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H03004
数据库oracle
DM数据库,即达梦数据库,是一款由中国武汉达梦数据库有限公司自主研发的高性能、高可用性、安全可靠的数据库管理系统。它广泛应用于政府、金融、能源等多个领域,并且支持标准SQL语言和多种编程接口。本文将详细介绍如何在Linux环境下安装DM数据库,包括环境准备、下载安装包、配置与初始化实例、启动服务、测试验证以及后续管理等步骤。一、环境准备在开始安装之前,确保目标服务器或计算机满足以下条件:操作系统:
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H03004
oracle数据库
随着信息技术的飞速发展,数据库作为信息系统的核心组件之一,在企业数据管理中扮演着至关重要的角色。DM数据库(达梦数据库)是一款由中国武汉达梦数据库有限公司自主研发的高性能、高可用性、安全可靠的数据库管理系统,广泛应用于政府、金融、能源等多个领域。本文将详细介绍如何在Linux环境下高效地安装和配置DM数据库,帮助读者掌握从环境准备到后期维护的全流程。一、环境准备操作系统选择:确保您的服务器或计算机
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数据恢复原理深度解析:从二进制碎片到完整文件数据恢复看似神奇,实则是计算机科学与数字取证技术的精妙结合。本文将深入剖析数据恢复的核心原理,带您了解被删除文件如何"起死回生"的技术奥秘。一、存储介质的数据记录原理1.磁性存储(HDD)的数据印记磁畴取向:硬盘通过磁畴的南北极方向表示0和1读写头悬浮:纳米级高度的磁头不接触盘片(3-5nm)实际案例:即使格式化后,磁畴的物理状态仍可通过MFM(磁力显微
- 【EI会议征稿】2025年第四届计算机视觉与模式分析国际学术大会(ICCPA 2025)
重要信息2025年5月16-18日|中国·鞍山大会官网:www.iccpa.org会议主页:2025年第五届计算机视觉与模式分析国际学术大会(ICCPA2025)_艾思科蓝_学术一站式服务平台接收/拒稿通知:投稿后1周内收录检索:EICompendex,Scopus主办单位辽宁科技大学往届历史ICCPA前四届均已成功举办,并完成EI、Scopus检索(高录用,稳定检索)
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探索Lshort:一份现代LaTeX入门指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ls/lshort是一个由PeterR.Oetiker创建并维护的开源项目,它提供了一份详尽且易于理解的LaTeX初学者指南。LaTeX是一种基于TeX的排版系统,广泛应用于学术论文、科技报告、书籍和各种专业文档的编写。Lshort通过清晰的结构和实例,帮助用户快速掌握LaTeX的基
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在招聘竞争日益激烈的当下,国内领先的AI招聘平台牛客,凭借对行业痛点的精准洞察和技术创新的不懈追求,再次为招聘领域带来革命性突破——牛客AI面试Ultra版震撼发布!01.智能交互革命:2秒极速追问,双向对话零延迟●全语音沉浸式体验:无需手动操作,候选人开口即答,数字面试官依托实时推理引擎,2秒内触发多维追问,基于岗位胜任力模型(如冰山模型)层层挖掘需求理解、沟通能力、抗压能力等核心素质。●候选人
- mysql怎样区分「主表」与从表
跨越七海
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实体完整性是通过主键约束实现的,而参照完整性是通过外键约束实现的,两者都是为了保证数据的完整性和一致性。主键约束比较好理解,就是主键值不能为空且不重复,已经强调好多次,所以这里重点记录对外键约束的学习。主表与从表若同一个数据库中,B表的外键与A表的主键相对应,则A表为主表,B表为从表。假设学生表(学号,姓名,性别,专业号),专业表(专业号,专业名称),则学生表中的专业号为学生表的外键,其与专业表中
- JVM核心技术解析
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我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(基础篇)、(进阶篇)、(架构篇)清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
- python反弹shell
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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
- Flowable02表结构--------------持续更新中
鱼见千寻
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那么根据上文我们已经将flowable引入springboot项目中去了,而flowable这个框架本质上来说就是对这60张表操作的封装。那么明白这60张表是干啥的对我们理解使用这个框架非常的有帮助。如下是这60多张表的具体解释,当然不需要全部记住,最下边会有比较重要表的总结,若是追求速成可直接看最后的核心关系。Flowable的表都以ACT_开头,这是沿用了其前身Activiti的命名习惯。表名
- iOS14.6真机调试实战教程.zip
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:iOS开发中真机调试是关键步骤,确保应用在真实设备上的兼容性和性能。本文深入探讨iOS14.6真机调试包的使用,介绍必要的调试工具和步骤。真机调试相较于模拟器调试更能贴近实际用户体验,涉及硬件特性、网络条件和电池状态等因素,为解决特定设备或系统版本问题提供关键帮助。开发者需理解安装描述文件、连接设备、配置Xcode和运行应用的具体操作,以在iOS14.6版本上
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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
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数据结构与算法:深度优先的实战指南关键词:深度优先搜索(DFS)、递归、栈、图遍历、路径查找、迷宫寻路、算法实战摘要:深度优先搜索(DFS)是计算机科学中最经典的算法之一,被广泛应用于路径查找、游戏AI、社交网络分析等场景。本文将用“迷宫探险”的故事串联核心概念,结合生活案例、代码实战和LeetCode经典题,带您从0到1掌握DFS的底层逻辑与实战技巧。即使你是算法新手,也能通过通俗易懂的讲解,真
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面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法摘要大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展,但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容——严重制约了其在关键应用中的可靠性与安全性。为了系统性地评估、理解并缓解LLM的幻觉现象,学术界和工业界开发了大量多样化的数据集与基准。本文对大模型幻觉领域的关键数据集
- AI测试方法
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ai功能测试测试用例AIGC
1.创建高质量的测试数据集为了验证标签的准确性,需要构建一个丰富的测试数据集。该数据集应包括多种场景和风格的输入文本:正常对话、非正式对话、含有拼写错误或语法问题的文本等。包括模棱两可或复杂情境的文本,看看模型是否能正确分类。确保数据集中有足够的标签种类分布,这样可以测试模型是否能应对不同类别的文本内容。2.多轮对话的上下文跟踪对于涉及多轮对话或长文本的情况,模型需要正确理解整个对话的上下文。例如
- 非结构化文档的自动化敏感标识方法技术解析
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自动化运维
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
- 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
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《ST32从入门到就业》单片机stm32armKeil
欢迎点击浏览更多高清视频演示0,概述本文旨在帮助大家理解什么是CMSIS标准和CMSIS标准的基本内容,并为大家深入研究CMSIS提供途径。目录0,概述1,什么是CMSIS标准2,CMSIS文件获取方法3,总结1,什么是CMSIS标准CMSIS英文全程为:CortexMicrocontrollerSoftwareInterfaceStandard可翻译为“微控制器表层软件接口标准”。由于ARM是制
- 【Go语言-Day 12】解密动态数组:深入理解 Go 切片 (Slice) 的创建与核心原理
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Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
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✅今日目标理解Pandas中数据合并的4种常用方式:concat、merge、join、combine掌握内连接、外连接、左连接、右连接等操作方式掌握按列对齐、按索引对齐的区别为后续数据整合、特征拼接等建模任务做准备一、concat合并(按行/列拼接)df1=pd.DataFrame({"姓名":["张三","李四"],"成绩":[85,90]})df2=pd.DataFrame({"姓名":["
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
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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。
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✅今日目标理解特征工程在数据分析和机器学习中的意义掌握常见特征类型的处理方式:数值型、类别型、时间型学习特征提取、转换、标准化、独热编码(One-HotEncoding)等核心操作为后续建模任务做好特征准备工作一、什么是特征工程?特征工程是将原始数据转换为模型可学习的“特征向量”的过程,是机器学习效果好坏的核心因素之一。常见任务包括:缺失值处理(已学)异常值处理(已学)数值归一化、标准化类别变量编
- LeetCode算法解析:全面掌握编程挑战与面试技能
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- 2025年最值得关注的十大OCR模型,技术进化与应用突破全面解析!
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光学字符识别(OCR)技术已经完成了从“慢、误差高、功能单一”的旧时代,向“快速、精准、多场景全覆盖”的新纪元转变。今天,OCR不再是简单的图像转文本工具,而是支撑智能办公、文档自动化、跨语言内容处理以及视觉理解的核心技术。尤其在2025年,技术格局发生了显著变化:模型更轻量,支持更复杂的文本结构识别,具备强大的多语言和多模态处理能力,能应对实时场景识别甚至复杂的工业图像分析。本文整合了GitHu
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
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人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍,帮助你逐步建立基础知识和理解:一、数学基础类《数学之美》推荐理由:深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理,对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称,有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等,似乎太过专业,实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂,当然本书因此也可以称得上是“高级
- Python虚拟环境管理:conda、venv、pipenv三国杀
network爬虫
pythonconda数据库jupyter
Python虚拟环境管理:conda、venv、pipenv三国杀作为一名在Python生态系统中学习实践了六年的开发者,我深刻体会到了Python虚拟环境管理工具的重要性和复杂性。从最初接触virtualenv时的懵懂,到现在熟练使用conda、venv、pipenv等工具,每一次的学习和实践都让我对Python环境管理有了更深的理解。今天,我想和大家分享一下这几年来对这三个主流工具的使用心得,
- 【C#面向对象】第二课——深入C#数据类型、值类型和引用类型的学习
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C#面向对象C#数据类型数据类型值类型和引用类型拆箱和装箱枚举
知识点:理解值类型和引用类型的区别、掌握结构类型的定义、掌握拆箱和装箱的概念、掌握使用值类型和引用类型作为方法的参数1、值类型和引用类型我们在前面学习过C#中的常用数据类型,常用的数据类型有:C#中的数据类型说明用法举例
- 元学习的认知思维棱镜
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AI辅助教学学习元学习思维模型认知框架思维棱镜
在学习这场马拉松中,大多数人只关注如何跑得更快(学习方法),但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能,甚至理解身体(大脑)的运作机制,从而跑得更远、更有效率。元学习(Meta-Learning)——“学会学习”的底层操作系统本质:元学习,简而言之,就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识,而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机,
- Linux的Initrd机制
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key