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- 从指令设计到系统集成：提示词工具链与GPTs插件的效率革命
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一、提示词工程工具链：概念与架构解析1.1为什么需要工具链？大模型交互的本质是“指令设计”，但人工编写提示词存在三大痛点：效率低（重复调试耗时）、质量不稳定（依赖个人经验）、复用性差（场景迁移成本高）。例如，某电商企业要求AI生成500种商品描述时，人工逐条调整提示词需耗费数周，且风格难以统一。工具链的价值在于通过模块化设计与自动化流程解决上述问题。其核心架构包含三个层级：需求解析层：将用户需求拆
- Promptify与ReActAgent
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一、Promptify定位：NLP任务的「自动化流水线」1.解决什么问题？传统LLM应用开发痛点：反复调试：需手工编写/调整prompt格式（如调整分隔符、示例数量）兼容性差：不同模型需重写适配代码输出不稳定：非结构化文本需额外解析Promptify用标准化流水线解决上述问题，将复杂prompt工程简化为三行代码：model=OpenAI(api_key)#选择模型prompter=Prompte
- Spring Cloud 微服务
阿乾之铭
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什么是微服务？微服务是一种将应用划分为多个独立服务的架构风格，服务通过轻量级通信协议互相协作，每个服务负责单一功能，可独立开发、部署和运行。微服务架构的优缺点优点：独立部署，技术选型灵活；容错性强，支持快速迭代；高扩展性，更易于维护。缺点：系统复杂度高；数据一致性和分布式事务管理难；运维成本和性能开销增加。单体架构向微服务架构的演进单体架构缺点：扩展性差、维护困难、更新风险高，无法满足复杂业务需求
- 三光吊舱激光测距模块技术解析！
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无人机人工智能高科技云卓科技科普
一、激光测距模块运行方式1.脉冲式测距（直接ToF）原理：通过发射激光脉冲并计算其从发射到反射返回的时间差（Δt），利用公式距离=(光速×Δt)/2计算目标距离。适用场景：适用于远距离（如1~3km），但精度受大气衰减和噪声影响较大。典型参数：测程达3km，精度±2m（如SH150S1吊舱）。2.相位式测距（间接ToF）原理：对激光束进行幅度调制，通过检测发射波与反射波的相位差计算距离，精度可达毫
- 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
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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
- 一个 CSS 属性如何彻底解决布局难题
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设计稿中的组件常常精致、规整，但一旦进入开发阶段，尤其是响应式场景中，部分UI就容易失控。例如：一个包含图片、视频或需保持固定比例的卡片网格组件。表面看似简单，实则暗藏大量布局陷阱。为了解决这些问题，许多项目中采用了监听resize事件、手动计算宽高比、动态注入style属性等方式。虽然功能实现了，但代码臃肿、可维护性差、兼容性问题频出。直到一个CSS属性出现：aspect-ratio。结果令人惊
- 合规型区块链RWA系统解决方案报告——机构资产数字化的终极武器
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（跨境金融科技解决方案白皮书）一、直击机构客户四大痛点痛点传统方案缺陷我们的破局点✖️跨境资产流动性差结算周期30+天，摩擦成本超8%▶️7×24h全球实时交易（速度提升90%）✖️合规成本飙升KYC/AML人工审核占成本35%+▶️自动化合规引擎（成本降低50%）✖️资产透明度缺失多层中介导致权属不清▶️链上全生命周期溯源（100%防篡改）✖️新型资产配置难非标资产难分割、难定价▶️碎片化代币发
- Domain 层完全指南（面向 iOS 开发者）
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目录为什么需要Domain层清晰的三层架构核心概念：Entity/ValueObject/UseCase/RepositorySwift代码实战测试策略在旧项目中落地的步骤结语1为什么需要Domain层在传统MVC/MVVM中，我们往往把业务规则写进ViewController或ViewModel。问题随规模放大而爆发：痛点具体表现可测试性差单元测试必须启动UIKit，跑真机或模拟器业务难复用同样
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近期对接deepseek接口时为了拥有较好的用户体验，等待答案返回时采用了flush分布输出，但是线上环境下可以正常分布输出，同样代码在本地总是等待许久后一次性出结果，排查许久，发现竟然是本地和线上不同的php加载模式导致。1、线上环境与本地环境区别：1）线上环境：ServerAPIFPM/FastCGI2）本地环境：ServerAPICGI/FastCGI2.PHP-FPM与mod_fcgid差
- 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】
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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
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ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
- 使用java语言，计算202503291434距离当前时间，是否大于三天
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要判断时间戳202503291434（格式为yyyyMMddHHmm）是否距离当前时间超过三天（72小时），可以使用Java的java.timeAPI精确计算时间差。以下是完整解决方案：实现步骤解析时间戳将字符串解析为LocalDateTime对象：DateTimeFormatterformatter=DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmm");Loca
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一、基本内容基本内容：GBDT的基础上，在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样，也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
- 基于Transformer实现机器翻译
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目录一、前言1.1什么是Transformer?1.2Transfomer的基本结构1.2Transformer的重要组成部分1.2.1位置编码（PositionalEncode）1.2.2自注意力机制（Self-Attention）1.2.3多头注意力（Multi-HeadAttention）1.2.4位置感知前馈层（Position-wiseFFN）1.2.5残差连接与层归一化二、AutoDL
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Python标准库中的datetime模块提供了和日期和时间相关的类：类功能datetime.date以年、月和日表示日历中的日期datetime.time以小时、分钟和秒表示一天中的时间datetime.datetime以年、月、日、小时、分钟和秒表示日期和时间datetime.timedelta表示一个时间段，即两个日期时间之间的差1.datetime.date类date类以年、月和日表示日历
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一句话总结：MySQL好用，但扩展性差；TiDB像MySQL，但能轻松应对大数据、高并发。为什么用TiDB而不是MySQL？场景MySQLTiDB数据量很大（几百GB～TB）容易卡顿、查询慢水平扩展，性能稳定业务快速增长、分库分表难维护需要人工做分库分表自动水平扩展，无需分库分表高并发写入（比如秒杀、交易）主从延迟、写入瓶颈多副本写入，强一致性，吞吐更高高可用要求需要额外搭建主从/集群内建高可用（
- 探秘阿里云专有宿主机：解锁企业上云新姿势
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阿里云专有宿主机初印象在云计算迅猛发展的当下，越来越多的企业选择将业务迁移至云端，以获取更高效、灵活且低成本的计算资源。然而，不同企业的需求千差万别，部分企业对资源的隔离性、合规性以及自定义配置有着严苛要求，普通的云计算服务难以充分满足。正是在这样的背景下，阿里云专有宿主机应运而生。深度剖析：专有宿主机独特优势物理资源独占，隔离性拉满阿里云专有宿主机最大的亮点之一，便是单租户对物理资源的独占。在专
- XGBoost算法原理及Python实现
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一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上，拟合负梯度方向的残差（真实值与预测值的差）来构建新的弱学习器，达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时，利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中，不仅考虑了一阶导数（梯度），还引入了二阶导数（海森矩阵），这使得算法能够更精确地找到损失函数
- 2.多线程
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##**一、什么是线程、什么是进程？**进程可以理解为一个应用程序。比如微信，QQ等，而线程是进程的最小调度单位，一个进程有很多线程，至少有一个线程。####**==创建线程有三种方式==**：（1）继承Thread类，重写Run（）方法。这种创建方式优点是编写简单，但是扩展性差。(2)实现Runnable接口，重写Run（）方法。（3）实现callable接口，重写call（）方法，创建Futu
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文章目录一、基本原理二、主要处理流程2.1.匹配代价（MatchingCost）（1）常见匹配代价函数1.绝对差（SAD，SumofAbsoluteDifferences）2.平方差（SSD，SumofSquaredDifferences）3.归一化互相关（NCC，NormalizedCross-Correlation）4.Census变换（2）匹配代价函数对比2.2.代价体（CostVolume
- 09-Python函数详解
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09-Python函数详解一、函数概念function函数是对实现某一功能的代码的封装函数可以实现代码的复用，从而减少代码的重复编写函数可以接受任何类型的输入作为其参数函数可以通过关键字return可以返回任何类型的结果没有使用函数式编程之前带来的问题:代码的组织结构不清晰，可读性差实现重复的功能时，只能重复编写实现功能的代码，导致代码冗余，白白耗费精力假如某一部分功能需要扩展或更新时，需要找出所
- 微信投票源码系统-支持礼物投票+道具投票等 详细搭建部署教程+源码分享
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一、开发背景：为什么需要专业的微信投票系统？在当今社交媒体盛行的时代，微信作为中国最大的社交平台，已经成为各类活动宣传和用户互动的重要阵地。投票活动作为一种简单有效的互动方式，被广泛应用于品牌推广、校园选举、才艺比赛、产品评选等场景。然而，传统的微信投票方式存在诸多痛点：功能单一：仅支持简单的投票功能，缺乏互动性和趣味性安全性差：容易被刷票，影响活动公平性数据分析弱：无法获取详细的投票数据进行分析
- 数学基础不好，三阶段 “精通” 法如何学好算法。
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首先，请你务必、务必、务必丢掉“脑子笨、数学差”的心理包袱。学习算法，尤其是为了应对面试和提升工程能力的算法，本质上不是比拼智商和数学，而是比拼正确的方法、持续的毅力和刻意练习的质量。它更像一项体育运动，比如学打篮球。没人天生会三步上篮，都需要从最基础的拍球、运球开始，通过反复练习形成肌肉记忆。算法也是一样，你需要通过正确的方法，在脑中形成对特定问题模式的“思维肌肉记忆”。这套“三阶精通法”用来学
- 初学者如何系统学习花草养护？一份入门指南分享
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随着生活节奏的加快，越来越多的人开始追求“慢生活”，而养花种草成了都市人最爱的放松方式。可是，对于初学者来说，面对五花八门的植物和千差万别的养护方式，往往无从下手。本文将为你提供一份系统的入门指南，带你一步步走进花草的世界。一、为什么选择养花？养花不仅能美化家居环境、净化空气，还可以减轻压力、调节心情。很多人在工作学习之余，通过照顾植物获得内心的宁静与满足感。二、新手如何选择入门植物？以下是几种适
- 梯度增强与XGBoost算法解析
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算法算法
##一、梯度增强（GradientBoosting）原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能，主要包括Bagging（如随机森林）和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族，核心思想是**串行训练模型，每一步修正前序模型的残差**，最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**：用常数（如目标变量均值）预测。2.
- BMC Control-M 学习笔记 2021-02-16
handsome‘sboy
专业技术etlbmc机器学习数据挖掘
经常有人问我为什么现在他已经有了包括LinuxCron、WindowsScheduler、oozie、以及大部分的应用都带有调度功能，为什么还需要BMCControl-M？其实道理很简单，BMCControl-M是世界第一流的调度平台，可以帮你实现了所有作业的可视化、集中化、流程化和自动化；它提升了你整体作业调度的水平，而不囿于个别应用的调度能力差导致整体调度的管理水平低下。这方面的资料不好找，网
- 上下料引导相机十大品牌横评：2025国产领军队如何逆袭国际巨头？
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核心结论速览：✓迁移科技EpicEyeL：动力电池产线实测定位精度±0.06mm✓基恩士IV3系列：镜面件识别率99.2%，价格超50万✓欧姆龙FZ5：普通工件性价比之选，但微光场景失效率＞15%✓技术趋势：动态补偿+多光谱融合成2025决胜点一、国产破局者：迁移科技EpicEyeL（工业级性价比之王）实战场景：某新能源汽车电池托盘产线核心参数对比：指标迁移科技行业均值价值差幅工作距离0.5-3.
- c语言程序的书写格式,C语言基础教程：C语言程序书写格式
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c语言程序的书写格式
C语言具有语句简洁的特点，C语言程序的可读性比较差。因此，为了增强C语言的可读性，正确的书写格式就显得十分重要。同样一个程序采用不同的书写方法。尽管都可以得到相同的结果，有的书写方法可读性强，有的书写方法可读性差。读者不妨分析下列程序的输出结果，例1.习分析下列程序的输出结果：程序内容如下：Multiply(x，y)intx,y;return(x，Y);}main(){inta，b;a=5}B=6
- 通义万相2.1技术深度解析
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c++算法笔记人工智能神经网络深度学习
如果喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ一、系统架构概览通义万相2.1是基于扩散模型的多模态生成系统，其核心架构包含以下模块：多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器（768维嵌入）改进型图像编码器（EfficientNet-B7+自注意力）扩散主干网络改进型U-Net架构（128层残差块）多尺度交叉注意力机制动态卷积核分配自适应噪声调度系统非线性噪声衰减算法分阶段训练策略分布式训
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率，在字节码规范中添加了Stack Map Table属性，以下简称栈图，其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨，不如闭口做事。”不是名人名言，而是一个普通父亲对儿子的训导。但是，因为这句训导，这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子，叫张明正。 张明正出身贫寒，读书时成绩差，常挨老师批评。高中毕业，张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后，平时开口怨这怨那的张明正，不从自身找原因，而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析，类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种： 一种是类级别的插件开发，即给
jQuery添加新的全局函数，相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数，另一种是对象级别的插件开发，即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下；
支付宝，面试我的人胖胖的，看着人挺好的；博彦外包的职位，面试失败；
阿里金融，面试官人也挺和善，只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深，记录下；
1，自我介绍
2，说下八种基本类型；（算上string。楼主才答了3种，哈哈，string其实不是基本类型，是引用类型）
3，什么是包装类，包装类的优点；
4，平时看过什么书？NND，什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展：深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用，展示如何使用Rule来替代@BeforeClass，@AfterClass，@Before和@After的功能。
在上一篇中提到，可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展，而且也不提倡对Runner中的withBefores()，withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则，主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结，然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后，会成为块级元素，比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动，会向最近的块级父元素的左上角移动，直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界；如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic，6个partition，副本因子是2
2个consumer，每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名，例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1]， 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key：vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1]，也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复，但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路，写了个Java版的：
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制，如下：
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法，使用Base64做转码以及辅助加密：
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端，数据库，连接层的编码
查看方法： http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张：好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时，他们的第一反应是一种惊愕，然后是将近一个星期的嘲笑，把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时，才收敛一点。
当最初的惊愕消退后，他们会用一些这样的话来反驳： “好代码不廉价，好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库，用来处理网络请求操作，今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http，目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库，网络处理均基于Android的非UI线程，通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行：
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结：
- 浅析：Android 嵌套滑动机制（NestedScrolling）
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后，为了更好的用户体验，Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢？<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar，下面一个ScrollView，向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件，官方网址：http://keleyi.com/jq/hovertree/ ，可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本：http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件：
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 （二）矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素，可被开发者使用和操作：
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九：Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么，就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识，就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的，完成了最简单的一些功能，使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现，service层调用了dao层的实现方法，具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答：Java老A带你全面提升Java单兵作战能力！
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者：谢宇，CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答，欢迎网友积极提问，与专家一起讨论!
作者简介：
淘宝网资深Java工程师，CSDN超人气博主，人称“胖哥”。
CSDN博客地址：
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴，曾经被人笑话过不懂鼠标是什么，
