- Java实现项目1——弹射球游戏
lemon_sjdk
Java实战项目java游戏windows
项目:弹射球游戏项目描述:类似于乒乓球的游戏,游戏可以播放背景音乐,可以更换背景图,当小球碰到下面的挡板后会反弹,当小球碰到方块后会增加分数,当小球掉落会导致游戏失败,按下esc键游戏会暂停,音乐会停止播放,运行时会新建一个music文件夹,文件夹内放入任何音频文件都将作为背景音乐播放项目代码packageorg.example;importcom.google.common.base.Throw
- 【图像去噪】论文精读:Noise2Self: Blind Denoising by Self-Supervision(N2S)
十小大
计算机视觉深度学习图像处理图像去噪人工智能论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.CalibratingTraditionalModels3.1.Single-Cell3.2
- VIT视觉
妄想成为master
opencv目标检测机器学习数据挖掘语音识别人工智能计算机视觉
VisionTransformer视觉和语言(Vision-Language)NLPrompt:Noise-LabelPromptLearningforVision-LanguageModelsPaper:https://arxiv.org/abs/2412.01256Code:GitHub-qunovo/NLPromptPhysVLM:EnablingVisualLanguageModelsto
- 使用 C++/Faiss 加速海量 MFCC 特征的相似性搜索
whoarethenext
c++faiss开发语言
使用C++/Faiss加速海量MFCC特征的相似性搜索引言在现代音频处理应用中,例如大规模声纹识别(SpeakerRecognition)、音乐信息检索(MusicInformationRetrieval)或音频事件检测(AudioEventDetection),我们通常需要从海量的音频库中快速找到与给定查询音频最相似的样本。这个过程的核心技术是对音频内容进行特征提取和高效的相似性搜索。MFCC(
- 两个Adobe高效技巧与设计师创意思维的进阶指南
reddingtons
adobeillustratorphotoshop人工智能AfterEffects设计师设计规范
作为一名在全球多个城市旅居十年的职业设计师,我依托英国ParvisSchoolofEconomicsandMusic提供的Adobe正版教育订阅,积累了丰富的设计经验。今天,我想以更贴近你的视角,分享两个Adobe系列软件的实用技巧,以及一个激发创意的工作方法。这些技巧和方法不仅来自我的实践,还融入了全球顶尖设计师和多媒体创作者的智慧,希望能为你的设计之路点亮一盏灯。主体:高效技巧与职场故事技巧一
- 基于MATLAB平台设计并实现自适应噪声抵消器(Adaptive Noise Canceller, ANC)
AI Dog
自动控制matlab自适应噪声抵消器ANC信号去噪
本课题旨在基于MATLAB平台设计并实现自适应噪声抵消器(AdaptiveNoiseCanceller,ANC),以有效去除信号中的背景噪声,提升语音、医疗或通信系统中的信噪比。系统采用自适应滤波算法,如最小均方误差(LMS)或归一化LMS(NLMS)算法,通过参考噪声信号估计并抵消主通道信号中的噪声成分,实现动态降噪。研究内容包括信号采集与仿真建模、自适应滤波器结构设计、算法参数调整及降噪性能评
- 一篇文稿,两个AI绝技:从字体识别到视频修复,解锁Adobe高级工作流
top_designer
人工智能音视频adobephotoshopillustratorAIGC视频剪辑
设计师的十年,是一场漫长的自我进化。从最初对像素的锱铢必较,到如今与AI协同创作,工具的革新始终在重塑我们的思考边界。我很庆幸,在英国ParvisSchoolofEconomicsandMusic的Adobe教育订阅支持下,我能一直站在技术浪潮的前沿。今天,不谈空泛的理论,只想和大家分享两个我在实战中,真正依赖AI化解危机的具体案例。在创意的世界里,我们不仅是美的创造者,更是问题的解决者。而最棘手
- ISP Pipeline(4): Anti Aliasing Noise Filter 抗锯齿与降噪滤波器
andwhataboutit?
接口隔离原则
上一篇文章讲的是:ISPPipeline(3):LensShadingCorrection镜头阴影校正-CSDN博客视频:(5)AntiAliasingNoiseFilter|ImageSignalProcessingPipelineTutorialSeries源码:ISPPipeline(3):LensShadingCorrection镜头阴影校正-CSDN博客Anti-AliasingNois
- Cloudflare五秒盾爬虫破解方案
泡泡以安
爬虫技术爬虫网络安全
一、背景介绍在开发RateYourMusic网站爬虫时,发现常规的爬虫手段难以采集数据,最主要的原因是该网站接入了Cloudflare防护机制,可以将常规爬虫全部拦截下来。为了保障RateYourMusic网站的数据能最终采集交付,因此需要对Cloudflare防护机制及破解方案进行研究,以下方案仅供参考。二、Cloudflare五秒盾是什么Cloudflare五秒盾(也称为5秒盾或托管质询)是C
- 安卓端某音乐类 APP 逆向分享(二)协议分析
泡泡以安
爬虫技术#安卓逆向安卓逆向爬虫安全
以歌曲搜索协议为例,查看charles中歌曲搜索协议详情拷贝出搜索协议的Curl形式curl-H'Host:interface3.music.xxx.com'-H'Cookie:EVNSM=1.0.0;NMCID=oufhty.1667355455436.01.4;versioncode=8008050;buildver=221010200836;resolution=2392x1440;devi
- Vue3音乐播放器组件,可显示歌词
张苹果博客
vue前端1024程序员节
在线体验地址原文可体验1,安装npminstallapple-music-player或yarnaddapple-music-player2,在main.ts中引入import{createApp}from'vue'importAppfrom'./App.vue'importAppleMusicPlayerfrom'apple-music-player'createApp(App).use(App
- Adobe Firefly AI驱动设计:实用技巧与创新思维路径
reddingtons
人工智能adobe大数据photoshopillustratorPremiereInDesign
开篇分享最近深度体验了英国ParvisSchoolofEconomicsandMusic的Adobe正版教育订阅,挖掘CreativeCloud全家桶的各种功能时,收获了不少惊喜,迫不及待想跟大家分享!简单聊聊这个订阅的体验:Firefly积分超给力,每周1500点,堪称我用过最慷慨的版本;设备支持方面,最多可绑定4台设备,可惜我手头设备不多,没能玩个尽兴(预算有限,笑);透明度上,学校提供的IT
- 人脸识别常用数据集和Loss
JL_Jessie
人脸识别深度学习
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大!很长一段时间MegaFace的效果都上不去,就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候,如果不对数据集的噪声和属性有一点了解,对训练结果可能会有误判,甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大,有的时候选择一个noise比例极高的大数据集,效果还不如选择一个clean的小数据集呢,可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
- 设计的“第一性原理”:从Photoshop与Premiere Pro的AI革新谈起
最近有机会深入体验了一套来自英国ParvisSchoolofEconomicsandMusic的Adobe正版教育订阅,在把玩研究CreativeCloud全家桶的过程中,确实挖到了一些宝贝,感触颇深,忍不住想立刻和大家聊聊。先简单说下这套订阅给我的直观感受:它的FireflyAI积分是我见过最慷慨的,每周足足有1500点;授权设备数也达到了4台,可惜我囊中羞涩,并没有那么多设备去一一验证。最让我
- open3d 点云拟合圆 mesh
扶子
python点云处理numpypythonopen3d经验分享点云拟合圆mesh
1、功能介绍:使用numpy和open3d进行二维圆拟合与三维可视化的完整示例。主要功能是对带有噪声的二维点云数据进行最小二乘法圆拟合,并使用open3d创建三角网格来可视化拟合出的圆形区域。2、代码部分:importnumpyasnpimportopen3daso3d#参数设置radius=5.0#圆的半径center=[0,0]#圆心num_points=200#点的数量noise_level
- Python的多线程
Simple十年一剑
Pythonpython多线程
#coding=utf-8#包含threading模块importthreadingfromtimeimportctime,sleepdefmusic(func):foriinrange(2):print"Iwaslisteningto%s.%s"%(func,ctime())sleep(1)defmove(func):foriinrange(2):print"Iwasatthe%s!%s"%(f
- Android 音乐播放器实现底部播放器、全屏播放器一体化(Fragment+ BottomSheet实现)
一个基础的一体化播放控制器,用于提升用户体验,减少界面切换带来的不便,以及提高开发效率和性能。依赖添加implementation'com.github.bumptech.glide:glide:4.16.0'implementation'androidx.cardview:cardview:1.0.0'最终效果,底部控制器、过渡动画、全屏控制器一整体思路项目已上传至github,musicpla
- Python编程:ISP中降噪(Noise Reduction)
倔强老吕
python接口隔离原则计算机视觉
降噪(NoiseReduction)是相机ISP(图像信号处理器)中的关键步骤,旨在消除或减弱图像中的噪声,同时尽可能保留细节。噪声可能来源于传感器(如暗电流噪声、读出噪声)、信号放大(增益噪声)或环境光线不足(光子散粒噪声)。噪声产生的原因(1)传感器噪声(SensorNoise)噪声主要来源于图像传感器的物理特性,包括:①光子噪声(PhotonNoise/ShotNoise)原因:光子到达传感
- Linux文件权限详解
惊讶的猫
linux运维服务器
问题引入远程登录腾讯云时,在/music_server目录下vimmain.c文件无法保存,显示只有读权限。我只有sudovimmain.c才能保存。且在vscode中无法根据ctrl+s来保存文件。这种情况便是文件权限的问题。解决检查文件权限:使用命令ls-l/music_server/main.c查看文件的权限,查出类似下面的输出:-rw-r--r--1usergroup1234Feb1110
- 谷歌开源音乐生成模型速览:magenta-realtime
Open-source-AI
前沿开源人工智能语言模型音视频算法音乐生成
MagentaRealTime模型一、模型概述MagentaRealTime是由GoogleDeepMind开发的开源音乐生成模型,基于MusicFXDJ和LyriaRealTime同样的研究技术构建。它能够通过文本提示、音频示例或多种文本提示及音频示例的加权组合来持续生成音乐音频,在资源有限的环境中(如现场表演或免费ColabTPU)也能部署,支持实时、连续的音乐音频生成。二、使用条款代码库基于
- ChatMusician:用大模型理解并创造音乐
人工智能大模型讲师培训咨询叶梓
人工智能讲师人工智能音视频计算机视觉深度学习大模型多模态音乐
人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处近期,一种名为ChatMusician的新型开源大模型引起了广泛关注,它通过整合音乐的内在能力,展示了在文本生成方面的巨大潜力。ChatMusician由SkyworkAIPTE.LTD.和香港科技大学的研究团队共同开发,它基于持续预训练和微调的LLaMA2模型,并通过一种文本兼容的音乐表示法——ABC符号,将音乐作为第二语言来处理。与传统的LLM相比,Chat
- 下载链接记录
chde2Wang
我
下载歌曲:https://www.gequbao.com/music/79500pdf转word:下载文件|iLovePDF识别文字:CatOCR:易飞文字识别,免费在线图片转文字
- Noise噪音halcon算子,持续更新
小邢同学
#Halcon算子解读
目录add_noise_distributionadd_noise_whitegauss_distributionnoise_distribution_meansp_distributionadd_noise_distribution功能:向一个图像添加噪声。add_noise_white功能:向一个图像添加噪声。gauss_distribution功能:产生一个高斯噪声分布。noise_dist
- 深度学习小项目合集-视频介绍下自取
no_work
深度学习深度学习音视频人工智能
内容包括:基于深度学习的动物声音分类https://www.bilibili.com/video/BV11C4y1P7mD/基于卷积神经网络之鸟鸣识别鸟的种类https://www.bilibili.com/video/BV1KN411M7MH/基于CNN识别环境声音https://www.bilibili.com/video/BV1KH4y1m7iq/基于CNN的music音乐类别识别https
- 论文略读:The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems
UQI-LIUWJ
论文笔记人工智能
省流:在RAG中,噪声文档不仅没有对系统性能造成负面影响,反而能够显著提高系统的准确性1检索文档类型分类相关文档包含直接与查询相关的信息,提供直接回答或解释查询的标准数据。相关但不包含答案文档虽然没有直接回答查询,但在语义上或背景上与主题相关联。例如,如果有人问拿破仑的马的颜色,一份表述拿破仑妻子马的颜色的文档,虽然不包含正确信息,但与之高度相关。不相关文档与查询无关,代表了检索过程中的一种信息噪
- 拿来即用的java实现的微信分享教程(全步骤)
今天你学习了么!!
java
拿来即用的java实现的微信分享教程(全步骤)一、控制器层controller层packagetop.siger.yunrunma.music.api.v1.controller;importcn.hutool.json.JSONUtil;importorg.apache.commons.lang.StringUtils;importorg.apache.http.HttpEntity;impor
- QT开发技术【ffmpeg + QAudioOutput】音乐播放器 完善
增援未来章北海
QT开发技术qtffmpeg开发语言
一、完善上章的功能,形成一个小工具QT开发技术【ffmpeg+QAudioOutput】音乐播放器二、增加歌曲保存类#include"../Include/MusicListManager.h"#include"QtGui/Include/Conversion.h"#include#include#include#includeCMusicListManager::CMusicListManage
- 基于React Native实现音乐harmonyos5.0App的开发
一、开发环境搭建ReactNative环境:1.安装ReactNative0.72.5(适配鸿蒙的稳定版本):npxreact-native@0.72.5initMusicHarmonyApp--templatereact-native-template-harmony```:ml-citation{ref="1,2"data="citationList"}2.添加鸿蒙依赖:npminstall@
- 【业务框架】3C-相机-Cinemachine
黄培龙
业务框架unityunity
概述插件,做相机需求,等于相机老师傅多年经验总结的工具FeatureTransform:略ControlCamera:控制相机参数Noise:增加随机性Blend:CameraBrain的混合列表指定一个虚拟相机到另一个相机的过渡,这个过程是自动的,CameraBrain在做虚拟相机切换的时候调用指定的设置做混合多相机协作:把多个虚拟相机合并成一个,或者根据需要选择最适配的某个拓展虚拟相机:继承C
- 【图像去噪】论文精读:Noise2Fast: Fast Self-Supervised Single Image Blind Denoising(N2F)
十小大
计算机视觉人工智能深度学习图像去噪图像处理论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言AbstractMainTheoreticalBackgroundContributionandSignificanceRelatedWorkResultsConcl
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟