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卓伊凡
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- 无法访问 GitHub?教你如何轻松解决
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在开发过程中,GitHub是开发者不可或缺的代码托管平台。然而,由于网络环境或地区限制,国内用户有时会遇到无法访问GitHub的问题。本文将详细介绍几种常见原因及解决方法,帮助你快速恢复对GitHub的访问。一、常见原因及解决方案1.DNS解析问题DNS解析问题是最常见的原因之一,可能导致GitHub的域名无法正确解析为IP地址。解决方法:更换公共DNS:将本地DNS服务器更换为公共DNS,例如G
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
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一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 《当人工智能遇上广域网:跨越地理距离的通信变革》
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在数字化时代,广域网作为连接全球信息的纽带,让数据能够在不同地区的网络之间流动。然而,地理距离给广域网数据传输带来诸多挑战,如高延迟、低带宽、信号衰减和不稳定等问题。幸运的是,飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向,开启了广域网传输的新篇章。广域网传输面临的地理挑战广域网覆盖范围极为广泛,可连接不同城市、国家甚至跨越洲际,这使得数据传输要跨越漫长的地理距离。以跨国公司的广域网为例,其总
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一、开篇:AI革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代,灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则":•不颠覆的智慧:MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新:大模型仅承担"认知苦力",在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程:通过D2R映射、低代码工具、元数据治理实现可落地的智能装配二、核心价值:智能开发的工业流水线技术要素原子化拆解将复杂需求分解为可执行的"技术
- Python实现微信自动发送消息
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实现需求:Python定时发送微信消息importpyautoguiaspgimportpyperclipaspcfromapscheduler.schedulers.blockingimportBlockingScheduler"""实现定时自动发送消息"""#操作间隔为1秒pg.PAUSE=1name='Hello~'msg='是时候点餐啦!!'defmain():#打开微信pg.hotkey
- 递归实例:登台阶问题:假如有n个台阶,一次只能上1个台阶或2个台阶,请问走到第n个台阶有几种走法?@C语言
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假如有n个台阶,一次只能上1个台阶或2个台阶,请问走到第n个台阶有几种走法?为便于读者理解题意,这里举例说明如下:假如有3个台阶,那么总计就有3种走法:第一种为每次上1个台阶,上3次;第二种为先上2个台阶,再上1个台阶;第三种为先上1个台阶,再上2个台阶。输入为n,输出为走到第n个台阶有几种走法Input3Output如果输入是3,走到第3个台阶的走法总计有3种,1,1,1和1,2和2,1,输出为
- 某人想将手中的一张面值100元的人民币换成10元、5元、2元和1元面值的票子。要求换正好40张,且每种票子至少一张。问:有几种换法?(C语言)
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一、首先分析题目有两点1、总和是100元。2、一共分为四十张且每种至少有一张。二、思路分析。10元的为s张,5元的为w张,2元的为e张,1元的为y张。n为有几种换算法首先,每个至少有一张a>=1,b>=1,c>=1,d>=1。#includeintmain(){inttotal;for(ints=1;s<=10;s++){for(intw=1;w<=20;w++){for(inte=1;e<=40
- 读取一个字符串,字符串可能含有空格,将字符串逆转,原字符串与逆转字符串进行比较@C语言
热心市民小汪
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读取一个字符串,字符串可能含有空格,将字符串逆转原来的字符串与逆转后字符串比较相同,输出0,原字符串小于逆转后字符串输出-1,大于逆转后字符串输出1。例如输入hello,逆转后的字符串为olleh,因为hello小于olleh,所以输出-1SampleInput1helloSampleOutput1-1#include#includeintmain(){charstr[20];charreStr[
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温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT系列教程之图案锁振动反馈实现详解效果预览1.振动功能实现startVibrator(vibratorCount?:number){try{vibrator.startVibration({//设置为'preset',可使用系统预置振动效
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将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- weixin089校园综合服务小程序+ssm(文档+源码)_kaic
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摘要随着我国经济迅速发展,人们对手机的需求越来越大,各种手机软件也都在被广泛应用,但是对于手机进行数据信息管理,对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱,校园综合服务被用户普遍使用,为方便用户能够可以随时进行校园综合服务小程序的数据信息管理,特开发了基于校园综合服务小程序的管理系统。校园综合服务小程序的设计主要是对系统所要实现的功能进行详细考虑,确定所要实现的功能后进行界面的设计,在这中间还要考虑如何
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兜兜转转了半天,发现还是Carl写的好。看过动态规划-基础的读者,大概都清楚。动态规划是将大问题,分解成子问题。并将子问题的解储存下来,避免重复计算。而背包问题,就是动态规划延申出来的一个大类。而01背包,就隶属于背包问题。那什么又是01背包呢?01背包有n件物品,与一次最多能背w重量的背包。第i件物品,重量为weight[i],得到的价值为value[i]。每件物品只能用一次,求解,将那些物品装
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还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被机器学习算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。例如,一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像,用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧,许多数据投毒攻击被提出,以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使模型无法从数据中学习太多信息,从而导致模型在未见
- 在SPSS的单因素方差分析(One-Way ANOVA)中,F值和t值是两种不同的统计量 f/t
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在SPSS的单因素方差分析(One-WayANOVA)中,F值和t值是两种不同的统计量,用于不同的分析场景,具体含义如下:###1.**F值**F值是单因素方差分析中的统计量,用于检验多个组之间的均值是否存在显著差异。它是通过比较组间方差与组内方差的比值来计算的,具体公式为:**F值=组间方差/组内方差**-**F值的意义**:-F值越大,说明组间差异相对于组内差异越大,即不同组之间的均值差异越显
- Google的BeyondCorp 零信任网络
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网络
Google的BeyondCorp是一种零信任安全框架1。简单来说,就是抛弃了传统的以网络边界为基础的安全防护模式,不再认为只要在企业内部网络里就都是安全的,而是把访问控制的重点放在每个用户和设备上。产生背景过去企业常用防火墙等构建安全边界,认为边界内是安全的,边界外有威胁。但随着网络发展,边界变得模糊,攻击技术演进,边界防护效果变差,内部也会出现安全问题。在这种情况下,Google提出了Beyo
- 北单109 德国 vs 意大利
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后端
北单109德国vs意大利两强对攻激战可期进球大战一触即发阵容动态德国:上轮欧国联客场采用「4-2-3-1」阵型,朱利安·布兰特顶替受伤的凯·哈弗茨出任单箭头,穆西亚拉、萨内与阿米里组成前场攻击群。尽管开场先失一球,但球队通过凯文·丹斯特(替补登场后迅速破门)和格雷茨卡的制胜球完成逆转。本轮莱昂·格雷茨卡和卡里姆·阿德耶米有望轮换首发,门将奥利弗·鲍曼继续镇守球门。意大利:上轮主场以「3-5-2」阵
- 卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin
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卷积神经网络中,每个卷积核的尺寸为k×k×Cin,这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。以下是详细解释:1.输入数据的结构输入形状:假设输入数据为三维张量,形状为H×W×Cin,其中:H:高度(Height)W:宽度(Width)Cin:通道数(Channelsin)多通道的物理意义:对于RGB图像,Cin=3(红、绿、蓝三通道)。对于中间层的特征图,Cin可能为64、
- L2-050懂蛇语c++(pta天梯赛。测试点1。)
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这个题目看上去还挺简单的,但是自己做的时候就超时了一开始只有19分。我自己stl学的不是很好,然后一开始自己用的pair和vector一起写的发现了一些小问题改了之后才得19。。。其中两个就是超时问题。可能查找太慢?之后又查看了一些别人写的,参考了使用map和vector混用的方法就很好过了,但是那个测试点1就是过不了。最后,我发现就是首字的处理方式应该优化。一个小小小坑。大家注意。#includ
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一、网络空间安全专业培养方案(示例)本文以武汉大学网络空间安全专业培养方案为例,列举本科期间学习的课程。详情参见:https://cse.whu.edu.cn/rcpy/lxspy/zyjs/wlkjaqzypyfa.htm1、培养目标网络空间安全学科是综台计算机、通信、电子、数学、物理、生物、管理、法律和教育等学科,并发展演绎而形成的交叉学科。培养的本科生要求掌握网络空间安全学科的基本理论、基本
- 开发者必看!添加 RTT 功能的详细指南
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SEGGERRTT(Real-TimeTransfer)是一种高效的实时调试技术,通过J-Link调试器实现主机与目标设备间的双向通信。相比传统调试手段(如串口),RTT无需额外硬件引脚,且传输速度更快,特别适合资源受限的嵌入式场景。本文以NXPKW38芯片为例,详细介绍如何将SEGGERRTT功能集成到SDK工程中,助力开发者快速捕获调试信息。一、准备工作1.安装J-Link软件包确保已安装SE
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随着口腔健康意识的提升,越来越多的人选择种植牙来修复缺失牙齿。然而,种植牙并非一劳永逸,随着时间的推移,种植体也会像天然牙一样出现老化现象,影响种植牙的使用寿命和美观度。盘泰UV种植体,创新采用紫外线照射技术,为种植牙注入抗老化新能量,快速提升骨结合速度,让您的种植牙历久弥新!UV照射,激活种植体表面活性盘泰UV种植体采用特殊波长的UV光对种植体表面进行照射处理,这种处理方式能够有效去除种植体表面
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坚持坚持那些年
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:嵌入式Linux由于其稳定性、可定制性和丰富资源,在智能设备领域得到广泛应用。掌握嵌入式Linux驱动程序设计对于开发者至关重要。本课程从基础知识点出发,详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能,并通过实际操作实践来强化学习,帮助开发者成长为嵌入式Linux驱动开
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
平凡而伟大.
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K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近,而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下:随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步,直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点:简单且易于实现。
- C语言中scanf函数
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scanf包含在几乎每个程序都包含了输入输出,而在C语言函数库中有一批标准输入输出函数,它是以标准的输入输出设备(终端设备)为输入输出为输入输出的对象,而scanf(格式输入)和printf(格式输出)是其中的一组输入输出函数,两者都在头文件中,注意在使用这组函数时应该在源程序的首行写预处理命令。#include//预处理命令scanf函数标准输入设备一般格式为:scanf(格式控制符,地址列表)
- HTML--表格
MK-mm
html前端
HTML表格一,语法表格的标签为,行的标签为,表项的标签为,可以用表示列或行的第一个单元格。格式为:标题表头1表头2...表头n表头表项1......表项n-1...快捷键:table>tr*个数>td*个数二,属性补充:设置表格背景图像,可用bgcolor或background属性,在标签内设置。三,不规则表格使用colspan和rowspan属性建立-跨行:单元格垂直方向合并,语法为单元格内容
- 可视化埋点在React Native中的实践
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前端reactnative前端react.js
本文首发于微信公众号“Shopee技术团队”。1.背景笔者所在团队为Shopee的本地生活前端团队,用户可以在我们的平台购买优惠券,然后去线下门店使用。随着用户规模不断增加,研究用户行为数据可以更好地指导产品功能设计,提供更加优秀的用户体验。用户行为数据的研究首先涉及到如何采集,即我们常说的“埋点”。一直以来,我们项目中的埋点都采用代码埋点,每次新增埋点往往是一些重复性的工作,且需要重新发布代码才
- 计算机基础:源码、反码、补码 、位运算。盘点源码常见的位运算操作,祝您源码阅读更上一层楼。
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源码、反码、补码计算机中对数字的编码表示有三种方式:「原码」,「反码」,「补码」:「原码」:原码表示法在数值前面增加了一位符号位(即最高位为符号位):正数该位为0,负数该位为1。比如十进制10如果用8个二进制位来表示就是00001010,-10就是10001010。「反码」:反码表示方法:正数的反码是其本身;负数的反码是在其原码的基础上,符号位不变,其余各个位取反。「补码」:补码表示方法:正数的补
- MATLAB数据的保存与读取
晚风微凉~
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在工程应用中,我们经常需要将未处理完的数据保存起来以便后期使用,或者在一些复杂计算中,我们需要多次计算过程中,由于系统的工作空间会随着系统的关闭而被释放掉,导致下次使用时无法快速调用,所有需要对数据进行保存与读取。1.核心代码1)数据保存基于MATALB的储存数据的常用命令是"save",使用save会将数据以二进制的方式存储在后缀名)为"文件名字.mat";savedemo01使用该命令会将数据
- Android端ReactNative环境搭建——上
hzulwy
reactnativereactnativeandroidreact.js
前言最近一年,因为公司业务需要,部门引入了rn这门跨段技术来开发业务需求。从去年部门大佬调研rn这个框架到现在已有超过一年的时间了。而我从当时毕业不到1年的小白成长到现在负责维护项目的Android端代码的主力。同时,自己对rn相关的技术有了不少理解。因此,想要分享一些知识点,希望可以帮助到大家。我会以一个专栏的方式述说在这一年当中使用rn开发需求遇到的困难。大家可以借鉴参考下,共同进步!!!使用
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
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设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟