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AlgorithmAce
npm前端node.js
一.问题描述报错提示如下:系统禁止运行脚本。二.问题出现原因该问题大概率会出现在windows新系统上,PowerShell执行策略是一项安全功能,用于控制PowerShell加载配置文件和运行脚本的条件。此功能有助于防止恶意脚本的执行,这算是新系统对于恶意脚本的一种防护措施。三.如何解决实际上报错提示中给的链接详细解释了问题及解决办法,微软官方做了解释,链接直达感兴趣可以看看。这里对解决办法做下
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鹅鹅鹅呢
面试学习路线阿里巴巴dockerpostgresql容器
使用Docker部署postgresqlpostgresql数据库在Docker中的镜像的名称为postgres,可以从DockerHub中pull下来,如果pull不下来那么很大概率是网络问题导致的,这时候你可能需要在网上找一些能用的镜像源,以成功拉取postgres镜像。有了postgres的镜像之后,你就可以在本地的Docker创建一个postgres的容器并运行。我们有两种方式来创建容器:
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重构人工智能
一、知识蒸馏的技术哲学演进知识蒸馏(KnowledgeDistillation)作为模型压缩领域的核心技术突破,其发展轨迹折射出人工智能从"规模崇拜"向"效率优先"的范式转变。传统知识蒸馏框架主要关注概率分布层面的知识迁移,但DeepSeek等前沿项目展示出更复杂的知识萃取机制。最新研究表明,知识传递已从单纯的输出层模仿,发展到注意力模式迁移(AttentionTransfer)、隐层特征对齐(H
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具身智能人工智能具身智能机器人生物信息学
具身智能(EmbodiedIntelligence)强调智能体通过身体与环境的动态交互实现学习和决策,是人工智能、机器人学、认知科学和神经科学交叉的前沿领域。其核心在于打破传统AI的“离身认知”,将智能与物理实体、感知-运动系统紧密结合。以下是具身智能学习规划的框架:一、基础理论储备数学与编程基础数学:概率统计、线性代数、微积分、优化理论、微分几何(运动规划)。编程:Python(主流工具链)、C
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- CPD(Coherent Point Drift)非刚性点云配准算法
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点云数据处理技术算法概率论机器学习非刚性配准CPD配准算法EM算法非刚性拼接
CPD(CoherentPointDrift)非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD(CoherentPointDrift)是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法,由AndriyMyronenko等人在2009年提出。它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题,结合高斯混合模型(GMM)与正则化形变场,能够有效处理复杂形变(如人体运动、器官形变)的点云对齐任务。核心特点:非刚性对齐:支持大范围、
- python 绘制正态分布图
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目录一、概述二、代码实现三、结果展示一、概述 在Python中,可以使用numpy库中的normal()函数或random.normal()方法生成正态分布的随机数,同时也利用scipy库的norm.pdf()函数来计算正态分布的概率密度函数。二、代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportnorm#创建
- 面试技巧|软件测试面试题八股文-数据库题库
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本期主要是一些原理性和实践类问题,如果你有使用数据库的相关经历,面试官大概率会深入问下面这些问题,回答上来是加分项!小编提醒:理解第一,不要死记硬背哈!可以根据面试题来展开学习相关知识点,会让你进步得更快。关系型数据库和非关系型数据库的区别?关系型数据库以表格形式存储数据,遵循严格规则,便于处理结构化数据的复杂查询;非关系型数据库更灵活,适于存储半结构化和非结构化数据,例如文档、图像。扩展问题-关
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以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线,涵盖从基础到进阶的完整学习路径,帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景:一、基础阶段:构建核心知识体系编程与数学基础编程语言:优先学习Python,掌握其语法、数据结构及常用库(如NumPy、Pandas、PyTorch)37。数学基础:线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石,需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
- python 语音转文本中文——DeepSpeech
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DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
- 困惑度的估计
转码的小石
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固定长度模型的困惑度(Perplexity,PPL)困惑度(PPL)是评估语言模型性能的常用指标。需要注意的是,这个指标专门适用于经典的语言模型(有时称为自回归模型或因果语言模型),而对于像BERT这样的掩码语言模型,则定义不太清楚(请参考模型总结)。经典语言模型:经典语言模型的目标是计算给定一段文本的概率,具体来说,就是计算一个序列中每个token的条件概率,n-gram模型是最基础的经典语言模
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以下是10个可以实现视频是否涉及擦边或黄色内容检测的免费开源GitHub项目推荐:1.**OpenNSFW2**OpenNSFW2是一个用于检测图片和视频是否包含成人内容的开源库。它基于深度学习模型,能够实时分析视频帧并给出概率值,判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目,支持实时视频流的物体检测。它允许通过配置检测区域和掩码,限制检测范围,并支持多种视频源输入。3
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学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径:1️⃣基础知识数学基础(线性代数、微积分、概率统计)编程基础(Python/R等语言)算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类、PCA)掌握机器学习库(如scikit-le
- 布隆过滤器:一种简单而高效的集合查询方法
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今天,我们来介绍一个非常高效、空间节约的集合查询工具——布隆过滤器(BloomFilter)。它是一种概率型数据结构,特别适合用于检测一个元素是否存在于集合中,并且它的查询速度非常快,且占用的空间非常小。尽管布隆过滤器有可能误判(假阳性),但是它不会漏判(假阴性)。一、布隆过滤器的基本概念布隆过滤器由一个位数组和多个哈希函数构成。它的工作原理如下:添加元素:通过多个哈希函数对元素进行哈希,得到多个
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一、LRU算法介绍LRU(LeastRecentlyUsed)算法是一种常见的页面置换算法,主要用于缓存淘汰策略。其核心思想是基于时间局部性原理:如果数据最近被访问过,那么将来被访问的概率也会更高。因此,LRU算法会优先淘汰最近最少使用的数据。二、mysql和redis中的使用ySQL和Redis都采用了LRU算法来管理内存中的缓存数据,以提高性能并防止内存溢出。下面是它们如何使用LRU算法的:M
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落樱弥城
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摘要:文中首先介绍了有锁线程安全循环队列的基本实现,然后探讨了使用原子变量实现Lock-Free队列的优势,能够减少线程之间的数据竞争。接着,介绍了数据对齐的策略,以降低伪共享的概率,随后引入了索引缓存来减少索引访问冲突的影响。最后,文中提出了使用位运算替代模运算来优化循环队列的性能。关键字:单入单出队列,Lock-Free,伪共享,索引缓存,性能优化 CppCon中有一个单入单出Lock-Fr
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本篇文章帮大家学习Matplotlib提琴图,包含了Matplotlib提琴图使用方法、操作技巧、实例演示和注意事项,有一定的学习价值,大家可以用来参考。小提琴图类似于箱形图,除了它们还显示不同值的数据的概率密度。这些图包括数据中位数的标记和表示四分位数范围的框,如标准框图中所示。在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样,小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比
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提琴图(ViolinPlot)是一种结合了箱线图(BoxPlot)和核密度估计(KernelDensityEstimation,KDE)的可视化工具,用于展示数据的分布情况和概率密度。它在数据可视化中具有独特的作用.本节我们学习如何使用python绘制提琴图#导入所需的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘图importnumpyasnp#用于数值计算importpan
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西攻城狮北
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概述彩票作为一种广受欢迎的博彩活动,吸引了大量参与者。通过对彩票数据的分析,可以揭示号码出现的规律、概率分布以及潜在的趋势。这些分析不仅有助于彩票爱好者更好地理解游戏机制,还可以为相关研究提供数据支持。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取彩票数据,并进行概率分析和趋势预测。技术栈Python:动态解释型编程语言,适用于爬虫、数据分析和可视化等多种场景。Requests:强大的HTTP请求
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weixin_39797393
小提琴图类似于箱形图,除了它们还显示不同值的数据的概率密度。这些图包括数据中位数的标记和表示四分位数范围的框,如标准框图中所示。在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样,小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比普通图形更具信息性。事实上,虽然箱形图仅显示平均值/中位数和四分位数范围等汇总统计量,但小提琴图显示了数据的完整分布。importmatplotlib.p
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Dan__ge
图论BFS线段树ACMHDU图论BFS
点击打开链接题意:从K走到T,S为怪,走的时候就多花费一秒,走到T时收集m把不同的钥匙,但是规定收集n之前,必须1~n-1全部收集完毕,怪最多有5个思路:怪最多就有5个,然后钥匙是1~9把,我们每个点的状态就不会很多,在BFS时每个点的状态进行标记就行了,5个怪状态压缩着判断,因为这个怪在第二次经过的时候已经死了,不用花费时间去杀死它#include#include#include#include
- uniapp - 全平台兼容 | 实现九宫格转盘抽奖功能效果,uniapp宫格老虎机抽奖活动,支持后端接口确定最终奖品,最好用的九宫格抽奖机插件组件源码,无bug(详细示例全部代码,一键复制开箱即用)
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前端组件与功能(开箱即用)uni-app好用九宫格抽奖组件插件示例代码实现宫格转盘抽奖详细教程源码uniapp移动端网页宫格抽奖手机网页H5营销九宫格中奖组件小程序抽奖大转盘老虎机组件插件uniap兼容所有平台的抽奖机
效果图在uniapp小程序/h5网页网站/安卓苹果app/nvue等(全平台完美兼容)开发中,完成实现九宫格效果抽奖转盘机,丝滑流畅的抽奖体验,可以调用服务端接口确定必中的奖品,自定义概率、奖品项、宫格数量等等!uniappVue3和Vue2都能用,直接复制代码就行,改成你想要的样式,兼容uniapp全端全平台且无bug!完整代码全部代码如下,可运行看效果。
- ε-贪心算法:在探索与利用之间寻找平衡
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ε-贪心算法:在探索与利用之间寻找平衡在强化学习领域,智能体需要在环境中采取行动以最大化累积奖励。这个过程涉及到两个关键的决策因素:探索(exploration)和利用(exploitation)。探索是指尝试新的行为以发现更好的策略;而利用是指采用已知的最佳行为以获得奖励。ε-贪心算法正是为了在这两个因素之间找到一个平衡点。ε-贪心算法的基本原理ε-贪心算法的核心思想非常简单:以概率ϵ\epsi
- 机器学习的数学基础(三)——概率与信息论
梦醒沉醉
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目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3协方差8.常用概率分布8.1均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)8.2Bernoulli分布8.3Multinoulli分布8.4高斯分布(正态分布)N(x;μ,σ2)N(x;\mu,\s
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在大语言模型(如通过Ollama运行的llama2模型)中,temperature和top-k是两个用于控制文本生成过程的重要参数,它们在功能上相互独立,但又共同影响着模型生成文本的随机性和多样性。一、各自的作用temperature:该参数主要用于控制生成文本的随机性。它会对模型预测的词概率分布进行调整。具体来说,temperature值越高,概率分布就越平滑,各个词被选中的概率就越接近,生成文
- 3.3.2 交易体系构建——缠论操作思路
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本节我们基于交易目标(规避下跌趋势,参与上涨趋势)来构建基于上涨趋势的缠论交易体系。建立上涨趋势的缠论交易体系需要以下几个步骤:识别下跌走势大概率完成的位置等待出现转折结构确定交易模型并交易从概率的角度来说,判断走势结束是个概率事件。为构建成功较高的交易体系我们需要提升识别走势完成的概率,为此我们统计历史走势并进行分析。
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点云数据优化工具GTSAMSLAM后端优化最小二乘法计算机视觉贝叶斯
GTSAM库详细介绍与使用指南一、GTSAM概述GTSAM(GeorgiaTechSmoothingandMapping)是由佐治亚理工学院开发的C++开源库,专注于概率图模型(尤其是因子图)的构建与优化,广泛应用于机器人定位与建图(SLAM)、传感器融合、运动规划等领域。其核心优势在于:高效的因子图优化:支持贝叶斯网络建模与非线性优化。增量式求解器(iSAM/iSAM2):适用于实时SLAM问题
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Word2vec模型之Skip-gram(跳字)模型一、skip-gram模型图二、skip-gram模型图示例说明举个例子来说明这个图在干嘛:1、假设我们的文本序列有五个词,["the","man","loves","his","son"]。2、假设我们的窗口大小为skip-window=2,中心词为"loves",那么上下文的词即为:"the"、"man"、"his"、"son"。这里的上下文
- Linux的Initrd机制
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
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- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key