用qt/embedded 2.3.7和ARM开发板做的车载GIS，可以用触摸屏控制了

经过半年的学习和调试，终于写出了一个简单的GIS，在ARM开发板上选择qt/embedded 2.3.7作为图形开发界面，昨天把触摸屏调试完成了，总算有点结果出来啦，很开心，发文庆贺，呵呵

用qt/embedded 2.3.7和ARM开发板做的车载GIS，可以用触摸屏控制了
有很多人找我要代码参考，但因为这是一个项目的东西，不能给大家参考。不好意思。
 
另外，如果大家需要找GIS代码参考的话，建议大家google code搜索一下，有很多开源的GIS，都可以做参考，谢谢！
 

美团注册！美团注册网址！每天一次团购，享受超值生活!http://www.meituan.com/r/i343002

http://www.meituan.com/r/i343002

糯米团购注册：

http://www.nuomi.com/i/c6HynZn5bk

http://www.nuomi.com/i/c6HynZn5bk

你可能感兴趣的:(EMBED)

  • 全局修改GitLab14默认语言为中文
    GitLab安装成功后默认语言是英语，只有登录后才能手动指定为中文，且这个配置只对自己生效，经查阅资料后，总结全局修改GitLab14默认语言为中文方法如下：0.进入容器如果你用Docker部署的GitLab，那么需要使用命令sudodockerexec-itgitlab/bin/bash进入容器1.修改rails配置文件打开/opt/gitlab/embedded/service/gitlab-
  • 修改gitlab默认的语言 Victor刘 gitlab
    文章目录网上的方法1.采用数据库触发器的方法2.登录pg库2.1查看表2.2创建function2.3创建触发器2.4修改历史数据网上的方法网上修改/opt/gitlab/embedded/service/gitlab-rails/config/application.rb的方法，我试了，没生效，没进一步研究1.采用数据库触发器的方法2.登录pg库su-gitlab-psqlpsql-h/var/
  • XCZU4EV-1FBVB900E Xilinx FPGA AMD Zynq UltraScale+ MPSoC EV（Embedded Vision） XINVRY-FPGA arm开发fpga开发fpga嵌入式硬件硬件工程计算机视觉硬件架构
    XCZU4EV-1FBVB900EXCZU4EV‑2FBVB900E属于AMD（Xilinx）ZynqUltraScale+MPSoCEV（EmbeddedVision）系列，集成四核Arm®Cortex‑A53应用处理器、双核Cortex‑R5F实时处理器与Mali‑400MP2片上GPU，辅以强大的可编程逻辑和海量DSP引擎。该器件面向视频嵌入式视觉、网络通信、工业自动化和高级数据处理等对图形
  • SpringBoot + Maven 在 idea 下启动报错 Unable to start embedded Tomcat 知道的越多，不知道的越多 笔记tomcatmavenjavaspringboot
    记录一个idea下启动报错UnabletostartembeddedTomcat的原因，刚遇到的时候头都大了，明明上一秒还在愉快的玩耍，下一秒就GG了【吐血】。网上看了很多文章都是说jar包冲突或者是pom文件和application.properties的问题，搞的我都迷茫了。报错日志：2021-01-1416:38:40.562[main]INFOo.s.b.c.e.tomcat.Tomcat
  • RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法RoPE位置编码相对位置
    “以复数旋转解锁位置关系的本质表达，让Transformer突破长度藩篱”旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）是由JianlinSu等研究者于2021年提出的突破性位置编码方法，通过复数空间中的旋转操作将相对位置信息融入Transformer的自注意力机制，解决了传统位置编码在长序列建模中的外推瓶颈。该方法是当前主流大模型（如LLaMA、GPT-NeoX）的核心
  • RAG、Function Call、MCP技术笔记 大佐不会说日语～ 面试笔记篇笔记
    核心概念理解这三种技术都是为了增强大模型能力的重要手段，但各有侧重点和应用场景。RAG（检索增强生成）RAG本质上是为大模型外接一个动态知识库。当模型需要回答问题时，先从知识库中检索相关信息，再结合检索结果生成答案。核心原理：将文档内容进行向量化存储（通常使用Embedding模型）用户提问时，将问题也向量化通过相似度计算（如欧氏距离、余弦相似度）找到最相关的文档片段将检索到的内容作为上下文传给大
  • RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库（ANN、FAISS、Milvus 等） 不务正业的猿 面试LangChainAI面试职场和发展大模型RAGAI人工智能算法
    向量检索利用向量空间的相似度来查找相关内容，是近年来兴起的检索技术核心。其基础是在语义嵌入（embedding）模型的支持下，将文本、图像等数据表示为高维向量，以便通过向量相似度（如余弦相似度或欧氏距离）找到内容上的邻近项。由于直接精确计算所有向量之间的距离在大规模下计算开销巨大，实际系统通常采用近似最近邻搜索（ApproximateNearestNeighbor,ANN）算法，在保证结果精度接近
  • Pytorch实现细节解析：Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解 lazycatlove pytorchtransformer人工智能
    文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2单词索引构成源句子和目标句子2.3构建positionembedding2.4构造encoder的self-attentionmask2.5构造intra-at
  • Complete Guide to Integrating Live Chat Support on Your Website adminwolf 个人开发
    Integratinglivechatfunctionalityintoyourwebsiteisapowerfulwaytoenhanceuserexperienceanddrivebusinessconversions.Thisguideprovidesstep-by-stepinstructionsonhowtoseamlesslyembedanonlineconsultationfeatu
  • PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南 慕婉0307 自然语言处理pytorchembedding人工智能
    一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术，它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入，语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。为什么需要词嵌入？解决维度灾难：传统one-hot编码维度等于词汇表大小，而词嵌入维度可自定义捕捉语义关系：通过向量空间中的距离反映词语间的语义关系迁移学习：预训练的词嵌入可以在不同任务间共享二、PyTorch中的n
  • Python----大模型（ RAG的向量化（embedding）） 蹦蹦跳跳真可爱589 Python大模型pythonembedding开发语言人工智能
    一、向量化向量化是将非结构化数据（如文本、图像等）转化为数字表示的一种过程。在RAG中，通常会使用预训练的Transformer模型（如BERT、RoBERTa等）将文本表示为高维的向量。这些向量能够捕捉到数据的语义信息，从而在向量空间中表示相似性。两段相似的文本在向量空间中将非常接近。快速检索：向量化将文本转换为向量后，可以通过向量相似度算法（如余弦相似度）快速检索与查询相关的信息。语义理解：通
  • DPDK Sample Applications User Guides(42)Eventdev管道示例应用程序 超帅浩浩 SampleApplicationsUserGuidesDPDKeventdevpipeline
    官方文档查看地址：http://doc.dpdk.org/guides/sample_app_ug/eventdev_pipeline.htmlPDF下载地址：https://www.intel.com/content/www/us/en/embedded/technology/packet-processing/dpdk/dpdk-sample-applications-user-guide.h
  • BERT模型架构 大多_C bert人工智能深度学习
    BertModel((embeddings):BertEmbeddings((word_embeddings):Embedding(30522,768,padding_idx=0)(position_embeddings):Embedding(512,768)(token_type_embeddings):Embedding(2,768)(LayerNorm):LayerNorm((768,),e
  • krpano 渲染全景视频 是菜菜的小前端啊 前端
    使用krpano渲染全景视频，可渲染不同分辨率的视频。使用的krpano版本为1.19index.htmlERROR:Javascriptnotactivatedembedpano({xml:"video.xml",target:"pano",passQueryParameters:"startscene,startlookat"});video.xmlif(device.panovideosup
  • Embedding与向量数据库 玖月初玖 大模型应用开发基础人工智能embedding数据库
    1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型，它的核心任务是将离散的、高维的符号（如单词、句子、图片、用户、商品等）转换成连续的、低维的向量（称为“嵌入”或“向量表示”），并且这个向量能有效地捕捉原始符号的语义、关系或特征。1.1通俗理解EmbeddingModel是让计算机“理解”世界的核心工具，把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字我们称之为“向量”。类
  • 【速通RAG实战：数据库】6.RAG向量数据库原理 无心水 速通RAG实战！解锁AI2.0高薪密码速通RAG实战RAG快速开发实战RAGRAG向量数据库相似度FAISSChroma
    在RAG（检索增强生成）系统中，向量数据库扮演着至关重要的角色，它负责存储文本经过Embedding处理后的向量表示，并能高效地进行向量检索，以找出与查询向量最相似的文档。1.向量数据库原理1.向量表示在RAG系统里，文本首先会通过Embedding模型（如OpenAIEmbeddings、SentenceTransformers等）转化为固定维度的向量。这些向量能够捕捉文本的语义信息，使得语义相
  • 打造智能资讯引擎：基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析 程序员威哥 最新爬虫实战项目python开发语言
    前言：数据时代的信息洪流，如何做到“千人千面”？在信息爆炸的时代，每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯？这不仅仅是爬虫技术的问题，更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发，构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”，从数据采集（爬虫）、文本处理（NLP）、兴趣建模（TF-IDF/协同过滤/Embedding）到推荐展示，覆盖整个推荐系
  • Go-Redis × 向量检索实战用 HNSW 在 Redis 中索引与查询文本 Embedding（Hash & JSON 双版本） Hello.Reader 数据库运维缓存技术golangredisembedding
    1.场景与思路痛点：把“文本内容”转成向量后，如何在本地Redis里做近似向量搜索（KNN），而不依赖外部向量数据库？方案：利用HuggingFace模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2生成384维Float32向量；借助RediSearch的HNSW索引能力，在Hash或JSON文档里存储&查询向量；用go-redisv9的高阶API（FTCreate
  • springboot2.x Embedded Tomcat 配置jndi 方穹轩
    对于EmbeddedTomcat的话，需要添加ServletWebServerFactory进行配置配置ServletWebServerFactory@ConfigurationpublicclassJNDIConfig{@BeanpublicServletWebServerFactorywebServerFactory(){TomcatServletWebServerFactorytomcatS
  • 大模型核心概念 | 嵌入模型（Embedding）、向量模型（Vector Model）
    一、核心概念解析1.1嵌入模型（Embedding）作为AI领域的核心基础技术，嵌入模型通过将非结构化数据映射为低维稠密向量，实现语义特征的深度捕捉：文本嵌入：如将语句转换为1536维向量，使"机器学习"与"深度学习"的向量余弦相似度达0.92跨模态嵌入：支持图像与文本的联合向量空间映射，如CLIP模型实现文图互搜1.2向量模型（VectorModel）作为嵌入技术的下游应用体系，主要包含两大方向
  • 边缘智能革命：嵌入式机器学习如何让万物“思考” 万能小贤哥 机器学习人工智能
    当智能手表精准识别你的健身动作，工业传感器预测设备故障于毫秒之间，农业传感器自动调节灌溉水量——这些并非科幻场景，而是嵌入式机器学习（EmbeddedMachineLearning,或TinyML）正在悄然重塑的现实。这场发生在设备边缘的智能革命，正将AI从云端的数据中心拉近到我们指尖的每一台设备中。一、嵌入式机器学习：定义与核心价值嵌入式机器学习是指在资源极端受限的微控制器（MCU）、微处理器（
  • 摄像驱动会接触到的单词（想起来就更新）3 空与实的极致 嵌入式硬件经验分享计算机视觉视觉检测
    工作单词delivers交付；传递assignment分配；任务；指派firmware固件stack栈integrate整合superspeed超高速embedded嵌入式development研发、开发；发展kit装备；配套元件；成套工具platforms平台、站台device设备、物品、器械peripheral外围设备；外围的；次要的access通道；入口；机会interface接口；界面se
  • Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践 skywalk8163 人工智能embedding人工智能服务器
    nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色，特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入，这些嵌入在语义上非常接近，从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型，是因为在Ollama网站查找这个模型，发现
  • 2025年的RAG技术发展趋势与演进 码农Q！ 云计算人工智能aiagi自然语言处理语言模型
    本文将分享作为大模型应用创业者的经历与观察，讨论RAG技术和市场环境在2024年的变化。一、RAG技术的演进RAG（检索增强生成）由“检索”和“大模型生成”两部分组成，而检索之前的索引创建（如chunking、embedding等）是核心基础。我们早在2021年便通过Java技术栈实现了RAG的“RA”部分。2023年中，RAG概念突然走红，并迅速在企业应用中显示出更强的实用性。1.主流架构的变化
  • ModuleNotFoundError: No module named ‘pip‘解决 幼稚园的山代王 pythonpippython开发语言
    错误提示D:\python-3.13.4-embed-amd64>pip-VTraceback(mostrecentcalllast):File“”,line198,in_run_module_as_mainFile“”,line88,inrun_codeFile"D:\python-3.13.4-embed-amd64\Scripts\pip.exe_main.py",line4,infromp
  • 如果让计算机理解人类语言- One-hot 编码（One-hot Encoding，1950s）
    如果让计算机理解人类语言-One-hot编码（One-hotEncoding，1950s）flyfish如果让计算机理解人类语言-One-hot编码（One-hotEncoding，1950s）如果让计算机理解人类语言-词袋模型（BagofWords,BoW，1970s）如果让计算机理解人类语言-Word2Vec（WordtoVector，2013）如果让计算机理解人类语言-Qwen3Embedd
  • 大模型之Spring AI实战系列（三十二）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：工具函数（Function Call）实战应用
    系列篇章No.文章1大模型之SpringAI实战系列（一）：基础认知篇-开启智能应用开发之旅2大模型之SpringAI实战系列（二）：SpringBoot+OpenAI打造聊天应用全攻略3大模型之SpringAI实战系列（三）：SpringBoot+OpenAI实现聊天应用上下文记忆功能4大模型之SpringAI实战系列（四）：SpringBoot+OpenAI使用OpenAIEmbedding实
  • OpenSearch 向量搜索与Qwen3-Embedding 集成示例 ZHOU_CAMP RAG数据库dockerRAGopensearchagent
    本项目演示了如何将OpenSearch的k-NN(k-NearestNeighbors)向量搜索功能与OpenAI的高级文本嵌入模型（如Qwen3-Embedding）相结合，以实现强大的语义搜索。核心概念文本嵌入(TextEmbedding):将文本（单词、句子、段落）转换为一个高维的数字向量。语义上相似的文本在向量空间中的距离会更近。Qwen3-Embedding:我们调用Qwen3-Embe
  • 文献分享: BGE-M3——打通三种方式的嵌入模型
    文章目录1.\textbf{1.}1.背景与导论1.1.\textbf{1.1.}1.1.研究背景1.2.\textbf{1.2.}1.2.本文的研究1.3.\textbf{1.3.}1.3.有关工作2.M3-Embedding\textbf{2.M3-Embedding}2.M3-Embedding2.1.\textbf{2.1.}2.1.模型核心:混合检索方式2.1.1.\textbf{2.1
  • Neo4j 的向量搜索（Neo4jVector）和常见的向量数据库（比如 Milvus、Qdrant）之间的区别与联系
    先说联系（共同点）点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding（向量）做相似度搜索，比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG（检索增强生成）、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量，然后用向量做top-k检索（如search(k=8)）。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
  • 二分查找排序算法 周凡杨 java二分查找排序算法折半
    一：概念 二分查找又称 折半查找（ 折半搜索/ 二分搜索），优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步
  • java中的BigDecimal bijian1013 javaBigDecimal
            在项目开发过程中出现精度丢失问题，查资料用BigDecimal解决，并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习，特转载。         原文地址：http://blog.csdn.net/ugg/article/de
  • Shell echo命令详解 daizj echoshell
    Shell echo命令 Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似，都是用于字符串的输出。命令格式： echo string 您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串: echo "It is a test" 这里的双引号完全可以省略，以下命令与上面实例效果一致： echo Itis a test 2.显示转义
  • Oracle DBA 简单操作 周凡杨 oracle dba sql
    --执行次数多的SQL select sql_text,executions from (      select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc      ) where rownum<81;  &nb
  • 画图重绘 朱辉辉33 游戏
      我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候，因为游戏里的棋盘是用线绘制的，而这些东西并不在系统自带的重绘里，所以在移动窗体时，棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。   在重写系统重绘方法时，我们要注意一定要调用父类的重绘方法，即加上super.paint(g)，因为如果不调用父类的重绘方式，重写后会把父类的重绘覆盖掉，而父类的重绘方法是绘制画布，这样就导致我们
  • 线程之初体验 西蜀石兰 线程
    一直觉得多线程是学Java的一个分水岭，懂多线程才算入门。 之前看《编程思想》的多线程章节，看的云里雾里，知道线程类有哪几个方法，却依旧不知道线程到底是什么？书上都写线程是进程的模块，共享线程的资源，可是这跟多线程编程有毛线的关系，呜呜。。。 线程其实也是用户自定义的任务，不要过多的强调线程的属性，而忽略了线程最基本的属性。 你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务，就跟正常的Ja
  • linux集群互相免登陆配置 林鹤霄 linux
    配置ssh免登陆 1、生成秘钥和公钥    ssh-keygen -t rsa 2、提示让你输入，什么都不输，三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub    其中id_rsa为秘钥，id_rsa.pub为公钥，使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密    c
  • mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction aigo mysql
    原文：http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html   原因是你使用的InnoDB   表类型的时候, 默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s, 因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.   你可以把这个时间加长,或者优化存储
  • Socket编程 基本的聊天实现。 alleni123 socket
    public class Server { //用来存储所有连接上来的客户 private List<ServerThread> clients; public static void main(String[] args) { Server s = new Server(); s.startServer(9988); } publi
  • 多线程监听器事件模式(一个简单的例子) 百合不是茶 线程监听模式
        多线程的事件监听器模式   监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到        创建多线程的事件监听器模式 思路:    1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记     2,创建队
  • spring InitializingBean接口 bijian1013 javaspring
    spring的事务的TransactionTemplate，其源码如下： public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{ ... } TransactionTemplate继承了DefaultT
  • Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户 bijian1013 oracle数据库权限
            Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL，以备查用。 select t.table_name as "表名", t.grantee as "被授权的属组", t.owner as "对象所在的属组"
  • 【Struts2五】Struts2 参数传值 bit1129 struts2
    Struts2中参数传值的3种情况 1.请求参数绑定到Action的实例字段上 2.Action将值传递到转发的视图上 3.Action将值传递到重定向的视图上   一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上 Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上，绑定的规则使用ognl表达式语言
  • 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A] bit1129 kafka
    I got serveral questions about  auto.offset.reset. This configuration parameter governs how  consumer read the message from  Kafka when  there is no initial offset in ZooKeeper or
  • nginx gzip压缩配置 ronin47 nginx gzip 压缩范例
    nginx gzip压缩配置 更多 0 nginx gzip 配置   随着nginx的发展，越来越多的网站使用nginx，因此nginx的优化变得越来越重要，今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢？ gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小，这样，用
  • java-13.输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 bylijinnan java
    two cursors. Make the first cursor go K steps first. /* * 第 13 题：题目：输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 */ public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){ ListNode p1=head,p2=head;
  • Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject bylijinnan javaspring
    JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法： 1. Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType) 2. Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper) 第1个方法是只查
  • [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术? comsci 技术
         看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?      那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...   &nb
  • js 获取浏览器型号 cuityang js浏览器
    根据浏览器获取iphone和apk的下载地址 <!DOCTYPE html> <html> <head>     <meta charset="utf-8" content="text/html"/>     <meta name=
  • C# socks5详解 转 dalan_123 socketC#
    http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html  这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯，Socket4的实现是类似的，注意的事，这里不是讲用C#实现一个代理服务器，因为实现一个代理服务器需要实现很多协议，头大，而且现在市面上有很多现成的代理服务器用，性能又好，
  • 运维 Centos问题汇总 dcj3sjt126com 云主机
    一、sh 脚本不执行的原因 sh脚本不执行的原因 只有2个 1.权限不够 2.sh脚本里路径没写完整。   二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root 修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件 MailTo = MailFrom   三、查询连接数
  • Yii防注入攻击笔记 dcj3sjt126com sqlWEB安全yii
    网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查，可以使用正则表达式或者直接输入字符判断，大部分是只允许输入字母和数字的，其它字符度不允许；对于内容复杂表单的内容，应该对html和script的符号进行转义替换：尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表： http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
  • MongoDB简介[一] eksliang mongodbMongoDB简介
    MongoDB简介 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用        MongoDB是一个面向文档的数据库，而不是关系型数据库。与关系型数据库相比，面向文档的数据库不再有行的概念，取而代之的是更为灵活的“文档”模型。        另外，不
  • zookeeper windows 入门安装和测试 greemranqq zookeeper安装分布式
    一、序言       以下是我对zookeeper 的一些理解：      zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具，好吧，这样说得很抽象，我们举个“栗子”。       栗子1号：       假设我是一家KTV的老板，我同时拥有5家KTV，我肯定得时刻监视
  • Spring之使用事务缘由(2-注解实现) ihuning spring
      Spring事务注解实现   1. 依赖包：     1.1 spring包：           spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar           spring-context-4.0.0.
  • iOS App Launch Option 啸笑天 option
    iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:，其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象，里面存储有此程序启动的原因。   launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。 1、若用户直接
  • jdk与jre的区别（_） macroli javajvmjdk
    简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK，它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包，可以包括函数库、编译程序等。  JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境，是面向Java程序的使用者，而不是开发者。 如果安装了JDK，会发同你
  • Updates were rejected because the tip of your current branch is behind qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点众观千象git
    $ git push joe prod-2295-1 To [email protected]:joe.le/dr-frontend.git ! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward) error: failed to push some refs to '[email protected]
  • [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解 superlxw1234 hivehive元数据结构
    关键字：Hive元数据、Hive元数据表结构   之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述，Hive是什么”中介绍过，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。 本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。   文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，
  • Spring 3.2.14，4.1.7，4.2.RC2发布 wiselyman Spring 3
      Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。   其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。   其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他