- 深入理解DRAM刷新机制:异步刷新为何无需扣除刷新时间?
星途码客
笔记杂谈计算机组成原理
引言在计算机组成原理和存储器系统的学习中,DRAM(动态随机存取存储器)的刷新机制是一个关键问题。许多同学在学习时会遇到一个疑问:“为什么异步刷新的刷新信号周期可以直接用总时间/行数计算(如2ms/32=62.5μs),而集中刷新和分散刷新却需要考虑刷新操作占用的时间?”这篇文章将系统性地分析三种DRAM刷新方式(集中刷新、分散刷新、异步刷新),解释为什么异步刷新可以“直接除”,而其他方式不行,并
- Python 字符串(str)全方位剖析:从基础入门、方法详解到跨语言对比与知识拓展
tekin
Python高阶工坊python字符串str全方位剖析python方法详解str跨语言对比与知识拓展
Python字符串(str)全方位剖析:从基础入门、方法详解到跨语言对比与知识拓展本文将深入探讨Python中字符串(str)的相关知识,涵盖字符串的定义、创建、基本操作、格式化等内容。同时,会将Python字符串与其他常见编程语言(如Java、C++)中的字符串进行比较,帮助读者更好地理解不同语言中字符串处理的异同。此外,会对classstr进行详细介绍,并对所有字符串方法进行逐一详解,还会对相
- 存储系统架构的演变简单介绍
m0_62935924
架构
存储系统架构演变单控制器-->双控制器-->多控制器-->分布式单控制器:单控制器只有一个控制器负责管理和处理所有的数据存取请求。在出售的时候就是一体的,内部所有的部件都是不可拆卸,所以一旦出现故障,整个控制器就将报废,内部的数据会丢失,所以在实际生活中单控制器主要适用于中小型企业和监控系统。单控制器的结构:控制器:负责管理数据的读写请求、存储资源的调度和监控。存储介质:通常包括硬盘驱动器(HDD
- [超详细]3种方法判断一个数是否为质数(Python)
一个学数学的算法G
每天都要刷算法算法
(发现好多博客对第三种进阶方法说的不明白,至少我是没完全看明白。后面结合自己的理解应该算是弄懂了,供大家参考,欢迎纠正。)方法一:最暴力,最简单,也最耗时O(n)思想:由素数的定义:一个数t,除了1和它本身,若没有其他因数,那么就称其为素数。因此循环i从2开始到t-1,依次判断t是否将i整除,若是则不为素数。代码:#判断是否为质数defis_zhishu(t):ift=5,则可以写成6x-1,6x
- [笔记.AI]大模型训练 与 向量值 的关系
俊哥V
AI技术理解由AI辅助创作人工智能笔记向量化
(借助DeepSeek-V3辅助生成)大模型在训练后是否会改变向量化的值,取决于模型的训练阶段和使用方式。以下是详细分析:1.预训练阶段:向量化值必然改变动态调整过程:在预训练阶段(如BERT、GPT的初始训练),模型的嵌入层(EmbeddingLayer)作为可训练参数,通过反向传播不断优化。每个词或子词的向量会根据上下文共现模式和任务目标(如掩码语言建模、自回归预测)动态调整。示例:词汇“苹果
- 数据可视化——让数据说话的魔法
Fulima_cloud
信息可视化
在信息爆炸的时代,数据可视化成为解读复杂信息的金钥匙。将枯燥的数字转化为直观的图表,数据可视化帮助人们快速捕捉关键信息,发现隐藏规律。无论是企业经营决策、政务管理还是学术研究,优秀的数据可视化作品总能让人眼前一亮。数据可视化工具软件百花齐放市场上存在多种专业的数据可视化工具软件,满足不同场景的需求。Tableau以其拖拽式操作界面著称,即使没有编程基础的用户也能快速生成交互式图表。数据可视化平台赋
- dubbo RPC协议
hello_zzw
dubbodubbo网络协议
RPC协议协议概述Dubbo作为一款RPC框架内置了高效的RPC通讯协议,帮助解决服务间的编码与通讯问题,目前支持的协议包括:triple,基于HTTP/1、HTTP/2的高性能通讯协议,100%兼容gRPC,支持Unary、Streming等通讯模式;支持发布REST风格的HTTP服务。dubbo,基于TCP的功性能私有通讯协议,确定是通用性较差,更合适在DubboSDK间使用。任意协议扩展,通
- Streptavidin@Fe3O4@PS Microspheres,链霉亲和素修饰的磁性聚苯乙烯微球
星贝爱科生物-xb
链霉亲和素修饰的磁性聚苯乙烯微球
Streptavidin@Fe3O4@PSMicrospheres是一种链霉亲和素修饰的磁性聚苯乙烯微球,以下是其相关介绍:结构与组成核心:由磁性的Fe3O4纳米颗粒组成,赋予微球磁性,使其能够在外加磁场下进行快速的分离和富集。中间层:包裹在Fe3O4纳米颗粒表面的是聚苯乙烯(PS)层,起到保护和稳定磁性核心的作用,同时也为后续的修饰提供了基础。外层:最外层是链霉亲和素(Streptavidin)
- 绿色荧光修饰PMMA微球的结构特点
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绿色荧光修饰PMMA微球
绿色荧光修饰PMMA微球是一种具有特殊光学性质的材料,在多个领域有广泛应用,以下是其相关介绍:结构特点单分散性:粒径分布均匀,具有高度的单分散性,这使得它们在各种应用中能够表现出一致的性能。多孔性:具有丰富的孔道结构,这些孔道可以提供较大的比表面积和吸附容量,有利于物质的吸附和传输。介孔特性:介孔孔径通常在2-50nm之间,这种孔径范围适合于吸附和分离小分子物质,如药物分子等。绿色荧光修饰:表面带
- 基于python的大模型可视化开发
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python开发语言
接触到大模型后,会发现很多为了简化可视化,不需要像flask那般,直接借助python完成web界面的可视化,下面介绍几种库:gradiostreamitdash主要使用场景可交互小Demo工作流、DashBoardDashBoard、生产环境的复杂演示应用上手难度简单简单中等组件丰富度低高高综合扩展性低中高JupyterNotebook内支持是否是是否完全开源是是部分企业级功能未开源github
- 揭秘职业教育“新双高”建设:如何把握“新”与“高”的精髓?
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新双高新质生产力职业教育
一、新质生产力与职业教育创新的深度融合新质生产力,以创新为核心驱动力,契合新发展理念的先进生产力形态,其鲜明特征在于创新,核心优势在于质优。具体而言,“新”体现在新兴的经济形态、前沿的科学技术和创新的产业模式上;“质”则体现在经济效益、生态效益和社会福祉的全面跃升。新质生产力是破旧立新的崭新设计,旨在实现高水平科技自立,推动生产力跃升,开辟出高效、高质、可持续的发展新路径,助力中国走向创新、协调、
- 蓝桥与力扣刷题(744 寻找比目标字母大的最小字母)
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leetcode算法职场和发展java学习和成长蓝桥杯二分法
题目:给你一个字符数组letters,该数组按非递减顺序排序,以及一个字符target。letters里至少有两个不同的字符。返回letters中大于target的最小的字符。如果不存在这样的字符,则返回letters的第一个字符。示例1:输入:letters=["c","f","j"],target="a"输出:"c"解释:letters中字典上比'a'大的最小字符是'c'。示例2:输入:let
- 如何用 DeepSeek 进行编程学习?
借雨醉东风
热点追踪学习人工智能
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- 开源:SmolDocling-256M-preview 小模型完成更优的图像文档转换
Panesle
前沿人工智能多模态开源
SmolDocling模型介绍SmolDocling是一种超紧凑的多模态图像-文本到文本模型(模型文件大小仅513M),专为高效的文档转换而设计。它通过生成一种名为DocTags的新通用标记格式,捕捉页面中所有元素的完整上下文和位置信息。与依赖大型基础模型或多模型组合的传统方法不同,SmolDocling通过一个256M参数的视觉-语言模型实现了端到端的文档转换,能够准确捕捉文档内容、结构和空间位
- 人工智能——分类算法
零基础学会人工智能
人工智能分类数据挖掘python机器学习深度学习算法
目录7K近领算法7.1本章工作任务7.2本章技能目标7.3本章简介7.4编程实战7.5本章总结7.6本章作业本章已完结!7K近领算法摘要:本章实现的工作是:首先用Python导入包含学生成绩和学生类别的样本数据,然后采用K近邻分类算法,配置算法模型中的k值,以N维空间的欧式距离为度量标准,求解待分类学生样本的预测标签。将预测标签与真实标签进行对比得出分类结果准确率。最后将预测结果可视化。本章掌握的
- 细品CLUENER2020中文细粒度命名实体识别
Panesle
总结机器学习人工智能ner
CLUENER2020中文细粒度命名实体识别研读与总结1.CLUENER2020数据集的构建与特点1.1数据来源与标注方法CLUENER2020数据集是从THUCNews中创建的,THUCNews包含约740,000篇来自新浪新闻RSS的新闻文章,涵盖14个不同领域的新闻类别(如金融、教育、娱乐等)。数据集的构建过程如下:采样与预标注:从THUCNews中随机采样新闻文章,每篇文章包含多个句子。通
- 英文命名实体识别:Flair
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总结ner
Flair是一种基于深度学习的自然语言处理框架,它通过字符级语言模型和上下文字符串嵌入(contextualstringembeddings)实现了高质量的命名实体识别(NER)。1.核心思想:上下文字符串嵌入Flair的核心创新在于提出了一种新的词嵌入方法——上下文字符串嵌入(contextualstringembeddings)。这种嵌入方法具有以下特点:基于字符:直接将单词视为字符序列进行建
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数据结构与算法修炼算法leetcode贪心算法c++数据结构
力扣134加油站笔试遇到过,不出意外的还是没写出来。代码很简单,但是逻辑不好想:从当前候选起点start开始累积gas[i]-cost[i],如果某一步累计和curr变成负值,就意味着从start到当前站点之间,任何中间点都不可能是有效的起点。如果所有站点的gas[i]-cost[i]总和(即total)大于等于0,那么从一个合适的候选起点出发一定能走完整个环。证明的核心是:假设从候选起点star
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运维人工智能大数据
1信贷风控类报告:侧重点动态数据驱动的风险评估(企业经营稳定性、还款能力验证)差异点依赖动态实时/近实时数据(如交易流水、供应链数据)核心需求:通过动态数据验证企业经营稳定性与短期还款能力,降低坏账风险。报告名称适用甲方甲方核心需求推荐模型与分析工具结论方向1.企业经营智能分析报告商业银行、保理公司、核心企业验证核心企业及上下游的经营稳定性,判断中长期还款能力-动态现金流模型(实时交易流水、应收账
- (Python) 用 Jupyter 实现一个能够自动下载网页链接的爬虫
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【参考资料】1.CSDN:python爬虫自动下载网页链接1需求在UIUCCEE300Lab02(该链接可能已失效)这样一个有多层且多种数据的网页上,爬取所需要的指定格式的文件(在此案例中需要爬取的是所有.jpg与.csv),并维持原层级关系:2分析2.1使用以下代码分析目标网页,查看所读取的内容importurllib.request#urlrequestimportos#dirsurl='ht
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全自动数字网络机器人:重塑未来的无形引擎——从金融量化到万物互联,为何必须“ALLIN”?(2025年3月29日)“未来十年,代码将比石油更具价值。”——DeepSeek创始人梁文锋一、数据洪流与AI进化:数字机器人的基因密码全球每天产生的数据量已达3.5ZB(1ZB=1万亿GB),这些数据正通过Transformer架构的AI大模型被转化为数字机器人的"神经元突触"。以DeepSeek-V3为例
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全自动数字网络机器人:重构数字文明的超级引擎——基于2025年数据事实的产业革命全景透视一、技术底座:AI与数据的爆炸式进化2025年全球每天产生数据量突破5.2ZB(1ZB=1万亿GB),其中结构化数据占比首次降至32%。这种数据洪流通过三大技术引擎转化为数字网络机器人的"神经元":大模型突破:OpenAIO3模型推理延迟降至5ms,可实时处理200万token上下文,Gemini2.0的Dee
- jupyter和python的关系_Python附录——Python、Pycharm,Anaconda、Jupyter 关系、安装和配置...
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这个问题参见以下文章即可,讲的很全面。核心总结Python就是原生python;anaconda类似第三方集成,方便我们管理,而且自带很多库。如果选择安装Python的话,那么还需要pipinstall一个一个安装各种库,安装起来比较痛苦,还需要考虑兼容性;PyCharm就是一个IDE的角色,和NotePad没什么本质区别。只是大家习惯上,java配合MyEclipse使用,Anaconda+Py
- k近邻算法matlab实现_分类算法——K近邻
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k近邻算法matlab实现
之前介绍的可视化、数据处理、爬虫等一些操作,简单来讲都是数据分析过程或多或少接触到的部分,本想继续去介绍更多关于R语言有趣的包,比如Rmarkdown、shiny等,不过涉及的内容比较多,所有我打算隔一段时间再整理和大家分享。那么近期的话,我就打算先着手一些简单的数据分析方法的介绍,并结合实际的数据,实现一个简单的数据分析过程,经验尚浅希望通过这种方法提高自己的能力,大家有好的想法也可以提一下,我
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图片梯形矫正c语言算法
计算方法用欧拉预估-校正法求初值问题《计算方法》实验指导书实验1方程求根硬件设备:IBMPC以上计算机,有硬盘和一个软驱、单机和网络环境均可。软件环境:C语言运行环境。四、实验原理、方法二分算法计算步骤:(1)输入有根区间的端点a、b及预先给定的精度ε;(2)计算中点x=(a+b)/2;(3)若f(x)f(b)<0,则a=x,转向下一步;否则b=x,转向下一步;(4)若b-a迭代法:牛顿法:牛顿迭
- UWB 多传感器通信的纳秒无线位置和时钟同步方法
TD程序员
UWB技术人工智能网络物联网
一、简介PNT系统在我们的技术社会中发挥着非常重要的作用。特别是在需要高精度的应用中,缺乏满足合适应用需求的解决方案。现有的PNT系统基本上依赖于全球卫星导航系统及相关的增强系统、导航系统和授时系统。全球导航卫星系统(GNSS)是基于卫星的定位、导航和授时(PNT)系统,是最常见和最广泛使用的PNT服务类型。GNSS覆盖面广、精度高、成本相对较低,广泛应用于电力电子、定位、节点协同工作等领域。然而
- 使用8线-3线优先编码器Ⅰ实现16线-4线优先编码器
FPGA混子
fpgafpga开发
描述②请使用2片该优先编码器Ⅰ及必要的逻辑电路实现16线-4线优先编码器。优先编码器Ⅰ的真值表和代码已给出。可将优先编码器Ⅰ的代码添加到本题答案中,并例化。优先编码器Ⅰ的代码如下:module encoder_83( input logic [7:0] I , input logic EI , output logic [
- python二级考试中会考到的第三方库
晓枫-迷麟
Pythonpython开发语言
在Python二级考试中,可能会涉及一些常用的第三方库。这些库可以帮助考生更好地理解和应用Python编程。以下是一些在Python二级考试中可能会用到的第三方库及其简要介绍:1.requests用途:用于发送HTTP请求。安装:pipinstallrequests示例代码:importrequestsresponse=requests.get("https://www.python.org")p
- WPF 自定义路由事件
她说彩礼65万
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WPF路由事件的基础什么是路由事件?路由事件是一种特殊的事件机制,允许事件在可视化树中传播。它支持三种路由策略:冒泡(Bubbling):事件从源元素向上传播到根元素。隧道(Tunneling):事件从根元素向下传播到源元素。直接(Direct):事件仅在源元素上触发,不会传播。为什么要使用路由事件?灵活性:父级元素可以对子元素的事件做出响应,而不需要为每个子元素单独绑定事件。统一管理:简化复杂U
- WPF 自定义行为AssociatedObject详解
她说彩礼65万
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AssociatedObject是在使用WPF行为(Behaviors)时非常重要的一个属性。当你创建一个自定义行为并继承Behavior类时,AssociatedObject属性提供了对行为所附加到的控件(即目标控件)的引用。AssociatedObject的作用引用目标控件:AssociatedObject提供了对行为所附加到的具体控件实例的访问。例如,如果你创建了一个Behavior,那么A
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
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ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本