- 开源语音分离工具大比拼:人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)!!!
小丁学Java
python人工智能
开源语音分离工具大比拼:人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理,特别是机器学习训练数据的准备中,获取纯净的人声(去除背景音乐或噪声)是一个常见的痛点。幸运的是,开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务!本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目,重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具,并根据GitHub星标⭐(反映社区关注度
- Javascript基础内容回顾—变量提升、事件循环和闭包等内容
GISer_Jinger
javascript前端
以下是前端面试中JavaScript基础易错问题的详解,结合常见考点和易混淆概念进行解析:⚠️一、变量作用域与提升varvslet/const◦变量提升:var声明的变量会提升到作用域顶部(值为undefined),而let/const存在暂时性死区(声明前访问报错)。◦循环陷阱:for(vari=0;iconsole.log(i));//输出3,3,3(共享同一作用域)}for(leti=0;i
- AI+Web3:从自动化工具到自主经济体的范式革命
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点迁移学习人工智能机器学习
>想象你的AI助手不仅能回答问题,还能自主管理你的加密资产、参与DAO治理、在预测市场博弈,甚至为你创造持续收益——欢迎来到AI与Web3融合的新世界。传统互联网(Web2)的AI困在中心化的牢笼中:数据被垄断在科技巨头手中,算法决策如同黑箱,用户沦为被动的数据奶牛。**Web3与AI的碰撞正在打破这一枷锁**,催生出去中心化的自主智能体(AIAgent),它们拥有数字身份、加密钱包和经济决策权,
- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
Bosenya12
论文阅读
系统概述如下:(a)一个基于卷积神经网络(ConvNet)的识别模型,该模型包含特征提取器和分类器;(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的,我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段,权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量(分类器框内的绿色矩形),并为新类别生成相应的分类权重向量(分类器框内的蓝色矩形)。这样,卷积神经网络就能同时识别基础类别
- 【资源分享】外文文献检索网站
Bosenya12
资源文献检索
外文文献检索网站Sci-Hub网址链接:https://www.sci-hub.st/Sci-hub是一个可以无限搜索、查阅和下载大量优质论文的数据库。其优点在于可以免费下载论文文献。ScienceDirect网址链接:http://www.sciencedirect.com/ScienceDirect是一个拥有2500多本期刊以及近20000篇文章的科学数据库,里面的文献可以免费检索阅读。Pro
- AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略
AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略内容摘要在AI技术席卷全球的今天,小程序与AI的结合已不再是“锦上添花”,而是企业生存的“必答题”。当用户打开一个电商小程序,系统竟能提前预判其需求;当用户对着智能音箱说一句指令,小程序即刻完成从订票到推荐餐厅的“一条龙”服务——这些场景正在成为现实。但问题随之而来:智能推荐如何避免“精准骚扰”?语音交互如何突破方言和噪音的桎梏?技术背后隐藏着
- STM实战开发(4):STM32控制蜂鸣器发声的开发博客
嵌入式开发项目
2025年嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机物联网
1.前言随着智能硬件的发展,蜂鸣器成为了很多嵌入式系统中的一个常见输出装置。无论是作为警报声,还是作为提示音,蜂鸣器都可以为用户提供直观的声音反馈。在嵌入式开发中,STM32由于其强大的性能和灵活的外设配置,成为了实现蜂鸣器控制的理想平台。本文将以STM32为开发平台,详细讲解如何控制蜂鸣器发声。通过本篇博客,你将能够了解蜂鸣器的工作原理、如何连接蜂鸣器到STM32单片机,以及如何编写控制蜂鸣器的
- 0704-0706上海,又聚上了
GISer_Jinger
新浪微博前端
上次,还是0413,当时写了一篇,下次相见是何时?也鼓励自己下次相见是找到工作(实习也算),没想到真找到了,DWApp说到实习,其实没认真投递很多,互联网公司除了阿里系卡学历连笔试机会都没有的话,其他的都给了一定的面试机会,只是自己没能很好把握机会,也能理解毕竟刚开始面试又加上自己表达能力和总结的不到位,或多或少的和面试官有代沟,其实也好,万一是实习的Mentor两个人又聊不来互相不对头的话也不好
- 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models
Bosenya12
论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先,扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着,模型生成一个增强的数据集,并进一步优化以提高保真度。最后,这些合成数据与少量样本训练数据集结合,用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色,这表明模型与真实数据更加吻合,如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff(Bi-GuidedDiffusion)
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
一休哥助手
人工智能架构RAG
摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- HarmonyOS开发秘籍:从监听系统变量到掌握AbilityStage回调
大雨淅淅
#HarmonyOS开发harmonyos华为
目录一、HarmonyOS开发新视野二、AbilityStage组件初相识(一)组件定义与作用(二)与Module的对应关系三、开发前的准备工作(一)创建AbilityStage文件步骤(二)导入依赖与配置文件四、监听系统环境变量变化实战(一)关键代码解析(二)回调函数触发机制五、AbilityStage其他回调函数探秘(一)onAcceptWant()(二)onMemoryLevel()(三)o
- 【scl】博图程序的导入和导出
peace..
西门子1200windows经验分享学习其他
导入或者导出博图文件的方法(也叫移植文件)目录前言编辑编辑前言本篇文章主要写一下关于博图文件的导入和导出,具体要怎么样才能将写好的程序或者块移植到其他地方,下面我们一起来看!一、程序块的导入和导出程序块包含FC块,FB块;注意:需要是SCL语言编写的程序块才可以导出源文件!导出步骤:找到要导出的程序块---->右键单击----->选择从块生成源---->可以选着一个块或关联块---->将文件保存-
- Python: 如何用Python的迭代器或生成器实现斐波那契数列
KevinShi_BJ
python
斐波那契数列(Fibonaccisequence)是指这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者,是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契(LeonardoFibonacci)。以兔子繁殖为例子而引入,故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列,n越大,相邻两值的比越接近黄金分割0.618,非常有趣。百
- stm32开发板ADC和USART配置DMA循环模式的本质区别
中少奇
stm32嵌入式硬件单片机
USART的DMA配置成循环模式时发送会不停的传输数据,接收时只有有数据时才会传输,否则挂起等待。而ADC的DMA配置成循环模式时只有ADC转换完成后才会自动触发DMA传输,不是一直在传输。1.触发机制的差异USART(持续触发)USART的DMA传输由硬件事件持续驱动:发送时:当TX数据寄存器为空(TXE标志),DMA会立即填充新数据,形成不间断传输循环。接收时:当RX数据寄存器非
- .NET9 实现 JSON 序列化和反序列化(Newtonsoft.Json & System.Text.Json)性能测试
为了在.NET9平台上对比Newtonsoft.Json和System.Text.Json的序列化与反序列化的性能,我们可以使用BenchmarkDotNet来进行压测。目录1.项目准备2.基准测试环境3.性能对比a.对象级别的序列化(Object-LevelSerialization)b.对象级别的反序列化(Object-LevelDeserialization)c.API响应级别的序列化(Ap
- 构建未来交互体验:AG-UI 如何赋能智能体与前端通信?
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AG-UIAIAgent智能体与用户交互协议智能体与用户交互标准化CopilotKit开放的轻量的基于事件的协议
目录什么是AG-UI?⚙️AG-UI主要解决什么问题?AG-UI介绍️核心组件1.协议层(ProtocolLayer)2.标准HTTP客户端(StandardHTTPClient)3.消息类型(MessageType)4.运行Agent(RunningAgent)5.状态管理(StateManagement)️6.工具和交接(ToolsandHandoff)事件(Events)MCPvsA2Avs
- HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos华为ai
HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发关键词:HarmonyOS、多语言支持、资源分发、智能调度、动态加载、国际化、本地化摘要:本文深入解析HarmonyOS多语言资源管理体系,系统阐述从基础架构设计到智能分发算法的核心技术。通过剖析资源目录结构、配置文件语法、动态加载机制等底层原理,结合自适应优先级调度算法和数学匹配模型,展示如何实现基于用户习惯、设备环境、区域特征的智能资源分发
- 深入解析HarmonyOS5 UIAbility组件:从核心架构到实战应用
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架构harmonyos鸿蒙鸿蒙系统
⭐本期内容:深入解析HarmonyOS5UIAbility组件:从核心架构到实战应用系列专栏:鸿蒙HarmonyOS:探索未来智能生态新纪元文章目录前言核心定位架构特性分析系统调度的基本单元灵活的多实例架构实际应用场景——智能办公应用综合案例详细的架构设计思路解析总结前言在万物互联的智能时代,HarmonyOS作为面向全场景的分布式操作系统,其独特的架构设计为开发者提供了前所未有的开发体验。其中,
- Python实现布林带策略完整代码
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量化软件Python程序化交易Python量化炒股PTradeQMT量化交易量化软件deepseek
Python实现布林带策略完整代码布林带是个啥玩意儿?我见过太多新手一上来就问"布林带能不能赚钱",这问题就跟问"菜刀能不能切菜"一样。布林带就是个工具,关键看你怎么用。简单来说,它就是在均线上下画两条通道线,股价大部分时间都在这个通道里晃悠。记得去年有个客户,拿着布林带当圣杯,结果亏得妈都不认识。后来我给他看了我的Python策略代码,这哥们才明白原来工具要配合仓位管理和止损。现在他账户已经翻倍
- 从亏损到盈利:用Python实现WVAD策略,量价结合更靠谱
程序化交易助手
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从亏损到盈利:用Python实现WVAD策略,量价结合更靠谱那个让我夜不能寐的亏损账户去年有个客户老张来找我,50万本金半年亏了15万。他红着眼睛问我:"为什么我跟着大V买卖还是亏?"我看了他的交易记录就明白了——全是凭感觉操作,涨了追,跌了割,完全被市场情绪牵着鼻子走。这让我想起自己刚入行时,盯着分时图眼睛发酸的日子。直到有天看到营业部老总桌上那本《量化交易入门》,才恍然大悟:原来职业玩家都在用
- 同花顺复权怎么设置?股价真实走势还原!
同花顺复权怎么设置?股价真实走势还原!复权是什么?为什么炒股必须懂这个?很多新手打开股票软件,看到贵州茅台从几十块涨到上千块,第一反应是"哇,这股票涨了上百倍!"但如果你看的是不复权的价格,这个结论就大错特错了。复权就是把股票历史上的分红、送股、配股等因素考虑进去,还原股价的真实走势。比如一只股票现在价格是10元,去年10送10(每10股送10股),那么去年这个时候的实际股价应该是20元,而不是软
- 《王者荣耀》游戏优化的AI革命:从性能提升到生态治理
AI编程员
001AI传统&编程语言002AI编程工具汇总003AI编程作品汇总人工智能笔记学习深度学习游戏
目录:AI技术进化历程:使用时间轴和表格介绍“绝悟”AI从基础操作到职业水平的成长过程,以及“开悟”平台的技术外溢效应。性能优化策略:通过终端适配方案表格,分析预计算烘焙、多线程优化等技术如何解决亿级用户的设备兼容问题。游戏环境治理:列举AI接管、违规检测等机制如何应对挂机、摆烂等破坏公平性的行为。产业技术外溢:说明游戏AI如何向智能制造、自动驾驶等领域输出协作决策模型。伦理争议:探讨“超规格能力
- 【LeetCode 热题 100】234. 回文链表——快慢指针+反转链表
xumistore
LeetCodeleetcode链表算法java
Problem:234.回文链表题目:给你一个单链表的头节点head,请你判断该链表是否为回文链表。如果是,返回true;否则,返回false。文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度:O(N)空间复杂度:O(1)整体思路这段代码旨在解决一个经典的链表问题:回文链表(PalindromeLinkedList)。问题要求判断一个单链表是否是回文结构,即从前向后读和从后向前读的序列是否相同。例如1
- 响应式编程入门教程第二节:构建 ObservableProperty<T> — 封装 ReactiveProperty 的高级用法
枯萎穿心攻击
开发语言unityc#游戏引擎
响应式编程入门教程第一节:揭秘UniRx核心-ReactiveProperty-让你的数据动起来!-CSDN博客响应式编程入门教程第二节:构建ObservableProperty<T>—封装ReactiveProperty的高级用法-CSDN博客在上一篇中,我们详细探讨了UniRx的核心组件ReactiveProperty,了解了它如何让数据变化自动通知订阅者,从而简化了数据绑定和状态管理。Rea
- Oracle数据库对象与模式设计
关键词:Oracle数据库设计、表结构、约束、索引优化、视图、序列、分区表✅摘要在企业级数据库开发中,良好的数据库对象设计和模式规划是构建高性能、可维护系统的基础。Oracle提供了丰富的数据库对象支持复杂业务场景,包括:表结构与完整性约束索引类型选择与性能调优视图、序列、同义词等辅助对象分区表提升查询效率一、表结构与约束1.创建表(CREATETABLE)与数据类型Oracle支持多种数据类型,
- Vulkan多线程录制Command Buffer高效指南
你一身傲骨怎能输
渲染管线CommandBuffer
文章摘要Vulkan支持多线程并行录制CommandBuffer以提升CPU效率,需遵循以下原则:每个线程使用独立CommandPool避免竞争合理分配渲染任务确保负载均衡避免线程间共享资源修改主线程统一提交所有CommandBuffer实现时需为每个线程创建独立CommandPool和CommandBuffer,任务分块后多线程并行录制,最后同步提交。注意资源隔离、同步机制及CommandPoo
- 多核CPU如何实现数据共享与通信
你一身傲骨怎能输
操作系统多核通信机制
文章摘要多核CPU中core1和core2通过共享内存和缓存一致性协议实现数据共享,通过读写同一内存区域交换数据,并使用MESI等协议保证缓存一致性。操作系统提供的同步原语(如锁)和核间中断(IPI)辅助协调核心间的通信与同步。这些机制共同确保了多核之间的高效数据共享和通信。多核CPU中,core1和core2之间间接实现数据共享和通信的主要机制有:1.共享内存(SharedMemory)多个核心
- 游戏可观测性:如何打造稳定高效的后台服务
你一身傲骨怎能输
游戏开发技术专栏可观测性
游戏服务可观测性能力建设摘要游戏服务的可观测性建设是保障稳定运营和高效排障的关键。现代游戏采用分布式架构,需要通过指标(Metrics)、日志(Logs)、追踪(Traces)三大支柱实现系统监控。核心能力包括:指标监控:系统资源、服务性能、业务数据日志分析:访问日志、业务日志、异常日志链路追踪:跨服务调用追踪和业务流程跟踪告警与可视化:实时告警、仪表盘、根因分析技术方案建议:指标采集:Prome
- SQL多个字段拼接组合成新字段的常用方法
m0_74823878
sql数据库oracle
前言:在sql语句中,有时候我们可能需要将两个字段的值放在一起显示,因为他们通常是一起出现的,比如客户名称和客户编号,那我们就要将这两个字段拼接成一个字段。下面是几种常见的方法:一、CONCAT()函数SELECTCONCAT(column1,column2)ASconcatenated_columnFROMyour_table;二、“||”运算符SELECTcolumn1||column2ASc
- 十五天Python系统学习教程第十五天
Day15详细学习计划:Python综合项目实战与学习路径规划学习目标✅综合运用前14天知识完成完整项目开发✅掌握生产级项目架构设计与优化技巧✅制定后续学习计划与技能提升方案✅理解Python工程化开发最佳实践一、实战项目:企业级任务管理系统1.1项目需求核心功能:用户认证(JWT令牌)任务CRUD与状态流转(待办/进行中/已完成)任务分类与优先级管理数据统计可视化(任务完成率/耗时分析)邮件通知
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数