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El Shaddai.plus
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- 常用特征检测算法SURF、SIFT、ORB和FAST
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特征检测算法SURF算法特征检测的视觉不变性是一个非常重要的概念。但是要解决尺度不变性问题,难度相当大。为解决这一问题,计算机视觉界引入了尺度不变特征的概念。它的理念是,不仅在任何尺度下拍摄的物体都能检测到一致的关键点,而且每个被检测的特征点都对应一个尺度因子。理想情况下,对于两幅图像中不同尺度的的同一个物体点,计算得到的两个尺度因子之间的比率应该等于图像尺度的比率。近几年,人们提出了多种尺度不变
- 深入解析BFS算法:C++实现无权图最短路径的高效解决方案
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在无权图中,广度优先搜索(BFS)是解决最短路径问题的高效算法。接下来博主从专业角度深入探讨其实现细节,并给出C++代码示例:目录一、核心原理二、算法步骤三、C++实现关键点1.数据结构2.边界检查3.路径回溯(可选)四、代码实现五、路径回溯实现六、复杂度分析七、适用场景与限制一、核心原理BFS按层遍历节点,确保首次到达目标节点的路径是最短的。其核心特性为:队列管理:先进先出(FIFO)保证按层扩
- 计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析
三年呀
计算机视觉图像处理算法深度学习python目标检测机器学习
SIFT、SURF、FAST、ORB特征提取算法深度解析前言在图像处理领域亦或是计算机视觉中,首先我们需要先理解几个名词:什么是尺度不变?在实际场景中,同一物体可能出现在不同距离(如远处的山和近处的树),导致其在图像中的尺度不同,也引出了多尺度的概念。算法检测到的特征在图像缩放(放大或缩小)后仍能被正确识别和匹配,即尺度不变性。什么是旋转不变?物体在现实中的朝向可能任意(如手机横屏/竖屏拍摄同一物
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什么是雪花算法?雪花算法是由Twitter开源的分布式ID生成算法,用于生成64位的长整型唯一ID。其结构如下:-1位符号位:始终为0-41位时间戳:精确到毫秒-10位工作机器ID:包含5位数据中心ID和5位机器ID-12位序列号:同一毫秒内的自增序号Golang实现以下是一个完整的Golang实现:packagesnowflakeimport("sync""time""errors")//Sno
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——如何通过算法创新与算力优化实现智能跃迁近年来,DeepSeek作为中国AI领域的新锐力量,其技术架构的独特性引发行业高度关注。本文将从技术底层视角,拆解其核心模块设计、算力分配策略与算法进化路径,揭示其快速崛起的工程密码。1.模块化架构:MoE模型的场景适应性突破DeepSeek采用混合专家模型(MixtureofExperts)的变体设计,在千亿参数规模下实现动态任务分配。通过引入「稀疏激活
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目录题目AC代码详解deque语法一道经典的单调队列模板题!!“如果一个选手比你小还比你强,你就可以退役了。”——单调队列的原理——算法学习笔记(66):单调队列-知乎题目P1886滑动窗口/【模板】单调队列-洛谷【普及/提高-】AC代码#includeusingnamespacestd;intn,m;structNode{intid;//编号intval;//大小};dequeq1;//min,
- 冠军算法变体合集再上新!具有新的变异策略和外部归档机制的改进LSHADE-SPACMA算法
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1简介算法提出了一种用于数值优化和点云配准的LSHADE-SPACMA(mLSHADE-SPACMA)的修改版本。首先,提出了一种精确的消除和生成机制,以增强算法的局部开发能力。其次,引入了一种基于改进的半参数自适应策略和基于秩的选择压力的变异策略,改进了算法的进化方向。第三,提出了一种基于精英的外部归档机制,保证了外部种群的多样性,可以加速算法的收敛进度。2.7LSHADE-SPACMA2.7.
- 算法的解题模式Ⅳ
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10.二叉树遍历(BinaryTreeTraversal)二叉树遍历是指按照某种顺序依次访问二叉树中的每个节点,使得每个节点仅被访问一次。前序遍历:根->左->右中序遍历:左->根->右后序遍历:左->右->根示例:输入:root=[1,null,2,3]输出:[1,3,2]解释:中序遍历按照左、根、右的顺序访问节点。可使用递归或栈来按此顺序遍历树。力扣相关题目:257.二叉树的所有路径230.二
- BFS算法——层层推进,最短之路,广度优先搜索算法的诗意旅程(下)
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文章目录引言一.迷宫中离入口最近的出口1.1题目链接:https://leetcode.cn/problems/nearest-exit-from-entrance-in-maze/1.2题目分析:1.3思路讲解:1.4代码实现:二.最小基因变化2.1题目链接:https://leetcode.cn/problems/minimum-genetic-mutation/description/2.2
- 深度学习模型的全面解析:技术进展、应用场景与未来趋势
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1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法,它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别,包括但不限于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)和Transformer模型等。1.2深度学习模型的关键特点深度学习模型的关键特点在于其深度,即
- 基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统:UI界面 + R-CNN + 数据集
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在制造业中,钢材表面缺陷的检测是保证产品质量和生产效率的关键环节。随着工业自动化水平的提高,传统的人工检测已经无法满足快速、精确的检测要求。基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统能够通过计算机视觉自动识别钢材表面的缺陷类型和位置,极大地提升了检测的准确性和效率。本文将详细介绍如何基于深度学习、R-CNN算法和自定义数据集构建一个钢材表面缺陷检测系统。内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计
- 洛谷题单python解 【算法1-1】模拟与高精度
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P1009[NOIP1998普及组]阶乘之和deffac(n):ifn==0orn==1:return1else:returnn*fac(n-1)s=int(input())fac_sum=0forjinrange(1,s+1):fac_sum+=fac(j)print(str(fac_sum))
- C语言学习,插入排序
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C语言,插入排序是一种简单直观的排序算法,插入排序是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。示例://插入排序函数voidinsertionSort(intarr[],intn){for(inti=1;i=0&&arr[j]>key){arr[j+1]=arr[j];j=j-1;}arr[j+1]=key;}}//打印voidprintArray(inta
- java设计模式单件模式_Head First设计模式(5):单件模式
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更多的可以参考我的博客,也在陆续更新inghttp://www.hspweb.cn/单件模式确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访点。例子:学生的学号生成方案,是在学生注册后,通过录入学生的基本信息,包括入学学年、学院、专业、班级等信息后,保存相应的资料后自动生成的。学号生成器的业务算法为:入学学年(2位)+学院代码(2位)+专业代码(2位)+班级代码(2位)+序号(2位)1.目录image2.
- 基于ThinkPHP 5~8兼容的推荐算法类实现,
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在现代推荐系统中,随着用户量和物品量的增长,传统的推荐算法可能会面临性能瓶颈。本文将介绍如何基于ThinkPHP实现一个高性能的推荐系统,结合显性反馈(如兴趣选择)、隐性反馈(如观看时长、评论、点赞、搜索等)、行为序列分析和关键词拆分(支持中文)等功能,并通过优化方案支持大规模用户场景。目录推荐系统简介数据库设计推荐算法类的实现优化方案总结与扩展推荐系统简介推荐系统的目标是根据用户的历史行为,预测
- 计算机考研之数据结构:大 O 记号
CS创新实验室
考研复习408考研数据结构
《数据结构》不仅是计算机考研408的必考科目,也是很多自命题学校要考的科目。这里将刊登系列文章,对《数据结构》这门课的某些问题进行讲解,供学习者参考。在计算机科学领域,算法的效率至关重要。随着数据规模的不断增大,一个高效的算法能够显著提升系统性能,而低效的算法则可能导致程序运行缓慢甚至无法正常工作。为了准确评估算法的效率,我们需要一种科学的方法来衡量算法随着输入规模增长时的运行时间或空间使用情况。
- Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景
Java资深爱好者
深度学习推荐算法
SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,用于处理和分析大规模数据。以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述:一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法:逻辑回归:用于二分类问题,通过最大化对数似然函数来估计模型参数。支持向量机(SVM):用于分类和回归问题,通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。决策树
- 实测|用DeepSeek批量生成头条爆款标题,1小时搞定1周工作量!效率提升300%的秘诀全公开
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一、[痛点直击]创作者的标题困境标题内卷:头条每天新增200万条内容,90%的文章因标题平庸被算法“雪藏”。时间黑洞:人工想1个爆款标题平均耗时15分钟,团队日均消耗6小时。数据玄学:模仿热门标题却跑不出量,平台规则变化永远追不上。用户共鸣:“上月写了30篇优质长文,阅读量全不过万,问题竟出在标题上!”——某科技领域创作者自述二、[技术革命]DeepSeek的标题生成黑科技1.爆款基因解码系统实时
- 八大经典排序算法
BUG 劝退师
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八大经典排序算法目录算法概览算法详解冒泡排序选择排序插入排序希尔排序归并排序快速排序堆排序计数排序性能对比1.算法概览排序算法平均时间复杂度空间复杂度稳定性排序方式冒泡排序O(n²)O(1)稳定In-place选择排序O(n²)O(1)不稳定In-place插入排序O(n²)O(1)稳定In-place希尔排序O(nlogn)O(1)不稳定In-place归并排序O(nlogn)O(n)稳定Out
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七公子77
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一、虚拟DOM的核心概念虚拟DOM(VirtualDOM)是一个轻量级的JavaScript对象,它是对真实DOM的抽象表示。在Vue中,组件模板会被编译成虚拟DOM树,通过Diff算法对比新旧虚拟DOM,计算出最小化的DOM操作,最终批量更新真实DOM。二、为什么需要虚拟DOM?1.直接操作DOM的问题性能瓶颈:DOM操作是浏览器中最昂贵的操作之一,频繁操作会导致性能下降。手动优化困难:开发者需
- 程序三大结构详解:顺序、选择、循环
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C算法数据结构c++pythonjava
目录前言一、顺序结构二、选择结构1.单分支结构2.双分支结构3.多分支结构4.条件匹配结构三、循环结构1.for循环2.while循环3.do-while循环四、总结与建议前言程序设计中,顺序结构、选择结构、循环结构是最基本的控制结构,也是任何程序的核心组成部分。这三种结构可以组合成任意复杂的算法,掌握它们是学习编程的第一步。本文将详细讲解这三种结构的定义、特点,并结合实际示例帮助理解其应用。一、
- ssd训练自己的数据集
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基于SSD算法实现对自己数据集的训练与检测。(该专题以操作为主)SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法,one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的,其主要思路是利用CNN提取特征后,均匀地在图片的不同位置进行密集抽样,抽样时可以采用不同尺度和长宽比,物体分类与预测框的回归同时进行,整个过程只需要一步,所以其优势是速度快。这篇文档主要讲述怎样用SSD算法来实现对自己数据集的训
- 【算法通关村 Day7】递归与二叉树遍历
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算法数据结构
递归与二叉树遍历青铜挑战理解递归递归算法是指一个方法在其执行过程中调用自身。它通常用于将一个问题分解为更小的子问题,通过重复调用相同的方法来解决这些子问题,直到达到基准情况(终止条件)。递归算法通常包括两个主要部分:基准情况(也叫递归终止条件):当问题规模足够小,递归可以停止,通常返回一个简单的结果。递归部分:将问题分解成更小的子问题,并在递归过程中调用自身。为了更清晰地说明递归,我给你一个经典的
- 嵌入式人工智能应用-第四章 KNN 算法介绍 3
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嵌入式人工智能应用人工智能算法linuxknn
KNN算法介绍1KNN介绍1.1基本概念1.1.1主要步骤1.1.2.距离计算:1.1.3进行预测:2分类介绍2.1KNN算法的K值说明2.2K值的选取2.3距离计算2.4KNN算法特点2.5KNN算法流程3实验验证3.1实验代码-具体代码可以从附件下载3.2演示效果1KNN介绍K邻近(K-NearestNeighbors,KNN)是一种广泛使用的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。以下是K邻近
- 美国第3代哈希散列算法之SHA3(Keccak)
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Hash算法哈希算法算法密码学人工智能网络安全
目录(1)Keccak算法简介(2)消息填充规则(3)海绵结构的实现过程(4)内部状态及表示方法(5)Keccak-f置换美国第3代哈希散列算法之SHA3(Keccak)(1)Keccak算法简介Keccak算法是美国国家标准与技术研究院(NIST)发起的SHA3竞赛的获胜算法,采用的是新型的海绵结构。根据摘要值长度的不同可以分为Keccak224、Keccak256、Keccak384、Kecc
- 蓝桥杯学习大纲
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(致酷德与热爱算法、编程的小伙伴们)在查阅了相当多的资料后,发现没有那篇博客、文章很符合我们备战蓝桥杯的学习路径。所以,干脆自己整理一篇,欢迎大家补充!一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向:1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公
- 【Python 语法】heapq 模块
一杯水果茶!
python
堆的应用场景主要功能示例:使用`heapq`实现优先队列heapq是Python标准库中用于实现堆队列(heapqueue)算法的模块。堆队列是一个基于堆(heap)数据结构的优先队列,它能在O(logn)时间内执行插入、删除最小元素等操作。Python中的heapq模块实现的是一个最小堆(min-heap),即堆顶元素是堆中的最小元素。堆的应用场景优先队列:heapq可以用来实现优先队列,按优先
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
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人工智能机器学习聚类
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
- 初识pytorch
m0_73286250
pytorch人工智能python
一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系,我们可以将它们放在人工智能(AI)的大框架中来看。机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一个子集,也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示:三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理(NLP)3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)
- 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
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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
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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
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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