- 【Linux】nmcli设置bond
在成都搬砖的鸭鸭
Linuxlinux运维
目录1、介绍2、配置步骤【1】创建bond连接【2】添加从属接口【3】激活bond口1、介绍nmcli是NetworkManager提供的网络管理工具,nmcli设置的bond可以持久化,因为会写入配置文件,下面我们就来通过nmcli来配置bond聚合口。2、配置步骤【1】创建bond连接[root@xxx~]#nmcliconnaddtypebondcon-namebond0ifnamebond
- DeLorean联手Sui网络推出最新区块链订车,XBIT平台xaut今日价格行情飙升引热议
caijingshiye
区块链
币界网6月24日讯,全球豪华汽车领域迎来颠覆性变革!DeLorean汽车公司今日宣布,基于SuiNetwork打造的全球首个区块链汽车预订市场正式上线,用户可通过加密货币直接预订其旗舰电动跑车Alpha5,并在等待交付期间通过质押资产赚取收益。这一创新模式不仅解决了传统汽车预订的退款难、周期长等痛点,更将区块链技术的透明性与金融属性深度融合。受此消息刺激,去中心化交易所XBIT平台上的黄金稳定币x
- 集群聊天服务器---muduo库使用(2)
power 雀儿
集群聊天服务器学习服务器java前端
书接上回聊天服务器,这个类主要是用于处理网络连接和消息。public:ChatServer(EventLoop*loop,//事件循环constInetAddress&listenAddr,//IP+Portconststring&nameArg)//服务器的名字:_server(loop,listenAddr,nameArg),_loop(loop){//给服务器注册用户连接的创建和断开回调_s
- 扩展前文的 Qt GUI 调试工具,添加 QTreeView 控件以显示设备数据的层次结构,支持更多 Modbus 功能码
zhxup606
C++qt开发语言
扩展前文的QtGUI调试工具,添加QTreeView控件以显示设备数据的层次结构,支持更多Modbus功能码(新增0x05写单个线圈),并实现详细的CSV日志保存功能。代码将基于Qt网络编程(QtNetwork),集成ReferenceClass、PointerClass、SerialPort、ModbusTCPDebugger和ModbusConverter,使用std::string、std:
- 使用vllm部署 Nanonets-OCR-s
没刮胡子
软件开发技术实战专栏Linux服务器技术人工智能AIocrpython深度学习
使用vLLM部署Nanonets-OCR-s模型的完整指南Nanonets-OCR-s作为基于Qwen2.5-VL-3B的多模态OCR模型,结合vLLM的高效推理引擎可显著提升部署性能。一、环境准备与依赖安装1.安装vLLM与多模态依赖#安装vLLM(含CUDA加速)pipinstallvllm==0.3.21#建议使用稳定版本pipinstalltransformers==4.35
- python与anaconda安装(先安装了python后安装anaconda,基于python已存在的基础上安装anaconda)——逼死强迫症、超详解
苹果酱0567
面试题汇总与解析java开发语言中间件springboot后端
版权声明:本文为CSDN博主「牛斌帅」的原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_43529415/article/details/100847887目录一、安装python(python3.7.4)1、下载(1)下载1(32位)(2)下载2(64位)2、安装3、配置python环境变量4、检验pytho
- (转)优秀的 python 机器学习库
patrick75
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优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- 基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测
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深度学习实战项目迁移学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!番石榴病害数据集背景描述番石榴(Psidiumguajava)是南亚的主要作物,尤其是在孟加拉国。它富含维生素C和纤维,支持区域经济和营养。不幸的是,番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型,帮助保护收成并减少经济损失。数据说明该数据集包括473张番石榴果实的注释图像,分为三类。图像经过预处理步骤,例如钝
- Densenet模型花卉图像分类
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分类数据挖掘人工智能
项目源码获取方式见文章末尾!600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- 【攻防篇】解决:阿里云docker 容器中自动启动xmrig挖矿-- 实战
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日常工作总结docker挖矿实战
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- 前后端分离与不分离解析,很全面!
涔溪
前端
从多个维度对前后端分离与不分离进行更加深入、系统的分析,包括技术架构、开发流程、部署维护、性能优化、团队协作、适用场景等方面全面理解两者的区别和优劣。一、概念定义1.前后端不分离(传统服务端渲染)前端页面由服务器端生成并返回给浏览器,如PHP、JSP、ASP.NET等。前端逻辑和后端业务耦合在一起,通常一个请求对应一个完整的HTML页面。2.前后端分离(现代Web开发模式)前端独立开发为一个完整的
- 麒麟系统使用-进行.NET开发
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生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
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- 【.net core】【sqlsugar】在where条件查询时使用原生SQL
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//初始化查询varquery=repository.IQueryable();//添加原生SQLWHERE条件query=query.Where("fieldAWhere(stringwhereString,objectparameters=null);
- ROS构建地图服务器节点map_server
Xian-HHappy
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运行环境:ubuntu20.04ros1-noetic该文章可用到的代码和资源下载:https://download.csdn.net/download/weixin_42140236/91171139一、构建工作空间文件夹mkdirmyok_ws二、构建rospackagecdmyok_ws/mkdirsrccdsrc/catkin_create_pkgmap_publisherrospynav
- 稳定币独角兽:Circle
InnoLink_1024
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Circle公司背景分析CircleInternetFinancial(以下简称Circle)是一家成立于2013年的美国金融科技公司,总部位于波士顿,由JeremyAllaire和SeanNeville联合创立。公司最初专注于点对点加密货币支付和交易,后转型为全球领先的稳定币发行机构,其核心产品是与美元1:1挂钩的USDCoin(USDC),目前为全球第二大稳定币,仅次于Tether的USDT。
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
不想秃头的程序
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- PillarNet: Real-Time and High-PerformancePillar-based 3D Object Detection
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目标检测人工智能计算机视觉智驾
ECCV2022paper:[2205.07403]PillarNet:Real-TimeandHigh-PerformancePillar-based3DObjectDetectioncode:https://github.com/VISION-SJTU/PillarNet-LTS纯点云基于pillar3D检测模型网络比较SECOND基于voxel,one-stage,基于sparse3Dc
- 【网络】Linux 内核优化实战 - net.core.rmem_max
锅锅来了
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目录参数作用与原理默认值与查看方法调整场景与方法适用场景调整方法与其他参数的协同性能影响与注意事项典型案例总结net.core.rmem_max是Linux内核中控制套接字接收缓冲区(ReceiveBuffer)最大允许值的参数。它与net.core.rmem_default(默认值)共同决定了网络数据接收的性能上限和内存使用策略。以下是详细解析:参数作用与原理核心功能:限制单个套接字接收缓冲区的
- 【网络】Linux 内核优化实战 - net.ipv4.tcp_rmem 和 net.core.rmem_default 关系
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Linux性能优化原理和实战网络linuxtcp/ip
net.ipv4.tcp_rmem和net.core.rmem_default都是Linux内核中控制网络接收缓冲区的参数,但它们的作用范围、优先级和使用场景存在明显区别。以下是详细对比:核心区别参数net.ipv4.tcp_rmemnet.core.rmem_default作用协议仅针对TCP协议针对所有网络协议(TCP、UDP等)参数类型三元组:mindefaultmax单个值:默认缓冲区大小
- .NET C# async/定时任务的异步线程池调度方案最大线程数 = 处理器核心数 × 250
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关于.NET中Threading.Timer的线程机制,结合线程池特性和异步协作原理分析如下:一、线程复用机制共享进程级线程池Threading.Timer的回调任务不会每次新建线程,而是提交到.NET进程全局线程池统一调度,该线程池与async/await任务共享同一资源池。线程池维护可复用工作线程队列,避免频繁创建/销毁开销任务优先由空闲线程执行,无空闲线程则进入全局队列等待线程池扩
- AWS Lambda与RDS连接优化之旅
t0_54manong
编程问题解决手册aws云计算个人开发
在云计算的时代,AWSLambda与RDS的结合为开发者提供了高效且灵活的解决方案。然而,在实际应用中,我们常常会遇到一些性能瓶颈。本文将通过一个真实案例,探讨如何优化AWSLambda与RDS之间的连接,以提高API的响应速度。背景介绍最近,我们在AWS上部署了一个使用Dotnet6开发的API,它通过APIGateway暴露给外部,并连接到同VPC内的MySQLAuroraRDS数据库。部署前
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SpringCloud微服务架构部署模式:从单体到云原生的进化路径关键词:SpringCloud、微服务架构、部署模式、容器化、Kubernetes、服务网格、DevOps摘要:本文系统解析SpringCloud微服务架构的核心部署模式,涵盖传统物理机部署、容器化部署、Kubernetes集群编排、服务网格集成等技术栈。通过技术原理剖析、实战案例演示和最佳实践总结,揭示不同部署模式的适用场景、技术
- VB.NET,C#字典对象来保存用户数据,支持大小写
专注VB编程开发20年
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用这个保存的,登录时大小写不一样会不会无法识别根据你提供的SaveUsersToJson方法,我注意到你使用了JSON序列化来保存用户数据,但没有显式指定字典的比较器。这意味着在反序列化时,默认会使用区分大小写的比较器,导致大小写不同的用户名无法正确匹配。问题分析当你保存用户数据时:PrivateSubSaveUsersToJson(usersAsDictionary(OfString,UserI
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
推荐博文:
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
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- squid3(高命中率)缓存服务器配置
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系统:centos 5.x
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1.下载squid
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs