- Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读图像处理
FastImageDeconvolutionusingHyper-LaplacianPriors1.论文的研究目标与实际意义2.论文的创新方法2.1核心框架:交替最小化(AlternatingMinimization)2.2x子问题:频域FFT加速2.3w子问题:高效求解的核心创新2.3.1问题形式2.3.2查找表法(LUT)2.3.3解析解法(特定α\alphaα)2.3.4通用α\alphaα
- 【图像去噪】论文精读:Zero-Shot Blind-spot Image Denoising via Implicit Neural Sampling
十小大
深度学习人工智能图像处理计算机视觉图像去噪论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言Abstract1.Introduction1.1.LearningdenoisingNNwithouttruthimages1.2.Discussionsonbli
- 智能工厂的设计软件 之 语言设计 之 一个通用的信息系统的架构以及其构建基础 之1
一水鉴天
智能制造软件智能中台人工智能架构
Q1、今天我们继续“智能工厂的设计软件”的“程序”语言设计。回顾-昨天将“程序”所指的software,application,source视为程序语言三种方言,具有固定的语法句子(简化后的):PrivateBehavior((()))(τ,δ,λ);PublicRule{{{}}}(Atom,Term,Formula);ProtectedStructure[[[]](actor,element,
- CATIA高效工作指南——零件建模篇(四)
Python×CATIA工业智造
CATIA高效工作
一、打孔的专业实践在复杂曲面或实体上快速定位圆角孔的核心在于约束与尺寸联动的运用。用户可通过以下步骤实现高效操作:边线选择:选取X/Y方向的两条基准边作为定位参考。智能打孔:使用Hole命令时,点击需要打孔的面,鼠标点击的位置就是孔的中心位置,并自动生成基于X/Y的尺寸,避免手动绘制草图。参数联动:可以通过公式编辑器(Formula)将孔位置参数与边线尺寸关联,实现设计变更时孔位自动更新。进阶技巧
- Vue3快速入门+axios的异步请求(基础使用)
学会沉淀。
webvue.jsjavascript前端
学习Vue之前先要学习html+css+js的基础使用Vue其实是js的框架常用到的Vue指令包括vue-on,vue-for,vue-blind,vue-if&vue-show,v-modulvue的基础模板:Document{{msg}}import{createApp}from'https://unpkg.com/vue@3/dist/vue.esm-browser.js';createAp
- MacOS下Homebrew国内镜像加速指南(2025最新国内镜像加速)
江梦寻
macos策略模式后端开发语言python架构
macosbrew国内镜像加速方法brewinstall加速formula.jws.json下载慢加速最新版brew安装慢到怀疑人生?别怕,教你轻松起飞!最近Homebrew更新至最新版,每次执行brew命令时都会自动从官方地址https://formulae.brew.sh/api/formula.jws.json下载软件包信息文件。然而国内访问官方源的速度令人抓狂,安装过程更是漫长无比。好消息
- 【图像去噪】论文精读:Noise2Fast: Fast Self-Supervised Single Image Blind Denoising(N2F)
十小大
计算机视觉人工智能深度学习图像去噪图像处理论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言AbstractMainTheoreticalBackgroundContributionandSignificanceRelatedWorkResultsConcl
- [特殊字符]1 MacOS下Homebrew国内镜像加速指南(2025最新国内镜像加速)
江梦寻
macos开发语言后端架构githubpython
macosbrew国内镜像加速方法brewinstall加速formula.jws.json下载慢加速最新版brew安装慢到怀疑人生?别怕,教你轻松起飞!最近Homebrew更新至最新版,每次执行brew命令时都会自动从官方地址https://formulae.brew.sh/api/formula.jws.json下载软件包信息文件。然而国内访问官方源的速度令人抓狂,安装过程更是漫长无比。好消息
- Enhanced Sparse Model for Blind Deblurring论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读图像处理
EnhancedSparseModelforBlindDeblurring1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义与产业价值2.论文提出的新思路、方法及模型2.1增强稀疏模型(EnhancedSparseModel,lel_ele)模型定义与数学表达闭式解与稀疏性增强机制2.2改进的噪声建模策略噪声拟合函数的构建空间随机性建模2.3整体优化框架与半二次分裂法目标函数设计优化步骤拆分参数设置与
- 实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.6 R语言解题
lishaoan77
实验设计与分析思考题回归r语言实验设计与数据分析‘线性回归回归显著性
本文是实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译)第10章拟合回归模型10.9节思考题10.6R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性。10-6vialsummary(lm.fit)Call:lm.default(formula=Viscosity~Temperature+Catalyst,data=visc)Residuals:123456-24.98724.30711.820-
- 实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题
lishaoan77
实验设计与分析思考题回归r语言实验设计与数据分析线性回归回归显著性残差分析
本文是实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译)第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性、残差分析。10-12vialsummary(lm.fit)Call:lm.default(formula=Viscosity~(Temperature)^2+(Catalyst)^2,data=visc)Residuals:Min1QMedian
- C++实现基于opencv库的逆滤波
鱼弦
c++opencv开发语言
鱼弦:CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、全栈领域创作新星创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)逆滤波(Deconvolution)是一种图像恢复技术,用于从模糊或受损的图像中恢复出原始图像。它通过估计模糊过程的逆操作来还原图像的细节和清晰度。原理详细解释:逆滤波的原理基
- Excel、Power Query查找目录下的所有文件 解决Power BI Query的Formula.Firewall: references other queries or steps报错问题
画扇落汗
PowerQueryPowerBIEXCElexcelpowerbietl
Excel利用PowerQuery查找目录下的所有文件Excel之PowerQuery查找指定目录下的所有文件解决PowerBI和PowerQuery的Formula.Firewall:referencesotherqueriesorsteps,soitmaynotdirectlyaccessadatasource.Pleaserebuildthisdatacombination.的报错详细操作,
- Blind Image Deblurring with Outlier Handling论文阅读
青铜锁00
论文阅读#退化论文阅读图像处理
BlindImageDeblurringwithOutlierHandling1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文提出的新方法、公式及优势2.1新思路与核心模型框架2.2鲁棒数据保真项的定义与数学特性2.3优化方法:迭代重加权最小二乘法(IRLS)2.3.1潜像估计xxx2.3.2模糊核估计kkk2.3.3权重机制的意义2.4与传统方法的对比与优势2.5非
- A Simple Local Minimal Intensity Prior and an Improved Algorithm for Blind Image Deblurring论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读计算机视觉
ASimpleLocalMinimalIntensityPriorandanImprovedAlgorithmforBlindImageDeblurring1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与优势2.1核心思路2.2关键公式与技术细节2.2.1PMP定义(公式2)2.2.2目标函数构建2.2.3优化算法(公式10-17)2.2.4稀疏增强
- Total Variation Blind Deconvolution论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读图像处理
TotalVariationBlindDeconvolution1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与优势2.1核心思路2.2关键公式与技术细节2.2.1联合优化模型2.2.2交替最小化(AM)算法2.2.3预处理与优化加速2.2.4Fixed-Point(FP)算法与预条件共轭梯度(PCG)2.3优势对比3.实验设计与结果3.1实验设计3
- The Resource of Image Deblurring and Video Deblurring
爱coco-爱科研
图像去模糊
参考链接:https://github.com/CVHW/DeblurringAcurratedlistofresourcesforImageandVideoDeblurringSingle-Image-Blind-Motion-Deblurring(non-DL)2006-TOG-Removingcamerashakefromasinglephotograph.[Paper][Code&Proj
- OID: Outlier Identifying and Discarding in Blind Image Deblurring论文阅读
青铜锁00
论文阅读#退化论文阅读计算机视觉
OID:OutlierIdentifyingandDiscardinginBlindImageDeblurring1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.创新方法:异常值识别与丢弃框架(OID)2.1核心思路2.2关键公式与模型架构2.2.1盲去模糊建模2.2.2异常值检测模块2.2.3目标函数2.2.4交替优化算法2.2.5算法优势2.3与传统方法的对比优势3.实验设计与
- 处理 homebrew 报错 “Error: Failed to download https://formulae.brew.sh/api/formula.jws.json!“
sean908
iOS&macOS工具homebrewbrew报错failedformula
处理方式exportHOMEBREW_NO_INSTALL_FROM_API=1brewupdate参考文章MacOS配置homebrew⚠应急方式使用国内镜像#中国科大镜像exportHOMEBREW_API_DOMAIN="https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-bottles/api"exportHOMEBREW_BOTTLE_DOMAIN="https:/
- 深度学习在油气地震资料反卷积中的应用
东北豆子哥
数值计算/数值优化Seismic人工智能信号处理深度学习
深度学习在油气地震资料反卷积中的应用基本原理在油气地震勘探中,反卷积(Deconvolution)是一种重要的信号处理技术,用于提高地震资料的分辨率。传统方法(如维纳滤波、预测反卷积等)存在对噪声敏感、假设条件严格等局限。深度学习方法通过数据驱动的方式学习更复杂的反卷积映射关系。深度学习反卷积的核心思想端到端映射学习:直接从含噪/低分辨率地震数据到高分辨率数据的映射关系特征自动提取:通过多层网络自
- 5G/6G通信设备中的盲埋孔技术突破
lboyj
网络
在5G/6G通信技术的快速发展中,高频信号传输、设备小型化与高密度集成已成为核心需求。盲埋孔(Blind/BuriedVia)技术作为高密度互连(HDI)的关键工艺,正在重新定义通信设备的设计边界。猎板PCB作为国内高端PCB制造的标杆企业,通过材料创新、工艺优化与智能化生产,为5G基站、毫米波雷达、卫星通信等领域提供了高可靠性的解决方案。本文将从技术挑战、创新实践与未来趋势三个维度,解析盲埋孔技
- 卷积神经网络 - 微步卷积、空洞卷积
谦亨有终
AI学习笔记cnn人工智能神经网络机器学习
一、微步卷积微步卷积(FractionallyStridedConvolution),通常也称为转置卷积(TransposedConvolution)或反卷积(Deconvolution),是深度学习(尤其是卷积神经网络,CNN)中用于上采样(Upsampling)或特征图尺寸恢复的关键操作。它的核心目的是通过卷积操作将较小的特征图(低分辨率)扩展为更大的特征图(高分辨率)。1.微步卷积的核心思想
- 论文笔记:Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring
爱学习的小菜鸡
论文笔记去模糊图像处理神经网络
这是一篇CVPR2020的去模糊论文,主要是通过传统与深度相结合,将迭代次数变成神经网络的层数,使网络结构的网络结构更加具有解释性。主要贡献:DeepUnrollingforBlindImageDeblurring(DUBLID):提出一种可解释的神经网络结构叫做DUBLID,首先提出一种迭代算法,该算法被认为是梯度域中传统的广义全变分正则方法(generalizedTV-regularizeda
- LeetCode——726. 原子的数量(Number of Atoms)[困难]——分析及代码(Java)
江南土豆
数据结构与算法LeetCodeJava题解
LeetCode——726.原子的数量[NumberofAtoms][困难]——分析及代码[Java]一、题目二、分析及代码1.栈+哈希表+有序集合(1)思路(2)代码(3)结果三、其他一、题目给定一个化学式formula(作为字符串),返回每种原子的数量。原子总是以一个大写字母开始,接着跟随0个或任意个小写字母,表示原子的名字。如果数量大于1,原子后会跟着数字表示原子的数量。如果数量等于1则不会
- Lab: Blind SQL injection with out-of-band interaction:利用外带交互的盲注(半成品)
Zeker62
网络安全学习
靶场内容:ThislabcontainsablindSQLinjectionvulnerability.Theapplicationusesatrackingcookieforanalytics,andperformsanSQLquerycontainingthevalueofthesubmittedcookie.TheSQLqueryisexecutedasynchronouslyandhasn
- Lab17_ Blind SQL injection with out-of-band data exfiltration
远川_Horizon
web安全sql
文章目录前言:进入实验室构造payload前言:实验室标题为:带外数据泄露的SQL盲注简介:本实验包含一个SQL盲目注入漏洞。应用程序使用跟踪Cookie进行分析,并执行包含提交的Cookie值的SQL查询。SQL查询是异步执行的,对应用程序的响应没有影响。但是,您可以触发与外部域的带外交互。该数据库包含一个名为users的表,其中的列名为username和password。您需要利用SQL盲目注
- Lab16_ Blind SQL injection with out-of-band interaction
远川_Horizon
web安全sql
文章目录前言:进入实验室构造payload前言:实验室标题为:带外交互的SQL盲注简介:本实验包含一个SQL盲目注入漏洞。应用程序使用跟踪Cookie进行分析,并执行包含提交的Cookie值的SQL查询。SQL查询是异步执行的,对应用程序的响应没有影响。但是,您可以触发与外部域的带外交互。要解决这个实验,利用SQL注入漏洞导致DNS查找BurpCollaborator。注意为了防止Academy平
- tomcat升级报错
格格巫 MMQ!!
liunx软件tomcatjavaservlet
Attributevaluerequest.getContextPath()+“/formula/taskRepetition.do”isquotedwith"whichmustbeescapedwhenusedwithinthevalue1.访问JSP时,报错:Attributevalueisquotedwith"whichmustbeescapedwhenusedwithinthevalue。
- Mac中使用brew安装指定版本软件包
低配天才
macos
在Mac中使用Homebrew安装特定版本的软件包,你可以按照以下步骤操作:查看软件包安装来源:首先,你需要找出想要安装的软件包的来源。可以使用brewinfo命令来获取软件包的来源信息。例如,对于ffmpeg,你可以运行:brewinfoffmpeg这将显示软件包的来源,通常是GitHub上的一个Formula文件。查看Formula文件的历史版本:接下来,你需要访问该Formula文件在Git
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之72 详细设计之13 图灵机
一水鉴天
软件智能人工语言智能制造人工智能
本文要点要点实际上是要设计一个图灵机,利用λ转换规则和λ演算来定义StringProcessor的发生产规则的转换功能。三种文法型运行图灵机来处理不同的串---符号串,数字串和文字串一个StrIngProcessor,图灵机(利用λ转换规则和λ演算来定义StringProcessor的发生产规则的转换功能),三种串(字符/数字/文字),三种语法公式(term/atom/formula),三种文法型
- 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
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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。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
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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
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...
'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
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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
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系统:centos 5.x
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1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
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- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
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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
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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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