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NocturnalSky
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文章目录现代Unity架构指南:以ECS为核心的应用程序中构建OOP抽象层为什么需要混合架构抽象层设计原则性能关键优化技术典型应用场景实现混合架构性能分析(Unity2023.2实测)关键陷阱与解决方案架构演进策略Unity2023新特性整合现代Unity架构指南:以ECS为核心的应用程序中构建OOP抽象层为什么需要混合架构ECS的核心优势:数据局部性、缓存友好性、高效的并行处理能力,特别适合高性
- ECS抽象层与模块封装:构建可维护的高性能架构
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Unityunity
文章目录ECS抽象层与模块封装:构建可维护的高性能架构模块化设计的必要性分层抽象架构接口设计准则模块注册机制依赖管理策略性能优化技巧实战应用示例模块热重载实现性能影响分析设计权衡建议ECS抽象层与模块封装:构建可维护的高性能架构模块化设计的必要性问题诊断:大型ECS项目易陷入"系统膨胀"——数百个无关联系统导致代码混乱封装目标:将相关系统/组件组合为功能模块(如AI、物理、库存)核心原则:模块间通
- 小红书笔记详情API接口概述及JSON数据返回参考
Json_18179014480
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前言一、接口概述小红书笔记详情API接口是小红书开放平台提供的一项服务,允许开发者通过编程方式获取小红书上特定笔记的详细信息。该接口的核心功能包括:获取笔记内容:标题、正文、图片、视频等多媒体信息。用户互动数据:点赞数、评论数、收藏数、分享数等。作者信息:作者昵称、头像、粉丝数等。发布信息:发布时间、标签列表等。通过该接口,开发者可以构建内容分析工具、笔记推荐系统、数据爬虫等应用,帮助企业或个人进
- C#测试实战:从集成到端到端——代码级深度解析与工程化实践
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——零侵入框架设计、自动化工具链与真实场景模拟为什么需要“测试金字塔”?在微服务架构下,C#应用的复杂性呈指数级增长。集成测试(IntegrationTesting)和端到端测试(E2ETesting)是保障系统稳定性的两大核心防线:集成测试:验证模块间协作,定位接口与依赖问题端到端测试:模拟真实用户场景,确保全链路流程无误本文通过代码实战,从依赖注入模拟到浏览器自动化,构建一个企业级测试框架,并
- C#与MR的量子级交互:用代码构建会呼吸的混合现实界面,让UI消失在空气中!
墨夶
C#学习资料c#mr交互
一、混合现实革命:MR界面设计的三大颠覆性原则1.1传统UI的终结与MR的崛起空间即界面:物理空间成为交互载体,告别屏幕束缚手势即语言:自然手势取代鼠标键盘,交互效率提升300%数据可视化革命:3D全息投影让抽象数据具象化案例:某汽车厂商用MR界面将发动机数据投影在真实引擎上,维修效率提升65%1.2C#在MR开发中的核心优势特性C#实现其他语言对比空间计算Unity+ARFoundation提供
- Spring Boot防盗链黑科技:三重防护+动态令牌,彻底封杀盗链攻击!
一、防盗链危机:为什么你的服务器流量在被偷?1.1盗链的危害全景图流量偷窃:某电商图片服务器年损失超1000万带宽成本服务器雪崩:突发盗链导致CPU飙升至90%,可用性下降60%版权失控:原创图片被竞品直接调用,品牌价值流失案例:某电商因未部署防盗链,竞品网站直接引用商品图,导致服务器成本激增300%。二、SpringBoot防盗链三重防护体系2.1层级1:Referer域名白名单拦截器//Ima
- KANN 是一个独立的轻量级 C 语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括 LSTM 和 GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归等
一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与TensorFlow等主流深度学习框架相比,KANN的可扩展性较低,但它的灵活性接近,代码库要小得多,并且仅依赖于标准C库。与
- 基于Python的携程景点评价爬虫与情感评分分析
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一、项目背景携程(Ctrip)是中国最流行的旅游预订平台之一,其景点用户评论包含了大量真实的游客反馈。通过分析评论的情感倾向,可以:为用户提供更可靠的景点推荐辅助景区运营方了解用户口碑构建情感评分系统,为评分失衡提供补充二、项目目标自动化抓取携程指定景点的用户评论清洗与分词评论文本对评论进行情感分析打分分析整体情绪趋势并可视化结果三、技术栈与工具模块工具/库数据爬取requests,re,json
- 从0到1构建智能招聘数据引擎:基于 Python 的 BOSS直聘信息采集实战与反爬破解指南
程序员威哥
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前言在大数据浪潮席卷的时代,招聘平台蕴藏着海量的岗位信息,揭示着行业走向、人才趋势、薪资结构等核心价值。BOSS直聘作为国内极具代表性的直招平台,其数据对职业分析、市场监测甚至智能推荐系统的构建都有着重要意义。本文将手把手带你打造一个高质量、抗封锁的Python爬虫系统,精准采集BOSS直聘网的岗位数据,并全面解析其中涉及的反爬机制识别、加密参数处理、数据提取与存储等高级技巧,助你在Web数据采集
- 揭秘影评数据的金矿:基于 Python 的豆瓣电影排行榜热度挖掘与数据智能分析实战
程序员威哥
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前言:从数据出发,看见银幕之外的流行密码在内容为王的时代,影视作品既是大众娱乐的主阵地,也是数据分析的重要入口。豆瓣作为中国最具影响力的影视评分平台之一,凝聚了数千万用户对电影、剧集的真实反馈。本文将带你一步步深入,从爬取豆瓣电影排行榜数据出发,结合Python技术栈,构建一个完整的热门电影数据采集+分析+可视化系统。我们不仅要采数据,更要从中挖掘背后的价值:哪些类型影片最受欢迎?评分是否与评论数
- AI agent开发出办公AI小助手的学习方案和路线
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践大模型AIAgent人工智能自动化
一个从基础概念、关键技术栈到实际落地的AIAgent开发全流程学习路线和开发方法建议。此方案参考当前主流大模型(LLM)及相关工具链生态,总体目标是从零开始了解所需知识体系与技能,并能在实践中构建自动化的客服AI或者办公辅助类AI助手。学习与开发的总体思路明确目标场景与需求:在开始前,确定需要开发的AIAgent的功能点和使用场景。例如,客服AI需要具备回答客户常见问题、查询订单状态、转接人工客服
- 解决Maven本地仓库缓存问题:jai-core-1.1.3.jar 资源文件推荐
凤姬娉Stan
解决Maven本地仓库缓存问题:jai-core-1.1.3.jar资源文件推荐jai-core-1.1.3.jarwascachedinthelocalrepository问题解决maven项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/35041项目介绍在Maven项目开发过程中,开发者有时会遇到因本地仓库缓存问题导致的构建失败。特别是当
- MySQL数据库核心技术深度解析:SQL语句最佳实践与性能优化指南
有趣的灵魂465
mysql
MySQL数据库大师之路:从语法精要到高阶优化全攻略一、开篇:构建系统化的MySQL知识体系在完成《MySQL数据库技术》课程学习后,我通过300+小时的实战演练和源码研究,形成了这套覆盖MySQL5.7/8.0核心技术的知识体系。本文不仅包含标准SQL语法,更将深入InnoDB存储引擎原理、索引实现机制和事务隔离级别的底层实现,帮助开发者跨越从"会写SQL"到"精通数据库"的鸿沟。二、数据库设计
- nanoGPT复现——prepare拆解(自己构建词表 VS tiktoken)
2301_80365274
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在nanoGPT的data文件夹有两个很相似的文件夹结构:shakespeare和shakespeare-char,这两种都是对shakespeare数据集的处理,但是shakespeare使用的是tiktoken对文字进行编码,另一个则是使用自己构建的词表一、shakespeare-char(自己构建词表)数据获取data_path=os.path.join(os.path.dirname(__
- CST微波工作室学习笔记2 主要特点
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CST学习硬件工程
概要基于Windows98/Me、WindowsNT4、Windows2000和WindowsXP的图形用户界面快速并能有效使用内存的有限积分(FI)算法由于理想边界拟合技术和薄片技术的采用,性能更加卓越结构建模基于先进ACIS内核的参量化实体建模前端,并附带优异的结构可视化功能。内含多种建模技术,可快速进行结构变换。可通过SAT(如AutoCAD)、IGES、STEP、ProE、CATIA4、C
- 探索C/C++开发新纪元:Conan包管理器
邱行方Mountain
探索C/C++开发新纪元:Conan包管理器conanConan-Theopen-sourceCandC++packagemanager项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/conan在C和C++的编程世界里,Conan是一个引领潮流的去中心化、开放源码的包管理工具。它为开发者提供了一个全新的视角,使构建、共享和使用依赖关系变得更加简单,无论是在个人项目还是
- AI工作流平台对比分析
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Ai人工智能
以下是和「扣子工作流」(KoFlow)类似的AI工作流平台对比分析,涵盖主流工具的核心特点、使用方式、优缺点及区别:一、主流工作流平台分类平台类型核心定位代表用户扣子(KoFlow)低代码AI流程中文场景优化,深度集成大模型中文开发者/企业LangChain代码框架开发者灵活构建AI链Python开发者/AI工程师LlamaIndex数据增强框架企业级RAG(检索增强生成)数据工程师/知识库应用M
- 扣子工作流能实现哪些功能和单纯的提示词问大模型的区别
好的,我们来详细解释一下扣子工作流(KoFlow)的功能、优势以及与单纯使用提示词调用大模型的区别。核心概念:单纯提示词调用大模型:用户直接编写一段文本(提示词)发送给大模型,大模型根据这个提示词一次性生成回复。整个过程是“单次交互”。扣子工作流:用户构建一个可视化或代码化的流程。这个流程可以包含多个步骤,每个步骤可以执行不同的任务(调用大模型、调用API、执行代码、判断条件、循环等),步骤之间可
- 【开源分享】Conan:C/C++开发者的包管理神器
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开源分享c++Conan包管理
文章目录一、现实中的依赖地狱二、Conan是什么?三、Conan的核心优势四、实际项目应用示例1.安装Conan2.创建项目结构3.编写conanfile.txt4.安装依赖5.CMake构建五、六大核心优势详解优势1:依赖隔离优势2:构建可重复性优势3:构建加速优势4:多编译器支持优势5:企业级私有仓库优势6:灵活的构建模式六、适用场景对比七、常见误区提醒八、企业级应用案例九、学习资源导航一、现
- Java分布式任务调度交响乐:用代码指挥千台服务器跳起精准的华尔兹
墨夶
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一、架构设计:分布式任务调度的指挥系统1.1架构图(用文字构建你的想象)[调度中心]→[任务路由]→[执行器集群]↑↓││├─数据库存储─┤││└─监控告警─┘关键组件:调度中心:任务的"总指挥",负责任务注册、调度、状态监控执行器集群:任务的"舞团",每个节点都是潜在的表演者任务路由:动态分配任务的"交通调度系统"数据库存储:任务元数据的"记分牌"二、核心技术实现:分布式调度的魔法阵2.1XXL
- AI助力快速引入外部组件到TinyEngine低代码引擎
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本文由羽毛笔记作者观默原创。背景:低代码时代的开发挑战TinyEngine作为一款优秀的低代码平台,以其强大的功能和快速迭代能力赢得了众多开发者的青睐。它让开发者能够通过可视化界面快速构建应用,大大提升了开发效率。然而,就像一座美丽的花园需要更多花卉品种来装点一样,TinyEngine也面临着组件生态的挑战:官方提供的组件虽然精心设计,但数量有限,难以满足企业级项目的多样化需求。更具挑战性的是,要
- C#.NET Autofac 详解
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简介Autofac是一个成熟的、功能丰富的.NET依赖注入(DI)容器。相比于内置容器,它额外提供:模块化注册、装饰器(Decorator)、拦截器(Interceptor)、强o的属性/方法注入支持、基于约定的程序集扫描等特性。核心组件ContainerBuilder:用于注册服务的构建器IContainer:服务容器,负责解析依赖ILifetimeScope:生命周期作用域,管理对象生命周期M
- 基于springboot+mysql+jpa+html实现商品销售信息系统
五星资源
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基于springboot+mysql+jpa+html实现商品销售信息系统一、系统介绍1、系统主要功能:2.涉及技术框架:3.本项目所用环境:二、功能展示三、其它系统四、获取源码一、系统介绍1、系统主要功能:订单管理模块商品管理模块品牌管理模块分类管理模块客户管理模块供应商管理模块2.涉及技术框架:web框架:SpringBoot数据库框架:SpingDataJPA数据库:MySql项目构建工具:
- 前端领域 Vite 与 Webpack 的深度对比
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前端领域Vite与Webpack的深度对比关键词:Vite、Webpack、前端构建工具、模块打包、开发体验、性能优化、ESModules摘要:本文深入对比前端领域两大构建工具Vite和Webpack的核心原理、架构设计和使用场景。通过分析它们的底层机制、开发体验、构建流程和性能表现,帮助开发者理解如何在不同项目需求下做出合理选择。文章包含详细的技术原理图解、实际项目对比示例和未来发展趋势分析。背
- Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器
大数据洞察
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Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器关键词Kafka、消息轨迹追踪、分布式系统、调试、消息处理、事件溯源摘要本文聚焦于Kafka消息轨迹追踪这一分布式系统调试的关键技术。首先介绍Kafka消息轨迹追踪的概念基础,包括其在分布式系统中的背景、发展历史以及问题空间。接着阐述其理论框架,从第一性原理进行推导,并分析理论局限性和竞争范式。在架构设计方面,对系统进行分解,构建组件交互模型并可视化展示。
- AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术
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AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词:跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要:本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发,详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例,展示如何构建一个跨模态检索系统,并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文,读者将全面理
- 深入解析FastAPI:Python高效Web API框架
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:FastAPI是一个专为构建API设计的现代、高性能PythonWeb框架,它利用TypeHinting和Pydantic库简化了数据验证和文档生成。文章深入介绍了FastAPI的核心特性,如异步支持、类型提示、依赖注入、自动化API文档以及错误处理等。还探讨了FastAPI的部署和测试方法,提供了实践案例和代码示例。FastAPI因其简洁、高效、易于测试的特
- 半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型
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半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型关键词:半监督学习、迁移学习、低成本、高精度AI模型、数据利用摘要:本文主要探讨了如何通过半监督学习和迁移学习相结合的方式来低成本构建高精度的AI模型。首先介绍了半监督学习和迁移学习的背景知识,然后详细解释了这两个核心概念及其相互关系,接着阐述了相关算法原理、数学模型,还给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探讨了未来发展趋
- 构建下一代云原生大模型多租户平台:架构设计与关键挑战
慌ZHANG
人工智能云原生后端云原生人工智能
个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:从单用户部署到多租户平台的转型趋势随着开源大语言模型(LLM)能力日益强大,企业部署与应用大模型已从“验证可行性”的早期阶段,逐步迈向“规模化服务”的中后期阶段。在这一背景下,“多租户”成为企业级AI平台建设的核心议题之一:SaaS平台希望一个模型服务多个客户;大企业希望多个部门共享模型资源但相互隔离;教育、医疗等敏感行业需要更精细的数据与
- 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习?(ML,监督学习,半监督学习,零监督学习,强化学习,深度学习,机器学习步骤等)
weisian151
人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
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开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio