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火炬冬天
vue.jsjavascriptelementui
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数据集
2024-11-14,由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集,目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中,通过机器学习方法提升效率和质量。一、研究背景:逻辑综合是电子设计自动化(EDA)流程中的关键环节,它负责将高级设计规范转化为门级网络列表。近年来
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
智能计算研究中心
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内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看,可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制,而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面,TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例,验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是,工具链整合已成为技术落地的关键环节,MXNet与
- 问题链的拓扑学重构
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AI辅助教学拓扑学重构
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- Cisco ASA 9.23.1 - 思科自适应安全设备 (ASA) 软件
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- DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案
猴的哥儿
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一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本↓25%路径规划突发路况响应延迟>30分钟实时路况语义理解+自适应规划准时交付率↑18%异常检测50%异常依赖人工发现多传感器融合的异常模式识别异常发现时效↑6倍客户服务50%咨询需人
- YOLOv8 改进:添加 GAM 注意力机制
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人工智能时代YOLO
YOLOv8改进:添加GAM注意力机制引言在目标检测领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)网络因其速度和准确性被广泛应用。然而,随着场景的复杂化,仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制,如GAM(GlobalAttentionMechanism),可以有效提高模型对关键区域的关注,从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制,通过全局信息聚合和自适应权重分
- CSS 自适应图片根据 div 大小进行均匀填充
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目录前言使用object-fit属性示例代码HTMLCSS总结相关阅读1.前言在Web开发中,经常需要图片根据其容器的大小进行自适应填充,使得图片在任何设备和屏幕尺寸下都能保持良好的显示效果。本文将介绍如何使用CSS中的object-fit属性来实现这一需求。2.使用object-fit属性object-fit是一个CSS属性,专门用于控制替换元素(如、等)在其容器内的显示方式。常用的值有:fil
- android 自定义分辨率,Moonlight Android端自定义分辨率,解决黑边问题
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更新:使用原版moonlight修改特殊分辨率需要root权限,没有root权限可尝试此版本的moonlight选择当前设备分辨率。再次更新:moonlight9.8版本以上已经支持设置为当前设备分辨率。问题描述本人手机分辨率是2340×1080,在使用moonlight串流时分辨率选择1080p,发现有黑边,此时串流的分辨率为1920×1080。解决方案第一步,调整主机分辨率可以看到,主机实际显
- Adaptive AUTOSAR之状态管理模块(STM)
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AdaptiveAUTOSAR架构
1.STM简介状态管理(STM)负责根据从其他AUTOSAR自适应平台应用程序或自适应应用程序接收的信息确定其任何内部状态机的状态。STM使用提供的网络管理字段(NetworkHandle)控制(部分网络)的状态。STM与执行管理(EXM)交互,以请求功能组和机器状态,以输入由项目需求确定的特定状态。功能组状态可能还依赖于网络管理(NM)状态。STM通过ara::com服务提供对其内部状态的访问。
- 面向服务的诊断 SOVD(Service-Oriented Vehicle Diagnostics)AUTOSAR AP R24-11
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APAUTOSAR#APAUTOSAR新标准解读系列AUTOSARSOVD
AUTOSAR_AP_EXP_SOVD导读:ASAMSOVD与AUTOSAR自适应平台的集成ASAMSOVD简介:ASAMSOVD(面向服务的车辆诊断)是一个较新的诊断标准,旨在解决当前诊断协议(如UDS)面临的挑战。SOVD是一个自我解释的协议,不依赖于外部ODX数据描述,使用现代技术(如HTTPS)实现。它支持远程、接近和车内诊断用例,并包含UDS作为子集,同时支持HPC用例。SOVD与AUT
- 【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程(三维空间,自适应基站的数量)
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文章目录程序概述程序运行运行方法运行结果代码各模块的功能源代码总结程序概述该程序基于RSSI(接收信号强度指示)原理实现Wi-Fi定位,适用于在三维空间中定位未知点。程序通过多个锚点(基站)测量信号强度,并计算目标点的位置。程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
- DeepSeek:技术创作者的内容革命,从代码到爆文的AI全栈攻略
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一、为什么技术创作者需要关注DeepSeek?作为CSDN的资深用户,你是否经历过这些痛点?选题焦虑:技术热点日新月异,如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向?写作卡顿:明明代码跑通了,却在技术原理描述环节反复修改效率瓶颈:既要写技术文档又要运营专栏,时间永远不够用DeepSeek的多模态理解能力(支持代码+自然语言混合输入)和领域自适应特性(自动识别技术文档/教程/测评等文体),让它
- OTSU算法 (大津算法)理解&代码
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OTSU算法:对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法,又称大津阈值分割法,是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。从大津法的原
- Matlab/simulink 风储调频,风电调频,模糊控制,mpc模型预测,虚拟惯性控制,下垂控制。
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风电采用虚拟惯性控制,储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数,根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率,仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率,去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。
- 【考研计算机网络】课堂笔记4 第四章 网络层_Network Layer
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文章目录:一:网络层的功能1.异构网络互联2.路由与转发功能3.拥塞控制二:数据交换方式三:路由算法1.静态路由与动态路由1.1静态路由算法(又称非自适应路由算法)1.2动态路由算法(又称自适应路由算法)2.动态路由算法2.1距离-向量路由算法2.2链路状态路由算法2.3层次路由四:IPV41.概述2.IPV4分组2.1IPV4分组格式2.2IP数据报分片2.3网络层转发分组的流程3IPV4地址与
- 谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到,半导体那边,晶圆,键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时,上线后准确率可以直接做到99.9%、
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谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到,半导体那边,晶圆,键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时,上线后准确率可以直接做到99.9%、这么里面的AI原理没什么,还是这些公司把AI技术层面用出花了,一是他们有公司可能比较成立时间长,数据丰富。二是像AI深度学习网络冻结,或者自适应调参,都是一些AI技巧,他们用的比较好。三什么跨层特征解耦,实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca
- React篇之three渲染
这个一个非常哈
react.js前端前端框架
需求:拖拽右侧面板,里面的three模型能够自适应import{useEffect,useState,useRef}from'react'import'./App.css'import*asTHREEfrom'three';import{GLTFLoader}from'three/addons/loaders/GLTFLoader.js';import{debounce}from'lodash';
- 响应式设计已死?流体布局才是未来!
前端javascript
ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读在当今的Web设计领域,挑战从未如此巨大。各种屏幕尺寸和分辨率的智能设备层出不穷,要让网站在所有设备上保持一致的用户体验,难度可想而知。但别担心,流体布局(FluidLayout)正是为了解决这一问题而生。它不仅适用于超大屏幕,同样也能完美适配小型移动设备,真正做到自适应!接下来,我们深入了解流体布局的原理
- 深度学习 常见优化器
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一、基础优化器随机梯度下降(SGD)•核心:∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点:学习率固定,收敛路径震荡大•适用场景:简单凸优化问题•改进方向:动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式:v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果:平滑梯度更新,加速收敛•经典参数:γ=0.9(多数场景推荐)三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新:∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
- Spring Cloud Alibaba 实战:Sentinel 保障微服务的高可用性与流量防护
扣丁梦想家
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1.1Sentinel作用Sentinel是阿里巴巴开源的一款流量控制和熔断降级框架,主要用于:流量控制:限制QPS,防止流量暴增导致系统崩溃熔断降级:当某个服务不可用时自动降级,避免故障扩散热点参数限流:根据参数值进行精细化流控(例如VIP用户限流策略)系统自适应保护:根据系统负载自动调整限流规则授权规则:根据来源服务进行限流API网关防护:结合SpringCloudGateway保护微服务1.
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6v6-博客
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吊打全网所有精美导航页引导页HTML源码这款精美的导航页引导页HTML源码,自适应手机和电脑,无需后台,上传到网站根目录即可使用。首页内容在index.html中修改,支持双页切换,搭建简单,附带详细修改教程。源码特点自适应设计:完美适配手机和电脑端,用户体验极佳。无后台依赖:纯静态页面,无需数据库或后台支持。双页切换:支持双页切换功能,灵活展示内容。搭建简单:上传到网站根目录即可使用,无需复杂配
- 跨领域算法安全优化与可解释实践
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内容概要作为系统性研究框架,《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入,重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性,构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式,同时引入动态可解释性分析技术,为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面,研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略,以及生成对抗网络在数据
- 模型优化前沿趋势与行业应用实战
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内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与边缘计算技术的深度融合,模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术,正在重构跨机构协作的模型训练范式,而量子计算与神经架构搜索(NAS)的结合,为超参数优化开辟了新维度。在应用层面,医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果,验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
- 深度学习训练中GPU内存管理
@Mr_LiuYang
遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中,主流GPU显存通常为8GB~80GB,内存不足会导致训练中断或BatchSize受限,GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧,帮助开发者高效利用显存资源。
- Python从0到100(七十六):计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化
是Dream呀
python计算机视觉开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 从零打造工业级智能二维码识别系统:基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南
蜡笔小新星
PyQt5qt开发语言python图像处理经验分享pyqt扫码读码解码
文章目录第一章:系统全景解析1.1实时识别工作流图解1.2界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章:环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章:多线程视频采集3.1VideoThread类设计剖析3.2图像采集核心循环3.3线程安全停止机制3.4信号槽通信实例第四章:图像预处理流水线4.1预处理方法开关实现4.2自适应二值化算法4.3图像格
- 如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制
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如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制(副标题:智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向)摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用,系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战。传统的故障诊断方法依赖于预设规则和人工干预,难以应对复杂多变的故障场景。本文提出了一种基于深度学习的故障诊断与恢复机制,通过对大量历史日志、监控数据和故障
- 【DeepSeek问答】Qt布局和控件的关系
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在Qt中,布局管理器(Layout)与控件(Widget)的关系是容器与内容的关系。布局负责自动管理控件的排列、尺寸调整和自适应,确保界面在不同窗口尺寸下保持美观和功能。以下是详细说明及用法示例:一、布局与控件的关系容器与内容:布局(如QVBoxLayout、QHBoxLayout)作为容器,管理其内部控件的位置和大小。控件(如QPushButton、QLabel)是布局中的内容,通过addWid
- 基于STM32单片机的可见光通信系统自适应光线数据收发设计+可见光音频通信设计DIY25-125
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本系统由可见光发射板和可见光接收板以及可见光音频收发模块组成:可见光发射板:STM32F103C8T6单片机核心板、高亮LED灯驱动电路、矩阵按键和可见光音频发射模块电路。可见光接收板:STM32F103C8T6单片机核心板、可见光接收采集电路、蜂鸣器驱动电路、1.44寸TFT彩屏和可见光音频接收模块。【1】本设计见光发射板单片机发出不同频率波形的可见光,通过传输后,由可见光接收板的可见光接收电路
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$