- SD-WAN优化云应用与多云架构访问的关键策略
1.SD-WAN如何优化企业对公有云和SaaS应用的访问?1.1智能流量优化SD-WAN通过应用识别技术,可以根据不同的业务应用流量需求,动态分配网络资源。例如,SD-WAN能够优先为钉钉、企业微信、金山文档等关键SaaS应用分配低延迟、高带宽的链路,确保这些应用的高效运行。动态路径选择:SD-WAN可实时监测网络性能(如延迟、抖动、丢包率),并基于网络状态动态选择访问云服务(如阿里云、腾讯云、华
- Java IO流
码·蚁
Java学习java开发语言intellij-idea后端
IO流1.什么是IO流IO流是Java对文件进行操作,同时还可以对文件的内容读取和写入,在Java中,这些操作文件的类称之为流1.1IO流的分类—面试题根据流向:输入流:对文件的内容进行读取输出流:对文件的内容进行写入根据单位:字节流:每次读取或者写入一个字节字符流:每次读取或者写入一个字符根据功能:节点流:可以从数据的某个节点向某个节点写入数据,就是普通的输入输出流处理流:对已经存在的流做二次封
- 《FastAPI & AI编程结合:从入门到精通》指南
AI编程员
001AI传统&编程语言002AI编程工具汇总003AI编程作品汇总笔记学习fastapi开发语言深度学习
以下是一篇系统性的《FastAPI&AI编程结合:从入门到精通》指南,共分30大章节,超过10万字,涵盖FastAPI核心开发、AI集成原理、高性能优化、经典案例和5大完整项目实战。第一章:FastAPI革命性优势1.1现代API框架对比#性能基准测试(Requests/sec)|框架|JSON响应|数据验证|异步支持||---
- 企业级 Java 应用灰度发布设计方案与实践全解析
大手你不懂
JavaJava项目实战微服务-云原生java后端云原生微服务kubernetesistio
引言在当今互联网产品快速迭代的背景下,如何在保证服务稳定性的同时,快速验证新功能的有效性,成为了技术团队面临的重要挑战。灰度发布(CanaryRelease)作为一种重要的发布策略,能够将新版本逐步推向部分用户,在控制风险的同时收集真实用户反馈,已成为企业级Java应用的标配能力。本文将深入探讨灰度发布的核心概念、主流设计方案,并结合行业最佳实践给出具体实现建议。一、灰度发布核心概念1.1灰度发布
- Git 高级操作篇:宝子们的Git进阶神器⚡,掌握Git高级技能成为版本控制大师
真实的菜
gitgitelasticsearch大数据
Git高级操作篇:宝子们的Git进阶神器⚡,掌握Git高级技能成为版本控制大师!文章目录Git高级操作篇:宝子们的Git进阶神器⚡,掌握Git高级技能成为版本控制大师!前言:为什么要学习Git高级操作?一、InteractiveRebase:交互式变基的艺术1.1什么是InteractiveRebase?1.2InteractiveRebase的操作选项常用操作详解1.3实战案例:清理提交历史二、
- C++学习——C++基础知识
未来牛马之星
C++学习c++学习开发语言
1.C++语言简介1.1一个简单的C++程序#include//包含头文件iostreamusingnamespacestd;//使用命名空间stdintmain(){//cout语句,有cout和插入运算符//C形式的头文件#include//C++形式的头文件,二者效果运用建议:尽量用符合C++标准的形式,即在包含C++头文件时一般不用后缀。用户自己编写头文件,可以用.h作后缀。这样从#inc
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
- 【Flask开发】嘿马文学web完整flask项目第2篇:2.用户认证,Json Web Token(JWT)【附代码文
flaskpython前端后端
教程总体简介:2.目标1.1产品与开发1.2环境配置1.3运行方式1.4目录说明1.5数据库设计2.用户认证JsonWebToken(JWT)3.书架4.1分类列表5.搜索5.3搜索-精准&高匹配&推荐6.小说6.4推荐-同类热门推荐7.浏览记录8.1配置-阅读偏好8.配置9.1项目部署uWSGI配置启动9.部署10.1异常和日志10.补充10.2flask-restful1.项目目录实现3.数据
- MySQL之全场景常用工具链
AA-代码批发V哥
MySQLmysql数据库运维
MySQL之全场景常用工具链一、基础连接与客户端工具1.1mysql命令行客户端1.2MySQLWorkbench:官方可视化1.3NavicatPremium二、管理与开发工具2.1phpMyAdmin:Web端管理首选2.2HeidiSQL:轻量Windows客户端三、性能优化工具3.1EXPLAIN:查询优化3.2SHOWPROFILE:细粒度性能分析3.3慢查询日志:捕获性能痛点四、备份与
- 关于 java:7. 多线程与并发编程
shenyan~
java开发语言
一、Thread类作用:Thread类代表一个线程,用于创建和控制一个新的执行流(即“子线程”)。定义:java.lang.Thread类实现了Runnable接口。1.1使用方式方法一:继承Thread类步骤:自定义类继承Thread。重写run()方法。创建线程对象并调用start()方法。示例代码:classMyThreadextendsThread{@Overridepublicvoidr
- 【Bluedroid】蓝牙启动之BTM_reset_complete源码解析
byte轻骑兵
Androidc++AndroidBluedroid
当蓝牙控制器完成硬件重置后,协议栈需通过一系列初始化操作恢复各模块状态。本文深入分析BTM_reset_complete核心函数及其调用链,详解L2CAP连接清理、安全模块重置、扫描参数恢复、BLE隐私功能初始化等关键流程,揭示蓝牙设备在重置后如何通过标准化状态恢复确保互操作性、隐私安全与连接能力。一、概述蓝牙控制器重置(如硬件重启、故障恢复)后,协议栈需完成以下核心初始化工作。1.1L2CAP层
- 从数据抓取到分析:用Python爬虫获取、清洗与可视化数据
程序员威哥
python爬虫c++
在数据科学领域,数据的获取、清洗与分析是整个数据处理过程中的关键步骤。随着互联网上数据的不断增多,使用Python爬虫抓取网站数据并进行分析已成为数据科学家和分析师的常见任务。本篇文章将通过具体的实例,展示如何使用Python从零开始抓取数据,清洗数据,并进行数据分析和可视化。1.数据抓取:用Python爬虫获取网页数据1.1选择爬虫工具Python提供了多个强大的爬虫框架和库,常用的工具包括:r
- day043-负载均衡算法与高可用keepalived
孙克旭
老男孩教育Linux运维99期负载均衡算法运维linux
文章目录0.老男孩思想-运维能为公司创造的价值1.负载均衡轮询算法1.1加权轮询1.2ip哈希1.3url哈希2.负载均衡模块指令补充3.高可用4.keepalived4.1部署keepalived服务4.2脑裂故障4.2.1脑裂故障常见原因4.2.2脑裂故障解决方法5.思维导图0.老男孩思想-运维能为公司创造的价值省钱:服务器设备、机房带宽、云主机云服务减少CDN流量优化、架构改造,当流量增加时
- OpenCV实战:图像颜色识别与提取、掩膜制作
前言在计算机视觉和图像处理领域,颜色识别是一项基础而重要的技术。无论是交通标志识别、工业分拣还是美颜滤镜开发,都离不开对特定颜色的处理。本文将带你全面掌握使用OpenCV进行颜色识别的关键技术,包含完整的代码实现和原理讲解。一、颜色空间基础1.1RGB颜色空间在图像处理中,最常见的就是RGB颜色空间。RGB颜色空间是我们接触最多的颜色空间,是一种用于表示和显示彩色图像的一种颜色模型。RGB代表红色
- MongoDB 与关系型数据库的核心区别(面试向详解)
真IT布道者
数据库mongodb面试
一、数据模型差异1.1结构化vs半结构化关系型数据库:严格遵循二维表结构,需要预定义Schema(字段名、数据类型、约束等)CREATETABLEusers(idINTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(50)NOTNULL,ageINTCHECK(age>0)MongoDB:采用BSON文档模型(类似JSON),支持动态Schema//同一个集合中可以存在不同结构的文档db.users
- OpenCV图像噪点消除五大滤波方法
慕婉0307
opencv基础opencv人工智能计算机视觉
在数字图像处理中,噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库,详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波,并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声:符合正态分布的随机噪声椒盐噪声:随机出现的黑白像素点泊松噪声:光子计数噪声量化噪声:模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
- 图像检索评价指标:mAP@k、mAP的计算
/home/liupc
11Python/DL/ML
mAP,meanAveragePrecision,平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释,确实画的很好了,不过略有瑕疵,我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是,在前10张图片中,把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰:没检索出来的但是又相似的图片怎么办??改了之后,就清晰多了。
- 从指令设计到系统集成:提示词工具链与GPTs插件的效率革命
charles666666
人工智能自然语言处理语言模型知识图谱transformer
一、提示词工程工具链:概念与架构解析1.1为什么需要工具链?大模型交互的本质是“指令设计”,但人工编写提示词存在三大痛点:效率低(重复调试耗时)、质量不稳定(依赖个人经验)、复用性差(场景迁移成本高)。例如,某电商企业要求AI生成500种商品描述时,人工逐条调整提示词需耗费数周,且风格难以统一。工具链的价值在于通过模块化设计与自动化流程解决上述问题。其核心架构包含三个层级:需求解析层:将用户需求拆
- 深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景
猿享天开
算法随机森林机器学习
深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景随机森林(RandomForest,RF)是一种经典的集成学习算法,广泛应用于机器学习任务。本文将通过图文结合的方式,全面解析随机森林的核心原理、实现细节和应用实践,帮助读者建立系统认知。1.核心概念与直观理解1.1什么是随机森林?随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树进行协同预测。其核心思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮"——多
- SELinux 从理论到实践:深入解析与实战指南
智驾
LinuxSELinuxTEELinux安全启动
文章目录引言:为什么需要SELinux?第一部分:SELinux核心理论1.1SELinux的三大核心模型1.2安全上下文(SecurityContext)1.3策略语言与模块化第二部分:实战操作指南2.1SELinux状态管理2.2文件上下文管理2.3服务配置与排错第三部分:高级技巧与最佳实践3.1自定义策略模块开发3.2常见问题与解决方案总结:SELinux的价值与学习路径参考引言:为什么需要
- 揭秘MySQL索引下推(ICP)的底层原理与高并发场景性能调优
Minxinbb
数据库mysql数据库dba
引言在千万级数据量的OLTP场景中,索引下推(IndexConditionPushdown,ICP)作为MySQL5.6引入的核心优化技术,可将特定场景的查询性能提升10倍以上。本文将从InnoDB存储引擎的索引结构出发,结合B+树遍历原理,深入解析ICP的工作机制,并通过压力测试对比验证优化效果。一、索引下推的核心原理剖析1.1传统索引查询的瓶颈未启用ICP时的查询流程(以复合索引(a,b,c)
- 第27篇:SELinux安全增强机制深度解析与OpenEuler实践指南
SELinux安全增强机制深度解析与OpenEuler实践指南一、SELinux核心概念与安全体系架构1.1访问控制机制演进与SELinux定位在计算机系统安全领域,访问控制机制经历了从简单到复杂的发展历程。传统的自主访问控制(DAC)以文件所有者权限为核心,如Linux中的UID/GID权限体系,允许所有者自由分配权限,但这种机制在面对多用户复杂环境时存在安全隐患——一旦用户账户被入侵,攻击者可
- 【项目实战】Redis使用场景之基于Redis实现分布式限流
本本本添哥
002-进阶开发能力003-数据库redis分布式数据库
一、技术概览1.1定义分布式限流是指在分布式系统中限制请求的速率,以保护后端服务不被过多的请求压垮。它可以帮助我们控制系统的负载,保证服务的稳定性。Redis是一个高性能的键值存储系统,常用于缓存、消息队列和实时分析等场景。由于其支持丰富的数据结构和原子操作,非常适合用来实现分布式限流。专业术语:令牌桶算法(TokenBucket):一种流量整形算法,允许突发流量但不超过平均速度。漏桶算法(Lea
- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
cyc&阿灿
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- 深入剖析 Linux 内核网络核心:sock.c 源码解析
109702008
编程#C语言网络linux网络人工智能
作为Linux网络子系统的基石,sock.c承载着协议无关的核心功能。本文将深入分析其关键实现,揭示高性能网络通信背后的设计哲学。一、Socket生命周期管理1.1初始化与分配sock_init_data()是socket的初始化入口,负责设置核心回调函数和默认参数:voidsock_init_data(structsocket*sock,structsock*sk){sk->sk_state=T
- 对照原则在临床试验中的应用与挑战
一、对照原则的科学逻辑1.1核心目的1.1.1区分混杂效应通过对照组设置,区分疾病自然进程、安慰剂效应、回归均值现象及非特异性效应等混杂因素,凸显干预措施的真实疗效。1.2统计本质1.2.1真实疗效计算真实疗效=(干预组终点变化-干预组基线)-(对照组终点变化-对照组基线),通过组间比较抵消共同偏倚。二、对照组的五大类型及适用场景2.1安慰剂对照2.1.1构成外观/用法相同的无活性物质。2.1.2
- 随机化在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、随机化的核心目的1.1控制混杂偏倚1.1.1平衡预后因素确保已知/未知预后因素在组间分布均衡,避免基线不平衡影响结果。1.1.2避免选择偏倚防止研究者或患者主观选择分组,保障组间差异归因于干预。1.2保障统计推断有效性1.2.1满足独立性假设满足统计检验的独立性假设,使统计推断有效。1.2.2实现盲法基础为双盲实施提供先决条件,确保试验结果无偏。二、随机化类型与技术实现2.1简单随机化2.1.
- 重复原则与样本量估计:临床试验的统计引擎
qq_34062333
临床试验统计学
一、重复原则的科学内涵1.1核心目的1.1.1量化随机误差通过足够样本量估计效应值的波动范围,确保结果可重现。1.1.2避免偶然性结论避免因小样本极端结果导致的偶然性结论,确保结论稳健。1.1.3提升外推性覆盖人群异质性,提升研究结果的外推性。1.2统计学本质1.2.1标准误样本量增加,标准误减小,置信区间变窄,精度提高。二、样本量估计的四大核心参数2.1显著性水平(α)2.1.1定义I类错误概率
- 临床试验评价指标解析
qq_34062333
临床试验统计学
一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义:随机至全因死亡的时间统计方法:Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限:金标准,无测量偏倚;但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(PFS)定义:随机至疾病进展/死亡的时间统计方法:同上优势/局限:敏感、不受后续治疗影响;但评估易受主观性干扰1.1.3客观缓解率(ORR)定义:肿瘤缩小≥30%的患者比例(RECIST标准)统计方
- 对于规范和实现,你会混淆吗?
yangshangchuan
HotSpot
昨晚和朋友聊天,喝了点咖啡,由于我经常喝茶,很长时间没喝咖啡了,所以失眠了,于是起床读JVM规范,读完后在朋友圈发了一条信息:
JVM Run-Time Data Areas:The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
- android 网络
百合不是茶
网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来 方便查找 , 服务器使用的是TomCat
服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.util.Arr
- [读书笔记]读法拉第传
comsci
读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...
要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成
但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
- 随机数的产生
沐刃青蛟
随机数
c++中阐述随机数的方法有两种:
一是产生假随机数(不管操作多少次,所产生的数都不会改变)
这类随机数是使用了默认的种子值产生的,所以每次都是一样的。
//默认种子
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
cout<<
- PHP检测函数所在的文件名
IT独行者
PHP函数
很简单的功能,用到PHP中的反射机制,具体使用的是ReflectionFunction类,可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。
代码:
[php]
view plain
copy
// Filename: functions.php
<?php&nbs
- 银行各系统功能简介
文强chu
金融
银行各系统功能简介 业务系统 核心业务系统 业务功能包括:总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准,将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用,按费用类型计算应收、应付金额,经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
- Python学习1(pip django 安装以及第一个project)
小桔子
pythondjangopip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大,安装了它,在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了,按照别人给的教程开始安装,奶奶的怎么也安装不上!
第一步:官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy!
第二部:解压这个压缩文件,会看到一个setup.p
- php 数组
aichenglong
PHP排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组
$product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不 是函数
2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中,可以使用range()函数来自动创建数组
$numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$numbers=range(1,10,
- 安装python2.7
AILIKES
python
安装python2.7
1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
2、复制解压
#mkdir -p /opt/usr/python
#cp /opt/soft/Python-2
- java异常的处理探讨
百合不是茶
JAVA异常
//java异常
/*
1,了解java 中的异常处理机制,有三种操作
a,声明异常
b,抛出异常
c,捕获异常
2,学会使用try-catch-finally来处理异常
3,学会如何声明异常和抛出异常
4,学会创建自己的异常
*/
//2,学会使用try-catch-finally来处理异常
- getElementsByName实例
bijian1013
element
实例1:
<!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/x
- 探索JUnit4扩展:Runner
bijian1013
java单元测试JUnit
参加敏捷培训时,教练提到Junit4的Runner和Rule,于是特上网查一下,发现很多都讲的太理论,或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下,搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。
文章地址:http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
- [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集
bit1129
mongodb
1. 副本集的特性
1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)
2)Primary挂了之后,从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器,继续工作,这就解决了单点故障,因此,在这种情况下,MongoDB集群能够继续工作
3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来
2
- 【Spark八十一】Hive in the spark assembly
bit1129
assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners:
1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
- Nginx问题定位之监控进程异常退出
ronin47
nginx在运行过程中是否稳定,是否有异常退出过?这里总结几项平时会用到的小技巧。
1. 在error.log中查看是否有signal项,如果有,看看signal是多少。
比如,这是一个异常退出的情况:
$grep signal error.log
2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
- No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法
byalias
xml
方法一:常用方法 关闭XML验证
工具栏:windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。
方法二:(个人推荐)
添加 内容如下
<?xml version=
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline
bylijinnan
netty
package com.ljn.channel;
/**
* ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式
* 但由于用到两个双向链表和内部类,这个模式看起来不是那么明显,需要仔细查看调用过程才发现
*
* 下面对ChannelPipeline作一个模拟,只模拟关键代码:
*/
public class Pipeline {
- MYSQL数据库常用备份及恢复语句
chicony
mysql
备份MySQL数据库的命令,可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。
mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件
备份MySQL数据库为带删除表的格式,能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
- 小白谈谈云计算--基于Google三大论文
CrazyMizzz
Google云计算GFS
之前在没有接触到云计算之前,只是对云计算有一点点模糊的概念,觉得这是一个很高大上的东西,似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧,并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解,至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。
我先说说GFS
&n
- hadoop 平衡空间设置方法
daizj
hadoopbalancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽,默认只有1M:
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
<description&g
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
dcj3sjt126com
编程
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得
- Android学习之路
dcj3sjt126com
Android学习
转自:http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459
以前有J2EE基础,接触JAVA也有两三年的时间了,上手Android并不困难,思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目,现今体验移动终端项目,让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。
下面说说我学习Android的感受,我学Android首先是看MARS的视
- java 遍历Map的四种方法
eksliang
javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2059996
package com.ickes;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 遍历Map的四种方式
- 【精典】数据库相关相关
gengzg
数据库
package C3P0;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.beans.PropertyVetoException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
public class DBPool{
- 自动补全
huyana_town
自动补全
<!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&quo
- jquery在线预览PDF文件,打开PDF文件
天梯梦
jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js,使用这个插件就很容易实现了。
核心代码
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
- ViewPager刷新单个页面的方法
lovelease
androidviewpagertag刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时,如果图片是从网络下载的,那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程,然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新,但是viewpager不同于listview,你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
- 利用按位取反(~)从复合枚举值里清除枚举值
草料场
enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。
如果需要同时有多种效果,
如:“粗体”和“下划线”的效果,可以用按位或(|)
FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;
如果需要去除 style 里的某一种效果,
- Linux系统新手学习的11点建议
刘星宇
编程工作linux脚本
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。
一、从基础开始:常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的。例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linu
- hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装
wangzhezichuan
DAOHibernate
/**
* <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p>
* <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p>
* @param calzz
* @param sql
* @return
* <p>创建人:王川</p>
* <p>创建时间:Jul