- Python Day58
别勉.
python机器学习python信息可视化数据分析
Task:1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA(p,d,q)模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA模型,通常遵循以下步骤:数据可视化:观察原始时间序列图,判断是否存在趋势或季节性。平稳性检验:对原始序列进行ADF检验。如果p值>0.05,说明序列非平稳,需要进行差分。确定差分次数d:进行
- Python Day44
别勉.
python机器学习python开发语言
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
- 零基础起步:基于GpuGeek的文本生成模型实战
昊昊该干饭了
人工智能nlp深度学习gpu算力gru
在自然语言处理(NLP)领域,文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台,从注册、上传数据到实例部署与训练,完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统,实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例(手动&自动)二、文本生成实战任务:微调GPT-21.
- [特殊字符] 分享裂变新姿势:用 UniApp + Vue3 玩转小程序页面分享跳转!
nbsaas-boot
notepad++uniapp小程序
在如今流量成本日益攀升的移动互联网时代,"用户分享拉新"成为了增长的重要策略。而微信小程序作为天然具备社交传播力的平台,提供了较完善的分享机制支持。本文将从实战角度出发,手把手教你如何使用uni-app+Vue3构建一个支持「页面级分享跳转」的微信小程序。无论你是做营销活动、邀请有奖,还是积分商城,掌握这套技能,都将助你轻松实现「分享裂变+定向跳转+追踪来源」。一、你将实现什么?在任意页面中添加“
- 软件测试复习之单元测试
雁于飞
单元测试log4j功能测试课程设计笔记经验分享其他
一、单元测试基础概念1.定义与核心目标定义:对软件中的最小可测试单元(如函数、类方法)进行正确性验证的测试活动。核心目标:确保单元功能符合设计要求,发现代码逻辑错误、边界条件缺陷等。2.单元划分原则(作业手册单元4简答题)划分依据:程序模块的独立性(如单个函数、类的方法)。详细设计说明书中的模块划分。示例:函数intadd(inta,intb)可作为一个单元。类Calculator中的sqrt(d
- 并发与并行:python多线程详解
m_merlon
python服务器Python进阶教程python
简介多进程和多线程都可以执行多个任务,线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量,资源消耗少,缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。在cpython中,截止到3.12为止依然存在全局解释器锁(GIL),不能发挥多核的优势,因此python多线程更适合IO密集型任务并发提高效率,CPU密集型任务推荐使用多进程并行解决。注:此说法仅适用于python(如:c++的多线程可以利用到多核并行
- python协程与异步并发,同步与阻塞,异步与非阻塞,Python异步IO、协程与同步原语介绍,协程的优势和劣势
网小鱼的学习笔记
Pythonpython服务器开发语言
协程与异步软件系统的并发使用异步IO,无非是我们提的软件系统的并发,这个软件系统,可以是网络爬虫,也可以是web服务等并发的方式有多种,多线程,多进程,异步IO等多线程和多进程更多应用于CPU密集型的场景,比如科学计算的事件都消耗在CPU上面,利用多核CPU来分担计算任务多线程和多进程之间的场景切换和通讯代价很高,不适合IO密集型的场景,而异步IO就是非常适合IO密集型的场景,例如网络爬虫和web
- 使用Python和FFmpeg实现RGB到YUV444的转换
追逐程序梦想者
ffmpegpython开发语言
使用Python和FFmpeg实现RGB到YUV444的转换如果你需要将RGB图像转换为YUV444格式的图像,那么本文将为你提供一个简单且可靠的方法。我们将使用Python和FFmpeg来完成这个任务。首先,让我们了解一下什么是RGB和YUV。RGB表示红、绿、蓝三种颜色的组合,是最常见的图像格式之一。另一方面,YUV是一种亮度-色度编码,用于视频压缩和传输,它将图像分成明亮度(Y)和色度(U和
- Android学习笔记
LXR小朋友
android学习笔记
一、Android四大组件精要1.Activity生命周期:onCreate()→onStart()→onResume()→onPause()→onStop()→onDestroy()重点场景:屏幕旋转:onSaveInstanceState()保存临时数据返回栈管理:launchMode(standard/singleTop/singleTask/singleInstance)页面跳转:Inte
- 做独立站只需1小时学会搭建独立站
Bowcen
独立站
独立站搭建攻略:开启线上业务的完整指南在数字化浪潮中,独立站已成为企业和个人拓展业务、塑造品牌的有力工具。无论你是想开展跨境电商,还是打造专业的品牌展示平台,搭建独立站都是关键的第一步。以下将为你详细介绍搭建独立站的全流程攻略,助你顺利开启线上之旅。一、明确建站目标与受众(一)确定网站类型与目标在着手搭建独立站之前,首要任务是明确建站目标与网站类型。网站类型大致可分为电商站、品牌官网、内容驱动型网
- 2025.06.11华为暑期实习机试真题【物流运输】Java/Python/C++/JS/C 实现
MISAYAONE
python华为java华为暑期实习机试c++
目录题目思路Code题目物流公司每天都要处理很多物流的运输工作,整个城市共有N个地点。共有N-1条公路,每2个地点之间都能通过公路连通。物流公司总部位于1号地点。今天有一辆物流运偷车共有M条物流运输任务,物流运输车每天的工作流程如下:先要从总部出发去收取所有的寄件货物,收到所有货物后回到总部扫描货物,再从总部出发将货物送至所有的送件地址,送完后最终回到总部,算作完成了今天的运输工作,请问该辆物流运
- Android Jetpack架构组件(四)之LiveData
xiangzhihong8
深入Android应用开发
一、LiveData简介LiveData是Jetpack架构组件Lifecycle库的一部分,是一个可感知生命周期的可观察容器类(Observable)。与常规的可观察类不同,LiveData具有生命周期感知能力,这意味着它具有感知应用组件(如Activity、Fragment或Service)的生命周期的能力,并且LiveData仅更新处于活跃生命周期状态的应用组件观察者。因此,LiveData
- CNC编程实战解析:钻孔与攻螺纹技巧
Salton Z
CNC编程钻孔循环攻螺纹循环G81G82
背景简介在现代制造业中,CNC(计算机数控)机床扮演着至关重要的角色。通过精确的编程,CNC机床能够在材料上完成复杂的加工任务。本章将深入探讨CNC编程中的两个核心环节:钻孔与攻螺纹,通过具体程序实例,揭示如何编写高效准确的CNC程序。G81与G84循环程序解析首先,我们来看G81钻孔循环和G84攻螺纹循环的程序示例。这些循环是CNC编程中常用的指令,能够简化钻孔和攻螺纹的编程过程。G81钻孔循环
- 【Go-策略模式】告别if/else hell,拥抱 Go 语言策略模式
c无序
Gogolang策略模式开发语言
引言:为什么你的代码像一棵巨大的圣诞树?想象一下,你正在为你的电商平台开发一个订单价格计算模块。最初,需求很简单:商品原价就是最终价格。但很快,业务部门提出了新的需求:新用户享受9折优惠。VIP用户享受8折优惠。大促活动期间,全场7折。你很自然地写出了这样的代码:funcCalculatePrice(userTypestring,isPromotionbool,pricefloat64)float
- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
论文解读人工智能
研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- 8、 探讨排序算法及其实际应用
侯昂
排序算法插入排序快速排序
探讨排序算法及其实际应用1.排序算法的重要性排序算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。无论是日常生活中常见的任务,还是复杂的数据处理工作,排序算法都能帮助我们更有效地管理和检索信息。以下是几个实际应用场景:字典中的单词:字典中的单词按顺序排列,忽略大小写差异。这使得查找特定单词变得非常容易。目录中的文件:目录中的文件通常按排序顺序列出,方便用户快速找到所需文件。书籍索引:一本书的索引是排序过的,
- 阿里云OSS跨账号迁移过程
IT_狂奔者
《玩转Linux终极指南》阿里云云计算对象存储OSS
阿里云OSS跨账号迁移过程关于OSS在线迁移服务的更新说明旧版在线迁移已停止服务,用户需切换至新版在线迁移。与旧版相比,新版在线迁移的主要区别在于身份验证方式的调整。新版不再使用AK/AS(AccessKeyID和AccessKeySecret)进行认证,而是采用了角色授权机制。这一变化旨在提升安全性和简化权限管理。用户需根据新的认证方式进行配置,以确保迁移任务的正常运行。准备工作本文以标准存储进
- 22-4 SQL注入攻击 - post 基于报错的注入
技术探索
Web安全攻防全解析sql数据库
1、post基于错误单引号注入回显分析注入点位置已经发生变化。在浏览器中,无法直接查看和修改注入点。不过,可以通过使用相应的插件来完成修改任务。修改方法:(一般是网站前端做了限制,我们才需要用到bp绕开限制)要修改Less11注入点的请求,可以使用BurpSuite工具来捕获请求包,并使用其中的"Repeater"功能来进行修改。具体操作步骤如下:首先打开BurpSuite并设置代理,然后在浏览器
- 教育技术学读计算机论文的提示词
东方-教育技术博主
学术学习相关AI
角色:你是一位经验丰富的计算机专业教授,擅长用通俗易懂的语言向初学者解释复杂概念。我现在正在学习阅读计算机科学领域的算法论文,但我的基础比较薄弱(了解编程基础如变量、循环、函数,了解一点数据结构和算法概念如数组、链表、排序,但对高级术语和数学证明不熟悉)。同时又是一个教育技术学教授。任务:请帮我解释以下论文内容中我不理解的部分。如果遇到初学者可能不懂的地方,我需要你用最清晰、最简洁、最易懂的方式解
- 使用GPU进行机器学习训练时,如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少,应该如何优化?
十子木
机器学习深度学习人工智能
是否需要优化?如果任务运行正常:无需干预(GPU设计本就是优先榨干计算性能)。如果出现卡顿或效率低下:增大batch_size:提升显存占用,减少数据搬运次数(但需避免OOM)。启用混合精度:torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流:避免频繁的小数据拷贝(如DataLoader的num_workers设置)。
- DAY 40 训练和测试的规范写法
acstdm
python打卡60天人工智能深度学习机器学习
目录一、单通道图片的规范写法图像任务中的张量形状NLP任务中的张量形状1.Flatten操作2.view/reshape操作总结二、彩色图片的规范写法知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程,发现和之前
- 6,FreeRTOS临界区代码保护与任务调度器的挂起与恢复
自激振荡器
FreeRTOS学习笔记单片机stm32嵌入式硬件freeRTOSFreeRTOS
一、临界区代码保护如果我们想在执行某段代码时不被中断打断,此时需要进行临界区代码保护。在临界区内关闭中断,临界区结束后开启中断。需要注意的是临界区的进入和退出需要成对出现,如果进入两次,那么需要退出两次才可以成功开启中断。注:本实验基于正点原子FreeRTOS教程的学习总结。1..所需API函数介绍taskENTER_CRITICAL函数用来进入临界区。在任务中调用。#definetaskENTE
- 7,FreeRTOS列表与列表项的插入删除
自激振荡器
FreeRTOS学习笔记单片机stm32嵌入式硬件freeRTOSFreeRTOS
一、实验目标创建三个动态任务,栈空间大小均为128字。startTask、Task1、Task2。startTask仅运行一次,负责task1、task2任务的创建,startTask任务的删除。Task1负责初始化列表、列表项123,并进行列表项的插入实验与删除实验。Task2负责5S闪烁一次LED0,用于指示系统的运行状态。注:本实验基于正点原子FreeRTOS教程的学习总结。二、实验准备1.
- 【大模型学习 | BLIP原理】
九年义务漏网鲨鱼
pytorch人工智能深度学习大模型多模态
BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出,现有的视觉-语言预训练(Vision-LanguagePre-training,VLP)模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现:一方面,基于编码器(encoder-based)的模型在生成任务
- D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片
悠悠海风
代码调试深度学习人工智能python目标检测计算机视觉
关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客:论文解读:ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次,点赞18次,收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器,它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化(FDR),并引入了全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不引入额
- Codeforces Round 1034 (Div. 3) G解题思路
拉长时间线
数据结构与算法算法数据结构c++
链接Problem-G-Codeforces题目大意给定n,m,q分别为数组大小,数组的每个数非负且小于m,要进行q次操作操作分为两种:1.令a[i]=x(永久性)2.输入一个k,对于每个a[i]都可进行任意次操作a[i]=(a[i]+k)%m,对数组进行操作,判断能否增厚变成一个非严格递增数组题目思路对样例进行分析可以发现对于每个a[i]可以分为g=gcd(m,k)类,可以为每一类标号,号码为a
- [AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
Micheal超
AI笔记人工智能笔记架构
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三十篇【60-89】
木木阳
Long-tailed人工智能
长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- CVPR2024无监督Unsupervised论文17篇速览
木木阳
CVPR无监督unsupervised
Paper1GuidedSlotAttentionforUnsupervisedVideoObjectSegmentation摘要小结:这段话的中文翻译如下:无监督视频对象分割旨在分割视频序列中最突出的对象。然而,复杂的背景和多个前景对象的存在使这项任务变得具有挑战性。为了解决这一问题,我们提出了一种引导式槽注意力网络,以加强空间结构信息并获得更好的前景-背景分离。初始化时带有查询引导的前景和背景
- 【SpringBoot初级篇】JdbcTemplate常用方法
李少谦
springboot数据库sql
【SpringBoot初级篇】JdbcTemplate常用方法JdbcTemplate查询JdbcTemplate插入、更新、删除插入单条数据批量插入更新单条数据批量更新删除单条数据批量操作execute执行任意的SQLNamedParameterJdbcTemplate函数场景说明update(Stringsql,@NullableObject…args)增,删,改queryForObject(
- 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
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
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