- MIT6.S081学习总结-lab10:mmap
NullObjectError
Linux操作系统linux6.S081
lab10实现mmap介绍mmap和munmap系统调用允许UNIX程序对它们的地址空间进行详细的控制。它们可以用于在进程之间共享内存,将文件映射到进程地址空间,以及作为用户级页面错误方案的一部分,比如在讲座中讨论的垃圾收集算法。在本实验中,您将向xv6添加mmap和munmap,重点关注内存映射文件。void*mmap(void*addr,size_tlength,intprot,intflag
- AUTOSAR从入门到精通-【新能源汽车】高压配电管理(PDU/BDU)
格图素书
人工智能自动驾驶
目录前言几个高频面试题目【BDU/PDU】注释区别功能侧重方面结构组成方面工作原理方面在电动汽车中的角色方面知识储备主控电池管理系统BMS算法原理什么是高压配电管理(PDU/BDU)BDU定义:PDU定义pdu的作用是什么BDU各部件及成本构成BDU的组成CAE技术在研发中的作用汽车级PMIC在BDU和PDU中的应用分析KA84917UA的典型产品特性高压控制盒(PDU)生产厂家未来发展趋势前言P
- 路径规划之启发式算法之二十九:鸽群算法(Pigeon-inspired Optimization, PIO)
搏博
算法大数据人工智能算法策略模式python机器学习启发式算法
鸽群算法(Pigeon-inspiredOptimization,PIO)是一种基于自然界中鸽子群体行为的智能优化算法,由Duan等人于2014年提出。该算法模拟了鸽子在飞行过程中利用地标、太阳和磁场等导航机制的行为,具有简单、高效和易于实现的特点,适用于解决连续优化问题。更多的仿生群体算法概括可以看我的文章:仿生的群体智能算法总结之一(十种)_最新群体算法-CSDN博客仿生的群体智能算法总结之二
- 【LeetCode 刷题】回溯算法-棋盘问题
Bran_Liu
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此博客为《代码随想录》二叉树章节的学习笔记,主要内容为回溯算法棋盘问题相关的题目解析。文章目录51.N皇后37.解数独332.重新安排行程51.N皇后题目链接classSolution:defsolveNQueens(self,n:int)->List[List[str]]:board=[['.'for_inrange(n)]for_inrange(n)]res=[]defcheck(x:int,
- 基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析
kaka_R-Py
大数据可视化多元统计分析R语言数据分析与可视化算法聚类随机森林
基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来,随着数字化和信息化的快速发展,越来越多的人开始使用智能手机。文章基于某公司某年连续30天4万多位智能手机用户的监测数据,通过随机森林与RFM聚类分析模型对智能手机用户的监测数据进行挖掘和分析,有效地统计和归纳了用户对于A类APP的使用情况,模型准确度达到了80%,同时对于智能手机APP的开发和使用提出了相应的建议。该研究的数据驱
- 算法基础——一致性
黄雪超
大数据基础#算法基础大数据算法一致性
引入最早研究一致性的场景既不是大数据领域,也不是分布式系统,而是多路处理器。可以将多路处理器理解为单机计算机系统内部的分布式场景,它有多个执行单元,每一个执行单元都有自己的存储(缓存),一个执行单元修改了自己存储中的一个数据后,这个数据在其他执行单元里面的副本就面临数据一致的问题。随着时代发展,互联网公司的快速发展,单机系统在计算和存储方面都开始面临瓶颈,分布式是一个必然的选择,但是这也进一步放大
- OpenCV图像旋转90度的最简单方法
时光荏苒-
opencv计算机视觉人工智能OpenCV
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,提供了许多图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中,图像旋转是一项常见的操作。本文将介绍如何使用OpenCV将图像旋转90度的最简单方法。步骤1:导入OpenCV库在Python中使用OpenCV库需要先导入库。可以使用以下代码导入OpenCV库:importcv2步骤2:读取图像使用OpenCV读取图像需要使用cv2.imread()函数。该函数接受一
- 动态图最短路径的实时优化:应对边权重频繁更新的工程实践
热爱分享的博士僧
人工智能
在处理动态图中的最短路径问题时,尤其是面对边权重频繁更新的情况,传统的静态图算法如Dijkstra算法或Bellman-Ford算法可能不再适用或效率低下。这是因为每次边权重更新都需要重新计算整个图的最短路径,导致计算成本非常高。为了应对这种情况,需要采用一些特定的技术和策略来优化实时性能。1.动态最短路径算法A.动态Dijkstra算法虽然标准的Dijkstra算法是为静态图设计的,但可以通过缓
- FPGA电机控制
SCSS-L
FPGA控制电机
随着现在电力电子技术、微电子技术和电机控制理论技术的发展,电机控制器的发展经过了一下几个阶段:1、模拟电路控制阶段:优点:模拟控制器响应速度快,调速范围宽等。缺点:需要的元器件多,设计复杂,调试困难,并且难以实现复杂的电机控制算法。2、单片机(MCU)控制阶段:优点:单片机价格便宜,易于控制,广泛应用于低端电机控制领域。缺点:单片机采用RISC流水总线结构、且资源有限,开发周期长,运算处理慢,实时
- 音视频多媒体编解码器基础-codec
硬件学长森哥
嵌入式软件影像嵌入式驱动音视频驱动开发嵌入式硬件
如果要从事编解码多媒体的工作,需要准备哪些更为基础的内容,这里帮你总结完。因为数据类型不同所以编解码算法不同,分为图像、视频和音频三大类;因为流程不同,可以分为编码和解码两部分;因为编码器实现不同,分为硬编码和软编码;因为编解码硬件位置不同,可以分为片内、片外和独立编解码模块三类;软件常用的框架ffmpeg。音视频编解码(Audio-VideoCoding)是指将音频和视频信号进行压缩编码以及解码
- 目标检测的超级英雄:YOLO带你识别世界
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前言YOLO(YouOnlyLookOnce)是计算机视觉领域一颗璀璨的明星,它以高效、快速著称,成为目标检测算法的代表。今天,我们一起走进YOLO的世界,看看它如何神奇地识别图像中的物体。当然,不用担心,这篇文章会让你轻松理解,并且我会用幽默、通俗的语言给大家展示这项技术。相信我,看完之后,你会觉得YOLO不仅是个算法,更像是个看得懂、说得清的技术伙伴。简介YOLO不仅是一个简单的目标检测模型,
- 国产AI疯卷!DeepSeek-R1成开源霸主,字节腾讯纷纷放大招?
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引言家人们,最近的AI圈简直是“火药味”十足,热闹程度堪比世界杯!在科技飞速发展的当下,人工智能领域已经成为全球科技竞争的焦点,各国科技企业都在这个赛道上你追我赶,试图占据一席之地。AI技术不仅深刻改变了我们的生活方式,像智能语音助手让生活更便捷,智能推荐算法让信息获取更精准,还推动了众多行业的变革,如医疗、交通、金融等。今天咱们要聊的这几件AI大事,每一件都可能会对未来的科技走向产生深远影响。先
- 一文讲解Spring中应用的设计模式
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Springspring设计模式java
我们都知道Spring框架中用了蛮多设计模式的:工厂模式呢,就是用来创建对象的,把对象的创建和使用分开,这样代码更灵活。代理模式呢,是用一个代理对象来控制对真实对象的访问,可以在访问前后做一些处理。单例模式呢,保证一个类只有一个实例,比如数据库连接池就经常用单例模式。模板模式呢,定义一个算法的框架,把具体的实现延迟到子类去做。观察者模式呢,定义了对象之间的一对多依赖关系,当一个对象状态改变时,依赖
- 面试常考题目——状态码总结
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面试职场和发展
这是个面试和考研的算法练习我们一起加油上岸之路总述=====================================================================1开头这一类型的状态码,代表请求已被接受,需要继续处理。这类响应是临时响应,只包含状态行和某些可选的响应头信息,并以空行结束。由于HTTP/1.0协议中没有定义任何1xx状态码,所以除非在某些试验条件下,服务器禁
- 计算机科学与技术论文目录结构
程序猿私人订制_2573966427
毕业设计毕设毕业设计
摘要Abstract第一章绪论1.1研究背景和意义这部分大约700字1.2国内外研究现状这部分分3段,分别为:在国内,...(大约300-400字)在国外,...(大约3---400字)综上所述,...(大约200-300字)1.3系统创新点(可选)比如使用了前后端分离技术,使用了ChatGPT,使用了无session,使用了某某算法等。大概300-400字左右。1.4系统技术难点(可选)比如系统
- 考研党从头学JAVA DAY1--下篇
RINO喵
java算法leetcode
这篇主要是关于算法的,用的提交网站是力扣。题目:两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。示例1:输入:nums=[2,7,11,15],target=9输出:[0,1]解释:因为nums[0]+nums[1]=
- Python机器学习实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)?主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的无监督学习算法,用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,同时保留数据的主要特征和信息。PCA的目标是找到数据中最主要的方向(主成分),沿着这些方向对数据进行投影,从而实现降维。1
- 数据结构与算法之栈: LeetCode 3100. 换水问题 II (Ts版)
Wang's Blog
DataStructureandAlgorithmsleetcode算法
换水问题II给你两个整数numBottles和numExchange。numBottles代表你最初拥有的满水瓶数量。在一次操作中,你可以执行以下操作之一:喝掉任意数量的满水瓶,使它们变成空水瓶。用numExchange个空水瓶交换一个满水瓶。然后,将numExchange的值增加1。注意,你不能使用相同的numExchange值交换多批空水瓶。例如,如果numBottles==3并且numExc
- 代码随想录算法训练营Day51 | 101.孤岛的总面积、102.沉没孤岛、103.水流问题、104.建造最大岛屿
Harryline-lx
代码随想录算法深度优先
文章目录101.孤岛的总面积思路与重点102.沉没孤岛思路与重点103.水流问题思路与重点104.建造最大岛屿思路与重点101.孤岛的总面积题目链接:101.孤岛的总面积讲解链接:代码随想录状态:直接看题解了。思路与重点nextx或者nexty越界了则说明当前的x或y处于边界处,所以当前的岛不是孤岛,不能记入总面积。#include#includeusingnamespacestd;intdir[
- 《语音识别模式、算法设计与实践》——第一章 语音识别概述
静候光阴
语音识别语音识别人工智能python
专栏总目录1.1走进语音识别1.1.1语音识别的定义定义:语音识别是让机器具备自动接收和分析人类的语音,并最终输出对应文本的过程。目标:将输入语音转化为文字的输出目标实现条件:提前规定好该系统可以接收的语音输入形式,比如单个词、命令短语和连续语音。对应的文本输出形式,可以直接翻译出来的对应文本,也可以是经过编码的特殊字符,比如组成发音的基本单位——音素。由此可知,系统的输入和输出不同,决定了语音识
- 多维多重背包问题_各种背包五(二维费用背包问题)
zLiM5
多维多重背包问题
问题二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用;选择这件物品必须同时付出这两种代价;对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2,第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价可付出的最大值(两种背包容量)分别为V和U。物品的价值为w[i]。算法费用加了一维,只需状态也加一维即可。设f[i][v][u]
- 【二维费用的完全背包问题】
羊毛多一点
算法学习动态规划
前言简单写一下算法设计与分析这门课的一次实验原题要求是用0-1背包来做,但是老师要求用完全背包来做!一、完全背包与0-1背包有什么区别?0-1背包,顾名思义对于每件物品只能拿1次或者0次;而完全背包对于每件物品的拿取没有次数限制。二、二维费用背包二维费用背包是对于每件物品的拿取要付出两项代价,如:重量和体积。三、0-1背包理解0-1背包对我们理解其他背包问题十分重要,首先说一下0-1背包。问题描述
- 【数据结构与算法】力扣 5. 最长回文子串
秀秀_heo
数据结构与算法leetcode算法职场和发展
题目描述5.最长回文子串给你一个字符串s,找到s中最长的回文子串。示例1:输入:s="babad"输出:"bab"解释:"aba"同样是符合题意的答案。示例2:输入:s="cbbd"输出:"bb"提示:1=0&&rightmaxLen){start=oddStart;maxLen=oddLen;}//处理偶数长度回文let[evenStart,evenLen]=expandAroundCenter
- 探索Web3世界:算法与挖矿详解
Java先进事迹
web3算法
哈希算法:区块链的“数字指纹”区块链的结构类似于链表,数据块一个连着一个,链接在一条或多条链上。每个数据块都至少记录着数据、自己的地址和前一个数据块的地址。每个数据块的“地址”的编码都是独一无二的,通过一种称为哈希算法的技术生成。哈希算法能够将任意长度的数据映射为一个固定长度的唯一编码(哈希值)。即使输入数据发生微小变化,生成的哈希值也会截然不同。我们可以将哈希算法比作一台神奇的调色机。无论你放入
- 组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述
十八与她
捷联惯导算法与组合导航原理算法机器学习人工智能组合导航惯导
组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述温馨提示:阅读本篇博文内容,需要读者具备一定的Kalman滤波基础知识上图即为Kalman滤波算法的框架,分为预测(时间更新)和更新(量测更新)两部分,其参数估计的过程就是两者循环迭代的过程。预报,就是根据系统状态方程,从前一时刻状态预测当前时刻的状态的过程,可理解成对系统的先验知识的一种推算。预报中,状态估计和它的方差协方差阵也要给出,从方差协方差阵P的
- 基于DQ轴谐波提取器的PMSM谐波抑制算法仿真研究:主动注入谐波电压与SVPWM调制策略的效果分析
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PMSM谐波抑制算法基于DQ轴谐波提取器的永磁同步电机仿真1.通过谐波提取器,直接提取DQ轴的谐波分量进行抑制,对五七次谐波电流抑制效果效果很好。2.为了放大效果,采用主动注入谐波电压的方法,增大了电机中的谐波分量。3.调制算法采用SVPWM,电流环处搭建了解耦补偿模块,控制效果更好。YID:799786174661444甜水井朴素的梭子蟹永磁同步电机仿真:PMSM谐波抑制算法的探索与实现在电力电
- GEE python——gee_pyccd基于连续监测变化检测(Continuous Change Detection and Classification, CCDC)
此星光明
GEE-PYTHONpython开发语言geeccdc变化检测py连续性
目录简介gee_pyccdPyCCDCCDC算法代码1代码2结果简介gee_pyccd协调在GoogleEarthEngine数据上使用PyCCD的脚本。此存储库与Google或USGS没有正式关联。gee_pyccd是一个基于GoogleEarthEngine平台的Python库,用于对遥感时间序列数据进行变化检测和趋势分析。它实现了基于连续监测变化检测(ContinuousChangeDete
- 模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类
CV视界
模式识别机器学习与图像处理机器学习python人工智能
模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能(程序与算法)》,如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能(程序与算法)系列讲解-总目录,同时这也可以作为大家学习的参考。欢迎订阅,优惠价只需9.9元,请多多支持!目录标题模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型和paz
- 单词搜索--回溯算法
jump_into_zehe
回溯算法字符串
LeetCode单词搜索给定一个二维网格board和一个字典中的单词列表words,找出所有同时在二维网格和字典中出现的单词。单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母在一个单词中不允许被重复使用。示例:输入:words=["oath","pea","eat","rain"]andboard=[['o','a','a
- LeetCode:53.最大子序和
xiaoshiguang3
代码随想录-跟着Carl学算法leetcode算法java动态规划
跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录LeetCode:53.最大子序和给你一个整数数组nums,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。示例1:输入:nums=[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出:6解释:连续子数组[4,-1,2,1]的和最大,为6。
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">