- 个人职业发展与AI赋能的前端开发
前端
在瞬息万变的科技浪潮中,个人职业发展显得尤为重要。对于前端开发者而言,如何提升自身竞争力,适应日新月异的技术革新,是持续关注的核心问题。而近年来,人工智能(AI)技术的飞速发展,特别是AI代码生成器的兴起,正深刻地改变着前端开发的格局,为开发者们提供了前所未有的机遇。本文将以ScriptEcho为例,探讨AI技术如何赋能前端开发,助力个人职业发展。市场趋势与个人技能提升当前市场对前端开发人才的需求
- 微服务架构的核心思想是什么?
破碎的天堂鸟
学习教程架构微服务云计算
微服务架构的核心思想是将一个大型、复杂的单体应用拆分成多个小型、独立且自治的服务,每个服务专注于单一的业务功能,通过轻量级通信机制(如HTTP/REST、gRPC等)进行交互。这种架构方式旨在提高系统的灵活性、可扩展性和可维护性,同时降低复杂性,适应快速变化的业务需求。以下是微服务架构核心思想的详细解释:业务解耦与模块化微服务架构强调将业务功能进行解耦,每个服务独立开发、部署和扩展,服务之间通过A
- AI赋能软件国际化:ScriptEcho如何提升开发效率
前端
在全球化的今天,软件国际化(i18n)已不再是锦上添花,而是软件能否成功走向国际市场的关键因素。一个成功的软件产品需要能够适应不同的语言、文化和地区,为全球用户提供一致且本地化的体验。然而,实现i18n并非易事,它面临着诸多挑战,例如多语言支持的巨大工作量、对不同地区文化习俗的适配,以及由此带来的开发效率低下等问题。为了解决这些问题,越来越多的开发者开始寻求AIAI代码生成器的帮助。AI赋能软件国
- 什么是IP地址、子网掩码和网关
marc07
网络编程
1.IP地址IP地址有一个32位的连接地址,由4个8位字段组成,8位字段称为8位位组,每个8位位组之间用点号隔开,用于标识TCP/IP宿主机。每个IP地址都包含两部分:网络ID和主机ID,网络ID标识在同一个物理网络上的所有宿主机,主机ID标识网络上的每一个宿主机,运行TCP/IP的每个计算机都需要唯一的IP地址。Intenet委员会定义了五种地址类型以适应不同尺寸的网络。地址类型定义网络ID使用
- 智能体(AI Agent)全解析:概念、原理至应用深度探索
网安猫叔
人工智能语言模型自然语言处理AIGC机器学习
一、智能体概念的深度剖析1.1智能体(Agent)的本质智能体,作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征,更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生,标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎
- AI赋能:高职院校实验实训教学如何拥抱人工智能浪潮?
武汉唯众智创
人工智能实训人工智能实验实训教学
随着信息技术的迅猛发展,人工智能技术已成为推动社会各行业转型升级的核心力量。它不仅在提升生产效率、优化管理流程、提高服务质量方面发挥着关键作用,也深刻影响着高职教育的专业发展和课程教学内容的改革。作为培养专业技术技能人才的摇篮,高职院校必须创新其教学模式和方法,以适应新的发展需求,从而培育出能够适应未来技术变革的高素质人才。特别是在实验实训教学领域,人工智能的融入为职业教育改革提供了新的思路和工具
- 围术期冠心病风险因子及综合管理方案研究报告
LCG元
围术期vue.js信息系统人工智能
一、引言1.1研究背景与意义在医疗领域,手术治疗是许多疾病的重要干预手段,但围术期的风险因素一直是影响手术成功率和患者预后的关键问题。其中,冠心病作为一种常见的心血管疾病,其在围术期的风险因子对患者的生命安全构成了重大威胁。随着人口老龄化加剧以及手术适应证的不断拓宽,越来越多的冠心病患者需要接受手术治疗,这使得围术期冠心病风险的管理变得尤为重要。围术期冠心病风险的存在,不仅增加了手术的复杂性和难度
- 企业如何实现云成本控制:实现最大投资回报的关键策略
青莲网络
云计算
企业上云费用越来越高,运维部门经费容易超支?云成本优化到底有多重要?如何管理和优化云成本?如何从云成本优化中获得最大收益?企业想要实现云成本控制,就要重新评估云部署并对云成本进行优化。.云成本优化在企业数字化过程中的挑战和作用无限可扩展技术的压力云的无限可扩展技术可能会带来巨大的压力。在面对如此强大的技术能力时,开发人员需要不断学习和适应,以确保能够熟练地识别适合企业需求的云资源。这个学习过程可能
- 编程语言也给你挑上了
爱码士~
低代码平台低代码团队开发前端运维后端
现在的实习生都这么趾高气扬啦,会个java给你骄傲上了?上月组里调来了个实习生,说是上个导师训不服他。据说还是老板看上的可塑之才,有过独立游戏的开发经验。我倒是看看是个什么天才。听前科室说,这小子规范一塌糊涂。代码一堆嵌套,能省的全省了,隔着大肠包小肠呢,说自己一直都这么写。对接的同事查代码时,看得头皮发麻。让他换个语言适应下团队,他说会java不就够了吗,那还需要什么其他语言。然后上个科室最近又
- 国家统计局湖北调查总队副总队长张小青一行调研珈和科技农业遥感调查智能化算法
珈和info
科技
1月15日上午,国家统计局湖北调查总队党组成员、副总队长张小青一行莅临珈和科技开展调研。调研期间,张小青一行实地了解了珈和科技在自动化作物分布提取技术领域的最新成果,深入探讨了作物自动化处理模型在农业调查上应用的创新价值及优化方向。双方就模型的区域适应性提升、精度优化等核心议题展开了深入交流。会上,张小青副总队长肯定了珈和作为高科技企业在农业遥感调查科技创新领域的探索,以及其数据算法模型在农业调查
- 智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像分割算法神经网络人工智能
智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.堆优化算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要:本文利用堆优化算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化,以信息熵作为适应度函数,提高其图像分割的性能。1.堆优化算法堆优化算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u0118
- 软考 系统架构设计师系列知识点之面向服务架构设计理论与实践(5)
蓝天居士
系统架构设计师软考系统架构
接前一篇文章:软考系统架构设计师系列知识点之面向服务架构设计理论与实践(4)所属章节:第15章.面向服务架构设计理论与实践第2节SOA的发展历史15.2SOA的发展历史15.2.3SOA的微服务化发展随着互联网技术的快速发展,为适应日益增长的用户访问量和产品的快速更新迭代,应用系统架构也经历了从简到繁、从单体架构到SOA架构再到微服务架构的演进过程。这导致了SOA架构向更细粒度、更通用化程度发展,
- 路径规划:环境适应性路径规划_(7).路径规划的不确定性处理
zhubeibei168
机器人(二)机器人计算机视觉机器人导航人工智能数码相机
路径规划的不确定性处理在路径规划中,不确定性是一个常见的问题,尤其是在动态和复杂的环境中。不确定性可以来源于多种因素,包括传感器误差、环境变化、动态障碍物等。处理不确定性是确保路径规划算法在实际应用中能够稳定、可靠运行的关键。本节将详细探讨路径规划中的不确定性处理方法,包括概率模型、鲁棒优化、重规划策略等。1.不确定性的来源在路径规划中,不确定性主要来源于以下几个方面:1.1传感器误差传感器是路径
- BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测
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BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测引言BP神经网络(BackPropagationNeuralNetwork),即反向传播神经网络,是一种通过反向传播算法进行监督学习的多层前馈网络。这种网络能够通过不断地调整和改变神经元的连接权重,达到对特定任务的学习和优化。由于其高度的灵活性和适应性,BP神经网络在模式识别、函数逼近、优化问题等多个领域有着广泛的应用。本文将详细介绍BP神经网络的
- AI赋能职业发展:程序员的未来之路
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程序员,这个充满挑战和机遇的职业,正站在技术浪潮的潮头。一方面,蓬勃发展的科技不断催生着新的编程语言、框架和技术,要求程序员持续学习,快速适应;另一方面,激烈的行业竞争也使得程序员需要不断提升自身技能,才能在竞争中脱颖而出。然而,AI技术的崛起为程序员的职业发展带来了新的希望,它不仅能提升效率,还能帮助程序员拓展技能,应对未来的挑战。本文将探讨AI技术,特别是像ScriptEcho这样的AI辅助工
- ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星
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ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术。然而,传统的固定大小的卷积核无法灵活适应不同区域的信息密度。针对这一问题,ACNet(AdaptiveConvolutionNetwork)项目应运而生,它引入了一种新型的自适应卷积层,旨在
- 与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析
想成为高手499
机器学习与人工智能机器学习神经网络人工智能
引言随着人工智能的发展,神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)因其出色的学习能力和灵活性,逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例,最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络?自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
- 自适应神经网络架构:原理解析与代码示例
chian-ocean
机器学习神经网络人工智能深度学习
个人主页:chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构:深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展,传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应,导致了过拟合或欠拟合的问题。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)为此提供了一种新的解决方案,它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构,从
- 一款开源免费的数据可视化大屏 JimuBI,低代码与 AI 结合产品
简介JimuBI是一个JAVA语言的低代码数据可视化大屏BI产品,将大屏、仪表盘、移动面板、图表或页面元素封装为基础组件,无需编写代码即可完成业务需求。这是JeecgBoot团队出品的另外一款报表产品,积木报表已经成为业内报表首先,预测该大屏即将覆盖全行业。酷炫大屏轻松设计,通过拖拽完成大屏设计,80多种组件及20多种边框装饰满足您的设计需求。智能仪表盘简单易用,拖拽式操作自由布局,页面自适应;支
- H266/VVC 帧间预测中 AMVR 技术
码流怪侠
帧间预测H266VVCVVenCAMVR运动搜索视频编解码
自适应运动精度AMVR最早的视频编码标准采用整数像素精度描述运动矢量,因此运动估计只能利用位于整数点位置的像素。但实际上物体的真实运动经常是连续的,采用整像素精度并不能很好的描述运动矢量。H.264和HEVC都对亮度分量的运动矢量采用1/4像素精度、色度分量的运动矢量采用1/8像素精度。在HEVC中,当切片头中的use_integer_mv_flag等于0时,运动矢量差(MVDs,即运动矢量与预测
- deepin-如何在 ArchLinux 发行版上安装 DDE 桌面环境
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ArchLinux是一个独立开发的x86-64通用GNU/Linux发行版,其用途广泛,足以适应任何角色。开发侧重于简单、极简主义和代码优雅。Arch是作为一个最小的基础系统安装的,由用户配置,通过仅安装其独特目的所需或所需的东西来组装他们自己的理想环境。官方没有提供GUI配置实用程序,大多数系统配置是通过编辑简单的文本文件从shell执行的。Arch努力保持领先,通常提供大多数软件的最新稳定版本
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目录一、选择框架二、学习框架基础三、深入框架高级特性四、实践项目五、参考文档和社区资源六、编写测试用例七、学习框架的生态系统八、持续学习和适应九、建立个人项目或工作项目十、反思和总结关于Mava框架的学习,首先需要明确的是,您可能是指Java框架的学习,因为“Mava”并非一个广为人知的特定Java框架名称。在Java开发领域,有多个知名的框架,如Spring、SpringBoot、Hiberna
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商城系统技术选型是一个复杂但至关重要的过程,它直接关系到商城系统的性能、可扩展性、安全性以及用户体验等多个方面。以下是一些关键的技术选型考虑因素:前端技术选型框架选择:React或Vue.js等流行前端框架是不错的选择,它们具有良好的可组件化和可重用性,且社区资源丰富,有大量的插件和工具可供使用,能提高开发效率和界面的交互性。响应式设计:确保系统能自适应不同设备屏幕,如手机、平板、电脑等,提供一致
- 2025年flask儿童教育系统程序+论文 可用于计算机毕业设计
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本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于儿童教育系统的研究,现有研究主要集中在教育技术、教学设计、以及儿童心理学等领域。尽管这些研究为儿童教育提供了丰富的理论基础和实践指导,但专门针对整合了多种教育资源、适应不同年龄段儿童学习需求的综合教育系统的研究仍相对较少。随着信息技术的飞速发展和教育理念的不断
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LLLuckyGirl~
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文档中心什么是组件导航(Navigation)?1、Navigation是路由容器组件,一般作为首页的根容器,包括单栏(Stack)、分栏(Split)和自适应(Auto)三种显示模式2、Navigation组件适用于模块内和跨模块的路由切换,一次开发,多端部署场景。3、通过组件级路由能力实现更加自然流畅的转场体验,并提供多种标题栏样式来呈现更好的标题和内容联动效果4、在不同尺寸的设备上,Navi
- 基于深度学习的认知架构的AI
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基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统,旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。结合深度学习技术,这类AI可以更好地应对动态和复杂的任务需求。1.基于深度学习的认知架构的组成一个典型的基于深度学习的认知架构包含多个关键模块:感知模块:负责从外部环境中获取数据,处理和提取特征。深度学习
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本文分享的MATLAB代码实现了一个N维状态量的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,用于对动态系统的状态估计。代码的一个显著特点是滤波维度可以自由更改,便于适应不同的应用需求。文章目录代码简短介绍运行结果源代码代码简短介绍主要内容和流程如下:初始化:清空工作区和命令窗口,固定随机数种子以确保结果可重现。定义时间序列和状态维度(dim),可以灵活设置至任意值,以适应特定应用。设置过程和观测噪声的协方差矩阵
- 详解深度学习中的Dropout
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Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术,其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元(即将其输出置为零)。以下是对这一操作的详细解释:一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系,迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力,防止过拟合。二、具体实现随机选择:在每次训练迭代中,以一定的概率p(通常设定为0.2到0.5之间)随机选
- 网络安全拟态防御技术
网安墨雨
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一.拟态防御拟态现象(MimicPhenomenon,MP)是指一种生物如果能够在色彩、纹理和形状等特征上模拟另一种生物或环境,从而使一方或双方受益的生态适应现象。按防御行为分类可将其列入基于内生机理的主动防御范畴,又可称之为拟态伪装(MimicGuise,MG)。如果这种伪装不仅限于色彩、纹理和形状上,而且在行为和形态上也能模拟另一种生物或环境的拟态伪装,我们称之为“拟态防御”(MimicDef
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
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二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
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1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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...
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Given an encoded message containing digits, det
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
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系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs