自适应高度框架 ----属个人收藏内容

main.htm:

<html> 
    <head> 
       <meta  http-equiv='Content-Type'  content='text/html;  charset=gb2312' /> 
       <meta  name='author'  content='F.R.Huang(meizz梅花雪)//www.meizz.com' /> 
       <title>iframe自适应加载的页面高度</title> 
    </head> 
    
    <body>
        <div><iframe src="child.htm"></iframe></div>
    </body>
</html>

child.htm:

<html> 
<head> 
    <meta  http-equiv='Content-Type'  content='text/html;  charset=gb2312' /> 
    <meta  name='author'  content='F.R.Huang(meizz梅花雪)//www.meizz.com' /> 
    <title>iframe  自适应其加载的网页(多浏览器兼容)</title> 
    <script type="text/javascript">
    <!--
    function iframeAutoFit()
    {
        try
        {
            if(window!=parent)
            {
                var a = parent.document.getElementsByTagName("IFRAME");
                for(var i=0; i<a.length; i++) //author:meizz
                {
                    if(a[i].contentWindow==window)
                    {
                        var h1=0, h2=0;
                        a[i].parentNode.style.height = a[i].offsetHeight +"px";
                        a[i].style.height = "10px";
                        if(document.documentElement&&document.documentElement.scrollHeight)
                        {
                            h1=document.documentElement.scrollHeight;
                        }
                        if(document.body) h2=document.body.scrollHeight;

                        var h=Math.max(h1, h2);
                        if(document.all) {h += 4;}
                        if(window.opera) {h += 1;}
                        a[i].style.height = a[i].parentNode.style.height = h +"px";
                    }
                }
            }
        }
        catch (ex){}
    }
    if(window.attachEvent)
    {
        window.attachEvent("onload",  iframeAutoFit);
        //window.attachEvent("onresize",  iframeAutoFit);
    }
    else if(window.addEventListener)
    {
        window.addEventListener('load',  iframeAutoFit,  false);
        //window.addEventListener('resize',  iframeAutoFit,  false);
    }
    //-->
    </script> 
</head> 
<body>
    <table border="1" width="200" style="height: 400px; background-color: yellow">
        <tr>
            <td>iframe  自适应其加载的网页(多浏览器兼容，支持XHTML)</td>
        </tr>
    </table>
</body> 
</html>

======================================

iframe标签的高度怎么样才能自适应src的页面？
iframe标签的高度怎么样才能自适应src的页面？

例如：<iframe id=box2 name="cok" src="agree.htm" width="100%" scrolling="no" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" ></iframe>

这个iframe的高度怎么能自适应agree.htm的高度600？
不要告诉我设为height=600,因为这个iframe要应用几个高度不同的页面!


谢谢，找到了
<script>
function autoResize()
{
try
{
document.all["test"].style.height=test.document.body.scrollHeight
}
catch(e){}
}
</script>

<iframe id=test style="height:expression(1); aho:expression(autoResize())" src="\\"></iframe>

你可能感兴趣的:(自适应)

  • OpenLSD是一个自适应开源数据集，旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。 数据集
    2024-11-14，由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集，目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中，通过机器学习方法提升效率和质量。一、研究背景：逻辑综合是电子设计自动化（EDA）流程中的关键环节，它负责将高级设计规范转化为门级网络列表。近年来
  • AI模型技术前沿与跨场景应用实践 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看，可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制，而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与
  • 问题链的拓扑学重构 由数入道 AI辅助教学拓扑学重构
    问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱（Mermaid图示）核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络4.3维度跃迁——第一性原理与跨模态映射4.4时空折叠——历史回溯与未来推演四维操控模型——知识精髓工具、案例及实践方法注意事项、终止机制与系统自适应未来拓展与研究方向总结与战略价值1.概念框架与
  • Cisco ASA 9.23.1 - 思科自适应安全设备 (ASA) 软件 cisco
    CiscoASA9.23.1-思科自适应安全设备(ASA)软件CiscoAdaptiveSecurityAppliance(ASA)请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-asa/查看最新版。原创作品，转载请保留出处。作者主页：sysin.org思科自适应安全设备(ASA)软件成熟的防火墙和网络安全平台CiscoASA系列安全设备可以保护各种规模的公司网络。它可让
  • DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案 猴的哥儿 笔记大数据交通物流python数据仓库微服务
    一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本↓25%路径规划突发路况响应延迟>30分钟实时路况语义理解+自适应规划准时交付率↑18%异常检测50%异常依赖人工发现多传感器融合的异常模式识别异常发现时效↑6倍客户服务50%咨询需人
  • YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制 鱼弦 人工智能时代YOLO
    YOLOv8改进：添加GAM注意力机制引言在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）网络因其速度和准确性被广泛应用。然而，随着场景的复杂化，仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制，如GAM（GlobalAttentionMechanism），可以有效提高模型对关键区域的关注，从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制，通过全局信息聚合和自适应权重分
  • CSS 自适应图片根据 div 大小进行均匀填充 前端小助手 csstensorflow前端
    目录前言使用object-fit属性示例代码HTMLCSS总结相关阅读1.前言在Web开发中，经常需要图片根据其容器的大小进行自适应填充，使得图片在任何设备和屏幕尺寸下都能保持良好的显示效果。本文将介绍如何使用CSS中的object-fit属性来实现这一需求。2.使用object-fit属性object-fit是一个CSS属性，专门用于控制替换元素（如、等）在其容器内的显示方式。常用的值有：fil
  • Adaptive AUTOSAR之状态管理模块（STM） weixin_42130902 AdaptiveAUTOSAR架构
    1.STM简介状态管理（STM）负责根据从其他AUTOSAR自适应平台应用程序或自适应应用程序接收的信息确定其任何内部状态机的状态。STM使用提供的网络管理字段（NetworkHandle）控制（部分网络）的状态。STM与执行管理（EXM）交互，以请求功能组和机器状态，以输入由项目需求确定的特定状态。功能组状态可能还依赖于网络管理（NM）状态。STM通过ara::com服务提供对其内部状态的访问。
  • 面向服务的诊断 SOVD（Service-Oriented Vehicle Diagnostics）AUTOSAR AP R24-11 aFakeProgramer APAUTOSAR#APAUTOSAR新标准解读系列AUTOSARSOVD
    AUTOSAR_AP_EXP_SOVD导读：ASAMSOVD与AUTOSAR自适应平台的集成ASAMSOVD简介：ASAMSOVD（面向服务的车辆诊断）是一个较新的诊断标准，旨在解决当前诊断协议（如UDS）面临的挑战。SOVD是一个自我解释的协议，不依赖于外部ODX数据描述，使用现代技术（如HTTPS）实现。它支持远程、接近和车内诊断用例，并包含UDS作为子集，同时支持HPC用例。SOVD与AUT
  • 【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程（三维空间，自适应基站的数量） MATLAB卡尔曼 定位与导航1024程序员节matlab开发语言定位导航蓝牙
    文章目录程序概述程序运行运行方法运行结果代码各模块的功能源代码总结程序概述该程序基于RSSI（接收信号强度指示）原理实现Wi-Fi定位，适用于在三维空间中定位未知点。程序通过多个锚点（基站）测量信号强度，并计算目标点的位置。程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog⁡10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
  • DeepSeek：技术创作者的内容革命，从代码到爆文的AI全栈攻略 不想加班的码小牛 人工智能aichatgpt
    一、为什么技术创作者需要关注DeepSeek？作为CSDN的资深用户，你是否经历过这些痛点？选题焦虑：技术热点日新月异，如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向？写作卡顿：明明代码跑通了，却在技术原理描述环节反复修改效率瓶颈：既要写技术文档又要运营专栏，时间永远不够用DeepSeek的多模态理解能力（支持代码+自然语言混合输入）和领域自适应特性（自动识别技术文档/教程/测评等文体），让它
  • OTSU算法 （大津算法）理解&代码 当代女大学生 机器学习python计算机视觉算法
    OTSU算法：对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法，又称大津阈值分割法，是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。从大津法的原
  • Matlab/simulink 风储调频，风电调频，模糊控制，mpc模型预测，虚拟惯性控制，下垂控制。 风储wind-专业frequency 其他
    风电采用虚拟惯性控制，储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数，根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率，仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率，去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。
  • 【考研计算机网络】课堂笔记4 第四章 网络层_Network Layer 刘鑫磊up #操作系统计算机网络计算机网络
    文章目录：一：网络层的功能1.异构网络互联2.路由与转发功能3.拥塞控制二：数据交换方式三：路由算法1.静态路由与动态路由1.1静态路由算法（又称非自适应路由算法）1.2动态路由算法（又称自适应路由算法)2.动态路由算法2.1距离-向量路由算法2.2链路状态路由算法2.3层次路由四：IPV41.概述2.IPV4分组2.1IPV4分组格式2.2IP数据报分片2.3网络层转发分组的流程3IPV4地址与
  • 谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、 *Major* 机器视觉
    谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、这么里面的AI原理没什么，还是这些公司把AI技术层面用出花了，一是他们有公司可能比较成立时间长，数据丰富。二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca
  • React篇之three渲染 这个一个非常哈 react.js前端前端框架
    需求：拖拽右侧面板，里面的three模型能够自适应import{useEffect,useState,useRef}from'react'import'./App.css'import*asTHREEfrom'three';import{GLTFLoader}from'three/addons/loaders/GLTFLoader.js';import{debounce}from'lodash';
  • 响应式设计已死？流体布局才是未来！ 前端javascript
    ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读在当今的Web设计领域，挑战从未如此巨大。各种屏幕尺寸和分辨率的智能设备层出不穷，要让网站在所有设备上保持一致的用户体验，难度可想而知。但别担心，流体布局（FluidLayout）正是为了解决这一问题而生。它不仅适用于超大屏幕，同样也能完美适配小型移动设备，真正做到自适应！接下来，我们深入了解流体布局的原理
  • 深度学习 常见优化器 Humingway 深度学习人工智能
    一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新：∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
  • Spring Cloud Alibaba 实战：Sentinel 保障微服务的高可用性与流量防护 扣丁梦想家 微服务sentinel服务监控熔断降级springcloud微服务
    1.1Sentinel作用Sentinel是阿里巴巴开源的一款流量控制和熔断降级框架，主要用于：流量控制：限制QPS，防止流量暴增导致系统崩溃熔断降级：当某个服务不可用时自动降级，避免故障扩散热点参数限流：根据参数值进行精细化流控（例如VIP用户限流策略）系统自适应保护：根据系统负载自动调整限流规则授权规则：根据来源服务进行限流API网关防护：结合SpringCloudGateway保护微服务1.
  • 吊打全网所有精美导航页引导页HTML源码 6v6-博客 开源
    吊打全网所有精美导航页引导页HTML源码这款精美的导航页引导页HTML源码，自适应手机和电脑，无需后台，上传到网站根目录即可使用。首页内容在index.html中修改，支持双页切换，搭建简单，附带详细修改教程。源码特点自适应设计：完美适配手机和电脑端，用户体验极佳。无后台依赖：纯静态页面，无需数据库或后台支持。双页切换：支持双页切换功能，灵活展示内容。搭建简单：上传到网站根目录即可使用，无需复杂配
  • 跨领域算法安全优化与可解释实践 智能计算研究中心 其他
    内容概要作为系统性研究框架，《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入，重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性，构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式，同时引入动态可解释性分析技术，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面，研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略，以及生成对抗网络在数据
  • 模型优化前沿趋势与行业应用实战 智能计算研究中心 其他
    内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术，正在重构跨机构协作的模型训练范式，而量子计算与神经架构搜索（NAS）的结合，为超参数优化开辟了新维度。在应用层面，医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果，验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
  • 深度学习训练中GPU内存管理 @Mr_LiuYang 遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
    文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或BatchSize受限，GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧，帮助开发者高效利用显存资源。
  • Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化 是Dream呀 python计算机视觉开发语言
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • 从零打造工业级智能二维码识别系统：基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南 蜡笔小新星 PyQt5qt开发语言python图像处理经验分享pyqt扫码读码解码
    文章目录第一章：系统全景解析1.1实时识别工作流图解1.2界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章：环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章：多线程视频采集3.1VideoThread类设计剖析3.2图像采集核心循环3.3线程安全停止机制3.4信号槽通信实例第四章：图像预处理流水线4.1预处理方法开关实现4.2自适应二值化算法4.3图像格
  • 如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制 金枝玉叶9 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3深度学习人工智能
    如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战。传统的故障诊断方法依赖于预设规则和人工干预，难以应对复杂多变的故障场景。本文提出了一种基于深度学习的故障诊断与恢复机制，通过对大量历史日志、监控数据和故障
  • 【DeepSeek问答】Qt布局和控件的关系 CSUC qt
    在Qt中，布局管理器（Layout）与控件（Widget）的关系是容器与内容的关系。布局负责自动管理控件的排列、尺寸调整和自适应，确保界面在不同窗口尺寸下保持美观和功能。以下是详细说明及用法示例：一、布局与控件的关系容器与内容：布局（如QVBoxLayout、QHBoxLayout）作为容器，管理其内部控件的位置和大小。控件（如QPushButton、QLabel）是布局中的内容，通过addWid
  • 基于STM32单片机的可见光通信系统自适应光线数据收发设计+可见光音频通信设计DIY25-125 通旺科技 单片机stm32音视频
    本系统由可见光发射板和可见光接收板以及可见光音频收发模块组成：可见光发射板：STM32F103C8T6单片机核心板、高亮LED灯驱动电路、矩阵按键和可见光音频发射模块电路。可见光接收板：STM32F103C8T6单片机核心板、可见光接收采集电路、蜂鸣器驱动电路、1.44寸TFT彩屏和可见光音频接收模块。【1】本设计见光发射板单片机发出不同频率波形的可见光，通过传输后，由可见光接收板的可见光接收电路
  • 【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法 辰尘_星启 机器学习--深度学习深度学习算法人工智能Adampytorchpython
    概述Adam算法结合了动量法（Momentum）和RMSProp的思想，能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均（一阶矩），加速收敛并减少震荡。自适应学习率：跟踪梯度平方的指数衰减平均（二阶矩），调整
  • vite+vue+ts+element-plus从零开发管理后台框架(08)-顶部整体布局 vue3
    顶部整体使用左、中、右的布局。左侧宽度跟菜单宽度一样，如果菜单未折叠就显示后台logo和后台名称，如果折叠了就只显示后台logo。右侧内容自适应，主要是显示系统工具按钮和用户信息。中间使用剩余空间，主要是显示菜单折叠按钮和多页签。布局编辑src/views/Main.vue，template段el-header修改如下。leftcenterrightstyle段el-header类修改如下.el-
  • mysql主从数据同步 林鹤霄 mysql主从数据同步
    配置mysql5.5主从服务器(转) 教程开始：一、安装MySQL 说明：在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作，安装MySQL 5.5.22  二、配置MySQL主服务器（192.168.21.169）mysql  -uroot  -p   &nb
  • oracle学习笔记 caoyong oracle
    1、ORACLE的安装    a>、ORACLE的版本    8i,9i :   i是internet    10g,11g : grid (网格)    12c : cloud (云计算)       b>、10g不支持win7 &
  • 数据库，SQL零基础入门 天子之骄 sql数据库入门基本术语
    数据库，SQL零基础入门        做网站肯定离不开数据库，本人之前没怎么具体接触SQL，这几天起早贪黑得各种入门，恶补脑洞。一些具体的知识点，可以让小白不再迷茫的术语，拿来与大家分享。          数据库，永久数据的一个或多个大型结构化集合，通常与更新和查询数据的软件相关
  • pom.xml 一炮送你回车库 pom.xml
    1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的 2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的，通常和一级元素properties一起使用，既然有继承，也肯定有一级元素modules来定义子元素 3、父项目里的一级元素<modules> <module>lcas-admin-war</module> <
  • sql查地区省市县 3213213333332132 sqlmysql
    -- db_yhm_city SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35 SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169 SELECT d1.cla
  • 关于监听器那些让人头疼的事 宝剑锋梅花香 画图板监听器鼠标监听器
           本人初学JAVA，对于界面开发我只能说有点蛋疼，用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心（不使用插件，就算使用插件的话也没好多少）既然Java提供了界面开发，老师又要求做，只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方，我是上了几次课才略微搞懂了些。       
  • JAVA的遍历MAP darkranger map
    Java Map遍历方式的选择 1. 阐述 　　对于Java中Map的遍历方式，很多文章都推荐使用entrySet，认为其比keySet的效率高很多。理由是：entrySet方法一次拿到所有key和value的集合；而keySet拿到的只是key的集合，针对每个key，都要去Map中额外查找一次value，从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢？ 　　为了解遍历性能的真实差距，包括在遍历ke
  • POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs aijuans 搜索
    来源：http://poj.org/problem?id=2312 题意：题目背景就是小时候玩的坦克大战，求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得，E是空的，可以走，B是砖，只有打掉后才可以通过。 思路：很容易看出来这是一道广搜的题目，但是因为走E和走B所需要的时间不一样，因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说，要先打掉砖才能通过，所以我们可以理解为走B需要两步，而走E是指需要1
  • Hibernate与Jpa的关系，终于弄懂 avords javaHibernate数据库jpa
    我知道Jpa是一种规范，而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate，还有EclipseLink(曾经的toplink)，OpenJPA等可供选择，所以使用Jpa的一个好处是，可以更换实现而不必改动太多代码。 在play中定义Model时，使用的是jpa的annotations，比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
  • 酸爽的console.log bee1314 console
    在前端的开发中，console.log那是开发必备啊，简直直观。通过写小函数，组合大功能。更容易测试。但是在打版本时，就要删除console.log，打完版本进入开发状态又要添加，真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装，方便开发和上线。 /** * log.js hufeng * The safe wrapper for `console.xxx` functions *
  • 哈佛教授：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质 bijian1013 时间管理励志人生穷人过于忙碌
            一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究，结论是：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质，即注意力被稀缺资源过分占据，引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。 　　这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国，很快就如鱼得水，哈佛毕业
  • other operate 征客丶 OSosx
    一、Mac Finder 设置排序方式，预览栏 在显示－》查看显示选项中 二、有时预览显示时，卡死在那，有可能是一些临时文件夹被删除了，如：/private/tmp[有待验证] -------------------------------------------------------------------- 若有其他凝问或文中有错误，请及时向我指出， 我好及时改正，同时也让我们一
  • 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三 bit1129 scala
    1. If语句作为表达式 val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) { jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties } else { // this stage will be assigned to "default" po
  • ZooKeeper 入门 BlueSkator 中间件zk
    ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。 值得注意的是，ZK并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利
  • MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么 BreakingBad mysqlDate
    取得当前时间用 now() 就行。 在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) . 根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date，返回结果串。 可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值，以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值: %S, %s 两位数字形式的秒（ 00,01,
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
  • 4_JAVA+Oracle面试题(有答案) chenke oracle
    基础测试题 卷面上不能出现任何的涂写文字，所有的答案要求写在答题纸上，考卷不得带走。 选择题 1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? （3） public class Static { static { int x = 5; // 在static内有效 } st
  • 新一代工作流系统设计目标 comsci 工作算法脚本
      用户只需要给工作流系统制定若干个需求，流程系统根据需求，并结合事先输入的组织机构和权限结构，调用若干算法，在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图，然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调，直到满意为止，流程在运行过程中，系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整，包括拓扑结构的调整，权限的调整，内置脚本的调整。。。。。 在这个设计中，最难的地方是系统根据什么来生成流
  • oracle 行链接与行迁移 daizj oracle行迁移
    表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下) 第一种情况: INSERT的时候，INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks)，这种情况称为行链接(Row Chain)，一般不可避免(除非使用更大的数据
  • [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现 dinguangx jshop电子商务
    前言 jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据，来提升系统的性能，但这些缓存数据全部都是存放于内存中的，无法满足特定场景的数据更新（如集群环境）。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展，提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据，通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis，memcache
  • 初三全学年难记忆单词 dcj3sjt126com englishword
    several 儿子；若干 shelf 架子 knowledge 知识；学问 librarian 图书管理员 abroad 到国外，在国外 surf 冲浪 wave 浪；波浪 twice 两次；两倍 describe 描写；叙述 especially 特别；尤其 attract 吸引 prize 奖品；奖赏 competition 比赛；竞争 event 大事；事件 O
  • sphinx实践 dcj3sjt126com sphinx
      安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server   yum install sphinx 如果失败的话使用下面的方式安装 wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm yum loca
  • JPA之JPQL（三） frank1234 ormjpaJPQL
    1 什么是JPQL JPQL是Java Persistence Query Language的简称，可以看成是JPA中的HQL， JPQL支持各种复杂查询。 2 检索单个对象 @Test public  void querySingleObject1() {     Query query = em.createQuery("sele
  • Remove Duplicates from Sorted Array II hcx2013 remove
    Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice? For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3], Your function should return length
  • Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL jinnianshilongnian spring 4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • CentOS安装Mysql5.5 liuxingguome centos
    CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5 首先卸载系统自带Mysql： yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51 rm -rf /var/lib/mysql rm /etc/my.cnf 查看是否还有mysql软件： rpm -qa|grep mysql 去http://dev.mysql.c
  • 第14章 工具函数（下） onestopweb 函数
    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/
  • POJ 1050 SaraWon 二维数组子矩阵最大和
    POJ ACM第1050题的详细描述，请参照 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050 题目意思： 给定包含有正负整型的二维数组，找出所有子矩阵的和的最大值。 如二维数组 0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4 1 -4 1 -1 8 0 -2 中和最大的子矩阵是 9 2 -4 1 -1 8 且最大和是15
  • [5]设计模式——单例模式 tsface java单例设计模式虚拟机
    单例模式：保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点   安全的单例模式：     /* * @(#)Singleton.java 2014-8-1 * * Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved. */ package com.fiberhome.singleton;
  • Java8全新打造，英语学习supertool yangshangchuan javasuperword闭包java8函数式编程
    superword是一个Java实现的英文单词分析软件，主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。   升学考试、工作求职、充电提高，都少不了英语的身影，英语对我们来说实在太重要
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他