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AI编程自动化低代码
自动化代码生成、低代码/无代码开发、算法优化实践等新兴技术在软件开发领域正逐渐崭露头角。这些技术为开发者提供了更高效、更便捷的开发方式,大大提升了软件开发的效率和质量。本文重点探讨的是这些技术在实际应用中的价值和优势。1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术,通过分析需求和已有代码,生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量,提高开发效率。
- python反弹shell
46497976464
linux网络运维服务器
你是想问Python如何实现反弹shell吗?反弹shell是一种通过远程连接获取受害者计算机的shell权限的攻击技术。使用Python反弹shell的方法如下:首先,在本地计算机上运行一个监听程序,等待连接。然后,在受害者计算机上运行一个Python脚本,该脚本将连接到本地计算机的监听程序。当连接建立后,就可以通过本地计算机上的shell命令控制受害者计算机。具体的代码实现可以参考如下:本地计
- 信创背景下应用软件迁移解析:从政策解读到落地实践方案
tianzhiyi1989sq
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一、信创背景与政策解读1.1什么是信创?信创(信息技术应用创新)是指用我国自主研发的基础软硬件产品实现对国外产品的替代,特别是在CPU、GPU及操作系统等关键领域。其核心目标是解决核心技术"卡脖子"问题,构建安全可控的IT底层架构和标准。1.2国家政策导向根据"十四五"《软件和信息技术服务发展规划》:战略高度:软件产业已上升为国家战略关键任务:提升关键软件供给能力(操作系统、数据库等)壮大信息技术
- 音频采样数据格式
melonbo
百问-音视频音视频
音频信号在模拟到数字转换时,会涉及到多个关键参数,如采样率、位深度、通道数等。下面是常见的音频采样数据格式及其相关概念:1.采样率(SampleRate)采样率指的是每秒钟对音频信号进行采样的次数,单位为赫兹(Hz)。常见的值如下:44.1kHz:常用于音频CD和大多数音乐文件格式(如WAV、MP3)。48kHz:常用于专业音频录制、电影和视频音频处理。96kHz、192kHz:常用于高保真音频(
- LangGraph深度解析:构建持久化、可观测的智能体工作流
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- 大数据ETL工具比较:Sqoop vs Flume vs Kafka
AI天才研究院
AI人工智能与大数据大数据etlsqoopai
大数据ETL工具比较:SqoopvsFlumevsKafka关键词:大数据ETL、Sqoop、Flume、Kafka、数据迁移、日志采集、消息队列摘要:在大数据生态中,ETL(抽取-转换-加载)是数据价值挖掘的关键环节。不同业务场景对数据传输的实时性、可靠性、数据类型有差异化需求,催生了Sqoop、Flume、Kafka等特色鲜明的ETL工具。本文从核心架构、工作原理、性能指标、实战案例四个维度,
- 提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术
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APP加固方式iOSAPP加固是优化APK安全性的一种方法,常见的加固方式有混淆代码、加壳、数据加密、动态加载等。下面介绍一下iOSAPP加固的具体实现方式。混淆代码:使用ProGuard工具可以对代码进行混淆,使得反编译出来的代码很难阅读和理解。使用方式:在build.gradle文件中配置proguard-rules.pro文件,然后在项目构建时执行混淆。加壳:使用加壳工具对APK文件进行加壳
- Python实现语音识别功能,只需3个步骤!
调用科大讯飞语音听写,使用Python实现语音识别,将实时语音转换为文字。首先在官网下载了关于语音听写的SDK,然后在文件夹内新建了两个.py文件,分别是get_audio.py和iat_demo.py,并且新建了一个存放录音的文件夹audios,文件夹内存放录音文件input.wav,我的整个文件目录如下:asr_SDK(文件名)├─Readme.html├─audios│└─input.wav
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mysql中函数random
...nt_r($arr,true)."";}//发红包函数functionhongbao($money,$min,$max,$num,$arr=array(),$first='yes'){if($first=='yes'){//由于红包是以分为单位所以先转换单位,1元=100分,但只需转换一次$money=$money*100;$min=$mi...random()函数可以用于返回范围0(包括)
- 深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类
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贝叶斯垃圾邮件分类的核心逻辑是基于贝叶斯定理,利用邮件中的特征(通常是单词)来计算该邮件属于“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的概率,并根据概率大小进行分类。它是一种朴素贝叶斯分类器,因其假设特征(单词)之间相互独立而得名(虽然这在现实中不完全成立,但效果通常很好)。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的
- YOLOv11革命性升级:基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构,实现移动端推理性能飞跃
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引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代,目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统,从移动端AR应用到工业质检,目标检测无处不在。然而,随着应用场景的多样化,特别是移动端和边缘设备的普及,对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法作为目标检测领域的领军者,一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
- 从零开始:Python实现语音识别的完整教程_副本
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从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要:本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起,逐步深入到实际代码实现,涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节,最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
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在当今的云原生计算领域,容器和Kubernetes的应用极为广泛。尽管Kubernetes是一项相对较新的技术,但众多全球企业已在生产环境中用它来管理关键业务应用程序。它之所以广受欢迎,得益于其一系列强大的功能,如增强的安全性、更出色的微服务管理能力、更高的可观测性,以及更高效的扩展和资源利用。什么是Kubernetes?Kubernetes,常简称为k8s,是谷歌实验室于2014年开发的开源容器
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从零开始:用Python构建AI语音识别应用的完整指南关键词:Python语音识别、AI语音处理、语音转文本、SpeechRecognition库、端到端模型摘要:本文从0到1带您掌握用Python构建AI语音识别应用的全流程。我们将用“给小学生讲故事”的方式,拆解语音识别的核心概念(如音频采集、特征提取、模型解码),结合代码实战(从调用API到自定义模型),并覆盖环境搭建、常见问题和未来趋势。无
- Oracle 进阶语法实战:从多维分析到数据清洗的深度应用(第四课)
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在《Oracle树形统计再进阶》(第三课)基础上,我们跳出传统SQL聚合框架,探索Oracle特有的高级语法特性,包括多维分析神器MODEL子句、数据清洗利器正则表达式、PL/SQL存储过程优化,以及基于执行计划的查询调优技巧。这些技术能解决传统方法难以处理的复杂场景,如动态列生成、不规则数据清洗、批量数据处理等。一、MODEL子句:多维数据建模与动态透视业务场景:动态生成各部门全年度各季度请假类
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黑盒测试用例设计方法黑盒测试用例设计方法包括:等价类划分法、边界值分析法、判定表法、因果图法、正交实验法、状态迁移法、流程分析法等。一、测试设计方法1.等价类分析法1.什么是等价类划分法**等价类(EquivalenceClass)**是一种软件测试技术,旨在减少测试用例数量,同时确保测试的全面性。其核心思想是将输入域划分为若干子集,每个子集中的输入条件被认为是等效的。等价类的基本概念:输入域:指
- 软件测试分类
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目录一、按测试技术划分1、白盒测试2、黑盒测试3、灰盒测试二、按测试阶段划分1、单元测试2、集成测试3、系统测试4、验收测试(正式验收测试、Apha测试、Beta测试)三、按被测试对象是否运行划分1、动态测试2、静态测试四、按不同的测试手段划分1、手工测试2、自动化测试五、按软件质量特性内容划分1、功能测试(界面测试)2、可靠性测试3、易用性测试4、性能测试(负载测试、压力测试、并发测试、稳定性测
- Unity引擎开发:VR渲染技术_(19).VR项目实例开发
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VR项目实例开发在本节中,我们将通过一个具体的虚拟现实项目实例,详细介绍如何在Unity引擎中实现VR渲染技术。我们将从项目的基本设置开始,逐步讲解如何创建VR场景、配置相机、添加交互元素、优化性能等方面的内容。通过本节的学习,您将能够掌握在Unity中开发VR项目的基本流程和技术要点。1.项目基本设置1.1创建新的VR项目首先,打开UnityHub并创建一个新的项目。选择“3D”模板,然后在项目
- 分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测
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分类matlab神经网络
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍近年来,随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升,人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中,反向传播神经网络(BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络)凭借其强大的非
- 敏感数据流动治理:API 调用中的动态脱敏技术实践
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在数字化转型加速推进的当下,API已成为企业数据流通的"神经网络",但伴随而来的敏感数据泄露风险正呈指数级增长。Gartner报告显示,2023年全球企业数据泄露事件中,39%源于API接口滥用,而传统静态脱敏技术在复杂业务场景下的防护效能已下降42%。动态脱敏技术作为应对API数据流动安全的核心方案,通过实时识别、智能处理、动态响应的全流程防护,正成为企业构建数据安全流动体系的关键技术支撑。保旺
- 非结构化文档的自动化敏感标识方法技术解析
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在数字化时代,企业与组织面临的数据形态正发生深刻变革。据统计,非结构化数据占企业数据总量的80%以上,涵盖文本、邮件、PDF、日志、社交媒体内容等多种形式。这些数据中往往蕴含着大量敏感信息,如个人身份信息、商业机密、医疗记录等,一旦泄露将造成严重的安全风险。然而,非结构化文档缺乏统一的数据模型和格式规范,传统基于结构化数据的敏感信息识别方法难以直接应用,面临着三大核心挑战:语义理解复杂性:自然语言
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信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- C# Lambda表达式:从匿名方法到优雅简洁的代码革命
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本文将系统解析Lambda表达式的演变历程、核心语法和实战应用,帮助开发者彻底掌握这一革命性特性:一、演进背景:为什么需要Lambda表达式?C#2.0匿名方法的痛点MyDeldel=delegate(intx){returnx+1;};//原始匿名方法冗余的delegate关键字必须显式声明参数类型语法臃肿(平均比Lambda多70%字符)C#3.0的解决方案Lambda表达式通过类型推断和语法
- 1.3 基于蜂鸟E203处理器的RISC-V指令扩展技术
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蜂鸟E203处理器risc-v嵌入式硬件算法学习
一、RISC-V指令集架构RISC表示精简指令集计算机(ReducedInstructionSetComputer,RISC),RISC-V指令集架构是一种新兴的指令集架构,它源自加州大学伯克利分校。RISC-V架构具有精简、模块化以及可扩展等特点,开发人员可以通过组合或扩展不同的指令集,几乎可以构建适用于各个领域的微处理器。相比于传统的指令集架构,RISC-V架构主要具有以下特点:(1)模块化的
- 2025年 UI 自动化框架使用排行
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亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】</
- Java 解析JSON的 6 种方案
奔向理想的星辰大海
Java研发实用技巧javajson数据库
1.使用Jackson:业界标配功能特点强大的序列化和反序列化:支持将JSON字符串转为Java对象,也支持将Java对象转换为JSON。支持复杂结构:处理嵌套对象、数组、泛型等场景非常轻松。支持注解:如@JsonIgnore、@JsonProperty等,能精细控制序列化与反序列化的行为。性能高:Jackson的性能非常出色,是很多企业级项目的首选。代码示例1.JSON转对象(反序列化)impo
- java操作JSON
呜呜你好特别
javajson开发语言
一、Jackson概念1、作用它是用来前后端的交互功能,属于SpringMVC二、ObjectMapper2.1、作用是用来后端接收的json数据转换成各种格式。也可以转换各种格式2.1.1、第一步,初始化ObjectMappermapper=newObjectMapper();2.1.2、写到文件中Useruser=newUser("243582","h2435823336");//mapper
- AMD机密计算虚拟机介绍
李天琦
云计算程序人生学习AMD机密计算机密计算云主机虚拟化
一、什么机密计算虚拟机机密计算虚拟机是一种基于硬件安全技术(如AMDSecureEncryptedVirtualization,SEV)的虚拟化环境,旨在保护虚拟机(VM)的运行中数据(包括内存、CPU寄存器等)免受外部攻击或未经授权的访问,即使云服务提供商或管理员也无法窥探。AMD关键技术SEV(SecureEncryptedVirtualization):通过内存加密和密钥隔离,为每个虚拟机分
- 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。
- java中操作JSON字符串
莫笑皮皮猪
随笔javajson开发语言
java操作JSON串在java操作JSON字符串中,通常分为两种,一种是有对象对应的,一种是没有对象对应的有对象对应的话,可以转换成vo对象的集合没有对象对应的,可以转换成JSON对象来进行相应操作无论有对象对应还是没有对象的,解析复杂的JSON串(多级JSON),解析完之后,没有被解析的子JSON,还是以JSON字符串的形式存在,被解析的以对象的形式存在我们操作数据,一般都是把JSON串转换成
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,