- 优化Redis AOF重写配置:解决AOF文件过大的终极指南
冯·诺依曼的
redis数据库缓存云计算
核心配置参数解析与优化以下配置参数位于Redis配置文件/etc/redis.conf中,用于控制AOF持久化与重写行为。通过合理调整这些参数,可显著减少AOF文件体积并提升性能。1.appendfsync:AOF文件同步策略默认值:everysec修改建议:appendfsyncno作用:控制AOF日志同步到磁盘的频率。everysec(默认):每秒同步一次,平衡性能与数据安全。no:由操作系统
- C#:深入理解Thread.Sleep与Task.Delay
妮妮学代码
c#c#开发语言
1.核心区别概述特性Thread.SleepTask.Delay阻塞类型同步阻塞当前线程异步非阻塞,释放线程适用场景同步代码中的简单延时异步编程中的非阻塞等待资源消耗占用线程资源(线程挂起)不占用线程(通过计时器回调)精度依赖操作系统调度(≈15ms精度)更高精度(≈1ms)取消支持❌不支持✔️支持CancellationToken异常处理无法被中断可响应取消操作并抛出异常2.原理与底层机制(1)
- 【万字总结】前端全方位性能优化指南(四)——虚拟DOM批处理、文档碎片池、重排规避
庸俗今天不摸鱼
Web性能优化合集前端性能优化
前言在浏览器宇宙中,DOM操作如同「时空裂缝」——一次不当的节点更新可能引发连锁重排,吞噬整条渲染流水线的性能。本章直面这一核心矛盾,以原子级操作合并、节点记忆重组、排版禁忌破解为三重武器,重构DOM更新的物理法则。通过虚拟DOM的批处理引擎将千次操作坍缩为单次提交,借助文档碎片池实现90%节点的跨时空复用,再以transform替代top等20项反重排铁律,我们将彻底终结「JavaScript线
- Java泛型
lgily-1225
日常积累java开发语言后端
Java泛型是Java5引入的一项重要特性,旨在增强类型安全、减少代码冗余,并支持更灵活的代码设计。以下是对泛型的详细介绍及使用指南:一、泛型核心概念泛型允许在类、接口、方法中使用类型参数(如),使得代码可以处理多种数据类型,而无需重复编写逻辑。解决的问题类型安全:避免运行时ClassCastException。消除强制类型转换:编译器自动处理类型转换。代码复用:同一逻辑可处理不同类型的数据。二、
- 解锁智慧养老新可能,全面提升养老生活质量
weixin_45819535
生活
在老龄化浪潮席卷全球的今天,如何让老年人的生活更加安全、便捷、丰富多彩,成为了我们共同的责任与追求。辉视智慧养老方案,正是这样一款以老年人需求为核心,集信息查询、活动参与、紧急对讲与安全保障于一体的智慧养老解决方案。它如同一道温暖的光,照亮了老年人的养老生活,让关爱之声随时在他们身边响起。一、智慧生活,一触即达辉视智慧养老方案以直观简洁的界面,将社区各类服务信息呈现于老年人眼前。从营养均衡的餐饮选
- DeepSeek+知网研学轻松搞定研究生选题
AI新视界
AI学术学术软件推荐AI工具AI学术学习人工智能学术
选题是研究生学术研究的起点,一个好的选题不仅决定了研究的方向,还直接影响研究的深度和成果。本文将详细介绍如何结合DeepSeek大模型与知网研学,帮助研究生高效完成选题工作。一、选题的重要性与挑战选题的重要性:选题是研究的核心,决定了研究的创新性和可行性。好的选题能够为后续研究提供明确的方向和动力。选题的挑战:如何从海量文献中找到有价值的研究方向?如何判断选题的创新性和研究价值?如何确保选题的可行
- 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1:开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练
Donvink
大模型#AIGCstablediffusionAIGC人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域,生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者,因其强大的图像生成能力而备受关注。今天,我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
- 设计模式-责任链模式
小九没绝活
设计模式设计模式责任链模式java
核心思想责任链模式通过将多个处理对象(Handler)连接成一条链,允许请求在链上传递,直到被某个对象处理或链终止。核心目标是解耦请求发送者与接收者,让多个对象都有机会处理请求,增强系统的灵活性和可扩展性。模式结构角色职责抽象处理者定义处理请求的接口(Handler),通常包含设置下一个处理者的方法具体处理者实现抽象处理者接口,判断是否能处理请求,否则传递给下一个处理者客户端创建处理链,并向链的头
- 零基础掌握分布式ID生成:从理论到实战的完整指南 [特殊字符]
添砖Java中
分布式分布式idjava
一、为什么需要分布式ID?在单机系统中,使用数据库自增ID就能满足需求。但在分布式系统中,多个服务节点同时生成ID时会出现以下问题:ID冲突:不同节点生成相同ID扩展困难:数据库自增ID无法水平扩展安全性差:连续ID暴露业务数据量性能瓶颈:高并发场景下生成速度慢典型应用场景:✅电商订单号生成✅社交平台用户ID✅物流运单号生成✅金融交易流水号二、分布式ID的核心要求特性说明重要性全局唯一性整个分布式
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 当今前沿技术:改变生活的创新趋势
jiemizhushou
生活经验分享
智能机器人在工业生产中正发挥着重要作用。这些机器人提高了生产效率,降低了人工成本,成为现代制造业的核心工具。现如今,汽配、电子和食品等行业都在积极采用智能机器人。例如,富士康在其手机生产线上使用机器人,以提升生产线的自动化程度。通过这些机器人,富士康不仅提高了生产速度,还确保了产品的一致性和质量。未来,智能机器人的应用将更加广泛。随着技术的不断进步,机器人将更加智能化,能够完成更复杂的任务。例如,
- 项目经理面试全攻略:从底层能力拆解到高通过率话术
在竞争激烈的职场中,项目经理岗位的面试堪称“综合能力大考”——既要展现系统化的方法论,又要传递真实的领导力,还要让考官相信你能在复杂环境中推动结果落地。据PMI(美国项目管理协会)调查,82%的优秀项目经理在面试中能清晰呈现“业务价值-团队协作-风险控制”的三角能力模型。本文从能力拆解、面试准备、实战话术三个维度,揭秘项目经理面试通关法则。一、项目经理面试的四大核心能力雷达图面试官通过以下维度评估
- 项目经理的“汇报力”修炼:如何快速打造让领导、客户眼前一亮的方案?
在项目管理领域,流传着一句话:“干得好不如说得好,说得好不如呈现得好。”项目经理作为“资源整合者”和“信息枢纽”,70%以上的工作本质是沟通与汇报——向上争取资源,向下传递目标,向外管理客户预期。能否快速产出逻辑清晰、价值聚焦的汇报方案,直接决定了项目的推进效率与个人职业发展天花板。一、项目经理的工作本质:用汇报“撬动”资源项目经理的日常不是埋头写代码或画图纸,而是通过系统性表达解决三类核心问题:
- 8Manage竞价系统如何帮助优化汽车零部件采购管理?
Sadie_d
汽车软件需求软件工程
在汽车零部件制造行业,采购管理是企业运营中的核心环节之一。随着市场竞争的加剧和供应链复杂性的提升,如何高效、透明地完成询比价流程,成为许多企业关注的重点。特别是对于一家汽车零部件制造商来说,从发布采购需求到最终选择供应商,整个过程需要兼顾效率、成本和质量。而引入一个智能化的采购竞价系统,或许能为这一需求提供理想的解决方案。汽车零部件采购的痛点对于汽车零部件制造商而言,采购环节往往面临多重挑战。首先
- 在嵌入式系统中实现低功耗MQTT协议:从协议解析到硬件优化
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物联网嵌入式网络编程物联网网络协议c语言嵌入式硬件
在嵌入式系统中实现低功耗MQTT协议:从协议解析到硬件优化1.引言:物联网时代的低功耗挑战随着物联网设备的爆炸式增长,设备续航与网络可靠性成为嵌入式系统设计的核心矛盾。据统计,70%的物联网设备因功耗问题导致维护成本倍增。核心需求:在维持TCP/IP协议栈功能的前提下,将设备待机功耗降至μA级;确保弱网环境(如2G/NB-IoT)下的数据传输可靠性。本文将以MQTT协议为例,详解在STM32+LW
- 【硬核实战】ETCD+AI智能调度深度整合!从架构设计到调优避坑,手把手教你打造高可用调度系统!
码农突围计划
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一、核心架构设计:ETCD如何赋能AI调度?架构图:[AI调度引擎]←实时数据→[ETCD集群]↓决策指令[执行层(车辆/物流/交通设备)]核心角色:ETCD:存储调度策略、节点状态、任务队列、实时环境数据(如交通流量、天气)AI模型:基于ETCD数据动态决策(如路径规划、资源分配)调度执行层:接收ETCD下发的指令并执行(如车辆调度、信号灯控制)优势:强一致性:ETCD的Raft协议确保调度策略
- 一名成功的项目经理的20个项目管理经验
项目管理既是一门科学,也是一门艺术。成功的项目经理往往能在复杂多变的项目环境中,通过系统性方法和灵活应对策略,带领团队突破瓶颈、达成目标。以下是20条经过实战验证的项目管理经验,涵盖从需求管理到团队赋能的完整链条,助力项目经理从“合格”走向“卓越”。一、需求管理:从混沌到清晰绘制用户故事地图用可视化的用户旅程串联碎片化需求,确保每个功能点都能对应业务价值。工具实践:通过Miro或Figma构建动态
- 【java】反射
6<7
javapython开发语言
反射反射机制可以读取注解。反射的概念在Java中,通常情况下,我们在编译时就知道要使用的类和方法。但反射机制打破了这种常规,它允许程序在运行时动态地分析类、调用方法、操作字段等。也就是说,在运行时,程序可以根据需要来决定要使用哪个类、调用哪个方法、访问哪个字段,而不是在编译时就确定下来。反射的核心类Java反射机制主要涉及以下几个核心类:1、Class类Class类是反射机制的基础,它代表一个类或
- 如何选择测试管理工具
测试工具
选择测试管理工具的关键在于需求匹配、功能全面、易用高效。其中,需求匹配强调企业应明确自身测试流程和目标,选择工具时要确保其功能与实际需求高度契合;功能全面要求测试管理工具具备需求管理、缺陷跟踪、自动化测试集成、报告生成等多项核心功能;易用高效则要求工具操作简单、界面友好,并能与其他系统无缝对接,从而提升整体测试效率和团队协同能力。在软件开发和互联网项目中,测试管理工具扮演着关键角色。随着项目复杂度
- OSPO Summit 2025 正式定档!议题征集同步开启
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历经二十余年的发展,OSPO已然成为企业数字化转型的战略枢纽、产学研协同创新的关键桥梁、公共领域开放生态建设的核心引擎。作为这一进程的重要见证者和推动者,OSPOSummit也将在2025年6月12日迎来它的第三次进化。会议信息时间:2025年6月12日地点:北京议题征集,期待你的声音现在,我们面向全球开源社区决策者、企业技术管理者、学术机构研究者及一线开发者,发起议题征集!诚邀您分享OSPO如何
- FPGA——DDS原理及代码实现
FPGA——DDS原理及代码实现一、DDS各参数意义如图,一个量化的32点的正弦波,也就是说一个ROM里存了32个这样的数据,每次读出一个数据要1ms,分别读出1,2,3...30,31,32,共32个点,读取完整的正弦波需要1ms*32=32ms的时间该正弦波参数为>周期T=1ms*32=32ms,>频率为f=1/T=1/(1ms*(32/1))在读出一个数据时间不变(1ms)的情况下,想要让读
- 知识库在意图识别中扮演着**数据支撑**和**语义理解辅助**的双重角色
PersistDZ
大数据与AI人工智能
知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色,而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。以下是详细解析:一、知识库在意图识别中的作用1.提供标注数据意图标签定义:知识库中存储了预先定义的意图分类体系(如“订单查询”“退换货”“投诉”等),为模型提供明确的训练目标。标注样本:知识库包含大量用户对话历史及其对应的意图标签,是训练监督学习模型的核心数据源。2
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- Unity3D手游多分辨率适配深度解决方案
晴空了无痕
项目解决方案屏幕适配
一、适配核心问题剖析当前移动端设备分辨率呈现多元化发展趋势,主流设备分辨率跨度从720P到4K级别,屏幕宽高比包含16:9、18:9、19.5:9、21:9等多种形态。适配难点主要体现在:UI元素错位:传统固定锚点布局在不同宽高比下出现显示异常画面比例失调:等比缩放导致屏幕空间浪费或内容裁切性能与效果平衡:高分辨率设备资源消耗与低端设备性能瓶颈异形屏适配:刘海屏、挖孔屏等特殊屏幕形态的兼容处理二、
- 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性进展。LLMs,如BERT、GPT-3等,通
- 浏览器开发者工具深度调试指南:从入门到高阶技巧
109702008
编程网络人工智能网络
浏览器开发者工具(DevTools)是现代前端工程师的"瑞士军刀",本文将系统解析其核心功能与实战技巧,助您掌握高效调试的终极奥义。一、基础操作与核心功能1.1工具启动方式快捷键:F12(Win/Linux)|Cmd+Opt+I(Mac)右键菜单:网页任意位置右键→检查(Inspect)移动端调试:启用设备模式(Ctrl+Shift+M)1.2核心面板全景图面板名称核心功能快捷键切换Element
- 【第11章】亿级电商平台订单系统-海量数据架构设计
cherry5230
架构系统架构架构分布式
1-1本章导学课程导学课程定位:大型系统架构设计核心难点解析核心项目:BToB电商平台订单系统(年交易额200亿级)本章知识体系1.核心概念辨析海量数据vs大数据本质区别解析常见认知误区说明2.方法论框架海量数据处理核心思想分布式计算原理数据分片策略弹性扩展机制3.数据库架构设计方法论体系读写分离模式分库分表策略数据分区方案缓存层设计4.数据处理体系海量数据处理之道批处理与流处理数据压缩技术异步处
- 图生视频技术的发展与展望:从技术突破到未来图景
Liudef06
StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
一、技术发展现状图生视频(Image-to-VideoGeneration)是生成式人工智能(AIGC)的重要分支,其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来,随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步,图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络(GAN),通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如,DeepMind的DVD
- Couchbase Analytics 的结构
PersistDZ
数据存储couchbase
CouchbaseAnalytics的结构CouchbaseAnalytics服务专为大规模、并发、复杂的分析查询而设计,同时不会影响事务性工作负载的性能。下面将详细介绍其结构和架构,以帮助您深入理解CouchbaseAnalytics的运作方式。1.Couchbase集群架构CouchbaseServer是一个多维度可扩展的分布式数据库,其核心架构由多个服务组成:数据服务(DataService
- 美团Leaf分布式ID生成器使用教程:号段模式与Snowflake模式详解
Cloud_.
分布式
引言在分布式系统中,生成全局唯一ID是核心需求之一。美团开源的Leaf提供了两种分布式ID生成方案:号段模式(高可用、依赖数据库)和Snowflake模式(高性能、去中心化)。本文将手把手教你如何配置和使用这两种模式,并解析其核心机制。一、Leaf号段模式使用教程1.环境准备数据库:MySQL5.7+Java环境:JDK1.8+Leaf源码:从GitHub克隆Leaf仓库(推荐使用feature/
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite