- 【大模型】什么是蒸馏版大模型
深度求索者
python人工智能开发语言
大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标:将复杂大模型(Teacher)的知识迁移到轻量化小模型(Student)中,提升小模型性能。流程:训练Teacher模型:在完整数据集上训练高性能大模型。冻结Teacher模型:固定其参数,作为监督信号源。训练Student模型:通过模仿Teacher的输出(如logits、特征图等)优化Student模型。2.蒸馏方法分类方法描述
- MySQL 存储过程详解
学堂在线
Mysql数据库mysql数据库
文章目录1.存储过程定义1.1基本概念1.2核心特点1.3存储过程vs函数2.工作原理与示意图2.1执行流程2.2示意图3.使用场景3.1复杂业务逻辑3.2批量数据处理3.3权限控制3.4性能优化4.示例与说明4.1基础示例:创建存储过程4.2带输出参数的存储过程4.3条件判断与循环4.4事务处理示例5.注意事项5.1性能优化5.2维护复杂性5.3安全性5.4调试与错误处理5.5其他注意事项6.总
- 表单排版_流程引擎——OA流程表单的认识及优化
SchwatzWagen
表单排版
编辑导语:在工作中经常会遇到流程表单的运用,OA工作流的表单设计器是最常用控件的用法;本文作者分享了工作流引擎流程表单的相关内容,以及对OA流程表单的一些细节优化,我们一起来看一下。现在企业内部产品大多会涉及工作流,不论CRM、OA、WMS、ERP等,都有流程引擎应用的场景。我在工作中一直接触OA,流程表单运用很多,但在之前的使用过程中发现还有些细节可以优化;所以根据应用经验及使用的需求整理了如下
- 一文搞懂最新NVIDIA GPU满血版和阉割版芯片:A100、H100、A800、H800、H20的差异
神马行空
GPU芯片AI编程gpu算力
目录一、NVIDIAGPU架构1、Blackwell架构2、Hopper架构3、Ampere架构4、Turing架构5、Volta架构二、A100、H100、A800、H800、H20差异对比1.A100:数据中心AI计算的奠基石2.H100:性能提升的算力王者3.A800&H800:中国市场专供版4.H20:新一代受限算力GPU一、NVIDIAGPU架构1、Blackwell架构Blackwel
- 卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解
abments
人工智能cnn深度学习计算机视觉
卷积的定义数学概念:在数学上,卷积是一种操作,通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言,这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用:卷积操作是通过滑动窗口(卷积核)与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核:一个卷积核是一个小矩阵,通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重(weights),这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗
- Python vLLM 实战应用指南
ghostwritten
pythonpython开发语言
文章目录1.vLLM简介2.安装vLLM3.快速开始3.1加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话:4.2文本补全输出示例:4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU加速5.2动态批处理6.总结vLLM是一种高性能的开源深度学习推理引擎,专注于高效的生成式模型推理任务。它通过动态批处理和内存优化技术大幅提高了大模型(如GPT系列)的推理性能,非
- 量子计算在材料科学中的应用:开辟新技术前沿
Echo_Wish
人工智能前沿技术量子计算
量子计算在材料科学中的应用:开辟新技术前沿近年来,量子计算作为一项革命性的技术,逐渐在多个领域展现出巨大的潜力,尤其是在材料科学中的应用,展现了超越经典计算机的能力。量子计算能够通过量子比特(qubit)同时处理多个状态,在处理复杂计算任务时,速度和效率远超传统计算机。对于材料科学来说,量子计算提供了一种全新的视角,能够在分子和原子层面进行更为精确的模拟,从而加速新材料的发现和优化。作为一名自媒体
- 从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践分类数据挖掘人工智能
引言:为什么选择DeepSeek进行图像分类?在计算机视觉领域,图像分类作为基础任务,其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架,凭借其高效计算优化和灵活架构设计,在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
- 深度学习模型可视化:通俗易懂的全面解读
Crazy learner
模型部署深度学习人工智能
目录1.什么是深度学习模型可视化?2.张量(Tensors):深度学习中的核心数据结构3.常见的节点操作**Gather**操作**Transpose**操作**Pow**操作**Add**操作**Mix**操作4.查看模型详情5.可视化工具总结在深度学习领域,理解模型内部的工作原理对于优化、调试和改进模型至关重要。随着神经网络的复杂性日益增加,开发者和研究人员逐渐意识到,可视化不仅是理解模型的一
- WZl补丁编辑器的实用指南
来朝三博士
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:WZl编辑器是一款为WZl客户端设计的专业补丁编辑工具,用于定制和优化游戏及软件程序功能。它支持补丁的创建与应用,二进制编辑,资源管理,版本控制,脚本语言支持,错误检查与调试,并提供社区支持。本指南旨在指导用户安全有效地使用该编辑器,强调备份原文件的重要性,并建议不断学习相关技术以深入掌握工具的使用。1.WZl编辑器简介1.1WZl编辑器的起源与发展WZl编辑
- HTTP/1.0 vs HTTP/1.1:全面解析
TsuanS
http网络协议网络
HTTP是一种请求-响应协议,浏览器(客户端)和服务器通过它进行通信。HTTP/1.0是早期版本,而HTTP/1.1在很多方面做了优化和改进。我们来对比它们的不同之处!1.连接方式:短连接vs长连接HTTP/1.0默认是短连接,每次请求都会新建一个TCP连接,服务器处理完请求后就关闭连接。问题:连接的建立和关闭都要消耗资源,每次请求都要重新握手,效率低。HTTP/1.1默认是长连接(Connect
- StreamPark发布:Flink迎来首个Apache版本
MfvShell
flinkapache大数据Flink
近日,流处理计算平台StreamPark重磅发布了其首个Apache版本,为用户带来了更强大的功能和性能优化。这一版本的发布标志着StreamPark与ApacheFlink的融合迈出了重要的一步,为用户提供了更好的流处理体验。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,具有强大的扩展性和容错性,被广泛应用于实时数据处理和分析场景。而StreamPark则是基于ApacheFlink构建的流处理
- 梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液
AOIWB
机器学习人工智能python
梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧,用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑,为你构建完整的认知体系。优化算法一、梯度下降法的定义与核心原理定义:梯度下降法是一种通过迭代更新参数来最小化目标函数的优化算法,其核心思想是沿着当前点的负梯度方向逐步逼近函数最小值。数学表达:参数更新公式为
- C#游戏开发:Unity引擎高级技巧与性能优化大冒险
墨瑾轩
一起学学C#【一】c#unity性能优化
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣嗨,游戏开发者们!欢迎来到一场充满魔法与惊喜的Unity引擎高级技巧与性能优化之旅。想象一下,你是一位勇敢的探险家,在一个由像素构成的奇幻世界里寻找宝藏。我们的目标不仅是制作出色的游戏,还要确保它们流畅运行,让玩家沉浸在无尽的乐趣中。那么,让我们一起跳进代码的
- DPU:数据中心与计算架构的革新引擎
wljslmz
网络技术DPU
你好,这里是网络技术联盟站,我是瑞哥。随着计算领域的蓬勃发展,数据处理单元(DPU)正崭露头角,成为重新定义数据中心和计算架构未来的关键元素。在这个数字化潮流中,DPU作为一种全新的数据处理方式,引领着计算技术的进步,为各行各业带来了前所未有的机遇。DPU的出现并非偶然,而是对日益增长的数据处理需求的有力回应。在传统计算架构中,中央处理单元(CPU)和图形处理单元(GPU)扮演着重要的角色,但随着
- Oracle管理员高级操作的详细步骤说明,涵盖性能优化、安全管理、高可用性配置等核心内容
最爱で毛毛熊
Oracle数据库oracle
以下是Oracle管理员高级操作的详细步骤说明,涵盖性能优化、安全管理、高可用性配置等核心内容:一、表分区管理(提升大表性能)创建范围分区表CREATETABLEsales(idVARCHAR2(36),sale_dateDATE,amountNUMBER)PARTITIONBYRANGE(sale_date)INTERVAL(NUMTOYMINTERVAL(1,'MONTH'))--按月自动分区
- 【十大排序算法】(一)冒泡排序算法(优化)
2401_84408404
程序员算法排序算法数据结构
intborder=len-1,lastIndex=0;for(inti=0;iarr[j+1]){inttemp=arr[j];arr[j]=arr[j+1];arr[j+1]=temp;lastIndex=j;isSorted=false;}}border=lastIndex;if(isSorted){break;}}}但是,优化第二版仍不是最优方案,上面的两种优化方案只是减少每轮的操作次数,
- # Unity引擎性能优化全景图:从架构级到指令级的技术演进
晴空了无痕
性能优化unity性能优化架构
一、渲染流水线深度重构(核心战场)1.1渲染线程瓶颈突破DrawCall合并阈值实验使用UnityProfiler进行帧分析时发现,DrawCall数量超过1500后移动端FPS呈现线性下降趋势。建议采用动态批处理策略://动态对象批处理条件判断if(currentBatchSize(version.BundlePath);return;}}}}对象池实时监控开发Unity编辑器扩展实现对象池状态
- 解锁Linux性能密码:25个实用调优技巧
大雨淅淅
Linuxlinux运维
目录一、引言二、系统资源监控工具2.1top和htop2.2vmstat2.3iostat三、内核参数优化3.1调整swappiness参数3.2优化I/O调度器3.3调整dirty_ratio和dirty_background_ratio3.4启用大页内存(HugePages)3.5调整内核参数net.core.somaxconn四、网络性能优化4.1优化网络缓冲区4.2调整tcp_tw_rec
- 函数重载(overload) 默认参数
schedule___
cpp
函数重载规则函数名相同参数个数、类型、顺序不同注意返回值类型与函数重载无关调用函数时,实参的隐式类型转换可能会产生二义性。本质采用了namemangling或者叫namedecoration的技术c++编译器会对符号名(函数名)进行改变、修饰不同编译器(MSVC,g++)有不同的生成规则通过ida打开[vs_release_禁止优化]可以看到默认参数规则默认参数只能按照从右到左的顺序函数同时有声明
- Kettle 实战面试题及参考答案(完整版)
一杯小周
etl大数据
Kettle实战面试题及参考答案(完整版)以下是几个Kettle(PentahoDataIntegration)项目实战面试题及参考答案的完整Markdown格式整理,包含代码示例和优化方案。目录中文乱码处理增量数据抽取数据去重方案亿级数据同步作业失败排查1.Kettle抽取数据时遇到中文乱码,如何解决?答案:原因:数据库客户端默认编码与Kettle设置不一致(如UTF-8与GBK)。解决方案:在
- 学习笔记08——ConcurrentHashMap实现原理及源码解析
码代码的小仙女
高级开发必备技能哈希算法算法
1.概述为什么需要ConcurrentHashMap?解决HashMap线程不安全问题:多线程put可能导致死循环(JDK7)、数据覆盖(JDK8)优化HashTable性能:通过细粒度锁替代全局锁,提高并发度对比表特性HashMapHashTableConcurrentHashMap线程安全否是是锁粒度无锁全局锁分段锁/CAS+synchronized并发性能高极低高Null键/值允许不允许不允
- 优化sql提高查询效率
是卿卿
javasql数据库java
1.优化sql的时候,尽量避免用for循环。可以使用子查询SELECT*FROMtbl_scm_articlealeftjointbl_scm_article_classifycONc.classify_id=a.classify_idleftjointbl_scm_article_contentcoona.article_id=co.article_idleftjointbl_scm_artic
- Netty长连接
JIU_WW
nettywebsocketjavatcp
1.长连接的概念目录1.长连接的概念2.Netty对长连接的支持2.1内置协议支持2.2连接状态管理2.3资源优化3.Netty长连接与WebSocket的关系4.实现长连接的两种典型方式4.1基于TCP自定义协议4.2基于WebSocket5.长连接的关键优化策略6.性能对比:Nettyvs传统实现总结长连接指客户端与服务器建立一次连接后,保持该连接持续打开,供多次数据传输使用。与短连接(每次请
- DeepSeek 10 分钟快速部署,告别卡顿,免费使用
爱学习的小孩啦
帮助贴~deepseek
DeepSeek总是卡顿那有什么办法可以稳定使用DeepSeek?一、注册使用硅基流动(SiliconFlow)硅基流动(SiliconFlow)是一款优秀的云服务平台,可提供多种大模型服务。近期它联合华为云推出了基于昇腾云的DeepSeek服务。特点:提供满血版R1的API和直接对话功能,新用户注册赠送2000万Tokens免费额度(能用好久!!足够日常点的使用了)作为集合顶尖大模型的一站式云服
- 如何优化SQL查询以提高性能?
破碎的天堂鸟
学习教程sql数据库
要优化SQL查询以提高性能,可以采取多种策略和方法。以下是一些基于我搜索到的资料总结的优化建议:1.使用索引创建合适的索引:在经常用于查询条件的列上创建索引,可以显著提高查询速度。例如,在admissionDate列上创建非键索引可以加快基于此列的查询速度。避免在索引字段上进行运算:确保条件表达式的左侧是原始字段,避免索引失效。选择区分度高的列作为索引:区分度高的字段能显著减少扫描记录数。使用复合
- SQL优化,提高查询效率的方法
小小程序员7
sql数据库java
1.数据字段类型使用varchar/nvarchar替换char/nchar,变长字段存储空间小,节省存储空间。在查询的时候小的空间字段搜索效率更高。2.查询的时候避免全表扫描,可以在where和orderby的字段上建立索引。3.where查询子句中不对null值做判断,会导致检索引擎放弃使用索引而使用全表扫描,如:selectid,namefromuserwhereageisnull可以设置a
- 硅基流动:免费领取2000万Token,畅享AI大模型盛宴!
ai开发
硅基流动(SiliconFlow)是一家专注于大规模AI计算的技术公司,由清华大学高性能计算研究所孙广宇教授团队创立。其核心团队来自清华大学、MIT等顶尖高校,致力于为企业和开发者提供高性能的AI模型推理和训练解决方案。硅基流动通过创新的系统优化技术,大幅提升AI模型的计算效率,帮助企业降低部署成本,是AI领域的一颗新星。https://cloud.siliconflow.cn/i/i05xEFB
- GaussDB 学习进阶路线-进阶篇:分布式架构、性能调优与高可用实战
Jan123.
gaussdb学习分布式
引言GaussDB的进阶能力体现在对分布式架构、企业级高可用、深度性能优化的掌握上。本文将以生产环境为背景,深入剖析GaussDB的数据分片、并行计算、主备容灾、云原生集成等核心技术,结合实战配置与调优案例,助你解锁GaussDB的高阶技能,构建稳定高效的分布式数据库系统!一、分布式架构:数据分片与并行计算1.分布式表设计与数据分片分片策略策略适用场景示例哈希分片数据均匀分布,避免热点DISTRI
- GaussDB 学习实战指南:从部署到高并发优化的全流程解析
Jan123.
gaussdb学习
引言GaussDB作为华为推出的高性能分布式数据库,凭借其分布式架构、高可用性、云原生支持等特性,成为企业级应用的核心选择。本文将以实战操作为核心,覆盖集群部署、数据分片、性能调优、容灾备份、云上迁移五大场景,通过真实案例与代码示例,助你快速掌握GaussDB的实战技能,解决企业级应用中的复杂问题!一、GaussDB分布式集群部署实战1.本地多节点集群搭建(以openGauss为例)环境准备硬件要
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement