- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景
SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1:文本预处理与特征提取**3.**步骤2:特征向量化与哈希映射**4.**步骤3:特征向量聚合**5.**步骤4:降维生成SimHash值**6.**步骤5:计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码(Python简化示例)四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设
- TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型
微光-沫年
matlab回归机器学习
47-TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型适合单变量,多变量时间序列预测模型(可改进,加入各种优化算法)时变滤波的经验模态分解TVFEMD时域卷积TCN双向长短期记忆网络BiLSTM时间序列预测模型另外以及有TCN-BILSTMTCN-LSTMTCN-BiLSTM-ATTENTION等!(此不包含在内,另算的!)Matlab代码!
- CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比
Matlab科研辅导帮
cnngru人工智能
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,求助可私信。内容介绍多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色,例如金融、气象和工业控制等。近年来,深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(GRU)的不同架构,包
- [插电式混合动力车辆][交替方向乘子法(ADMM)结合CVX]插电式混合动力车辆的能源管理:基于凸优化算法用于模型预测控制MPC研究(Matlab代码实现)
程序辅导帮
算法matlab人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学,什么是电的时
- 同花顺python_【本地直连】同花顺 Python量化交易接口上线
weixin_39938724
同花顺python
来源:雪球App,作者:私募之家THS,(https://xueqiu.com/5808549553/129022113)导读:同花顺智能交易终端MindGo版已上线2年多,凭借着同花顺深厚的技术底蕴,不断地对终端进行优化。至今,已服务近1000位个人客户,超过200家私募机构,市场份额不断扩大。目前终端已实现:支持股票、指数、基金、期货、外汇、黄金T+D等6个品种日/分钟级策略回测投研策略无缝对
- [大A量化专栏] 独家梳理-A股周末消息汇总-20250630
心心喵
大A量化专栏金融
短期ST板块博弈机会政策催化主板ST股涨跌幅放宽至10%,与普通股一致(*ST华光、ST新研弹性大)。风险提示需严格筛选“摘帽预期强+业绩改善”标的,避免退市风险。稳定币/数字人民币香港政策落地8月1日《稳定币条例》生效,关注HB股份(硬件钱包)、JBF(银行IT改造)。上海地铁试点数字人民币“碰一碰”全线网覆盖,CTL(交通支付场景)受益明确。充电宝新规3C认证强制化维K技术(半固态电芯)、安K
- CNN-LSTM神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB】
沅_Yuan
炼丹师神经网络cnnlstm
1CNN(卷积神经网络)部分作用:特征提取:CNN主要用于从输入数据中提取空间特征。它能够处理图像、视频帧或其他形式的空间数据。组成部分:卷积层:使用卷积核对输入数据进行卷积操作,生成特征图。激活函数:通常使用ReLU(线性整流单元)激活函数,增加非线性。池化层:通过最大池化(MaxPooling)或平均池化(AveragePooling),减少特征图的尺寸,保留最重要的特征,减少计算复杂度。流程
- ss928v100模型的导出、量化和转换
yunken28
python开发语言
1、yolov8导出为onnxfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("./best.pt")model.export(format="onnx",imgsz=640,dynamic=False,simplify=True,opset=11,batch=1,half=False)以下是model.export()方法各参数的详细解释:format="onnx"指
- fvcom 水深文件dep制作
海洋与大气科学
数据库
fvcom水深文件dep制作fvcom水深文件dep制作20250630本次案例网格和水深展示vvimageFigure1Modeldomain本次制作其它驱动文件的输入文件为yellowsea.2dm格式2dm;文件内容格式详细介绍参考:https://www.xmswiki.com/wiki/SMS:2D_Mesh_Files_*.2dm制作方法可以参考往期教学:matlab读取shp文件做S
- AI摄像头动捕:精准量化八段锦动作质量,赋能传统功法习练
在追求动作标准度的竞技体育、舞蹈教学或运动康复领域,如何科学、客观、高效地评估动作质量一直是核心挑战。如今,AI摄像头动捕技术的成熟,正为这些领域带来突破性的解决方案,尤其在需要高度专注与准确性的八段锦、太极拳等传统健身功法领域中展现出巨大潜力。AI摄像头动捕系统,通过部署多组高帧率RGB摄像头,在空间中构建一个精密的三维捕捉场域。这种无穿戴动捕(或称无标记点动捕)的方式,让用户无需任何设备束缚人
- Scikit-learn:机器学习的「万能工具箱」
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
——三行代码构建AI模型的全栈指南**###**一、诞生背景:让机器学习从实验室走向大众****2010年前的AI困境**:-学术界模型难以工程化-算法实现碎片化(MATLAB/C++主导)-企业应用门槛极高>**破局者**:DavidCournapeau发起*Scikit-learn*项目,**统一算法接口**+**Python简易语法**=机器学习民主化革命---###**二、设计哲学:一致性
- 基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类
jghhh01
机器学习算法人工智能
基于MATLAB的图形处理程序,可以进行图像特征识别及提取,进而实现图像分类。hog_svm.m,2276svm_images/test_image/1.jpg,20980svm_images/test_image/2.jpg,18246svm_images/test_image/3.jpg,13835svm_images/test_image/4.jpg,18539svm_images/test
- 9-STM32的ADC采样和DAM配置
水果里面有苹果
嵌入式软件stm32单片机嵌入式硬件
STM32的ADC采样和DAM配置Adc_Init();//ADC初始化My_DMA_Config(DMA1_Channel1,(u32)&ADC1->DR,(u32)&ADC1_Value,ADC_CHANNEL_NUM*ADC_C_VAL_TIMES);//配置DMA通道DMA_Cmd(DMA1_Channel1,ENABLE);//启动DMA通道ADC_SoftwareStartConvCm
- AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题
AI学长带你学AI
ai
AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题关键词:粒子群优化(PSO)、全局优化、工程问题、智能算法、参数调优摘要:本文以“鸟群觅食”为灵感来源,深入浅出地讲解粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法的核心原理,并通过机械结构轻量化设计的实战案例,展示其在复杂工程问题中的应用。文章从算法起源到数学模型,从代码实现到工程落地,层层拆解技术细节,帮助读者快速掌
- 量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用
量化价值投资入门到精通
ai
量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用关键词:量化投资、Fama-French三因子模型、价值投资、因子投资、资产定价、Python实现、投资组合管理摘要:本文深入解析Fama-French三因子模型的理论基础、数学原理和实际应用。作为现代金融学最重要的资产定价模型之一,三因子模型通过市场因子、规模因子和价值因子解释股票收益差异。我们将从模型起源开始,详细讲解其数学表达和
- SBC编解码器库:蓝牙音频传输的核心
草莓味儿柠檬
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:SBC编解码器库是一个软件工具集,提供在蓝牙技术中核心使用的音频编解码功能。该库以C语言实现,包含编码、解码以及相关设置控制功能,使得开发者可以在应用中集成SBC编解码能力,如蓝牙音频播放器或耳机。SBC编解码工作原理基于子带编码理论,通过量化和编码音频信号的各个子带,实现高效的数据传输。SBC支持多种比特率、采样率和声道配置,并包含错误检测与恢复机制,控制接
- 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
- 【目标检测】YOLOv13:超图增强的实时目标检测新标杆,值得收藏。
Carl_奕然
机器视觉与目标检测目标检测YOLO人工智能
一文掌握YOLOv13最新特性1、引言2、Yolov13详细讲解2.1发布时间与背景2.2相对于YOLOv12的核心提升2.2.1精度显著提升2.2.2轻量化与效率优化2.2.3高阶语义建模能力2.3架构设计与核心创新2.3.1超图自适应关联增强(HyperACE)2.3.2全流程聚合-分发(FullPAD)2.3.3轻量化模块设计2.4性能对比2.4代码示例2.4.1环境配置2.4.2训练代码2
- 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
- 基于YOLOv5的监控摄像头遮挡检测系统:从数据集到UI界面的完整实现
芯作者
D2:YOLOYOLO神经网络
实时守护监控设备安全,智能识别遮挡攻击的AI解决方案一、问题背景与系统价值在安防监控领域,摄像头遮挡是常见的恶意攻击手段——统计显示35%的安防失效源于摄像头被遮挡。传统方案依赖人工巡查,效率低下且响应延迟。本文将带你构建完整的AI遮挡检测系统,核心创新点:双模检测机制:YOLOv5目标检测+背景建模异常分析轻量化部署:模型量化压缩至1.8MB动态学习:运行时自动更新异常样本库二、系统架构设计[视
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】主效应&交互效应&单独效应
林聪木
matlab算法开发语言
目录前言几个相关概念因素和水平主效应单纯主效应交互作用效应或影响(effect)因素之间的相互制约和影响两因素交互作用三因素及多因素交互作用几个高频面试题目什么是主效应,交互效应,单独效应?回归分析中是必须加入控制变量的吗?如果假如控制变量之后,显著性不高了该怎么办?控制变量说明控制变量选择控制变量处理主效应和交互效应的联系与区别如何依据主效应和交互效应描述结果?算法原理数学模型主效应二分变量交互
- 多云环境密钥硬核防护:KDPS如何实现千万级密钥生命周期管理?
安 当 加 密
安全
当GitHub2023年报告显示63%的数据泄露源自测试环境时,某证券公司因测试机密钥硬编码导致量化模型被盗的教训,揭示了多云时代的安全真相:分散的密钥管理=为黑客铺就黄金路。上海安当KDPS关键数据保护系统,以国密认证的KSP密钥中台+HSM硬件加密机为核心,构建千万级密钥的“中央管控引擎”。本文从三大维度拆解其硬核能力:一、密钥管理“铁三角”:集中化、自动化、合规化能力维度传统方案痛点KDPS
- 在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置
东北豆子哥
CUDA数值计算/数值优化Matlab/Octavematlab
文章目录在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置一、基本GPU加速使用1.检查GPU可用性2.将数据传输到GPU3.执行GPU计算二、多GPU配置与使用1.选择特定GPU设备2.并行计算工具箱中的多GPU支持3.数据并行处理(适用于深度学习)三、高级技巧1.异步计算2.优化GPU内存使用3.使用GPU加速函数四、注意事项在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置MATLAB提供了强大
- 储能业 | 低成本部署!DolphinDB 打造抽水蓄能一体化解决方案
DolphinDB智臾科技
物联网数据库大数据DolphinDB实时计算抽水蓄能电力
导语在电力行业抽水蓄电场景中,电力集团可以基于DolphinDB搭建轻量化实时数仓,有效破解高频数据写入、万亿级数据存储和秒级实时计算等核心难题。同时,该方案助力集团降本增效,提升运维效率,并实现对多个电站数据的统一管理与调度,加快数字化转型步伐。一、行业背景构建清洁低碳、安全高效的新型能源电力系统是实现“双碳”目标的一大关键任务。其中,抽水蓄能作为当前最成熟、最具规模化应用前景的物理储能技术,正
- AI+实时计算如何赋能金融系统?DolphinDB 在国泰君安期货年度中期策略会的演讲
6月25日,国泰君安期货2025年度中期策略会在上海顺利开幕。本次策略会以“观势明变,本固枝荣”为主题,特邀15位重量级行业嘉宾和52位明星分析师发表精彩观点,DolphinDB受邀出席会议并作主题演讲。实时计算如何赋能量化投研交易下午13:30分,AI投资主题分论坛正式启幕,DolphinDB创始人周小华博士在随后登台发言,带来了题为《AI+实时计算赋能量化金融》的精彩发言。演讲中,周小华博士首
- OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器,支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz,可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
- 基于MATLAB的资源优化与工期固定-资源均衡分析方法研究【附代码】
拉勾科研工作室
matlab开发语言
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)资源均衡优化相关理论与问题分类在现代工程项目中,资源的合理分配和使用是确保项目按时完成、成本可控的关键因素。资源均衡优化作为项目管理中的核心环节,旨在通过调整资源的使用方案,使资源消耗在整个工期内尽可能平稳,避免
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
拉勾科研工作室
计算机视觉图像处理人工智能
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- 【DeepSeek实战】3、Ollama实战指南:LobeChat+多网关架构打造高可用大模型集群
无心水
Ollama实战指南LobeChat实战DeepSeek实战DeepSeek全栈应用开发AI入门大模型CSDN技术干货
一、企业级大模型集群架构全景解析在人工智能落地应用的过程中,大模型服务的高可用性、成本控制和灵活扩展能力成为企业关注的核心痛点。本方案通过LobeChat前端、AI网关层和Ollama模型集群的三层架构设计,实现了无需复杂运维即可部署的生产级大模型服务体系。该架构不仅支持负载均衡、故障转移和模型热切换等企业级特性。还通过量化技术将硬件成本降低60%以上,为中小企业提供了与商业云服务相当的性能体验。
- Python爬虫实战:用Tushare和Baostock爬取股票历史数据及K线图与技术指标计算
在金融数据分析和量化交易中,股票历史数据的获取是进行技术分析、回测和策略研究的第一步。传统上,投资者需要依赖付费数据服务,然而如今,借助Python强大的爬虫工具和开源数据接口,我们能够轻松地爬取免费的历史股票数据,并结合K线图与技术指标来进行深入分析。Tushare和Baostock是两个非常流行的开源金融数据接口。Tushare提供了丰富的国内外金融数据,特别是A股市场的历史数据和实时数据,而
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p