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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
- pytorch官方文档60分钟入门笔记
xiaodidadada
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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
- 深度学习学习经验——卷积神经网络(CNN)
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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
- Python Day44
别勉.
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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
- 基于PLC的智能楼宇控制系统设计(源码+万字报告+部署讲解等)
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目录摘要2第一章绪论51.1引言51.2智能楼宇的课题背景51.3智能楼宇的功能和优势6第二章智能楼宇系统总体方案确定72.1智能楼宇系统总体方案的设计72.1.1智能楼宇概述72.1.2智能楼宇的分类71、建筑设备自动化系统(BA)72、通讯自动化系统(CA)73、办公自动化系统(OA)74、火灾报警于消防联动自动化系统(FA)85、安全保卫自动化系统(SA)82.1.2总体控制方案的设计82.
- 基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与目标1.3研究方法与数据来源二、地中海贫血概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于地中海贫血预测的优势四、术前风险预测与手术方案制定4.1术前风险因素分析4.2大模型预测模型构建与验证4.3根据预测制定个性化手术方案五、
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验证分类ip地址的作用以及对路由器的功能进行初步了解构建简单的网络拓扑192.168.0.1---->192----->c类的ip地址---->前3个字节是网络号(192.168.0),后面1个字节(1)是用来表示主机的后面1个字节的取值范围是[0,255]192.168.0.0表示1个具体的c类网络最小标志主机的地址:192.168.0.1最大标志主机的地址:192.168.0.254192.1
- IP地址的分类及范围详解:A、B、C、D、E五类是如何划分的
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IP地址类型最初设计互联网络时,为了便于寻址以及层次化构造网络,每个IP地址包括两个标识码(ID),即网络ID和主机ID。同一个物理网络上的所有主机都使用同一个网络ID,网络上的一个主机(包括网络上工作站,服务器和路由器等)有一个主机ID与其对应。IP地址根据网络ID的不同分为5种类型,A类地址、B类地址、C类地址、D类地址和E类地址。A类IP地址一个A类IP地址由1字节的网络地址和3字节主机地址
- JVM垃圾回收器
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JVM的垃圾回收机制主要通过不同的垃圾收集器来实现,垃圾收集器的设计围绕着几个核心目标:吞吐量、延迟(停顿时间)、内存占用,并根据它们工作的内存区域(年轻代/老年代)和工作方式(串行/并行/并发)进行分类。以下是JVM中主要的垃圾收集器类型及其特点,通常从两个维度来理解:维度一:按工作区域(分代收集的核心思想)年轻代收集器:主要负责回收年轻代(YoungGeneration)中的对象。特点:年轻代
- 深度学习之分类手写数字的网络
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卷积神经网络CNN深度学习人工智能
面临的问题定义神经⽹络后,我们回到⼿写识别上来。我们可以把识别⼿写数字问题分成两个⼦问题:把包含许多数字的图像分成⼀系列单独的图像,每个包含单个数字;也就是把图像,分成6个单独的图像分类单独的数字我们将专注于编程解决第⼆个问题,分类单独的数字。这样是因为,⼀旦你有分类单独数字的有效⽅法,分割问题是不难解决的。⼀种⽅法是尝试不同的分割⽅式,⽤数字分类器对每⼀个切分⽚段打分;如果数字分类器对每⼀个⽚段
- [AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
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一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息,通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务,如:分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中,所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上,其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
- 长尾形分布论文速览【80-119】
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为便于理解和应用,以下将30篇关于长尾分布的研究文献按主题进行分类整理。每一大类包含相应的工作,帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。1.长尾半监督学习与伪标签优化Paper90:Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法(UDTS),能有效改善尾部分类性能,适用于不平衡类别的半监督学习。P
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软件密集型系统的类型划分为信息系统、嵌入式系统和移动系统,主要基于其应用场景、功能定位、硬件依赖程度及软件设计逻辑的显著差异。以下从三类系统的核心特征、典型场景及分类逻辑展开分析:一、软件密集型系统的定义与分类逻辑软件密集型系统指软件在系统功能实现中起决定性作用的系统,其分类本质上反映了不同场景下软件与硬件、业务需求的耦合方式。三类系统的划分依据包括:应用领域:商业办公、设备控制、移动交互等不同场
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以下是和「扣子工作流」(KoFlow)类似的AI工作流平台对比分析,涵盖主流工具的核心特点、使用方式、优缺点及区别:一、主流工作流平台分类平台类型核心定位代表用户扣子(KoFlow)低代码AI流程中文场景优化,深度集成大模型中文开发者/企业LangChain代码框架开发者灵活构建AI链Python开发者/AI工程师LlamaIndex数据增强框架企业级RAG(检索增强生成)数据工程师/知识库应用M
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图论算法是处理图结构问题的核心工具,广泛应用于路径规划、社交网络分析、计算机网络等领域。以下从基础概念、经典算法及其代码实现展开详细介绍,涵盖DFS、BFS、最短路径、最小生成树等核心内容,并附C++代码示例及注释。一、图的基础概念图的定义:由顶点(Vertex)集合V和边(Edge)集合E组成,记作G=(V,E)。分类:无向图:边无方向(如社交网络中的朋友关系)。有向图:边有方向(如网页链接关系
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基于springboot+mysql+jpa+html实现商品销售信息系统一、系统介绍1、系统主要功能:2.涉及技术框架:3.本项目所用环境:二、功能展示三、其它系统四、获取源码一、系统介绍1、系统主要功能:订单管理模块商品管理模块品牌管理模块分类管理模块客户管理模块供应商管理模块2.涉及技术框架:web框架:SpringBoot数据库框架:SpingDataJPA数据库:MySql项目构建工具:
- 脑机新手指南(二十)BCI2000 新手入门指南(下篇)
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一、引言在上篇文章中,我们介绍了BCI2000的基本概念、特点和优势,以及安装、配置和基本使用流程。在本篇文章中,我们将深入探讨BCI2000的信号处理和分类算法,并提供一些实操的代码教程,帮助新手更好地掌握BCI2000的使用方法。二、BCI2000的信号处理(一)信号处理的基本概念在脑机接口系统中,信号处理是一个非常重要的环节,它的主要目的是从原始的脑电信号中提取有用的信息,并去除噪声和干扰。
- 磁盘是计算机存储设备的一种,用于持久存储和读取数据,通过磁性材料在盘片上制造磁道和磁点
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以下是关于磁盘的详细介绍:磁盘的定义与作用磁盘是计算机存储设备的一种,用于持久存储和读取数据。它以圆盘状的物理结构为基础,通过磁性材料在盘片上制造磁道和磁点,利用磁头来读写数据。其主要功能是存储操作系统、应用程序、用户数据等,并在需要时提供数据的读取和写入。磁盘的分类按磁头是否可以移动分类移动磁头式磁盘(MovableHeadDisk):磁头可以移动,用于定位磁盘上不同的磁道,典型代表是机械硬盘(
- Java基础集合框架结构分类图形
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集合集合分类分类图Collection分类Collection集合子结构之List合集Collection集合子结构之Set合集Collection集合子结构之Queue合集Map分类集合就是一个放数据的容器,准确的说是放数据对象引用的容器集合分类分类图java中集合分类有两大根接口Collection和Map集合CollectionMapCollection分类Collection集合的架构粗略
- 贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类
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本文我将为您撰写一篇关于"贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类"的技术博客文章。这篇文章将深入探讨贝叶斯网络和深度学习在图像识别和分类领域的结合应用。我会遵循您提供的要求和结构模板,确保文章内容全面、深入且易于理解。让我们开始吧。贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类关键词:贝叶斯网络、深度学习、图像识别、图像分类、概率推理、卷积神经网络、不确定性建模文章目录贝叶斯网络与深度学习的结合:
- JVM垃圾回收调优知识点整理
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目录1、JVM内存模型1.2、堆及垃圾回收1.3、JVM参数设置经验:1.4、对象逃逸分析:2、类加载2.1、类加载过程:2.2、类加载器分类:2.3、类加载机制:2.4、打破双亲委派机制:3、JVM内存分配机制4、如何判断对象可以被回收4.1、引用计数法4.2、可达性分析算法4.3、常见引用类型4.4、finalize()方法最终判定对象是否存活4.5、如何判断一个类是无用的类5、垃圾收集算法5
- 微信小程序学习笔记(7)
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一、小程序API的3大分类①事件监听API特点:以on开头,用来监听某些事件的触发举例:wx.onWindowResize(functioncallback)监听窗口尺寸变化的事件②同步API特点1:以Sync结尾的API都是同步API特点2:同步API的执行结果,可以通过函数返回值直接获取,如果执行出错会抛出异常举例:wx.setStorageSync(‘key’,’value’)向本地存储中写
- 为了方便学习icss项目上的css技巧,我用next.js写了一个网站
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icss-website一、项目简介与定位icss-website是一个基于Next.js14(AppRouter架构)开发的现代化CSS技巧展示平台,致力于为前端开发者、设计师和技术爱好者提供一个高效、优雅、易用的CSS奇技淫巧学习与交流空间。项目以GitHub上的iCSS仓库为内容源,通过API动态获取、分类、展示和高亮CSS相关的文章与代码示例,支持多主题、多语言、响应式布局和丰富的交互体验
- 计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)
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计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)一、选题方向全景图(按技术维度划分)智能服务系统开发技术架构:SpringBoot+Vue3+MySQL/MongoDB典型场景:●智慧校园:实验室预约系统、学术成果可视化平台●医疗健康:电子病历智能分析系统、慢性病管理助手●城市治理:垃圾分类智能识别系统、交通拥堵预测模型创新点:融合OCR识别/NLP技术,实现无感化服务跨平台应用开发技术选型:Unia
- java opencv 数字识别算法_[机器学习]基于OpenCV实现最简单的数字识别
后期小雨
javaopencv数字识别算法
本文将基于OpenCV实现简单的数字识别。这里以游戏AngryBirds为例,通过以下几个主要步骤对其中右上角的分数部分进行自动识别。1.学习分类器根据训练样本,选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库(如NIST等),也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。前者优在泛化性,后者强在准确率,当然常用做法是将这两者结合,即在通用数字库基础上做修改。另外这里由于模式并不复杂,计算
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- C语言数据类型
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c语言算法开发语言
数据类型1.1.定义何为类型,即类似事物共同特征。数据类型:类似数据的共同特征。例如:整数为整型类型,小数则为浮点型...丰富的数据类型能够让我们在C语言中描述好各种数据。1.2数据类型分类总体的数据类型分类可以概括为下面这张图:上图错误更正:布尔类型的正确写法:b为大写,即_Bool这里需要对布尔类型做出注意:C语言原来是使用整数0表示假,非零表示真。而之后出现了布尔类型,专门用来表示真假使用时
- AI人工智能 神经网络
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人工智能神经网络深度学习笔记运维全文检索搜索引擎
**AI人工智能神经网络概述**神经网络是并行计算设备,它们试图构建大脑的计算机模型。背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。这些任务包括模式识别和分类,近似,优化和数据聚类什么是人工神经网络(ANN)人工神经网络(ANN)是一个高效的计算系统,其核心主题是借用生物神经网络的类比。人工神经网络也被称为人工神经系统,并行分布式处理系统和连接系统。ANN获取了大量以某种模式相互连
- 机器学习-- 聚类
SunsPlanter
机器学习机器学习聚类人工智能
什么是聚类?Clustering可以简单地说,对有标注的数据分类,就是逻辑回归(属于有监督分类),对无标注的数据分类,就是聚类(属于无监督分类)聚类是一种无监督学习技术,其目标是根据样本之间的相似性将未标记的数据分组。比如,在一个假设的患者研究中,研究人员正在评估一项新的治疗方案。在试验期间,患者每周会报告自身症状的频率以及严重程度。研究人员可以使用聚类分析将对治疗反应相似的患者归为同一类。图1展
- Python 机器学习实战:泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)
程序员阿超的博客
Pythonpython机器学习开发语言泰坦尼克号KaggleScikit-learn实战教程
引言:挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩,它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛,要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题:目标变量Survived只有两个值,0(遇难)或1(生还)。这个项目之所以经典,是因为它涵盖
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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