- day15|前端框架学习和算法
universe_01
前端算法笔记
T22括号生成先把所有情况都画出来,然后(在满足什么情况下)把不符合条件的删除。T78子集要画树状图,把思路清晰。可以用暴力法、回溯法和DFS做这个题DFS深度搜索:每个边都走完,再回溯应用:二叉树搜索,图搜索回溯算法=DFS+剪枝T200岛屿数量(非常经典BFS宽度把树状转化成队列形式,lambda匿名函数“一次性的小函数,没有名字”setup语法糖:让代码更简洁好写的语法ref创建:基本类型的
- 图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战
周童學
数据结构与算法深度优先算法图论
图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战图论问题是算法面试中的高频考点,本博客将通过四道LeetCode经典题目(均来自"Top100Liked"题库),深入讲解图论的核心算法思想和实现技巧。涵盖DFS、BFS、拓扑排序和前缀树等知识点,每道题配有Java实现和易错点分析。1.岛屿数量(DFS遍历)问题描述给定一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的二维网格,计算岛屿的数量。岛屿由水平或
- 【Linux】线程——线程池、线程池的实现、线程安全的线程池、单例模式的概念、饿汉和懒汉模式、互斥锁、条件变量、信号量、自旋锁、读写锁
鳄鱼麻薯球
Linuxlinux安全单例模式
文章目录Linux线程7.线程池7.1线程池介绍7.2线程池的实现7.3线程安全的线程池7.3.1单例模式的概念7.3.2饿汉和懒汉模式8.常见锁使用汇总8.1互斥锁(Mutex)8.2条件变量(ConditionVariable)8.3信号量(Semaphore)8.4自旋锁(SpinLock)8.5读写锁(Read-WriteLock)Linux线程7.线程池 线程池是一种多线程编程中的技术
- ZooKeeper在Hadoop中的协同应用:从NameNode选主到分布式锁实现
码字的字节
hadoop布道师分布式zookeeperhadoop分布式锁
Hadoop与ZooKeeper概述Hadoop与ZooKeeper在大数据生态系统中的核心位置和交互关系Hadoop的架构与核心组件作为大数据处理的基石,Hadoop生态系统由多个关键组件构成。其核心架构主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator)两大模块。HDFS采用主从架构设计,由NameNo
- 算法入门:BFS与DFS详解(C++实现)
Jay_515
算法算法
深度优先与广度优先是算法世界的两大基石,掌握它们如同获得探索算法宇宙的钥匙一、初识BFS与DFS什么是BFS和DFS?BFS(广度优先搜索):逐层遍历数据结构,先访问离起点最近的节点DFS(深度优先搜索):沿着分支深入到底部,再回溯探索其他分支核心应用场景算法典型应用场景BFS最短路径问题、社交网络好友推荐、连通块分析DFS路径存在性判断、拓扑排序、解决回溯问题、图连通性检测二、BFS算法详解算法
- HDFS常用命令
BenChuat
大数据学习hdfshadoop大数据
常用命令说明:-put和-get:上传和下载文件,是HDFS和本地文件系统交互的关键命令。-rm和-mkdir:删除和创建文件/目录,-rm支持递归删除。-ls和-cat:文件查看操作中最常用的命令,分别用于列出文件和查看内容。权限管理:通过-chmod、-chown和-chgrp命令对HDFS文件的权限、所有者和所属组进行管理。检查文件状态:通过-stat和-checksum命令,可以查看文件的
- Hadoop中MapReduce和Yarn相关内容详解
接上一章写的HDFS说,Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的一个平台,上一章介绍了分布式存储,这一章介绍一下分布式计算——MapReduce。一、MapReduce设计理念map——>映射Reduce——>归纳mapreduce是一种必须构建在hadoop之上的大数据离线计算框架。因为mapreduce是给予磁盘IO来计算存储文件的,所以它具有一定的延时性,因此一般用来处理离线
- 226. 翻转二叉树
bbruyew
力扣刷题数据结构算法深度优先leetcodec语言
题目给你一棵二叉树的根节点root,翻转这棵二叉树,并返回其根节点。解题思路DFS广度有限搜索层序遍历二叉树,遍历过程中交换左右子树代码/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*structTreeNode*left;*structTreeNode*right;*};*//*DFS广度有限搜索层序遍历二叉树,遍历过程中交换左
- 大数据领域Hadoop集群搭建的详细步骤
AI天才研究院
ChatGPT实战ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶大数据hadoop分布式ai
大数据领域Hadoop集群搭建的详细步骤关键词:Hadoop集群、HDFS、YARN、大数据平台、分布式系统、集群配置、故障排查摘要:Hadoop作为大数据领域的基石框架,其集群搭建是数据工程师和运维人员的核心技能。本文从Hadoop核心架构出发,结合生产环境实践,详细讲解从环境准备、配置文件调优到集群启动验证的全流程,并涵盖常见问题排查与最佳实践。无论你是初学者还是需要优化现有集群的工程师,本文
- FastDFS
FastDFS是分布式文件系统,使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提高文件上传、下载服务内部架构FastDFS架构包括Trackerserver和StorageserverStorageserver:文件存储服务器通过组,拓展文件存储容类,各个组通过集群解决单点故障Trackerserver:追踪调度服务器监控各个Storageserver,调度存储服务文件存储到Storage
- 冰冰感恩成长日记第25-28天
冰冰陪你活出内外丰盛
8.2-8.5万分感恩宇宙为我准备的一切美好,宇宙真的爱我比我自己比我还要多,谢谢你,我爱你万分感恩钱宝宝让我可以自由的爱我自己和我的家人,给自己买自己喜欢的衣服,给孩子买他们最喜欢吃的海南大芒果,我也很幸福。谢谢你,我爱你,钱宝宝万分感恩初中老同学张洁为我提供专业的服装搭配服务,去试了套装以后,我太喜欢了,在镜子面前简直焕然一新,我的心情状态也立马提升了很多倍,越来越喜欢现在的自己,谢谢你,我爱
- P1019 [NOIP2000 提高组] 单词接龙c++
Charon.778
刷题记录c++深度优先算法
#includeusingnamespacestd;intn;stringarr[21];intvis[21];intmaxn;voiddfs(stringa,intx){maxn=max(maxn,x);//取最大值for(inti=1;i>n;for(inti=1;i>arr[i];}chart;cin>>t;for(inti=1;i<=n;i++){if(arr[i][0]==t){//寻找
- 题解 -- # P1019 [NOIP2000 提高组] 单词接龙
CaoGenJY
洛谷题解深度优先算法
题解–#P1019[NOIP2000提高组]单词接龙题目传送门典型搜索题,首先从每一个能够接在起始字母后面的单词开始dfs,每一次dfs尝试拼接所有能与其相接的单词(每个单词最多用两遍),然后继续dfs难点在如何拼接两个单词。对于两个单词xxx和yyy,枚举两个单词相同部分的长度,注意题目中说两个单词不能有包含关系,所以枚举的长度应该是小于min(x.length(),y.length())的,然
- 2019年1月总结
趁早猫
回顾:学习:读了8.5本书,写了11篇读书笔记,做了三张读书九宫格表,除了《中国美学十五讲》,月初计划要读的书都读完了,完成度很高。《十五讲》内容不太好理解,先暂且放放。保持日更的习惯,获得了赠书的机会。报了两个线上课程,播音和写作。听了部分内容,获益良多。兴趣:练习吉他的次数比上月更多,上了一次课,但练习量还是不足。看了三部电影《印度合伙人》、《无名之辈》和《垫底辣妹》。写了一篇影评。看了几期综
- Hive/Spark小文件解决方案(企业级实战)–参数和SQL优化
陆水A
大数据hivehadoopsparkpython
重点是后面的参数优化一、小文件的定义在Hadoop的上下文中,小文件的定义是相对于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的块(Block)大小而言的。HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件之一,它设计用于存储和处理大规模数据集。在HDFS中,数据被分割成多个块,每个块的大小是固定的,这个大小在Hadoop的不同版本和配置中可能有所不同,但常见的默认块大小包括128MB、256MB等。基于这个背
- 【图论】倍增与lca
arin876
图论算法
voiddfs(longu,longfather){dep[u]=dep[father]+1;//只在这里初始化depfor(longi=1;(1=0;i--){//跳到同一个深度if(dep[fa[x][i]]>=dep[y])x=fa[x][i];if(x==y)returnx;}for(inti=20;i>=0;i--){if(fa[x][i]!=fa[y][i]){//一起跳x=fa[x]
- C++与Hive、Spark、libhdfs、ACID交互技巧
KENYCHEN奉孝
C++开发语言springC++hivespark
C++与Hive交互的实例以下是C++与Hive交互的实例代码片段,涵盖连接、查询、数据操作等常见场景。假设使用libhdfs或thrift接口实现,部分示例需要结合Hive环境配置。基础连接与查询示例1:通过Thrift连接HiveServer2#include#include#includeusingnamespaceapache::thrift;usingnamespaceapache::h
- 【c++】200*200 01灰度矩阵求所有的连通区域坐标集合
聿默
#c++c++矩阵深度优先
1.题目题目要求:给定一个200x200的01灰度矩阵,求所有的连通区域坐标集合。连通区域:相邻的1(上下左右,或者也可以包括对角线,这里通常使用4连通或8连通)。这里我们假设使用4连通(上下左右)即可,但题目没有明确,我们可以先按4连通实现,如果需要8连通可以稍作修改。2.算法思想算法思想:使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历每个连通区域。由于矩阵大小为200x200,DFS
- 蓝桥杯竞赛向(C/C++语言)之博主掌握不太好的算法篇(DFS)
CAU界编程小白
蓝桥杯篇深度优先算法蓝桥杯
大纲1.DFS回溯剪枝(刚好博主也在剪枝)2.字符串相关算法KMPmanacher字符串哈希字典树01trie树(这么多感觉要趋势了)下次一定(也有可能去更新14届蓝桥杯A组真题)//会带一点AC自动机但是不会讲因为我不会蓝桥几乎不会考(看水的字数博主沉淀了几天(回来更新了,估计可能只能讲个搜索了,字符串东西很多,下次讲,主要讲搜索的原因是什么捏,(博主刷了一会题,发现搜索做的真的很不好…需要多刷
- 代码随想录算法训练营第五十天|图论part1
xindafu
算法图论c语言
98.所有可达路径题目链接:98.所有可达路径文章讲解:代码随想录输入输出格式:头文件#includecin>>x;(给x,所以是向着x的)cout#includeusingnamespacestd;vector>ans;vectorpath;voiddfs(vector>graph,intstart,intend){if(start==end){//终止条件ans.push_back(path)
- 代码随想录算法训练营第五十二天|图论part3
xindafu
算法图论深度优先
101.孤岛的总面积题目链接:101.孤岛的总面积文章讲解:代码随想录思路:与岛屿面积差不多,区别是再dfs的时候,如果碰到越界的,需要用一个符号标记这不是孤岛再continue#include#includeusingnamespacestd;intdir[4][2]={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};voiddfs(vector>graph,vector>&visited
- Spark大数据处理讲课笔记4.8 Spark SQL典型案例
酒城译痴无心剑
#Spark基础学习笔记(1)spark笔记sql
文章目录零、本讲学习目标一、使用SparkSQL实现词频统计(一)提出任务(二)实现任务1、准备数据文件2、创建Maven项目3、修改源程序目录4、添加依赖和设置源程序目录5、创建日志属性文件6、创建HDFS配置文件7、创建词频统计单例对象8、启动程序,查看结果9、词频统计数据转化流程图二、使用SparkSQL计算总分与平均分(一)提出任务(二)完成任务1、准备数据文件2、新建Maven项目3、修
- 【大数据学习 | Spark-Core】RDD的概念与Spark任务的执行流程
Vez'nan的幸福生活
大数据sparkoraclesqljson
1.RDD的设计背景在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是,目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中,带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。显然,如果能将结果保存在内存当中,就可以大量减少IO。RDD就是为了满足这种需求而出现的,它提供了一个抽象的数据架构,我们不必担心底层
- 算法竞赛备赛——【图论】拓扑排序
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法图论c++蓝桥杯数据结构
拓扑排序算法前置知识:1.DAG图:一个无环的有向图,即有向无环图。2.AOV网络:在⼀个表示⼯程的有向图中,⽤顶点表示活动,⽤弧表示活动之间的优先关系的有向图称为顶点表示活动的⽹(ActivityOnVertexNetwork),简称AOV⽹。拓扑排序:其实就是对⼀个DAG图构造拓扑序列的过程。拓扑排序算法:kahn(卡恩)算法(基于BFS)和基于DFS的算法。kahn(卡恩)算法可以判环时间复
- 数据库和数据仓库区别
hhhecker
Hadoop学习数据仓库数据库hive
HIve与Mysql对比HiveMysql数据存储位置HDFS本地磁盘数据格式用户定义系统决定数据更新不支持(不支持修改和删除)支持(支持增删改查)索引有,但较弱,一般很少用有,经常使用的执行MapReduceExecutor执行延迟高低可扩展性高低数据规模大小数据库与数据仓库对比数据库:传统的关系型数据库主要应用在基本的事务处理,例如银行交易之类的场景数据库支持增删改查这些常见的操作。数据仓库:
- WD5032是一款集成多个USB专用充电协议的高效、单片同步降压DC/DC转换器,32V,3.1A车充芯片,支持快速充电协议
F13729801557
DC-DC降压单片机嵌入式硬件51单片机stm32
WD5032是一款性能出色的电源管理芯片,以下是根据你提供的信息整理的详细介绍:基本特性:宽输入电压范围:能在8.5V至32V的输入电压范围内稳定工作。大电流输出:可提供高达3.1A的连续负载电流,满足多种设备的供电需求。高效率转换:转换效率高达93%,可有效减少能量损耗,提高电源利用率。控制模式:支持CC/CV(恒流/恒压)模式控制,确保充电过程的稳定性和安全性。占空比:具备100%最大占空比,
- Spark RDD 之 Partition
博弈史密斯
SparkRDD怎么理解RDD的粗粒度模式?对比细粒度模式SparkRDD的task数量是由什么决定的?一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份,每份数据对应到RDD中的一个Partition,Partition的数量决定了task的数量,影响着程序的并行度支持保存点(checkpoint)虽然RDD可以通过lineage实现faultrecove
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 大数据领域HDFS的集群资源管理优化
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据hdfshadoopai
大数据领域HDFS的集群资源管理优化关键词:HDFS;集群资源管理;存储优化;性能调优;副本策略;负载均衡;NameNode优化摘要:HDFS(Hadoop分布式文件系统)作为大数据领域的基石,承载着海量数据的存储与管理重任。随着数据规模爆炸式增长和业务复杂度提升,HDFS集群的资源管理面临着"存不下、跑不快、管不好"的三重挑战:存储资源浪费与不足并存、计算与存储资源匹配失衡、集群运维效率低下。本
- 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