- 低代码数字孪生智慧钢厂组态监控界面
图扑可视化
三维可视化数字孪生数据大屏组态监控智慧钢厂
2024年4月,中国钢铁工业协会发布了《钢铁行业数字化转型评估报告(2023年)》(以下简称《报告》)。《报告》指出,绝大部分钢铁企业建立了数字化转型相关管理组织和团队,并加强其规划落实,系统间的综合集成能力进一步加强。在研发、制造、服务全生命周期管控以及产业链协同等方面需继续深化,这也是现阶段钢铁企业数字化转型需重点建设的内容。钢铁行业作为典型的流程制造业,通过融合先进的信息技术和大数据分析,既
- C#索引和范围:简化集合访问的现代特性详解
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C#工作中的应用c#开发语言
C#索引和范围:简化集合访问的现代特性详解在C#8.0中引入的索引(Index)和范围(Range)特性,为集合元素的访问提供了更简洁、直观的语法。无论是数组、列表还是字符串,这些特性都能大幅简化获取元素或子序列的代码,使开发者能够更专注于业务逻辑而非边界计算。本文将全面解析索引和范围的工作原理、使用方法及实战技巧,帮助你彻底掌握这一现代C#特性。一、索引:超越传统下标的访问方式传统上,C#通过从
- HarmonyOS Next 记事本应用开发实践
鱼弦
harmonyos华为
HarmonyOSNext记事本应用开发实践引言在移动互联网时代,记事本应用作为基础生产力工具,仍然是用户日常使用频率最高的应用类型之一。随着HarmonyOSNext的发布,华为推出了全新的应用开发框架和工具链,为开发者提供了构建全场景分布式应用的能力。本文将全面介绍基于HarmonyOSNext平台的记事本应用开发实践,从技术背景到具体实现,再到部署与优化,为开发者提供完整的开发指南。技术背景
- C#最佳实践:仅暴露必须暴露的成员
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C#最佳实践:仅暴露必须暴露的成员在C#编程的复杂生态中,类成员的合理暴露是构建高质量代码的重要一环。“仅暴露必须暴露的成员”这一原则,如同守护代码城堡的卫士,能有效减少不必要的耦合,提升系统的安全性和稳定性。接下来,我们深入探讨这一原则在C#编程中的内涵、优势、应用场景及实践要点。一、理解“仅暴露必须暴露的成员”在C#中,一个类可以包含字段、属性、方法等多种成员。当我们将类的成员设置为publi
- UI前端与大数据的深度融合:打造智慧应用的新生态
前端开发与ui设计的老司机
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hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!在数字化转型的浪潮中,UI前端与大数据正逐渐成为推动智慧应用发展的核心力量。UI前端作为用户与应用程序交互的直接界面,负责提供直观、便捷且吸引人的用户体验;而大数据则凭借其强大的数据收集、分析和预测能力,为应用程序
- Django REST framework - 元数据
pythondjango
[OPTIONS]方法允许客户端确定与资源相关联的选项和/或要求,或者服务器的能力,而不暗示资源操作或启动资源检索。——RFC7231,第4.3.7节。RESTframework包含一个可配置的机制,用于确定你的API应该如何响应OPTIONS请求。这允许你返回API模式或其他资源信息。目前没有被广泛采用的关于OPTIONS请求应该返回何种风格响应的确切约定,因此我们提供了一种临时风格,返回一些有
- 鸿蒙应用发布全解析:应用模块化的实践
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘OSharmonyos华为ai
鸿蒙应用发布全解析:应用模块化的实践关键词:鸿蒙系统、应用模块化、分布式能力、原子化服务、应用发布、HarmonyOS、开发实践摘要:本文全面解析鸿蒙(HarmonyOS)应用发布的核心机制,重点探讨应用模块化设计在鸿蒙生态中的实践。文章从鸿蒙系统架构出发,深入分析模块化应用的设计原理、开发流程和发布策略,结合实际案例展示如何利用鸿蒙的分布式能力和原子化服务特性构建高效、灵活的应用架构。同时,本文
- 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?✅一、使用正则化进行模型压缩(ModelCompression)目标:方法:L1正则化促使权重稀疏化代码示例:后续压缩步骤
- 数字孪生:未来城市管理的革命性技术
大有数据可视化
信息可视化
一、数字孪生技术概述数字孪生技术是一种通过创建虚拟模型与物理实体之间实时交互的技术。它借助物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术,实现对物理实体的精准映射与动态仿真。数字孪生的核心在于构建一个与物理世界相对应的虚拟模型,该模型能够实时反映物理实体的状态,并通过数据分析与模拟优化其性能。在城市管理领域,数字孪生技术为城市管理者提供了一种全新的视角和工具。城市是一个复杂的巨系统,涉及基础设施、交通
- 人类编程时代即将终结?OpenAI首席产品官预测AI将在今年底全面超越人类程序员
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ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读近日,OpenAI首席产品官KevinWeil在接受采访时表示,人工智能的发展速度远超预期,今年底就有可能在编程领域永久性地超越人类程序员。这一观点立即引发了行业热议,也让程序员们对未来产生了深刻的思考。人工智能的进展速度远超想象在与VarunMayya和TanmayBhat共同主持的YouTube节目《O
- Java面试题专项(Redis篇)
嗨,正在熬夜的你
面试部分javaredis开发语言
1.什么是缓存穿透?怎么解决?答:缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据(例:假设数据库只有用户1-1000的信息,黑客一直请求用户ID=99999,每次都查DB,DB扛不住。),由于存储层查不到数据因此不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到DB去查询,可能导致DB挂掉。这种情况大概率是遭到了攻击。通常都用布隆过滤器(提前用布隆过滤器存储所有存在的key。查询前先查布隆过滤器,不存在的直
- 鸿蒙应用开发全攻略:调试与性能优化实践
vvilkin的学习备忘
#HarmonyOSharmonyos华为
引言:为什么鸿蒙开发需要特别关注调试与优化?在移动应用开发领域,鸿蒙操作系统(HarmonyOS)作为华为推出的全场景分布式操作系统,为开发者带来了全新的机遇和挑战。与传统的Android/iOS开发相比,鸿蒙开发在分布式能力、跨设备协同和性能优化方面有着独特的要求。据统计,经过充分优化的鸿蒙应用启动速度可提升40%,内存占用减少30%,这直接关系到用户体验和应用市场竞争力。本文将系统性地介绍鸿蒙
- Python中Tesseract OCR的中文识别包实操指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TesseractOCR是一个开源的光学字符识别引擎,支持多语言包括中文识别。介绍如何在Python中使用pytesseract库进行图像文字识别,并详细说明安装TesseractOCR以及其中文语言包的步骤。提供了一个Python示例代码来展示图像识别的流程,并解释如何通过预处理提高识别准确率。此外,概述了TesseractOCR的高级功能和训练自定义模型的
- B树和B+树的区别
嗨,正在熬夜的你
面试部分b树数据结构b+树
B树,如图B+树,如图B树和B+树的区别1.B树的叶子节点和非叶子节点都存放数据(树更高),而B+树只有叶子节点存放数据,非叶子节点可以存储更多的键值(树更矮)。这种结构使得B+树在查询的的时候效率更稳定2.B+树的叶子节点之间形成了双向链表,使得范围查询性能更好
- Golang-数组和切片的区别
星雨丶阿
golang算法golang
在Golang中,数组和切片是两种不同的数据类型,它们在使用方式和特性上有一些区别。1.基本概念数组是一组固定长度的元素序列,它的长度是在定义时就确定了,而且数组的每个元素的类型必须相同。数组的声明方式为:var数组名[元素个数]元素类型。例如:定义一个包含5个整数的数组:vararr[5]int切片是一个动态数组,它可以根据需要动态增加或缩减长度,而且切片的元素类型可以是任意类型。切片的声明方式
- Spring Cloud Gateway高并发限流——基于Redis实现方案解析
极客智谷
技术积累分布式限流
本文是一个基于SpringCloudGateway的分布式限流方案,使用Redis+Lua实现高并发场景下的精准流量控制。该方案支持动态配置、多维度限流(API路径/IP/用户),并包含完整的代码实现和性能优化建议。一、架构设计限流过滤器动态推送放行拦截客户端SpringCloudGatewayRedis集群限流规则配置中心微服务返回429状态码二、核心代码实现自定义限流过滤器@Component
- Python大数据分析&人工智能教程 - Django-Celery异步处理(深入解析与实战案例)
AI_DL_CODE
python数据分析DjangoCelery异步处理Celery
文章目录1.概念介绍1.1Django框架概述1.2Celery异步任务队列1.3AMQP协议与消息路由2.环境搭建2.1安装Django和Celery2.2配置Redis作为消息代理3.Celery架构与工作原理3.1Celery组件介绍3.2任务生命周期3.3任务调度与执行3.3.1定时任务3.3.2异步任务调用3.3.3任务结果查询4.Django与Celery集成4.1创建Celery实例
- 数组数据转换为实体类
Jerry_carry
工具数组转实体类
importjava.lang.reflect.Constructor;importjava.lang.reflect.Field;importjava.lang.reflect.Method;importjava.time.LocalDate;importjava.time.LocalDateTime;importjava.util.ArrayList;importjava.util.HashM
- Java高并发系统限流算法的应用
赵广陆
arithmeticjava算法开发语言
目录1概述2计数器限流2.1概述2.2实现2.3结果分析2.4优缺点2.5应用3漏桶算法3.1概述3.2实现3.3结果分析3.4优缺点4令牌桶算法4.1概述4.2实现4.3结果分析4.4应用5滑动窗口5.1概述5.2实现5.3结果分析5.4应用想学习架构师构建流程请跳转:Java架构师系统架构设计1概述在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。限流可以认为服务降级的一种,限流是对
- Golang中Slice切片
white.tie
Golanggolang开发语言后端
切片Sliceslice并不是数组或数组指针。它通过内部指针和相关属性引用数组片段,以实现变长方案。1.切片:切片是数组的一个引用,因此切片是引用类型。但自身是结构体,值拷贝传递。2.切片的长度可以改变,因此,切片是一个可变的数组。3.切片遍历方式和数组一样,可以用len()求长度。表示可用元素数量,读写操作不能超过该限制。4.cap可以求出slice最大扩张容量,不能超出数组限制。0c{fmt.
- 电商搜索新纪元:大模型引领购物体验革新
大模型教程
职场和发展大模型AI大模型算法人工智能
随着电商行业的蓬勃发展,搜索技术作为连接用户与商品的桥梁,其重要性日益凸显。在技术不断革新的今天,电商搜索技术经历了哪些阶段?面对大模型的飞速发展,企业又将如何把握趋势,应对挑战?为了深入探讨这些问题,京东技术总监翟周伟与InfoQ栏目探讨了电商搜索技术的发展历程、当前的应用状况以及面临的挑战和未来的发展方向。以下是采访的详细内容。InfoQ:在您看来电商搜索经历了哪些阶段?翟周伟:我从技术发展的
- LoRA 实战指南:NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
fairymt
产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
大模型已成AI应用的“标配”,但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA(Low-RankAdaptation)作为一种轻量级微调方案,正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式,帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战:基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- 高并发限流方案
1.nginx2.网关3.代码层级3.1.计数器限流(固定窗口)原理:统计单位时间内的请求数,超过阈值则拒绝请求。实现:使用原子计数器(如RedisINCR+EXPIRE)。例如:1秒内限制1000次请求。优点:简单高效。缺点:窗口临界问题(如第1秒末和第2秒初的突发请求可能双倍通过)。工具:Redis、GuavaAtomicLong。3.2.滑动窗口限流原理:将固定窗口细分为多个小窗口(如1秒分
- Golang中的数组
white.tie
Golanggolang开发语言后端
GolangArray和以往认知的数组有很大不同。有点像Python中的列表1.数组:是同一种数据类型的固定长度的序列。2.数组定义:vara[len]int,比如:vara[5]int,数组长度必须是常量,且是类型的组成部分。一旦定义,长度不能变。3.长度是数组类型的一部分,因此,vara[5]int和vara[10]int是不同的类型。4.数组可以通过下标进行访问,下标是从0开始,最后一个元素
- 智能新纪元:大语言模型如何重塑电商“人货场”经典范式
黑巧克力可减脂
AIGC语言模型人工智能自然语言处理
开篇引言“善战者,求之于势,不责于人。”——《孙子兵法·兵势篇》当全球电商交易额突破6.3万亿美元(Statista2024),增长引擎却显露疲态。流量红利消退、同质化竞争加剧、消费者需求碎片化——传统“人货场”理论正遭遇前所未有的挑战。而大语言模型(LLM)的出现,恰似一柄重铸商业逻辑的“科技之锤”,正在为电商领域开启一场静水深流的革命性变革。基石重塑:当“人货场”遇见大模型智能经典理论再审视:
- 免费文件管理 智能转换GC-Prevue:PDF 转 Word 多种格式 一键完成
文哥工具箱2
开源软件电脑软件工程
前言在现代办公环境中,高效的数据处理和文档管理是提高工作效率的关键。GC-Prevue是一款专为Windows系统设计的办公辅助软件,软件下载地址安装包它通过一系列实用的功能,帮助用户更高效地处理和管理文档,提升整体办公效率。软件介绍GC-Prevue是一款集成了多种办公辅助功能的软件,旨在帮助用户更便捷地处理文档、表格和演示文稿。它支持多种文件格式,包括PDF、Word、Excel和PowerP
- VBA 精选示例代码库
←か淡定☆ ヾ
VBA杂坛VBAExcel代码片断Office编程
目录1.厘米&英寸&像素&Point的转换2.固定滚动区域3.按特定数量的行、列或页滚动3.1`Window.SmallScroll`方法:按行或按列滚动窗口内容3.2`Window.LargeScroll`方法:按页滚动窗口内容4.工作簿VBA属性和操作4.1按名称引用工作簿4.2按状态引用工作簿4.3按打开顺序(时间)引用工作簿4.4将工作簿分配给变量4.5创建新工作簿4.6打开工作簿4.7计
- 设计模式-访问者模式
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设计模式访问者模式
一.所用到的类访问者模式是一个多对多的关系1.所要被访问的类一个公共抽象类:属性和accept方法,用来接收访问者实现抽象类的N个类2.访问者类一个抽象接口里面定义要访问N个类的方法实现抽象接口的N个类二、是实现代码所要被访问的类的抽象类publicabstractclassUser{publicStringname;publicStringidentity;//身份publicStringcla
- 达梦dsc与mpp集群机制比较
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数据库dba
达梦数据库现有2套分布式产品,即DMdsc共享存储集群以及DMmpp非共享存储集群DMdsc共享存储集群:该产品功能类似于oraclerac,具有高可用性和高伸缩性的特征,可提供横向扩展,实现超单一服务器的功能。其提升了错误恢复能力,并且随着系统增长而逐步扩展。一旦系统发生失败,该集群对用户保证最高可用性,保障关键业务数据不被丢失。拓扑图如下图所示:在配置DMdsc时,需配置两套网络,一套用于提供
- AI:微调框架 LLaMA-Factory(Large Language Model Factory)
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AI人工智能llama语言模型sftllama-factoryAI
LLaMA-Factory(LargeLanguageModelFactory)是由北航团队开源的高效大语言模型(LLM)微调框架,旨在简化大型语言模型的定制化训练流程,支持超过100种主流模型和多种先进微调技术。以下从核心功能、安装部署、微调流程和应用场景四个方面详细介绍:一、核心功能与特点广泛的模型支持支持LLaMA3、Mistral、Qwen、ChatGLM、Gemma、Phi、Yi、Bai
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep