- 基于物联网的室内环境监测控制系统设计
源码论文专家
物联网php开发语言
摘要:近几年来,物联网技术发展迅速,人们生活的方方面面都与网络脱不开关系,各种智能化产品概念相继出现。智能家居就是将家居智能物联化,其通过无线传感模块能够与互联网连接,人们可以远程控制家居网络下的所有已建立连接的设备。本文就此设计一款基于安信可公司推出的ESP8266-12E无线Wi-Fi模块的具有温湿度环境监测功能、智能调节湿度与净化空气的室内环境监测控制系统。本设计采用SHT20数字温湿度传感
- PyTorch 训练一个分类器
亚里
平台工具类pytorch训练网络
文章目录0前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言 TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch训练一个用于图像分类的卷积网络模型。这里记录一下,学习一波写法,供以后查阅,自己跑的项目在github上,稍微修改了一下训练策略,能使分类精度从53%提升到65%;并且增加了训
- 开源模型应用落地-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B与vllm实现推理加速的正确姿势(一)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#人工智能自然语言处理语言模型深度学习
一、前言在当今人工智能技术迅猛发展的时代,各类人工智能模型如雨后春笋般不断涌现,其性能的优劣直接影响着应用的广度与深度。从自然语言处理到计算机视觉,从智能安防到医疗诊断,AI模型广泛应用于各个领域,人们对其准确性、稳定性和高效性的期望也与日俱增。在此背景下,DeepSeek模型的出现为行业带来了新的曙光。DeepSeek团队开发的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型,利用蒸馏
- 3CDaemon中文版:高效便捷的文件传输利器
郝真漪Melanie
3CDaemon中文版:高效便捷的文件传输利器【下载地址】3CDaemon中文版下载3CDaemon是一款专为Windows系统设计的FTP和TFTP服务器软件。它为用户提供了一个简单易用的界面,方便用户在本地网络中进行文件传输。无论是个人用户还是企业用户,3CDaemon都能满足您对文件传输的需求项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/d3b1c
- Diffusion--人工智能领域的革命性技术
油泼辣子多加
专业名词解释人工智能
在人工智能领域,“diffusion”一词通常指的是“扩散模型”(DiffusionModels),其全称为“DenoisingDiffusionProbabilisticModels”(DDPMs)。扩散模型是一类生成式模型,它通过逐步去噪的方式,从随机噪声中生成高质量的数据,近年来在图像、音频、视频等多个领域取得了显著进展。1.发展历史扩散模型的概念源于物理学中的扩散过程,即粒子在介质中的随机
- centos系统中安装堡垒机
h韩
centoslinux运维
在CentOS系统上安装堡垒机的过程可以有多个选择,例如使用开源的堡垒机软件Jumpserver或其他类似工具。在这里,我将介绍如何在CentOS上安装Jumpserver,这是一个非常流行的开源堡垒机(BastionHost)软件。1.准备工作确保你已经准备好以下环境:CentOS7/8或更高版本服务器上已安装了Python3和MySQL/MariaDB网络上能访问服务器2.安装依赖软件首先,更
- python中keras_Python深度学习——keras(一)
weixin_39534321
python中keras
神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据,出来的数据变得更加有用(吃进去的是草,挤出来的是奶)。大多数深度学习,都是将若干个简单的层给链接起来,实现渐进式的数据过滤,也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist#加载keras中的mn
- Flink Standalone集群模式安装部署全攻略
自节码
java面试开发语言flink大数据
FlinkStandalone集群模式安装部署全攻略一、引言Flink作为一款强大的分布式流处理和批处理框架,在大数据领域有着广泛的应用。本文将详细介绍FlinkStandalone集群模式的安装部署过程,帮助大家快速搭建起开发测试环境。二、安装前准备首先,确保已经安装好了Hadoop环境(因为后续配置中涉及到与Hadoop的集成)。三、安装步骤(一)环境准备退出conda的base环境(如果存在
- 探索2025年的编程新趋势:技术、工具与未来展望
桂月二二
wasm人工智能前端
随着2025年的到来,编程技术领域依旧在高速发展。一些新兴的技术方向、工具和方法正在悄然改变开发者的日常实践。如果您是一名开发者,无论是资深还是初入门道,跟上这些趋势将让您的技能保持前沿,并为职业发展打下坚实基础。本文将从多个维度深入探讨当前最值得关注的编程技术,希望为您的技术提升带来启发。一、AI驱动的编程辅助工具人工智能已成为程序开发的重要组成部分。以下是几款2025年值得关注的AI驱动编程工
- 基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客
qq742234984
计算机githubgitnpmnode.jshexo
公众号:数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接(SSH)二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2.查看安装是否成功(版本号)3.配置环境变量三、下载Hexo并配置fluid主题1.下载Hexo2.配置fluid主题1.安装fluid2.配置fluid3.更新部署博客页面4.部署到git
- 为什么尽量避免使用 `IN` 和 `NOT IN`?
数据库数据库性能优化后端
为什么尽量避免使用IN和NOTIN?前言在SQL查询中,IN和NOTIN是常用的关键字,用于筛选符合条件的数据。然而,尽管它们使用方便,但在某些情况下,使用它们可能会导致效率低下或查询结果不准确。本文将从效率和潜在问题两个角度,深入探讨为什么应尽量避免使用IN和NOTIN,并提供替代方案。一、效率问题1.NOTIN的性能瓶颈在SQL查询中,NOTIN往往会导致性能问题,尤其是在处理大数据集时。以下
- Elasticsearch集群架构:构建高效、可扩展的搜索平台
detayun
Elasticsearchelasticsearch架构大数据
在当今大数据和云计算的时代,高效、实时的数据检索能力成为了企业核心竞争力的重要组成部分。Elasticsearch,作为一款基于Lucene构建的开源搜索引擎,以其强大的全文搜索能力、灵活的扩展性和丰富的功能特性,成为了众多企业首选的数据搜索和分析平台。本文将深入探讨Elasticsearch集群的架构设计,帮助您更好地理解和构建高效、可扩展的搜索解决方案。一、Elasticsearch简介Ela
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
transformer深度学习人工智能机器学习算法回归算法神经网络
###一、背景在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功,但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足,导致模型训练时间漫长,并在处理较长文本时效果不佳。2017年,Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
- 随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
追蜻蜓追累了
深度学习机器学习python随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
- bjtu人机交互技术期末复习
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人机交互
HCI复习笔记绪论人机交互的概念笼统:研究人、“计算机”以及它们相互影响的技术具体:人机交互技术主要研究的是人与“计算机”之间的信息交换人机交互的历史三个阶段及特点CLI命令行界面:键盘GUI(WIMP)用户图形界面:鼠标MMI自然人机交互界面/多通道智能用户界面:摄像头、麦克风人机交互的发展趋势目前主流是WIMP,正向MMI过渡,未来更强调“以人为本,随时随地”、“自然、和谐”,“集成化、网络化
- 大数据相关职位介绍之三(数据挖掘,数据安全 ,数据合规师,首席数据官,数据科学家 )
小Tomkk
大数据大数据数据挖掘首席数据官数据合规师数据安全数据科学家
大数据相关职位介绍之三(数据挖掘,数据安全,数据合规师,首席数据官,数据科学家)文章目录大数据相关职位介绍之三(数据挖掘,数据安全,数据合规师,首席数据官,数据科学家)1.数据挖掘工程师(DataMiningEngineer)2.数据安全工程师(DataSecurityEngineer)3.数据合规师(DataComplianceOfficer)4.首席数据官(CDO-ChiefDataOffic
- Java系统线上生产问题排查一把梭
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java开发语言
还有测试环境是允许造数据来模拟我们需要的场景的哦,因此这时遇到问题记得主动沟通测试人员造数据让bug更容易复现。1.3Prd该环境下开发人员的权限最低,所以排查问题时障碍很大:无法使用调试工具从远程附加进程快速恢复为先,即使在结婚,也得赶紧修复线上问题。而且生产环境流量大、网络权限严格、调用链路复杂,因此更容易出问题,也是出问题最多的环境。2监控==========================
- 【自我修炼】 大疆技术总监对于大学生学习机器人工程师路线建议 ( 大一 篇)
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学习机器人
很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣,该怎么展开学习。最近稍微有点空,我写写我的看法。两年前,我在知乎回答如何定义「机器人」?YY硕的回答中试图给机器人做出一个比较仔细的定义,我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎回答里对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗?-YY硕的回答我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来,我又在知乎回答有哪些与
- 【离线环境迁移】使用Conda打包和还原Python环境指南
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本文介绍了一种利用Conda工具快速打包和迁移Python环境的方法。通过简单的步骤,轻松实现离线服务器的环境配置,解决网络限制问题。1.创建环境并安装相关依赖condacreate-nmyenvpython=3.xcondaactivatemyenvcondainstall2.把环境打包condainstall-cconda-forgeconda-packcondapack-nmyenv-omy
- 【C++】C++回调函数基本用法(详细讲解)
米码收割机
C/C++c++php开发语言
博__主:米码收割机技__能:C++/Python语言公众号:测试开发自动化【获取源码+商业合作】荣__誉:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主专__注:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。一文详解C++回调函数目录一文详解C++回调函数1.什么是回调函数?2.为什么需要回调函数3.回调函数的应用场合4.举例说明5.高级回调方式1.什么是回调函数?回调函数可以被简单地理解为:A函
- MOE模型入门
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一、目录定义:MOE架构代表类型如何解决expert平衡的?而不是集中到某一专家。如何训练、微调MOE模型?基础架构优缺点不同MOE模型实现方式、训练方法二、实现定义:MOE架构MOE:混合专家模型,多个专家共同决策的模型。实现:将transformer模型中的每个前馈网络(FFN)层替换为MoE层,其中MoE层由两个核心部分组成:一个路由器(或者叫门控网络)和若干数量的专家。代表类型谷歌MOE,
- DeepSeek 详细使用教程
神探阿航
计算机产业科普与思考大模型人工智能
1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的多功能工具,旨在帮助用户高效处理和分析数据、生成内容、解答问题、进行语言翻译等。无论是学术研究、商业分析还是日常使用,DeepSeek都能提供强大的支持。本教程将详细介绍DeepSeek的各项功能及使用方法。2.注册与登录注册:访问DeepSeek官网(https://www.deepseek.com)。点击“注册”按钮。填写邮箱地址、设置密码,并完
- 基于深度学习的物体分割技术:从理论到实践
人工智能_SYBH
深度学习人工智能神经网络机器学习lstm
1.引言物体分割(ObjectSegmentation)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来,通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展,尤其是卷积神经网络(CNN)的应用,物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中,我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术,介绍其发展历程、核心原
- 人工智能第2章-知识点与学习笔记
想拿高薪的韭菜
人工智能学习笔记
结合教材2.1节,阐述什么是知识、知识的特性,以及知识的表示。人工智能最早应用的两种逻辑是什么?阐述你对这两种逻辑表示的内涵理解。什么谓词,什么是谓词逻辑,什么是谓词公式。谈谈你对谓词逻辑中的量词的理解。阐述谓词公式的解释的含义。介绍谓词公式表示知识的一般步骤,阐述谓词逻辑表示知识的优点与局限性。什么是知识表示的产生式,请详细阐释产生式和谓词逻辑蕴涵式的差异。什么是产生式系统,请详细阐述产生式系统
- 微软推出GRIN-MoE:开创专家路由新范式
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前沿科技速递在人工智能领域,模型的性能和可扩展性一直是研究的热点。微软最近推出的GRIN-MoE(Gradient-InformedMixture-of-Experts)模型,以其独特的架构和显著的性能表现,正引领着AI技术的前沿,特别是在编码和数学任务上展现出强大的能力。GRIN-MoE的发布标志着企业级应用中AI技术的又一次飞跃,旨在提升处理复杂任务的效率和准确性。来源:传神社区01模型简介G
- WebSocket 技术详解与实践
KBkongbaiKB
websocket网络协议网络
在当今的互联网应用开发中,实时通信的需求日益增长。WebSocket作为一种全双工通信协议,为前后端之间的实时数据交互提供了高效、可靠的解决方案。本文将深入探讨WebSocket技术的原理、特点、应用场景以及实际开发中的相关要点,并通过代码示例帮助读者更好地理解和运用这一技术。一、WebSocket概述(一)定义与原理WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的网络协议。它允许服务器
- 流媒体娱乐服务平台在AWS上使用Presto作为大数据的交互式查询引擎的具体流程和代码
weixin_30777913
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一家流媒体娱乐服务平台拥有庞大的用户群体和海量的数据。为了高效处理和分析这些数据,它选择了Presto作为其在AWSEMR上的大数据查询引擎。在AWSEMR上使用Presto取得了显著的成果和收获。这些成果不仅提升了数据查询效率,降低了运维成本,还促进了业务的创新与发展。实施过程:Presto集群部署:在AWSEMR上部署了Presto集群,该集群与HiveMetastore和AmazonS3集成
- Python进阶之-上下文管理器
小佟
python上下文管理器python数据库服务器
本文介绍了Python中的上下文管理器,包括其基本概念、组成、标准库中的应用、自定义上下文管理器的实现以及contextlib模块的使用。重点强调了上下文管理器在资源管理、异常处理和代码整洁性方面的优势。✨前言:什么是上下文管理器?在Python中,上下文管理器是支持with语句的对象,用于为代码块提供设置及清理代码。上下文管理器广泛应用于资源管理场景,例如文件操作、网络连接、数据库会话等,其目的
- 动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
王国平
pytorch人工智能数据分析python数据挖掘
在人工智能时代,机器学习技术日新月异,深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点,它是机器学习的一种,也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能技术的革新,已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域,具有巨大的发展潜力和价值。本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南,重点介绍了基于P
- 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