- 2025最新智能优化算法:改进型雪雁算法(Improved Snow Geese Algorithm, ISGA)求解23个经典函数测试集
荣华富贵8
程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3经验分享
摘要随着智能优化算法的不断发展,解决高维、复杂的优化问题已成为研究的重要课题。雪雁算法(SnowGeeseAlgorithm,SGA)作为一种新兴的自然启发式优化算法,以其高效的全局搜索能力受到了广泛关注。然而,雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时,仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此,本文提出了一种改进型雪雁算法(ISGA),通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略,增强了
- 2025最新植物大战僵尸杂交版3.4.5版本
烟雨任平生
游戏游戏程序游戏php算法数据结构html5javascript
更新内容植物大战僵尸杂交版v3.4.5版本的更新内容如下:新增了3档花园养成奖励与商店副本关卡,以及修复了3.4版本的已知BUG与平衡性调整下载链接点击下载
- SMT焊接常见的工艺缺陷
沙滩小绵羊
嵌入式硬件
本来介绍了常见的工艺缺陷。一.贴片式元器件竖立原理:元器件两端的湿润力不平衡,引发了元器件两端的力矩不平衡,从而导致与激情发生竖立。问题1:1.元器件的两边焊盘之一与地线连接或者有一侧的焊盘面积过大,使得在回流焊时两端热容量不均。2.PCB表面各处的温差过大导致两边的焊盘吸热不均匀。3.大型器件、散热器周围的小型贴片式元器件焊盘两端会出现温度不均匀。解决办法:调整焊盘的设计与整体的布局。问题2:焊
- RK3588开发笔记-DDR4降频实战与系统稳定性优化
flypig哗啦啦
RK3588DDR
目录前言一、DDR变频原理与工具准备1.1DDR变频机制1.2工具链配置二、DDR降频操作步骤2.1找到RK3588DDR默认bin文件2.2修改DDRbin文件频率三、进阶优化与调试3.1温控策略调整3.2电源设计优化四、常见问题与解决方案总结前言RK3588作为瑞芯微旗舰级SoC,其DDR4/LPDDR4X内存接口最高支持2112MHz频率,但在实际开发中,高频可能导致系统不稳定或功耗过高。例
- HTML5+CSS实现图片3D旋转效果,附音乐
宁醉小白
html5前端html
利用程序呈现图片,可以俘获一众女生的心,增加音乐可以实现图片变化的同时也带上了想要得到效果,如此一程序实乃众人之喜。先看看程序呈现的效果,还是特别吸引人的。先在网上爬取想要呈现的美女照片,存放在文件夹img-one,与程序路径一致。图片像素需进行调整,同一面图片可以使用同一个图片,保持图片像素一致的同时也增加了立体感。第二张02.jpg和2.jpg可以倒着放,这样在程序实现的时候,可以和其他方向的
- Sklearn.model_selection.GridSearchCV
kakak_
MachineLearning
sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中,主要是使用网格搜索,即GridSearchCV类。estimator:即调整的模型param_grid:即要调参的参数列表,以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数,即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话,可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
- RK3568平台SDIO接口驱动能力提升指南
思考的下一页
Wi-FiWi-FiAwareRK3568SDIO
使用RK3568主控通过SDIO连接Wi-Fi模块(如RealtekRTL8733BS)时,出现了CMD53读写失败等不稳定现象,我们尝试了通过提高SDIO引脚的驱动能力(DriveStrength)的方法来增强了信号稳定性。本文将从驱动能力配置方法、内核和Bootloader阶段的调整、修改时的注意事项以及推荐参数四个方面,提供相关解说,以供大家参考。1.SDIOIO驱动强度的配置方法设备树配置
- 大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验
一个“不专业”的阿凡
大数据
问题导读:1、项目中遇到过哪些问题?2、Kafka消息数据积压,Kafka消费能力不足怎么处理?3、Sqoop数据导出一致性问题?4、整体项目框架如何设计?项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机(1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存
- 【Rust日报】 2020-02-17 WASM向量图形 --wasm_svg_graphics 0.3.0
Rust语言中文社区
WASM向量图形--wasm_svg_graphics0.3.0一个用于通过WASM渲染SVG图形的Rust库它提供了快速有效的方法,可以使用WebAssembly与SVG进行交互。它能够:声明形状和样式以用于这些形状使用SVG标签将这些形状渲染到DOM自动检测两个形状是否相同,因此只有一个SVG将添加到DOM中声明已命名的项目/容器,以便以后进行例如隐藏,重新显示和重新放置之类的调整。声明开发团
- H800能效架构实战解析
智能计算研究中心
其他
内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心,通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块,形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。在架构设计中,异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态,动态分配CPU、GPU及专用加速器资源,最大化硬件利用率;动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略,结合多级电压频率
- 【Rust基础】使用Rust和WASM开发的图片压缩工具
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rustwasm开发语言图片压缩
图片压缩工具使用rust+wasm开发了一个简易版的图片压缩工具,支持JPG、PNG、GIF、WEBP等图片格式,不限制大小,无需上传图片,完全在浏览器中执行。工具地址:https://eai.coderbox.cn/image-compression实现方式JPEG对原图进行量化,通过指定质量参数,控制压缩质量。PNG同样的进行量化,并重新将rgba颜色(如果原图是rgba)调整为8位索引颜色,
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人工智能深度学习deepseek机器学习算法
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?关键要点微调大型语言模型(LLM)是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程,研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行,如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于:微调是准备阶段,应用是最终使用;使用微调模型通常在特定领域表现更好,而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型?微调大型语言模型是指取一个已经预训练
- 计算机视觉总结
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计算机视觉深度学习人工智能
以下是针对上述问题的详细解答,并结合代码示例进行说明:1.改进YOLOv5人脸检测模块,复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程:光照补偿:在数据预处理阶段,采用自适应光照补偿算法,对图像进行实时增强,以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强:在训练数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
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一、顺序结构顺序结构比较简单,按照代码书写的顺序一行一行执行。System.out.println("aaa");System.out.println("bbb");System.out.println("ccc");//运行结果aaabbbccc如果调整代码的书写顺序,则执行顺序也发生变化System.out.println("aaa");System.out.println("ccc");Sy
- 【块浮点(BFP)技术:原理、设计及应用】
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移动5G测试验证之禅道matlab信息与通信基带工程
文章目录块浮点(BFP)技术:原理、设计及应用摘要关键词:块浮点(BFP)技术;量化;数据压缩;自适应调整;联合编码;硬件实现;Matlab一、引言二、BFP原理(一)基本概念(二)量化过程(三)逆过程(解量化)三、BFP设计(一)块大小选择(二)缩放因子编码(三)量化比特宽度选择四、BFP设计难点解析(一)数据动态特性与块大小适配(二)缩放因子编码的复杂度与效率平衡(三)量化精度与压缩比的最优平
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目录一、曲线编辑器实现功能二、实现方法说明三、关键代码说明1、绘制背景板和曲线2、绘制坐标系面板3、绘制曲线四、工程下载连接一、曲线编辑器实现功能添加或者删除控制点,通过移动控制点来修改曲线形状二、实现方法说明1、坐标系系统:使用0-500的范围映射到屏幕坐标系自动绘制网格线(间隔50单位)坐标轴显示在左侧和底部2、控制点功能:左键点击空白区域添加新控制点拖动现有控制点调整位置自动按X坐标排序保持
- nginx性能优化及使用方面技巧
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优化Nginx进程数量配置参数如下:代码语言:javascript复制worker_processes1;#指定Nginx要开启的进程数,结尾的数字就是进程的个数,可以为auto这个参数调整的是Nginx服务的worker进程数,Nginx有Master进程和worker进程之分,Master为管理进程、真正接待“顾客”的是worker进程。进程个数的策略:worker进程数可以设置为等于CPU的
- springboot 项目如何提高并发量
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spring后端springbootjava后端
提升基于SpringBoot的Web项目并发量需要从应用优化、数据库调优、缓存策略、异步处理、水平扩展等多方面综合改进。以下是具体方案和实践建议:一、应用层优化1.代码性能优化•避免阻塞操作:减少同步锁、长事务、大文件处理等耗时操作。•优化SQL查询:避免N+1查询,使用索引,减少全表扫描。•复用对象:避免频繁创建大对象(如JSON解析工具),使用线程安全对象池。2.线程池配置•调整Web服务器线
- 静态html 500错误,HTTP-500错误
金门走狗
静态html500错误
http500内部服务器(HTTP-InternalServerError)错误说明IIS服务器无法解析ASP代码,访问一个静态页面试试是否也出现这个问题,如果访问静态页面没问题,那就要分以下几种情况来分析了:①你是否改变过计算机名称。②站点所在的文件目录是否自定义了安全属性。③安装了域控制器后是否调整了域策略。如果是其中的一种情况,请一一将改变的参数设置回来看是否解决问题。如果静态空间也无法访问
- 使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控
qahaj
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技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台,专为大语言模型(LLMs)设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈,帮助开发者构建更强大的语言模型。同时,Argilla支持整个MLOps周期的每个步骤,从数据标注到模型监控。核心原理解析Argilla的核心优势在于其灵活的数据管理流程和强大的反馈机制。通过Argilla,开发者可以实时监控模型性能,并根据需要调整数据标注策略。这种
- Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测
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azure云计算
设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks,结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据,通过DeltaLake实现Exactly-Once语义,实时欺诈检测(流数据写入DeltaLake,批处理模型实时更新),以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。完整实现代码需要根据具体数据格式和业务规则进行调整,建议通过DatabricksR
- 卷积神经网络Batch Normalization的作用
arron8899
cnnbatch人工智能
BatchNormalization的作用(通俗版)1.像“稳定器”一样校准每层输入想象你在烤多层蛋糕,每层蛋糕的烘烤温度不同(相当于神经网络的每一层数据分布不同)。没有BN时,烤箱温度忽高忽低,导致有的层烤焦(梯度爆炸),有的层不熟(梯度消失)。BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器,实时将输入数据调整到标准温度(均值为0,方差为1),保证每层都能均匀受热,训练更稳定。2.让模型训练“少
- 人工智能 - 通用 AI Agent 之 LangManus、Manus、OpenManus 和 OWL 技术选型
天机️灵韵
具身智能人工智能人工智能具身智能智能体
一、核心项目概览1.Manus(闭源通用AIAgent)定位:全球首个全流程自动化通用AIAgent,GAIA基准测试SOTA水平。核心能力:全流程自动化:从任务规划(如撰写报告)到执行(代码生成、表格制作)的端到端处理。智能纠错机制:基于沙箱环境的实时错误反思与调整(类似CodeAct技术)。云端依赖:需联网运行,集成浏览器操作、信息检索等工具。局限性:闭源且采用邀请制,二手市场邀请码溢价至数万
- 算法设计与分析4(变治法)
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算法设计与分析算法
变治法将问题转化为一个或数个有一定关联当形式上不同的更加简单或更加好解决的子问题。变治法的应用:预排序思想用预排序可以简化许多问题,如检查元素唯一性,检查出现次数最多的元素等堆算法堆的定义首先它是一个完全二叉树,完全二叉树表明树的每一层都是满的,只有最后一层最右边的元素有可能缺位。且父结点的值大于它的两个子节点,则称是一个大根堆,若值小于两个子节点,称小根堆堆化有向下调整,向上调整两种,大致思路相
- [解决方案]word文档无法存放过长过大的visio图片
狮子再回头
其他应用visiowordofficeUML
一:问题描述visio-UML画的流程图过长了,复制黏贴到word,一页无法显示全二:解决办法1.选择文档内容,工具栏“开始”——“段落”——“行距”——“单倍行距”,注意不能为固定值;2.选择“插入”---“对象”--“由文件创建”,如下图再选择浏览,打开自己的visio文件,确定。visio文件插入后,可能显示过大或不全,点击“图片工具”。调整下拉框中的高度/宽度,直到显示全visio图片.
- Python中Pyttsx3库实现文本转化成语音MP3格式文件
定星照空
python
Pyttsx3库介绍pyttsx3库是一个功能强大且使用方便的Python本地文本转语音库。它不仅能在离线下将文本转换为语音MP3格式文件,也能在Windows、MacOS和Linux等多个操作系统上实现语音播报。同时,还可以调整语音播报的语速、音量和音色。安装与基本使用安装:cmd命令行中执行pipinstallpyttsx3。基本使用示例:importpyttsx3#初始化语音引擎engine
- 通过启用Ranger插件的Hive审计日志同步到Doris做分析
fzip
DorisHivedoris审计hive
以下是基于ApacheDoris的RangerHive审计日志同步方案详细步骤,结合审计日志插件与数据导入策略实现:一、Doris环境准备1.创建审计日志库表参考搜索结果的表结构设计,根据Ranger日志字段调整建表语句:CREATEDATABASEIFNOTEXISTSranger_audit;CREATETABLEIFNOTEXISTSranger_audit_hive_log(repoTyp
- WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD(PALM)高精度多尺度降尺度分析研究
Hardess-god
WRF算法人工智能
随着大气科学与数值模拟技术的发展,高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲(Fuxi)模型,并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度,以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。1.技术路线概述WRF移动嵌套(MovingNesting):动态调整高分辨率嵌套网格位置,追踪天气系统(如台风、强对流系统)以提高局地预报精度。伏羲(Fuxi)模型
- 单页响应式 图片懒加载HTML页面
Wiktok
cssjavascript前端
设计说明响应式设计:使用CSSGrid布局,根据屏幕宽度自动调整色块数量在不同设备上都有良好的显示效果懒加载:使用标签的loading="lazy"属性实现原生懒加载图片在滚动到视口附近时才会加载色块展示:使用随机生成的色块作为内容展示每个色块都有独特的颜色和编号色块有悬停效果和阴影效果分类展示:将色块分为自然风光、城市建筑和抽象艺术三类每类都有独立的标题和网格布局响应式懒加载页面*{margin
- lrz 源码核心篇剖析:如何实现高效、兼容的图片压缩?
沐土Arvin
javascript前端开发语言
写在前面前面是讲解了lrz基础用法,从6开始讲解源码,使用过lrz的可以直接从6开始看,中间也掺杂了一下我自己开发过程中的踩坑和经验分享,欢迎讨论!lrz(LocalResizeIMG)是一个前端图片压缩库,主要用于在浏览器中压缩图片并上传。以下是其主要特点和功能:1.主要功能图片压缩:通过调整图片质量和尺寸来减小文件大小。保持宽高比:压缩时可保持图片原始宽高比。多格式支持:支持常见图片格式如JP
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
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Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
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clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
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PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象