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- 整合后的企业MSTP高级实验拓扑(全互联结构)【华为eNSP MSTP进阶实验拓扑(企业级多层设计)005】说明
韩公子的Linux大集市
二网络AiOps华为服务器运维
文章目录整合后的企业MSTP高级实验拓扑(全互联结构)拓扑关键说明数据流验证方法VLAN10数据流验证(红色路径)VLAN20数据流验证(蓝色路径)VLAN30数据流验证(绿色路径)拓扑优势整合后的企业MSTP高级实验拓扑(全互联结构)graphLR%%核心层设备CORE1[[CORE1S12700VLAN10根桥]]:::coreCORE2[[CORE2S12700VLAN20根桥]]:::co
- GEE数据集:全球地下水生态系统 (GDEs)数据集(30m分辨率)
此星光明
GEE数据集专栏数据库人工智能gee地下水水数据集全球
目录地下水的全球生态系统(GDEs)简介代码代码链接APP链接结果引用许可网址推荐0代码在线构建地图应用机器学习地下水的全球生态系统(GDEs)简介地下水是最广泛的液态淡水来源,但它在支持多样化生态系统方面的关键作用却往往不被人们所认识。在许多地区,依赖地下水的生态系统(GDEs)的位置和范围在很大程度上仍不为人所知,导致保护措施不足。该数据集提供了一张高分辨率(约30米)的GDEs地图,揭示了全
- 【WRFDA教程第二期】运行WRFDA 3DVAR/4DVAR数据同化
目录一、准备阶段:下载并解压测试数据二、运行3DVAR教学实验日志分析(wrfda.log)进阶实验建议:对比不同设置的影响输出文件说明三、运行4DVAR教学实验步骤1:准备工作目录与环境变量步骤2:链接可执行文件与输入数据步骤3:配置namelist.input步骤4:可选-使用边界条件控制变量(var4d_lbc)如果使用PREPBUFR格式观测数据运行WRFDA4DVAR输出文件说明另:运行
- 数据结构与算法领域线性探测的性能分析
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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!
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一、实验原理(一)硬件原理在单片机LED流水灯实验中,硬件连接相对较为简单。通常将多个LED灯的阳极或阴极连接在一起,形成共阳极或共阴极的连接方式,另一端分别连接到单片机的I/O端口。以共阴极连接为例,当单片机对应端口输出高电平时,LED灯点亮;输出低电平时,LED灯熄灭。为了保护LED灯不因电流过大而损坏,一般在每个LED支路中串联一个限流电阻,阻值通常在几百欧姆左右,例如常用的220Ω电阻。(
- 《深度学习》—— PyTorch的介绍及PyTorch的CPU版本安装
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文章目录一、PyTorch的简单介绍二、pytorch的CPU版本安装三、torch、torchvision、torchaudio三个库的介绍一、PyTorch的简单介绍PyTorch是一个由FacebookAI实验室开发的深度学习框架,它基于Python,并提供了高效的GPU加速和灵活的模型定义能力。1.PyTorch的基本特点动态计算图:PyTorch采用动态计算图的方式,这意味着计算图是在运
- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
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当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
- AI大模型探索之路-训练篇15:大语言模型预训练之全量参数微调
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系列篇章AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Transforme
- C语言中的内存管理 掌握动态分配的技巧
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在C语言编程中,内存管理是一项至关重要的技能。它直接关系到程序的性能和稳定性,特别是在处理大型数据集或需要灵活内存布局的场景下。其中,动态内存分配是C语言内存管理的一个重要组成部分,它允许程序在运行时根据需要请求和释放内存,从而提高了内存的利用率和程序的灵活性。本文将深入探讨C语言中的动态内存分配技巧,帮助开发者更好地掌握这一核心技能。一、动态内存分配概述在C语言中,动态内存分配主要通过标准库函数
- Python环境搭建:从零开始配置开发环境
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一、为什么你需要学会搭建Python环境?1.Python是什么?它能做什么?想象Python就像一把“万能工具刀”——无论是想做个网站、分析数据、写个小游戏,还是研究人工智能,它都能帮你搞定。比如:豆瓣、Instagram的后台用了Python科学家用Python分析实验数据连ChatGPT的开发者也会用到Python库2.为什么环境配置这么重要?举个生活例子就像做菜前要先准备好锅和调料,写Py
- YOLOv11安全检测项目_人员、安全帽、安全服、普通服装、头部、模糊服装、模糊头部目标检测
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YOLOv10与YOLOv11安全检测项目项目概述Safety本项目基于SF数据集(50,559张图像/7类别)对YOLOv10和YOLOv11模型进行对比研究,重点优化安全帽、安全服及模糊目标的工业场景检测性能。核心要素组件配置说明模型架构YOLOv10vsYOLOv11双模型对比数据集[SF)检测类别人员、安全帽、安全服、普通服装、头部、模糊服装、模糊头部训练参数•迭代周期:100epochs
- 如何使用Nvivo的编码比较查询功能??
编码比较查询功能Nvivo的编码比较查询功能是一个强大的工具,能够帮助用户比较和分析在不同编码或不同数据集之间的差异。这一功能主要用于分析不同编码者或不同时间段、不同变量下的编码一致性,或者对比不同组别的数据内容,帮助研究者深入理解数据背后的潜在模式,并提升质性研究的可靠性。一、原理编码比较查询功能的核心原理是对比不同编码者对相同数据的编码情况,或者同一编码者在不同时间段的编码情况。通过这种对比,
- 五度调值与五声音阶的关联
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五度调值与五声音阶的关联:跨学科认知研究摘要本文系统考察赵元任五度标调法与中国传统五声调式(宫-商-角-徵-羽)的认知同构性。通过语音学实验与音乐理论分析,揭示两者在数理结构/感知机制和文化原型上的深层关联。研究结合对数频率映射、Sigmoid平滑模型等计算方法,提出跨模态音高认知的统一解释框架,为语言与音乐的协同演化提供实证支持。1.引言1.1研究背景五度制标调法:赵元任(1930)创立的5级相
- 蒙特卡洛方法:随机抽样的艺术与科学
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本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!蒙特卡洛算法(MonteCarloMethod)是一类基于随机抽样解决确定性问题的计算方法,其核心思想是:通过大量随机实验的统计结果逼近复杂数学问题的解。它得名于摩纳哥的蒙特卡洛赌城(象征随机性),由冯·诺依曼、乌拉姆等科学家在曼哈顿计划中首次系统化应
- R语言程序包开发与应用
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- 基于Python的智能语音识别系统设计
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引言语言是人类最原始直接的一种交流方式,通俗易懂、便于理解。随着科技的发展,语言交流不再只存在于人与人之间,如何让机器“听懂”人类的语言并做出反应成为人工智能的重要课题,语音智能交互技术应运而生。作为其中重要一环的语音识别技术近年来不断发展,走出了实验室,随着人工智能进入人们的日常生活中。当今市场上语音识别技术相关的软件、商品涉及人类生活的方方面面,语音识别的实用性已经得到充分的印证。如今语音识别
- 从 MDM 到 Data Fabric:下一代数据架构如何释放 AI 潜能
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从MDM到DataFabric:下一代数据架构如何释放AI潜能——传统治理与新兴架构的范式变革与协同进化引言:AI规模化落地的数据困境在人工智能技术快速发展的今天,企业对AI的期望已从“单点实验”转向“规模化落地”。然而,Gartner数据显示,仅有20%的AI项目能够真正实现工业化部署,其核心瓶颈在于数据质量、实时性和治理复杂性。传统主数据管理(MDM)虽能解决基础数据标准化问题,但在应对多源异
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- 计算机导论与计算机组成原理关系,计算机组成原理
一、课程简介课程中文名称:《计算机组成原理与汇编语言》课程英文名称:Computerprincipleandassemblylanguage课程编号:ZYB08003课程性质:专业必修课学时数:54学时(其中授课学时,课堂实验学时,讨论学时,自学学时)学分:3学分适用专业:计算机科学与技术课程的主要任务本课程的作用是通过课堂理论学习和实际操作训练,使学生掌握计算机硬件组成的基本原理、汇编语言程序设
- 字符串接龙 /单词接龙 (BFs C#
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卡码网110和力扣127和LCq108题都是一个解法这两道题乍一看在结果处可能不一样力扣要求字符串里边必须包含对应的最后一个字符而110不需要最后一个字符但是在实验逻辑上是一致的只是110需要把如果在set中找不到最后一个字符就直接返回0的逻辑删去就可以了这就是两道题的区别110.字符串接龙题目描述字典strList中从字符串beginStr和endStr的转换序列是一个按下述规格形成的序列:1.
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个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:从“能用”到“可用”的时代跃迁过去一年中,大语言模型(LLMs)实现了从实验室“黑科技”到企业场景“生产力”的巨大跃迁。无论是通用问答、客户支持、文本生成、知识库问询,还是代码辅助、财报分析,大模型的边界已快速渗透到各行各业。然而,许多企业在试图将ChatGPT或DeepSeek等模型引入自己的业务系统时却发现:在线服务存在数据泄露风险;响
- LLaVA-1.5:强大的多模态大模型(包含论文代码详解)
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1.概述LLaVA是一个由威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院和哥伦比亚大学的研究人员开发的大型语言和视觉助手。它是一个端到端训练的大型多模态模型,结合了视觉编码器和语言模型,用于通用的视觉和语言理解。微软研究院、威斯康星大学的研究人员在LLaVA基础之上,继续开源了LLaVA-1.5版本。与前一代相比,LLaVA-1.5引入了跨模态连接器和特定格式的学术视觉问答数据集,全面提升了多模态理解和生成能
- 基数排序的Dart实现:Flutter开发中的排序方案
基数排序的Dart实现:Flutter开发中的排序方案关键词:基数排序、Dart、Flutter、排序算法、非比较排序、桶排序、时间复杂度摘要:本文将深入探讨基数排序算法在Dart语言中的实现,特别关注其在Flutter开发中的应用场景。我们将从基本原理出发,逐步分析基数排序的工作机制,提供完整的Dart实现代码,并通过实际案例展示如何在Flutter项目中使用这种高效的排序算法来处理大规模数据集
- AutoMedPrompt的技术,自动优化提示词
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AutoMedPrompt的技术,自动优化提示词让大语言模型在医学答题方面的表现大幅提升,甚至能让开源模型在某些医学数据集上超过GPT-4等商业模型。AutoMedPrompt原理深度解析与实例说明一、核心原理:文本梯度驱动的提示词优化1.传统提示工程的痛点手动设计提示词依赖专家经验,难以覆盖医学领域的复杂性(如不同专科考点、病例变异)。固定提示词(如CoT思维链)无法动态适应具体问题,可能引入无
- pandas-数据清洗
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数据清洗数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况,如果要使数据分析更加准确,就需要对这些没有用的数据进行处理。数据清洗与预处理的常见步骤:缺失值处理:识别并填补缺失值,或删除含缺失值的行/列。重复数据处理:检查并删除重复数据,确保每条数据唯一。异常值处理:识别并处理异常值,如极端值、错误值。数据格式转换:转换数据类型或进行单位转换,
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TUM数据集准备+RGB-D运行从这个网址下载tum数据集[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download]并且解压缩。使用python脚本关联RGB图像和深度图像[associate.py],[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools].我们已经提供了一
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s