- Python编程:使用 YOLO 目标检测
倔强老吕
python开发语言
YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年首次提出。与传统的两阶段目标检测方法(如R-CNN系列)不同,YOLO将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接在图像上进行一次推理即可预测边界框和类别概率。YOLO的核心思想单次前向传播(SingleShotDetection):YOLO只需对输入图像进行一次神经网络推理,就
- [Vue warn]: Unknown custom element: <router-view> - did you register the component correctly?报错
自学也学好编程
Vuevue.jsjavascript前端
[Vuewarn]:Unknowncustomelement:-didyouregisterthecomponentcorrectly?Forrecursivecomponents,makesuretoprovidethe“name”option.foundin—>atsrc/App.vue该报错有很大概率是VUE没有进行注册解决方法:可以先检查一下在router>index.js文件,如果缺少注
- 缓存和数据库一致性问题
ezreal_pan
后端Go缓存数据库
更新数据库后直接更新缓存方案直接更新缓存的核心优势减少缓存穿透风险:直接设置缓存可以避免缓存删除后短期内的缓存穿透问题(即大量请求穿透到数据库)。尤其在高频更新场景下,连续写入时可减少缓存未命中的概率。数据一致性优先:直接获取最新的数据库记录后立即更新缓存,确保缓存数据与数据库强一致,避免传统"删除缓存+后续查询重建"模式可能产生的短暂数据不一致窗口。理论上直接更新缓存是可以带来上述的这些有点。尤
- 核密度估计KDE和概率密度函数PDF(深入浅出)
赵孝正
深度学习数学基础pdfKDE
目录1.和密度估计(KDE)核密度估计的基本原理核密度估计的公式核密度估计的应用Python中的KDE实现示例代码结果解释解释结果总结2.概率密度函数(PDF)概率密度函数(PDF)是怎么工作的:用图画来解释解释这个图:问题解答:总结3.核密度估计(KDE)和概率密度函数(PDF)之间的关系故事开始:第一种方法:概率密度函数(PDF)第二种方法:核密度估计(KDE)总结一下:问题解答:1.和密度估
- 随机过程chap1基本概念
八点叫什么
随机过程笔记
思维导图(受伤了,一整张的太大塞不上来)重点知识辨析一维概率密度求解指路例题5、例题6两道例题给出了求解概率密度的两种思路:显式分布直接套原概率密度公式求解(如正态分布)隐式分布先求分布函数再进行求导得概率密度函数(如指数分布)带入原题细致分析——ex5<
- 概率密度基本概念
Summer_Anny
概率论
概率密度(ProbabilityDensity)是概率论中用于描述随机变量分布的一种方式,特别适用于连续随机变量。它并不是一个概率值,而是表示单位范围内的概率大小或“浓度”。更具体地说,概率密度表示在某个特定值附近,随机变量可能取到某个值的相对可能性。概率密度的几个关键点:概率密度与概率的关系:概率密度函数(PDF)本身并不能直接给出某个特定值发生的概率。因为对于连续随机变量,单一值的概率是零。然
- 机器学习5——非参数估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习概率论算法
非参数估计在参数估计中我们已经提到,想要估计后验概率P(ωi∣x)=p(x∣ωi)p(ωi)p(x)P\left(\omega_i\midx\right)=\frac{p\left(x\mid\omega_i\right)p\left(\omega_i\right)}{p(x)}P(ωi∣x)=p(x)p(x∣ωi)p(ωi),就需要估计类条件概率p(x∣ωi)p\left(x\mid\omega
- 机器学习4——参数估计之贝叶斯估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能
贝叶斯估计问题建模:后验概率公式:P(ωi∣x,D)=P(x∣ωi,Di)P(ωi)∑j=1cP(x∣ωj,Dj)P(ωj)P\left(\omega_i\mid\mathbf{x},\mathcal{D}\right)=\frac{P\left(\mathbf{x}\mid\omega_i,\mathcal{D}_i\right)P\left(\omega_i\right)}{\sum_{j=1
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
- 高斯混合模型GMM&K均值(十三-1)——K均值是高斯混合模型的特例
phoenix@Capricornus
模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后,可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬(hard)分配到聚类中,每个数据点唯一地与一个聚类相关联,而EM算法基于后验概率进行软(soft)分配。事实上,可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型,其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出,其中σ2{\sig
- 小公司的实习值得去吗,学到东西的概率大吗?
cpp辅导的阿甘
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THELASTTIME初创公司值不值得去,能不能学到东西。其实可以首先对什么样的实习公司,什么样的公司实习排序。然后值不值得,在针对目前自身一个情况进行分析。实习公司分析实习最主要加分的公司无非就是那些大厂、知名厂、以及一些行业的龙头企业。毕竟大家毕业也都是想去这些公司嘛,知名公司可以拿的出手,并且薪资也高。如果这个求职的时候,大家有过一段同等级的公司的实习,面试官会认为你已经被同级水平的公司筛选
- 基于大模型的短暂性脑缺血发作(TIA)全流程预测与诊疗辅助系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、系统核心目标二、系统架构模块三、实验验证证据链系统架构流程图关键技术创新点一、系统核心目标构建多模态数据融合的TIA预测-干预-管理闭环,覆盖术前预警、术中决策、术后康复全周期二、系统架构模块1.术前预测模块高危人群筛查模型输入:电子健康记录(EHR)、基因数据、可穿戴设备实时监测特征工程:血压波动模式、颈动脉斑块稳定性评分TIA发作概率预测72小时预警模型(LSTM+Transforme
- 详解3DGS
一碗姜汤
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4可微分的3D高斯splatting核心目标与表示选择我们的目标是从无法线的稀疏SfM点出发,优化出一种能够实现高质量新视角合成的场景表示。为此,我们选择3D高斯作为基本图元,它兼具可微分的体表示特性和非结构化的显式表示优势,既能支持优化过程,又能实现快速渲染。高斯参数与投影模型3D高斯定义高斯由世界空间中的均值(位置)μ\muμ和协方差矩阵∑\sum∑定义,其概率密度函数为:G(x)=e−12(
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- 对SPM12的认识(二)
对SPM12的认识(二)四、SegmentDataChannel体积(Volumes)偏差正则化(Biasregularisation)偏差的FWHM(BiasFWHM)保存偏差校正图像(SaveBiasCorrected)Tissues组织组织概率图(Tissueprobabilitymap)高斯数(Num.Gaussians)原始组织(NativeTissue)变形组织(WarpedTissu
- ICBDDM2025:大数据与数字化管理前沿峰会
鸭鸭鸭进京赶烤
学术会议大数据图像处理计算机视觉AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业:是一个热门且前沿的学科领域,它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础:高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具,例如线性代数在机器学习算法中
- Linux学习总结(81)—— Linux 权限详解
一杯甜酒
Linuxlinux运维Linux权限linux文件系统linux文件权限
前言我们在使用Linux的过程中,或多或少都会遇到一些关于使用者和群组的问题,比如最常见的你想要在某个路径下执行某个指令,会经常出现这个错误提示。permissiondenied。反正我大概率见到这个错误都是在使用FTP传输文件的时候,等了半天传输百分比还是零,我说网络这么慢么?怎么都不传输呢?其实我不知道,这是由于权限问题所致。我一般的修复方式是直接赋予777权限,或者直接使用su管理员登录,遇
- 含分布式电源的半不变量法概率潮流计算
chao189844
算法matlab
含分布式电源的半不变量法概率潮流计算程序CMPPF_IEEE34/calcuVD.m,399CMPPF_IEEE34/CalGCI.m,461CMPPF_IEEE34/CalM8.m,390CMPPF_IEEE34/CalPdf.m,694CMPPF_IEEE34/CM_MC_PLF.m,30546CMPPF_IEEE34/dataIn.m,3964CMPPF_IEEE34/formACY.m,2
- 华为OD机试 - 中文分词模拟器(Java 2024 D卷 100分)
哪 吒
华为od中文分词java
华为OD机试2024D卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试(JAVA)真题(D卷+C卷+A卷+B卷)》。刷的越多,抽中的概率越大,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述给定一个连续不包含空格字符的字符串,该字符串仅包含英文小写字母及英文标点符号(逗号、句号、分号),同时给定词库,对该字符串进行精确分
- Python 逻辑回归:开启分类问题的智慧之门
海燕李
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一、逻辑回归的魅力之源在机器学习的璀璨星空中,逻辑回归宛如一颗耀眼的明星,照亮了分类问题的求解之路。它之所以备受青睐,是因为其独特的理论架构和广泛的适用性。逻辑回归虽名为“回归”,但本质上是一种用于分类的强大算法。它巧妙地将线性关系与分类任务相结合,通过构建一个概率模型,来预测样本属于某个类别的可能性。这种对概率的估计能力,使得它在众多领域中脱颖而出。例如,在医疗诊断中,可预测患者是否患有某种疾病
- 第九课:大白话教你朴素贝叶斯
顽强卖力
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这节课咱们来聊聊朴素贝叶斯(NaiveBayes),这个算法名字听起来像是个“天真无邪的数学小天才”,但其实它是个超级实用的分类工具!我会用最接地气的方式,从定义讲到代码实战,保证你笑着学会,还能拿去忽悠朋友!一:朴素贝叶斯是啥?——当概率论遇上“天真”假设1.1定义:贝叶斯定理的“偷懒版”问题:你想判断一封邮件是不是垃圾邮件,或者一条评论是不是好评。贝叶斯定理(原版):[P(A|B)=\frac
- 从0开始学习R语言--Day31--概率图模型
Chef_Chen
学习
在探究变量之间的相关性时,由于并不是每次分析数据时所用的样本集都能囊括所有的情况,所以单纯从样本集去下判断会有武断的嫌疑;同样的,我们有时候也想要在数据样本不够全面时就能对结果有个大概的了解。例如医生在给患者做诊断时,有些检查需要耗费的时间很久,但仅仅凭借一些其他的症状,他就可以对病人患某种病有个大概的猜想,从而先做出一些措施来降低风险,毕竟等到疾病真正发生时可能会来不及。概率图模型便是能够同时进
- 贝叶斯算法:从概率推断到智能决策的基石
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算法算法
##引言在人工智能与机器学习的蓬勃发展中,贝叶斯算法以其独特的概率推理方式和动态更新的特性,在垃圾邮件过滤、疾病诊断、推荐系统等关键领域展现出强大的应用价值。本文将从概率论基础出发,深入解析贝叶斯算法的核心思想及其实现方式,揭示这一统计学方法如何演变为现代智能系统的决策利器。---##一、贝叶斯定理:概率之门的钥匙###1.1基本公式表述贝叶斯定理的数学表达式揭示事件间的关联关系:$$P(A|B)
- 清风数学建模个人笔记--模糊综合评价
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目录一、量二、分类三、模糊函数的三种表示方法四、应用:模糊综合评价(评判)一、量①确定性:经典数学(几何、代数)②不确定性:随机性(概率论、随机过程)灰性(灰色系统)模糊性(模糊数学)二、分类:偏小型:年轻、小、冷中间型:中年、中、暖偏大型:年老、大、热三、模糊函数的三种表示方法(1)模糊统计法(设计调查问卷,不推荐,主观性最弱)(2)借助已有的尺度(需要已有的指标,并能收集到数据)论域模糊集隶属
- 华为OD机试 - 最多等和不相交连续子序列 - 贪心算法(Python/JS/C/C++ 2025 B卷 100分)
哪 吒
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2025B卷华为OD机试统一考试题库清单(持续收录中)以及考点说明(Python/JS/C/C++)。专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述给定一个数列
- 华为OD机试 - 仿LISP运算(Python/JS/C/C++ 2025 B卷 200分)
哪 吒
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2025B卷华为OD机试统一考试题库清单(持续收录中)以及考点说明(Python/JS/C/C++)。专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述LISP语言
- 蚁群算法及其改进——全局路径规划
~夕上林~
优化算法算法
文章目录蚁群算法运行机制公式原理转移概率信息素更新步骤改进精英蚂蚁策略遗传算法+ACO程序参考文献蚁群算法蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是由意大利学者MarcoDorigo于1992年提出的一种群智能优化算法,其核心思想源于对蚂蚁群体觅食行为的仿生学模拟。通过模拟蚂蚁群体在觅食过程中通过信息素进行间接通信的行为机制,利用正反馈原理动态调整路径选择策略,最终在复杂搜索
- OSS客户端签名直传实践:Web端安全上传TB级文件方案(含STS临时授权)
大熊计算机
#阿里云前端安全
1.核心问题与架构设计(1)传统上传方案的瓶颈分析传统服务端中转上传存在三大致命缺陷:\begin{aligned}&\text{上传耗时}=\frac{\text{文件大小}}{\min(\text{客户端带宽},\text{服务端带宽})}\times2\\&\text{存储成本}=\text{临时存储}+\text{持久化存储}\\&\text{安全风险}=\text{长期密钥泄露概率}\t
- (二十一)YOLO 全解析:从实时目标检测到多任务视觉智能
只有左边一个小酒窝
深度学习YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
1YOLO的发展脉络与技术定位1.1发展脉络YOLOv1(2015年):将目标检测重新定义为单一回归问题,把输入图像划分为S×S网格,每个网格单元负责预测固定数量的边界框及对应的类别概率,直接从像素回归预测物体的边界框坐标和类别概率。但存在小目标检测能力弱、定位精度不足等局限。YOLOv2(2016年):引入批量归一化、锚框、维度集群等技术,还提出了高分辨率分类器、直接位置预测、细粒度特征融合、多
- 小公司的实习值得去吗,学到东西的概率大吗?
程序员
THELASTTIME初创公司值不值得去,能不能学到东西。其实可以首先对什么样的实习公司,什么样的公司实习排序。然后值不值得,在针对目前自身一个情况进行分析。实习公司分析实习最主要加分的公司无非就是那些大厂、知名厂、以及一些行业的龙头企业。毕竟大家毕业也都是想去这些公司嘛,知名公司可以拿的出手,并且薪资也高。如果这个求职的时候,大家有过一段同等级的公司的实习,面试官会认为你已经被同级水平的公司筛选
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement