san_yun
san_yun

一个简单的form验证框架思路

包含三个部分：

form

field

validator

 

form表示一个表单，定义了一些field，每种filed对应了一批validator，执行流程大概是：

form.is_valid()--->filed.clean()--->validator.validate()

 


一个简单的form验证框架思路
 

 

你可能感兴趣的:(form)

  • 深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型 皮皮冰燃 深度学习深度学习人工智能
    文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？2.4LLM的结构2.4.1Transformer2.4.2Prompts2.4.3FineTuning3本地跑大模型3.1Ollama运行开源LLM3.1.1启动并运行3.1.2使用api访问3.1.3设置外网访问3.
  • 学英语学压测： jmeter分布式测试 学会了没 jmeter压测jmeter集群同一子网防火墙
    Thisshorttutorialexplainshowtousemultiplesystemstoperformstresstesting.Beforewestart,thereareacoupleofthingstocheck.thefirewallsonthesystemsareturnedofforcorrectportsareopened.alltheclientsareonthesam
  • MySQL第三次实验 Z字小熊饼干爱吃保安 mysql数据库
    一、建库建表1、创建数据库mydb11_stu并使用数据库mysql>createdatabasemydb11_stu;QueryOK,1rowaffected(0.01sec)mysql>showdatabases;+--------------------+|Database|+--------------------+|information_schema||mydb10_city||myd
  • ChatGPT大模型极简应用开发-目录 uncle_ll #GPTchatgpt人工智能LLM大模型GPT
    引言要理解ChatGPT，了解其背后的Transformer架构和GPT技术一路的演进则变得非常必要。ChatGPT背后的LLM技术使普通人能够通过自然语言完成过去只能由程序员通过编程语言实现的任务，这是一场巨大的变革。然而，人类通常容易高估技术的短期影响而低估长期影响。进一步学习关于LLM技术原理的论文、视频、图书等。在阅读这本书或者后续学习过程中，你有任何疑问都可以随时请教ChatGPT等工具
  • GMap.NET实现电子围栏功能（WPF版） 源之缘-OFD解决方案之道 WPFc#gisgisGMap.NetWPF
    前言GMap.NET是一个强大、免费、跨平台、开源的.NET控件。分为WPF和winform版。GMap.NET的基本知识不做过多介绍，本文主要介绍如何使用该控件实现电子围栏功能。电子围栏主要有两个功能模块：界面展示围栏区域，判断人员出入围栏的逻辑。GMap.NET的WPF版本功能并不强大，实现一些复杂的功能就只能发掘WPF的潜力了。GMap.NET给我们提供了一个基本的平台，必须熟练掌握WPF才
  • 一个非常好用的图片切割工具（c# winform开发） 源之缘-OFD解决方案之道 c#winform
    本人业余时间开发了一个图片切割工具，非常好用，也很灵活！特别对大型图片切割，更能体现出该软件的优势！开发工具为winform功能说明可以设定切割的高度和宽度。切割线可以上下拖动，可以增加一个切割区域，可设定某个区域不参与切割。主要技术点分析切割区域确定每个切割区域是一个长方形。用一个结构标识该属性。1classSpliteMoveIndex2{3publicenumEN_DIR4{5NON,6HO
  • nlp培训重点-3 heine162 自然语言处理人工智能
    1.文本匹配分类：loader:#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportreimportosimporttorchimportrandomimportloggingfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromcollectionsimportdefaultdictfromtransformersimportBertT
  • Python爬虫爬取1万首音乐代码 EasySoft易软 python
    importrequestsbase_url=“http://music.163.com/song/media/outer/url?id=”start_id=200000end_id=210000formusic_idinrange(start_id,end_id+1):song_url=base_url+str(music_id)response=requests.get(song_url,st
  • LLMs，即大型语言模型 maopig AI语言模型人工智能自然语言处理
    LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer，其关键在于自注意力机制，使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”，从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。例如，它们能够理解人类的语言
  • 第79期 | GPTSecurity周报 云起无垠 GPTSecurityAIGCgpt
    GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.TrojanWhi
  • 第60期 | GPTSecurity周报 云起无垠 GPTSecurity人工智能语言模型网络安全
    GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.映射你的模型：评估
  • express实现post接口(无参/普通/json/form-data) 老李头的代码生活 node.jsjsonnode.jsjavascript
    无参数的post接口constexpress=require('express');constapp=express();app.post('/api/post',function(req,res){//直接返回对象res.send({name:'abc'});});app.listen('8088',()=>{console.log('8088');});启动终端后利用postman来测试pos
  • 全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？ 扫地的小何尚 人工智能
    Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分，将显著提升AI性能和功能，并助力在几天或几小时内训练大型模型。Transformer模型是当今广泛使用的语言模型（例如asBERT和GPT-3）的支柱。Transformer模型最初针对自然语言处理用例而开发，但因其通用性，现在逐步应用于计算机视觉、药物研发等领域。与此同时，模型大小不断呈指数级增长，现在已达到数万亿个参数。由于计算量巨大，
  • matlab 代码主要实现了对一个具有各向异性材料的层合板的力学性能分析 go5463158465 算法深度学习MATLAB专栏python算法开发语言
    clcclearcloseallclearclcformatlongg%formatshorte%初始化%板尺寸Chang=0.5;%板长lambda=1;%长宽比Kuan=Chang/lambda;%板宽%h=0.001
  • BERT详解 comli_cn 大模型笔记bert人工智能深度学习
    1.背景结构1.1基础知识BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是谷歌提出，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是前几年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点：使用了双向Transformer作为算法的主要框架，之前的模型是从左向右输入一个文本序列，或者将l
  • HIVE合并小文件 难以触及的高度 hivehadoop数据仓库
    8.分区分桶，合并小文件为什么小文件需要合并？1.小文件过多，MR处理数据时，会产生多个MapTask,然而每个MapTask处理的数据量很少，那么导致MapTask启动时间大于执行时间，整体任务时间消耗较大如何合并小文件：1）在map执行前合并小文件，减少map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat没有对小文件
  • 1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析 少林码僧 AI大模型应用实战专栏自然语言处理gptbert
    走向不同：GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePretrainedTransformer）和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）无疑是最具代表性和影响力的两个模型。它们都基于Transformer架构，但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差
  • 第83期 | GPTSecurity周报 云起无垠 GPTSecurity人工智能网络安全
    GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.混乱中建立秩序：人
  • NVIDIA Hopper 架构深入 RZer 硬件工程架构NVIDIA
    在2022年NVIDIAGTC主题演讲中，NVIDIA首席执行官黄仁勋介绍了基于全新NVIDIAHopperGPU架构的全新NVIDIAH100TensorCoreGPU。文章目录前言一、NVIDIAH100TensorCoreGPU简介二、NVIDIAH100GPU主要功能概述1.新的流式多处理器（SM）具有许多性能和效率改进。主要新功能包括：2.新的transformer引擎结合使用软件和定制
  • 使用神经网络拟合6项参数 Andrew_Xzw 神经网络人工智能深度学习开发语言机器学习python
    使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss和optimizer3.2train3.3predict1.数据预处理1.1添加参数解析为了方便管理模型和训练等参数，统一用参数解析。defparse_a
  • unity游戏引擎架构设计分析 你一身傲骨怎能输 游戏引擎游戏引擎unity
    Unity游戏引擎的架构设计是一个高度复杂且模块化的系统，它允许开发者创建跨多个平台的游戏和应用程序。以下是对Unity游戏引擎架构设计的分析：1.总体架构Unity引擎的总体架构可以分为几个主要层次：核心层（CoreLayer）：这是引擎的基础，包含基本的数据类型、内存管理、线程和同步机制等。平台抽象层（PlatformAbstractionLayer）：这一层负责处理不同平台的差异，确保游戏可
  • 3DUnetCNN 项目常见问题解决方案 魏纯漫
    3DUnetCNN项目常见问题解决方案3DUnetCNNPytorch3DU-NetConvolutionNeuralNetwork(CNN)designedformedicalimagesegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DUnetCNN项目基础介绍3DUnetCNN是一个基于PyTorch的3DU-Net卷积神经网络（CNN）
  • 3D U-Net CNN医学图像分割项目教程 尤辰城Agatha
    3DU-NetCNN医学图像分割项目教程3DUnetCNNPytorch3DU-NetConvolutionNeuralNetwork(CNN)designedformedicalimagesegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DUnetCNN1.项目介绍3DU-NetCNN是由Ellisdg开发的Python实现，专门用于医学图像
  • Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测 骑猪玩狗 pytorchlstm人工智能
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde
  • Elevate Your Lead Generation Game with Maps Scraper AI 程序员
    RevolutionizingLeadGenerationTransformingLeadAcquisitionMapsScraperAIintroducesagroundbreakingapproachtoleadgenerationbyautomatingtheextractionofvaluabledatafromBingMapslistings.Thisinnovativemappingt
  • 解决window.location.href参数太长问题 l_瓶中精灵 HTTPjava
    window.location.href参数超出限制问题解决需求：vue导出传参给后端导出excel导出数据原来写法：exportData(){letparams=`?data1=${this.form.data1}&bdid=${this.form.bdid}&cdid=${this.form.cdid}&imei=${this.form.imei}&softVer=${this.form.so
  • windows.location.href 无法使用post请求的解决办法 BlueSea丶
    模拟表单提交的办法核心代码：document.write("");document.write("");document.write("");document.form1.submit();代码：varid=$("#id").val();$.post("login_user/",{'id':id,'password':password},function(ret){if(ret.result=='
  • 【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】 FF-Studio 大语言模型开源
    本文需要用到的代码已经放在GitHub的仓库啦，别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言：大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展，特别是Transformer架构在自然语言处理（NLP）领域的成功，大语言模型（LLM,LargeLanguageModel）成为近年来
  • mac homebrew 安装 小画家~ 前端macos
    Homebrewhasenabledanonymousaggregateformulaeandcaskanalytics.Readtheanalyticsdocumentation(andhowtoopt-out)here:https://docs.brew.sh/AnalyticsNoanalyticsdatahasbeensentyet.Homebrewisrunentirelybyunpai
  • Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析 XianxinMao transformer架构深度学习
    1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型(如早期GPT系列)双向模型(如BERT)编码器-解码器模型(如BART,T5)DenseTransformerDenseTransformer的优势是什么DenseTransform
  • [黑洞与暗粒子]没有光的世界 comsci
         无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算      但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....      那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的 &nbs
  • jQuery Lazy Load 图片延迟加载 aijuans jquery
    基于 jQuery 的图片延迟加载插件，在用户滚动页面到图片之后才进行加载。 对于有较多的图片的网页，使用图片延迟加载，能有效的提高页面加载速度。 版本： jQuery v1.4.4+ jQuery Lazy Load v1.7.2 注意事项： 需要真正实现图片延迟加载，必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
  • 使用Jodd的优点 Kai_Ge jodd
    1.  简化和统一 controller ，抛弃 extends SimpleFormController ，统一使用 implements Controller 的方式。 2.  简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。 3.  对 bean 没有任何要求，可以使用任意的 bean 做为 formBean。   使用方法简介
  • jpa Query转hibernate Query 120153216 Hibernate
    public List<Map> getMapList(String hql, Map map) { org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql); if (null != map) { for (String parameter : map.keySet()) { jp
  • Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持 2002wmj mariaDB
    现状 首先，[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话，会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ，而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案 首先据MySQL文档[3]说，自从MySQL
  • 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。 select top 50   (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,  (total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,  (tot
  • spring UnChecked 异常 官方定义！ 7454103 spring
      如果你接触过spring的 事物管理！那么你必须明白 spring的 非捕获异常！ 即 unchecked 异常！ 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚！！ public static boolean isCheckedException(Throwable ex) { return !(ex instanceof RuntimeExcep
  • mongoDB 入门指南、示例 adminjun javamongodb操作
    一、准备工作 1、 下载mongoDB 下载地址：http://www.mongodb.org/downloads 选择合适你的版本 相关文档：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial 2、 安装mongoDB A、 不解压模式： 将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开，找到bin目录，运行mongod.exe就可以启动服务，默
  • CUDA 5 Release Candidate Now Available aijuans CUDA
    The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
  • Essential Studio for WinRT网格控件测评 Axiba JavaScripthtml5
    Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件，如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时，该控件还包含了一组独特的库，用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。 网格控件功能 1、
  • java 获取windows系统安装的证书或证书链 bewithme windows
          有时需要获取windows系统安装的证书或证书链，比如说你要通过证书来创建java的密钥库  。 有关证书链的解释可以查看此处 。   public static void main(String[] args) { SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI(); S
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    4.sets类型         Set是集合，它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的，添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。         sadd：向名称为key的set中添加元
  • 异常捕获何时用Exception，何时用Throwable bingyingao
    用Exception的情况 try {        //可能发生空指针、数组溢出等异常         } catch (Exception e) {          
  • 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装 bit1129 kafka
    在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中，实现了单Kafka服务器的安装，在Kafka中，每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下，在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证   1. 安装步骤   Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样，不过比Zookeeper稍微简单些(不
  • Project Euler bookjovi haskell
    Project Euler是个数学问题求解网站，网站设计的很有意思，有很多problem，在未提交正确答案前不能查看problem的overview，也不能查看关于problem的discussion thread，只能看到现在problem已经被多少人解决了，人数越多往往代表问题越容易。     看看problem 1吧： Add all the natural num
  • Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque BrokenDreams Collections
            表、栈和队列是三种基本的数据结构，前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用，当然由于实现方式的不同，操作的效率也会不同。         这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator 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/ import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.Fi
  • Maven学习(一) chenyu19891124 Maven私服
        学习一门技术和工具总得花费一段时间，5月底6月初自己学习了一些工具，maven+Hudson+nexus的搭建，对于maven以前只是听说，顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境，但是完全不了解maven这一强大的构建工具，还有ant也是一个构建工具，但ant就没有maven那么的简单方便，其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建，测试，打包，发布一系列功
  • [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充 comsci 算法工作PHP搜索引擎嵌入式
    本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案，请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来，请大家多指点 节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法) 需要解决的问题：已知分支
  • Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期 daizj linuxshell上几年昨天获取上几个月
    在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年 # 获取昨天 date -d 'yesterday'  # 或 date -d 'last day' # 获取明天 date -d 'tomorrow'   # 或 date -d 'next day' # 获取上个月 date -d 'last month' #
  • 我所理解的云计算 dongwei_6688 云计算
          在刚开始接触到一个概念时，人们往往都会去探寻这个概念的含义，以达到对其有一个感性的认知，在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的，它说：        Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
  • YII CMenu配置 dcj3sjt126com yii
    Adding id and class names to CMenu We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch. //in your view $this->widget('zii.widgets.CMenu', array( 'id'=>'myMenu', 'items'=>$this-&g
  • 设计模式之静态代理与动态代理 come_for_dream 设计模式
    静态代理与动态代理        代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式，其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题，真实主题执行具体的业务操作，而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆，我们可以删除看成主业务，而把检验用户是否登陆看成其相关业务
  • 【转】理解Javascript 系列 gcc2ge JavaScript
    理解Javascript_13_执行模型详解 摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念，那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程，了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时，第一步是创建其执行环境，在创建执行环境的过程中，会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
  • Subsets II hcx2013 set
    Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets. Note: Elements in a subset must be in non-descending order. The solution set must not conta
  • Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 jinnianshilongnian spring4
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • shell嵌套expect执行命令 liyonghui160com
        一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.   系统:centos 5.x   1.先安装expect yum -y install expect   2.脚本内容: cat auto_svn.sh   #!/bin/bash
  • Linux实用命令整理 pda158 linux
    0. 基本命令 　　linux 基本命令整理 　 　1. 压缩 解压 　　tar -zcvf a.tar.gz a   #把a压缩成a.tar.gz 　　tar -zxvf a.tar.gz     #把a.tar.gz解压成a 　 　2. vim小结 　　2.1 vim替换 　　:m,ns/word_1/word_2/gc  
  • 独立开发人员通向成功的29个小贴士 shoothao 独立开发
    概述：本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。 明白你从事独立开发的原因和目的。 保持坚持制定计划的好习惯。 万事开头难，第一份订单是关键。 培养多元化业务技能。 提供卓越的服务和品质。 谨小慎微。 营销是必备技能。 学会组织，有条理的工作才是最有效率的。 “独立
  • JAVA中堆栈和内存分配原理 uule java
    1、栈、堆 1.寄存器：最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈：存放基本类型的变量数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆（new 出来的对象）或者常量池中（字符串常量对象存放在常量池中。）3. 堆：存放所有new出来的对象。4. 静态域：存放静态成员（static定义的）5. 常量池：存放字符串常量和基本类型常量（public static f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他