- 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
- 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
- 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
- 【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
- 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
- 对于页面适配,你应该使用px还是rem
мо仙堡杠把子灬
css做一个有知识的流氓
其实一切都还好,没有那么糟糕。css中的单位很多,%、px、em、rem,以及比较新的vw、vh等。每个单位都有特定的用途,比如当需要设置一个矩形的宽高比为16:9,并且随屏幕宽度自适应时,除了用%,其他单位是很难做到的。所以不存在说某个单位是错误的,某个单位是最好的这种说法。那本文说的页面适配,指的是同样的布局,在不同大小的屏幕上怎么进行缩放、控制间距、宽高、字号等大小。页面适配的方式有很多:使
- KAIST:LLM混合递归推理
大模型任我行
大模型-推理优化人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Mixture-of-Recursions:LearningDynamicRecursiveDepthsforAdaptiveToken-LevelComputation来源:arXiv,2507.10524摘要缩放语言模型解锁了令人印象深刻的能力,但伴随的计算和内存需求使训练和部署都很昂贵。现有的效率工作通常针对参数共享或自适应计算,留下了如何同时实现两者的问题。我们引入了混合递归(MoR
- 嵌入式学习-PyTorch(8)-day24
LGGGGGQ
学习pytorch深度学习
torch.optim优化器torch.optim是PyTorch中用于优化神经网络参数的模块,里面实现了一系列常用的优化算法,比如SGD、Adam、RMSprop等,主要负责根据梯度更新模型的参数。️核心组成1.常用优化器优化器作用典型参数torch.optim.SGD标准随机梯度下降,支持momentumlr,momentum,weight_decaytorch.optim.Adam自适应学习
- 【AI论文】CLiFT:面向计算高效与自适应神经渲染的压缩光场标记
摘要:本文提出了一种神经渲染方法,该方法将场景表示为“压缩光场标记(CLiFTs)”,以保留场景丰富的外观和几何信息。CLiFT通过压缩标记实现计算高效的渲染,同时能够通过调整标记数量来表征场景,或利用单个训练好的网络渲染新视角。具体而言,给定一组图像,多视图编码器会根据相机位姿对图像进行标记化处理。潜在空间K均值聚类算法利用这些标记选取一组精简的光线作为聚类中心。随后,多视图“压缩器”将所有标记
- 2025年UDP应用抗洪指南:从T级清洗到AI免疫,实战防御UDP洪水攻击
一次未防护的UDP暴露,可能让日活百万的应用瞬间瘫痪,损失超千万2025年,随着物联网僵尸网络规模指数级增长及AI驱动的自适应攻击工具泛滥,UDP洪水攻击峰值已突破8Tbps,单次攻击成本却降至50元以下。更致命的是,70%的UDP攻击伴随CC攻击形成混合打击,传统防护体系几近失效。本文将揭秘攻击者最新武器库,并分享一套经头部企业验证的立体化防御方案。一、2025年UDP洪水攻击的三大致命升级1.
- 前后端分离式项目架构流程(爆肝三万字)
信计2102罗铠威
javaEE系列专栏前后端分离式架构servlet后端前端框架项目开发流程
文章目录个人主页:信计2102罗铠威JavaEE系列专栏前言:【前端】先创建Vue-cli项目,请选择此项目【创建路由】打开命令行工具,进入你的项目目录,输入下面命令。1.创建router目录~创建index.js文件,在其中配置路由2.在APP.vue中添加路由视图3.在main.js中配置路由【配置ElementUI】【如何使背景图片最大自适应】【登录组件模板】【注册组件模板】【创建后端项目+
- 磁悬浮轴承平动控制的核心技术解析:从PID到自适应鲁棒控制
FanXing_zl
磁悬浮轴承磁悬浮磁悬浮轴承控制磁悬浮磁悬浮轴承磁悬浮控制算法
在高速旋转机械的王国里,平动精度决定了系统的生死存亡,而磁悬浮轴承正是这一领域的“无接触舞者”。磁悬浮轴承作为革命性的无接触支承技术,彻底改变了传统机械轴承的摩擦、磨损和润滑限制。其核心优势在于通过电磁力实现转子的稳定悬浮,而平动控制则是保障转子在轴向和径向精确悬浮的核心技术。本文将深入解析平动控制的技术原理、实现路径与发展趋势。01磁悬浮轴承平动控制的基本原理磁悬浮轴承系统是一个典型的机电一体化
- 【MySQL】性能优化实战指南:释放数据库潜能的艺术
文章目录MySQL性能优化实战指南:释放数据库潜能的艺术引言为什么需要MySQL性能优化?性能优化基础知识MySQL性能瓶颈分析1.硬件资源瓶颈2.MySQL内部瓶颈优化配置策略大全内存配置优化InnoDB缓冲池配置查询缓存配置连接和线程配置磁盘I/O优化InnoDB存储引擎配置临时表配置独特优化创意配置创意1:分层存储优化创意2:动态配置自适应创意3:负载感知配置高级优化技巧并行处理优化索引和查
- AI产品经理面试宝典第30天:AI+教育个性化学习与知识图谱相关面试题的解答指导
TGITCIC
AI产品经理一线大厂面试题人工智能产品经理AI产品经理面试大模型产品经理面试AI面试大模型面试
自适应学习系统如何实现千人千面?面试官:请用产品视角解释AI自适应学习系统的核心逻辑你的回答:自适应学习系统本质是构建"数据-模型-决策"的闭环。以沪江Hitalk为例,其通过12级能力评估体系采集学员的听、说、读、写数据,利用知识图谱建立知识点关联网络。当学员完成"实景演练-诊断反馈-学习包推送"的完整链路时,系统会动态调整知识图谱权重,形成个性化学习路径。面试官追问:如何验证个性化效果?回答:
- 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