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近几年,我们越来越明显的感觉到在上网的时候,平台会根据我们的喜好来给我们推送内容,本书讲的就是推送背后的程序,逻辑,和算法。基本原理简单来说就是根据用户之前的操作,给用户画像,贴上诸多标签,在之后的用户互动中不断地调整,精细化,特征越来越具体,标签越来越详细,画像越来越准确,推送就会越来越精准。但是我们之前不了解的是,在推送的过程中,平台不会只给用户推送喜欢的内容,而是在保持用户长期留存量的前提下
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大数据高阶实战秘籍大数据媒体
用大数据玩转社交媒体营销:精准触达背后的“魔法”秘籍咱们都知道,社交媒体已经成为品牌和用户互动的主战场。微博、抖音、微信、Instagram……铺天盖地的信息让人眼花缭乱,想在茫茫内容海洋里精准触达目标用户,光靠“发广告”根本不够。这时,大数据技术就成了“秘密武器”。它帮营销人员从海量数据里提取有价值的洞见,实现个性化推荐、用户画像构建、情感分析,甚至实时舆情监控,让营销效果实现“质”的飞跃。今天
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- 分布式推客系统开发全解:微服务拆分、佣金结算与风控设计
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一、推客系统概述与市场背景推客系统(也称为分销系统或社交电商系统)已成为现代电商平台和内容平台的重要增长引擎。根据最新统计数据,2023年社交电商市场规模已突破3万亿元,占整体电商市场份额的25%以上。推客系统的核心价值在于:用户裂变:通过社交关系链实现指数级用户增长精准营销:基于用户画像的个性化商品推荐成本优化:按效果付费的营销模式降低获客成本数据驱动:完整的用户行为数据闭环二、推客系统核心功能
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基于大数据分析的新能源汽车画像研究全攻略:从原理到实战前言在"软件定义汽车"的时代浪潮下,新能源汽车正经历着从交通工具向智能移动终端的进化。本文将带你深入探索如何通过大数据技术构建精准的用户与产品画像,揭秘车企数字化转型的核心技术。全文涵盖完整的技术链路和实战案例,助你快速掌握这一前沿领域。关键词:新能源汽车;用户画像挖掘;大数据分析;K-means聚类目录一、大数据分析技术基石二、新能源汽车画像
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AI原生应用中的用户画像构建:从理论到实践全解析关键词:用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要:本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程,从基础概念到核心技术,再到实际应用和未来趋势。我们将用通俗易懂的方式讲解用户画像如何像"数字身份证"一样工作,深入探讨特征提取、模型构建等关键技术,并通过实际案例展示用户画像在推荐系统、精准营销等场景中的应用。文章还
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品牌方的三大致命困局1.用户画像的碎片化黑洞某母婴品牌因企微/小程序数据割裂,将防过敏奶粉推给健康婴儿,引发37%客户退群(毕马威2024报告)。标签混乱导致营销ROI跌破1:0.8,千万级用户池沦为数字废墟。2.内容分发的重复劳动炼狱某美妆团队在公众号/企微/抖音重复编辑内容,单条发布耗时53分钟(有赞白皮书)。跨平台数据不通导致爆款复用率不足15%,创作灵感消耗在机械劳作中。3.裂变增长的失控
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随着人工智能和大数据技术的进步,产品推荐系统成为了现代广告与电商平台中不可或缺的部分。通过深度挖掘用户的行为数据,能够为广告主提供精准的用户画像,从而更高效地推荐相关产品,提升购买转化率。本项目基于科大讯飞AI营销云大赛的赛题,目的是利用用户画像进行产品推荐,预测用户是否会购买相应商品。我们使用了机器学习的二分类模型,通过分析用户的性别、年龄、常驻地、机型等信息,来判断用户的付费行为。项目目标:本
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作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
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1.引言在当今数字化时代,姓名作为个人身份的重要标识,在许多领域都有着广泛的应用需求。例如,在客户关系管理系统中,准确解析姓名可以帮助企业更好地了解客户背景;在学术研究中,分析作者姓名分布有助于发现研究团队的地域特征;在社交网络分析中,姓名信息可以辅助进行用户画像构建。然而,由于不同文化背景下姓名结构的多样性以及书写方式的差异,准确解析姓名成为一项具有挑战性的任务。Python作为一种功能强大的编
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AIGC领域AI写作如何实现智能内容推荐关键词:AIGC、AI写作、智能内容推荐、推荐算法、用户画像摘要:本文聚焦于AIGC领域中AI写作的智能内容推荐实现。首先介绍了该主题的背景,包括目的、预期读者等内容。接着阐述了核心概念与联系,如AIGC、AI写作、智能内容推荐等概念及其关联。详细讲解了核心算法原理,包括协同过滤、基于内容的推荐等,并给出Python代码示例。探讨了相关数学模型和公式,通过具
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首席数据官高鹏律师数字经济团队创作,AI辅助在数字经济时代,数据已成为堪比石油的战略资源。某新能源车企因驾驶数据归属争议损失数十亿,某电商平台用户画像被竞争对手“合法”窃取的案例频发,暴露出数据这座“金山银山”背后隐藏的法律暗礁。当原始数据的采集边界模糊不清,当衍生数据的价值裂变引发权属混战,如何用法律之钥打开数据资产的财富之门?这不仅是技术命题,更是数字时代的法律革命。一、原始数据:数字土壤上的
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在当今内容爆炸的时代,个性化推荐系统已成为短视频平台的核心竞争力之一。本文将详细介绍如何利用Elasticsearch(ES)构建一个高效、可扩展的短视频个性化推荐系统。一、系统架构概述我们的推荐系统将采用混合推荐策略,结合协同过滤、内容相似度和热度推荐等多种方法。Elasticsearch作为核心搜索引擎和数据存储,将承担以下职责:用户画像存储与查询视频内容索引与检索实时行为日志分析推荐结果计算
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引言:移动端数据采集的技术困境在App数据价值日益凸显的时代,传统爬取方案面临三大核心挑战:协议加密壁垒:金融类App采用非标准加密方案比例高达92%(来源:2023年移动安全年报)动态防护升级:行为分析技术识别异常请求准确率达85%法律合规风险:违反《数据安全法》最高罚款可达年营收5%行业数据显示:主流电商平台单用户画像价值1.2-5.3传统爬虫方案识别率超过75%数据采集综合成本增长120%X
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一、产品生命周期管理的体系化方法与思路1.全周期管理框架四阶段模型:导入期(市场验证)、成长期(规模扩张)、成熟期(利润优化)、衰退期(战略退出)。核心流程:需求分析:通过市场调研与用户画像精准定位需求(如特斯拉ModelS导入期的高端定位)。研发协同:采用敏捷开发(Scrum/Kanban)与模块化设计,缩短研发周期(如华为硬件迭代效率提升30%)。生产与供应链:数字化供应链管理(如西门子工业4
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✨写在前面:为什么做知乎自动化操作?知乎作为中国领先的知识问答平台,拥有大量结构化内容。对于研究舆情分析、情绪识别、用户画像,甚至产品舆情反馈采集的用户来说,如何自动获取知乎内容并进行交互行为(如点赞、回答),是一个非常实用的能力。本文将手把手带你用Python完成以下目标:✅自动登录知乎✅自动搜索某个关键词下的热门问题✅自动点赞高质量回答✅自动采集回答内容(文本、点赞数、评论数等)✅自动保存为本
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:智能宿舍管理系统通过物联网、云计算和人工智能技术相结合,提高宿舍管理效率和学生住宿体验。该系统集成了智能门锁、传感器、能源管理系统等硬件设备,并与软件平台结合实现远程监控、自动化控制和数据分析。它还包含了实时监控、数据处理、远程操作、智能分析、异常检测和用户画像等功能,以确保高效管理、安全性和个性化服务。此外,系统设计注重加密通信、访问控制和隐私保护,以保障数
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跨平台广告推广,尤其是Facebook和Instagram广告投放,常常面临一个关键挑战:如何在保持品牌统一性的同时,针对不同平台特性进行差异化运营?今天我们就来深入分析,如何实现两大社交平台广告内容的最优组合!1、平台用户画像与内容偏好分析两大平台在用户行为和内容偏好上存在显著差异。Instagram以视觉体验为核心,更适合高颜值图片、创意短视频等快节奏内容;而Facebook更强调社交属性和信
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- 网站核心功能的用户指引,在方案设计和实施时的注意事项
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前端框架xsshtml5正则表达式网络安全单元测试安全性测试
用户指引设计时需兼顾用户体验、技术实现和业务目标。一、需求分析与场景适配用户画像构建通过问卷调查或数据分析明确用户群体特征(如年龄、设备使用习惯),设计适配不同场景的引导方式。例如,移动端优先采用手势引导,PC端适合悬浮按钮提示。核心功能优先级使用KANO模型划分功能需求,优先展示高频核心功能(如支付、搜索),通过视觉层级(按钮大小、颜色对比)强化引导。二、引导方式设计渐进式引导分阶段展示功能:首
- 山东大学软件学院项目实训-基于大模型的模拟面试系统-个人博客(十)
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开发博客:AI面试官个性化出题MCP功能最终完善本周作为项目开发的最后冲刺阶段,我们致力于进一步增强AI面试官在个性化题目生成方面的能力。核心工作是新增和优化了一系列MCP(Multi-turnConversationProtocol)工具,旨在为AI面试官提供更丰富、更精准的用户画像和知识背景,从而生成更具针对性的面试题目。目前整个MCP工具链的结构如下:本周主要完成的MCP功能模块包括:que
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大模型系列——用AI简化用户画像分析我发现生成式AI工具不仅能帮助分析数据以揭示洞察,还能在将这些洞察转化为有效的交付成果如用户体验角色和旅程图方面表现出色。虽然AI有能力增强我们的工作,但它不能替代通过实际用户体验研究和分析获得的基本见解。AI是一种帮助我们更高效地完成工作的工具;它不会取代我们。在超过20年的用户体验研究经验中,我最初对将AI集成到我们的研究实践中持怀疑态度。然而,我发现像Ch
- 利用Flink在大数据领域实现实时推荐系统
利用Flink在大数据领域实现实时推荐系统关键词:Flink、实时推荐系统、大数据处理、流式计算、机器学习、用户画像、协同过滤摘要:本文深入探讨如何利用ApacheFlink构建高性能的实时推荐系统。我们将从推荐系统的基本原理出发,详细分析Flink在实时数据处理中的优势,并通过完整的项目案例展示如何实现一个端到端的实时推荐解决方案。文章涵盖核心算法实现、系统架构设计、性能优化策略以及实际应用场景
- 【慧游鲁博】团队记录5
哇哦哇哦~~
创新实训团队记录软件工程团队开发
文章目录进度总览完成细节Part11.图片上传与预加载功能2.前端功能扩展与密码修改页面3.DeepSeek模型微调与Kaggle实验4.前端组件化重构5.用户认证与信息管理完成细节Part21.多模态交互·语音输入,完善智能导览系统2.后台管理系统的数据分析模块3.用户画像分析功能4.用户系统基础架构5.剧情管理核心功能6.从Kaggle微调到模型调用进度总览任务要点完成情况多模态交互图片上传;
- 【源码】研学报名小程序开发功能分析案例
hymuuuu
phpmysql需求分析
一、开发流程(一)前期规划在开发前,需深入调研研学市场需求、目标用户画像。与教育机构、家长和学生沟通,明确他们在研学报名各环节的痛点与期待,如选课困难、报名繁琐、信息不透明等。同时,研究竞争对手小程序,分析其优劣势,从而确定小程序的差异化定位和核心功能方向,为后续开发奠定基础。(二)设计开发基于前期规划,进行小程序的UI/UX设计,确保界面简洁美观、操作流畅。采用沉浸式动态轮播图设计首页,搭配直观
- 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
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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
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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)
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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
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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
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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