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springmvc例子
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Karen110
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3年前
求求你调试Python代码,不要再用Print了!
相信大部分人学习Python,肯定会用print()这个内置函数,来调试代码的。那么在一个大型的项目中,如果你也是使用print来调试你的Python代码,你就会发现你的终端有多个输出。那么你便不得不去分辨,每一行的输出是哪些代码的运行结果。举个例子,运行下面这个程序。num1 30num2 40 print(num1
九路
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3年前
深挖前端 JavaScript 知识点 —— 史上最全面、最详细的 Cookie 总结
1.Cookie产生的背景所有新技术的出现都是为了解决某一痛点。——《前端三昧》我们都知道,HTTP协议是无状态的,服务器无法知道两个请求是否来自同一个浏览器,也不知道用户上一次做了什么,每次请求都是完全相互独立,这严重阻碍了交互式Web应用程序的实现。例子:购物车:在典型的网上购物
Wesley13
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3年前
J2EE分布式架构 dubbo+springmvc+mybatis+ehcache+redis分布式架构
平台简介 Jeesz是一个分布式的框架,提供项目模块化、服务化、热插拔的思想,高度封装安全性的JavaEE快速开发平台。 Jeesz本身集成Dubbo服务管控、Zookeeper注册中心、Redis分布式缓存技术、FastDFS分布式文件系统、ActiveMQ异步消息中间件、Nginx负载均衡等分布式技术
Wesley13
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3年前
C语言利用va_list、va_start、va_end、va_arg宏定义可变参数的函数
在定义可变参数的函数之前,先来理解一下函数参数的传递原理:1、函数参数是以栈这种数据结构来存取的,在函数参数列表中,从右至左依次入栈。2、参数的内存存放格式:参数的内存地址存放在内存的堆栈段中,在执行函数的时候,从最后一个(最右边)参数开始入栈。因此栈底高地址,栈顶低地址,举个例子说明一下:voidtest(inta,floatb,ch
Easter79
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3年前
Springmvc+mybatis+shiro+Dubbo+ZooKeeper+Redis+KafKa j2ee分布式架构核心技术
内置功能(只列了一部分功能)1.用户管理:用户是系统操作者,该功能主要完成系统用户配置。2.机构管理:配置系统组织机构(公司、部门、小组),树结构展现,可随意调整上下级。3.区域管理:系统城市区域模型,如:国家、省市、地市、区县的维护。4.菜单管理:配置系统菜单,操作权限,按钮权限标识等。5.角色管理:角色菜单权限分配、设置角色按机构进行
Wesley13
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3年前
mysql 数据库的四种隔离级别
最近在看高性能MYSQL一书,所以对其进行例子分析已巩固自己的印象 数据库的事务操作其实就是一组原子性的操作,要么全部操作成功,要么全部操作失败。 比如说我需要对外销售1张电影票,且登记一下销售信息到另一个表,至少需要以下3个步骤 1.查询电影票数量是否满足销售1张电影票SELECTremain\_countFROM cinemaW
Stella981
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3年前
Redis基数
基数HyperLogLog基数是一种算法。举个例子,一本英文著作由数百万个单词组成,你的内存却不足以存储它们,那么我们先分析一下业务。英文单词本身是有限的,在这本书的几百万个单词中有许多重复单词,扣去重复的单词,这本书中也就是几千到一万多个单词而已,那么内存就足够存储它们了。比如数字集合{
Stella981
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3年前
Dubbo分布式服务+Springmvc容器+Maven项目整合,分布式,kakfka消息中间件整合
互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的。现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应。!分布式框架介绍kafkaeekafkaee的博客(http://img0.ph.126.net/Goz2T
helloworld_54277843
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2年前
机器学习基础
本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上花费的平均时
helloworld_91538976
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2年前
机器学习基础
机器学习基础本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上
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