- python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统
mosquito_lover1
python知识图谱
基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术(如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等)来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理:-收集论文数据(标题、摘要、关键词、作者信息等)。-收集期刊/会议数据(领域、主题、影响因子、投稿要求等)。-对文本数据进行预处理(分词、去停用词、向量化等)。2.推荐算法设计
- 探究Visual Studio中的乱码问题
L-Super
杂记visualstudioide
关于乱码,没遇到皆大欢喜,遇到了头痛不已。在VisualStudio中程序遇到乱码,需要明确三个概念,那么问题就好解决了。三个字符集概念源码字符集MSVC中/source-charset即源代码文本文件的字符集,NodePad++、记事本、VSCode这样类似的文本编辑器,可以打开源文件看一下你的字符集(文件编码)。源代码文本文件是以二进制的形式存在硬盘里的,无论中文英文都一样,当你输入一个汉字后
- 一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系
平凡而伟大.
编程语言人工智能架构设计pytorch人工智能python
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU(图形处理单元)进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具,使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解:1.CUDA与GPU:GPU:是一种专门用于
- 模型的秘密武器:利用注意力改善长上下文推理能力
步子哥
人工智能自然语言处理深度学习语言模型
【导语】在大语言模型(LLM)不断刷新各项任务记录的今天,很多模型宣称能处理超长上下文内容,但在实际推理过程中,复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。今天,我们就以《AttentionRevealsMoreThanTokens:Training-FreeLong-ContextReasoningwithAttention-guidedRetrieval》为蓝本,带大家通俗解读如何利用Transf
- 利用A、G、DL、P策略来管理网络资源访问权限
lyuharvey
问题描述:如现在某个企业是通过域来管理的。在域中,有三台打印机,其中,销售部门只能够访问打印机A;管理部门只能够使用打印机B;财务部门可以访问打印机C,当打印机C不能够使用时,则可以使用打印机B。在域中,还有三个共享文件夹,其中文件夹甲是销售部门专用文件夹,只有销售员工以及销售总监与财务总监可以访问;文件夹乙是财务专用文件夹,只有财务部门以及财务总监帐户可以访问;文件夹丙是一个公共文件夹,任何部门
- 六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门:useState 深度解析
编程星辰海
#前端前端react.jsjavascript
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗,谢谢大佬!目录一、知识讲解1.Hooks是什么?2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
- Windows域渗透之域管理
人间酒中仙
红队笔记之域渗透windows笔记学习网络安全域渗透红队笔记
Windows域管理一、使用组策略进行软件分发1、操作步骤2、PowerShell命令示例二、配置组策略(GPO)设置1、设置密码策略2、禁用USB存储设备三、批量用户管理1、创建单个用户2、批量导入用户四、部署和管理共享驱动器1、使用组策略登录脚本自动映射驱动器2、使用PowerShell映射网络驱动器五、管理Windows更新1、使用组策略配置自动更新2、使用PowerShell管理Windo
- 红蓝对抗之Windows内网渗透实战
wespten
网络安全AI+渗透测试代码审计等保全栈网络安全开发windows
无论是渗透测试,还是红蓝对抗,目的都是暴露风险,促进提升安全水平。企业往往在外网布置重兵把守,而内网防护相对来说千疮百孔,所以渗透高手往往通过攻击员工电脑、外网服务、职场WiFi等方式进入内网,然后发起内网渗透。而国内外红蓝对抗服务和开源攻击工具大多数以攻击Windows域为主,主要原因是域控拥有上帝能力,可以控制域内所有员工电脑,进而利用员工的合法权限获取目标权限和数据,达成渗透目的。以蓝军攻击
- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
yuanpan
机器学习人工智能
梯度下降(GradientDescent)是机器学习中一种常用的优化算法,用于最小化损失函数(LossFunction)。通过迭代调整模型参数,梯度下降帮助模型逐步逼近最优解,从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度(即导数)来指导参数的更新方向。具体来说:梯度:梯度是损失函数对模型参数的偏导数,表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降:通过沿着梯度的反方向(即损失函
- MVVM架构在Android中的DataBinding实现案例
朱佳顺
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本实例展示了如何利用Google官方DataBinding库在Android应用中实现MVVM架构模式。通过DataBinding库,开发者能够简洁地将数据绑定到UI元素,从而提高代码的可读性和可维护性。实例中包括了MVVM架构的核心概念,以及如何使用表达式语言、Observable对象、BindingAdapter、Layout文件和DataBindingU
- 2025年开源大模型全景:语言、多模态与开发工具的前沿探索
软件职业规划
开源
语言类开源大模型1.Llama系列开发者:Meta发布时间:2024年7月参数量:8B、70B、405B特点:Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。它支持文本生成、问答、翻译等多种任务,尤其在处理长篇文本时表现出色,支持高达128K的上下文长度。Meta与超过25个合作伙伴共同推出该系列模型,包括亚马逊云科技、Databricks和英伟达等,推动了开源大模型在工业界
- 机器学习_重要知识点整理
嘉羽很烦
机器学习机器学习
机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率,如正态分布、二项分布。数据建模(如高斯分布假设)、生成模型(如贝叶斯网络)。贝叶斯定理计算条件概率,更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类(如垃圾邮件检测)。最大似然估计(MLE)通过数据最大化似然函数,估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立(如t检验、卡方
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》(4)
诺亚凹凸曼
架构
瞬时响应:网站的高性能架构章节要点本章聚焦于如何通过系统性优化实现网站快速响应,从多层级、多维度剖析了高性能架构的核心策略。1.高性能架构的优化层级(1)前端性能优化目标:减少用户端请求延迟,提升页面加载速度。核心策略:减少HTTP请求:合并CSS/JS文件、使用CSSSprites(雪碧图)。压缩资源:Gzip压缩文本文件(HTML/CSS/JS)、图片优化(WebP格式)。CDN加速:静态资源
- 数字孪生对于新基建的价值浅析,算是抛砖引玉。
大牛工控设计师
人工智能信息可视化前端
数字孪生(DigitalTwin)作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术,在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色,其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。一、核心价值:虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体(如工厂、城市、电网)的运行数据,构建高精度虚拟模型,实现**“所见即所控”**的透明化管理。模拟预测与优化利用AI和大数据分析
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发引言在金融科技领域,数据可视化是帮助用户快速理解复杂数据的关键工具。随着HarmonyNext的推出,开发者可以利用ArkTS的强大能力,构建高性能、跨平台的金融数据可视化应用。本文将深入探讨如何基于ArkTS开发一个金融数据可视化应用,并通过一个实战案例详细讲解其实现过程。项目背景与需求分析项目背景金融数据通常具有高维度、大
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能实时音视频通信应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能实时音视频通信应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,实时音视频通信是一个极具挑战性和实用价值的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的实时音视频通信应用,涵盖从基础概念到高级优化的完整流程。我们将通过一个实际的案例——实时视频会议应用,来展示如何在HarmonyNext平台上实现高效的音视频通信。1.项目概述1.1目标开
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中,分布式任务调度是一个复杂且关键的技术领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的分布式任务调度系统,涵盖从基础概念到高级优化的完整流程。我们将通过一个实际的案例——分布式计算任务调度系统,来展示如何在HarmonyNext平台上实现高效的任务调度。1.项目概述1.1目标开发
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备分布式数据同步应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备分布式数据同步应用开发引言在分布式系统的开发中,跨设备数据同步是一个极具挑战性的问题。随着HarmonyOSNext的发布,ArkTS作为其核心开发语言,为开发者提供了强大的分布式能力。本文将深入探讨如何利用ArkTS在HarmonyNext平台上开发一个跨设备分布式数据同步应用。我们将从分布式数据管理的基础理论出发,逐步构建一个完整的应用,涵盖数
- Linux驱动开发——(五)内核中断
KarudoLee
Linux设备驱动开发linux驱动开发
目录一、内核中断简介1.1中断号1.2中断API函数1.2.1irq_of_parse_and_map函数1.2.2gpio_to_irq函数1.2.3request_irq函数1.2.4free_irq函数1.2.5中断处理函数1.2.6中断使能与禁止函数二、上半部(顶半部)与下半部(底半部)2.1上半部与下半部简介2.2软中断2.3tasklet2.4工作队列三、驱动代码一、内核中断简介1.1
- Cesium高级开发教程之四十八:包络分析
CesiumMaster
Cesium开发教程javascriptCesiumhtml
一、原理包络分析是一种用于确定一组数据点或对象的外包络或边界的分析方法,在GIS中,包络分析用于确定地理要素(如点、线、面等)的外包络范围。例如,在城市规划中,对一片区域内的建筑物、道路等地理要素进行包络分析,可以得到这片区域的大致边界范围,以便进行土地利用规划、资源分配等工作。还可用于分析野生动物的栖息地范围,通过对动物活动轨迹点进行包络分析,确定其栖息地的边界,为野生动物保护提供决策支持。二、
- 长文本、知识库、微调对比
司南锤
程序院学习人工智能
长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段,用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标:理解和生成长篇内容。•优点:•连贯性强,适合处理需要深入理解背景信息的任务。•适合复杂任务,如长篇阅读理解或文章生成。•缺点:•资源消耗大,处理长文本需要更多的计算资源和内存。•受上下文长度限制,可能会丢失一些细节信息。•适用场景:•写作助手:生成长篇博客、报告或故事。•阅读理解:处理长篇阅读理解任务,如学术
- 【2025年37期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深指数实时数据获取实例演示及接口API说明文档
不会写代码的码农农
pythonjava开发语言股票api股票数据股票数据接口
在近一至两年期间,股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言,首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面信息,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息,从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中,我尝试运用了多种方法,涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
- 【数据结构】数据结构,算法 概念
王_哈_哈 Jw
数据结构(考研知识点)数据结构
0.本篇问题:数据、数据元素、数据对象、数据项之间的基本关系?ADT是什么?数据结构的三要素?数据的逻辑结构有哪些?数据的存储结构有哪些?算法的五个特征?O(1)O(logn)O(n^n)O(n)O(n^2)O(n^3)O(2^n)O(n!)O(nlogn)大小关系?★错题&典型题1.可以用()定义一个完整的数据结构A.数据元素B.数据对象C.数据关系D.抽象数据类型2.以下属于逻辑结构的是()A
- 基于IMX6ULL的安防监控项目
暗夜之眼007
linux
项目功能介绍该项目是基于NXP的IMX6ULL的安防监控项目。应用http微服务器boa实现网页展示监控信息;利用ov5640摄像头模块采集图像信息,并移植mjpg-streamer库实现在远端网页可以查看实时监控图像;利用cgi与html交互实现控制命令的下发和监控数据上传,用户可以在网页端控制硬件,比如LED灯,蜂鸣器等,同时可以在网页端直观查看ICM20608获取的加速度、角速度和温度数据。
- 增量预训练和微调的区别
做个天秤座的程序猿
大模型原理webkit
文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.小结前言增量预训练是一种在现有预训练模型的基础上,通过引入新的数据或任务来进一步训练模型的方法。这种方法的主要目的是在不从头开始训练模型的情况下,利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。增量
- 漏洞预警 | Apache Tomcat 存在远程代码执行漏洞(CVE-2025-24813)
盛邦安全
apachetomcatjava
漏洞概述漏洞类型远程代码执行漏洞等级高危漏洞编号CVE-2025-24813漏洞评分无利用复杂度中影响版本11.0.0-M1至11.0.210.1.0-M1到10.1.349.0.0.M1到9.0.98利用方式远程POC/EXP已公开近日,ApacheTomcat发布更新修复漏洞(CVE-2025-24813)。为避免您的业务受影响,建议您及时开展安全风险自查。ApacheTomcat是一个Apa
- 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。
风储wind-专业frequency
其他
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。
- 利用python 执行统计模型:
渔好学
python
利用python执行统计模型:http://www.statsmodels.org/stable/index.html
- 适合企业内训的AI工具实操培训教程(37页PPT)(文末有下载方式)
极客11
数字化
详细资料请看本解读文章的最后内容。资料解读:适合企业内训的AI工具实操培训教程在当今数字化时代,人工智能(AI)技术迅速发展,深度融入到各个领域,AIGC(人工智能生成内容)更是成为内容创作的新趋势,为企业提升效率、创新发展带来了新契机。这份培训教程聚焦多种AI工具,尤其是DeepSeek,为企业员工提供了全面的实操指导。AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容,让AI协助甚
- 基于ChatGPT和GoogleScholar的文章总结器
莫达菲尼
chatgpt人工智能自然语言处理网络爬虫自动化
在当今信息爆炸的时代,科研人员每天都会面对大量的文献资料。为了更高效地筛选和理解这些资料,我们开发了一款基于ChatGPT和GoogleScholar的文章摘要工具。它能够自动抓取GoogleScholar上的研究文章,并利用OpenAI的GPT模型进行摘要生成,同时支持多语言输出,帮助打破语言障碍,加速科研进程。项目介绍本项目的目标是通过以下两方面提升科研效率:跨语言阅读:通过多语言摘要功能,帮
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!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&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri