- 数学建模清风课程笔记——第二章 TOPSIS法
minpengyuanBITer
数学建模数学建模笔记
TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)可翻译为逼近理想解排序法,国内简称为优劣解距离法。TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能够精确地反映各评价方案之间的差距。评价类问题1TOPSIS法TOPSIS法概念:TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,能充分利用原始数据的信息,其结
- 2027大限将至:90%企业忽视的国产替代风险点
程序员
随着全球经济格局的演变和科技的飞速发展,国产替代已成为我国企业发展的重要趋势。然而,令人担忧的是,90%的企业似乎忽视了其中潜藏的风险点。在2027年这个关键时间节点临近之际,这些风险点如同一颗颗潜在的炸弹,随时可能对企业的生存和发展造成巨大冲击。本文将深入探讨这些被忽视的风险点,希望能为企业提供一些有益的启示和建议。一、技术差距与研发困境在国产替代的进程中,技术差距是企业面临的首要风险点。尽管我
- 如何写一个电梯程序?
电气外传
自动化电气自动化程序人生
如题,想通过小编的简单描述,就算您行业差距较大也能对电梯有一个不一样的理解。照例欢迎各位看官的深入探讨和批评指正。电梯已经是我们生活中不可或缺的一部分了,它提供的垂直交通方式已经成为我们楼房的核心大动脉。现在的民用高层电梯多采用微机控制方案,冗余速度和群控能力都很强大;而且民用高层电梯属于特种设备,需要有资质厂家和人员才可以安装和运维。这使得它的专业性进一步变强。显而易见小编也干不了那么专业的事情
- 【TOGAF系列】架构开发方法(ADF)第八章
东临碣石82
架构
第8章:D阶段:技术架构8.1目标D阶段的目标是:开发目标技术架构,使架构愿景、目标业务、数据和应用构建块能够通过技术组件和技术服务交付,以解决架构工作说明书和利益相关者关注的问题根据基线和目标技术架构之间的差距确定候选架构路线图组件8.2输入本节定义了阶段D的输入。8.2.1企业外部参考资料架构参考资料(见TOGAF标准——架构内容)候选产品的产品信息8.2.2非架构输入架构工作请求(见TOGA
- 【TOGAF系列】架构开发方法(ADF)第四章
东临碣石82
架构
4.1目标B阶段的目标是:制定目标业务架构,描述企业需要如何运营以实现业务目标,并以解决架构工作声明和利益相关者关切的方式响应架构愿景中规定的战略驱动因素根据基线和目标业务架构之间的差距确定候选架构路线图组件4.2输入本节定义了阶段B的输入。4.2.1企业外部参考资料■架构参考资料(见TOGAF标准——架构内容)4.2.2非架构输入■架构工作请求(见TOGAF标准——架构内容)■业务原则、业务目标
- 从代码民工到架构大师:为什么顶尖程序员的价值是普通人的100倍?
苏师兄编程
职场发展架构职场发展
大家好!我是苏师兄,一名工作多年的程序员,也是公众号【苏师兄编程】的主理人。凌晨三点的写字楼里,小张盯着屏幕上跳动的红色报错信息,这是他本月第三次被叫去处理线上故障。与之形成鲜明对比的是,隔壁工位的王工总能优雅地抿着咖啡,在系统监控大屏前用几行脚本化解危机。这两个场景每天都在互联网公司的各个部门上演——这就是普通程序员与顶尖技术人才之间的真实差距。一、被时代抛弃的"CRUD工种"在某电商公司的后台
- 给AI编程泼一盆冷水
大囚长
大模型编程人生AI编程
AI确实扩大了普通人的能力边界,但是如果你连自己想要什么都描述不清楚,更不知道AI干了什么,你最好停下来认真的学习一下。AI并没有消除认知差距,而是让人与人的认知差距急剧拉大了。一、效率提升与隐性成本的博弈AI编程工具如Cursor和Trae通过代码自动补全、跨文件生成等功能显著提升了开发效率。例如,Trae的Builder模式可自主拆解需求并完成多轮编码任务,使项目启动时间缩短60%以上。然而,
- 笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习吗
Vertira
pytorch电脑深度学习智能电视
笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习。虽然外接固态移动硬盘的传输速度和内置固态硬盘相比有一定差距,但在现代技术下,外接固态移动硬盘的传输速度已经非常快,能够满足深度学习的需求。例如,USB3.2Gen2×2PSSD的传输速度可以达到2000MB/s,这对于深度学习来说已经足够12。具体应用场景和性能表现传输速度:现代外接固态移动硬盘,如USB3.2Gen2×2PSSD,传输速度可以达
- DeepSeek该选蒸馏版还是满血版
飞翔的FOX
人工智能
针对不同版本的DeepSeek,需要从多个维度综合分析:1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力:更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力,尤其在跨领域、开放域任务中优势显著。70B模型若未经过充分行业适配,其原始能力上限低于671B。但在特定场景下,通过优化可能突破这一限制。2.行业数据适配的关键作用长期迭代的70B模型可通过以下方式缩小差距:领域微调:持续
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- 如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型
DO_Community
教程DeepSeekGPUai大语言模型人工智能
在DigitalOcean,我们一直在关注开源大语言模型(LLMs)和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”,也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前,大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示,它们就会直接给出答案,根本没有什么“二次思考”的过程,也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时,很难进行深入推理、提出疑问或
- Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights(预览版本)
境心镜
免训练深度学习人工智能NAS
代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉,但它使用深度网络架构取得了巨大的成功,而这些架构大多是手工制作的,因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距,该范式系统地寻找最佳架构,给定客观标准,例如最大分类准确度。然而,NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本,因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中,我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
- ManusAl引发全球关注:通用AI代理新篇章
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能
摘要近日,ManusAl合伙人张涛针对邀请码价格问题作出紧急回应。ManusAl作为首个通用AI代理,在全球范围内引起轰动,其性能超越了OpenAI的产品。ManusAl不仅是一个聊天机器人或工作流工具,它作为一个真正自主的主体,能够弥合概念与执行之间的差距。当其他AI还在生成想法时,ManusAl已经开始交付实际成果,代表了人机协作的新一代范式,让用户提前体验接近通用人工智能(AGI)的能力。关
- 网络安全正确错误行为 网络安全的误区不包括
Hacker_Nightrain
web安全网络安全
在网络安全形势与合规双重挑战下,制定网络安全策略成为企业计划的一个重要方面。但许多企业在制定安全策略时难免走入误区。接下来让我们盘点企业在制定网络安全策略中的10个误区。误区1:审计走过场进行全面的安全审计,却忽略了结果,像是“考完试”一样,过关了就放心了。企业口头禅:后面的工作会弥补差距,查漏补缺…误区2:部署安全工具,却无人管理部署许多优秀的安全产品,却只将其设置为自动模式,后期管理或维护却束
- 新冠病毒感染人数预测(基于回归的神经网络项目)
|柳贯一|
深度学习回归神经网络数据挖掘
写在前面:我们做的事情:我们的目的是要得到一个好的模型,这个模型能够让我们预测好的y首先拿到一批数据,这批数据有x和准确的y,我们让x通过模型得到预测的y,让预测的y与准确的y去计算差距loss,根据这个差距loss去不断改变优化模型。一、神经网络项目的流程1、数据预处理:(深度学习最主要的数据处理,要先拿到数据)使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征
- 中美关系下我国防科技创新体系风险分析
岛屿旅人
网络安全行业分析人工智能人工智能网络安全web安全网络安全
文章目录前言一、中美国防科技创新体系优劣对比分析1、创新管理方面2、创新力量方面3、创新基础方面4、创新水平方面二、中美关系中我国防科技创新体系的突出风险与挑战1、技术布局方向遭遇迷雾的风险。2、关键技术领域差距拉大的风险。3、创新步调被扰乱的风险。4、创新成效被压制的风险。5、创新环境遭破坏的风险。前言国防科技竞争力决定国家军队战斗力、科技领先权和产业效益,直接触及国家安全核心利益。当前抢夺国防
- 数据可视化分析教学课件——FineBI实验册节选====交通运输及物流管理等专业
FR-Lia
O基础数据可视化分析课程教学数据分析数据可视化bi经验分享
数据可视化分析课程教学,0基础也能掌握,本节讲述的是交通运输及物流管理等专业的数据可视化分析案例实验目的 新中国成立70多年来,中国交通运输总体上经历了从“瓶颈制约”到“初步缓解”,再到“基本适应”经济社会发展需求的奋斗历程,与世界一流水平的差距快速缩小,部分领域已经实现超越,一个走向现代化的综合交通运输体系正展现在世界面前。 经过多年改革发展,多节点、全覆盖的综合交通运输网络初步形成,“
- AI 刷题 41. 最小替换子串长度 题解 | 豆包MarsCode AI刷题
axios11
算法java开发语言
一、题目描述小F得到了一个特殊的字符串,这个字符串只包含字符A、S、D、F,其长度总是4的倍数。他的任务是通过尽可能少的替换,使得A、S、D、F这四个字符在字符串中出现的频次相等。求出实现这一条件的最小子串长度。二、思路分析统计字符频次:首先需要统计整个字符串中每个字符的初始频次,以便后续分析与目标频次的差距。判断是否已平衡:如果四个字符的初始频次已经相等,那么无需进行任何替换,直接返回0。尝试不
- mac电脑运行速度变慢的十种解决方法
鱼儿吃西瓜
Mac常见问题
mac电脑和普通Windows电脑一样,如果使用不当或时间久了系统也会变得卡慢,非常烦恼就是这样的问题,动不动就卡死。mac电脑运行速度变慢有什么原因?可以采取什么方法来加快运行速度?接下来小编就和大家分享mac电脑运行速度变慢的十种解决方法。具体的方法技巧如下:1.升级内存当然整机运行缓慢也不完全都是软件和系统的责任,毕竟在技术迭代如此迅速的今天每一代产品之间确实有着可见的硬件差距。而在老款Ma
- Go与PHP性能对比分析
大0马浓
golangphp开发语言
以下是Go1.22版本和PHP8.3版本+Swoole的性能对比一、核心性能指标对比指标Go(1.22版本)PHP(8.3版本+Swoole)差距倍数单请求响应时间0.8ms(JSON序列化)2.5ms(Swoole协程模式)3.1倍并发吞吐量18万QPS(4核8G)5.2万QPS(Swoole+OPcache)3.5倍内存占用50MB/协程(百万级并发)180MB/进程(协程池模
- 侠盗猎车手4 完整版[2008年度最佳游戏] GTA4 mod 1.03(Grand Theft Auto IV)免安装中文版免费分享下载
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相关信息:【PC端游戏】【容量13G】【完整版免安装中文版】关于这款游戏:尼可.贝利(NikoBellic)、钱宁.克雷比兹(JohnnyKlebitz)以及刘易斯.罗培兹(LuisLopez)都有一个共通点,那就是他们都住在美国最糟糕的城市里。在利伯维尔这个金钱和地位至上的城市里,现实与梦想的差距甚远。尼可想要逃离他的过去,并在这片处处充满机会的土地中创造出他自己的新生活。过去曾是失落摩托车帮派
- 菜鸟的编程梦
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菜鸟编程梦想
在编程界来说,我可能是一名名副其实的菜鸟,在过去的几年大学时光里,似乎并没有意识到就业形势社会压力,当有一天仔细观察身边的同学,就会发现,大家终日忙忙碌碌,似乎早已清楚自己的人生要走哪条路。这时才知道自己与人的差距。好在本人并不是一个不思进取的人,看到身边的人都在为了自己的人生拼搏,于是我也坐不住了。拿起过去还没有调试成功的程序,继续一遍一遍的查找bug。学习编程使我一直以来的梦想,可是由于种种个
- 毕业5年月入1万+,算不算失败的程序猿/攻城狮!
hanzhe_xiao
java
先说结论:月入几万的大有人在,完全不是吹牛。但是计算机行业两级分化严重,收入高的大有人在,收入一般的同样很多,找不到工作的也不是没有。如果毕业能进BATTMD汉哲等大厂,收入薪资福利都很不错,简单贴一张2021校招薪资表:这还只是本科生的薪资信息,最高都40万了!但如果是中小厂那就不一定了,如果是小厂那就惨不忍睹了,7k、8k的大有人在。关键是进大厂,对于程序员来说,只能进小厂和能进大厂的差距真的
- C# .Net 开发设计多用户网上商城源码_OctShop
随着C#在TIOBE编程语言排行不断上升,这也标志着越来越多的程序员开始使用C#来开发项目了。在TIOBE2023年10月公布的排行中,C#和Java之间的差距越来越小了,仅为1.2%,随着C#.NetCore的免费开源,这一上升的趋势越来越明显,TIOBECEOPaulJansen认为,如果这一趋势继续保持,那么C#将在两个月后超过Java。在当前所有的编程语言中,Java出现了大幅度下跌,为-
- 985计算机考研初试多少分稳,985考研一般需要多少分
与何人说
985计算机考研初试多少分稳
想要考研考进985高校里,公共课(政治+英语)不得低于140分,专业课尽可能120-140分左右比较稳。总体而言,考到380分可以在985里面挑一个不错的学校,但是好的专业估计难,有的可能还需要参加调剂。考研多少分能上985一般而言,985高校招硕士是320-350分才勉强过线,可国家线也就在260-290.大家看到这个差距,就知道985有多难考了吧。还是要根据具体学校具体专业来定,有的压分的学校
- 图像识别-pytorch
星辰瑞云
机器学习cnnpytorch
Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层:包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构,输入张量通过层后变为输出张量。模型:由层构成的网络结构,如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的,也可以自己搭建。损失函数:用于衡量预测值与真实值之间的差距,如均方误差。损失函数越小越好。优化器:用于调整权重和偏置,使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传(
- PyTorch 常见的损失函数:从基础到大模型的应用
阿正的梦工坊
LLMPyTorchpytorch人工智能python
PyTorch常见的损失函数:从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时,损失函数(LossFunction)是不可或缺的“裁判”。它告诉模型预测结果与真实答案的差距有多大,优化器则根据这个差距调整参数。PyTorch提供了丰富而强大的损失函数接口,位于torch.nn模块中。今天我们就来聊聊几个常见的损失函数(比如nn.MSELoss和nn.CrossEntropyLoss),看看它们
- Python中dataframe的to_list和to_list()差距
emmmmXxxy
pythonlist
先新建一个dataframe数据框df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[3,4,5],'c':[5,6,7]})df结果然后看一下两者的区别dataframe的to_list1df['b']结果031425Name:b,dtype:int642df['b'].to_list结果3看一下数据类型type(df['b'].to_list)结果methoddataframe
- 建筑三维设计软件如何实现弯道超车?
安意诚Matrix
BIM行业相关笔记
三个问题建筑三维设计软件属于工业设计软件的一种,在这个领域一直是国外公司垄断。前些年,在房地产高歌猛进的时代,很多公司也尝试投入到建筑三维设计软件的研发。随着房地产市场行业的下行,建筑三维设计软件的发展也受到了影响。这个时候,不得不问几个问题:为什么在房地产行情好的几十年时间里,我们没有发展出成熟可盈利的三维建筑软件?我们和国外的差距到底在哪里?建筑三维设计软件如何实现弯道超车?为什么没有发展出成
- 大模型下一场战事,为什么是AI Agent?
AGI小明同学
人工智能音视频llama面试职场和发展
(一)改变游戏规则AIAgent会改变软件的游戏规则。武汉人工智能研究院院长王金桥的观点是:“美国AgentStore(智能体商店)发展得好,这会令中美大模型差距持续拉大。”AIAgent很酷,而竞争残酷。OpenAI就差摆明讲了:“我全部都要。”(双手收拢握拳状)。野心这么大,留给别人的不多了。一位老读者向我吐槽,OpenAI可以是“发电厂”,做发电的生意,把电器的生意留给别人。但它选择了既做电
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s