- # MySQL 学习进阶路线-基础篇:从SQL语法到数据库设计的实战指南
Jan123.
数据库mysql学习
引言MySQL是开发者最常用的关系型数据库之一,掌握其核心语法和设计思想是高效开发的关键。本文将围绕SQL语法和数据库设计两大基础模块,结合实战案例和代码示例,助你夯实MySQL基础,为进阶学习铺路!一、SQL语法精讲1.SELECT查询:数据检索的核心SELECT是操作数据库的起点,用于从表中检索数据。基础语法:SELECTcolumn1,column2FROMtable_nameWHEREco
- 深度学习进阶:卷积神经网络(CNN)原理与实战
软考和人工智能学堂
#深度学习人工智能#DeepSeek快速入门深度学习cnn人工智能
1.卷积神经网络概述卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是深度学习中专门用于处理网格状数据(如图像、语音、视频)的神经网络架构。与传统全连接网络相比,CNN具有三大核心思想:局部感受野:每个神经元只与输入数据的局部区域连接权值共享:同一特征检测器在不同位置使用相同的参数空间下采样:通过池化操作逐步降低数据维度这些特性使CNN能够高效处理高维数据,并保持对平
- (七) 深度学习进阶:现代卷积神经网络技术解析与应用实践
只有左边一个小酒窝
动手学深度学习深度学习cnn人工智能
1深度卷积神经网络(AlexNet)AlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton于2012年提出的卷积神经网络,它在当年的ImageNet图像识别挑战赛中取得了突破性进展。AlexNet的成功标志着深度学习在计算机视觉领域的崛起,其设计和创新对后续的深度学习模型产生了深远影响。1.1AlexNet的背景与创新在AlexNet出现之前,计算
- Python爬取微博(APP)榜单爬虫及数据可视化,整理出Python逆向系列学习进阶视频
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2024年程序员学习python爬虫信息可视化
f=open(‘1.csv’,‘w+’,encoding=‘utf-8’,newline=‘’)writer=csv.writer(f)writer.writerow([‘user_id’,‘user_location’,‘user_gender’,‘user_follower’,‘text’,‘created_time’,‘reposts_count’,‘comments_count’,‘att
- 人工智能学习进阶之路
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以下是人工智能学习路径的详细规划,分5个阶段循序渐进,建议学习周期1.5-2年:一、筑基阶段(3-6个月)数学基础线性代数:矩阵运算(推荐《LinearAlgebraDoneRight》)微积分:偏导数/梯度(MIT18.01课程)概率统计:贝叶斯定理(可汗学院概率课)编程基础Python语法(《PythonCrashCourse》)数据处理库:NumPy/Pandas(官方文档+Kaggle练习
- 深度学习进阶,Keras视频分类
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程序员深度学习keras人工智能
对于每个帧,通过CNN传递帧单独和_独立**地_对每个帧进行分类选择具有最大相应概率的标签标记帧并将输出帧写入磁盘不过,这种方法存在问题-如果您曾经尝试将简单的图像分类应用于视频分类,您可能会遇到某种**“预测闪烁”,**如本节顶部视频中所示。请注意,在这个可视化中,我们看到我们的CNN在两个预测之间移动:"足球"和正确的标签"weight_lifting"。视频显然是举重,我们希望我们的整个视频
- 《数据分析学习进阶:如何用Tableau和Power BI提升可视化能力?》
《从Excel民工到数据分析师:我的500小时逆袭实操手册》写在前面:被Excel支配的恐惧2019年寒冬,作为某互联网大厂HR的我,正在经历职业生涯最魔幻的场景——凌晨两点,会议室里飘着六盒冷掉的饺子,我和同事盯着满屏VLOOKUP公式的Excel表,试图从3万条招聘数据中找到“为什么技术岗离职率飙升42%”的答案。领导推门进来只说了一句话:“我要的是洞见,不是表格美容报告。”正是这次暴击,让我
- 深度学习全景进阶:最新Python深度学习进阶与前沿应用
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近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术,Ai尚研修推出全新的“Python深度学习进阶与应用”培训课程,让你系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。课程采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式,抽丝剥茧、
- Android小白——架构师系统学习进阶路线!真正意义上的从0开始!建议收藏!(1)
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Service的生命周期Service的两种启动方式:1,startService2,bindService2种启动方式所走的生命周期方法是不一样的ServicevsIntentService:Service和IntentService个自用于不同的场景,想知道他们各自的使用场景和区别吗?查资料去吧!BroadcastReceiver:广播相关的知识点:广播有两种注册方式,Manifest清单文件
- 写给孩子和极客的趣味数学 --“自动驾驶背后的数学” 专栏导读
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专栏链接:自动驾驶背后的数学一、专栏逻辑图谱深度学习进阶视觉感知与多传感器融合基础工具与决策流程10.激活函数解析6.视觉坐标变换体系7.视觉优化与融合8.全流程解析2.传感器数据到控制指令的函数嵌套1.10岁孩子就能读懂自动驾驶背后的数学密码3.特征提取中的线性变换与非线性激活4.多模态传感器融合建模5.坐标映射与数据融合概述9.坐标映射轻快版PiDay趣味开篇基础工具与决策流程视觉感知与多传感
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- 深度学习进阶:TensorFlow实战指南
ELSON麦香包
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《TensorFlow实战Google深度学习框架》详细指导读者学习TensorFlow,涵盖基础概念、数据流图、API使用、张量和变量操作,深度学习基础如CNN和RNN,以及自定义层和优化算法。书中还提供使用TensorFlow构建和训练深度学习模型的实例,包括AlexNet、VGG、ResNet以及LSTM和GRU,并通过图像分类和文本情感分析等实战案例,
- GaussDB 学习进阶路线-进阶篇:分布式架构、性能调优与高可用实战
Jan123.
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引言GaussDB的进阶能力体现在对分布式架构、企业级高可用、深度性能优化的掌握上。本文将以生产环境为背景,深入剖析GaussDB的数据分片、并行计算、主备容灾、云原生集成等核心技术,结合实战配置与调优案例,助你解锁GaussDB的高阶技能,构建稳定高效的分布式数据库系统!一、分布式架构:数据分片与并行计算1.分布式表设计与数据分片分片策略策略适用场景示例哈希分片数据均匀分布,避免热点DISTRI
- 深度学习进阶:构建多层神经网络
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在上一篇文章中,我们从零开始构建了一个简单的两层神经网络,并通过异或问题(XOR)展示了神经网络的强大能力。今天,我们将进一步深入,构建一个更复杂的多层神经网络,并引入更多高级概念,如多隐藏层、激活函数选择、正则化等。我们还会使用更复杂的分类任务来训练模型,并评估其性能。1.多层神经网络的结构在实际应用中,深度学习模型通常包含多个隐藏层,这种结构被称为深度神经网络(DNN)。多层神经网络能够学习更
- HarmonyOS开发宝典震撼来袭,卓越应用开发之旅一触即发,轻松启程!
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HarmonyOS赋能产品,全面护航开发者从HarmonyOS感知、学习进阶、开发实践至技术支持的全旅程,助力开发者高效开发!我们倾心打造了一个涵盖高频场景的最佳实践案例库,汇聚丰富实战经验,旨在大幅提升开发效率。此外,我们还提供场景化的开箱即用代码示例,让应用开发触手可及,轻松高效。更令人振奋的是,全新升级的《HarmonyOS第一课》现已震撼上线!该课程采用多维融合教学法,将直观代码讲解与即学
- python cv2 matchtemplate_机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配(单目标匹配和多目标匹配)1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMa...
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1.cv2.matchTemplate(src,template,method)#用于进行模板匹配参数说明:src目标图像,template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标2.min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(ret)#找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x,y)的位置参数说明:min_val,max_val,min_lo
- 机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)
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拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi)),获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思:1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码:第一步:读入图片第二步:进行样本的下采样第三步:进行样本的上采样第四步:原始图片-变化后的图片importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('AM.png')#
- 鸿蒙开发napi系列学习进阶篇——NAPI 导出类对象
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OpenHarmonyHarmonyOS移动开发前端javascript开发语言分布式OpenHarmony鸿蒙系统鸿蒙开发
简介js调用napi的数据,对于简单的数据类型,只需要napi返回对应类型的napi_value数据即可(详情参照napi数据类型类型与同步调用)。但是对于一些复杂的数据类型(如我们常用C++的类对象),是不能直接返回一个napi_value数据的。这时我们需要对这些数据进行一系列操作后将其导出,这样js才能使用导出后的对象。本文以导出类对象为例来说明napi导出对象的具体过程。类对象导出的具体过
- 元日反思,渴求知识与减法生活
金露
2018的业余,是比较奋进的一年。源于喜欢,读了不少书,也听了不少课。获益于现代科技,学习进阶的设计,如同游戏一般,环环相扣。让自己始终活跃在这些文化、知识里面,难以自拔。从一般意义上来讲,不耗费时间无效娱乐,还用来提升自己,确是一件勤奋的好事。但昨晚忽然的意识到,对于知识的追求,贪得里面的乐趣,不也是另一种贪婪吗?尽管不如功利那般,但也是对人心而言,万物一理,知识与金钱地位在本质上无异,色不异空
- docker从入门到入土(进阶篇)
Koko~
dockermysql服务器
Hello~大家好,这里是KOKO!之前我们学习了docker的基础篇内容,今天我们来深入了解进阶篇的内容。在学习进阶篇之前,请大家务必保证基础篇的那些常用命令都进行了练习并且已经熟练掌握!docker复杂安装详说安装mysql主从复制主从复制原理日志的互相读写;此处不详细讲解原理,可自行查阅相关资料。主从搭建步骤新建主服务器3307(3306为docker实例里的端口)dockerrun-p33
- js 学习进阶(Dom部分 pink老师教学笔记)
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前端学习javascript学习前端
目录WebAPLS和JS基础关联性API和WebAPIDOM一.DOM简介二.获取元素通过ID获取通过标签名获取通过HTML5新增的方法获取特殊元素获取三.事件基础四.操作元素1.修改元素内容2.修改元素的属性案例:分时问候案例3.修改表单属性案例分析:仿京东显示密码案例4.样式属性操作案例:二维码案例案例:循环精灵图案例:显示隐藏文本框内容操作总结5.排他思想(算法)案例:百度换肤效果案例:表格
- Golang 学习进阶资料整理
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基础Go语言中文文档(官方文档)Iris中文文档(goWEB框架)Go入门视频(密码:zd5x)进阶Golang的反射(nil!=nil)
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- 2019-2-28晨间日记
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今天是什么日子起床:六点就寝:十一点天气:晴心情:一般纪念日:无叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点:践行易效能本月重要成果:完成一百讲今日三只青蛙/番茄钟进阶课1.4,交党费,写民主评议成功日志-记录三五件有收获的事务学习进阶课财务检视买久趣100节,阅读课96节人际的投入绘本群分享daisy开卷有益-学习/读书/听书《都挺好》健康与饮食今日步数:今日锻炼:今日饮食:好习惯打卡
- Python NLP深度学习进阶:自然语言处理
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pythonpython自然语言处理深度学习
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域中的一个重要分支,涉及到处理和理解人类语言的方法和技术。随着深度学习的快速发展,NLP的研究和应用也在不断进步。在Python中,有许多强大的库和工具可以帮助我们进行NLP任务。以下是一些常用的PythonNLP库:NLTK(NaturalLanguageToolkit):是Python中最常用的NLP库之一,
- 日精进第10天
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敬爱的李老师,智慧的班主任,亲爱的跃友们:大家晚上好!我是来自文登奥沃斯宋佼今天是我的日精进行动第10天,给大家分享我今天的进步,我们互相勉励,携手前行。每天进步一点点,距离成功便不远。1、比学习:今天仍然坚持学习英语全阅读的原则第一章节,了解了英语全阅读的模式,及学习进阶,加油,一百万小时定律,我要成为专家!2、比改变:今天带女儿出去游泳,孩子有点不听话,没有像平时发脾气,而是现在她的角度想问题
- Fabric2.0学习进阶——链码管理(四)
落羽
4.1安装链码Fabric-sample工程自带了很多示例链码,位于fabric-samples/chaincode目录中,本文测试安装abstore工程的go版本到org1.peer0和org2.peer0两个节点。链码安装成功之后,就可以调用链码完成交易操作了。image-20200630142347946安装链码的所有操作均需要先进入cli容器,执行如下命令:dockerexec-itcli
- java的面向对象编程(oop)——static概述及初始单例设计模式
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java开发语言
前言:过了入门阶段,开始学习进阶语法了。每天进步一点点,打好基础,daydayup!什么是面向对象编程(oop),可以看这篇java的面向对象编程(oop)概述及案例static概述static的意思为静态,用于修饰成员变量及成员方法。成员变量根据有无static可以分为两种——类变量及实例变量publicclassdemo{staticStringname;//类变量intage;//实例变量}
- 机器学习基础 集成学习进阶(XGBoost+LightGBM)
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人工智能机器学习集成学习数据挖掘人工智能
文章目录一、XGBoost算法原理1.最优模型的构建方法2.XGBoost的目标函数推导2.1目标函数确定2.2CART树的介绍2.3树的复杂度定义2.3.1定义每课树的复杂度2.3.2树的复杂度举例2.4目标函数推导3.XGBoost的回归树构建方法3.1计算分裂节点3.2停止分裂条件判断4.XGBoost与GDBT的区别5.小结二、XGBoost算法api介绍1.XGBoost的安装:2.XG
- 机器学习集成学习进阶Xgboost算法原理
赵广陆
machinelearning机器学习集成学习算法
目录1最优模型的构建方法2XGBoost的目标函数推导2.1目标函数确定2.2CART树的介绍2.3树的复杂度定义2.3.1定义每课树的复杂度2.3.2树的复杂度举例2.4目标函数推导3XGBoost的回归树构建方法3.1计算分裂节点3.2停止分裂条件判断4XGBoost与GDBT的区别5小结1最优模型的构建方法XGBoost(ExtremeGradientBoosting)全名叫极端梯度提升树,
- 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