mydriverc
mydriverc

对FeatureLayer和FeatureClass的理解

 FeatureLayer作为图层，只是表现形式，真正的数据在FeatureClass中。

FeatureClass是从Dataset继承过来的,FeatureClass是有空间数据字段的数据集.

iFeatureLayer.FeatureClass.ShapeType

你可能感兴趣的:(dataset)

  • Simulink 配置参数中指定的设置创建 out.mat 文件时遇到了问题 云缘若仙 matlab
    报错：Unabletocreatefile'out.mat'specifiedin'ConfigurationParameters'>'DataImport/Export'>'LogDatasetdatatofile'.Possiblecausesforthisinclude:thespecifieddirectorydoesnotexist,thedirectoryorthefilearenot
  • 宇树G1嵌入式软件架构及技术实现 爱吃青菜的大力水手 架构fpga开发机器人算法
    Opensourcedatacollection:https://github.com/unitreerobotics/avp_teleoperateOpensourcelearningalgorithms:https://github.com/unitreerobotics/unitree_IL_lerobotOpensourcedatasetsandmodels:https://hugging
  • 用连接数据库的方式读取excel Vanqqqq SQLC#excel
    之前喜欢用hssfworkbook直接将excel读取到workbook中，这样直接对sheet进行解析。可是当数据量很大，数据文件到5M以后c#的内存占用很大，就会很卡了。所以改用这种方法读取到dataset中，再对数据进行解析。直接上代码：publicstaticDataSetGetExcelTableByOleDB(stringstrExcelPath){try{DataTabledtExc
  • 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路 ywfwyht 自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
    以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON，包含输入文本（传感器/场景描述）和输出控制指令：//data/
  • Spark 和 Flink 信徒_ sparkflink大数据
    Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎，但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比：1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批（Micro-Batch）为主，但支持结构化流（StructuredStreaming）原生流（TrueStreaming），基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
  • python运行路径和脚本文件所在路径 Wiseehw Python
    我在sublimeText2编辑python脚本程序，用ipython导入脚本模块，打开文件时总是报错，原来是路径问题deffile2matrix(filename):fp=open(filename,'r')datalines=fp.readlines()lenlines=len(datalines)dataSet=np.zeros((lenlines,3))labels=[]index=0fo
  • yolo使用的一些脚本 一休哥※ YOLO深度学习python
    合并yolo标注label输入两个路径的labels，可以特定的32类别的标注合并到target_dir目录中的txt中#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2024/6/1917:57#@Author:sjh#@Site:#@File:python_txt.py#@Comment:importos#定义源目录和目标目录source_dir=r"E:\Download\Dataset
  • 【OpenCV】双目相机计算深度图和点云 AI大权 计算机视觉opencv双目相机点云python
    双目相机计算深度图的基本原理是通过两台相机从不同角度拍摄同一场景，然后利用视差来计算物体的距离。本文的Python实现示例，使用OpenCV库来处理图像和计算深度图。1、数据集介绍Mobilestereodatasets由PanGuanghan、SunTiansheng、TobyWeed和DanielScharstein在2019-2021年期间创建的，使用了RogerDai、KyleMeredi
  • Pytorch学习之路（3） AAAx1anyu Pytorch学习之旅学习人工智能pytorch深度学习笔记
    一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二.数据读入pytorch数据读入通过Dataset+DataLoader的方式完成，Dataset定义好数据的格式和数据变换形式，DataLoader用iterative的方式不断
  • 25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习cnn人工智能
    importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(
  • GDAL库简介及函数说明 海绵波波107 Python#Python的遥感应用python
    目录简介常用函数说明打开和读取影像gdal.Open（）dataset.RasterXSizedataset.GetGeoTransform()dataset.GetProjection()dataset.GetRasterBand()dataset.ReadAsArray()写入和输出影像gdal.GetDriverByName()driver.Create()out_dataset.SetGe
  • COCO数据集 是小果果蛋儿啊 机器学习算法计算机视觉人工智能深度学习
    官网地址：http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。COCO具有以下特点：物体分割上下文识别超像素材质分割33万张图片（超过20万张有标注）150万个物体实例80个物体类别91个材质类别每张图片有5个描述25万人的关键点COCO数据集是一个多用途的计算机视觉数据集，它支持多种任务，包括但不限于：物体检测（ObjectDetec
  • 【语义分割专题文章】 BoostingIsm Segmentationpython
    本栏聚焦在语义分割的相关算法，专栏内文章的代码均已实现。一、数据篇【遥感】【道路】篇：【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015)：【语义分割】【专题系列】二、Unet语义分割代码实战PSPNet(2017)：【语义分割】【专题系列】三、PSPNet语义分割代码实战Linknet(2017)FPN(Featu
  • Calculate Correlation Matrix 六月五日 Deep-ML
    CalculateCorrelationMatrixWriteaPythonfunctiontocalculatethecorrelationmatrixforagivendataset.Thefunctionshouldtakeina2DnumpyarrayXandanoptional2DnumpyarrayY.IfYisnotprovided,thefunctionshouldcalculat
  • 【目标检测】YOLO格式数据集txt标注转换为COCO格式JSON ericdiii 目标检测目标检测YOLOjson
    YOLO格式数据集：images|--train|--test|--vallabels|--train|--test|--val代码：importosimportjsonfromPILimportImage#设置数据集路径dataset_path="path/to/your/dataset"images_path=os.path.join(dataset_path,"images")labels_
  • mnist数据集下载及使用 小句 pytorch机器学习
    #mnist数据集在百度云盘里#链接：https://pan.baidu.com/s/1ca2rL2-0_JLtnH1YQ3otvA#提取码：uq3d#pytorch自带数据集的使用importtorchvisionfromtorchvision.datasetsimportMNISTmnist=MNIST(root="./data",train=True,download=False)print
  • AI应用完整加载数据集配置神经网络配置训练信息训练模型与保存模型到本地------AI 旧约Alatus AI软件架构设计人工智能stablediffusionchatgptAIGCDALL·E2AI-nativebard
    packagecom.alatus.djl.web;importai.djl.Application;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.Model;importai.djl.basicdataset.cv.classification.ImageFolder;importai.djl.basicdataset.cv.classifi
  • DataSet：数据挖掘与机器学习应用 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
    DataSet：数据挖掘与机器学习应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.数据挖掘与机器学习的兴起近年来，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，数据的积累为数据挖掘和机器学习提供了丰富的素材。数据挖掘和机器学习作为从数据中提取有用信息和知识的关键技术，正在各个领域发挥着越来越重要的作用，例如商业智能、金融分析、医疗诊断、网络安全等等。1.2.DataSe
  • pytorch 人脸修复_修复pytorch数据加载器 weixin_26729375 人工智能pythonjava人脸识别
    pytorch人脸修复黑客数据科学工作流程(Hackingdatascienceworkflows)Icameacrossaninterestingproblemrecently.AteammateandIwereworkingonaseriesofDeepLearningexperimentsthatinvolvedanimagedatasetthatspannedhundredsofgigab
  • 视频分析：基于目标检测（YOLO）实现走路看手机检测、玩手机检测、跌倒检测等 shiter 人工智能系统解决方案与技术架构音视频深度学习人工智能
    文章大纲背景行为检测的定义与挑战视频分析数据集目标检测数据集自制数据集思路Kaggle数据集COCO数据集OpenImagesDatasetV7人类行为视频分析yolo进行行为分析的检测看手机行为检测--方法与数据集方法数据集跌倒行为检测--方法与数据集跌倒检测-数据集跌倒检测-目标检测跌倒检测-姿态估计参考文献与学习路径背景行为检测在自动驾驶、视频监控等领域的广阔应用前景使其成为了视频分析的研究
  • 深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader 旺仔喔喔糖 机器学习笔记pytorch人工智能深度学习
    系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归）模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记——pytorch构造数据集DatasetandDataloader深度学习笔记——pytorch解决多分类问题M
  • 【Pytorch实战教程】让数据飞轮转起来：PyTorch Dataset与Dataloader深度指南 若北辰 Pytorch实战教程pytorch人工智能python
    文章目录让数据飞轮转起来：PyTorchDataset与Dataloader深度指南一、为什么需要数据管理组件？二、Dataset：数据集的编程接口2.1自定义Dataset三要素2.2实战案例：图像分类数据集三、Dataloader：高效数据流水线3.1核心参数解析3.2数据流可视化3.3多卡训练支持四、综合实战：构建完整数据流五、高级技巧与常见问题5.1内存优化技巧5.2常见错误排查5.3性能
  • python根目录的生成 影月L python
    python根目录的生成importosfromosimportgetcwdwd=getcwd()#os.getcwd()方法能够返回当前工作目录datasets_path="data/"#里面有个文件夹data，图片就存于次文件夹中photos_names=os.listdir(datasets_path)#返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表photos_names=sorted(p
  • 基于CLIP视觉语言大模型的行人重识别方法的简单框架设计 max500600 开发语言算法开发工具视觉语言clip
    以下是一个基于CLIP视觉语言大模型的行人重识别方法的简单框架设计，用于数据集测试。我们将使用torch和clip库，假设数据集是一个包含行人图像的文件夹结构，每个子文件夹代表一个行人身份。步骤概述安装必要的库加载CLIP模型定义数据集类提取图像特征进行重识别测试代码实现importosimporttorchimportclipfromtorch.utils.dataimportDataset,D
  • python代码主要围绕脂肪胰相关数据展开了一系列数据处理、分析、建模和评估工作 max500600 python算法python开发语言机器学习
    importnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader,TensorDatasetimportreimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportscipyfromdatetimeimportdatetimefromsklea
  • 通过matlab实现机器学习的小项目示例 MATLAB卡尔曼 课题推荐与讲解机器学习matlab支持向量机
    一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。文章目录项目目标完整代码实现代码说明运行结果数据加载与探索数据预处理模型训练模型评估可视化决策边界展方向项目目标使用鸢尾花数据集（IrisDataset），训练一个分类模型，根据花萼和花瓣的尺寸（4个特征）预测花的类别（3种：Setosa,Versicolor,Virginica）。完整
  • YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-trainer.py 红色的山茶花 YOLO笔记
    trainer.pyultralytics\engine\trainer.py目录trainer.py1.所需的库和模块2.classBaseTrainer:1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0license"""Trainamodelonadataset.Usage:$yolomode=trainmodel=yolov8n.ptdata=coco8.yamlimg
  • 3D数据可视化与SVM分类 t0_54coder 编程问题解决手册3d信息可视化支持向量机个人开发
    在数据科学和机器学习中，数据可视化是理解数据分布和模型表现的关键环节。本文将通过一个实例展示如何使用Python的Matplotlib库来绘制3D数据点和SVM分类面的可视化，解决我在编程中遇到的问题。问题背景最近，我在完成一项作业时尝试重现一个3D数据的SVM分类图，但结果只得到了一个空白窗口，这让我很困惑。以下是原始代码：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsi
  • 使用一个大语言模型对另一个大语言模型进行“调教” 大霸王龙 python人工智能python
    使用一个大语言模型对另一个大语言模型进行“调教”（通常称为微调或适配），是一种常见的技术手段，用于让目标模型更好地适应特定的任务、领域或风格。以下是基于搜索结果整理的详细步骤和方法：1.准备工作安装必要的库•Transformers：用于加载和训练模型。•Datasets：用于处理数据集。•PEFT：用于微调，特别是LoRA（Low-RankAdaptation）等技术。•Accelerate：用
  • PySpark学习笔记5-SparkSQL 兔子宇航员0301 数据开发小白成长笔记学习笔记
    sparkSql的数据抽象有两种。一类是dataset适用于java和Scala一类是dataframe适用于java，Scala，python将rdd转换为dataframe#方式一df=spark.createDataFrame(rdd,schema=['name','age'])#方式二schema=Structtype().add('id',integertype(),nullable=F
  • LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind javaAlgorithmLeetCode题解位运算
    原题链接：#137 Single Number II  要求： 给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素 注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间   难度：中等   分析： 与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
  • 《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
    0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
  • 你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
    在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
  • HttpClient 120153216 httpclient
    /** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
  • Django model字段类型清单 2002wmj django
    Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
  • 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10    total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,    execution_count,    (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
  • Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipseMyEclipse
    做个备忘！ 错误信息为：       Undefined exploded archive location 原因：           在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错； 解决方法：    
  • GMT时间格式转换 adminjun GMT时间转换
    普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat    EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
  • Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
    割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170.   VERSION INFORMATION:         TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
  • 回顾java数组复制 ayaoxinchao java数组
    在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
  • java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
            在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。        import java.util.ArrayList; import java.ut
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一 .Redis常用命令         Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。         a.键值相关命令         b.服务器相关命令 1.键值相关命令       &
  • java枚举序列化问题 bingyingao java枚举序列化
    对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。 老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
  • 【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
    当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
  • Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlanghaskell
      推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
  • Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
            开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。  &nb
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility 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/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
  • Android中启动外部程序 cherishLC android
    1、启动外部程序 引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名 包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
  • summary_keep_rate coollyj SUM
    BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中 注册服务器地址 */ DE
  • hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoophdfs扩容
    由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
  • grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
           在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" .   上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
  • yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yiilayouts
    方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件； 如果未配置主题，那么 yii的模块就使用  protected/views/layouts 下的布局文件， 总之默认不是使用自身目录 pr
  • 设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
                    今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。   *********************************
  • 8、数组 豆豆咖啡 二维数组数组一维数组
      一、概念       数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。   二、好处       可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素   三、格式   //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
  • Decode Ways hcx2013 decode
    A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping: 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 Given an encoded message containing digits, det
  • Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • squid3(高命中率)缓存服务器配置 liyonghui160com
        系统:centos 5.x   需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 1.下载squid wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
  • 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践 pda158 java
    1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。 　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
  • 如何在Swift语言中创建http请求 shoothao httpswift
    概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。 如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。 在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
  • Spring事务的传播方式 uule spring事务
    传播方式：        新建事务       required       required_new   - 挂起当前         非事务方式运行       supports   &nbs
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他