- 高效的并发编程与性能优化:在多核时代,如何高效利用并发
杨胜增
性能优化
高效的并发编程与性能优化:在多核时代,如何高效利用并发在现代软件开发中,尤其是面向高并发、高负载的系统,如何设计高效的并发程序已经成为一项至关重要的技能。无论是Web应用、电商平台,还是高频交易系统,都需要处理大量的并发请求。我们希望能够利用多核处理器的优势,同时保证系统在并发情况下仍能高效、稳定地运行。并发编程的核心目标是:合理利用多核CPU进行任务的并行处理,提高应用的响应速度和吞吐量。但并发
- python cv2 matchtemplate_机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配(单目标匹配和多目标匹配)1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMa...
weixin_39621044
pythoncv2matchtemplate
1.cv2.matchTemplate(src,template,method)#用于进行模板匹配参数说明:src目标图像,template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标2.min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(ret)#找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x,y)的位置参数说明:min_val,max_val,min_lo
- MarkDown 语法学习
2501_90252715
学习
###四级标题####五级标题#####六级标题######横线–***---___*字型–斜体:**粗体:****斜粗体******HTML斜体:HTML粗体:HTML粗斜体:引用–>>>>>>...时间过得好快。Timeflies–zmsAndroidDeveloper莫忘初衷。正文内容清单–---1.2.3.***+++清单1.1清单1.2清单1.3清单2.1清单2.2清单2.3abcaaa
- 【Legged Gym】Legged Gym训练参数详解与自定义任务实现
啵啵啵啵哲
人工智能
LeggedGym训练参数详解与自定义任务实现在进行机器人强化学习训练时,LeggedGym提供了一套灵活的参数配置系统,以适应不同的训练需求和环境。本文将详细解析LeggedGym训练时的关键参数,并特别强调如何通过自定义task来实现新任务的训练。同时,也会解释rl_device和sim_device的赋值方法及其区别。1.参数详解1.1.任务与实验配置--task:指定训练任务的类型,如an
- 根据每月流量和市场份额排名前20 的AI工具列表
开心的AI频道
人工智能
ChatGPT:由OpenAI研发,是一款对话式大型语言模型。它能够理解自然语言输入,生成连贯且符合逻辑的回复。可用于文本创作,如撰写文章、故事、诗歌;还能解答各种领域的知识问题,提供翻译、代码解释等服务,在多种场景下辅助用户解决语言相关需求。Canva:作为在线图形设计平台,拥有海量的模板资源,涵盖海报、名片、社交媒体帖子、演示文稿等多种类型。用户无需专业设计技能,通过简单的拖放操作即可使用其丰
- Jupyter Notebook代码实现了一个简单的全连接神经网络,用于对MNIST手写数字数据集进行分类任务
pk_xz123456
PyTorch入门案例jupyter神经网络分类
{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":7,"metadata":{
- Python--多线程
weixin_34403693
python运维
首先,说明一下多线程的应用场景:当python处理多个任务时,这些任务本质是异步的,需要有多个并发事务,各个事务的运行顺序可以是不确定的、随机的、不可预测的。计算密集型的任务可以顺序执行分隔成的多个子任务,也可以用多线程的方式处理。但I/O密集型的任务就不好以单线程方式处理了,如果不用多线程,只能用一个或多个计时器来处理实现。下面说一下进程与线程:进程(有时叫重量级进程),是程序的一次执行,正如我
- python之多线程
sixkery
python基础
注:本文是廖大的教程文章,本人也在学习,因为老是记不住,自己手打一边,代码也是亲自测试。廖大传送门多线程多个任务可以由多进程完成,也可以由一个进程内的多线程完成。一个线程由多个进程组成,一个进程至少有一个线程。由于线程是操作系统直接支持的单元,因此,高级语言都内置多线程的支持,python也不例外,并且,python的线程是真正的PosixThread,不是模拟出来的线程。python的标准库提供
- LeetCode 2589. 完成所有任务的最少时间
算法白菜
leetcode算法javapython开发语言数据结构贪心算法
2589.完成所有任务的最少时间你有一台电脑,它可以同时运行无数个任务。给你一个二维整数数组tasks,其中tasks[i]=[starti,endi,durationi]表示第i个任务需要在闭区间时间段[starti,endi]内运行durationi个整数时间点(但不需要连续)。当电脑需要运行任务时,你可以打开电脑,如果空闲时,你可以将电脑关闭。请你返回完成所有任务的情况下,电脑最少需要运行多
- 波士顿房价预测
苏轼喜欢玩电脑
浙师大506实验室
波士顿房价预测任务波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型,因为房价是一个连续值,所以房价预测显然是一个回归任务。用最简单的线性回归模型解决这个问题,并用神经网络来实现这个模型。线性回归模型假设房价和各影响因素之间能够用线性关系来描述:y=∑j=1Mxjwj+by={\sum_{j=1}^Mx_jw_
- 创建Unity项目、Android打包和打包踩坑
NuageL
虚拟恋人unity游戏引擎
1.安装Unity和配置开发环境2.创建3D项目打开UnityHub,点击“Projects”选项卡。点击右上角的“NewProject”,选择“3D”模板,给项目命名,并选择存储位置。点击“Create”开始创建项目。3.配置Android构建设置打开Unity项目后,点击菜单栏的File>BuildProfile(版本6000.0.25f1c1,其他版本在File>BuildSettings中
- 软件测试-等价类划分法测试用例设计二
minaMoonGirl
测试用例
一、设某公司要打印2015~2019年的报表,其中报表日期为6位数字组成,其中,前4位为年份,后两位为月份。针对上述需求分析,先编写一个对报表日期合法性检查的C程序,然后按照等价类划分法设计测试用例(弱健壮覆盖标准),最后运行设计的测试用例。等价类划分模板如下:条件有效等价类编号无效等价类编号测试用例模板如下:用例编号测试数据期望结果覆盖等价类解答:等价类划分:条件有效等价类编号年份月份皆符合01
- 洛谷P3372 【模板】线段树 1
xwztdas
数据结构
洛谷题目传送门题目描述如题,已知一个数列,你需要进行下面两种操作:将某区间每一个数加上k。求出某区间每一个数的和。输入格式第一行包含两个整数,,分别表示该数列数字的个数和操作的总个数。第二行包含个用空格分隔的整数,其中第个数字表示数列第项的初始值。接下来行每行包含3或4个整数,表示一个操作,具体如下:1xyk:将区间[,]内每个数加上k。2xy:输出区间[,]内每个数的和。输出格式输出包含若干行整
- AI:180-如何利用Python进行图像处理和计算机视觉任务
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集python图像处理计算机视觉
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~一.探索Python在图像处理和计算机视觉任务中的应用随着人
- python图形化界面开发工具_七个python gui图形界面开发框架
weixin_39653717
python图形化界面开发工具
Kivy这是一个非常有趣的项目,基于OpenGLES2,支持Android和iOS平台的原生多点触摸,作为事件驱动的框架,Kivy非常适合游戏开发,非常适合处理从widgets到动画的任务。如果你想开发跨平台的图形应用,或者仅仅是需要一个强大的跨平台图形用户开发框架,Kivy都是不错的选择。Pyforms诞生只有两年的Pyforms是一个Python2.7/3.x跨环境图形应用开发框架,模块化和代
- 探索未来开发的新起点:NetCore-Boilerplate
侯深业Dorian
探索未来开发的新起点:NetCore-Boilerplatenetcore-boilerplateBoilerplateofAPIin.NET7项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/netcore-boilerplate是一个强大的、基于.NETCore的现代Web应用模板,它提供了全面的基础架构和最佳实践,为开发者快速启动新的Web项目提供了便利。该项目旨
- Tesla Autopilot技术架构整理(引用自EatElephant)
Aikun7777777
自动驾驶架构人工智能
1.FSDOverview通过8台相机(36HZ)采集数据(960*1280的RGB图像)在自研的2颗*FSDchip(72TOPS(int8))上进行超过1000种不同任务的感知预测包括但不限于下面的超过50种MainTask:MovingObjects:StaticsObjects:EnviromentTags:每个MainTask下面还有若干Subtasks,例如车辆检测还包括车辆的静止,朝
- 柳暗花明又一村:Seq2Seq编码器解码器架构
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域,自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要,从对话系统到问答机器人,Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎,难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起,Seq2Seq架构为
- 《数据可视化新高度:Graphy的AI协作变革》
程序猿阿伟
信息可视化人工智能数据分析
在数据洪流奔涌的时代,企业面临的挑战不再仅仅是数据的收集,更在于如何高效地将数据转化为洞察,助力决策。Graphy作为一款前沿的数据可视化工具,凭借AI赋能的团队协作功能,为企业打开了数据协作新局面,重新定义了团队在数据领域的协同方式。智能角色分配,适配专长促协作Graphy利用AI算法,根据团队成员过往在数据项目中的表现、技能标签以及参与任务的类型,分析出每个成员在数据可视化流程中的优势。比如,
- 微调特定于域的搜索的文本嵌入:附Python代码详解
人工智能
微调特定于域的搜索的文本嵌入:附Python代码详解阅读时长:20分钟发布时间:2025-02-02近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】嵌入模型将文本表示为具有语义意义的向量。尽管它们可以很容易地用于无数的用例(例如检索、分类),但通用嵌入模型在特定领域的任务上可能表现不佳。
- 如何本地部署DeepSeek?DeepThink R1 本地部署全攻略:零基础小白指南。
白马区块Crypto100
SolanaAI套利策略交易人工智能deepseekDeepSeekAI助手
离线运行AI,免费使用OpenAI级别推理模型本教程将手把手教你如何在本地部署DeepThinkR1AI模型,让你无需联网就能运行强大的AI推理任务。无论你是AI新手还是资深开发者,都可以轻松上手!目录DeepThinkR1介绍安装Ollama(AI运行环境)下载并安装DeepThinkR1模型在终端运行DeepThinkR1使用Chatbox浏览器UI交互创建你的专属AI伙伴进阶玩法:离线AI编
- AI大模型基于LLM的Agent架构图解
AI产品经理
人工智能深度学习语言模型学习
Agent定义Agent是什么?Agent是一种能够自主决策、采取行动以达到某种目标的实体。AIAgent的确定义:基于人工智能(尤其是大模型)技术,能够感知和理解环境,并采取行动以完成目标的智能实体。Agent能干什么?AIAgent主要依托LLM模型和具体的业务场景来调用相应的工具来完成任务目标,智能化程度和行业贴合度会更明显。典型案例有什么?智能核保应用,如果解决方案搭载AIAgent能力,
- 什么是LLM?看这一篇就够了!
Python程序员罗宾
人工智能语言模型AIGC自然语言处理
前言自从2022年12月ChatGPT横空面世以来,AI领域获得了十足的关注和资本,其实AI的概念在早些年也火过一波,本轮AI热潮相比于之前的AI,最大的区别在于:生成式。本文主要介绍大语言模型(LargeLanguageModel,简称LLM)。大语言模型介绍什么是大语言模型(LLM)通过海量文本训练的、能识别人类语言、执行语言类任务、拥有大量参数的模型,称之为大语言模型。GPT、LLaMA、M
- DeepSeek Janus-Pro:多模态AI模型的突破与创新
大模型之路
大模型(LLM)Deepseekdeepseekr1deepseekLLM强化学习
近年来,人工智能领域取得了显著的进展,尤其是在多模态模型(MultimodalModels)方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据,极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)公司最新发布的Janus-Pro模型,正是在这一领域的一次重大突破。本文将深入探讨Janus-Pro的技术特点、创新之处以及其在多模态任务中的
- Python学习笔记 - 探索正则表达式对象和对象匹配
Mr数据杨
Python编程基础正则表达式python正则re
在文本处理和数据清洗任务中,正则表达式无疑是一把锋利的“瑞士军刀”。它不仅能够简洁地表达复杂的字符串匹配规则,还可以在各种编程语言中实现高效的文本处理。在Python中,re库提供了强大的正则表达式功能,允许开发者轻松进行模式匹配、数据提取、验证等操作。本教程将深入探讨Python中正则表达式的高级功能,尤其是如何使用正则表达式对象及其方法来高效处理文本。我们将详细讲解如何通过re.compile
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调
kakaZhui
llama深度学习pytorchAIGCchatgpt
1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而,直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法,它通过引入少量可训练参数,固定预训练模型的权重,从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理,并结合Llama源码解读其实现逻辑,最后探讨LoRA的优势。2
- 基于LeNet-5实现交通标志分类任务
鱼弦
机器学习设计类系统分类深度学习人工智能
基于LeNet-5实现交通标志分类任务介绍LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络(CNN)结构,最初用于手写数字识别。由于其简单高效的架构,LeNet-5也被广泛应用于图像分类任务,包括交通标志识别。应用使用场景交通标志分类在智能驾驶、车道辅助系统等领域有重要应用,可以帮助自动驾驶车辆识别道路上的各种交通标志,从而进行相应的决策,提高行车安全性。原理解释LeNe
- 全覆盖路径规划-精准细胞覆盖算法
码厂一粒沙
记录算法
今天,咱们来聊聊这个传统的精准细胞覆盖算法,算法的描述挺抽象的,这里尽量用易于理解的语言来讲解一下,它就像是给机器人安排一个任务,让它把一块地方仔仔细细地走一遍,下面详细说说它是怎么做的。整体思路想象你要打扫一个大房间,你得有个计划,知道先打扫哪块,再打扫哪块,最后把整个房间都打扫干净。精准细胞覆盖算法就是给机器人规划这样的“打扫路线”,让它能把给定的空间都走遍。具体步骤第一步:把空间“切块”并记
- 【自然语言处理(NLP)】基于Transformer架构的预训练语言模型:BERT 训练之数据集处理、训练代码实现
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理transformer
文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍**自然语言
- 10分钟学会logback错误日志推送企业微信
鲨鱼 Fish
logback企业微信java
引言项目部署到服务器上之后,有错误日志和异常无法及时响应和查看。本文目的是把logback的error级别日志通过群聊机器人推送到企业微信上。ps:本文教程默认你的项目已经整合了logback日志框架知识点引入Appender:logback将写入日志事件的任务委托给一个名为Appender的组件。AppenderBase是一个抽象类,实现了Appender接口。更多关于Appender的知识点可
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不