肉嘟嘟的zhu
肉嘟嘟的zhu

SysML和UML建模工具

常用的UML建模工具有：

Rose、Staruml、visual

Sysml建模工具有：

Artisan Studio

SysML Toolkit

MagicDraw

Enterprise Architect

Rhapsody

Visual Paradigm(Sysml)

 

你可能感兴趣的:(建模)

  • 大数据之路：阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
    为什么需要数据建模核心痛点数据冗余：不同业务重复存储相同数据（如用户基础信息），导致存储成本激增。计算资源浪费：未经聚合的明细数据直接参与计算（如全表扫描），消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失：同一指标在不同业务线的口径差异（如“活跃用户”定义不同），引发决策冲突。开发效率低下：每次分析需重新编写复杂逻辑，无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升：分层设计（ODS→DWD→DWS→ADS）
  • 基于DeepSeek的下一代大型游戏开发革命：架构、核心技术与项目管理实践 Liudef06小白 特殊专栏人工智能AIGC架构人工智能deepseek
    基于DeepSeek的下一代大型游戏开发革命：架构、核心技术与项目管理实践DeepSeek大模型正重塑游戏开发范式，本文将深入解析如何利用这一革命性技术构建下一代大型游戏，涵盖从架构设计到项目管理的全流程实践。目录DeepSeek游戏引擎核心架构1.1神经符号系统融合架构1.2动态世界生成引擎智能NPC与剧情系统2.1角色人格建模技术2.2动态叙事生成算法大型项目管理体系3.1敏捷-AI混合开发流
  • 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
  • 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
  • 非欧空间计算加速：图神经网络与微分几何计算的GPU优化（流形数据的内存布局优化策略） 九章云极AladdinEdu 空间计算神经网络人工智能gpu算力算法java开发语言
    一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域，非欧几里得空间数据（流形数据）的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限：黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储（BlockedManifoldStorage,BMS）与层次化
  • FloEFD 工程师使用灵活，企业如何科学管控许可证资源？
    随着制造企业对设计仿真一体化需求的增长，FloEFD作为SiemensDigitalIndustriesSoftware提供的CAD嵌入式计算流体动力学（CFD）工具，凭借与SolidWorks、Creo、NX、CATIA等主流CAD平台深度集成，广泛应用于电子散热、汽车、能源装备、流体机械等行业。FloEFD的优势在于其“工程师友好型”理念，使设计工程师可以直接在CAD环境中完成几何建模、网格生
  • 环境艺术设计必学的“3D建模与渲染软件”指南
    在环境艺术设计领域，掌握高效的设计软件是学生入门阶段普遍关注的核心问题。优秀的软件如同设计师的得力助手，能够精准表达设计创意、显著提升工作效率，在设计流程的各个环节都发挥着不可或缺的作用。根据功能划分，环艺设计常用软件主要涵盖建模、渲染、后期处理及辅助工具四大类。本文将为您梳理环艺设计中必学的核心软件。一、核心建模软件建模是将设计构思转化为三维模型的关键步骤。以下两款软件在环艺设计中应用最为广泛：
  • 云端渲染：重塑影视、游戏与设计行业的算力革命
    导言：云端渲染技术通过将繁重的图形计算任务迁移至云端强大的计算集群，有效突破了传统渲染对高性能本地硬件和漫长等待周期的依赖，显著降低了制作成本与门槛。它正日益成为驱动影视、游戏及设计行业创新的核心技术。本文将深入解析云端渲染的技术原理，并探讨其如何深刻变革这三大行业的格局与未来。一、云端渲染的技术原理：解构算力革新云端渲染，其核心在于将高负载的图形处理任务——如复杂的3D建模、动画特效、光影计算及
  • 2025年7月技术问答第1期 大势智慧 实景三维三维建模教程问答答疑干货
    1.如图，用重建大师时重建好几次空间区域都是空的，周围的建模成功，该如何处理？答：确定下是中间两个缺失瓦块的名称，可以对瓦块右键清理中间结果，重新提交下生产。2.网格大师可以合并OSGB和3Dtiles的根结点吗，，不是想要的单独只有一个目录的那种，是不是只有最高级的那个文件夹里面的瓦片才是最终结果？答：根节点合并，只合并头文件，不会把瓦块整个合并。网格大师是一款能够解决实景三维模型空间参考、原点
  • 不会PS也不会建模，却想把敦煌鸣沙山塞进小方块里！ 自律的音律
    掐指一算，好像很久没出特殊玩法的教程了~刚好前几天有小伙伴提问：有没有立体图表可以参考一下？由此延伸到以前发的一篇文章，里面整合了一些高质量的立体图表：我知道，PPT自带的图表你已经看腻了，是时候养养眼啦！那么问题来了，文章中的这种效果，要是只会PPT能不能做？经过@隔壁家老廖的提醒，通过关键词microworld找到了一些参考图：仔细想了想，似乎也没有很难，主要是用到了裸眼3D效果，结合切面光影
  • halcon知识：常见三种模板匹配方法总结 无水先生 Halcon高级应用Halcon中级实践计算机视觉图像处理
    目录一、形状匹配模板（Shape_Based）1.1形状匹配常见的有四种情况1.2四种匹配的特点1.3一般形状匹配模板shape_model1.4线性变形匹配模板planar_deformable_model1.5局部变形模板1.6比例缩放末班匹配二、灰度匹配模板（Gray-Value-Based）2.1创建模板方法如下2.2匹配搜索操作2.3模板调整操作三、组合模板匹配（Component-Ba
  • 如何用Python才能进行数据分析？_运用pycharm做数据分析的步骤 2401_84254530 python数据分析pycharm
    数据分析流程Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析。一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：数据获取→数据存储→数据预处理→建模与分析→可视化分析1)数据获取一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sqlserver、mysql、orcale等主流数据库的接口
  • Milvus 实战全流程
    学习路径总览1.Milvus基础知识什么是向量数据库？Milvus的核心概念（collection、field、index、partition、segment）Milvus和Faiss、Annoy、HNSW的区别2.安装与部署Docker快速部署Milvus（推荐）本地开发环境安装使用MilvusLite本地测试3.数据建模与管理创建Collection与Schema定义（包含向量字段和元数据字段
  • 3，智能制造，MOM，MES - 精益制造(具体内容参考PPT文档) 广东数字化转型 供应链开发智能制造系统架构产品经理
    智能制造，从工厂建模，工艺建模，柔性制造，精益制造，生产管控，库存，质量等多方面讲述智能制造的落地方案。
  • 5G 承载网中的数学函数
    机理分析法，从流量控制、稳定性保障、资源优化和跨层协同四个维度，系统解析5G承载网络中数学函数的作用机制，揭示其如何通过数学建模实现网络性能的动态平衡与优化。一、流量控制函数：网络流建模与路径优化1.组网拓扑与流量函数5G承载网的组网模式（环形、环带链、双归）直接影响流量分布，其数学表征如下：环形组网流量函数：Bi​(t)=NB​⋅η(t)+ΔBstat​(t)B：环网总带宽；N：节点数；η(t)
  • 5个必知的AIGC工具，轻松打造爆款虚拟偶像 AI原生应用开发 AI原生应用开发实战AIGCai
    5个必知的AIGC工具，轻松打造爆款虚拟偶像关键词：AIGC工具、虚拟偶像、AI生成内容、数字人建模、智能交互、语音合成、动画生成摘要：本文深度解析5款前沿AIGC工具在虚拟偶像打造中的核心应用，涵盖从形象设计、语音生成到动态交互的全流程技术实现。通过MidJourney、D-ID、MetaHuman、RunwayML、VoiceMaker等工具的原理剖析、操作指南及实战案例，揭示如何利用AI技术
  • 2018NBA总冠军金州勇士队纸模欣赏 免贵姓虾
    分享一组来自韩国设计师EireneSong的纸模设计。EireneSong是一名纸模艺术家、创客和品牌咨询师。/**以下为译文**/献给金州勇士队的粉丝们。跟其他纸模不同，这些纸模的关节都是可以动的。Step13D建模为每个球员定制的脸和身子画出轮廓3D建模Step2制作蓝图用电脑软件建一个纸模蓝图Step3关节点测试在模型中测试关节点的运动3D模型中的关节点运动Step4绘画在纸模原型上手绘再用
  • Python学习——Django模型——表关系
    关系型数据库最强大之处在于“关系”，表和表之间是有关联的，表之间的关系有一对一，一对多，多对多。1.1一对一学生和档案之间属于一对一，学生表和档案表就是一对一关系，学生表是主表，档案表是从表。从表中有一个外键和学生表关联，并且要求外键取值唯一，对应关键字为：OneToOneField#创建模型classStudent(models.Model):sno=models.CharField(max_l
  • Crome：因果鲁棒奖励建模框架——破解LLM对齐中的奖励黑客难题 大千AI助手 人工智能#OTHERPython人工智能深度学习神经网络大模型因果推断奖励黑客RewardHacking
    Crome（CausalRobustRewardModeling）是由GoogleDeepMind联合麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所（MILA）于2025年提出的创新框架，旨在解决大语言模型（LLM）对齐中奖励模型（RM）的奖励黑客（RewardHacking）问题。该框架通过因果数据增强与反事实训练机制，显著提升RM对真实质量属性（如事实性、安全性）的敏感性，同时抑制对虚假属性（如文本长度、格
  • AIGC领域MCP模型上下文协议：数据处理的新方案 AI大模型应用工坊 AIGCai
    AIGC领域MCP模型上下文协议：数据处理的新方案关键词：AIGC、MCP模型、上下文协议、多模态数据处理、动态上下文管理、长序列建模、语义连贯性摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的快速发展，多模态生成、长文本创作、跨场景对话等任务对上下文管理提出了更高要求。传统上下文处理方案因碎片化、语义断层、动态适应性差等问题，难以满足复杂场景需求。本文聚焦AIGC领域的MCP（Multi-Conte
  • 提示工程架构师总结：Agentic AI智能健康项目需求分析的8个关键步骤 AGI大模型与大数据研究院 人工智能需求分析ai
    AgenticAI智能健康项目需求分析：从0到1构建智能健康助手的8个关键步骤关键词AgenticAI（智能体AI）、智能健康、需求分析、用户旅程、场景建模、伦理合规、数据策略、系统交互摘要当AI从“被动响应”进化到“主动服务”，AgenticAI（智能体AI）正在重新定义智能健康的边界——它不再是“你问我答的健康助手”，而是“能主动感知、推理、行动的健康管家”：比如监测到糖尿病患者餐后血糖超标，
  • python学习（六）字典 August________
    字典学习如何访问和修改字典中的信息学习如何遍历字典中的数据学习储存字典的列表，存储列表中的字典和存储字典中的字典。理解字典，可以更准确的为各种真实物体建模。一个简单的字典alien_0={'color':'green','points':5}print(alien_0['color'])print(alien_0['points'])green5使用字典字典就是一系列的键-值对，每个键都有一个值相
  • 【图像增强】基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强附Matlab代码 Matlab科研辅导帮 matlab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。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍在我们的日常生活中，低光照环境下拍摄的图像常常让我们感到困扰。想象一下，当你在夜晚漫步于城市街头，想要捕捉那璀璨的夜景，或是在室内光线较暗的角落记录下温馨的瞬间，拍出来的照片
  • 夜间监控模糊不清？陌讯低光目标检测方案解读 2501_92474779 目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测
    开篇痛点：安防监控的检测困局在智慧城市建设浪潮下，安防监控面临核心矛盾：复杂场景中传统算法的泛化性短板日益凸显。某市级公安部门数据显示，夜间监控的误报率高达34%，雨雾天气下漏检率超40%。更严峻的是，密集人流场景中YOLOv5的ID丢失率达28%，实时预警几乎瘫痪——这恰是陌讯视觉算法v3.2的破局切入点。技术解析：三阶时空融合架构传统单帧检测在遮挡场景易失效，陌讯的创新在于时空联合建模：#陌讯
  • Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现 AI量化价值投资入门到精通 python金融开发语言ai
    Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现关键词：Python金融分析、情感分析、量化投资、价值投资、自然语言处理、机器学习、金融文本挖掘摘要：本文系统解析如何将情感分析技术深度整合到量化价值投资体系中，通过Python实现从金融文本数据采集、预处理、情感建模到策略回测的完整流程。详细阐述基于规则引擎、机器学习和深度学习的多维度情感分析方法，结合财务指标构建复合投资模型，并通过实战案
  • 开源深度学习新宠：Burn框架助您无忧高效建模
    在日新月异的人工智能世界里，各类深度学习框架如雨后春笋般涌现，而Burn，作为新一代的深度学习框架，以其不妥协的灵活性、高效性和可移植性崭露头角。本文将深入探讨Burn的核心功能、应用场景及具体使用方法，帮助您更好地了解这款值得关注的开源项目。性能和优化：超越速度的追求Burn框架将高效性作为其核心支柱之一，通过一系列优化技术确保模型能够快速可靠地运行。以下是Burn在性能方面的几个显著特色：自动
  • 【2024国赛C题】2024 年全国大学生数学建模比赛思路、代码更新中.....
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️竞赛事件及参赛一、解题思路二、准备建议三、注意事项1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年国赛C题及资源下载4思路、代码分享......⛳️竞赛事件及参赛一、解题思路理解题目背景和要求：仔细阅读题目，理解问题的背景、目的和具体要求。识别问题的关键要素
  • 机器学习概述 炀水 机器学习人工智能
    一、机器学习算法与流程（一）、机器学习的主要流程：1.明确分析目标，2.数据收集，3.数据预处理，4.建模分析，5.结果评估，6.部署使用以及学习更新。1.明确分析目标：客观反映用户需求，通过对各类人群的深入分析，为相关部门制订资费、服务、市场策略提供基础。2.数据收集：收集相关的数据，充足、全面的高质量数据是机器学习的基础。3.数据预处理：数据可能存在着噪声、不一致、异常、个人隐私保护等各类问题
  • YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程 机 ＿ 长 YOLO极致优化实战YOLO深度学习算法
    YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程本教程面向已具备YOLOv5训练经验的开发者，系统讲解如何在YOLOv5中替换激活函数、构建模型变体，并结合本项目实际文件和命令，突出实用性和可操作性。内容涵盖激活函数原理、替换方法、配置文件讲解、训练实操、源码解读、实验对比与常见问题排查。完整代码见文末1.激活函数原理简介激活函数是深度神经网络中非线性建模的关键组件。常见激活函数包括：ReLU：简单
  • MATLAB SIMULINK中的PI控制器模型设计与实现 安检
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在MATLAB的SIMULINK环境中，PI控制器通过比例和积分元素的结合来提高系统性能，消除稳态误差。本文介绍如何在SIMULINK中搭建和实现PI控制器模型，包括创建模型、添加及连接模块、配置参数、编写S-Function代码、进行仿真与分析，并可能封装模型以供重复使用。这些步骤帮助工程师通过迭代和参数调整找到最佳控制策略。1.SIMULINK中PI控制器
  • 统一思想认识 永夜-极光 思想
    1.统一思想认识的基础,才能有的放矢  原因:    总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.    如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.          难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式.   &
  • Joda Time使用笔记 bylijinnan javajoda time
    Joda Time的介绍可以参考这篇文章： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html 工作中也常常用到Joda Time，为了避免每次使用都查API，记录一下常用的用法：     /** * DateTime变化（增减） */ @Tes
  • FileUtils API eksliang FileUtilsFileUtils API
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • 各种新兴技术 不懂事的小屁孩 技术
    1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础，面向Java应用为主。基于DSL（领域特定语言）语法的自动化构建工具。 现在构建系统常用到maven工具，现在有更容易上手的gradle， 搭建java环境: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/ 搭建android环境： http://m
  • tomcat6的https双向认证 酷的飞上天空 tomcat6
    1.生成服务器端证书 keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
  • 托管虚拟桌面市场势不可挡 蓝儿唯美
    用户还需要冗余的数据中心，dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台，提供服务或者MSP也可以自己来控制。 在某些情况下，MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层，如监控和补丁管理。 MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同，Din说。 “我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
  • spring学习——xml文件的配置 a-john spring
    在Spring的学习中，对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中，采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.or
  • HDU 4342 History repeat itself 模拟 aijuans 模拟
    来源：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342 题意：首先让求第几个非平方数，然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。 思路：一个简单的模拟题目，但是由于数据范围大，需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来，假如让求第n个非平方数的话，看n前面有多少个平方数，假设有x个，则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况，即
  • java中最常用jar包的用途 asia007 java
    java中最常用jar包的用途 jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口，提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法，以及接收和处理SOAP错误的方法.  w
  • ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法 百合不是茶 jsjson编码返回异常
    一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码  出现以下 问题:       1,强制flush输出  json编码打印在首页 2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面   却没有跳转到错误页面 3,  ajax中的dataType的json 改为text 会
  • JUnit使用的设计模式 bijian1013 java设计模式JUnit
    JUnit源代码涉及使用了大量设计模式 1、模板方法模式（Template Method）         定义一个操作中的算法骨架，而将一些步骤延伸到子类中去，使得子类可以不改变一个算法的结构，即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构，也就是步骤，而步骤的实现可以在子类中完成。   
  • Linux常用命令（摘录） sunjing crondchkconfig
    chkconfig --list   查看linux所有服务 chkconfig --add servicename 添加linux服务 netstat -apn | grep 8080  查看端口占用 env 查看所有环境变量 echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量   安装编译器 yum install -y gcc
  • 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建 bit1129 hadoop
     结合网上多份文档，不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题，终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来，跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是，Hadoop的安装文档非常多，但是能一个文档走下来的少之又少，尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布，但是它的配置跟2.5.0，2.5.1没有分别。 &nb
  • Anychart图表系列五之事件监听 白糖_ chart
    创建图表事件监听非常简单：首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听，然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。 以钻取操作为例，当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value，代码如下： <script> //创建AnyChart var chart = new AnyChart(); //添加钻取操作&quo
  • Web前端相关段子 braveCS web前端
    Web标准：结构、样式和行为分离   使用语义化标签 0）标签的语义：使用有良好语义的标签，能够很好地实现自我解释，方便搜索引擎理解网页结构，抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容，具有很好的可读性，从而实现对特殊终端的兼容。 1）div和span是没有语义的：只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时，才会适当添加div
  • 编程之美-24点游戏 bylijinnan 编程之美
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.Set; public class PointGame { /**编程之美
  • 主页面子页面传值总结 chengxuyuancsdn 总结
    1、showModalDialog returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值 主界面 var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp"); 子界面 window.retu
  • [网络与经济]互联网+的含义 comsci 互联网+
          互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统       互联网+你的名字 =  网络个人数据库       每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
  • oracle 创建视图 with check option daizj 视图vieworalce
    我们来看下面的例子： create or replace view testview as select empno,ename from emp where ename like ‘M%’ with check option; 这里我们创建了一个视图，并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果： select * from testv
  • ToastPlugin插件在cordova3.3下使用 dibov Cordova
        自己开发的Todos应用，想实现“ 再按一次返回键退出程序 ”的功能，采用网上的ToastPlugins插件，发现代码或文章基本都是老版本，运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。       ToastPlugin.java package&nbs
  • C语言22个系统函数 dcj3sjt126com cfunction
    C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分（尾数）x和 以2位的指数部分n，即num=x*2n，指数n存放在exp指向的变量中，返回x。D
  • 开发一个类的流程 dcj3sjt126com 开发
    本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件，并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库，供以后复用。   以下是开发流程： 1. 明确类的功能，抽象出类的大概结构 2. 初步设想类的接口 3. 类名设计（驼峰式命名） 4. 属性设置(权限设置) 判断某些变量是否有必要作为成员属
  • java 并发 shuizhaosi888 java 并发
    能够写出高伸缩性的并发是一门艺术   在JAVA SE5中新增了3个包 java.util.concurrent java.util.concurrent.atomic java.util.concurrent.locks 在java的内存模型中，类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享，局部变量与方法参数都是线程私有的，不会被共享。
  • Spring Security（11）——匿名认证 234390216 Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
    匿名认证 目录 1.1     配置 1.2     AuthenticationTrustResolver          对于匿名访问的用户，Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
  • NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...] 逐行分析JS源代码 Ajaxnodejsexpress
      一、前言         通过上节学习，我们已经        ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统，并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取，但写着写着，web端就
  • 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值 lhbthanks javahtmlstrutscheckbox
    第一种方法：获取结果String类型 在 Action 中获得的是一个 String 型数据，每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起，每个值之间以逗号隔开(,)。 所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。 以下是实现的代码： 前台 HTML 代码：
  • 003.Kafka基本概念 nweiren hadoopkafka
    Kafka基本概念：Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic：             消息源（Message）的分类。 Partition：             Topic物理上的分组，一
  • Linux环境下安装JDK roadrunners jdklinux
    1、准备工作 创建JDK的安装目录： mkdir -p /usr/java/   下载JDK，找到适合自己系统的JDK版本进行下载： http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html   把JDK安装包下载到/usr/java/目录，然后进行解压： tar -zxvf jre-7
  • Linux忘记root密码的解决思路 tomcat_oracle linux
    1：使用同版本的linux启动系统，chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 　　2：grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统，不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 　　3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 　　4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 　　例如: 　　ro
  • 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现 xueyou jsonpjquery框架UIhtml5
    postMessage 是 HTML5 新方法，它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止，只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持，而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样，前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯，后者擅长针对跨域服务端数据通讯，p
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他