- 代理模式 - Flutter中的智能替身,掌控对象访问的每一道关卡!
明似水
flutter代理模式flutter
痛点场景:直接加载高清大图假设你的应用需要显示用户相册:NetworkImage('https://example.com/high-res-photo.jpg')面临的问题:网络差时长时间白屏重复下载相同图片浪费流量敏感图片无权限验证内存占用过高导致崩溃代理模式解决方案核心思想:为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。三种常见代理类型:虚拟代理:延迟加载大资源(如占位图→高清图)保护代理:
- 基于c51的节日彩灯控制器的设计
未济lafin
单片机
基于c51的节日彩灯控制器的设计学完c51(其实是c52,功能上没多大区别),找些课程设计题目做做,看看有无大佬有更好的方法来讨论讨论。一、设计要求制作一个节日彩灯控制器,通过按下不同的按键来控制LED发光二极管(由上到下排列)的点亮规律,在P1.0~P1.3引脚上接有4个按键k0~k3,各按键功能如下;(1)k0:开始,按此键彩灯开始由上向下流动显示。(2)k1:停止,按此键彩灯停止流动显示,所
- YOLOv11革命性升级:基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构,实现移动端推理性能飞跃
博导ai君
深度学习教学-附源码YOLO重构
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
- 关于 java:8. Java 内存模型与 JVM 基础
shenyan~
javajvm开发语言
一、堆Java堆是JVM中所有线程共享的运行时内存区域,用于存放所有对象实例、数组以及类的实例字段值。在Java中:Stringstr=newString("abc");newString("abc")创建的对象就分配在堆中。1.1堆的特点特性说明共享区域所有线程共享堆GC管理垃圾回收器对堆管理最频繁分代模型为提高GC性能,堆被划分为新生代/老年代等区域空间大堆是JVM管理内存中最大的区域慢速堆分
- 从零开始:Python实现语音识别的完整教程_副本
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络python语音识别开发语言ai
从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要:本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起,逐步深入到实际代码实现,涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节,最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
- 从零开始:用Python构建AI语音识别应用的完整指南
AI大模型应用之禅
人工智能python语音识别ai
从零开始:用Python构建AI语音识别应用的完整指南关键词:Python语音识别、AI语音处理、语音转文本、SpeechRecognition库、端到端模型摘要:本文从0到1带您掌握用Python构建AI语音识别应用的全流程。我们将用“给小学生讲故事”的方式,拆解语音识别的核心概念(如音频采集、特征提取、模型解码),结合代码实战(从调用API到自定义模型),并覆盖环境搭建、常见问题和未来趋势。无
- 爬虫实战之图片及人物信息爬取
nightunderblackcat
Python进阶爬虫python
爬虫对于许多Python初学者来说都是一个好玩有趣的技能,但大多数人都是从网上得来的经验,会认为学习爬虫是件很难的事,像处理反爬机制以及反反爬,总是让人望而却步,今天我们来进行爬虫实操,需要注意爬虫本身并不违法,但恶意爬取文件将会涉及相关法律,为避免不必要的纠纷,本文采取一个不存在的网站进行演示,本文适合Python初学者以及爬虫初学者学习,博主是大一.所以讲的话和相关技能并不特别专业,望大家谅解
- 面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法
致Great
语言模型人工智能自然语言处理
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
- 导师要求一天完成综述,我7分钟搞定——打造一个全本地DeepResearch助手
小洛~·~
人工智能深度学习chatgptgptAI写作
1.项目背景LocalDeepResearcher是一个本地化运行的AI研究助手,旨在通过结合大语言模型(LLM)和搜索工具,实现自动化深度研究并生成结构化报告。该项目由LangChainAI开发,支持本地模型(例如通过Ollama运行的deepseek-r1:7b)和云端模型(例如Claude、GPT),并集成了多种搜索引擎(如Tavily、DuckDuckGo)。其本地优先的设计确保了数据隐私
- 【LangGraph 】“工作流”的核心就是围绕一个共享的 `State`
等风来不如迎风去
AI入门与实战langgraph
是的。LangGraph里“工作流”的核心就是围绕一个共享的State(也常被命名为AgentState或者类似的TypedDict/Pydantic模型)来组织的:State本质上是整个流程的“快照”,所有跨节点需要保留或传递的数据,都必须定义在这个结构里。LangGraph在执行节点(node)时,会把当前的State传入该节点,节点内部可以读写它,然后再返回一个新的(或被修改过的)State
- AI测试方法
二狗子82
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
KKKlucifer
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
- 信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK
致Great
分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- 自然语言处理之文本生成:Recurrent Neural Networks (RNN):序列模型与语言模型
zhubeibei168
自然语言处理自然语言处理rnn语言模型人工智能机器翻译生成对抗网络
自然语言处理之文本生成:RecurrentNeuralNetworks(RNN):序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能领域的一个重要分支
- Typora用法
是小崔啊
其他编程知识typora
Typora用法文章目录Typora用法一:typora快捷键1:任务列表2:文字常用修饰3:文本语法3.1:标题层级3.2:水平分割线3.3:表情3.4:超链接3.5:插入图片3.6:代码3.7:引用3.8:表注3.9:参考链接3.10:有序无序列表3.11:表格二:typora作图1:流程图2:时序图3:状态图4:类图5:饼状图6:甘特图三:数学公式1:分数和乘法2:开根号3:上下标4:向量点
- 学 Simulink:实时系统与嵌入式部署类场景ROS + Simulink 联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块
amy_mhd
simulinkmatlab
目录ROS+Simulink联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块场景目标✅准备工作软件安装:硬件准备(可选):步骤详解第一步:创建Simulink模型并配置ROS支持启用ROS工具箱支持:第二步:添加ROS输入接口(接收传感器数据)使用Subscribe模块接收ROSTopic数据:第三步:设计滤波与信号预处理模块方法一:IMU数据滤波(加速度+角速度)方法二:卡尔曼滤波器(KalmanFilte
- 【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
吴师兄大模型
Go语言从入门到精通golang开发语言后端go语言人工智能LLMpython
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
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(144)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文笔记论文阅读
LARP:TokenizingVideoswithaLearnedAutoregressiveGenerativePrior➡️论文标题:LARP:TokenizingVideoswithaLearnedAutoregressiveGenerativePrior➡️论文作者:HanyuWang,SakshamSuri,YixuanRen,HaoChen,AbhinavShrivastava➡️研究
- 每天一个前端小知识 Day 16 - 前端性能优化全流程指南
蓝婷儿
前端面试前端性能优化
前端性能优化全流程指南(从加载到交互)目标概览:前端性能优化四大核心维度阶段优化目标加载阶段首屏速度、资源压缩、请求优化渲染阶段减少回流重绘、避免布局抖动交互阶段保持高帧率、避免卡顿持久运行阶段内存泄露处理、缓存命中策略一、加载性能优化(首屏速度为王)✅核心策略:资源体积优化JS/CSS/图片压缩(如gzip,brotli)Tree-shaking(去除无用代码)图片压缩(webp优先)合理拆包(
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
YOLO计算机视觉应用YOLO人工智能机器学习
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。
- Python数据可视化-----制作全球地震散点图
从未止步..
pythonpythonjson数据结构
为了制作全球地震散点图,我在网上下载了一个数据集,其中记录了一个月内全球发生的所有地震,但这些数据是以JSON格式存储的,因此需要用json模块来进行处理。查看JSON数据:首先我们先打开下载好的数据集浏览一下:你会发现其中的数据密密麻麻,根本不是人读的,因此,接下来我们将对数据进行处理,让它变得简单易读。importjson#导入json模块,以便于加载文件中的数据filename='eq_da
- 「分布式事务」之数据一致性模型
呼拉拉呼拉
分布式事务分布式分布式事务分布式系统分布式数据一致性模型
概念 分布式系统中的数据一致性模型定义了在事务处理过程中,系统如何保证数据在不同节点间的正确性和一致性。 本文主要阐述了分布式系统六大类数据一致性模型,相关的概念、特点、缺点、实现方式、常见应用以及简单示例说明。分类 在分布式系统中,一致性模型主要分为六大类:1.强一致性模型(StrongConsistency)2.弱一致性模型(WeakConsistency)3.最终一致性模型(Eventu
- Python 数据分析与可视化 Day 11 - 特征工程基础
蓝婷儿
pythonpython数据分析人工智能
✅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
- 阿里云百炼全解析:一站式大模型开发平台的架构与行业实践
一休哥助手
人工智能阿里云架构云计算
目录大模型开发范式的革新平台核心架构与技术解析全生命周期开发工作流企业级安全与合规体系行业应用场景与最佳实践未来演进与技术展望1.大模型开发范式的革新1.1从碎片化到平台化的演进传统大模型开发面临三大核心挑战:算力管理复杂、工具链割裂、安全合规风险高。阿里云百炼通过一站式平台化架构重构开发范式:传统模式分散工具链手动部署安全风险百炼平台统一工作流自动化部署
- 瀑布式开发与敏捷开发的区别是什么
易成技术团队
pingcode研发管理工具IT项目管理企业管理智能化研发管理工具
摘要:瀑布模型式是最典型的预见性的方法,严格遵循预先计划的需求、分析、设计、编码、测试的步骤顺序进行。敏捷开发以用户的需求进化为核心,采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。我们将在文章中详细说明两者各自的适合场景。详细解答:瀑布和敏捷都不是什么新概念,关于敏捷开发与瀑布开发的优势与缺点都已经比较明确,这里根据全网的资料给大家做一些整理和总结。一、瀑布开发瀑布模型式是最典型的预见性的方法,严格遵循预
- 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!
蜗牛沐雨
ocr自动化
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
- 全球人工智能与大模型发展全景:技术历程、产品概览与未来趋势
软件职业规划
人工智能搜索引擎
一、人工智能的发展历程(一)萌芽期(1950s-1980s)1956年:人工智能的诞生人工智能(AI)的概念在1956年的达特茅斯会议上被正式提出。那是一个充满梦想和探索的时代,一群年轻的科学家,包括约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)、马文·明斯基(MarvinMinsky)和克劳德·香农(ClaudeShannon)等,齐聚达特茅斯学院,共同探讨一个前所未有的课题:如何让机器模拟人类智能。
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
人邮异步社区
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
- 通过实例对比:瀑布模型 vs 喷泉模型 vs 敏捷模型 vs 统一过程模型 vs 螺旋模型
佟格码路
软考-系统架构师专辑软件工程软件过程模型
目录1.瀑布模型(WaterfallModel)2.喷泉模型(FountainModel)3.敏捷模型(AgileModel)
- C#.NET 中间件详解
c#.net
简介中间件(Middleware)是ASP.NETCore的核心组件,用于处理HTTP请求和响应的管道机制。它是基于管道模型的轻量级、模块化设计,允许开发者在请求处理过程中插入自定义逻辑。中间件广泛应用于日志记录、认证授权、异常处理、路由等场景。定义:中间件是处理HTTP请求和响应的组件,位于服务器接收到请求到最终返回响应之间的“管道”中。作用:可用于身份认证、授权、日志、静态文件、异常处理、CO
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin