棍分成两根较小的木棍(
- 汉字编码原则及0XA1与0X80代表的含义。(汉字编码原则为转发)
爱吃甜食_
C++C++基础细节
字符串转GB2312编码后,若码值小于0XA1,则表示这不是一个汉字。字符串转GB2321编码后,若高位码值小于0X80,则表示此字符串不是由两个部分拼接而成。(Windows中,中文简体字符集的编码是同时用1个字节和2个字节来表示的。当高位是0x00~0x7f时,为一个字节,高位为0x80以上时用2个字节表示)网上得到字符串对应的编码都是直接转unsignedchar,若是使用UNICODE,则
- Llama 3:开源大模型的里程碑式突破
XianxinMao
llama开源
标题:Llama3:开源大模型的里程碑式突破文章信息摘要:Meta通过Llama3展现了开源LLM的重大突破:采用超大规模训练数据和多阶段训练方法(SFT、rejectionsampling、PPO和DPO),突破了传统的Chinchilla最优比例法则。在产品策略上,针对8B和70B两种规模采用不同的训练数据截止日期,实现差异化定位。即将发布的400B模型有望达到GPT-4级别性能,但同时也凸显
- 基于matlab的GPS信号捕获仿真
Simuworld
MATLAB仿真案例matlabGPS信号捕获
目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述全球定位系统gps是一种可以在全球范围内为用户全天候提供实时、连续、高精度的位置、速度和时间信息的卫星导航系统,其主要终端设备是gps接收机。gps信号捕获是gps接收机的关键技术之一,它直接影响着后续对信号的跟踪和定位数据的解算,决定着接收机的性能。现有的gps接收机c/a码捕获方法主要有两种:一种是基于时域的串行搜索捕获法,该方法
- 基于车辆组网通信系统的MATLAB仿真
HackDashX
matlab人工智能开发语言Matlab
基于车辆组网通信系统的MATLAB仿真车辆组网通信系统在现代交通中起着重要的作用,它利用车辆自身的通信能力和网络技术实现车辆之间的信息交流和协作。本文将介绍如何使用MATLAB进行车辆组网通信系统的仿真,并提供相应的源代码。首先,我们需要明确车辆组网通信系统的基本原理。该系统基于车载自组织网络(VehicularAdHocNetwork,VANET),利用无线通信技术和车辆间的直接通信来实现信息传
- 基于MATLAB的GPS信号捕获跟踪:实现与优化
UIEdit
matlab算法人工智能
基于MATLAB的GPS信号捕获跟踪:实现与优化概述:全球定位系统(GPS)已经成为现代导航和定位应用中的重要工具。在GPS接收机中,信号捕获和跟踪是关键步骤,用于从多路复用的GPS信号中提取有用的信息。本文将介绍如何使用MATLAB实现GPS信号的捕获和跟踪,并讨论一些针对性的优化措施。GPS信号捕获:GPS信号具有复杂的结构,包括导航数据、载波信号和码片序列。在信号捕获过程中,我们的目标是找到
- 阿里巴巴Qwen团队发布AI模型,可操控PC和手机
新加坡内哥谈技术
人工智能深度学习语言模型学习
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/这周,科技界的目光几乎都被DeepSeek的R1模型吸引,但阿里巴巴并没有袖手旁观。1月
- 网易有道开源 “子曰 - o1” 推理模型
timer_017
开源
网易有道开源的“子曰-o1”推理模型支持消费级显卡,主要通过以下技术实现:轻量级模型设计:“子曰-o1”采用14B参数规模,相比许多对硬件配置要求高的大型推理模型,选择了较小的参数规模,从基础上降低了对硬件的性能需求,尤其是对显卡的要求,使其可以在消费级显卡上运行。低比特量化技术:该模型使用低比特量化技术,在不影响模型推理能力的前提下,对模型数据进行量化处理,减少数据存储和计算所需的空间和资源,进
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置