- 精益敏捷之道(一)
绝不原创的飞龙
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原文:annas-archive.org/md5/0b2addbef6e2afb0ce49d44d7300959a译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0前言“精益敏捷之道:通过价值流管理释放企业潜力”一书源于首席作者塞西尔·‘加里’·鲁普与尊敬的同事理查德·克纳斯特、史蒂夫·佩雷拉和艾尔·沙洛韦的合作努力。他们的目标是为IT专家、商业专业人士以及各行业和组织的领域专家提供一本关于现代精益敏捷和
- 每天一个前端小知识 Day 28 - Web Workers / 多线程模型在前端中的应用实践
蓝婷儿
前端面试前端
WebWorkers/多线程模型在前端中的应用实践一、为什么前端需要多线程?单线程JS的瓶颈:浏览器主线程不仅负责执行JS,还要负责:UI渲染(DOM/CSS)用户事件处理(点击、输入)一旦JS执行耗时任务(如大数组处理、加密运算),会阻塞页面响应多线程的意义:✅把计算密集型或IO密集型任务移出主线程,防止“卡死”✅实现离线计算、并发执行、后台数据同步✅提升用户体验、增强系统鲁棒性二、前端中的“线
- 安防监控漏报频发?陌讯实时检测算法实测召回率98%
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目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点:安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下,传统YOLO系列算法常出现漏检(FN)和误检(FP)。某安防厂商测试数据显示:当目标像素<50×50时,开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析:陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性:动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积(DeformableConv),公式表示为:y(p)=
- OpenCV颜色矩哈希算法------cv::img_hash::ColorMomentHash
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该类实现了颜色矩哈希算法(ColorMomentHash),用于图像相似性比较。它基于图像在HSV颜色空间中的颜色矩统计特征来生成哈希值,对颜色分布的变化具有较好的鲁棒性。适用于以下场景:图像检索图像去重水印检测色彩变化较大的图像匹配公共成员函数compute(I
- 【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程
特征工程(FeatureEngineering)详解特征工程是机器学习和数据科学中的核心环节,旨在通过对原始数据的转换、组合和提取,构建更适合模型的高质量特征。其质量直接决定模型性能上限(“数据和特征决定了模型的上限,而算法只是逼近这个上限”)。1.特征工程的核心目标提升模型性能:增强特征与目标变量的相关性。降低计算成本:减少冗余特征,加速训练。改善泛化能力:避免过拟合,提高鲁棒性。2.特征工程的
- 我是如何搭建了一个企业级PDF处理平台的
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pdf架构
第一部分:执行摘要与架构愿景1.1.拟议解决方案概述本文旨在为构建一个模块化、高鲁棒性、可扩展的企业级PDF处理平台提供全面的架构设计与技术实现蓝图。该平台的核心功能集成了虚拟打印、PDF创建、光学字符识别(OCR)以及高级加密,以满足现代企业对文档工作流自动化和安全性的严苛要求。为了实现这一目标,我们提出一个清晰的、关注点分离的系统架构。该架构将整个解决方案解耦为两个核心部分:一个部署在用户工作
- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
星光银河
深度学习-代表性技术主题/概念层面计算机视觉学习人工智能cnn神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- 【读代码】PDF-Extract-Kit深度解析:最好用的RAG开源PDF解析工具
kakaZhui
pdfAIGC大模型RAGAgentDeepSeek
一、基本介绍PDF-Extract-Kit是由OpenDataLab推出的开源工具包,专注于解决复杂PDF文档的内容解析难题。该项目集成了当前最先进的文档解析模型,通过模块化设计实现灵活的功能组合,支持布局检测、公式识别、表格解析等多项核心功能。其最大特点在于:多模态解析能力:支持文字、公式、表格、图像等元素的联合解析工业级鲁棒性:在模糊扫描件、水印文档等复杂场景下仍保持高准确率开箱即用体验:提供
- 机器视觉:ransac算法详解
无水先生
数字图形和图像处理算法计算机视觉
目录一、说明:二、算法步骤三、算法代码四、其它补充一、说明:RANSAC是一种常用的参数估计方法,全称为RandomSampleConsensus(随机抽样一致性)。它通过随机选择数据中的一部分,然后根据这些数据拟合模型,统计模型与其他数据的偏差,最终筛选出符合一定阈值的数据,用于估计参数。RANSAC可以应用于很多领域,如计算机视觉、机器人和地理信息系统等。其优点在于对噪声数据和异常值有很强的鲁
- HALCON: HALCON 20.11.0.0 Progress主要新特性
机器视觉001
HALCONHALCON
HALCON:HALCON20.11.0.0Progress主要新特性改进了基于形状的匹配在HALCON20.11中,对基于形状匹配的核心技术进行了改进,尤其是针对低对比度和高噪声的场景。现在可以自动估计更多的参数。这增加了低对比度和高噪声的情况下的可用性、匹配率和鲁棒性在。DotCode解码在HALCON20.11中,数据编码解码器已经扩展为新的编码类型DotCode。这种类型的2D代码基于一个
- (Note)音频向量化表示
音频向量化表示经典语音特征(MFCC等)语音信号的传统特征提取方法包括MFCC(梅尔倒谱系数)、PLP等,用于描述语音的频谱包络信息。这些特征设计依据生理听觉模型,在ASR、情感识别等任务中长期有效。但它们仍属浅层特征,无法自动学习更高阶的语言和语音信息,对说话人和环境的鲁棒性有限,通常需配合复杂模型来提高性能。梅尔倒谱系数特征示意图自监督语音模型(Wav2Vec、HuBERT等)近年来,语音领域
- 九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的“隐形杀手“
九章数学体系
数学建模拓扑学人工智能神经网络
九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的"隐形杀手"摘要传统人工智能模型在面对边缘场景时常常表现出鲁棒性不足的问题,本文深入分析发现,这种现象的本质根源在于模型缺乏显式的定义域约束,导致无界化假设成为影响AI鲁棒性的"隐形杀手"。文章系统阐述了无界假设如何引发对抗样本脆弱性和数值不稳定等核心问题,并引入九章数学体系的定义域约束理论,为解决这些问题提供了全新的数学视角和工程实现路径。研究表明,通过
- 国米夏窗豪赌:奥纳纳回归+锋线强援剑指双线复兴
花开半谢
笔记
国际米兰在刚刚结束的世俱杯1/8决赛中0-2完败于弗鲁米嫩塞,冲击冠军梦想戛然而止。这场失利不仅暴露了球队的临场状态问题,更揭示了阵容的关键短板。门将位置成为焦点,高龄的索默本场表现挣扎,赛后评分仅5.9分。球迷虽认为失利非他一人之责,但其状态下滑已是不争事实。夏窗换血势在必行。一个令人瞩目的潜在选项浮出水面——回购旧将奥纳纳。媒体消息显示,曼联正积极追求维拉门神大马丁,有意出售奥纳纳腾出薪资空间
- 利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架
三谷秋水
智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要,但由于演示收集和高维控制的挑战,其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈,但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数,这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
- 深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据
郎郎不会飞
深度学习目标识别python深度学习
深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一,给大家拜个年,祝大家鼠年吉祥,万事如意,趁着喜气,把Yolov3训练自己的数据过程,记录一下,共勉共进。同样,无人机搭载山狗拍摄的视频,目标检测的种类是模型tank和airplane,部分效果图镇贴:数据集准备首先需要将自己的数据集准备好,不同场景下的目标数据尽
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
YOLO计算机视觉应用YOLO人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
- NLP随机插入
Humbunklung
机器学习自然语言处理人工智能pythonnlp
文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法,其核心思想是在原句中随机选择若干位置,插入与上下文相关的词语,从而生成新的训练样本。这种方法能够增加句子的多样性,提高模型对不同词序和表达方式的鲁棒性。示例原句:机器学习可以提升数据分析的效率。随机插入后(插入“显著”):机器学习可以显著提升数据分析的效率。Python代码示例下面是一个简单的随机插入实现,假设我们有一
- 图14CLIP 模型在 “分布偏移场景” 下的鲁棒性优化策略|学习笔记
学渣67656
笔记人工智能
一、先明确:左图的核心对比维度左图的横轴是“模型在标准分布上的准确率”,纵轴是“模型在分布偏移数据集上的准确率”,本质是对比“不同模型/策略在“标准性能”与“鲁棒性”之间的权衡,图中每条曲线代表一类模型/策略的“标准性能-鲁棒性”趋势,而红色箭头标注的“AdapttoImageNet”是一种“干预策略”,作用于CLIP模型后,使其性能点落在对应曲线上。二、左图中6条曲线的含义(按图例颜色+模型类型
- 水文学模型学习笔记:马斯京根(Muskingum)河道汇流算法
Lunar*
水文算法学习笔记
引言在水文学和水资源管理中,河道汇流演算是一个至关重要的环节。它用于预测洪水波在河道中向下游传播时的形态变化,是进行洪水预报、水库调度和防洪规划的基础。马斯京根法(MuskingumMethod)是其中最经典和应用最广泛的河道汇流计算方法之一。本文将从马斯京根法的基础理论出发,推导其演算方程,并重点解析一种更稳定和精确的改进方法——分段连续马斯京根法,最后提供并解读一个完整、鲁棒的Python实现
- Nuttx之nxsched_add_blocked
慢走胜过快跑
NUTTXRTOS
声明:此处代码分析,来源与nuttx12.8.0版本。在分析之前,需要一图镇楼。/*****************************************************************************Name:nxsched_add_blocked**Description:*ThisfunctionaddsaTCBtooneoftheblockedstatet
- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(理解Function Calling)如何使用 Function Calling 且保证鲁棒性?
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【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(理解FunctionCalling)如何使用FunctionCalling且保证鲁棒性?【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(理解FunctionCalling)如何使用FunctionCalling且保证鲁棒性?文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(
- 优格杂志优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录
QQ296078736
人工智能
优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录城市养生社区养老模式下老年人心理护理需求乌云高娃1-3走进超声医学的奇妙世界:揭秘超声技术的多样性胡丽丽4-6做有温度的产科护理,筑牢母婴安全防线鲁娜李襄君7精准翻身干预:降低压疮发生率的新方法陈思8月经紊乱与潜在疾病的关联马占兰9师者说让体育课成为生命成长的摇篮杜俊义10读说写教学模式在英语课堂如何人文化实施李刚强11巧借小学数学教学,培育学生数学思
- 【MPC】模型预测控制笔记 (6):不确定模型的鲁棒MPC
车队老哥记录生活
模型预测控制MPC笔记算法
目录前言不确定模型稳定性分析MATLAB实例1-忽略微小得模型参数误差MATLAB实例2-忽略模型中的非线性项附录1附录2前言致谢【模型预测控制(2022春)lecture4-2RobustMPC】不确定模型假设系统的真实模型为:xk+1=Axk+B(uk+δ1(xk,uk))+δ2(xk)(1)x_{k+1}=Ax_k+B(u_k+\delta_1(x_k,u_k))+\delta_2(x_k)
- VINS-FUSION 优化-在线同步时间td校准
云端舞步
VINS-FUSIONvins-fusion重投影误差视觉误差因子同步时间td校准外参校准雅克比
论文结合源码详细介绍VINS-FUSION优化-在线同步时间td校准。视觉惯性里程计中,不同传感器之间的测量时间同步对于系统的精度和鲁棒性都至关重要。在实际操作时,由于传感器触发和传输过程延迟,在不同传感器测量会出现时间偏移,即时间不同步。所以本文将camera和IMU之间的数据流时间偏移td加入优化系统中,在线实时估计同步时间td。camera和IMU数据流之间的时间偏移td如下图所示:一、同步
- Markdown语法
蓝胖子不会敲代码
小编的学习之路程序人生
Markdown一、Markdown是什么?Markdown是一种轻量级标记语言,创始人为约翰·格鲁伯(JohnGruber)。它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成有效的XHTML(或者HTML)文档。这种语言吸收了很多在电子邮件中已有的纯文本标记的特性。由于Markdown的轻量化、易读易写特性,并且对于图片,图表、数学式都有支持,许多网站都广泛使用Markdown来撰写帮助文
- 模型集成:提升机器学习模型性能的有效策略及实践
t0_54program
大数据与人工智能机器学习人工智能个人开发
在机器学习领域,模型集成是一种常见且有效的方法,它旨在提高模型的性能和泛化能力。简单来说,模型集成就是通过多种方式将多个模型组合起来,以提升对单个问题的处理表现。模型集成的优势模型集成具备诸多优点,它能够增强机器学习模型在未知数据上的性能、鲁棒性和泛化能力。以基于树的算法为例,它们擅长利用多棵树的集成来提升整体性能,在某些特定任务中表现出色。而对于神经网络模型,虽然在一般情况下,单个模型足以刻画特
- TIP-2025《Data Subdivision Based Dual-Weighted Robust Principal Component Analysis》
Christo3
机器学习人工智能机器学习算法
核心思想分析这篇论文提出了一个新颖的主成分分析(PCA)方法,称为DataSubdivisionBasedDual-WeightedRobustPrincipalComponentAnalysis(DRPCA),旨在解决传统PCA在处理包含噪声和异常值的数据时的鲁棒性问题。其核心思想包括以下几个方面:数据细分与双权重机制:传统PCA假设数据已中心化,并使用平方l2l_2l2-范数,这对噪声和异常值
- Python, Go, Rust 开发景德镇陶瓷烘焙工艺开发APP
以下是为景德镇陶瓷烘焙工艺开发的“CeramicTech”专业级APP技术方案,结合Python、Go、Rust的技术优势及陶瓷工艺的核心原理,实现从原料分析到烧成模拟的全流程数字化:---###**一、系统架构设计**```mermaidgraphLRA[移动端/Web]-->B(Rust高性能引擎)B-->C[Python科学计算层]B-->D[Go微服务集群]C-->E[(陶瓷知识图谱)]D
- 基于Python+OpenCV实现SIFT
2301_79809972
pythonpythonplotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)是一种在计算机视觉中广泛应用的局部图像特征描述子。由于其具有尺度不变性、旋转不变性和对光照变化、仿射变换和噪声的鲁棒性,SIFT在图像匹配、物体识别、三维重建等领域
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key