- 移动端城市区县二级联动选择功能实现包
good2know
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目是一套为移动端设计的jQuery实现方案,用于简化用户在选择城市和区县时的流程。它包括所有必需文件:HTML、JavaScript、CSS及图片资源。通过动态更新下拉菜单选项,实现城市到区县的联动效果,支持数据异步加载。开发者可以轻松集成此功能到移动网站或应用,并可基于需求进行扩展和优化。1.jQuery移动端解决方案概述jQuery技术简介jQuery
- (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
- IK分词
初心myp
实现简单的分词功能,智能化分词添加依赖配置:4.10.4org.apache.lucenelucene-core${lucene.version}org.apache.lucenelucene-analyzers-common${lucene.version}org.apache.lucenelucene-queryparser${lucene.version}org.apache.lucenel
- MotionLCM 部署优化 踩坑解决bug
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目录依赖项windowstorchok:渲染黑白图问题解决:humanml3d:sentence-t5-large下载数据:报错:Nomodulenamed'sentence_transformers'继续报错:fromtransformers.integrationsimportCodeCarbonCallback解决方法:推理相关转mesh:module‘matplotlib.cm‘hasno
- Flowable 高级扩展:自定义元素与性能优化实战
练习时长两年半的程序员小胡
Flowable流程引擎实战指南流程图flowableBPMN流程引擎java
在前五篇文章中,我们从基础概念、流程设计、API实战、SpringBoot集成,到外部系统协同,逐步构建了Flowable的应用体系。但企业级复杂场景中,原生功能往往难以满足定制化需求——比如需要特殊的审批规则网关、与决策引擎联动实现动态路由,或是在高并发场景下优化流程引擎性能。本文将聚焦Flowable的高级扩展能力,详解如何自定义流程元素、集成规则引擎,并掌握大型系统中的性能调优策略。一、自定
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Hyperchain作为国产自主可控的企业级联盟区块链平台,其核心原理围绕高性能共识、隐私保护、智能合约引擎及可扩展架构展开,通过多模块协同实现企业级区块链网络的高效部署与安全运行。以下从核心架构、关键技术、性能优化、安全机制、应用场景五个维度展开剖析:一、核心架构:分层解耦与模块化设计Hyperchain采用分层架构,将区块链功能解耦为独立模块,支持灵活组合与扩展:P2P网络层由验证节点(VP)
- 编程算法:技术创新的引擎与业务增长的核心驱动力
在数字经济时代,算法已成为推动技术创新与业务增长的隐形引擎。从存内计算突破冯·诺依曼瓶颈,到动态规划优化万亿级金融交易,编程算法正在重塑产业竞争格局。一、存内计算:突破冯·诺依曼瓶颈的算法革命1.1存内计算的基本原理传统计算架构中90%的能耗消耗在数据搬运上。存内计算(Processing-in-Memory)通过直接在存储单元执行计算,实现能效10-100倍提升:#传统计算vs存内计算能耗模型i
- 包含日志获取webshell
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日志文件关闭:Apache目录下的httpd.conf文件#ErrorLog"logs/error.log"#CustomLog"logs/access.log"common加#号为注释不产生日志文件如果去掉#将会在Apache/logs/目录下产生日志文件linux:access_logerror_logwindows:access.logerror.logaccess_log每一行记录了一次网
- JVM 内存分配与回收策略:从对象创建到内存释放的全流程
在JVM的运行机制中,内存分配与回收策略是连接对象生命周期与垃圾收集器的桥梁。它决定了对象在堆内存中的创建位置、存活过程中的区域迁移,以及最终被回收的时机。合理的内存分配策略能减少GC频率、降低停顿时间,是优化Java应用性能的核心环节。本文将系统解析JVM的内存分配规则、对象晋升机制,以及实战中的内存优化技巧。一、对象优先在Eden区分配:新生代的“临时缓冲区”大多数情况下,Java对象在新生代
- 猎板 PCB 控深槽工艺:5G 基站散热模块的关键支撑
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PCB控深槽工艺在5G基站散热模块中的关键作用:猎板PCB的技术突破在5G基站的密集高频信号与高功率运行环境下,散热性能直接决定了设备的稳定性和寿命。猎板PCB通过创新性的控深槽工艺(控深锣/控深铣),结合材料科学与结构优化,为5G基站散热模块提供了高精度、高可靠性的解决方案,有效攻克了高热负荷下的技术瓶颈。一、5G基站散热的核心挑战热负荷激增:5G基站的射频功放(PA)、电源管理模块等器件功耗显
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Redis+Caffeine实现高效的两级缓存架构引言在现代高并发系统中,缓存是提升系统性能的关键组件之一。传统的单一缓存方案往往难以同时满足高性能和高可用性的需求。本文将介绍如何结合Redis和Caffeine构建一个高效的两级缓存系统,并通过三个版本的演进展示如何逐步优化代码结构。项目源代码:github地址、gitee地址两级缓存架构概述两级缓存通常由本地缓存(如Caffeine)和分布式缓
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- Pktgen-DPDK:开源网络测试工具的深度解析与应用
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Pktgen-DPDK是基于DPDK的高性能流量生成工具,适用于网络性能测试、硬件验证及协议栈开发。它支持多种网络协议,能够模拟高吞吐量的数据包发送。本项目通过利用DPDK的高速数据包处理能力,允许用户自定义数据包内容,并实现高效的数据包管理与传输。文章将指导如何安装DPDK、编译Pktgen、配置工具以及使用方法,最终帮助开发者和网络管理员深入理解并优化网络
- 大模型量化终极对决:FP8 vs AWQ INT4,谁才是性能与精度的王者?
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摘要在大模型部署与优化中,量化技术是突破性能瓶颈的关键。FP8量化与AWQINT4量化作为当前主流方案,分别以“高精度”和“极致压缩”为核心优势。本文通过表格对比二者的数据格式、精度损失、硬件依赖及适用场景,助您在不同需求下精准选择最优方案。一、数据格式:浮点与整数的底层差异FP8量化采用浮点数(FP8),包含E4M3(4位阶码+3位尾数)和E5M2(5位阶码+2位尾数)两种格式,保留动态范围;而
- 分布式链路追踪系统架构设计:从理论到企业级实践
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分布式链路追踪系统架构设计:从理论到企业级实践本文深入探讨分布式链路追踪系统的架构设计原理、关键技术实现和企业级应用实践,为P7架构师提供完整的技术方案参考。目录引言:分布式链路追踪的重要性核心概念与技术原理系统架构设计数据模型与协议标准核心组件架构设计性能优化与扩展性设计企业级实施策略技术选型与对比分析监控与运维体系未来发展趋势P7架构师面试要点引言:分布式链路追踪的重要性微服务架构下的挑战在现
- 机器学习必备数学与编程指南:从入门到精通
a小胡哦
机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数(神经网络的基础)必须掌握:矩阵运算(乘法、转置、逆)向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要:神经网络本质就是矩阵运算学习技巧:用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计(模型评估的关键)核心概念:条件概率与贝叶斯定理概率分布(正态、泊松、伯努利)假设检验与p值应用场景:朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分(优化算法的基础)重点掌握:导数与偏导
- 百度地图 雷达/地理编码 功能使用
安卓开发者
目录(?)[-]地图雷达基本使用首先你需要在你的API控制台注册你的雷达初始化并注入你的信息开始上传单次上传定时重复上传取回信息打完收工元古巨坑地理编码最近一直在优化软件的bug..然后后面可能又要大改..所以趁这两天有时间赶紧码两篇博文..=.=地图功能可以说是现在APP中最常用的功能…呃..之一..不管是电商,社交,o2o,b2c,p2p,锟斤拷,烫烫烫都需要用地图来辅助..博客里基本的地图实
- 量子计算解决气候变化:科学家找到了新方法
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气候变化已成为全球面临的严峻挑战,传统计算方法在应对与之相关的复杂问题时存在诸多局限。而量子计算作为新兴技术,为解决气候变化难题带来曙光。本文深入剖析科学家利用量子计算应对气候变化的新方法。量子计算凭借独特的量子比特与量子特性,在加速气候模型计算、优化模型参数、预测极端天气事件等方面展现出巨大优势。同时,在可再生能源整合、电网管理、碳捕获等实际应用场景中也发挥着重要作用。尽管目前面临硬件和算法等方
- 程序员必备:10 个提升代码质量的工具
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在软件开发过程中,代码质量对项目的成功起着决定性作用。高质量的代码不仅易于维护和扩展,还能有效降低成本并提升可靠性。本文精心挑选了10个程序员必备工具,助力提升代码质量。这些工具涵盖代码格式化、静态分析、代码审查、测试、性能优化、安全扫描、版本控制、依赖管理、代码生成以及文档生成等多个关键领域。通过使用它们,开发者能够高效地发现并解决代码中的潜在问题,遵循最佳实践,提升代码的可读性、可维护性与安全
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本文专为零基础学习者打造,详细介绍如何用Python开发经典小游戏《贪吃蛇》。无需复杂编程知识,从环境搭建到代码编写、功能实现,逐步讲解核心逻辑与操作。涵盖Pygame库的基础运用、游戏界面设计、蛇的移动与食物生成规则等,让新手能按步骤完成开发,同时融入SEO优化要点,帮助读者轻松入门Python游戏开发,体验从0到1做出游戏的乐趣。一、为什么选择用Python开发《贪吃蛇》对于零基础学习者来说,
- GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧:让模型更懂你的需求
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AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AIGCai
GPT-4在AIGC中的微调技巧:让模型更懂你的需求关键词:GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要:AIGC(人工智能生成内容)正在重塑内容创作行业,但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”,或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比,从微调的底层逻辑讲到实战技巧,带你掌握让GPT-4“更懂
- AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力关键词:数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要:本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用,重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发,详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景,并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后,文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成:让模型学会小红书“爽感”写作,转化率提升300%
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大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要:在内容营销竞争白热化的当下,普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用,通过参数化提示向量优化,将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”,从情绪化数据集构建到爆款元素复刻,完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调,使文案点击率从2.1%提升至8.7%,爆文率提高5倍,单条文案带货超8万元。核心创新
- Spark SQL架构及高级用法
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SparkSQL架构概述架构核心组件API层(用户接口)输入方式:SQL查询;DataFrame/DatasetAPI。统一性:所有接口最终转换为逻辑计划树(LogicalPlan),进入优化流程。编译器层(Catalyst优化器)核心引擎:基于规则的优化器(Rule-BasedOptimizer,RBO)与成本优化器(Cost-BasedOptimizer,CBO)。处理流程:阶段输入输出关键动
- mac os 10.9 mysql_MAC OSX 10.9 apache php mysql 环境配置
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macos10.9mysql
#终端内运行sudoapachectlstart#启动Apachesudoapachectlrestart#重启Apachesudoapachectlstop#停止Apache#配置Apachesudovi/private/etc/apache2/httpd.conf#将里面的这一行去掉前面的##LoadModulephp5_modulelibexec/apache2/libphp5.so#配置P
- 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)
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- 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
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✅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
- 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统
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如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词:深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要:本文将从深度学习的核心概念出发,结合生活实例和代码实战,系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程,揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制,并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧,帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
- 零数学基础理解AI核心概念:梯度下降可视化实战
九章云极AladdinEdu
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点击“AladdinEdu,同学们用得起的【H卡】算力平台”,H卡级别算力,按量计费,灵活弹性,顶级配置,学生专属优惠。用Python动画演示损失函数优化过程,数学公式具象化读者收获:直观理解模型训练本质,破除"数学恐惧症"当盲人登山者摸索下山路径时,他本能地运用了梯度下降算法。本文将用动态可视化技术,让你像感受重力一样理解AI训练的核心原理——无需任何数学公式推导。一、梯度下降:AI世界的"万有
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro