- 影刀 RPA 实战开发阶段总结
微刻时光
RPA加油站rpa影刀实战低代码人工智能python自动化语言模型
目录1.影刀RPA官方教程的重要性1.1系统全面的知识体系1.2权威准确的技术指导1.3贴合实际的案例教学1.4高效的学习方法引导2.官方视频教程与实战2.1官方视频教程:奠定坚实基础2.2实战:拓展应用视野3.往期实战博文导航3.1初级实战3.2中级实战3.3拼多多移动端实战实战4最后欢迎关注,收藏,谢谢大家!预告:淘宝移动端商品价格信息采集实战1.影刀RPA官方教程的重要性1.1系统全面的知识
- 机器学习之学习笔记
孤城laugh
机器学习学习笔记人工智能python
机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法(KNN)4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归(实际上是分类算法,用于解决二分类问题)6.聚类算法1.无监督学习2
- 基于opencv消除图片马赛克
小苗爸爸
opencv人工智能计算机视觉
以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现,结合了图像处理和深度学习方法。由于马赛克消除涉及复杂的图像重建任务,建议根据实际需求选择合适的方法:importcv2importnumpyasnpfromPILimportImagedefremove_mosaic(image_path,output_path,method='traditional',block_size=10,scale_f
- Flink学习方法
狮歌~资深攻城狮
大数据
嘿,各位小白小伙伴们!如果你正打算学习Flink,或者刚刚开始接触Flink,别担心,很多人都是从这个阶段走过来的今天我就来给大家分享一些学习Flink的建议,希望能帮到你一、了解Flink是什么在正式开始学习之前,我们得先搞清楚Flink到底是个啥简单来说,Flink就像是一个超级高效的数据处理“小能手”它可以快速地处理大量的数据,就像一个勤劳的快递员能够迅速准确地把包裹送到目的地。比如说,在电
- python 统计库_《统计学习方法》 Python 库
weixin_39756540
python统计库
新建GitHub仓库仓库名为slmethod,统计学习方法(StatisticalLearningMethod)的简写Public公开仓库勾选InitializethisrepositorywithaREADME.gitignore选择Python添加MITLicensenew下载代码到本地,使用ssh协议。
[email protected]:iOSDevLog/slmethod.git
- 机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例
Mostcow
Python数据分析机器学习scikit-learn随机森林回归算法
机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测。它对于处理大量特征、非线性关系和避免过拟合都有一定的优势。在Python中,你可以使用Scikit-learn库中的RandomForestRegressor来实现。随机森林回归作为
- 2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析(R语言)
木小鹿
多元统计R语言代码机器学习算法人工智能开发语言数据挖掘数据分析
聚类分析是一种无监督学习方法,用于将相似的观测值(或对象)分组到集群中。下面我将展示如何使用几种常见的聚类方法:K-均值(K-means)、层次聚类(HierarchicalClustering)和DBSCAN。1.K-均值聚类(K-meansClustering)K-均值是一种迭代的聚类算法,它将数据划分为K个预定义的集群。#加载需要的包library(cluster)#假设我们有一些二维数据s
- 周志华机器学习西瓜书 第五章 神经网络-学习笔记(超详细)
Sodas(填坑中....)
周志华西瓜书——详细笔记附例题图解机器学习神经网络学习人工智能数据挖掘算法
在机器学习中,神经网络一般指的是"神经网络学习",是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用的最广泛的一个定义是"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出交互反应"。神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助
- 2024年全新WebGIS开发学习方法
GIS好难学
学习方法GIS
现在每天都有越来越多的企业依靠与地理信息位置相关的数据来改善运营和增加利润,包括:客户位置、货物位置等,这些数据信息现在已经成为许多业务逻辑中不可或缺的一部分。但是,很少有人同时会GIS和编程,程序员分为很多种,但是GIS开发通常是指前端+GIS开发,大部分做前端的程序员,不会GIS框架,这也是GIS开发人才或缺的重要原因之一。如果想往GIS开发方向发展,但在学习的时候感到困惑,可以看下本篇文章,
- 机器学习:强化学习的epsilon贪心算法
田乐蒙
PythonML机器学习贪心算法人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,旨在通过与环境交互,使智能体(Agent)学习如何采取最优行动,以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同,强调试错探索(Exploration-Exploitation)以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述:机器处于环境EEE中,状态空间XXX,其中每个状态x∈Xx\inXx∈X是
- 每天一个Flutter开发小项目 (3) : 高效Flutter学习与产出 - 构建简易天气应用
Neo Evolution
Flutter前端框架android学习flutter
引言欢迎回到每天一个Flutter开发小项目系列博客!在前两篇博客中,我们分别构建了计数器应用和待办事项列表应用,相信您已经对Flutter开发有了一定的基础认识。今天,我们将更进一步,探讨如何更高效地学习Flutter,并构建一个更有意思的小项目——简易天气应用。高效学习是提升技能的关键。尤其是在快速发展的技术领域,掌握高效的学习方法能够帮助我们更快地适应新技术、解决新问题,并最终提升开发效率和
- 每天一个Flutter开发小项目 (4) : 构建收藏地点应用 - 深入Flutter状态管理
Neo Evolution
Flutterflutterjavascript前端开发语言android
引言欢迎回到每天一个Flutter开发小项目系列博客!在前三篇博客中,我们从零开始构建了计数器应用、待办事项列表应用,以及简易天气应用。您不仅掌握了Flutter的基础组件和布局,还学习了网络请求、JSON解析等实用技能,更重要的是,我们一起探讨了高效的Flutter学习方法。随着应用功能的日益丰富和复杂,简单的setState状态管理方式逐渐显得力不从心。当应用状态需要在多个Widget之间共享
- 智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践
木子算法
人工智能数学建模数学建模算法人工智能
智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域,路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法,路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架,通过数学公式推导核心算法原理,并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础(一)状态空间建模路径规划的本质是在状
- 腿足机器人之十三-强化学习PPO算法
shichaog
腿足机器人机器人算法php
腿足机器人之十三-强化学习PPO算法腿足机器人位姿常用强化学习算法PPO算法核心原理PPO算法的创新设计PPO算法典型流程优势函数对于复杂地形适应性(如楼梯、碎石路),传统的腿足机器人采用基于模型的控制器,该方法依赖精确动力学建模(如ZMP控制),存在参数调优困难以及环境扰动鲁棒性差,而采用端到端的强化学习方法,则将建模的任务交给了强化学习模型自主构建,这增加了模型对环境变化的自适应性。腿足机器人
- 你好,我是冴羽,我写了一套《前端大佬成长之路》
你好,我是冴羽。这么正式的开头说明我有了一个大动作。是的,我创建了自己的知识星球:“冴羽·前端大佬成长之路”。重点一:新的一年,我会在知识星球更新一套“前端大佬成长之路”的课程。包含目标规划篇、学习方法篇、前端学习篇、个人管理篇、职场发展篇、面试技巧篇、健康养生篇共7大篇章、40节文章。总结了我近十年的工作生活经验,让大家少走一些弯路,节省一些时间。重点二:但是帮助你全面成长,一套课程是不够的,必
- 深度学习-自学手册
谁用了尧哥这个昵称
AI深度学习
人工智能机器学习神经网络前馈神经网络:没有回路的反馈神经网络:有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种,长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法,随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播,表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数,反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
- 【学习方法】学习软件专业课程的思考方式
天若有情673
学习方法学习方法学习
学习软件专业课程的思考方式在学习软件专业课程时,我们往往会遇到一些看似简单但实际上却非常复杂的概念和理论。这种时候,我们可能会觉得书本很厚,难以理解。然而,这种看似简单的想法并不一定就是错误的,因为它激发了我们探索未知的好奇心。示例:软件工程的理解以软件工程为例,我们初学时可能会认为软件工程仅仅是研究软件的开发过程,包括设计、开发和测试三个主要步骤。这种想法看似简单明了,但实际上软件工程涉及的内容
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第五章决策树
eveiiii
统计学习决策树算法剪枝python机器学习
决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题:信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法(python实现)5.3.2C4.5生成算法(python实现)5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝习题5.1(python实现)习题5.2(python实现)习题5.3习题5.4参考5.1
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法
eveiiii
统计学习python机器学习人工智能算法
提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子(代码实现)8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost训练误差界定理8.2二分类问题AdaBoost训练误差界8.3AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4提升树8.4.1提升树模型8.4.2提
- 基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例
go5463158465
matlab算法机器学习matlab汽车开发语言
以下是一个基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例,主要通过图像处理技术来区分远光灯和近光灯。整体思路图像预处理:包括读取图像、灰度化、去噪等操作,以提高后续处理的准确性。边缘检测:找出图像中的边缘信息,有助于定位灯光区域。特征提取:提取灯光区域的特征,如亮度、面积、形状等。模式识别:根据提取的特征,利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
- GrandientBoostingClassifier函数介绍
浊酒南街
#机器学习算法GBDT
目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器,用于实现梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)算法。GBDT是一种强大的集成学习方法,能够通过逐步构建一系列简单的决策树(通常是浅树)来提高模型的预测性能。它在多个机器学习竞赛中表现出色,是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
- 不要再走弯路了2025最全的黑客入门学习路线在这
渗透代老师
学习网络安全安全网络web安全
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包在大多数的思维里总觉得[学习]得先收集资料、学习编程、学习计算机基础,这样不是不可以,但是这样学效率太低了!你要知道网络安全是一门技术,任何技术的学习一定是以实践为主的。也就是说很多的理论知识其实是可以在实践中去验证拓展的,这样学习比起你啃原理、啃书本要好理解很多。所以想要学习网络安全选对正确的学习方法很重要,这可以帮你少走很多弯路。
- 详细介绍人工智能学习框架
日记成书
反正看不懂系列人工智能
人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。以下从框架分类、核心框架介绍、学习方法三个维度展开详解:一、主流人工智能框架全景图(一)基础框架层TensorFlow(Google)核心优势:工业级部署能力,支持移动端(TFLite)、浏览器(TF.js)、服务器(TFServing)特色功能:SavedModel格式跨平台兼容,XLA编译器优化计算图适用场景:生产环境部署、大
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 4
山海青风
机器学习tensorflow人工智能
探索深度学习1场景故事:小明的灵感前不久,小明一直在用传统的机器学习方法(如线性回归、逻辑回归)来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了,但小明发现一个问题:当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时,模型的准确率提升得很慢。有一天,小明在学校图书馆翻看杂志时,看到这样一句话:“就像人的大脑有上百亿神经元,神经网络能够学习复杂的信息映射,从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感:“或许我
- 机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析(实验室环境)
@@南风
农作物病害识别与分类深度学习机器学习神经网络
Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而,虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除,但可以加以处理和监测,以减轻损害。因此,采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张,由5种病
- 机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答
部分分式
机器学习人工智能
机器学习的三个步骤分别是:设置范围、设置标准、达成目标。这三个步骤是任何机器学习项目的基础框架,它们为模型的选择、优化和评估提供了清晰的指导。让我们深入探讨这三个步骤的具体内容。1.设置范围(DefiningtheScope)设置范围是机器学习项目中的第一步,它涉及到明确问题的类型和目标,选择合适的算法和模型结构。这个阶段的目标是确定适合当前任务的机器学习方法。关键内容:问题类型:监督学习(Sup
- 数据标注中的归类与定义,从聚类,相关,关联,回归四个方面分析
小宝哥Code
人工智能训练师聚类回归数据挖掘
在数据标注和AI训练过程中,数据的归类与定义是关键步骤,不同的数据分析方法可以用于不同的场景。本文从**聚类(Clustering)、相关(Correlation)、关联(Association)、回归(Regression)**四个角度探讨数据标注的优化,并结合Python代码示例进行说明。1.聚类(Clustering)1.1概念聚类是一种无监督学习方法,它将相似的数据点分为同一个组,而无需预
- LangChain 入门与避坑指北_chatglm3的half精度是什么意思
程序员老冉
langchaintransformer面试深度学习机器学习算法ai
前言:本文对最近学习LangChain的过程进行一个简单的概述,介绍基本的概念、简述需要注意的问题,并提供我觉得当下还不错的学习方法。1前期准备Python基础,alittle就行,或者拥有基本的debug能力即可上手shell基础,环境问题是所有问题中最头疼的问题,有shell命令的基础能快速复现环境即可面向对象思想。可有可无,这是后面自己查看工程结构的必须,减少重复编程。6g+的显存orOPE
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
路野yue
人工智能机器学习聚类
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
- 第26篇:pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习
还不秃顶的计科生
联邦学习深度学习人工智能开发语言
第一部分:解决的问题联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种分布式机器学习方法,允许客户端在本地数据上训练模型,同时通过中心服务器共享学习成果。传统FL框架假设客户端使用相同的模型结构(模型同构),但在实际中可能面对:统计异质性:客户端的数据分布不均(non-IID)。资源异质性:客户端硬件资源有限。模型异质性:客户端可能拥有不同的模型结构。模型异构的个性化联邦学习(MHPFL)
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep