- 《了解孩子,静待花开》听后感
阳光_辉雨
首先感谢我们学校为我们家长安排这一场学习,再要感谢刘君园长为我们分享如何做一位“守望”的父母。听完课程我的感受可以用一个成语“言传身教”来表达。“言”,好孩子都是被夸出来的,我们不要吝啬对孩子的鼓励,赞美,越鼓励他就会越有动力,自信心也会大增,也更敢于挑战。当他完成一件事情以后,我们夸奖他的时候,不能泛泛地用一句“你好棒!”“你好厉害!”来敷衍他,而是要具体到某个细节,他才会感受到你是真正的在赞美
- 安全隔离上网的有效途径:沙箱
Canon_YK
零信任防泄密源代码防泄密安全网络服务器网络安全web安全
在数字化浪潮日益汹涌的今天,网络安全成为了不可忽视的重要议题。沙箱技术作为一种高效的隔离机制,为企业和个人提供了一种在享受网络便利的同时,保障系统安全的解决方案。本文旨在深入探讨沙箱技术如何做到隔离上网,从而为用户提供一个安全、可靠的上网环境。一、沙箱技术的原理与定义沙箱技术,顾名思义,就像是在计算机系统中构建一个“沙箱”,将应用程序或系统进程的运行限制在这个“沙箱”内,使其无法访问或修改系统核心
- 平滑法时间序列模型原理及Python实践
AI智博信息
数据分析与挖掘python人工智能
平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理,以消除或减弱数据中的随机波动和噪声,从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化,进而对未来数据进行预测。以下是平滑法时间序列模型的详细原理:一、基本原理平滑法时间序列模型基于对历史数据的平滑处理,通过对数据的平均或加权平均,去除数据中的随机波动,使得时间序列数据更加平滑,便于分析和预测。这种方法能够帮助我们更好地理解数据的长期趋势
- 关于写作的这些问题,你真的想过吗?
暖阳阳R
1,你为什么要学写作?写作能帮你带来什么?我学写作的原因(1)想通过文字的方式表达并记录自己的思想、人生;(2)变现写作能帮我带来自我满足、结交志同道合的人,商业机会,经济回报(当然这些都是希望的目标,还没实现)2,为了写作,你愿意付出多少努力?(比如每天花多长时间写,花多长时间做阅读?)自己的内心是一直希望能够写好的,每天愿意花两小时写作,1小时阅读。3,对待写作,你目前时如何做的?和你预想的努
- 相信命运9
哭丧难得
“玄学”,我曾经最常用的说辞。“玄学”是对未来发生事情的预测,以及用微妙改变来使未来转变的行动。举个例子,抽奖和考试,本应无直接联系,但是若抽了奖,便是用了“人品”,没抽到那么就可以保留“人品”,甚至把抽奖的“人品”用在考试上。平时注意积德,并且遵守对自己的承诺,那么“人品”就不会差,事情也就顺利。我对“玄学”半信半疑,大多数时候,“玄学”都起了作用,但是我也怀疑这只是我在事后将一切联系起来。大家
- 今年万圣节消费预测有望创新高,你开始准备了吗?
IPFoxy666
ip
据调查数据显示,2024年大部分美国消费者将会在11月之前开始假日购物,同时,预计美国消费者在今年万圣节的支出会创新高。对于跨境电商卖家来说,节日活动一直是店铺曝光和产品销量增长的大好机会,一定要做足准备。一、分析市场需求2023年的万圣节购物活动期间,糖果、服装和装饰品的销售额超过120亿美元。根据近期的数据调查,大部分的消费者今年计划在这些商品上花费更多。因此要重视万圣节必备的大热品类,关注以
- 公众号怎么赚钱?
创业的迪迪
我接触自媒体比较晚,之前也没有想过要靠自媒体赚钱,至于怎么赚钱,如何盈利,自媒体的赚钱方法这些,更是一无所知。后来自媒体慢慢的流行起来了,为了解决生计问题,我开始尝试着去做自媒体,但毕竟是行外人,不知道如何入手,前期也走了不少弯路。后来机缘巧合,找到了一个专门学自媒体赚钱的平台,就开始学习如何做自媒体,因为刚开始,我选了比较容易的公众号,我主页有我QQ,想了解的伙伴添我好友!提到微信公众号,想必大
- 淘宝/天猫获取sku详细信息 API
weixin_43841111
apipythonjavaphpjavascript大数据数据库架构
在电商领域,准确获取商品的SKU详细信息至关重要。对于商家来说,它有助于管理库存、制定营销策略和优化商品展示。对于开发者和第三方平台而言,可以通过获取SKU详细信息实现商品信息整合、价格比较、订单管理等功能。例如,一个电商数据分析平台可以利用该API收集不同商品的SKU信息,进行市场趋势分析和销售预测。一、技术实现原理接口调用方式:通常采用RESTfulAPI风格,通过发送HTTP请求来获取SKU
- 龙迹之城新手开局选什么职业好 龙迹之城新手职业推荐
诸葛村夫123
龙迹之城新手职业推荐:如何做出明智选择?新手玩家在龙迹之城开局时往往会纠结于选择哪个职业,下面将为大家详解关于“龙迹之城新手职业推荐”,以及如何选择最适合自己的职业。一起来看看吧!而大多数游戏,其实职业高低,都在于氪金力度,原则来说,氪金玩家就是最强的boss,但是近段时间关于内部号的事情不经意间传遍整个游戏圈,如果这类账号真是存在,那就不好办了,下面小编也来聊聊我的看法:对于大多数游戏来说,其实
- 咨询感悟
小海儿2
中原焦点团队张海萍高级四期山西晋中坚持分享第903天2020年8月14日周五最近做咨询师,除有意识的在训练基本功外,每一次都有不同的体会。体会一:这次咨询一直在努力着贴着来访者,让来访者能说更多,在倾诉的过程中有梳理。但结束后反思,感觉是否在了解事情的过程中停留的时间有点长了,以至在探讨接下来的行动中,时间显得仓促不够。是否可以在倾听的过程中更好地把控谈话的方向?今后在了解信息情况的过程中,如何做
- 【图像压缩】奇异值分解SVD灰色图像压缩(可设置压缩比)【含Matlab源码 4358期】
Matlab武动乾坤
Matlab图像处理(进阶版)matlab
✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)神经网络预测与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
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【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
- arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”
硅谷秋水
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arXiv于2019年7月10日上载的GNN综述论文“GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications“。摘要:许多学习任务需要处理图数据,该图数据包含元素之间的丰富关系信息。建模物理系统、学习分子指纹、预测蛋白质界面以及对疾病进行分类都需要一个模型从图输入学习。在其他如文本和图像之类非结构数据学习的领域中,对提取的结构推理,例如句子的依存关系
- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
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boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习算法,主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型:首先,我们用一个简单的模型(如一个常数值)作为预测模型,记为F0(x)F_0(x)F
- 夜深人静
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亲爱的伙伴们:今天晩上听了马龙飞老师的语音我失眠了,作为一个成年人的我们每天都扮演着多个角色,每个角色的背后都有好多声音或者念头冒着出来。我们该如何做得更好呢?我思考半天每个人身份定位很重要,隐藏的三大动力。父母智慧这是一个基础课,也就是父母刚把我们送进幼儿园的大门,执行师小学生的水平。导师班,初中刚毕业。深研班也就刚开始找自己更合适的工作。金钱智慧,也就是点醒我们如何父母的关系与钱的关系人生的必
- 大规模语言模型的书籍分享,从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了
黑客-雨
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在当今人工智能领域,大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现,推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程,有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模,并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
- 【高效学习力】第五课许晓婵的优秀作业
可夏轻创业教练
晓婵老师的作业非常的干净整洁,大家一看就看的很清晰,也很清新,他用是表格版的康奈尔笔记法。所以说她这个作业让人看上去一目了然。无论是这个为什么要跨界?还是如何做,如何成功跨界,如何选择跨界领域,如何在新领域成为顶尖高手,都捋的特别的详细。这个真的是很养眼的一份作业,他如果用复盘三步法,再梳理的话,再梳理一下自己的旧知和下一步行动,就更加的完美了。
- 机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习
Efred.D
人工智能机器学习深度学习人工智能
文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络,目前学界大致把机器学习分为传统机器学习和机器学习两个类别
- 感恩老师
祺汨雾鑫
人们常说:老师像蜡烛,燃烧了自己,照亮了别人。老师是我们成长道路的灯塔,他们教导我们如何做人,如何做事人,如何与人相处。老师的工作很辛苦,无私地为我们付出了心血和汗水,他们这样辛勤的劳动着,却无怨无悔。我们的语文老师和我们相处了六年,我们从幼苗长成大树,她给了我们多少的温暖。老师的一句教诲、一次关心、一次批评……都让我们终生难忘。记得有一次,我有一题作业不会写,可是我又不敢向老师请问。我鼓起勇气向
- 鸿蒙开发(NEXT/API 12)【网络场景识别】 网络加速服务
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鸿蒙开发harmonyos华为网络openharmony鸿蒙系统鸿蒙php
场景介绍应用在订阅网络场景识别后,系统在网络场景实时信息或预测信息发生变化后回调给应用,回调的网络场景信息包括数据传输的链路类型、网络场景类型、数传策略建议、弱信号信息等。接口说明接口名描述on(type:‘netSceneChange’,callback:Callback):void订阅网络场景信息状态变化。off(type:‘netSceneChange’,callback?:Callback
- CVA财务建模课程心得分享End
爱尔兰诗人
8月6号CVA协会重点讲述现金流折现估值法,首先要明确该方法的核心思想,即一家公司的价值是基于其未来可产生的现金流来计算,等于现金流按照能够反映其风险的折现率进行折现的结果。DCF的基本要素包括:加权平均资本成本,自由现金流,终值,企业价值和股权价值。其中需要搞清楚加权平均资本成本WACC,WACC是基于实体的股权资本成本以及债务资本成本计算的综合成本。另外,DCF分析主要依赖预测数据,所以需要注
- 2021-07-18
阡陌不言
如何做到论证精彩?高中时候,大家都写作文,语文老师大概都给你说过一句话:摆事实,讲道理。这六个字太重要了,估计很多人没有认真思考过。讲道理就是抛出论点,摆事实就是拿例来证明观点。你去翻一翻那些最好看的新媒体文章,为什么精彩?因为它论点足够精彩,同时案例也足够精彩,这两个缺一不可。你只罗列论点,太干了,用户读不下去,你只讲案例,用户觉得没有强烈的启发感。论证精彩的目的是什么?让阅读充满愉悦感。阅读愉
- 日常复盘2021-12-30
S的学习笔记
情绪在回温,在高标上反应的有点明显,不过不知道为了跨年周四周五出什么情况,规避风险吧,九安无论过不过年,看情况做个T或者单纯清一半。周四的连板因为三羊马的复牌,出现了一波高潮,高连板率出现了。至于会不会延续前两周的延伸行情,我觉得可能性不大。不过分析再多都只是预测,市场的变化是多端的,不多说了,今天看看盘面随机应变。
- 最坏的结果
爱驻北一号
熬了两年半后,最坏的结果还是来了。我和老公谈了一个晚上,我们相互鼓励,编织着美好的明天给对方打着气。可我们心里知道这是一种怎样的不能承受的痛。从此以后我的生活要翻天覆地的变化了。一切要重新开始了!十九年的舒适换来了明天不可预测的艰难!今晚是这么多年和老公交流最多的一次,我们谈了好多!被命运撵压的粉碎的我们眼里流着泪,脸上带着笑,相互骗着憧憬着美好的未来。多少个不眠之夜,他努力付出多少个困难之时,我
- 【机器学习】朴素贝叶斯
可口的冰可乐
机器学习机器学习概率论
3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立,即在给定类别的条件下,各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立,合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点:速度快:由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率,训练和预测的速度非常快。适用于高维数据:即使在特征数量多的情况下,朴素贝叶斯仍然表现良好
- 入门篇,带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU
今夕是何年,
视觉算法部署深度学习算法人工智能
目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍:CPU是计算机系统的核心,负责执行操作系统和应用程序的指令。它由多个核心组成,每个核心可以独立执行任务。CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务,如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存(如L1、L2和L3缓存),以减少访问主存储器的延迟
- 当你找到真我,自然不会在乎得失,自然懂得为人处事之道——雪漠《空空之外》
林海洋
一旦认知了真心,又能保任真心,你就自然懂得该如何待人处事,如何做选择了,因为你的起心动念都是利众的,是无我的,是有益于别人的。这是圣者跟凡人最大的区别。这时,你做出的所有选择,你的一言一行,都是心性应对外境时生起的无穷妙用。当真心能生起妙用时,你就不会在乎言行间的得失了,你不会像很多人那样算计,也不会像很多人那样计较,便少了很多烦恼。你的心里永远只装着当下,当下的坦然,当下的宁静,当下的安详,以及
- 淘宝返利网VS返利APP:省钱达人如何做出明智之选?
日常购物技巧呀
抖音有返利平台吗,返利高吗?抖音返利app叫什么,高省为什么这么多人用《繁花》中曾言:“财富是积累而来,不要贪图一时暴富”。在这个消费至上的时代,我们如何将每一分钱花在刀刃上,成为了生活中的一大挑战。尤其在抖音这样的购物热土上,你是否也曾为寻找一个可靠的返利平台而苦恼?今天,我们将为你揭秘抖音返利app的神秘面纱,为你省钱购物提供有力的武器——高省app。大家好,我是高省的波西导师。在开始本文的交
- 时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量 含基础模型
机器不会学习CL
智能优化算法时间序列预测支持向量机matlab算法
时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化(PSO)5.优化与模型训练6.模型评估与预测7.流程总结8.MATLAB实现概述二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基
- 【机器学习】广义线性模型(GLM)的基本概念以及广义线性模型在python中的实例(包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归)
Lossya
机器学习pythonscikit-learn线性回归人工智能逻辑回归
引言GLM扩展了传统的线性回归模型,使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量(ResponseVariable)1.2.2链接函数(LinkFunction)1.2.3线性预测器(LinearPredictor)1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型
- 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>
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- 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