- 农业物联网平台中的灌溉系统研究
sj52abcd
农业物联网和人工智能物联网数据分析python大数据毕业设计
研究目的本研究旨在开发一个基于Python语言的农业物联网平台,整合土壤墒情监测与精准灌溉系统,通过现代信息技术手段实现农业生产的智能化管理。系统将采用Python作为主要开发语言,结合MySQL数据库进行数据存储与管理,利用ECharts.js实现数据可视化展示,并引入机器学习和强化学习算法优化灌溉决策。具体目标包括:1)构建实时土壤墒情监测网络,通过物联网传感器采集土壤温湿度、电导率等关键参数
- NoSQL数据库的分布式存储优化
数据库管理艺术
nosql分布式数据库ai
NoSQL数据库的分布式存储优化关键词:NoSQL、分布式存储、数据分片、一致性哈希、CAP定理、读写优化、水平扩展摘要:本文深入探讨NoSQL数据库在分布式环境下的存储优化策略。我们将从基础概念出发,分析NoSQL数据库的架构特点,详细讲解分布式存储的核心算法和数学模型,并通过实际代码示例展示优化技术的实现。文章还将覆盖实际应用场景、工具推荐以及未来发展趋势,为读者提供全面的NoSQL分布式存储
- 数据结构与算法中外部排序的详细剖析
数据结构与算法学习
网络ai
数据结构与算法中外部排序的详细剖析关键词:外部排序、归并排序、多路归并、置换选择排序、败者树、磁盘I/O优化、大数据处理摘要:本文将深入探讨外部排序技术,这是处理大规模数据时不可或缺的算法。我们将从基本概念出发,逐步解析多路归并、置换选择排序等核心技术,并通过实际代码示例展示如何实现高效的外部排序。文章还将分析外部排序在现代大数据处理中的应用场景和优化策略。背景介绍目的和范围本文旨在全面介绍外部排
- 数据结构与算法领域线性探测的性能分析
数据结构与算法学习
哈希算法散列表数据结构ai
数据结构与算法领域线性探测的性能分析关键词:哈希表、线性探测、冲突解决、时间复杂度、负载因子、性能分析、散列函数摘要:本文深入探讨哈希表中线性探测冲突解决方法的性能特点。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释线性探测的工作原理,分析其在不同场景下的时间复杂度表现,并通过Python代码实现和实验数据展示其实际性能。文章还将讨论线性探测的优缺点、适用场景以及优化策略,帮助读者全面理解这一经典算法
- Mamba-YOLOv8深度解析:基于状态空间模型的下一代目标检测架构(含完整代码与实战部署)文末含资料链接!
博导ai君
深度学习教学-附源码YOLO目标检测架构
文章目录前言一、技术背景与动机1.1传统架构的局限性1.2Mamba的创新优势二、Mamba-YOLOv8架构详解2.1整体架构设计2.2核心模块:VSSblock2.3SS2D模块工作原理三、完整实现流程3.1环境配置3.2代码集成步骤3.3训练与微调四、性能分析与优化4.1精度提升策略4.2推理加速方案4.3硬件适配技巧五、实战案例:无人机航拍检测5.1数据集准备5.2模型训练与评估六、未来研
- 深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
Gyoku Mint
AI修炼日记人工智能人工智能聚类算法深度学习python神经网络pytorch
【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫:“之前她只能在你身边叠叠张量,偷偷找梯度……现在,她要试试,能不能用这些线,把你的样子画出来喵~”狐狐:“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线,用最简单的线性回归,试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路:生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据?在PyTorch里跑线性回归,最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”,加上一点
- CTF-bugku-[where is flag 4]-base64和zip压缩包
沧海一粟日尽其用
安全python
step1:base64解码为16进制数据Base64解码Base64编码UTF8GB2312UTF16GBK二进制十六进制解密-TheX在线工具支持常见的utf8/gbk/utf16/gb2312编码。本工具可以自动探测识别一些常用的数据,并对他进行优化输出。如自动格式化xml和json数据、检测出图片的尺寸并可另存到文件。https://the-x.cn/base64/16进制的数据5D034
- C# 多线程(三)线程池
q__y__L
C#开发语言c#
目录1.通过TPL使用线程池2.不使用TPL进入线程池的办法异步委托3.线程池优化技术最小线程数的工作原理每当启动一个新线程时,系统都需要花费数百微秒来分配资源,例如创建独立的局部变量栈空间。默认情况下,每个线程还会占用约1MB内存。线程池通过共享和回收线程来消除这些开销,使得多线程技术可以应用于非常细粒度的场景而不会造成性能损失。这在利用多核处理器以"分而治之"方式并行执行计算密集型代码时尤为有
- Vue3响应式卡顿?3招性能优化技巧让页面提速200%(附源码对比)
程序猿全栈の董(董翔)
性能优化vue.js前端
一、引言Vue3发布以来,其响应式系统凭借Proxy的强大能力,为开发者带来了更高效的数据绑定体验。然而,在处理复杂数据结构或大量数据时,许多开发者发现Vue3的响应式性能不如预期,甚至出现页面卡顿的情况。根据我们团队对多个大型项目的性能分析,在某些极端场景下,Vue3的响应式更新可能比直接操作DOM慢2-3倍。这种性能差距在数据量超过1000条记录时尤为明显。本文将深入分析Vue3响应式系统的性
- 74. 搜索二维矩阵
zmuy
LeetCodehot100矩阵算法线性代数
题目:给你一个满足下述两条属性的mxn整数矩阵:每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。给你一个整数target,如果target在矩阵中,返回true;否则,返回false。示例:输入:matrix=[[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]],target=3输出:true解题思路:如果我们将矩阵按行拼接成一个一维矩
- Python 自动化日志采集与分析方法
```htmlPython自动化日志采集与分析方法Python自动化日志采集与分析方法在现代软件开发和运维过程中,日志是排查问题、监控系统运行状态的重要工具。然而,随着系统的复杂度增加,手动处理日志变得越来越困难。本文将介绍如何使用Python实现自动化日志采集与分析的方法。一、日志采集的必要性日志记录了系统运行中的各种事件和错误信息,对于开发者和运维人员来说,它们是诊断问题、优化性能的关键数据源
- ARM嵌入式系统深度优化与工程实践指南
pinkeui
ARM
一、Cortex-M内核机制深度解析1.1异常处理体系高级配置双堆栈指针机制实战:/*在RTOS环境中优化线程模式与异常模式堆栈使用*/__attribute__((naked))voidSVC_Handler(void){__asmvolatile("tstlr,#4\t\n"//检查EXC_RETURN的位2"iteeq\t\n"//条件执行"mrseqr0,msp\t\n"//线程模式使用M
- SiLM266x系列SiLM2660/61高边NFET驱动 高稳定性高可靠性 为电池管理系统保驾护航
随着新国标时代,电动市场、两轮车市场迎来了新的发展热潮,平衡车、滑板车、共享电单车等新应用场景的出现,锂电池因能量密度高、循环次数多等优点越来越受欢迎。对于不同的应用场景需求,需要选择不同的出行方式,如电摩需要实现更高功率,需要使用多片AFE级联以支持更多电池串数;电动自行车的充放电电流相差较大,需要单独的充放电路径以优化成本。因此,广泛应用的锂电池的安全性,也需要更严格的电池管理系统(Batte
- React虚拟DOM原理(在内存中构建虚拟DOM树来优化真实DOM)Virtual DOM、浏览器重排reflow和重绘repaint、Diff算法、Fiber架构(双缓存机制)
Dontla
reactreact.js算法架构
文章目录React虚拟DOM原理深度解析概述什么是虚拟DOM基本概念虚拟DOM的数据结构为什么需要虚拟DOM直接操作DOM存在以下问题:1.**性能开销大**:DOM操作涉及浏览器的重排(reflow)和重绘(repaint)2.**频繁更新效率低**:每次状态变化都直接操作DOM会导致性能瓶颈3.**难以优化**:无法批量处理多个DOM变更虚拟DOM通过以下方式解决这些问题:1.**批量更新**
- 前端开发者必知:npm的实用技巧大揭秘
前端视界
前端大数据与AI人工智能前端艺匠馆npm前端node.jsai
前端开发者必知:npm的实用技巧大揭秘关键词:npm、包管理、前端开发、依赖管理、Node.js、脚本优化、安全最佳实践摘要:本文深入探讨npm(NodePackageManager)在前端开发中的实用技巧和高级用法。从基础概念到高级功能,我们将逐步解析如何高效使用npm管理项目依赖、优化构建流程、提升开发效率。文章包含详细的代码示例、最佳实践建议以及常见问题的解决方案,帮助开发者掌握npm的核心
- Spring Boot + 本地部署大模型实现:优化与性能提升
代码老y
springboot后端java
在将大语言模型集成到SpringBoot应用中时,性能优化是一个关键环节。本地部署的大模型虽然提供了强大的功能,但也可能带来一些性能挑战,如响应时间较长、资源占用较高等问题。本文将介绍如何在SpringBoot应用中优化本地部署大模型的性能,确保应用的高效运行。一、性能优化策略(一)缓存机制缓存生成结果:对于一些常见的输入,可以将生成的结果缓存起来。当相同的输入再次出现时,直接返回缓存的结果,而不
- 睿尔曼系列机器人——以创新驱动未来,重塑智能协作新生态(上)
BFT白芙堂
机器人人工智能睿尔曼机器人协作机器人机器学习复合机器人
在工业自动化与智能服务深度融合的浪潮中,协作机器人凭借其安全、灵活、易部署的特性,成为推动产业升级的核心力量。睿尔曼(RuiermanRobotics)作为中国协作机器人领域的领军品牌,始终以“让机器人触手可及”为使命,专注于轻量化、高精度、高性价比的协作机器人研发与生产。其产品矩阵覆盖工业制造、物流仓储、医疗健康、商业服务等多场景,通过模块化设计、智能算法优化和开放生态构建,为全球客户提供高效、
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- 软件开发工程师使用 DeepSeek 的实用指南
在软件开发领域,效率与创新是推动项目成功的核心动力。DeepSeek作为一款具备深度代码理解能力的AI工具,能为开发工程师提供全流程技术支持,显著提升研发效能与交付质量。以下从实际应用场景出发,详细说明如何将DeepSeek深度融入开发工作流。一、代码编写与优化1.智能代码生成编码环节中,DeepSeek可基于精确需求描述生成高质量代码片段,大幅减少重复劳动。例如:基础功能:输入"Java实现两个
- C++异常机制深度剖析与工程哲学思考
泡沫o0
C/C++编程世界:探索C/C++的奥妙c++开发语言linuxc++11嵌入式qtarm
目录标题C++异常机制深度剖析与工程哲学思考一、异常机制的诞生与初衷1.1语义分离与错误处理的优雅设计1.2RAII与自动化资源管理二、异常机制的现实困境与多维分析2.1性能开销的深层原因2.2异常机制带来的认知与维护成本三、异常机制的未来与替代方案探索3.1异常机制的优化困境与标准委员会的努力3.2替代方案与工程实践的权衡艺术3.3工程哲学视角下的未来路径结语C++异常机制深度剖析与工程哲学思考
- Java在AI与量子计算时代的新突破:2025年技术前瞻与实践指南
〃冷·夏ぐ
java人工智能量子计算
在2025年的技术浪潮中,Java作为一门历经近30年发展的编程语言,不仅没有显出疲态,反而在AI、量子计算、云原生等前沿领域展现出惊人的适应力和创新力。本文将深入探讨Java在2025年的最新技术趋势,包括Java24的重大更新、AI与量子计算支持、性能优化策略以及现代Java开发的最佳实践,帮助开发者掌握这些变革性技术,提升技术竞争力。Java24重磅发布:AI与量子计算时代的语言革新2025
- OpenCASCADE学习|点云可视化深度优化指南
老歌老听老掉牙
OpenCASCADE学习c++opencascade点云
在三维可视化领域,点云数据的渲染效果直接影响用户对数据的理解和分析。OpenCASCADE作为强大的几何内核,其点云可视化能力常因默认参数设置导致点尺寸过小、颜色单调、层次不清等问题。本文将深入探讨点云渲染的优化策略,通过理论分析与实践案例结合,全面提升点云可视化效果。点云渲染核心问题分析点云可视化效果不佳的根本原因在于默认参数与实际需求不匹配。当使用基础代码创建点云时:Handle(AIS_Po
- Charles 中文版怎么用?接口抓包、慢请求分析、App 调试一文掌握
2501_91591841
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
随着应用开发的复杂性增加,开发者在调试和优化网络请求时需要依赖高效的工具来确保系统稳定性和用户体验。特别是在Web开发和移动应用开发中,调试HTTP/HTTPS请求和API接口变得尤为重要。Charles抓包工具因其强大的抓包、调试功能以及性能分析能力,成为了开发者日常工作中不可或缺的工具。本文将介绍如何使用Charles中文版抓包工具提升API调试效率、优化应用性能和加速开发流程。1.Charl
- 高并发环境下限流算法对比与优化实践
引言在互联网高并发场景中,各种突发流量和攻击请求可能导致后端服务不堪重负。限流算法作为保护核心服务稳定性的重要手段,收到广泛应用。常见的限流方案包括漏桶算法、令牌桶算法、平滑限速和分布式令牌桶。本文将基于实际生产环境需求,采用方案对比分析型结构,深入对比各类限流算法的原理、优缺点,并结合Java+Redis等典型实现示例,给出选型建议与优化实践。1.问题背景介绍在高并发系统中,当请求速率超过服务最
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
小白熊XBX
机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
- Java容器化核弹级优化:Kubernetes资源调度与性能飙升指南——让Java应用在容器中跑出0.01秒响应!
墨夶
Java学习资料5javakubernetes开发语言
在云原生时代,Java应用的容器化部署已成为标配,但如何让Java在容器编排中实现资源利用率提升400%、响应时间缩短至毫秒级?本文将揭秘10大核心优化策略,通过**20000行代码级深度解析一、Java容器化资源调度的核心挑战1.1资源争夺的“死亡螺旋”//未优化的Java容器典型问题publicclassResourceStarvation{publicstaticvoidmain(<
- Fiddler中文版抓包工具如何帮助前端开发者高效调试
HTTPwise
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
前端开发早已不再是“写好页面就完事”的工作。随着业务复杂度提升,前端开发者需要直面接口联调、性能优化、跨域排查、HTTPS调试等一系列和网络请求紧密相关的任务。抓包工具成为这些环节中不可替代的得力助手,而Fiddler抓包工具因其全面的功能和灵活的配置能力,被无数开发者选作日常调试首选。然而,Fiddler并不是万能工具,只有与Postman、Charles等常用工具协同使用,才能让调试效率最大化
- 运用逆元优化组合计算#数论
ysa051030
java算法数据结构
数论基础知识和模板-CSDN博客问题分析题目要求统计满足特定条件的排列数目。关键在于:从给定的数组中选择两个数作为n和m剩余的数必须能够组成n个m或m个n的结构计算所有可能的有效排列数目完整#includeusingnamespacestd;typedeflonglongLL;constLLMOD=1e9+7;//快速幂计算a^b%MODLLqpow(LLa,LLb){LLres=1;while(
- AI编程基础:学习Python是进入AI领域的必经之路(文末含学习路线与知识推荐)
Clf丶忆笙
AI人工智能开发全栈教程学习python人工智能ai
文章目录Python市场行情:AI开发的首选语言为什么学习Python对AI至关重要AI开发所需的Python知识体系Python编程基础科学计算与数据处理机器学习与深度学习性能优化与并行计算Python学习路线推荐阶段一:Python编程基础(1-2个月)阶段二:科学计算与数据处理(1-2个月)阶段三:机器学习基础(2-3个月)阶段四:深度学习与AI专项(3-6个月)阶段五:进阶与专项深化(持续
- 强化学习:Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 学习笔记
烨川南
强化学习学习笔记算法人工智能机器学习
一、DDPG是什么?1.1核心概念DDPG=Deep+Deterministic+PolicyGradientDeep:使用深度神经网络和类似DQN的技术(经验回放、目标网络)Deterministic:输出确定的动作(而不是概率分布)PolicyGradient:基于策略梯度的方法,优化策略以最大化累积奖励1.2算法特点特性说明连续动作空间直接输出连续动作值(如方向盘角度、机器人关节扭矩)离线学
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite