- Java策略模式详解
nlog3n
设计模式Java学习java策略模式bash
策略模式详解一、模式定义策略模式(StrategyPattern)属于行为型模式,它定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换。二、核心结构1.抽象策略接口publicinterfaceStrategy{voidexecuteAlgorithm();}2.具体策略实现publicclassConcreteStrategyAimplementsStrategy{publicvoide
- Java设计模式之模板方法模式
白 泽
Java设计模式java设计模式模板方法模式
文章目录前言一、定义二、应用场景三、基本结构四、基本使用1.抽象类/抽象模板角色2.具体子类/具体实现角色3.客户端角色总结1.优点2.缺点前言掌握模板方法模式的原理掌握模板方法模式的应用场景掌握模板方法的优缺点一、定义模板方法模式(TemplateMethod):定义一个操作中的算法骨架,而将算法的一些步骤延迟到子类中,使得子类可以不改变该算法结构的情况下重定义该算法的某些特定步骤。实际上是封装
- 科普:One-Class SVM和SVDD
人工干智能
《机器学习》支持向量机机器学习人工智能
SVM(支持向量机)算法是用于解决二分类问题的,它在样本空间(高维空间)中找一个最优超平面,使得两类数据点中离超平面最近的点(称为支持向量)到超平面的距离最大。对于极少数“坏样本”的二分类场景,我们可以换个思路:将所有样本视为一类(而不是二类),而将极少数“坏样本”视为这一类的异常。这样,用于二分类的SVM就可以改造为用于一分类的One-ClassSVM和SVDD。One-ClassSVM(单类支
- 几种常见的 A/D 转换算法示例代码,涵盖简单的加权平均法和中值滤波法
max500600
算法算法python机器学习
以下为你提供几种常见的A/D转换算法示例代码,涵盖简单的加权平均法和中值滤波法。1.加权平均法加权平均法会依据不同权重对多次采样值进行加权平均,从而得到最终的A/D转换结果。该方法能有效减少随机噪声的影响。#模拟A/D转换的加权平均法defweighted_average_adc(samples,weights):iflen(samples)!=len(weights):raiseValueErr
- 遗传算法优化支持向量机实现数据回归预测
缤纷彩色
支持向量机回归算法matlab
遗传算法优化支持向量机实现数据回归预测本文将介绍如何使用遗传算法优化支持向量机(SVM)实现数据回归预测。我们将在Matlab环境下编写代码,并提供完整的源代码。通过本文的学习,读者将了解到如何使用遗传算法优化SVM模型,以及如何将其应用于数据回归预测。首先,让我们简单介绍一下SVM。SVM是一种二分类模型,其目标是找到一个最佳的超平面将不同类别的样本分开。在数据回归预测中,我们需要将SVM用于拟
- 深度学习 Deep Learning 第17章 蒙特卡洛方法
odoo中国
人工智能深度学习人工智能蒙特卡洛
深度学习DeepLearning第17章蒙特卡洛方法内容概要本章深入探讨了蒙特卡洛方法及其在机器学习中的应用。蒙特卡洛方法是一类基于随机采样的算法,用于估计复杂的积分和求和问题。这些方法在机器学习中尤为重要,因为许多问题难以通过精确方法解决,需要借助随机采样来近似。本章详细介绍了蒙特卡洛方法的基本原理、重要性采样、马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法及其在深度学习中的应用。主要内容采样与蒙特卡洛方法
- 影像高精度配准 - 精度评估指标与实现方法
我喜欢就喜欢
javaandroidjavascript开发语言
影像高精度配准后,精度评估是验证算法有效性与优化算法参数的重要环节。精度评估主要通过几何精度评估与视觉验证两个方面进行。精度评估指标1.1几何精度评估指标(1)平均误差(MeanError,ME)表示所有匹配点对的平均偏移量。公式:在这里插入图片描述其中:(,)(xi,yi)是源影像的匹配点坐标。(′,′)(xi′,yi′)是目标影像中对应点的坐标。N是匹配点对的数量。(2)均方根误差(RootM
- 离线语音识别 ( 小语种国家都支持)可定制词组
微信15323794243
新唐嵌入式硬件
1产品介绍离线语音模组采用神经网络算法,支持语音识别、自学习等功能。运用此模组将AI技术赋能产品,升级改造出语音操控的智能硬件(例如风扇、台灯、空调、马桶、按摩椅、运动相机、行车记录仪等)。支持全球多种语言识别,如中文,英语,日语,韩语,俄语,西班牙语,德语,越南语等,应用市场非常广泛。2.硬件外观模组PCBA外观如图所示:模组正面有2.0mm间距10PIN卧式针座,通过10PIN排线对接主板,给
- 国产图生视频模型技术发展与应用全景
Liudef06小白
音视频计算机视觉人工智能
国产图生视频模型技术发展与应用全景一、技术发展历程(一)早期探索阶段(2022-2023)基础架构突破2022年9月,生数科技提出U-ViT架构,实现全球首个Diffusion与Transformer融合方案,为后续视频生成奠定基础。同期,百度、腾讯等企业开展3DVAE编码技术研究,解决视频时空连续性难题。工程化尝试快手实验室2023年完成3D时空联合注意力机制原型验证,支持视频帧率提升至30fp
- 智慧路灯在数据采集与分析方面面临的挑战
2501_91106766
微信新浪微博微信公众平台百度
叁仟智慧路灯作为现代城市基础设施的重要组成部分,通过集成多种传感器、通信模块和智能控制算法,实现了高效节能、多功能集成和智能化管理。然而,在数据采集与分析方面,智慧路灯仍面临诸多挑战。一、技术挑战1.数据处理与分析的技术难题智慧路灯设备每天会产生大量的数据,包括但不限于车辆通行数据、环境监测数据、照明状态数据等。这些数据的高效处理不仅需要强大的计算能力,也需要复杂的算法支持。处理这些数据的技术难题
- ORACLE进阶(十二)union(all)学习总结_oracle的union all底层算法
2401_85124682
oracle学习数据库
innerjoincdeorgontb.ibkcde=cdeorg.ibkcdewhere1=1AND(FNAUTMISNULLorfnautm=0)AND(tb.FLWSTS!='3'ortb.FLWSTSISNULL)andUPPER(tb.customername)like'%'||'shq\_test\_20180302'||'%'ESCAPE'/'andtb.biztypin('1','
- NLP 面试宝典
关于NLP那些你不知道的事
大模型LLMs面试经验自然语言处理自然语言处理面试人工智能深度学习AIGC职场和发展chatgpt
介绍:本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料,该资料目前包含自然语言处理各领域的面试题积累。Github地址:https://github.com/km1994/NLP-Interview-Notes四、NLP学习算法常见面试篇4.1信息抽取常见面试篇4.1.1命名实体识别常见面试篇隐马尔科夫算法HMM常见面试篇一、基础信息介绍篇1.1什么是概率图模
- 【python】基于nc数据文件实现XGBoost的多分类
傻傻虎虎
机器学习python分类机器学习xgboost
基于nc数据文件实现XGBoost的多分类XGBoost介绍库下载nc文件介绍模型搭建nc文件数据读取XGBoost的使用模型源码内容XGBoost介绍XGBoost(ExtremeGradientBoosting)是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法。它是一种高效、灵活和可扩展的技术,而且在许多机器学习竞赛中都表现出色。该算法的主要思想是通过构建多个决策树模型来逐步改进预测结果,每一次迭代都会
- C++算法八股——单调栈(含代码)
雨沐山川
算法c++开发语言
单调栈的作用是能够在一次遍历的情况下找到每个元素最左边或者最右边的第一个最大/小元素,得益于其独特的栈结构,我们可以通过手动维护一个非递增/递减的栈完成这个目的。单调栈一共分为四种情况:注意,这四种情况我们都可以从左向右遍历数组完成。有的时候为了方便计算边界情况的差值,可以压入dummy节点(例如美丽塔2),问最大我们压入INT_MAX。最小INT_MIN1.找到每个元素左边的第一个最大元素从左向
- 算法-二进制和位运算
Y.O.U..
算法c++
一.二进制(1).无符号数:无符号数是一种数据表示方式,它只表示非负整数,即没有符号位,所有的位都用来表示数值大小。在C++等编程语言中,常见的无符号类型有unsignedint、unsignedchar等。例如,一个8位的无符号整数unsignedchar可以表示范围为0到255的整数,而不像有符号的char可以表示-128到127的范围。对于一个无符号整数,可以使用除2取余法手动将其转换为二进
- 如何在Python上安装xgboost?
cda2024
python开发语言
在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
- MyBatis-Plus 优雅实现数据库单字段加密存储
@郭小茶
数据库mybatisspringboot
本文将基于Mybatis-Plus讲述如何在数据的源头存储层保障其安全。我们都知道一些核心私密字段,比如说密码,手机号等在数据库层存储就不能明文存储,必须加密存储保证即使数据库泄露了也不会轻易曝光数据。一、数据库字段加解密实现1.定义加密类型枚举默认提供基于base64和AES加密算法,当然也可以自定义加密算法。publicenumAlgorithm{BASE64,AES}2.定义AES密钥和偏移
- 掌握Swift和iOS中的数据结构和算法
算法资料吧!
教程算法
掌握Swift和iOS中的数据结构和算法MasteringDataStructures&AlgorithmsinSwift&iOSMP4|视频:h264,1280×720|音频:AAC,44.1KHz,2Ch级别:全部|类型:eLearning|语言:英语|持续时间:22讲座(4小时36分钟)|大小:1.74GBMasterDataStructures&AlgorithmstoAceiOS面试和土
- c#光线追踪渲染器算法
勘察加熊人
typescriptc#算法数码相机
说明:光线追踪渲染器光线追踪是一种模拟光线物理行为的渲染技术,能够生成高度逼真的图像(如反射、折射、阴影等)。光线投射:从相机发射光线到场景。几何体相交检测:计算光线与球体的交点。材质模拟:处理玻璃的折射(如菲涅耳效应)和漫反射。阴影计算:通过光线遮挡判断生成阴影。递归追踪:支持光线反射/折射的深度递归(MAX_RAY_DEPTH)。交互式操作:通过按钮触发渲染,展示实时生成的图像。物理效果模拟:
- 模运算核心性质与算法应用:从数学原理到编程实践
EnigmaCoder
算法算法
目录前言数学性质:模运算的理论基石基本定义:余数的本质四则运算规则:保持同余性的关键编程实践:模运算的工程化技巧避免数值溢出:分步取模是关键处理负数取模:确保结果非负大数幂取模:快速幂算法组合数取模:预计算阶乘与逆元常见问题解决方案:一张表帮你避坑总结:模运算的核心价值前言大家好!我是EnigmaCoder。在算法设计与数论问题中,模运算(ModuloOperation)是处理大数、周期性问题和哈
- 机器学习的数学基础:必备的线性代数和概率论
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种利用数据训练算法来自动发现隐藏规律和模式的技术。它广泛应用于各个领域,如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。机器学习的核心是数学模型,这些模型需要基于线性代数和概率论来构建和优化。因此,掌握机器学习的数学基础是非常重要的。在本文中,我们将从以下几个方面进行阐述:背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代
- 【机器学习的定义】
Blue桃之夭夭
机器学习机器学习人工智能
机器学习的深度解析1.核心定义机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个子领域,研究如何让计算机系统从数据中自动学习规律,并利用这些规律做出预测或决策,而无需显式编程。其本质是通过算法从数据中提取模式,优化模型参数,从而提升任务表现。2.关键要素Mitchell(1997)的经典定义:“一个计算机程序在**任务(T)上的性能(P)如果随着经验(E)**而提高,就称它从经验中学
- 机器学习实践——利用SVD简化数据
还迷来
机器学习实战
SVD(奇异值分解)优点:简化数据,去除噪音,提高算法的结果缺点:数据的转换可能难以理解利用SVD,我们可以使用小得多的数据集来表示原始数据集,这样做实际上是去除了噪声和冗余信息,以此达到了优化数据、提高结果的目的。SVD的应用LSA(隐形语义分析)在LSA中,矩阵是由文档和词语组成的,当我们应用SVD时,就会构建出多个奇异值,这些奇异值就代表了文档中的主题或概念,这一特点可以用于更高效的文档搜索
- 去中心化借贷机制解析
倒霉男孩
DeFi去中心化区块链
去中心化借贷机制解析(以CompoundFinance为例)一、核心机制与市场定位去中心化借贷逻辑无需信任中介:用户通过抵押加密资产(如ETH、DAI)直接与智能合约交互,无需银行或KYC流程。算法驱动利率:利率由供需动态调整(如DAI存款APY7.58%,借款利率8%),提升市场效率。cToken机制:存款生成ERC-20标准的cToken(如cDAI),利息通过cToken增值体现,支持灵活赎
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗架构
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
《AI大模型应用数据中心的数据清洗架构》关键词:AI大模型数据清洗数据中心数据预处理异常值处理数据一致性数据质量摘要:本文深入探讨了AI大模型应用数据中心的数据清洗架构。通过分析数据清洗的重要性、面临的挑战以及核心方法与算法,本文旨在为读者提供一个全面且详细的指南。本文还将通过实际应用案例和未来展望,帮助读者理解数据清洗在AI大模型中的关键作用,并探讨其未来发展。《AI大模型应用数据中心的数据清洗
- 国产 SSL 证书和国密 SSL 证书的区别
Aa美少女战士
ssl网络协议网络
一、签发机构不同咱们先说国产SSL证书,它一般是国内CA机构审核签发的,像CFCA、上海CA这些都是。而国外的SSL证书,是由国外品牌签发。这就好比买东西,一个是国内工厂生产,一个是国外工厂生产。↓SSL证书申请入口https://www.joyssl.com/certificate/select/?nid=31↑二、加密算法有别国产SSL证书通常采用全球通用的RSA或ECC加密算法。而国密SSL
- 【附源码】Python :哈密顿回路
爱吃饭团的饭桶
Pythonpython算法开发语言
系列文章目录Python算法学习:哈密顿回路文章目录系列文章目录一、算法需求二、具体方法+源码三、代码分析1、代码分析:2、算法思路:3、时间复杂度:4、平均情况分析:5、空间复杂度:总结一、算法需求哈密顿回路问题是指在一个图中找到一个回路,该回路经过每个顶点恰好一次,并返回到起始顶点。哈密顿回路问题的核心是在一个图中找到一个经过所有顶点且仅经过一次的回路。我们仍然采用回溯算法,但这里引入一些优化
- Python:实现斐波那契查找算法——附完整源码
代码编织匠人
算法数据结构排序算法python
Python:实现斐波那契查找算法——附完整源码斐波那契查找算法是一种高效的查找算法,可以在有序数列中快速地查找目标元素。本文将介绍如何使用Python实现斐波那契查找算法,并提供完整的源码。算法原理斐波那契查找算法基于斐波那契数列,假设待查找的有序数列长度为n,则从斐波那契数列中找到第一个大于等于n的数F[k],将原数列长度扩展至F[k]-1,将扩展部分全部赋值为数列最后一个元素的值,此时数列长
- 使用typescript实现游戏中的JPS跳点寻路算法
二狗哈
typescript游戏算法
JPS是一种优化A*算法的路径规划算法,主要用于网格地图,通过跳过不必要的节点来提高搜索效率。它利用路径的对称性,只扩展特定的“跳点”,从而减少计算量。deepseek生成的总是无法完整运行,因此决定手写一下。需要注意的几点:跳点检测:jump()方法和hasForcedNeighbor()方法是算法核心,需要完整实现强制邻居检查逻辑邻居剪枝:findNeighbors()需要根据父节点方向进行方
- 【GIS人必学】GIS+K-Means聚类分析算法实现对数据集的最优分类
GIS小天
ArcGIS算法kmeans分类ArcGIS二次开发
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,是一种对搜索簇的无监督学习过程。聚类所要求划分的类是未知的,是一种探索性的分析。分类则依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,是一种示例式的监督学习过程。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用作描述数据,衡量不同数据源间
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement