- x86-64汇编语言训练程序与实战
十除以十等于一
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:汇编语言是一种低级语言,与机器代码紧密相关,特别适用于编写系统级代码及性能要求高的应用。nasm编译器是针对x86和x86-64架构的汇编语言编译器,支持多种语法风格和指令集。项目Euler提供数学和计算机科学问题,鼓励编程技巧应用,前100个问题的答案可共享。x86-64架构扩展了寄存器数量并引入新指令,提升了数据处理效率。学习汇编语言能够深入理解计算机底层
- (二)SAP Group Reporting (GR) 核心子模块功能及数据流向架构解析
数据如何从子公司流转到合并报表的全过程,即数据采集→合并引擎→报表输出,特别是HANA内存计算如何优化传统ETL瓶颈。SAPGroupReporting(GR)核心模块功能及数据流向的架构解析,涵盖核心组件、数据处理流程和关键集成点,适用于S/4HANA1809+版本:一、核心功能模块概览模块功能关键事务码/FioriApp数据采集(DataCollection)整合子公司财务数据(SAP/非SA
- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?
AI算力网络与通信
AI人工智能与大数据技术AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构架构ai
神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?关键词:神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要:本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起,用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾,再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制(内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱),并对应解析神经形态计算的三大突破
- 数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?
Echo_Wish
大数据信息可视化数据分析数据挖掘
数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?数据可视化,是科技与艺术的结合,是让冰冷的数字变得生动有趣的桥梁。它既是科学——讲究准确性、逻辑性、数据处理的严谨性;又是艺术——强调美感、信息传递的直觉性,以及与观众的共鸣。可以说,好的数据可视化不仅能让人快速理解复杂信息,还能激发思考、引发行动。科学——数据可视化的理性基石首先,数据可视化必须遵循严谨的数据处理和清晰的信息传递原则。这就要
- 大学生入门:分支结构及其易踩坑的点
山中月侣
java大学生入门java开发语言经验分享
循环和分支在我们的日常代码中出现频率很高,无论是简单的数据处理还是复杂的业务逻辑,都会经常用到,它们看似简单,但是使用起来还是有很多隐藏的问题的,接下来我们一起学习或者复习一下:一、分支结构1、if语句主要包括三种:if语句、if-else语句、if-elseif-else语句if语句:if(条件表达式){//条件为真时执行的代码块}如果要执行的语句只有一句,可以省略“{}”,但是不建议if-el
- 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
- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
PythonAI编程架构实战家
信息可视化python开发语言ai
使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词:Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要:本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始,逐步深入到核心算法实现,包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例,读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
- # 【GEE基础及工具)(一)】工欲善其事,必先利其器:借助Open Earth Engine实现影像高效处理及批量任务执行
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GEE基础教程遥感GEE地理信息信息可视化sentinel
在遥感数据分析与处理工作中,海量影像数据的预处理(如去云、裁剪)和分析(如均值计算)是支撑后续研究的核心环节。而Sentinel-2影像作为常用的遥感数据源,常因云层遮挡、数据量大等问题增加处理难度。同时,在使用GoogleEarthEngine(GEE)处理数据时,“批量导出任务需手动逐个启动”的问题也会显著降低效率。本文将从“工具优化”和“数据处理”两个维度展开,详细介绍如何通过GEE完成Se
- Mybatisplus的雪花算法及代码生成器的使用
你我约定有三
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1.雪花算法1.1背景:雪花算法(Snowflake)的使用背景主要源于高并发分布式系统环境下对唯一ID生成的需求。这种需求在像Twitter这样的社交媒体平台上尤为突出,因为Twitter需要处理每秒上万条消息的请求,并且每条消息都必须分配一个唯一的ID。这些ID不仅需要全局唯一,以跨机器、跨时间区分,还需要保持一定的顺序性(尽管不要求连续),以方便客户端排序和后续的数据处理。1.2与自动递增的
- 医疗AI新基建:MCP与A2A协议的破局与前瞻
Allen_Lyb
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一、引言1.1研究背景与动因在数字化与智能化飞速发展的时代浪潮下,医疗AI已成为全球医疗领域变革与创新的关键驱动力。从疾病的早期精准诊断,到个性化治疗方案的制定,再到远程医疗与健康管理,医疗AI正以其强大的数据处理能力、精准的模式识别能力和高效的决策辅助能力,重塑着传统医疗服务的格局。据相关数据显示,2023年中国AI医疗行业规模达973亿元,预计2028年将增至1598亿元,年复合增长率达10.
- TiDB - 分布式数据库的架构与特性
爽新全效瓷兔膏
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TiDB是一个开源的分布式NewSQL数据库,受到了Google的Spanner/F1系统的启发。它提供水平扩展和强一致性事务,适用于需要高可用性和大规模数据处理的场景。TiDB的核心特点包括其分布式架构,由TiDBServer(SQL层)、PDServer(调度器)和TiKVServer(存储引擎)组成;支持无缝的水平扩展和ACID事务;与MySQL高度兼容
- Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案关键词:Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要:本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念,剖析它们之间的关系,详细阐述集成的算法原理与操作步骤,通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时,会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源,探讨未来发展趋势与挑战。
- 基于RSS与KNN的室内定位技术实现
火箭统
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:室内定位技术对于智能建筑和物联网至关重要,在没有GPS信号的环境中尤其重要。RSS位置指纹法利用特定位置的无线信号强度来确定设备位置,而KNN算法能够基于信号强度找到最近的已知位置进行预测。本教程详细讲解了如何在MATLAB中通过”positioning_simulation.m”代码实现RSS位置指纹法与KNN算法的结合,涵盖数据预处理、算法实现、位置预测、
- 【Python高阶开发】1. Pandas工业级时序数据处理实战:从振动传感器数据到轴承故障预警系统
AI_DL_CODE
pythonpandas时序数据处理振动传感器工业数据清洗特征工程
摘要:在工业设备健康监测中,振动传感器数据是评估设备状态的核心依据,但高频噪声干扰、数据传输缺失、多设备时间戳错位等问题严重影响分析准确性。本文基于PythonPandas构建工业级时序数据处理流水线,提出"时间校正-缺失填充-噪声过滤-特征提取"四步清洗法,针对工业场景设计专用策略:短时缺失采用线性插值、长时缺失标记异常,振动数据结合移动平均与Z-score检测保留真实特征。通过时域(峰值、峭度
- 怎么判断一个DAPP是否真正去中心化
判断一个DAPP(去中心化应用)是否真正去中心化,需要从多个维度进行考察。以下是关键评估标准:1.区块链依赖程度✅真正去中心化:核心逻辑和数据处理完全依赖智能合约,运行在区块链上(如以太坊、Solana等)。❌伪去中心化:依赖中心化服务器处理关键数据或业务逻辑,仅前端去中心化。2.智能合约控制权✅去中心化:合约代码开源,无管理员密钥(adminkey)或可升级后门,治理由DAO(去中心化自治组织)
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238科技资讯科技资讯SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION2009NO.06SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION学术论坛传统的解微分方程组的方法有近似分析解法﹑表解法和图解法。这些方法有一定的局限性。MATLAB是一种基于矩阵的数学软件包,该软件包包括了一个数值程序扩展库,并且有高级编程格式。应用MATLAB工具箱中自带的四阶五级的龙格库塔法(ode45
- 【技术精进】Java集合框架:从入门到精通的思考之路
果冻kk
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Java集合框架学习指南:一份完整的知识地图️前言JAVA集合,是每个Java开发者的必备武器。工作中的程序员都在使用它,因为它是数据处理中不可或缺的工具。说到如何优雅地使用、如何实现高性能、如何确保线程安全,相信大家都有自己的心得,毕竟实战中遇到的问题和解决方案都是最好的老师。但要说到底层实现原理、设计思想,可能就只有部分开发者有深入研究了。本文旨在帮助新手构建知识体系,也为老手提供系统复习的参
- 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测
Clang's Blog
AIpytorchpandas人工智能
文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中,我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库,构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库,包括用于数据处理的pandas和numpy,以及用于深度学习的torch。i
- MATLAB:取整、取余函数
彤小白
取整函数:向正方向取整:ceil向负方向取整:floor向0方向取整:fix四舍五入取整:round取余函数:rem(x,y)=x-y.*fix(x./y)mod(x,y)=x-y.*fix(x./y)当x,y同号时,rem(x,y)与mod(x,y)相同当x,y异号时,rem(x,y)值的符号与x一致,mod(x,y)值的符号与y一致>>x=5;y=3;>>rem(x,y)ans=2>>mod(
- 42、智能制造与数字化转型:创新之路与实践成果
game4
智能制造数字化转型数据处理
智能制造与数字化转型:创新之路与实践成果1.数据处理决策与架构挑战在数据处理方面,需要考虑多个关键决策维度,主要包括摄入、处理和持久化。1.1数据摄入方式原始数据摄入:直接获取最基础、未经过处理的数据,能保留数据的完整性和原始特征,但可能数据量较大,处理成本较高。聚合数据摄入:对原始数据进行一定程度的汇总和整合,减少数据量,便于后续分析,但可能会丢失一些细节信息。1.2数据处理模式集中式处理:将数
- 年月日_怎样在excel日期表格中提取年月日等信息?
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年月日
“hello小伙伴们大家好,我是归一。本节内容我将继续给大家介绍ExcelPowerQuery数据处理实用的18种方法中的第11招——提取日期信息。下面,我们开始今天的学习吧~”#表格制作excel##在家办公日记##在家办公日记#01业务问题:如何提取日期中的年月日和季度?下面,我们来看这样一个问题:现有一张销售数据表,其中有一个订单日期字段,由于我们想要查看每个月、每个季度的销售情况,所以还需
- 数据挖掘算法:KNN、SVM、决策树详解
大力出奇迹985
数据挖掘算法支持向量机
本文将详细解析数据挖掘领域中常用的三种经典算法:KNN(K近邻算法)、SVM(支持向量机)和决策树。首先分别阐述每种算法的核心原理、实现步骤,再分析它们的优缺点及适用场景,最后对这三种算法进行综合对比与总结。通过本文,读者能全面了解这三种算法的特性,为实际数据挖掘任务中算法的选择提供参考,助力提升数据处理与分析的效率和准确性。在当今信息爆炸的时代,数据挖掘技术在各行各业发挥着至关重要的作用,而算法
- DeepSeek在大数据领域正掀起一场深刻的变革
智海观潮
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随着人工智能技术的飞速发展,DeepSeek作为一款行业领先的开源大模型,正在大数据领域掀起一场深刻的变革。其强大的数据处理和分析能力,为各行业带来了新的机遇和变革,推动数据与业务的深度融合。以下是DeepSeek在大数据领域的一些典型的潜在应用:1.加速数据处理与分析流程在传统的大数据应用中,数据收集、预处理和分析往往是一个繁琐且耗时的工程。DeepSeek凭借其高效的算法和强大的计算能力,极大
- Python, Go, Rust 开发全球海岛坐标定位APP
Geeker-2025
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以下是一个基于**Python、Go和Rust**协同开发的全球海岛坐标定位APP设计方案,结合三者的优势实现高精度地理计算、实时数据处理和跨平台部署:---###系统架构```mermaidgraphTDA[卫星遥感数据源]-->B(Python数据处理)B-->C{Rust地理引擎}C-->D[Go微服务集群]D-->E[移动端/Web端]E-->F[用户终端]```---###模块分工及技术
- Python, C ++开发全国研学基地查询与管理APP
Geeker-2025
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以下是基于Python和C++开发全国研学基地查询与管理APP的技术方案,结合高性能数据处理、混合语言开发及教育行业合规性要求:---###**一、核心功能架构**```mermaidgraphTDA[用户端APP]-->B{API网关}C[管理端平台]-->BB-->D[Python业务微服务]D-->E[C++数据处理引擎]D-->F[时空数据库集群]E-->G[智能推荐系统]F-->H[可视
- Python,C++,go语言开发社会犯罪人群回归社会跟踪与辅助管理APP
Geeker-2025
pythonc++golang
开发一款用于**社会犯罪人群回归社会跟踪与辅助管理**的App,结合Python、C++和Go语言的优势,可以实现高效的数据处理、实时的跟踪监控以及用户友好的前端界面。以下是一个详细的开发方案,涵盖技术选型、功能模块、开发步骤等内容。##技术选型###后端(Python+Go)-**编程语言**:-**Python**:用于数据处理、机器学习(如风险评估、行为预测)、脚本编写等。-**Go**:用
- Python, C ++开发冷冻食品供应链管理app
Geeker-2025
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开发一款用于**冷冻食品供应链管理**的App,结合Python和C++的优势,可以实现高效的后端数据处理、实时的供应链监控以及用户友好的前端界面。以下是一个详细的开发方案,涵盖技术选型、功能模块、开发步骤等内容。##技术选型###后端(Python)-**编程语言**:Python-**Web框架**:Django或Flask-**数据库**:PostgreSQL或MySQL-**实时通信**:
- Matlab医学图像配准工具箱使用指南
远方之巅
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:医学图像配准是一个关键的IT技术,特别是对于不同条件下的医学图像分析至关重要。’fordanic/image-registration’是一个Matlab工具箱,它提供了易于使用的接口和算法,助力研究人员和工程师高效准确地完成医学图像配准工作。工具箱内包含了多个示例脚本,详细演示了二维和三维空间中的图像配准步骤,包括图像预处理、特征检测、相似性度量、几何变换模
- 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