- flutter知识点
ZhDan91
flutter
#时隔4年了#4年前用flutter开发海外项目和医疗项目。绘制界面的语法与html还是较类似的。把这些封印的记忆和技术回顾一下,最开始是开发Android出身的,所以开发起flutter来依旧是用的androidstudio开发工具。整理下用到的知识点:整理来源:flutter面试题——基础篇(1)-CSDN博客1、Dart是单线程的。在单线程中以消息循环来运行的。其中敖汉两个任务队列。一个是微
- 数据分析常用指标名词解释及计算公式
走过冬季
学习笔记数据分析大数据
数据分析中有大量常用指标,它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式,按常见类别分类:一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释:用户访问网站或应用时,每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式:PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释:在特定时间范围内(如一天、一周、一月),访问网站
- 解码服务竞争力,医疗美容机构如何在红海中突围?
湖南群狼调研
神秘顾客湖南群狼市场调查暗访长沙群狼调用
医疗与美容行业的竞争早已进入“贴身肉搏”阶段,(武汉问卷调查公司)(美容行业神秘顾客)(长沙市场调研公司)而决定胜负的核心,藏在患者挂完号后的等待里,藏在医生解释病情的语气里,藏在检查报告递出时的说明里——这些看不见的服务细节,正是拉开差距的关键。湖南群狼市场调查,17年专注医疗与美容机构暗访服务,以第三方的客观视角,为机构解码服务竞争力的密码,助您在激烈竞争中撕开市场缺口。一:17年行业洞察,暗
- 目标检测(object detection)
加油吧zkf
目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术,在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景,帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测(ObjectDetection)是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题:分类(Classification):确定图像中每个目标的类
- 不同行业的 AI 数据安全与合规实践:7 大核心要点全解析
观熵
人工智能DeepSeek私有化部署
不同行业的AI数据安全与合规实践:7大核心要点全解析关键词AI数据安全、行业合规、私有化部署、数据分类分级、国产大模型、隐私保护、DeepSeek部署摘要随着国产大模型在金融、医疗、政务、教育等关键领域的深入部署,AI系统对数据安全与行业合规提出了更高要求。本文结合DeepSeek私有化部署实战,系统梳理当前各行业主流的数据安全合规标准与落地策略,从数据分类分级、访问控制、审计追踪到敏感信息识别与
- 微算法科技的前沿探索:量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
MicroTech2025
量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天,计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别,从医疗影像分析到安防监控,计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而,随着视觉任务复杂度的不断提升,传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下,量子计算作为一种颠覆性的计算模式,以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间,为解决这一难题提供了新的思路。微算
- 网络安全行业核心人才需求与职业发展路径
Gappsong874
安全网络安全程序人生职场和发展
在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为驱动经济、重塑社会的核心资产。从智慧城市到工业互联网,从移动支付到远程医疗,数字技术深度融入人类生活的每个角落。然而,技术赋能的另一面是风险的指数级放大——网络攻击手段日益复杂,数据泄露事件频发,关键基础设施面临瘫痪威胁,甚至国家安全与公民隐私也暴露在未知风险之中。在此背景下,网络安全早已超越技术范畴,成为关乎国家战略、企业存续与个人权益的“数字生命线”。无论
- 使用HarmonyOS 5和CodeGenie辅助工具开发鸿蒙运动健康类应用的项目总结
哼唧唧_
CodeGenie运动健康HarmonyOS5harmonyos华为
一、项目背景与目标随着鸿蒙生态在穿戴设备、智能家居领域的快速扩展,我团队基于HarmonyOS5操作系统,开发了一款面向运动健康场景的智能应用——“Harmony健康伴侣”。项目采用华为官方推出的智能编程助手CodeGenie进行辅助开发,旨在验证CodeGenie在提升鸿蒙应用开发效率与质量方面的实际效果。二、核心功能实现该应用深度融合HarmonyOS分布式能力,支持跨设备无缝协同,主要功能包
- 数据分析框架和方法
XiaoQiong.Zhang
人工智能
一、核心分析框架(TheBigPictureFrameworks)描述性分析(WhatHappened?)目的:了解过去发生了什么,描述现状,监控业务健康。核心工作:汇总、聚合、计算基础指标(KPI),生成报表和仪表盘。常用方法/指标:计数/求和/平均值/中位数:DAU/MAU,总销售额,客单价等。比率:转化率,点击率,流失率,毛利率等。分布:用户活跃度分布、订单金额分布、地域分布等。常用于理解群
- 服务实现99.99%高可用的核心措施
在分布式系统中,高可用性(HA)是衡量服务可靠性的核心指标。99.99%的可用性意味着系统每年的停机时间不超过约52.6分钟,这对金融交易、电信服务等关键业务至关重要。一、冗余设计与故障转移原理:通过冗余部署消除单点故障,确保部分节点故障时服务仍可用。故障转移机制自动将流量切换至健康节点,缩短服务中断时间。Java服务实现:集群部署:使用SpringCloudAlibaba或Dubbo构建微服务集
- AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路
AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域:AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术,已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析,辅助医生检测癌症、骨折等疾病。例如,GoogleDeepMind的AI系统在乳腺癌筛查中,误检率比人类专家低9.4%;中国的推想医疗AI系统可在20秒内完成肺部CT扫描分析,为急诊救治争取黄金时间。2.药物研发传统药
- 医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展,模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域,基于自适应学习的动态参数调整机制,结合迁移学习的跨场景知识复用,显著提升了疾病筛查模型的泛化能力;而金融预测场景中,联邦学习框架通过分布式数据协作,在保障隐私安全的前提下,实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构,将模型压缩技术与实时推理引擎结合,有效解决
- 【数据分析】多数据集网络分析:探索健康与退休研究中的变量关系
生信学习者1
数据分析(2025版)数据分析r语言数据挖掘数据可视化
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理函数网络分析画图保存图片总结系统信息介绍在医学和社会科学研究中,理解多个变量之间的复杂关系对于揭示潜在的病理生理机制和社会行为模式至关重要。本文介绍了一种基于R语言的网络分析方法,用于探索HRS(健康与退休研究)及其类似研究(CHARLS、ELSA、MHAS、SHARE)中的变
- 普通人生存指南
程序员
普通人生存指南基于对阶层博弈本质和底层生存策略的分析,结合当前社会运行规则,以下是针对底层百姓的生存指南:一、政策收割的本质:阶层利益分配的游戏底层收割闭环债务绑定:房贷、消费贷、信用卡等债务工具将普通人锁定在劳动还贷循环中,透支未来30年劳动力;刚需消费:教育(鸡娃)、医疗、房产被设计为必选消费,掏空家庭储蓄;制度性转移支付:养老金缺口、地方债最终通过通胀/税收转嫁到底层。中产收割陷阱理财暴雷(
- Spring AI 项目实战(十五):DeepSeek驱动的智能问诊系统实战-从0到1构建AI医疗问诊平台(附完整源码)
程序员岳彬
SpringAI人工智能springjavaai后端
智能问诊系列文章序号文章名称1SpringAI项目实战(一):SpringAI核心模块入门2SpringAI项目实战(二):SpringBoot+AI+DeepSeek深度实战(附完整源码)3
- 小型化与低功耗工业数据采集卡的在哪些行业有强劲需求?
番茄老夫子
数据采集卡
小型化与低功耗工业数据采集卡在汽车、医疗、能源等多个行业有着强劲需求,以下是具体介绍:汽车行业:在汽车电子系统中,如电池管理系统、电机控制和自动驾驶系统等,需要采集大量传感器数据。小型化低功耗的数据采集卡可轻松嵌入汽车内部紧凑空间,且能在车辆长时间运行中保持低能耗,例如用于实时监控车载网络信号,优化ECU性能,同时满足汽车对零部件小型化、轻量化以及节能的要求。医疗行业:医疗设备如呼吸机、心脏监测仪
- 【HTML网页】智能健康监测——全方位健康管理专家(包含网页源代码)
智能健康监测分析系统智能健康监测分析系统是一种基于物联网、大数据、人工智能等技术的综合性健康管理解决方案。它具有以下六大核心功能:实时监测系统通过智能传感器和可穿戴设备,实时采集用户的生理数据,例如心率、血压、血氧饱和度、血糖水平和睡眠质量等,确保用户随时掌握自己的身体状况。健康数据分析利用人工智能和大数据分析技术,系统对采集到的数据进行处理和分析,提取有价值的健康信息,如心率变异性、呼吸频率等,
- 新型BERT勒索软件肆虐:多线程攻击同时针对Windows、Linux及ESXi系统
趋势科技安全分析师发现,一个代号为BERT(内部追踪名WaterPombero)的新型勒索软件组织正在亚洲、欧洲和美国展开多线程攻击。该组织主要针对医疗保健、科技和会展服务行业,其活动范围显示其正成为勒索软件生态中的新兴威胁力量。攻击技术分析在Windows系统中,BERT通过PowerShell加载器(start.ps1)实施攻击,该脚本会执行以下操作:禁用WindowsDefender防火墙和
- 医疗票据查验原理-财政票管理-发票查验接口流程解析
wt_cs
发票识别大数据人工智能
在医疗行业数字化转型的背景下,医疗发票的查验与识别已成为医疗机构、企事业单位及金融机构财务管理的重要环节。医疗发票作为医疗服务消费的重要凭证,其真实性与准确性直接关系到医保报销、财务审计及税务管理等多个环节。随着医疗票据电子化进程的加速,传统人工查验方式已难以满足海量票据处理的需求,医疗票据查验接口与医疗票据识别接口应用而生。传统人工查验面临以下几大挑战:1、票据量大、人工处理效率低:通过人工核验
- 居家医养平台的数据加密与审计要点
辽宁龙慧网络科技
团队开发居家医养服务平台智慧养老平台APP开发数据安全
居家医养平台涉及大量敏感健康数据(如生理指标、电子病历、用户行为记录),其数据加密与审计需满足医疗合规性(如HIPAA、GDPR、中国《个人信息保护法》)和技术可靠性的双重要求。以下是具体的技术实现框架与合规策略:一、数据加密核心要求1.传输层加密技术方案:TLS1.3:强制所有API、Web及移动端通信使用TLS1.3协议,禁用弱加密套件(如RC4、SHA-1)。国密算法支持:针对中国市场,集成
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0010:解释全国人均收入下降,各省份人均收入增加的现象,属于辛普森悖论(开放性问题)
言析数智
数据挖掘常见面试题辛普森悖论局部与整体分析差异归因数据分析面试题
文章大纲一、辛普森悖论的核心定义二、现象成因:加权平均中的“权重偏移”三、数学逻辑与案例说明1.数学表达式2.具体案例四、辛普森悖论的本质:忽略“混杂因素”的影响五、生活中常见的辛普森悖论案例及应对策略1.医疗疗法效果评估2.大学录取率的性别偏差3.篮球运动员投篮效率4.公司员工绩效与部门规模如何利用辛普森悖论?(数据分析中的价值)六、总结全国人均收入下降而各省份人均收入增加的现象,确实属于辛普森
- 数据挖掘:从理论到实践的深度探索
代码老y
数据挖掘人工智能
在当今数字化时代,数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术,已经广泛应用于各个领域,如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例,帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。一、数据挖掘的基本概念(一)数据挖掘的定义数据挖掘(DataMining)是从大量数据中提取有用信息的过程。它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人
- Elasticsearch入门(二):document数据格式 、简单的es restful api
m0_50134014
Elasticsearchelasticsearchjava
目录一、document数据格式1.1面向文档的搜索分析引擎1.1.1对象数据存储到数据库中1.1.2对象数据存储到ES中二、电商网站商品管理案例背景介绍2.1简单的集群管理2.1.1快速检查集群的健康状况:`GET/_cat/health?v`2.1.2快速查看集群中有哪些索引:`GET/_cat/indices?v`2.1.3创建索引:`PUT/test_index?pretty`2.1.4删
- 机器学习手写字体识别系统:技术演进与应用实践
万能小贤哥
机器学习人工智能
引言:手写字体识别的技术定位与价值在信息处理领域,人工录入手写文本的低效性与机器识别的高效性形成鲜明对比。例如,医疗处方的人工处理需约5分钟/张,而采用手写字体识别技术可将时间缩短至10秒/张,显著提升处理效率。作为计算机视觉与人工智能的重要分支,手写字体识别技术通过将手写文本转换为可编辑电子文本,不仅大幅减少人工输入时间和错误,降低人工处理成本,还能在大量数据处理时保持高于人工录入的准确性,是人
- MCP协议采用客户端-服务器架构的深层逻辑与架构对比分析
一、架构选择的核心动因1.功能解耦与安全边界的强制性要求MCP采用客户端-服务器(C/S)架构的核心动因源于AI系统与真实世界交互的特殊性:权限分层控制:主机(Host)作为协调层,严格划分客户端(Client)与服务端(Server)的操作权限。例如医疗场景中,诊断模型(Client)仅能通过医院授权的主机访问脱敏病历服务器,无法直接接触原始数据。沙箱隔离需求:每个MCP服务器运行在独立容器中(
- 微服务世界的“导航仪”!Spring Cloud五大注册中心选型指南,从此不再迷路!
码农技术栈
微服务微服务springcloud架构springbootjava后端
引言:为什么微服务需要“导航仪”?想象一下,你走进一座巨大的迷宫(微服务集群),里面有成百上千个房间(服务实例),每个房间都在动态变化位置(服务扩缩容)。注册中心就像迷宫里的导航仪,实时记录所有房间的位置,告诉你怎么最快找到目标。没有它?你可能会永远迷失在“服务调用”的迷宫里!注册中心的核心作用服务注册:服务启动时,主动上报自己的地址和状态。服务发现:调用方通过注册中心查询目标服务的位置。健康监测
- 从实践到自动化:现代运维管理的转型与挑战
运维
从实践到自动化:现代运维管理的转型与挑战在信息化快速发展的今天,企业IT系统的稳定性、可用性和安全性已成为衡量公司竞争力的重要因素之一。运维(IT运维)管理作为确保企业IT系统健康、稳定运行的关键职能,一直是企业技术团队关注的重点。然而,随着业务的复杂化、用户需求的变化以及技术的不断创新,传统的运维方式已逐渐无法满足企业对于高效、高可用、高安全的需求。如何提升运维效率、减少人为错误、提高运维系统的
- 模型融合与人机协同:构建人机共生的智能未来
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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.背景介绍在科技日新月异的今天,人工智能(AI)已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机,到自动驾驶汽车,再到医疗诊断,AI的应用已经渗透到了我们生活的方方面面。然而,尽管AI的发展已经取得了显著的成就,但是我们仍然面临着一个重大的挑战:如何让AI系统更好地理解和适应人类的需求,以实现人机共生的智能未来。为了解决这个问题,越来越多的研究者开始探索模型融合和人机协同的方法。2.核心概念与联
- 心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代
AI大模型应用实战
人工智能语音识别ai
心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代关键词:心理健康评估、语音信号处理、情感计算、AI模型、多模态融合摘要:传统心理评估依赖量表问卷和人工观察,存在主观性强、效率低、难以实时监测等局限。本文将带您走进“心理健康语音分析AI模型”的世界,从基础概念到核心技术,从算法原理到实战案例,揭秘AI如何通过“听声音”读懂心理状态,开启心理评估的智能化新时代。背景介绍目的和范围心理健康问题已成为全球公共
- 跨机构医疗影像解析的协议协同架构——基于MCP协议的“巴比伦塔困境“突破
百态老人
架构
在医疗影像领域,不同医疗机构间因系统异构性形成的"巴比伦塔困境",本质上是协议标准碎片化与数据语义隔阂的叠加效应。通过融合MCP协议、DICOM标准扩展与新型云架构,协和医院PACS系统与301医院AI模型间的直接解析得以实现。这一技术突破包含以下核心创新层级:一、协议转换层的架构创新1.多协议语义网关基于MCP协议构建的智能协议转换层,实现不同DICOM实现版本的动态适配:
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
[一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版
[一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table)
[一起学Hive]之四-Hive的安装配置
[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区
[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,