- android 自定义曲线图,Android自定义View——贝赛尔曲线
weixin_39767513
android自定义曲线图
个人博客:haichenyi.com。感谢关注本文针对有一定自定义View的童鞋,最好对贝赛尔曲线有辣么一丢丢了解,不了解也没关系。花5分钟看一下GcsSloop的安卓自定义View进阶-Path之贝塞尔曲线。本文的最终效果图:最终效果图.gif思路首先他是一个只有上半部分的正弦形状的水波纹,很规则。其次,他这个正弦图左右在移动。然后,就是它这个自定义View,上下也在移动,是慢慢增加的最后,优化
- 2022-10-02
朗月斋主
肿瘤溶解病毒(OVs)作为一种新型的免疫治疗和治疗辅助剂,在制药行业中越来越受到关注,因为它们能够通过多种机制诱导和提高抗肿瘤免疫力。首先,OVs能够利用宿主免疫系统的内在机制(例如,逃避免疫检测)可以使肿瘤的免疫逃逸机制失效。第二,许多类型的OVs已被证明可以直接裂解肿瘤细胞,从而诱导出由肿瘤相关抗原和危险信号分子释放介导的肿瘤特异性T细胞反应。第三,表达免疫刺激治疗基因的武装OV可以在肿瘤组织
- 什么事都独自去扛的人,容易抑郁,以及单身
蘑菇心理
文|实用菌01心情不好的时候,你会怎么办?我的习惯是,找个没有人打扰的角落发呆,或者睡上一觉。生活中,这样处理自己情绪问题的人,还有很多。他们安静,平和,不吵不闹,看起来很佛系,甚至还被称赞你脾气好,内心成熟,但事实,这种外在的好是以一些隐蔽的“坏”为代价的。遇到问题习惯独自去承受的人,表面看起来很坚强,但有一个弱点:在日常生活中,他们的情绪经常会莫名地低落,没来由地不高兴,而且一旦陷入这种情绪当
- keras.optimizers优化器中文文档
地上悬河
python开发语言后端
优化器optimizers优化器是编译Keras模型必要的两个参数之一model=Sequential()model.add(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.
- 边缘计算网关在机械制造企业的应用效果和价值-天拓四方
北京天拓四方科技股份有限公司
边缘计算其他物联网
随着智能制造行业的飞速发展,数据量的激增和实时性要求的提高,传统的数据处理方式已经难以满足生产需求。而边缘计算网关的出现,为智能制造行业带来了革命性的变化。下面,我们将通过一个具体案例展示边缘计算网关在智能制造行业的应用效果和价值。一、案例背景某大型机械制造企业,拥有多条生产线,涉及众多设备和传感器。在生产过程中,企业需要实时监控设备的运行状态,收集生产数据,以便进行生产优化和决策支持。然而,传统
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
i289292951
kafkakafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- Java中HashMap底层数据结构及主要参数?
山间漫步人生路
java数据结构开发语言
在Java中,HashMap的底层数据结构主要基于数组和链表,同时在Java8及以后的版本中,当链表长度超过一定阈值时,链表会转换为红黑树来优化性能。这种结构结合了数组和链表的优点,既提供了快速的随机访问,又允许动态地扩展存储桶的大小。HashMap的主要参数包括:初始容量(InitialCapacity):这是HashMap在创建时设定的桶数组的大小。默认值为16。这个值可以根据预计存储的键值对
- Webpack构建优化——区分环境
oWSQo
为什么需要区分环境在开发网页的时候,一般都会有多套运行环境,例如:在开发过程中方便开发调试的环境。发布到线上给用户使用的运行环境。这两套不同的环境虽然都是由同一套源代码编译而来,但是代码内容却不一样,差异包括:线上代码被特殊压缩过。开发用的代码包含一些用于提示开发者的提示日志,这些日志普通用户不可能去看它。开发用的代码所连接的后端数据接口地址也可能和线上环境不同,因为要避免开发过程中造成对线上数据
- 第七章 索引及执行计划,存储引擎
执笔为剑
#MySQL运维篇编辑器mysql
第七章索引及执行计划,存储引擎1,索引及执行计划1,作用:提供类似书目录的作用,目的是优化查询2,所用的种类(根据算法)B树索引Hash索引R树FulltextGIS3,B树基于不同的查找算法分类介绍B-tree:在范围查询方面提供了更好的性能(>showengines;#存储引擎作用在表上,不同的表可能有不同的存储引擎mysql>select@@default_storage_engine;#查
- Linux通过Tuned实现动态调优系统性能
星河_赵梓宇
linux运维服务器
Linux通过Tuned实现动态调优系统性能Tuned简介对于普通用户来说,优化Linux应用环境可能是相当具有挑战性的。它涵盖了各种领域,并且有许多参数需要考虑,比如CPU、存储、缓存策略和内存管理。尽管Linux有默认设置可以处理大多数情况和场景,但是对于高性能、高并发和高可用性系统等特殊场景,需要进行调整。本文讨论的特性是tuned,它是Linux系统中常用的一种调优服务。tuned由两个程
- 优化选址问题 | 基于和声搜索算法求解基站选址问题含Matlab源码
天天酷科研
优化选址问题(LP)matlab和声搜索算法基站选址问题
目录问题代码问题和声搜索算法(HarmonySearch,HS)是一种模拟音乐创作过程中乐师们凭借自己的记忆,通过反复调整各乐器的音调,直至达到最美和声状态为启发,通过反复调整解向量的各分量来寻求全局最优解的智能优化算法。下面是一个基于和声搜索算法求解基站选址问题的Matlab伪代码框架。请注意,这个框架是一个基本的实现,你可能需要根据你的具体问题和约束条件进行调整和优化。代码%和声搜索算法求解基
- centos7 安装influxdb+telegraf+grafana 监控服务器
吕吕-lvlv
grafana服务器运维
influxdbinfluxdb是一个时间序列数据库,所有数据记录都会打上时间戳,适合存储数字类型的内容telegraftelegraf可以用于收集系统和服务的统计数据并发送到influxdbgrafanagrafana是一个界面非常漂亮,可直接读取influxdb数据展示成各种图表的开源可视化web软件安装并启动influxdb数据库vim/etc/yum.repos.d/influxdb.re
- 4D习书——第三章
李晓廲
这一章主要是介绍4D坐标的产生背景,介绍了4D系统分析领导力,并对其进行了验证。图片发自AppA正确的坐标系能把一个不可能解决的问题,变成两个可以解决的难题。M我的感觉是顿悟,我思考的是不可能的问题可以分开为几个能被解决的问题,就是分解,也就是各个击破。B对于我来说,定一个比较不易达到的目标,感觉实际实践起来应该很不容易,但是我可以分解成几个容易实现的目标。对孩子的学习辅导也是一样的,要培养孩子的
- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
CX330的烟花
rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与循环神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等算法结
- 花开有期
灿烂jx
每一朵花开,都有自己的时序,就像每一个人的成长和未来,都有他自己的机缘与时间表,急不得。记得东北有句老话叫做“心急吃不了热豆腐”,就是说做啥事儿都要沉住气,不慌不忙,不要急也不要躁。东北还有一句老话叫做“忙中出错”,就是说遇到事情时不要慌,先要稳住自己的情绪,稳住自己的内心,否则就会忙中出错,欲速不达。想起一句“拔苗助长”的成语,说的也是这个道理。克服不了心急气躁的毛病,做什么事情都容易出问题,要
- Vue:为什么要使用v-cloak
刻刻帝的海角
vue.js前端javascript
Vue.js是一种流行的JavaScript框架,它使我们能够构建交互性强大的用户界面。在Vue.js中,v-cloak是一个指令,用于解决在页面加载时出现的闪烁问题。本文将介绍如何使用v-cloak及代码来优化Vue.js应用程序的渲染效果。引言当我们使用Vue.js构建应用程序时,有时会遇到一个问题:在页面加载时,由于Vue.js需要一定的时间来解析和渲染模板,会导致页面上显示出未经处理的Mu
- 建立个人品牌从写好每篇文章开始
e7bb28686858
再小的微信都有自己的品牌,打造品牌从写好每篇文章开始,通过累积粉丝让不断扩大个人品牌的影响力。打造品牌的三部分:1、如何打造自己的品牌通过五步法来打造属于自己的个人品牌第一步,精准定位,对标榜样第二步,固定标准,拍摄形象照第三步,持续输出,积累品牌影响力第四步,学会借力,放大影响力第五步,收集反馈,不断优化定位和标签2、如何通过写作放大自己的个人品牌第一维度,持续输出专业的内容,利用不同的方法。第
- 数字逻辑不可能涌现出智能
dog250
人工智能
先看一系列竖式乘法的步骤:相乘的两个数数位越大,步骤越多。如果不纠结数制,二进制运算也是这回事,把单个步骤用一个晶体管表达(其实一个步骤不止一个晶体管),数位越大,所需的晶体管越多。先说结论,所有基于n进制的逻辑运算都不可扩展。硅基时序电路可如此巧妙完成精确计算,开启了数字化时代,人们试图将AI构建在这二进制世界。但若二进制运算不可扩展,基于数字逻辑的人工智能就不可能。前面提到过,二进制运算本质上
- 如何做已有功能的优化?
三旬老郑丶
功能点的优化是最基础的工作1、对功能点的不断优化就是迭代2、不要期望用新加功能来解决老的功能问题3、功能优化和新功能的设计有什么区别?(1)反应速度不同:邮件、甚至口头搞定(2)开发难度不同:一般都是1-3天/人的工作量(3)评判标准不同:更强调效果对比分析产品功能的现状与逻辑1、用户:都有哪些用户会用到这个页面/功能2、流程:用户的使用流程是如何的?3、逻辑:产品底层逻辑(业务流程)是如何的?现
- 【No.15】蓝桥杯动态规划上|最少硬币问题|0/1背包问题|小明的背包1|空间优化滚动数组(C++)
ChoSeitaku
蓝桥杯备考蓝桥杯动态规划c++
DP初步:状态转移与递推最少硬币问题有多个不同面值的硬币(任意面值)数量不限输入金额S,输出最少硬币组合。回顾用贪心求解硬币问题硬币面值1、2、5。支付13元,要求硬币数量最少贪心:(1)5元硬币,2个(2)2元硬币,1个(3)1元硬币,1个硬币面值1、2、4、5、6.,支付9元。贪心:(1)6元硬币,1个(2)2元硬币,1个(3)1元硬币,1个错误!答案是:5元硬币+4元硬币=2个硬币问题的正解
- Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding
小蜗子
知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上,张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样,值得注意的是,基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
- 蓝桥杯:数的分解
云格~
蓝桥杯蓝桥杯算法职场和发展数据结构c语言c++
题目把2019分解成3个各不相同的正整数之和,并且要求每个正整数都不包含数字2和4,一共有多少种不同的分解方法?注意交换3个整数的顺序被视为同一种方法,例如1000+1001+18和1001+1000+18被视为同一种。思路循环遍历看每个数的每位代码#includeusingnamespacestd;boolcheck(intnum){while(num){intdigit=num%10;if(d
- 让数据说话:人工智能与六西格玛的完美结合
张驰课堂
人工智能六西格玛
当人工智能与六西格玛结合,企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力,实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化,从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍:1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定,而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术,可以自动收集和整理大量的数据,并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
- 九月目标达成训练营
yuqiong_819a
1设立九月微目标【9月微目标】写作商业案例笔记45个【微目标分解】公司案例40个/每天2个,上午完成。行业笔记5个。1,9月第一周科技公司主题10个,2,9月第二周消费和服务业主题12个3,9月第三周智能制造4,9月第四周其他行业【目标达成阻碍】过度思考和找资料耽误进度,陪娃容易陷入时间黑洞,【解决方法PlanB】每周工作想清楚重点,细分目标;高质量陪娃也要目标管理~每天一个故事一个游戏【非达成不
- 觉察二——改变从现在开始
我和你一起成长
前两天与好友相聚,聊娃是我们永恒不变的主题。好友说,当我聊到孩子的学习和生活的一些事情时,脸上和话语中都有掩饰不住的嫌弃,只有当聊到孩子花零钱购买零食和对待食品健康时的状态是放松的,喜悦的。他们提醒:我脸上的嫌弃,会传给孩子一个不良信号——我不包容孩子,不相信孩子。这两天脑海中也不断地重现当天的聊娃状况,好友的提醒也许就是我的症结和突破口所在。这些天来我也常在反思,为什么孩子在幼儿园阶段已经形成的
- Prompts(一)
george_xu4
大模型prompt
提示工程提示工程(PromptEngineering)是一门较新的学科,关注提示词开发和优化,帮助用户将大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)用于各场景和研究领域。掌握了它的奥秘,你便能洞悉LLM的无限潜能与潜在限制,从而更好地驾驭它。研究人员运用提示工程的魔力,为LLM注入了处理复杂任务场景的新活力。问答、算术推理,这些曾让LLM头疼不已的挑战,如今在精心设计的提示词引导下,
- 【AIGC调研系列】kimi与其他AI助手相比的优势和劣势是什么
来自太平洋的暖湿气流
AIGC调研相关AIGC人工智能
Kimi与其他AI助手相比,具有以下优势和劣势:优势:服务稳定性:Kimi的服务在境内,使用稳定[2]。多客户端支持:支持网页、APP、小程序等多个客户端,提高了用户的使用便捷性[2][4]。中文处理能力:Kimi在中文处理方面表现出色,这可能是因为其针对中文环境进行了优化[2]。实时联网搜索:能够实时联网搜索,与工作流结合紧密,提高了工作效率[2]。长文本处理能力:Kimi在长文本处理方面的能力
- 路径优化算法 | 基于蚁群的城市路径优化算法应用及其Matlab实现
算法如诗
路径优化算法(PathOptimization)算法matlab路径优化算法
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法,用于解决如旅行商问题(TSP)等组合优化问题。在蚁群算法中,每只蚂蚁在搜索路径时都会释放信息素,并根据信息素浓度和其他启发式信息来选择下一个节点。随着时间的推移,较短的路径上累积的信息素会更多,从而吸引更多的蚂蚁,最终找到最优路径。在城市路径优化问题中,蚁群算法可以用于找到连接多个城市的最短路径
- 神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,损失函数,前向传播,反向传播,激活函数)
MarkHD
深度学习神经网络计算机视觉
神经网络,特别是深度学习,在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过权重和偏置进行连接,并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习:深度学习是神经网络的一个子领域,主要关注于构建和训练深度神经网络(即具有多个隐藏层的神经网络)。通
- 突破编程_C++_C++11新特性(type_traits的概念以及核心类型特性)
breakthrough_01
c++开发语言
1type_traits的概述type_traits是C++标准模板库(STL)中的一个头文件,它定义了一系列模板类,这些模板类在编译期获取某一参数、某一变量、某一个类等的类型信息,主要用于进行静态检查。通过使用type_traits,程序员可以在编译时就获得关于类型的详细信息,从而可以在不实际运行程序的情况下进行类型相关的优化和检查。type_traits中的内容主要可以分为以下几类:辅助基类:
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4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
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$