- 解锁Linux命令行的终极指南:从日常操作到系统掌控
领码科技
技能篇Linux命令日常操作系统管理Shell脚本
摘要Linux操作系统凭借其开源、高效、稳定的特性,已成为开发者和运维工程师的核心工具。本文深度解析Linux命令的底层逻辑与实战技巧,涵盖文件管理、权限控制、进程监控、网络运维等高频场景,结合Shell脚本编写与正则表达式应用,助您实现从命令行基础到高阶系统管理的跃迁。精选80+核心指令详解,配合真实案例与避坑指南,让您轻松驾驭Linux系统的日常运维与深度优化。关键词:Linux命令、日常操作
- 董事长十几刀刺死 CTO:一个要“先发布后优化”,一个坚持先优化。。。
程序员的那些事_
大家好,我是小程程。今天又是一起很刑的真实案例,也就上周的事。董事长刺死CTO3月7日,中国台湾省的云云科技公司发生一件震惊业界的命案。52岁的董事长曾志新因与51岁的梁姓CTO长期理念不合,在公司离职谈判期间持水果刀从背后猛刺CTO十余刀,最终致其身亡。曾董(左)和梁哥(右)据台北市信义区警方调查,双方在产品开发策略与管理模式上积怨已深,最终演变为暴力惨剧。梁哥是在2022年1月由前CTO引荐加
- MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用
小小初霁
mongodbspring数据库
一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变(如点击、搜索、下单),MongoDB的文档模型无需固定字段,适应快速迭代。高吞吐写入支持批量插入,适合高并发场景(如秒杀活动的用户操作记录)。复杂查询优化支持聚合管道、地理空间查询、全文索引,便于多维分析。水平扩展通过分片(Sharding)应对海量数据存储。二、用户行为数据建模1.基础行为记录集合(如user_actions){"us
- 【AI论文】TPDiff:时序金字塔视频扩散模型
东临碣石82
人工智能算法
摘要:视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战:巨大的计算需求。为了缓解这一挑战,我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余,在高熵阶段保持全帧率是不必要的。基于这一洞见,我们提出了TPDiff,一个统一的框架,用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段,我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率,仅在最后阶段采用全帧率,从而优化计算效率。为了训练多阶段扩散模型,我们引入了
- DeepSeek 与其他 AI 模型的对比:优势与特色分析
CarlowZJ
人工智能DeepSeek
一、引言在众多AI模型中,DeepSeek凭借其独特的功能和优势脱颖而出。本文将对比DeepSeek与其他流行的AI模型,分析它的优势与特色。二、与GPT系列的对比功能多样性:DeepSeek不仅支持文本生成,还支持代码生成和对话交互。多模态能力:DeepSeek支持多种输入和输出形式,如图像和语音。行业适配性:DeepSeek提供了针对不同行业的优化方案。三、与BERT系列的对比生成能力:Dee
- React Native 性能调试指南
一个前端人
react-nativereactnativereact.jsjavascript
写在前面在开发ReactNative应用时,性能优化是一个至关重要的环节。良好的性能不仅可以提升用户体验,还能减少应用的资源消耗,提高应用的稳定性。本文将详细介绍如何对ReactNative应用进行性能调试和优化,包括性能综述、编译速度优化、列表配置优化、JavaScript加载优化以及Profiling。一、性能综述在开始性能调试之前,了解一些基本概念和工具是非常重要的。以下是一些关键点:FPS
- L2-4 吉利矩阵(优化剪枝版)
终相守丶空白
深度优先算法图论
L2-4吉利矩阵暴力解法:L2-4吉利矩阵-CSDN博客作者陈越单位浙江大学所有元素为非负整数,且各行各列的元素和都等于7的3×3方阵称为“吉利矩阵”,因为这样的矩阵一共有666种。本题就请你统计一下,把7换成任何一个[2,9]区间内的正整数L,把矩阵阶数换成任何一个[2,4]区间内的正整数N,满足条件“所有元素为非负整数,且各行各列的元素和都等于L”的N×N方阵一共有多少种?输入格式:输入在一行
- 如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化!
运维
随着OceanBase数据库应用的日益深入,数据量不断攀升,单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。因此,部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略,以及加强指标监测工作,都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景,所采取的一些部署和优化措施分享。一、OCP部署升级1.OCP升级(1)4.2.1BP1升级到4.2.2,本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
- 场景题:100G的文件里有很多id,用1G内存的机器排序,怎么做?
海量数据排序思路核心方案:外排序(分治+多路归并)MapReduce外排序是指数据量太大,无法全部加载到内存中,需要将数据分成多个小块进行排序,然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序(Map阶段)分块策略按1G内存容量限制,将100G文件拆分为200个500MB分块(保留内存用于排序计算和系统开销)内存排序每个分块加载至内存后:①使用快速排序(时间复杂度O(nlogn))②去重优化:若
- 账本 1.01 版本:样式优化升级分享
烂蜻蜓
html前端css
在开发账本应用的过程中,持续的样式优化对于提升用户体验起着至关重要的作用。本次账本1.02版本着重对样式进行了全面优化,让应用在视觉上更加美观、操作上更加便捷。下面就为大家分享一些关键代码及优化思路。话不多说,先上效果图。一、整体布局优化在index.vue和add.vue中,整体布局都采用了flex布局方式。以index.vue为例:.container{display:flex;flex-di
- 【漫话机器学习系列】137.随机搜索(Randomized Search)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
随机搜索(RandomizedSearch)详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中,超参数调优(HyperparameterTuning)是至关重要的一环。随机搜索(RandomizedSearch)是一种高效的超参数优化方法,它通过在候选超参数的数值分布(如正态分布、均匀分布等)中随机选择超参数组合,从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数,例如
- 图片加载框架Glide与Picasso原理剖析
Ya-Jun
glideandroid
图片加载框架Glide与Picasso原理剖析一、前言图片加载是Android应用开发中的一个重要环节,良好的图片加载机制可以提升应用性能和用户体验。Glide和Picasso是目前最流行的两个图片加载框架,本文将深入分析这两个框架的核心原理和实现机制。二、图片加载基础2.1图片加载的挑战内存管理OOM(OutOfMemory)问题内存缓存策略图片复用性能优化异步加载图片压缩缓存机制用户体验加载占
- Android电量与流量优化
Ya-Jun
android
Android电量与流量优化一、电量优化基础1.1电量消耗原理Android设备的电量消耗主要来源于以下几个方面:屏幕显示:屏幕是耗电量最大的硬件之一,尤其是高亮度和高刷新率的屏幕。CPU处理:CPU执行计算任务时会消耗大量电量,尤其是高负载运算。网络通信:移动数据、Wi-Fi和蓝牙等网络通信会持续消耗电量。GPS定位:GPS定位是非常耗电的操作,尤其是高精度定位。传感器使用:加速度计、陀螺仪等传
- 深度学习模块缝合教程:从理论到实践
RockLiu@805
深度学习模块机器视觉深度学习人工智能
深度学习模块缝合教程:从理论到实践引言随着深度学习的不断发展,模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。如何有效地“缝合”不同模块,以实现更高效的计算和更强大的功能,是当前深度学习研究中的一个重要课题。在本文中,我们将从基础概念出发,详细探讨深度学习模块缝合的方法、技巧及其应用场景。无论是理论深厚的研究者还是实验导向的实践者,都可以从中获得启发。一、深度学习基础知识详解深度学习是人工智能领域的
- Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略
云端源想
stablediffusion
StableDiffusion的最新版本或社区开发的插件,可以补充这些信息以保持内容的时效性。云端源想1.硬件与部署优化(进阶)显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数(StableDiffusionWebUI),通过分层加载模型降低显存占用(适合6GB以下显卡)。分块推理(TiledDiffusion):将图像分割为512×512区块,逐块生成后无缝拼接,支持4096×40
- GPU底层优化的关键语言(深入解析PTX);PTX相比汇编语言的核心优势
AI-AIGC-7744423
rust开发语言后端
PTX作为英伟达GPU的底层语言,既是性能优化的利器,也是打破生态垄断的突破口。其“类汇编”特性赋予开发者对硬件的极致控制权,但高昂的开发成本与生态依赖仍制约其普及。随着AI技术的介入和开源生态的成熟,PTX或将成为下一代算力竞争的关键战场。一、PTX的技术定位与核心特性中间指令集的角色PTX(ParallelThreadExecution)是英伟达GPU架构中的中间指令集架构,介于高级编程语言(
- 开源项目的企业级性能优化服务:高价值咨询
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
文章标题《开源项目的企业级性能优化服务:高价值咨询》关键词:开源项目、企业级性能优化、性能评估、性能瓶颈、高可用性、性能优化服务、案例研究、优化策略摘要:本文章深入探讨了开源项目在企业环境中的性能优化问题,详细介绍了企业级性能优化服务的核心概念、方法、策略和实战案例。文章结构清晰,内容丰富,旨在为企业和开发人员提供高价值的性能优化咨询。目录第一部分:背景与核心概念第1章:开源项目的企业级性能优化概
- 群体智能优化算法-黄金正余弦优化算法(含Matlab源代码)
EOL_HRZ
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要黄金正余弦优化算法(GoldenSineAlgorithm,GoldSA)是一种数学启发式算法,基于黄金分割系数(GoldenRatio)以及正余弦函数的随机扰动机制来更新解的位置。该算法通过在迭代过程中不断利用黄金分割比例来调整搜索范围,同时结合正弦与余弦变化,为个体提供多样化的全局搜索与局部微调能力。本文提供了GoldSA的核心思想与完整MATLAB代码,并附上中文详细注释,以帮助读者深入
- GAN生成对抗网络小记
文弱_书生
乱七八糟生成对抗网络人工智能神经网络
生成对抗网络(GAN)深入解析:数学原理与优化生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一个基于博弈论的深度学习框架,通过生成器(G)和判别器(D)之间的对抗训练,生成高度逼真的数据。其核心思想是让GGG生成伪造数据以欺骗DDD,而DDD则努力分辨真实数据与伪造数据。GAN在理论上可以看作一个极小极大(Minimax)优化问题。1.GAN的数学公式1.1生成
- C# 通过 CLR 调用 C++ 代码无法命中断点问题解决
qzy0621
C++调试c++c#
C#通过CLR调用C++代码无法命中断点问题解决一、启用混合模式调试二、C++项目配置核查三、确保生成配置一致四、确认编译器配置符号路径设置,在VS调试时查看模块窗口强制附加调试器(备选方案)常见陷阱排查表C#通过CLR调用C++代码无法命中断点问题解决以下是解决C#通过CLR调用C++代码时无法命中断点的综合解决方案,结合了调试配置优化、符号加载及常见陷阱排查:一、启用混合模式调试在C#项目的属
- XGBoost算法深度解析:从原理到实践
彩旗工作室
人工智能算法机器学习人工智能
一、算法起源与核心思想XGBoost(eXtremeGradientBoosting)由陈天奇于2014年提出,是梯度提升决策树(GBDT)的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器(CART树)逐步修正预测误差,并引入正则化机制控制模型复杂度,防止过拟合。与GBDT相比,XGBoost在目标函数中融合了损失函数(衡量预测误差)和正则化项(约束树结构与叶子权重),形成结构风险最小化框架,从而提升泛
- Vim忍者速成秘卷:让你的键盘冒出残影の奥义
ivwdcwso
操作系统与云原生vim编辑器程序员忍道终端美学效率革命linux
核心原理通过超低延迟配置+肌肉记忆优化+视觉欺骗技术,达成行云流水的操作体验。就像《火影忍者》结印般流畅!⚡残影生成术(基础篇)"️贴地飞行模式(.vimrc极速配置)settimeoutlen=300"快捷键响应时间压缩至300ms(武士刀级响应)setttyfast"激活终端极速传输模式setlazyredraw"执行宏时暂停界面刷新(性能提升50%)"手里剑光标追踪术autocmdCurso
- 多线程程序的测试和调试_第11章_《C++并发编程实战》笔记
郭涤生
#并发线程c/c++c++笔记并发编程
多线程程序的测试和调试1.并发相关Bug的核心类型1.1数据竞争(DataRace)1.2死锁(Deadlock)1.3活锁(Livelock)2.定位并发Bug的技巧3.代码优化与修复示例3.1修复数据竞争(使用原子操作)3.2避免死锁(统一锁顺序)4.总结5.多选题目及答案6.设计题目7.设计题目参考答案1.并发相关Bug的核心类型1.1数据竞争(DataRace)定义:多线程同时访问共享数据
- 并发设计_第八章_《C++并发编程实战》笔记
郭涤生
#并发线程c/c++c++并发编程
并发设计1.线程间工作划分(工作窃取)2.性能优化(伪共享与缓存行对齐)3.设计并发数据结构(无锁队列)4.多选题目5.多选题目答案4.设计题目5.设计题目参考答案1.线程间工作划分(工作窃取)概念:使用工作窃取(WorkStealing)策略平衡负载。空闲线程从其他线程的任务队列尾部“偷”任务执行,减少闲置线程。代码示例:线程池实现工作窃取队列#include#include#include#i
- php mysql中几个版本的进化史_PHP 进化史 — 从 v5.6 到 v8.0
插门胡的小背心
phpmysql中几个版本的进化史
在此篇文章中,我们将用15分钟对PHPv7.x版本更改进行简要回顾。PHP7.3版本发布后,为了更好地理解这门广泛流行的编程语言的新特性和优化之处,我决定详细地研究下PHP开发:正在开发什么以及其开发方向。在查看了PHP在PHP7.x版本开发过程中实现的一系列特性的简要列表之后,我决定自己整合这个列表作为一个很好的补充,我相信也会有人觉得有用的。我们将从PHP5.6作为基准开始,研究添加或者更改了
- 目前人工智能的发展,判断10年、20年后的人工智能发展的主要方向,或者带动的主要产业
meisongqing
人工智能
根据2025年的最新行业研究和技术演进趋势,结合历史发展轨迹,未来10-20年人工智能发展的主要方向及带动的产业将呈现以下六大核心趋势:一、算力革命与底层架构优化核心地位:算力将成为类似“新能源电池”的基础设施,支撑大模型迭代和实时交互。中国通过DeepSeek等技术创新(如MLA注意力机制、FP8混合精度训练)突破算力瓶颈,实现与美国顶尖模型性能对标,成本降低至558万美元/项目。技术突破:量子
- C# WPF学习总结
战族狼魂
WPFC#c#wpf学习
经过一段时间的学习和实践,我对C#WPF(WindowsPresentationFoundation)有了更深入的理解。WPF作为一个强大的桌面应用程序开发框架,为开发者提供了丰富的UI控件、强大的数据绑定和灵活的布局系统。以下是我对C#WPF学习的一些总结:目录1.基础知识2.UI设计3.数据绑定4.动画和特效5.命令和路由事件6.自定义控件和扩展性7.性能优化和内存管理8.实战项目经验9.学习
- 深度学习之优化器Optimizer介绍
yueguang8
人工智能深度学习人工智能
优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,推动模型性能不断提高。选择合适的优化器可以极大地影响模型的收敛速度和最终性能。2.优化器的基本原理优化器的基本思路是利用梯度下降法来最小化损失函数。每一步都根据当前梯度的方
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云(景区游客评论情感分析)
请为小H留灯
聚类机器学习支持向量机人工智能深度学习
本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘,结合数据预处理、情感分类和文本挖掘,分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测,探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
- 上万个Map运行时链接ApplicationMaster超时FAILED
500佰
大数据云计算bigdatamapreduce
#MapReduce业务常见故障#大数据#生产环境真实案例#MapReduce#批计算#离线业务#整理#经验总结说明:此篇总结MapReduce业务常见故障案例处理方案结合自身经历总结不易+关注+收藏欢迎留言更多专题(详见):MapReduce计算引擎详解--项目优化(指导书)上万个Map运行时链接ApplicationMaster超时FAILED症状Mapreduce任务会并发起几万个map,会
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
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蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri