yunsyz
yunsyz

css写的一个摘要样式

什么都不说了,先看效果图:

以上效果主要是用css+div做的.支持IE8及IE8以上版本.

代码:

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
    pageEncoding="UTF-8"%>
<%
	String path = request.getContextPath();
	String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";
%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>Insert title here</title>
<style type="text/css">
body,button,input,select,textarea{font:12px/1.5 tahoma,arial}
small,cite,code,em,th,i,b{font-size:1em;font-style:normal;font-weight:500}
.triangle {
position:absolute;
left:40%;
width:8px;
height:8px;
overflow:hidden;
font-size:0;
bottom:-11px;
background-color:#F3F3F3;
border-top:1px solid #D9D9D9;
border-left:1px solid #D9D9D9;
-o-transform: rotate(45deg);/* opera*/
-webkit-transform: rotate(45deg);/* chrome*/
-moz-transform: rotate(45deg);/* firefox*/
/*filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Matrix(M11=cos(roation),M12=-sin(roation),M21=sin(roation),M22=cos(roation),SizingMethod='auto expand');*/
filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.Matrix(sizingMethod='auto expand', M11=0.7071067812, M12=-0.7071067812, M21=0.7071067812, M22=0.7071067812)";/*IE*/
} 
.triangle_up {border:6px dashed transparent;border-bottom-color:#ABABAB;border-bottom-style:solid;position: absolute;display:inline-block;margin-top:4px;}
.triangle_down {border:6px dashed transparent;border-top-color:#ABABAB;border-top-style:solid;position: absolute;display:inline-block;margin-top:8px;}
.content_title {list-style: none;height:30px;padding-bottom:6px;border-bottom:1px solid #D9D9D9;}
.content_title li {font-size:20px;font-family:hiragino sans gb,microsoft yahei;display: inline;position: relative;float:left;margin-left:-30px;}
.content_main {background-color:#F3F3F3;border-bottom:1px solid #F2F2F2;margin-top: -12px;padding:10px 15px;}
.content_summary {display:inline;position:relative;padding:10px 15px 10px;font-size:14px;font-family:hiragino sans gb,microsoft yahei;}
.show_more{float:right;position:relative;cursor:pointer}
.summary {display:inline;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:normal;word-break:break-all;word-wrap:break-word;line-height:1.8;}
.ico_text {display:inline-block;cursor:pointer}

</style>
</head>
<body>
	<div>
		<ul class="content_title">
			<li>
				<a>摘要</a>
				<i class="triangle"></i>
			</li>
		</ul>
		<div class="content_main">
			<div class="content_summary">
				<span class="summary">
					新华网北京８月２３日电 国家主席习近平２１日至２２日对蒙古国进行国事访问，并在蒙古国国家大呼拉尔发表重要演讲。国际社会对习近平主席此访予以高度评价，认为习近平主席此访成果丰硕，意义重大，凸显了中国亲、诚、惠、容的周边外交理念，有力地推动了中蒙关系发展。
    蒙中经贸合作联委会蒙方主席、蒙古国副总理特尔比什达格瓦表示，他对习近平主席的演讲印象深刻，习近平主席关于中国历史、世界和平的叙述让他更加理解了中国和平发展的国策。习近平主席指出“独行快，众行远”，体现了中国帮助周边国家发展的诚意。蒙古国和中国是好邻居、好朋友，习近平主席对中蒙关系、国际关系的阐述非常重要。
    蒙古国国家大呼拉尔议员、环境与绿色发展部长桑加苏伦·奥云说，习近平主席的演讲“亲切友好、深入全面”。蒙古国与中国是邻国，两国各自的发展对彼此都很重要。她对习近平主席提出的中蒙和平友好、互利共赢的观点表示赞同，认为蒙中合作关系的提升能为亚洲地区其他国家提供借鉴。
    蒙古国国家大呼拉尔议员巴特其木格认为，习近平主席的演讲详细阐述了蒙中关系政策，并描绘了未来十年两国发展的方向。中国采取和平的周边外交政策，尊重邻国的主权和独立、历史和文化以及发展道路，并与邻国携手发展。习近平主席对中国周边外交政策的阐述会让蒙古国议员及更多蒙古国民众更加熟知、了解中国。
				</span>
				<a class="show_more">
					<span class="ico_text">更多</span>
					<i class="triangle_down"></i>
				</a>
			</div>
		</div>
	</div>
</body>
</html>


你可能感兴趣的:(jsp,filter,transform,三角形)

  • KV 缓存简介 dev.null AI缓存
    以下是关于KV缓存（Key-ValueCache）的简介，涵盖其定义、原理、作用及优化意义：1.什么是KV缓存？KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。其本质是：在生成序列时，缓存历史token的Key和Value矩阵，避免重复计算，从而显著减少计算量。2.为什么需要KV缓存？传统自注意力计算的问题在生成第t
  • 【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型 打酱油的葫芦娃 时序预测算法时序预测PatchTSTTransformer预训练微调表征学习
    《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch，发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
  • Transformer精选问答 EmbodiedTech 大模型人工智能transformer深度学习人工智能
    Transformer精选问答1Transformer各自模块作用Encoder模块经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块,分别是多头自注意力层,和前馈全连接层.多头自注意力层采用的是一种ScaledDot-ProductAttention的计算方式,实验结果表明,Multi-head可以在更细致的层面上提
  • 超越传统！wangEditor编辑器如何实现excel、ppt、pdf及word一键导入？ 2501_90699780 编辑器excelpowerpointumeditor粘贴wordueditor粘贴wordueditor复制wordueditor上传word图片
    要求：开源，免费，技术支持编辑器：wangEditor前端：vue2,vue3,vue-cli,html5后端：java,jsp,springboot,asp.net,php,asp,.netcore,.netmvc,.netform群体：学生,个人用户,外包,自由职业者,中小型网站,博客,场景：数字门户,数字中台,站群,内网，外网，信创国产化环境，web截屏行业：医疗，教育，建筑，政府，党政，国
  • 迁移学习入门 EmbodiedTech 人工智能大模型迁移学习人工智能机器学习
    迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。一般预训练模型具备复杂的网络模型结构；一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型，基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候，以transformer架构来划分：Encoder-Only:只有编码器部分的模型，代表：BERTDecoder-Only:只要解码器部
  • 使用LoRA微调LLaMA3 想胖的壮壮 深度学习人工智能
    使用LoRA微调LLaMA3的案例案例概述在这个案例中，我们将使用LoRA微调LLaMA3模型，进行一个文本分类任务。我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。步骤一：环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN，并验证GPU是否可用。importtor
  • 什么是机器视觉3D引导大模型 视觉人机器视觉 机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
    机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer）进行特征提取与融合。例如，油田机
  • GEE下载REMA strip和mosaic数据的python脚本 WiIsonEdwards pythonwindowslinux
    EarthEngineDataCatalog：https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog搜索REMA：importeeimportgeemapimportosimportwarnings#忽略所有警告warnings.filterwarnings("ignore")#下载REMAStrips数据（2m和8m）defdown
  • 【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割 985小水博一枚呀 论文解读深度学习transformer人工智能网络cnn
    【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割文章目录【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割2.Re
  • WPF 打开文件、文件夹，另存为文件 BeanGo WPFwpfc#开发语言
    打开文件代码：OpenFileDialogopenFileDialog=newOpenFileDialog();openFileDialog.Title="选择数据源文件";openFileDialog.Filter="txt文件|*.txt";openFileDialog.FileName=string.Empty;openFileDialog.FilterIndex=1;openFileDia
  • 【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning CV视界 Imagecaptioning学习transformer深度学习人工智能
    1.摘要遥感图像(RSI)字幕生成旨在为遥感图像生成有意义且语法正确的句子描述。然而,相比于自然图像字幕,RSI字幕生成面临着由于RSI特性而产生的额外挑战。第一个挑战源于这些图像中存在大量物体。随着物体数量的增加,确定描述的主要焦点变得越来越困难。此外,RSI中的物体通常外观相似,进一步复杂化了准确描述的生成。为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
  • 基于 SSM 架构的 JAVA 网络直播带货查询系统设计与 JSP 实践成果 2401_85702623 架构java开发语言
    第二章关键技术的研究2.1JSP技术介绍JSP技术本身是一种脚本语言，但它的功能是十分强大的，因为它可以使用所有的JAVA类。当它与JavaBeans类进行结合时，它可以使显示逻辑和内容分开，这就极大的方便了用户的需求。JavaBeans可以对JSP技术的程序进行扩展，从而形成新的应用程序，而且JavaBeans的代码可以重复使用，所以就便于对程序进行维护。JavaBean组件有内部的接口，可以帮
  • 深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析 深度学习
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
  • 关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制
    1）关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制2）小游戏Spine裁剪掉帧问题3）DedicatedServer性能问题4）.mp4视频放入RT进行渲染的性能分析闭坑指南这是第421篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。UWA社区主页：community.uwa4d.comUWAQ
  • 未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势 海宁不掉头发 人工智能软件工程人工智能人工智能软件工程笔记chatgpt
    未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径（一）算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代，字节跳动云雀模型通过动态结构优化，在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10，推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破，中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
  • 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换 Fansv587 Torch框架学习深度学习pytorch人工智能python经验分享
    转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集
  • 超全Java入门学习路线指南 Javaaaaaaaaaaa13 java开发语言前端springspringbooteclipsetomcat
    Java基础入门Java高级阶段数据库和JDBCHtml&JavascriptJsp&ServletStruts2框架讲解Spring框架讲解Hibernate框架讲解流行技术学习1、Java基础入门1、Java入门基础如果你没有任何的编程基础，那么本栏目的内容对你来说是至关重要的。打好基础，以后学习就会一帆风顺了。我们会先讲解了Java程序的开发环境的搭建、编写流程、工作原理等内容，接着学习有关
  • SpringMVC基本使用 沉下心来学技术 tomcatspringjava
    SpringMVC是什么？SpringMVC是Spring框架中的一个模块，用于构建基于MVC（Model-View-Controller）设计模式的Web应用程序。它分离了应用程序的业务逻辑、用户界面和用户输入，使开发更加模块化和易于维护。核心组件Model：负责封装应用数据，通常与业务逻辑交互。View：负责渲染数据，生成用户界面（如JSP、Thymeleaf）。Controller：处理用户
  • Spring Boot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南 好龙7575 springboot后端java
    SpringBoot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南一、核心概念对比1.本质区别维度过滤器（Filter）拦截器（Interceptor）规范层级Servlet规范（J2EE标准）SpringMVC框架机制作用范围所有请求（包括静态资源）只处理Controller请求依赖关系不依赖Spring容器完全集成SpringIOC容器执行顺序最先执行（
  • 本地运行chatglm3-6b 和 ChatPromptTemplate的结合使用 hehui0921 LangChainjava服务器前端
    importgradiofromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParserfromlangchain_community.llmsimportHuggi
  • 大模型黑书阅读笔记--第一章 53年7月11天 大模型黑书笔记人工智能自然语言处理语言模型
    cnn,rnn达到了极限，憋了三十年（这段时间已经有注意力了，并且注意力也加到了cnn，rnn中，但没啥进展）憋来了工业化最先进的transformertransformer的核心概念可以理解为混合词元（token），rnn通过循环函数顺序分析次元，而transformer模型不是顺序分析，而是将每个词元与序列中其他词元关联起来。为突破cnn的极限，注意力的概念出来了：cnn做序列处理时只关注最后
  • NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理人工智能
    在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。然而，二者在实际应用中有着明显的区别与联系，尤其在Transformer的Attention机制中，LN有着独特的优势。一、BN与LN的核心区别与联系1.BatchNormalization(BN)BN的思想源于一个叫
  • ### 深入解析：如何构建三角形并求解自顶向下的最小路径和 的基础—（构建三角形） 小学仔 leetcode动态规划java算法
    ####一、问题分析给定一个三角形`triangle`，要求找出自顶向下的最小路径和。每次移动只能到下一行相邻的节点（当前下标`i`或`i+1`）。例如，三角形如下时：```2346574183```####二、代码框架搭建#####1.输入处理与三角形构建```javaScannersc=newScanner(System.in);List>triangle=newArrayListrow=ne
  • 如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源 yxx122345 算法
    计算理论过程见：transformer中多头注意力机制的参数量是多少？1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿（7billion）。这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer）：词嵌入（TokenEmbeddings）位置编码（
  • SpringMVC @RequestHeader @CookieValue 处理获取请求参数的乱码问题 杨宸杨 SpringMVCjavajvm数据库
    SpringMVC@RequestHeader@CookieValue处理获取请求参数的乱码问题@RequestHeader@CookieValue什么是cookie通过POJO获取请求参数通过CharacterEncodingFilter处理获取请求参数的乱码问题get请求的乱码post请求乱码处理获取请求参数的乱码问题)@RequestHeader1.@RequestHeader是将请求头信息
  • 李开复：AI 2.0 时代的机遇 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中，深度学习作为人工智能的核心技术之一，推动了AI技术的飞速发展。然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
  • llama.cpp 和 LLM（大语言模型） 这个懒人 llama语言模型人工智能
    llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
  • Tomcat 新手入门指南：从零开始掌握安装与配置 超级小狗 tomcatjava
    Tomcat新手入门指南：从零开始掌握安装与配置一、Tomcat是什么？ApacheTomcat是一个开源的轻量级Web应用服务器，专为运行JavaServlet和JSP设计。它是初学JavaWeb开发的必备工具，也是企业级应用的常见选择。核心功能：处理HTTP请求、管理Servlet生命周期、支持动态网页渲染。适用场景：开发测试环境、中小型Web应用部署、微服务架构中的容器化组件。二、快速安装T
  • Apache Tomcat 新手入门指南：从安装到部署的全流程解析 小志开发 服务apachetomcatjava
    ApacheTomcat作为一款轻量级的JavaServlet容器，被广泛应用于开发和运行基于Java的Web应用程序（如Servlet和JSP）。对于刚接触Tomcat的开发者来说，快速掌握其基本操作至关重要。本文将从零开始，详细介绍Tomcat的安装、配置、部署及常见问题的解决方法，助你轻松入门。第一部分：环境准备与安装1.确认JDK环境Tomcat依赖Java运行环境，因此需提前安装JDK8
  • Tomcat新手入门指南：从零开始搭建Web服务器 xiaoyu❅ javatomcat前端服务器
    目录一、Tomcat是什么？二、快速安装指南1.环境准备2.下载安装3.验证安装三、目录结构解析四、第一个Web应用部署1.创建标准目录结构2.编写测试JSP3.部署方式对比五、核心配置详解1.修改端口号2.配置虚拟主机3.JVM参数优化六、常用操作命令七、常见问题排查1.端口冲突2.应用热更新失败3.内存溢出八、最佳实践建议九、学习资源推荐一、Tomcat是什么？ApacheTomcat是一个开
  • tomcat基础与部署发布 暗黑小菠萝 Tomcat java web
    从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。 做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。 一、Tomcat安装     安装方式：①运行.exe安装包      &n
  • 网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
    1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
  • [信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
          如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题   如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?    是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?  &n
  • 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码 商人shang mavendebug查看源码tomcat-plugin
    *首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
  • 大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
    大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简 要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
  • cache 服务器 小猪猪08 cache
    Cache   即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。 　　1.Cache   是怎么样工作的? 　　Cache   是分配在服务器上
  • mysql存储过程 香水浓 mysql
    Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
  • CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScriptUI框架Ajaxcss
      CSS的class、id、css文件名的常用命名规则     (一)常用的CSS命名规则 　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
  • 全局数据源 AILIKES javatomcatmysqljdbcJNDI
    实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
  • MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
    MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
  • JAVA的getBytes()方法 bijian1013 javaeclipseunixOS
        在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！      String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
  • AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScriptAngularJSCookies
            如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。         幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
  • [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
    Maven聚合   在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
  • 【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
      1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
  • linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
    在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
  • unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频unity资料unity自学unityunity教程
    问：unity中运用Resources.Load的方法？ 答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
  • 线段树-入门 bylijinnan java算法线段树
    /** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
  • 全选与反选 chicony 全选
      <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
  • vim一些简单记录 chenchao051 vim
    mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc   1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？       答：在vimrc中加入set backspace=2   2、问：如何控制tab键的缩进？       答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
  • Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键sublime
    [size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
  • php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
    在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容  复制代码代码如下: <?  $a="ABC";  $b =&$a;  echo
  • SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
    Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
  • 对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法ssh活动
    软件设计的宏观与微观    软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
  • 同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
    同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。   同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。 场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。   异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。 实现：
  • Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
    實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
  • Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
    Hibernate中的缓存   一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
  • 对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP架构延迟加载
    形象化设计模式实战     HELLO!架构   一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。 延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。     二、实现延迟加载 实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
  • xml 验证 pengfeicao521 xmlxml解析
    有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str =       "Jamey&#52828;&#01;&#02;&#209;&#1282
  • div设置半透明效果 spjich css半透明
    为div设置如下样式：   div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}        说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
  • 你真的了解单例模式么？ w574240966 java单例设计模式jvm
        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他