- 三国萌将
风檐展书读_d1b0
全新三国,全新演绎!游戏采用新一代Unity3d引擎、实时打击计算等众多技术,通过最轻松的操作即可体验到策略战斗、双技能战斗、多角色养成和搞笑幽默的三国故事等内容。清新呆萌画风,爆笑穿越剧情,让你尽可任性耍酷扮傻,活力四射。萌趣的风格,反转的故事,为玩家全新打造专属于你的爆笑三国。
- 响应式电子邮件设计指南:MJML实践教程
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:响应式设计在电子邮件领域至关重要,确保邮件内容在各种设备上均能良好显示。MJML(MailjetMarkupLanguage)是一个专门用于创建响应式电子邮件模板的开源标记语言。本示例详细介绍了如何使用MJML来设计自适应的邮件模板,涵盖安装工具、使用预定义组件、编译HTML代码等关键步骤。通过实际操作MJML的预定义组件如mj-head、mj-body、mj
- PyQt5窗口背景设置全攻略:三种方法实现精美界面
QSS样式表法(最常用)特点:声明式语法、支持CSS特性、子控件自动继承样式1.纯色背景设置创建主窗口并设置黄色背景win=QMainWindow()win.setObjectName("MainWindow")win.setStyleSheet("#MainWindow{background-color:yellow}")2.背景图片设置(自适应尺寸)使用border-image实现背景图平铺w
- 强背光干扰拒识率↓82%!陌讯多模态融合算法在智慧安防的实战优化
摘要针对边缘计算优化在复杂光照场景的鲁棒性挑战,本文解析陌讯视觉算法的多模态融合架构。实测显示,在背光、遮挡等极端条件下较基线模型误报率降低82%,部署时延C(特征提取分支)B[红外输入]-->CC-->D{自适应融合模块}D-->E[动态决策引擎]E-->F[置信度分级输出]2.2核心算法实现动态特征聚合公式:Ffusion=∑i=1Nαi⋅ϕ(Vrgb⊕Tir)其中αi为光照强度自适应的权重系
- YOLO13:基于超图增强自适应视觉感知的实时目标检测
alpszero
YOLO计算机视觉应用目标检测人工智能计算机视觉YOLO13
YOLO13:基于超图增强自适应视觉感知的实时目标检测论文:YOLOv13:Real-TimeObjectDetectionwithHypergraph-EnhancedAdaptiveVisualPerception代码:https://github.com/iMoonLab/yolov13YOLOv13主要技术YOLOv13新一代实时检测器,集卓越性能与效率于一身。YOLOv13系列包含四种变
- 自适应滤波技术:信号处理与去噪实战
DataInnovator
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:自适应滤波是信号处理中用于消除噪声和提升信号质量的技术。该压缩包包含多种自适应滤波相关的资源,如MATLAB代码文件和音频样本。自适应滤波算法通过动态调整滤波器参数来适应信号变化,优化滤波性能。其中,Wiener自适应滤波器是常见的实现方式。谱减法作为自适应去噪的一种策略,利用信号在频域中的不同分布特性进行降噪。用户可以通过执行代码和使用GUI来测试和观察自适
- 【语音去噪】基于IIR+FIR+自适应滤波LMS语音去噪附Matlab代码
天天Matlab代码科研顾问
matlab语音识别开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,求助可私信。内容介绍语音去噪是语音信号处理领域中的一个核心问题,其目标是从含噪语音信号中有效地去除噪声成分,从而提高语音质量和可懂度。传统的语音去噪方法,如谱减法、维纳滤波等,存在诸多不足,例如音乐噪声、残余噪声等问题。近年来,基于I
- 动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径
GEO优化助手
GEO优化AI搜索优化生成式引擎优化知识图谱人工智能ai搜索引擎
动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径一、动态知识图谱的定义与技术背景1.定义与特性动态知识图谱(DynamicKnowledgeGraph,DKG)是一种基于图的语义网络,通过实体-关系-属性的三元组结构描述现实世界中的知识,并具备以下核心特性:实时性:通过API接口、爬虫技术或用户行为日志实时捕获最新数据(如产品参数更新、用户评价、市场趋势)。自适应性:利用机器学习算法(如图神经网络、
- 无源域自适应综合研究【2】
这篇论文聚焦于无监督无源域适应(SFUDA),全面梳理了该领域的研究现状与未来方向。SFUDA使预训练模型在无需访问原始训练数据的情况下,适应一个新的未标记域。迁移学习可分为三种不同的范式(i)归纳式迁移学习,其中目标任务与源任务不同,但目标域的标签是可获取的。(ii)无监督迁移学习,其中目标任务与源任务不同,且源域和目标域的标签均不可获取。(iii)直推式迁移学习,其中源任务和目标任务是相同的但
- LightRAG进阶:跨域知识库构建与Agent协同推理实战
目录一、架构演进:从单域RAG到跨域智能体协同二、跨域知识库构建实战(四步落地)步骤1:异构数据联邦接入步骤2:增量更新热加载机制三、Agent协同推理引擎(工业级代码)核心Agent结构(TypeScript实现)流式响应处理(WebSocket实现)四、性能压测数据(百万级文档场景)五、生产级部署方案(安全合规)安全审计关键点K8s部署拓扑六、技术前瞻:通往自适应RAG框架附录:完整技术图谱如
- 【论文精读】AGCRN-自适应图卷积循环神经网络
打酱油的葫芦娃
时序预测算法时空预测GCNGRUAGCRN交通预测
AGCRN模型是新南威尔士大学和悉尼科技大学的Bai等人发表在NeurIPS2020NeurIPS2020NeurIPS2020会议上的自适应图卷积循环神经网络,论文题目为:《AdaptiveGraphConvolutionalRecurrentNetworkforTrafficForecasting》,文章地址为:
- Transformer危!谷歌MoR架构发布:内存减半推理速度还翻倍
2501_92765346
transformer架构深度学习
超越Transformer,谷歌推出全新底层架构——Mixture-of-Recursions(MoR),注意不是MoE,它能推理速度提高2倍,而KV内存直接减半!而且AllinOne,首次在单一框架中实现,用同一组参数处理不同任务的同时,进行动态分配计算资源。就像给LLM开了个双层增强buff,模型性能和效率全都要。谷歌DeepMind联合KAISTAI、Mila人团队通过统一参数共享、自适应递
- Unity UI的未来之路:从UGUI到UI Toolkit的架构演进与特性剖析(1)
伽蓝_游戏
unityui架构游戏引擎游戏c#.net
第一章:全面的特性对决——一份来自官方的详细评测报告在Unity引擎的UI开发领域,开发者主要面对两种核心技术选型:成熟且深度集成的UGUI(UnityUI)系统,以及代表未来方向、以性能和现代工作流为设计目标的UIToolkit。两者在底层架构、工作流程、性能模型和功能覆盖上存在本质差异。本章将基于详细的功能特性对比,对二者进行深入的技术分析,为开发者在项目初期做出合理的技术选型提供依据。核心差
- Unity UI的未来之路:从UGUI到UI Toolkit的架构演进与特性剖析(2)
伽蓝_游戏
unityui架构游戏引擎游戏c#.net
第二章:初识新王——UIToolkit的核心理念与架构剖析在第一章中,我们通过详尽的特性对比,清晰地看到了UIToolkit作为“新王”所展现出的、在性能和现代化工作流上的巨大潜力。然而,要真正理解并驾驭这把未来的“神兵利器”,我们必须更进一步,深入其内部,系统性地剖析它的核心设计理念、底层架构和关键技术特性。这一章,我们将正式踏上对UIToolkit的探索之旅,揭示其“Web技术启发”背后的真正
- 7、开启C与Unity 3D的编程之旅
珊珊333333
UnityC#Unity3D编程基础
开启C#与Unity3D的编程之旅1.前期准备在进行每一个教程之前,都有一个名为Scene的场景文件。在整个学习过程中,教程通常从下载项目中的Scene文件开始。打开场景的方法有两种:-直接在项目面板的Assets目录下双击场景图标。-选择File→OpenScene来打开项目中的任何场景。2.学习回顾与要点创建并将新的C#文件分配给对象并不复杂,在Unity3D编辑器中有多种方法可以实现。添加代
- MySQL索引机制解析:B+树、索引类型与优化策略
hdzw20
mysql复习mysqlb树数据库
MySQL索引机制解析:B+树、索引类型与优化策略索引是MySQL数据库中提高查询效率的关键。深入理解索引的底层机制、不同类型及其优化策略,对于数据库性能调优和面试准备都至关重要。本文将围绕B+树、聚簇索引与非聚簇索引、索引下推、覆盖索引以及自适应哈希索引等核心概念进行阐述。1.B+树vsB树:为何MySQL选择B+树?B树(B-tree)和B+树(B±tree)都是常用的多路平衡查找树,它们旨在
- instantiate 卡顿严重_Unity3D研究院之利用缓存池解决Instantiate慢的问题(七十三)...
weixin_39992312
instantiate卡顿严重
Unity3D做项目有三个地方处理不好游戏整体就会出现卡顿的问题。2.角色放技能的时候卡尤其是放群体攻击技能时,因为每个人身上都要产生一个技能特效。技能都是用粒子特效做的,虽然Unity中粒子特效也是一个GameObject.但是ParticleSystem这个组件太特殊了。Instantiate以后会自动的执行脚本的初始化工作,ParticleSystem组件肯定也是个脚本,虽然我们看不到它实现
- instantiate 卡顿严重_利用缓存池解决Instantiate慢的问题
weixin_39958100
instantiate卡顿严重
Unity3D做项目有三个地方处理不好游戏整体就会出现卡顿的问题。1.NGUI直接打开界面卡,建议看看这一篇文章http://www.xuanyusong.com/archives/2799(本文就不赘述了)2.角色放技能的时候卡尤其是放群体攻击技能时,因为每个人身上都要产生一个技能特效。技能都是用粒子特效做的,虽然Unity中粒子特效也是一个GameObject.但是ParticleSystem
- 【转】Unity3.5是一次较大的更新.它包含的新功能和改进会让你爱不释手.
SODASTUDIO
Unity3D
Shuriken粒子系统内建寻路系统升级遮挡裁切和增加LOD系统谷歌Chrome浏览器的NativeClient支持线性空间照明和HDR主要的新功能AdobeFlash:现在版本支持AdobeSWF格式的Flash输出(预览版).有关Flash预览版相关问题见:http://unity3d.com/unity/publishing/flash新的粒子系统-"Shuriken".可以手动控制时间线来
- 基于 Vue3 + ECharts 实现渐变分段折线图:支持动态区间、响应式渲染与颜色控制
saadiya~
echarts信息可视化前端
在数据可视化项目中,折线图是最常见的图表类型之一,而通过颜色分段渐变可以让用户更加直观地感知数据的变化趋势和区间风险。本文将带你实战一个基于Vue3+ECharts的渐变分段折线图组件,支持传入valueList控制每段颜色,适配多种数据类型,实现图表的动态更新与响应式自适应。一、效果预览与场景说明该组件可应用于以下场景:空气质量指标(AQI)路况拥堵指数(如:0-0.5畅通,0.5-1一般,1-
- Java性能监测工具JMC的使用介绍
一、JMC介绍JMC是源自JRockitJVM的一套监控和管理工具,Oracle在发布JAVA7u4(Java7Update40)时将其包含在JDK中,用户不再需要单独下载。使用JMC可以监视和管理Java应用程序,不会导致相关工具类的大幅度性能开销,它使用为Java虚拟机(JVM)的普通自适应动态优化收集的数据。官方地址:https://www.oracle.com/java/technolog
- Flutter瀑布流布局深度实践:打造高性能动态图片墙
本文将深入探讨如何在Flutter中实现高性能瀑布流布局,解决动态高度内容展示的核心难题,并带来卓越的用户体验。引言:瀑布流布局的魅力瀑布流布局(Pinterest-stylelayout)已成为现代应用展示图片和内容的黄金标准。它通过错落有致的排列方式,自适应内容高度的特点,以及无限滚动的交互体验,为用户创造了流畅自然的浏览感受。在Flutter中实现高性能瀑布流需要解决几个核心挑战:动态高度计
- 新手入门必备:游戏引擎推荐指南
哈喽,大家好呀,淼淼又来和大家见面啦,在数字娱乐时代,游戏开发已成为许多创意和技术爱好者的梦想之旅。对于刚刚踏足这片神奇领域的“新手小白”来说,选择一个合适的游戏引擎是开启游戏创作大门的关键。游戏引擎是游戏开发的核心工具,它集成了图形渲染、物理模拟、动画系统、音频处理、脚本编程等众多功能,大大简化了游戏开发的复杂度。下面,我们就来为初学者推荐几款易上手、功能强大的游戏引擎。1.Unity3D推荐理
- 【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族:SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
AI_DL_CODE
人工智能python梯度下降优化器SGDAdamPyTorch
摘要:本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络,构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑,从1951年的SGD到2018年的AdamW,揭示技术迭代逻辑;通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制,解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析,阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- [论文]基于强化学习的控制输入非线性水下机器人自适应神经网络控制
王莽v2
机器人神经网络神经网络算法控制器
[论文]基于强化学习的控制输入非线性水下机器人自适应神经网络控制摘要本文研究了在水平面内运动的全驱动自主水下机器人的轨迹跟踪问题。在我们的控制设计中考虑了外部干扰、控制输入非线性和模型不确定性。基于离散时间域的动力学模型,两个神经网络(包括一个临界神经网络和一个作用神经网络)被集成到我们的自适应控制设计中。引入临界神经网络来评价设计的控制器在当前时间步长内的长期性能,并利用作用神经网络来补偿未知动
- 【舰艇控制】基于matlab具有不确定性和扰动的水面舰艇的自适应有限时间平滑非线性滑模跟踪控制【含Matlab源码 13748期】复现含文献
海神之光
Matlab路径规划(进阶版)matlab
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进;个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式Matlab毕设:Matlab毕设系列–说明期刊发表:发表北大核心,SCI不是梦!!⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(进阶版)②付费专栏Matlab路径规划(初级版)⛳️关注
- Unity3D中常用的数据结构总结与分析
七大黍
Unity技术文章Unity3D培训Unity3D游戏Unity培训Unity教程
今天来给大家介绍U3D时经常用到的数据结构和各种数据结构的应用场景吧。1.几种常见的数据结构这里主要总结下小匹夫在工作中常碰到的几种数据结构:Array,ArrayList,List,LinkedList,Queue,Stack,Dictionary数组Array:数组是最简单的数据结构。其具有如下特点:数组存储在连续的内存上。数组的内容都是相同类型。数组可以直接通过下标访问。数组Array的创建
- 智慧城管新突破:陌讯动态量化技术实现端侧模型压缩20倍
2501_92487735
目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测边缘计算
开篇痛点深夜暴雨中的违规占道经营检测误报率超60%,光照反射干扰导致传统YOLOv5召回率暴跌——这是某省会城市智慧城管项目的真实困境。当算法工程师面对复杂城市场景时,环境干扰、小目标密集、实时性要求构成三重技术难关。技术解析:陌讯自适应多模态架构传统单阶段检测器在雨天场景失效的核心原因,在于固定感受野难以适应尺度突变目标。陌讯算法引入动态梯度调制机制,通过特征金字塔的跨层权重自适应调整,显著提升
- 解锁Prompt+DevOps新姿势:终端系统重塑的三大核心策略
文章目录引言:Prompt驱动的DevOps范式迁移核心策略一:智能决策流水线构建横向架构对比纵向实现流程Python实现示例核心策略二:自适应终端部署体系TypeScript客户端实现YAML部署配置模板核心策略三:智能运维闭环构建安全审计实现方案性能对比分析技术前瞻性分析附录:完整技术图谱技术架构部署验证引言:Prompt驱动的DevOps范式迁移在云原生与AI工程化交汇的今天,Prompt技
- 2025前端面试题全攻略:高频考点解析与实战指南
助力金三银四跳槽季,覆盖90%大厂核心考点,技术进阶+面试技巧双提升一、HTML/CSS核心篇1.语义化与布局实战问题1:如何用HTML5语义化标签优化新闻详情页?答案要点:使用包裹主体内容,划分章节标记发布时间,+处理图文SEO优势:提升关键内容权重,增强可访问性问题2:实现等间距三栏布局(中间自适应).container{display:flex;gap:20px;/*关键:替代margin方
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不