- Vibe Coding开发微信小程序实战案例
程序员陆通
微信小程序notepad++小程序AI编程
在AI编程时代,人人都能编程。我以"个人记账助手"小程序为例,详细演示整个开发过程。项目概述项目名称:个人记账助手功能描述:用户可以记录日常收支,查看统计图表,管理账单分类技术栈:微信小程序原生开发+云开发开发方式:VibeCoding+AI辅助第一阶段:需求分析与架构设计与AI对话进行需求梳理开发者描述:我想开发一个微信小程序,功能是个人记账。用户可以:1.添加收入和支出记录2.选择消费分类(餐
- Redis学习总结(15)——Redis 基本数据类型使用场景
一杯甜酒
RedisRedis基本数据类型使用场景
一、StringStrings数据结构是简单的key-value类型,value其实不仅是String,也可以是数字.常用命令:set,get,decr,incr,mget等。应用场景:String是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储都可以归为此类.即可以完全实现目前Memcached的功能,并且效率更高。还可以享受Redis的定时持久化,操作日志及Replication等功能。除
- 高并发导购系统设计:从单体到Service Mesh架构的渐进式迁移策略
微赚淘客系统@聚娃科技
service_mesh架构云原生
高并发导购系统设计:从单体到ServiceMesh架构的渐进式迁移策略大家好,我是阿可,微赚淘客系统及省赚客APP创始人,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!一、背景介绍在高并发导购系统中,随着业务量的增长和用户需求的多样化,单体架构逐渐暴露出诸多问题,如扩展性差、服务间耦合度高、部署复杂等。为了应对这些挑战,我们决定将系统从单体架构迁移到ServiceMesh架构。ServiceMesh通过
- 盟接之桥EDI软件助力制造企业提质增效的五大关键举措
在当今竞争激烈的制造业环境中,企业面临着前所未有的挑战。如何在降低成本的同时提高效率,成为制造企业生存与发展的关键。盟接之桥EDI(电子数据交换)软件正是为应对这一挑战而生,通过五个核心优势帮助企业实现降本增效的目标。1.简化部署与集成,实现无缝对接传统上,企业在尝试整合新的软件系统时,往往面临复杂的部署过程和高昂的时间成本。然而,盟接之桥EDI软件以其简洁的部署流程脱颖而出。它能够迅速地与现有的
- 打造公平透明的绩效体系: HR 的秘密武器
花海如潮淹
人工智能
打造公平透明的绩效体系:HR的秘密武器绩效之痛:不只是数字,是流失的信任与燃烧的精力想象一下这些真实的场景,是否在你的公司上演?场景一:目标迷雾,努力付诸东流产品部的小王,年初领到一个模糊的目标:“提升用户体验”。他埋头苦干,优化了产品界面。年底评估时,经理却说他“方向错了”,因为经理心中的“用户体验”核心是“降低客服投诉率”。小王的努力不被认可,满心委屈:“为什么不早说清楚?我的努力算什么?”痛
- 如何打造高效的团队(三) - 领导力
xiaozhi239
团队管理项目管理企业架构
文章目录综述管理和领导的区分影响力的来源合适的团队领导力因地制宜因人而异1.情景领导模式2.需求三角3.ProjectOxygen适合自己常见最佳实践相关博客综述如何打造高效的团队(一)-团队架构如何打造高效的团队(二)-Android平台团队架构实例如何打造高效的团队(三)-领导力前面两篇博客通过分享TeamTopologies这本书及我对书中内容的理解,以及一个例子,讨论了如何从团队架构的角度
- pytorch官方文档60分钟入门笔记
xiaodidadada
机器学习
文章目录1.张量(Tensors)定义张量张量操作2.自动求导(autograd)变量Variable3.神经网络4.训练一个分类器载入数据5.数据并行day63参考:官方文档https://blog.csdn.net/u014630987/article/details/786690511.张量(Tensors)tensors和numpy的ndarray类似,但是tensors可以使用GPU加快
- 轻量级FTP服务器应用——开箱即用
antzou
办公软件效率工具FTPeclipsercp
文章目录背景目标实现下载背景快速搭建测试环境程序员在开发文件上传/下载、FTP集成等功能时,需要快速验证代码逻辑,但连接生产环境或公共测试服务器存在风险且效率低下。环境隔离与安全性在本地或内网启动专属FTP服务,避免污染公共环境,同时防止敏感测试数据外泄。低成本资源占用无需部署完整的FTP服务软件(如vsftpd、FileZillaServer),通过轻量级嵌入式方案节省系统资源。自定义配置灵活性
- 多租户多会话隔离存储架构的完整实现方案
敲键盘的小夜猫
大语言模型pythonlangchainpython人工智能
导读:在构建企业级AI应用的道路上,多租户隔离和会话管理往往成为架构师们面临的核心难题。当系统需要同时服务数百乃至数千个用户时,如何确保用户数据的完全隔离?如何让每个用户的多个对话会话保持独立运行而互不干扰?这篇文章通过深入剖析LangChain框架中的history_factory_config机制,为你展示了一套完整的多租户多会话隔离存储方案。文章不仅详细解析了ConfigurableFiel
- DeepSeek打破AI天花板:MoE架构+RL推理,效率提升5倍的底层逻辑
m0_74825409
面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、引言二、MoE架构:高效计算的核心支撑(一)MoE架构概述(二)DeepSeekMoE架构的创新点(三)MoE架构的代码实现示例三、RL推理:智能提升的关键驱动(一)RL推理概述(二)R1的训练流程(三)RL推理中的关键技术(四)RL推理的代码实现示例四、MoE架构与RL推理的结合:效率提升的奥秘(一)计算效率的提升(二)推理能力的增强(三)整体性能的飞跃五、结论与展望《DeepSee
- 基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统
基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制,从医学影像中预测转基因数据。系统采用PyTorch框架实现,包含数据预处理、模型架构、训练流程和评估指标等完整模块。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorc
- 深入剖析AI大模型:关于模型训练
chilavert318
熬之滴水穿石人工智能
今天说的是模型训练,在AI模型里,它是点亮智慧星辰的关键引擎。今天将围绕开源预训练模型的使用、数据与模型的集成、模型的部署管理,以及大规模模型的可扩展性与效率提升展开,带大家开启一场深入浅出的模型训练实战之旅。一、使用开源预训练模型1、如何利用开源模型(如BERT、GPT)进行微调开源预训练模型就像是已经搭建好框架的摩天大楼,BERT、GPT等模型便是其中声名赫赫的标志性建筑。它们经过海量数据的“
- RAG技术栈详解:构建智能问答系统的核心组件
认知超载
AI人工智能
本文深度剖析RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)技术栈的核心构成,助你快速搭建企业级知识增强系统一、RAG技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块(Retriever)向量数据库主流选择:Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力:ChromaDB(开源轻量级)、腾讯云向量数据库嵌入模型(Embedding)OpenAItext-e
- 微调 || RAG,项目落地怎么选?LLM应用选型指南,适用场景全解析
认知超载
AI人工智能
基本定义微调:是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中,模型基于新数据集修改权重和参数,学习特定于任务的模式,同时保留来自最初预训练模型的知识。RAG:即检索增强生成,是将检索大量外部知识的过程与文本生成结合在一起的一种方法。它会从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息,将这些信息作为上下文提供给大语言模型,辅助其生成回答。微调适用场景1.特定领域
- 是真是假?飞算JavaAI如何帮助开发者减少无效劳动?
飞算JavaAI开发助手
人工智能开发语言javaide大数据
在软件开发这一充满挑战与创新的领域中,开发者们时常面临着繁琐而复杂的工作流程。从最初的需求理解阶段开始,他们就需要投入大量的时间和精力去深入剖析客户的需求,确保每一个细节都被准确捕捉并转化为可实施的功能点。这一过程往往充满了反复沟通与确认,稍有不慎就可能导致后续的开发偏离轨道。紧接着,复杂的设计工作接踵而至,开发者需要运用专业的知识和丰富的经验,将需求转化为清晰、可行的设计方案,这其中包括了架构规
- 百度颠覆了自己,飞算JavaAI造福了中国程序员!
飞算JavaAI开发助手
百度
在当今这个科技日新月异的时代,企业纷纷寻求技术突破,以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。百度,作为中国互联网行业的领军企业之一,凭借其强大的科技实力和创新能力,在人工智能等多个领域取得了显著成就,并正在逐步颠覆自身的传统形象。百度自成立之初,就将技术创新视为企业的生命线。从最初的搜索引擎技术,到如今的深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域,百度始终走在技术革新的前沿。其自主研发的飞桨深度学习平台
- 颠覆传统!飞算JavaAI:一键自动化开发流程,复制粘贴从此成为传说!
飞算JavaAI开发助手
自动化java人工智能开发语言
在软件开发的漫长历史中,程序员们长期被繁琐的流程所困扰。从理解业务需求,到设计接口、搭建架构,再到一行行地敲下代码,每一个环节都充满了挑战和艰辛。而复制粘贴,这个看似便捷的操作,却也常常伴随着代码冗余、错误传播等隐患,更无法从根本上解决开发效率低下的问题。然而,飞算JavaAI的横空出世,犹如一场科技风暴,彻底颠覆了传统的开发模式,让一键自动化开发流程成为现实,也让复制粘贴彻底成为了过去式的传说。
- Gartnet《Solution Path for Implementing Hybrid Cloud Applications With On-Premises Data》学习心得
架构师学习成长之路
大数据架构
一、引言随着企业数字化转型的深入,混合云架构逐渐成为一种中长期的现实选择。软件架构师们在将应用逻辑迁移到云端的同时,往往面临着数据层难以同步迁移的困境。Gartner的这份报告《SolutionPathforImplementingHybridCloudApplicationsWithOn-PremisesData》为我们提供了一条实施混合云应用的清晰路径,涵盖了从迁移策略的确定、应用与数据层的整
- Gartner《Choosing Event Brokers to Support Event-DrivenArchitecture》心得
架构师学习成长之路
架构事件管理
一、概述随着企业数字化转型的加速,事件驱动架构(EDA)在应用和集成架构中扮演着越来越重要的角色。事件代理作为EDA的核心组件,其选择对于整个系统的性能、可靠性和可扩展性都有着深远的影响。二、关键发现需求与功能不匹配的代价高:事件代理功能的多样性使得在选择时必须精准匹配需求。例如,若一个系统需要高吞吐量和低延迟,而选择了不适合的代理,后期修改架构和代码的代价极高。四核心领域需关注:客户端连接:涉及
- ollama v0.9.4 详解:联网功能、模型目录自定义及macOS性能优化全面升级
近年来,随着人工智能技术的快速发展,模型管理与调用变得尤为重要。作为一款备受关注的本地AI模型管理工具,Ollama在最新发布的v0.9.4版本中带来了多项重磅改进和全新功能,提升了用户体验和应用场景的灵活性。本文将深入解析Ollamav0.9.4版本的功能亮点、技术改进以及实用操作指南,帮助广大开发者和AI爱好者全面掌握这款工具的最新动态。一、版本概述Ollamav0.9.4版本于2025年7月
- 内核参数优化记录
小坚学Linux
php网络智能路由器
文章目录参数查看和修改网络net.core.netdev_max_backlognet.core.netdev_budget_usecsnet.core.netdev_budgetnet.ipv4.conf.all.rp_filter=0net.ipv4.conf.default.rp_filter=0net.ipv4.conf.default.arp_announce=2net.ipv4.con
- 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)
#深度学习深度学习自然语言处理人工智能
在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000,整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些,Man与Woman会近一些,取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义:指把一个维数
- 【深度学习】卷积神经网络(CNN)原理
chaser&upper
深度学习神经网络卷积计算机视觉
【深度学习】卷积神经网络原理1.卷积神经网络的组成2.卷积层2.1卷积运算过程3.padding-零填充3.1ValidandSame卷积3.2奇数维度的过滤器4.stride-步长5.多通道卷积5.1多卷积核(多个Filter)6.卷积总结7.池化层(Pooling)8.全连接层9.总结1.卷积神经网络的组成定义卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比,卷
- GoldenDB简述
GoldenDB是国产的分布式数据库。它解决了分布式事务一致性问题。底层存储采用的是SharedNothing不共享数据(分片式存储)的分布式架构,各自节点持有各自的数据。不共享彼此数据,还有其他两种分布式架构,分别是Sharedisk,共享磁盘,例如NFS,网络文件系统,采用的就是这种架构。NFS是一种基于客户端-服务器架构的文件系统。它通过网络,特别是局域网,让多台计算机可以共享文件和目录。还
- 深度学习学习经验——卷积神经网络(CNN)
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习cnn
卷积神经网络卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数(ReLU)4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层:图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数:增加非线性4.池化层:信息压缩器5.多层卷积和池化:逐层提取更高层次的特征6.全连接层:分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络(CNN)卷积神经网
- Spring Cloud Bus 核心原理与快速入门
CarlowZJ
AI应用落地+AI微服务Busspringcloud
目录一、SpringCloudBus概念讲解(一)什么是SpringCloudBus(二)核心功能(三)工作原理(四)架构图二、代码示例(一)引入依赖(二)配置文件(三)发送消息(四)监听事件三、应用场景(一)动态配置刷新(二)服务间通信(三)事件驱动架构四、注意事项(一)消息顺序和重复性(二)消息丢失和可靠性(三)安全性五、性能优化(一)消息压缩(二)异步处理六、总结摘要:在分布式系统和微服务架
- 计算机视觉 OpenCV Android | Mat像素操作(图像像素的读写、均值方差、算术、逻辑等运算、权重叠加、归一化等操作)...
凌川江雪
本文目录1.像素读写2.图像通道与均值方差计算3.算术操作与调整图像的亮度和对比度4.基于权重的图像叠加5.Mat的其他各种像素操作1.像素读写Mat作为图像容器,其数据部分存储了图像的像素数据,我们可以通过相关的API来获取图像数据部分;在获取图像数据的时候,知道Mat的类型与通道数目关重要,根据Mat的类型与通道数目,开辟适当大小的内存空间,然后通过get方法就可以循环实现每个像素点值的读取、
- Python Day44
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战:resnet181.预训练的概念预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上,先训练模型以学习通用的特征表示,然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能,减少训练时间和所需数据量。核心思想:在大规模、通用的数据(如ImageNet)上训练模型,学习丰
- Python Day42
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:Grad-CAM与Hook函数1.回调函数2.lambda函数3.hook函数的模块钩子和张量钩子4.Grad-CAM的示例1.回调函数定义:回调函数是作为参数传入到其他函数中的函数,在特定事件发生时被调用。特点:便于扩展和自定义程序行为。常用于训练过程中的监控、日志记录、模型保存等场景。示例:defcallback_function():print("Epochcompleted!")
- Swift 实现二叉树垂直遍历:LeetCode 314 完整解析与实战示例
网罗开发
Swiftswiftleetcode开发语言
文章目录摘要描述题解答案题解代码分析代码关键点解释:示例测试及结果解释一下输出:时间复杂度空间复杂度总结摘要在日常项目中,处理「树状结构」并不是稀罕事,比如做组织架构图、文件夹视图或者评论嵌套列表,我们经常会遇到对树的各种“奇怪”遍历方式。今天这题LeetCode314——BinaryTreeVerticalOrderTraversal(二叉树的垂直遍历),就考验了我们如何按垂直方向组织二叉树节点
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,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
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR