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盛郁舸Ferris
INA226中文手册自译-高低端电流检测IC,电流电压测量芯片【下载地址】INA226中文手册自译-高低端电流检测IC电流电压测量芯片分享INA226是一款分流和电源监控器,具有I2C或SMBUS兼容接口。该器件能够监控分流压降和总线电源电压,并通过可编程校准值、转换时间和均值,结合内部乘法器,直接读取电流(安培)和功率(瓦特)。INA226适用于高端或低端电流检测,检测共模总线电压上的电流,其变
- stm32正常运行流程图_stm32初始化流程图解析
imToken-Daisy
stm32正常运行流程图
STM32系列基于专为要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式应用专门设计的ARMCortex-M3内核。stm32参数:12V-36V供电兼容5V的I/O管脚优异的安全时钟模式带唤醒功能的低功耗模式内部RC振荡器内嵌复位电路工作温度范围:-40°C至+85°C或105°Cstm32特点:内核:ARM32位Cortex-M3CPU,最高工作频率72MHz,1.25DMIPS/MHz。单周期乘法和硬件除法
- 在单片机中是否应该取消32.768kHz外部晶振
鹿屿二向箔
单片机嵌入式硬件
在STM32F103C8T6中,32.768kHz外部晶振(LSE)并非必须,其必要性取决于具体应用需求。以下是详细分析:1.是否需要32.768kHz晶振?需要LSE晶振的场景实时时钟(RTC):若需RTC功能(如日历、精确计时),且要求高精度时间基准,必须使用32.768kHz晶振(LSE)。原因:内部低速RC振荡器(LSI,约40kHz)精度较低(±1%),可能导致时间累积误差(每天约1分钟
- C++ 中的运算符优先级
Sirius·Black
C++专栏精品文章开发语言c++
C++中的运算符优先级运算符的优先级确定表达式中项的组合。这会影响到一个表达式如何计算。某些运算符比其他运算符有更高的优先级,例如,乘除运算符具有比加减运算符更高的优先级。例如x=7+3*2,在这里,x被赋值为13,而不是20,因为运算符*具有比+更高的优先级,所以首先计算乘法3*2,然后再加上7。下表将按运算符优先级从高到低列出各个运算符,具有较高优先级的运算符出现在表格的上面,具有较低优先级的
- Winograd 算法原理推导和python程序
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算法python人工智能
一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法,其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。在传统的卷积计算中,乘法运算的开销较大,而Winograd算法通过巧妙的变换,将卷积运算转化为在变换域中的矩阵乘法,从而减少乘法的数量,虽然会引入一些额外的加法和变换操作,但整体上在计算效率上有显著提升。二、一维卷积的Winograd推导2.Winograd优化通过多项式变换减少乘
- 《DeepSeek模型压缩:在高效与性能间寻平衡》
人工智能深度学习
在人工智能飞速发展的当下,大语言模型不断迭代升级,规模与性能同步攀升。DeepSeek作为其中的佼佼者,在模型压缩技术上不断探索,力求在减小模型体积的同时,最大程度保留模型性能,为更广泛的应用场景提供支持。量化:用低精度表达,换存储空间与计算效率量化技术是DeepSeek模型压缩的关键手段之一,它将模型中的高精度浮点数参数转换为低比特数的整数或定点数,从而实现存储空间的大幅缩减与计算速度的提升。从
- 【深度学习入门:基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法
Bin二叉
深度学习python人工智能
目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法,省去了大量的推理过程,重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
- HarmonyOS Next模型量化技术详解
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本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中模型量化相关技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、模型量化基础概念与意义(一)概念解释在HarmonyOSNext的模型世界里,模型量化就像是把大尺寸的物品(高精度数据)换成小尺寸的等
- cuda编程入门——并行归约(五)
我不会打代码啊啊
cuda编程算法c++gpu算力
CUDA编程入门—并行归约(数组求和为例)在并行计算中,归约(Reduction)是一种将多个数据通过特定操作(如求和、求最大值等)合并为单一结果的并行算法。其核心目标是通过并行化加速大规模数据集的聚合计算。关键概念操作类型:可结合且可交换的操作(如加法、乘法、最大值、最小值、逻辑与/或等)适合并行归约。若操作不可结合(如减法或除法),需特殊处理或无法直接并行化。并行实现方式:树形结构归约:将数据
- 无人机遥感技术:从植被监测到生理参数反演的进阶之路
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无人机植被遥感参数反演
在当今的生态学和农林业研究中,无人机遥感技术已经成为获取植被信息的重要手段。它不仅能够快速覆盖大面积区域,还能提供高分辨率的多光谱和高光谱数据,为植被健康监测、生长状况评估和生理参数反演提供了强大的技术支持。今天,我们就来深入了解一下无人机遥感技术在植被定量监测中的应用。一、无人机遥感:为何备受青睐?无人机遥感技术结合了无人机的灵活性和遥感传感器的高精度,能够快速获取植被的多维度信息。与传统的卫星
- 一文读懂!深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线
a小胡哦
深度学习pythonpytorch
深度学习作为人工智能领域的核心技术,正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架,它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的!!!线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念,能帮助理解深度学习模型的原理。例如,在神经网络中,矩阵乘法用于神经元之间的
- 智能硬件定位技术发展趋势
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智能硬件智能手表物联网宠物智慧城市uni-app微信小程序
在科技飞速进步的当下,智能硬件定位技术作为众多领域的关键支撑,正沿着多元且极具创新性的路径蓬勃发展,持续重塑我们的生活与工作方式。一、精度提升的极致追求当前,智能硬件定位精度虽已满足诸多日常应用,但未来发展仍聚焦高精度突破。在自动驾驶领域,厘米级甚至毫米级定位精度至关重要。科研人员正致力于融合多种定位技术,如卫星定位、惯性导航、视觉识别与高精度地图匹配。通过复杂算法协同运作,车辆在复杂路况下能精准
- 什么是3D视觉无序抓取?
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机器视觉3D3d人工智能视觉检测计算机视觉c#
3D视觉无序抓取是一种结合三维视觉技术、机器人控制与智能算法的工业自动化解决方案,旨在实现机器人对散乱、无序堆放的物体进行自主识别、定位和抓取的操作。其核心是通过3D视觉系统获取物体的三维空间信息,结合路径规划与避障算法,引导机械臂完成高精度抓取任务,无需依赖预先设定的固定程序或工装夹具。以下是其关键要点:核心组成与技术原理三维视觉感知:采用3D相机(如结构光、双目视觉、ToF技术)扫描物体表面,
- python怎么安装sympy库_SymPy库常用函数
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简介SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简洁、易于理解和扩展。它完全由Python写成,不依赖于外部库。SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能。(来自维基百科的描述)Sympy安装方法安装命令:pipinstallsympy基本数值类型实数,有理数和整
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在MySQL中,DOUBLE是一种用于存储双精度浮点数的数据类型。它用于表示需要较大范围和较高精度的数值数据。以下是一些关于DOUBLE数据类型的关键点和用法示例:基本特性存储需求:DOUBLE类型通常占用8字节的存储空间。精度:DOUBLE提供大约15位十进制数字的精度。范围:DOUBLE可以表示的范围非常大,从非常小的负数到非常大的正数。语法在创建表时,可以如下定义DOUBLE列:CREATE
- 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)
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引言:在现代制造业中,电子元件和PCB(印刷电路板)是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查,这不仅效率低,而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点,尤其是在计算机视觉领域。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法凭借其高速和高精度的优势,成为了目标检测领域的佼佼者。本文
- 电机难题:同步磁阻电机转子零位调节异常咋解决?
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随着现代工业和科技的不断进步,电机作为核心驱动装置,其性能的优劣直接影响到设备的整体效率和可靠性。特别是在高精度、高性能应用场景中,同步磁阻电机因其优越的调速特性和控制精度,逐渐受到广泛关注。一、同步磁阻电机的基本原理同步磁阻电机(SRM)是一种无需励磁且具有自励能力的电机,其工作原理基于电机转子与定子之间的磁场相互作用。与传统永磁电机不同,SRM的转子没有励磁绕组,而是通过转子结构的设计,使得其
- 土壤温湿度传感器
欧速农业传感器厂家
农业环境类传感器
1概述OSA-2W土壤温湿度传感器是将土壤水分和土壤温度传感器集中于一体,具有携带方便、密封、高精度等优点,是土壤墒情、土壤温度测量的理想选择。OSA-2W土壤水分部分是基于频域反射原理,利用高频电子技术制造的高精度、高灵敏度的传感器。通过测量土壤的介电常数,能直接稳定地反映各种土壤的真实水分含量(容积含水率),是目前国际上最流行的土壤水分测量方法。OSA-2W土壤温度部分是由德国Heraeus公
- 简化版奇异值分解(SVD)方法详解
DuHz
数理统计学知识机器学习人工智能算法信息与通信信号处理
简化版奇异值分解(SVD)方法详解奇异值分解(SVD)是一个强大的矩阵分解工具,广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而,对于大规模数据或高维矩阵,计算和存储的开销非常大,因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时,能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法,包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法(PLS),并
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
Somnolence.·.·.·.
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一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
- 什么是平面环形无影光源
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平面环形无影光源是一种特殊设计的光源,主要用于消除阴影,提供均匀照明,常见于摄影、显微镜、工业检测等领域。以下是其关键特点和应用:关键特点环形设计:光源呈环形,光线从四周均匀照射,减少阴影。无影效果:多角度光线叠加,有效消除阴影,适合高精度应用。均匀照明:光线分布均匀,避免局部过亮或过暗。可调光强:通常支持亮度调节,适应不同需求。多种光源:可选LED、卤素灯等,LED因节能、寿命长而常用。应用领域
- 200MHz至15GHz超低相位噪声频率综合器模块 国产频率源模块
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副标题:盛铂科技SLMF315超低相位噪声频率综合器:高精度与小体积的卓越结合在高性能射频系统设计中,频率综合器的性能直接影响系统的信号质量和稳定性。盛铂科技推出的SLMF315超低相位噪声频率综合器,以其超宽频率范围、超高频率分辨率、极低相位噪声以及紧凑型设计,成为射频系统集成和高端应用的理想选择。本文将深入解析SLMF315的核心优势及其广泛应用。超宽频率范围与超高分辨率SLMF315频率综合
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Python浮点数类型解析浮点数(floating-pointnumbers)是Python中用于表示实数的数据类型之一。它们具有小数点和小数部分,可以用于处理需要更高精度的计算和数值操作。本文将详细介绍Python中的浮点数类型,并提供相应的源代码示例。Python中的浮点数类型使用双精度浮点数格式(64位),遵循IEEE754标准。这种格式可以表示非常大或非常小的数字,并提供高精度的计算。在P
- 管式超滤膜分离技术在茶澄清浓缩领域的创新应用
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管式超滤膜分离技术在茶澄清浓缩领域展现出广阔的前景,其独特优势和应用效果正逐渐改变着茶饮料行业的生产方式。以下是几个关键点,说明了这一技术为何具有如此积极的发展潜力:1.高效澄清与保留风味管式超滤膜具有高精度的过滤能力,能够在不破坏茶叶原有风味和营养成分的前提下,有效去除茶汤中的固体颗粒、微生物、胶体等杂质,使得产品清澈透明,同时保留茶叶的自然香气和色泽,这对于提升茶饮料的品质至关重要。2.提高生
- 江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护
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引言在电子制造行业中,设备高精度、高复杂度、高频率换线的生产特点对设备稳定性提出了严苛要求。传统维护方式依赖人工巡检和定期检修,存在响应滞后、成本高昂等问题。预测性维护(PredictiveMaintenance,PdM)通过实时数据分析和AI算法,能够提前识别设备潜在故障,大幅降低停机风险。然而,实现这一目标需要解决设备数据采集、边缘实时计算、平台深度融合等关键问题。本文将结合SKFIMAX-8
- 墙裂建议收藏,整理100道Python练手题目
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墙裂建议收藏,100道Python练手题目目录实例001:数字组合实例002:“个税计算”实例003:完全平方数实例004:这天第几天实例005:三数排序实例006:斐波那契数列实例007:copy实例008:九九乘法表实例009:暂停一秒输出实例010:给人看的时间实例011:养兔子实例012:100到200的素数实例013:所有水仙花数实例014:分解质因数实例015:分数归档实例016:输出
- 联核CDD20堆高型无人AGV叉车产品介绍/参数/优势/应用场景
m0_66581510
科技机器人人工智能大数据
产品介绍联核科技推出的CDD20堆高型无人叉车,是一款专为堆垛作业设计的基于反光板导航的无人激光叉车AGV。该产品配备了源自德国的SICK品牌高精度激光导航雷达,确保了精准定位与方向控制能力。它能够有效解决工厂环境中长距离、高密度存储以及灵活搬运等复杂物流挑战,特别适用于单面托盘、川字托盘及其类似形态物料的智能化搬运作业。无论是仓储管理还是生产线物料配送,CDD20AGV无人叉车都能提供高效、可靠
- 红外皮秒激光器:开启超快激光技术新时代
QYR_11
市场调研
在现代工业和科研领域,红外皮秒激光器以其卓越的性能和广泛的应用前景,正逐渐成为市场的新宠。作为一种先进的激光技术,红外皮秒激光器通过极短的脉冲宽度和高峰值功率,实现了对材料的高精度加工和处理,其市场增长潜力巨大,预计在未来几年内将实现显著的市场扩展。红外皮秒激光器的重要性及其市场增长趋势红外皮秒激光器是一种利用红外光谱范围内的激光进行皮秒级脉冲发射的设备。与传统的纳秒激光相比,皮秒激光具有更短的脉
- Ollama与Vllm使用对比与优劣
魔王阿卡纳兹
大模型知识札记数据库服务器ollamavllm
Ollama和vLLM是两个用于优化大型语言模型(LLM)推理的框架,它们在性能、资源利用率、部署复杂性等方面各有优劣。以下是对这两个框架的详细介绍:1.OllamaOllama是一个轻量级且易于使用的框架,旨在简化大型语言模型的本地部署和运行。其主要特点包括:易用性:Ollama提供了简单直观的命令行工具和API,适合初学者和快速原型设计。资源管理:Ollama通过量化技术将模型参数从高精度调整
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(四)
caridle
智能体langchain学习
三、核心模块深入:像搭积木一样组装AI能力1.Models(模型层):给你的AI换个“大脑”场景需求:需要更高精度的回答?→换GPT-4数据敏感必须本地部署?→用开源模型想节省成本?→选择按量付费的模型实操演示:#使用OpenAI的GPT-4(需账户有访问权限)fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIgpt4=ChatOpenAI(model="gpt-4
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置