- 【TC3xx芯片】AUTOSAR架构下内部看门狗复位检测
汽车电子嵌入式
AUTOSAR精进之路AUTOSARWatchDog功能安全SMUTC3xx架构
目录前言正文1.背景知识1-内部看门狗2.背景知识2-SMU问题:我们在SMU中断处理程序或者NMItraphandler中怎么确定时WatchDog上报的alarm了?3.背景知识3-CSA问题1:什么是CSA?问题2:怎么知道一块CSA保存的UpperCotext还是LowerContext?问题3:CPU如果管理所有的CSA内容?问题4:CSA中的什么信息和看门狗复位最为相关?问题5:看门狗
- 【计算机视觉】图像滤波
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉人工智能python神经网络
1.图像滤波定义图像滤波是一种非常重要的图像处理技术,图像平滑、边缘检测、边缘增强、去除噪声都属于图像滤波,图像滤波是一种基于邻域的算法。通过图像滤波,可以实现图像平滑、边缘检测;图像平滑也叫图像模糊,用以去除图像中的噪声、伪影等,它是图像处理和计算机视觉的常见步骤。函数模糊类型特点使用场景cv.blur均值模糊简单快速,所有像素权重相等基础平滑和降噪cv.GaussianBlur高斯模糊中心权重
- C# lock,Monitor,Mutex的区别
HappyGirl快乐女孩
C#c#开发语言lockMonitormutex
1-lock和Monitor的区别一、lock的底层本身是Monitor来实现的,所以Monitor可以实现lock的所有功能。二、Monitor有TryEnter的功能,可以防止出现死锁的问题,lock没有。2-Mutex和其他两者的区别测试三个都是在限制线程之外的互斥,线程之内,都不限制,同一个线程如果被lock两次。是不会出现死锁的。所以Mutex本身可以实现lock和Monitor所有的操
- Linux网络编程——TCP多客户端连接服务器
「已注销」
linuxc语言tcpip
1、Select函数原型#includeintselect(intnfds,fd_set*readfds,fd_set*writefds,fd_set*exceptfds,structtimeval*timeout);函数参数:intnfds:监听的文件描述符中最大文件描述符加1,告诉内核需要检测文件描述符的个数;readfds:监听有读数据到达文件描述符集合,传入传出参数;writefds:监听
- 【微服务与分布式实践】探索 Eureka
Forest 森林
微服务与分布式实践eureka
服务注册中心心跳检测机制:剔除失效服务自我保护机制统计心跳失败的比例在15分钟之内是否低于85%,如果出现低于的情况,EurekaServer会将当前的实例注册信息保护起来,让这些实例不会过期。当节点在短时间内丢失过多的心跳时,那么这个节点就会进入自我保护模式,以防止因网络问题导致的服务注册失败高可用:注册中心集群模式、互相注册、服务同步AP(保证可用性,放弃数据一致性)服务注册服务心跳续约、定期
- AI智能制造软件有什么用处
雪叶雨林
行业资讯AI人工智能制造
随着信息技术与制造业的深度融合,人工智能(AI)逐渐成为提升制造效率和灵活性的重要工具。AI智能制造软件通过集成数据分析、机器学习和自动化流程,为企业提供了优化生产、降低成本和提高质量的新途径。生产过程优化实时监控与反馈AI智能制造软件能够实时收集生产线上的各类数据,如温度、压力、速度等参数,并通过机器学习算法进行分析处理。一旦检测到异常情况,系统会立即发出警报并提供改进建议,帮助企业快速响应问题
- 分布式光纤应变监测是一种高精度、分布式的监测技术
无锡布里渊
分布式分布式光纤测温温度监测火灾预警厘米级线型感温火灾监测分布式光纤应变
一、土木工程领域桥梁结构健康监测主跨应变监测:在大跨度桥梁的主跨部分,如悬索桥的主缆、斜拉桥的斜拉索和主梁,分布式光纤应变传感器可以沿着这些关键结构部件进行铺设。通过实时监测应变情况,能够精确捕捉到车辆荷载、风荷载、温度变化等因素引起的结构变形。例如,在强风天气下,桥梁主梁会产生较大的横向和竖向位移,光纤应变传感器可以及时检测到这种变化,评估桥梁结构的安全性。桥墩和基础应变监测:桥墩是支撑桥梁上部
- SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net
明初啥都能学会
目标检测人工智能计算机视觉
SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net摘要IntroductionRelatedWorksSalFAU-Net:SaliencyFusionAttentionU-NetforSalientObjectDetection摘要显著目标检测(SOD)在计算机视觉中仍然是一个重要的任务,其应用范围从图像分割到自动驾驶。基于全卷积网络(FCN)的方法在过去几十年里在视觉显著性检测方面
- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- 【微服务与分布式实践】探索 Dubbo
Forest 森林
微服务与分布式实践dubbo
核心组件服务注册与发现原理服务提供者启动时,会将其服务信息(如服务名、版本、所在节点的网络地址等)注册到注册中心。服务消费者则可以从注册中心发现可用的服务提供者列表,并与之通信。注册中心会存储服务的信息,并将这些信息广播给已经订阅了该服务的服务消费者。服务消费者会将获取到的服务提供者列表缓存到本地,以便后续直接访问。心跳检测机制:服务提供者会定期向注册中心发送心跳消息,注册中心根据这些心跳消息判断
- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统人工智能深度学习r语言cnnpythonui目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
- 测试的基本原则
蚂蚁质量
软件测试功能测试
1.SDLC才是王道:软件开发生命周期(SDLC)对于软件开发而言,是如同基石般的关键流程,每一位开发人员都应该对其了如指掌。从最初的需求定义,到最终软件上线后的维护,SDLC的各个阶段环环相扣,共同构建起软件的完整生命周期。将测试理念融入到SDLC的每一个环节,就像是给建筑的每一层都做好了质量检测,是确保软件质量坚如磐石的重要举措。不同的组织由于自身的业务特点、技术水平和管理模式的差异,采用的S
- ultralytics 是什么?
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AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- Shell练习(一)
Deutsch.
shellshLinux
使用Shell脚本,检测/tmp/size.log文件,若存在,则显示它的内容;若不存在,则创建文件将创建时间写入#vim1.shif[-e/tmp/size.log]thenecho"文件已存在,内容如下:"echo`cat/tmp/size.log`elseecho"文件不存在,已将当前时间写入文件"echo`date+"%F%T"`>/tmp/size.logfi效果验证使用Shell脚本,
- Silero VAD 开源项目教程
苏鹃咪Healthy
SileroVAD开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad项目介绍SileroVAD是一个预训练的企业级语音活动检测器(VoiceActivityDetector),由snakers4团队开发并开源在GitHub上。该项目支持多种语言和不同领域的音频,具有灵活的采样率(8000Hz和16000Hz),并且可以在PyTorch和O
- FSMN-VAD与Silero-VAD
Wasser.
python语音识别
引用说明:FSMN-VAD引用魔塔社区项目:https://modelscope.cn/models/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary感谢阿里大佬的开源与介绍。这篇文章主要介绍两种的ASR中的VAD开源模型,第一种就是FSMN-VAD,这个是达摩院语音团队提出的高效语音端点检测模型,用于检测输入音频中有效语音的起止时间点信息。
- C语言实现Berlekamp-Massey算法
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密码分析算法c语言抽象代数密码学信息与通信线性代数
Berlekamp-Massey算法是一种广泛应用于纠错编码中的迭代算法,我们在许多纠错编码中都能看见它的用途。BM算法最初是为了解决线性递推序列的问题而提出的,后来被广泛应用于纠错编码中,特别是用于解码如RS码(Reed-Solomon码)和BCH码等循环纠错码。这些编码方案在数据传输和存储系统中扮演着重要角色,能够纠正多个错误并检测潜在的错误,从而确保数据的完整性和可靠性。BM算法基本原理BM
- WAF相关知识及安全狗的部署和绕过_安全狗waf拦截规则
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安全网络
2)工具检测二:安全狗使用指南(一)安全狗的下载(二)安全狗的安装(三)安全狗绕过一:WAF基础知识(一)WAF简介WAF即Web应用程序防火墙通过过滤和监视Web应用程序与Internet之间的HTTP通信来帮助保护Web应用程序,WebApplicationFirewall(WEB应用防护系统)。WAF与传统的Firewall(防火墙)不同,WAF针对的是应用层。WAF可以用来屏蔽常见的网站漏
- json格式的标记文件转yolo格式(txt)的标记文件
帅气的亮
jsonYOLOpython
背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式,而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的,所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换,也就是目标检测importjsonimportosdefconvert_json_to_yolo(json_file_path,output_dir,class_mapping):"""将
- python windows 外部usb设备检测
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pythonwindows后端驱动开发交互
importwin32com#测试使用KINGSTON金士顿u盘list_name=["KINGSTON"]#windows外部设备检测defdetect():"""检测windows的外部设备通过全局变量把控,用的是匹配不是相等return获取到文件列表"""wmi=win32com.client.Dispatch("WbemScripting.SWbemLocator")service=wmi
- vue3底层原理和性能优化
Vue3在底层原理和性能优化方面做了许多改进,以下是一些主要的优化点和原理:虚拟DOM的改进静态树提升:Vue3能够检测到静态组件(即不依赖响应式数据的组件)并将其提升到渲染函数之外,从而减少不必要的重渲染。静态属性提升:对于静态属性,Vue3也会将其提升,避免每次渲染时重新创建这些属性。响应式系统的重构Proxy-based响应式:Vue3使用了ES6的Proxy对象来实现响应式系统,相比Vue
- Python中opencv的一些函数及应用
灵封~
pythonopencv开发语言
Sobel算子函数功能:Sobel算子用于计算图像的梯度(变化率),常用于边缘检测。它通过对图像应用一个基于一阶导数的滤波器来强调图像中的边缘部分,特别是水平和垂直方向上的边缘。通过计算图像的梯度,可以获得图像中亮度变化较大的地方,这些地方通常是物体的边界。Sobel算子有两个方向的变体:SobelX:计算水平方向的梯度。SobelY:计算垂直方向的梯度。Sobel算子函数:cv2.Sobel()
- 未来趋势系列 篇三:低空经济题材解析和股票梳理
李小白杂货铺
股票技术杂谈低空经济题材解析股票梳理
文章目录系列文章低空经济题材解析空域管理设备起降设施雷达导航飞行员培训无人机直升机eVTOL(含垂直起降型飞行汽车)低空物流低空交通环境检测消防支援气象探测股票梳理系列文章未来趋势系列篇一:AI题材解析和股票梳理未来趋势系列篇二:HBM题材解析和股票梳理低空经济低空经济是政策、技术和自主可控三者共振的新晋的新质生产力代表。低空经济是指以民用有人驾驶和无人驾驶航空器为主导,涵盖载人、载货及其他作业等
- 基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统:数据集、模型和UI界面的完整实现
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统深度学习cnn无人机计算机视觉目标检测人工智能
摘要随着无人机技术的迅猛发展,无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统,采用R-CNN(区域卷积神经网络)算法,通过用户界面设计和数据集处理,实现高效的目标检测功能。通过本项目,旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案,并提高其在复杂环境下的工作效率。目
- 基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统
人工智能教学实践
YOLOqt目标检测
基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统是一个结合了目标检测算法与图形用户界面的项目,以下是相关介绍:【毕业设计参考】基于yolov8+pyqt5的密集人群计数检测系统.zip资源-CSDN文库系统概述该系统旨在实时分析某一区域内的人群数量与分布情况,将YOLOv8算法的高效目标检测能力与PyQt5框架的简洁直观界面相结合,能够实时捕获视频流,通过YOLOv8进行人群检测,并在用户界面中
- 如何使用HASH创建低交互式蜜罐系统
FreeBuf-
工具哈希算法算法
关于HASHHASH是一个用于创建和启动低交互蜜罐的框架,可以帮助广大研究人员轻松创建HTTP无关的低交互式软件蜜罐。HASH的主要理念是易于配置,能够灵活地模拟在HTTP/HTTPs上运行的任何软件。尽可能减少占用空间,避免被检测为蜜罐。功能介绍1、单一框架即可部署基于HTTP/HTTPs的蜜罐;2、通过YAML文件轻松配置;3、内置honeytraps;4、基于强大的随机化fakerjs以避免
- 菜鸟BUG之常见异常(二)
苏白辛
菜鸟BUGbugjava算法开发语言
继天地之灵气,借前辈之功,开道友之路伴,共勉目录六、类找不到或无法加载1、概述2、产生及解决1)ClassNotFoundException2)NoClassDefFoundError3、类找不到或无法加载主类1)概述2)分析解决3)归纳七、死锁1、什么是死锁2、产生条件1)互斥条件2)占有且等待3)不可强行占有4)循环等待条件3、预防死锁4、解决方法1)死锁预防2)死锁避免3)死锁检测和解除5、
- 如何让freeswitch支持inband按键,包括检测识别以及发送
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Linuxfreeswitch
传统模拟线路转数只能inband,所以要fs这里开启inband的检测以及发送。先说识别:方法一:官方文档和书本都推荐的,对应路由增加这句话 结果:识别率非常糟糕,误检或者漏检。大坑,千万别用。方法二:官方文档上面找到的,引用mod_spandsp这个模块来进行识别,对应路由增加这句结果:识别率非常高。关于这个模块,官方文档有这个说明:InbandDTMFdetectorsinmod_s
- YOLOv9改进,YOLOv9检测头融合ASFF(自适应空间特征融合),全网首发
挂科边缘
YOLOv9改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法,从而提高了特征的尺度不变性,并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时,常采用特征金字塔结构。然而,这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题,即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突,导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
- OpenCV相关函数
〖是♂我〗
opencv计算机视觉图像处理
一、Sobel算子函数(cv2.Sobel)功能Sobel算子是一个梯度算子,用于边缘检测。通过计算图像中像素的梯度,Sobel算子可以检测出水平和垂直方向上的边缘。参数src:输入图像。ddepth:输出图像的深度(如cv2.CV_8U,cv2.CV_64F)。一般为cv2.CV_8U(8位无符号整数)或cv2.CV_64F(64位浮动数)。dx:计算导数的x方向阶数,dx=1表示计算x方向的导
- 矩阵求逆(JAVA)利用伴随矩阵
qiuwanchi
利用伴随矩阵求逆矩阵
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(利用伴随矩阵)
* @author 邱万迟
- 单例(Singleton)模式
aoyouzi
单例模式Singleton
3.1 概述 如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时,我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到,例如缓存池,数据库连接池,线程池,一些应用服务实例等。在多线程环境中,为了保证实例的唯一性其实并不简单,这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
- [开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发
comsci
开源
现在国内有大量的信息技术产品,都是通过盗版,免费下载,开源,附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。
虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣,也促进了电子商务和互联网产业的快速发展,但是实际上,我们应该清醒的看到,这些产业的核心力量是被国外的
- 页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容
Array_06
UIXHTML
<a src="地址" targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索
然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里
targerts="",就是你要填写目标的显示页面位置
=====================
例如:
<frame src=&
- Struts2实现单个/多个文件上传和下载
oloz
文件上传struts
struts2单文件上传:
步骤01:jsp页面
<!--在进行文件上传时,表单提交方式一定要是post的方式,因为文件上传时二进制文件可能会很大,还有就是enctype属性,这个属性一定要写成multipart/form-data,不然就会以二进制文本上传到服务器端-->
<form action="fileUplo
- 推荐10个在线logo设计网站
362217990
logo
在线设计Logo网站。
1、http://flickr.nosv.org(这个太简单)
2、http://www.logomaker.com/?source=1.5770.1
3、http://www.simwebsol.com/ImageTool
4、http://www.logogenerator.com/logo.php?nal=1&tpl_catlist[]=2
5、ht
- jsp上传文件
香水浓
jspfileupload
1. jsp上传
Notice:
1. form表单 method 属性必须设置为 POST 方法 ,不能使用 GET 方法
2. form表单 enctype 属性需要设置为 multipart/form-data
3. form表单 action 属性需要设置为提交到后台处理文件上传的jsp文件地址或者servlet地址。例如 uploadFile.jsp 程序文件用来处理上传的文
- 我的架构经验系列文章 - 前端架构
agevs
JavaScriptWeb框架UIjQuer
框架层面:近几年前端发展很快,前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了,js也不再是十年前的玩具了,以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight,现在可以使用js来完成大部分的功能,因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码,越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源,而前端做所有UI的事情。MVCMV
- android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递
aijuans
android
我的android app中需要发送webservice ,于是我使用了 ksop2 进行发送,在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下
[html]
view plain
copy
<Envelope xmlns="http://schemas.
- 使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理
baalwolf
spring
统一日志和异常管理配置好后,SSH项目中,代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影!
统一日志异常实现类:
[java]
view plain
copy
package com.pilelot.web.util;
impor
- Android SDK 国内镜像
BigBird2012
android sdk
一、镜像地址:
1、东软信息学院的 Android SDK 镜像,比配置代理下载快多了。
配置地址, http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android
2、北京化工大学的:
IPV4:ubuntu.buct.edu.cn
IPV4:ubuntu.buct.cn
IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn
- HTML无害化和Sanitize模块
bijian1013
JavaScriptAngularJSLinkySanitize
一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe
AngularJS非常注重安全方面的问题,它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML,然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。
考虑这样一个例子,假设我们有一个变量存
- [Maven学习笔记二]Maven命令
bit1129
maven
mvn compile
compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中,不会对src/test/java中的测试类进行编译
MVN编译使用
maven-resources-plugin:2.6:resources
maven-compiler-plugin:2.5.1:compile
&nbs
- 【Java命令二】jhat
bit1129
Java命令
jhat用于分析使用jmap dump的文件,,可以将堆中的对象以html的形式显示出来,包括对象的数量,大小等等,并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务,jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写
1. 用法:
[hadoop@hadoop bin]$ jhat -help
Usage: jhat [-stack <bool&g
- JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc
ronin47
进到类似目录 server/default/conf/bootstrap,打开文件 profile.xml找到: Xml代码<bean
name="AttachmentStore"
class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
- 写给初学者的6条网页设计安全配色指南
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
网页设计中最基本的原则之一是,不管你花多长时间创造一个华丽的设计,其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托
我仍然清楚地记得我最早的一次美术课,那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子,我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋,并且我想,既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩,那所有颜色
- 有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。
bylijinnan
java算法面试
import java.util.Random;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* http://weibo.com/1915548291/z7HtOF4sx
* #面试题#有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。
* 写一个函数实现。复杂度是什么
- struts2获得request、session、application方式
chiangfai
application
1、与Servlet API解耦的访问方式。
a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装,构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象,使用ActionContext类。
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package pro.action;
import java.util.Map;
imp
- 改变python的默认语言设置
chenchao051
python
import sys
sys.getdefaultencoding()
可以测试出默认语言,要改变的话,需要在python lib的site-packages文件夹下新建:
sitecustomize.py, 这个文件比较特殊,会在python启动时来加载,所以就可以在里面写上:
import sys
sys.setdefaultencoding('utf-8')
&n
- mysql导入数据load data infile用法
daizj
mysql导入数据
我们常常导入数据!mysql有一个高效导入方法,那就是load data infile 下面来看案例说明
基本语法:
load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore]
into table tbl_name
[fields
[terminated by't']
[OPTI
- phpexcel导入excel表到数据库简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcel
跟导出相对应的,同一个数据表,也是将phpexcel类放在class目录下,将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中
<?php
error_reporting(E_ALL);
set_time_limit(0);
?>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type"
- 22岁到72岁的男人对女人的要求
dcj3sjt126com
22岁男人对女人的要求是:一,美丽,二,性感,三,有份具品味的职业,四,极有耐性,善解人意,五,该聪明的时候聪明,六,作小鸟依人状时尽量自然,七,怎样穿都好看,八,懂得适当地撒娇,九,虽作惊喜反应,但看起来自然,十,上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求,略作修定,是:一,入得厨房,进得睡房,二,不必服侍皇太后,三,不介意浪漫蜡烛配盒饭,四,听多过说,五,不再傻笑,六,懂得独
- Spring和HIbernate对DDM设计的支持
e200702084
DAO设计模式springHibernate领域模型
A:数据访问对象
DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面,资源库是一个独立的抽象,它与DAO进行交互,并提供到领域模型的“业务接口”。
资源库使用领域的通用语言,处理所有必要的DAO,并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
- NoSql 数据库的特性比较
geeksun
NoSQL
Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。
1. 数据模型
作为Key-value型数据库,Redis也提供了键(Key)和值(Value)的映射关系。除了常规的数值或字符串,Redis的键值还可以是以下形式之一:
Lists (列表)
Sets
- 使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能
hongtoushizi
nginx
转载自: http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm
普通网站在实现文件上传功能的时候,一般是使用Python,Java等后端程序实现,比较麻烦。Nginx有一个Upload模块,可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件,然后在交由后台页面处理,并且把文件的原名,上传后的名称,文件类型,文件大小set到页面。下
- spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用
jishiweili
springthymeleaf
视图控制层代码demo如下:
@Controller
@RequestMapping("/")
public class MessageController {
private final MessageRepository messageRepository;
@Autowired
public MessageController(Mes
- 数据源架构模式之活动记录
home198979
PHP架构活动记录数据映射
hello!架构
一、概念
活动记录(Active Record):一个对象,它包装数据库表或视图中某一行,封装数据库访问,并在这些数据上增加了领域逻辑。
对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法,把数据访问逻辑置于领域对象中。
二、实现简单活动记录
活动记录在php许多框架中都有应用,如cakephp。
<?php
/**
* 行数据入口类
*
- Linux Shell脚本之自动修改IP
pda158
linuxcentosDebian脚本
作为一名
Linux SA,日常运维中很多地方都会用到脚本,而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定,当然后者比较操作起来相对繁琐,而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为:修改ip和主机名等相关信息,可以根据实际需求修改,举一反三!
#!/bin/sh
#auto Change ip netmask ga
- 开发环境搭建
独浮云
eclipsejdktomcat
最近在开发过程中,经常出现MyEclipse内存溢出等错误,需要重启的情况,好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发,其实没有必要使用重量级的MyEclipse,使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。
&n
- 操作日期和时间的工具类
vipbooks
工具类
大家好啊,好久没有来这里发文章了,今天来逛逛,分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类,希望对大家有所帮助。
/*
* @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10
*
* Copyright 2010 BianJing,All rights reserved.
*/
package test;
impor