Jfinal相关代码解释

2024-09-05

JFinal源码详解

JFinal的框架我24号的一篇博文写到过,它优秀的地方在精简代码上,那么有两处源码是我觉得是值得我们要好好解析一下,一处是初始化加载—servlet跳转,另一处是DB+ActiveRecord的映射. 那么DB映射相对比较简单,我们这次就先来看看. 首先我们看看代码,还是之前我写过的 dog与cat的故事. // 采用DB+ActiveRecord模式 ActiveRecordPlugin arp = new ActiveRecordPlugin(c3p0Plugin); me.add(arp

[ARM] Cortex-M Startup.s启动文件相关代码解释

1. 定义一个段名为CSTACK, 这里: NOROOT表示如何定义的段没有被关联,那么同意会被优化掉,如果不想被优化掉就使用ROOT. 后面的括号里数字表示如下: (1):这个段是2的1次方即2字节对齐 (2):这个段是2的2次方即4字节对齐 (3):这个段是2的3次方即8字节对齐 SECTION CSTACK:DATA:NOROOT(2) 2. 下面代码表示执行后面的指令函数(我理解为函数~),指令函数_iar_program_start和SystemInit为系统定义好的,在C库启动代码中

临时2级页表的初始化过程 head_32.S 相关代码解释

page_pde_offset = (__PAGE_OFFSET >> 20); /* __PAGE_OFFSET是0xc0000000,page_pde_offset = 3072 = 0xc00,是页目录中的偏移 */ 36 37 movl $(pg0 - __PAGE_OFFSET), %edi /* 将pg0对应的物理地址送到edi */ 38 movl $(swapper_pg_dir - __PAGE_OFFSET), %edx /* 将swapper_pg_dir(存放临时页全局

【行人惯性导航】关于行人导航中IMU位姿推导的知识点及相关代码

IMU姿态惯性推导最近从事行人惯性导航的研究,本人也是一个小白,其中看了很多文献,有很多个人思考很费时间的地方,撰写此随笔的目的不仅是给自己做一个笔记,也是给各位有需要的仁兄一点个人理解. 本文只关于使用IMU传感器为主的行人导航算法. 本文为一篇行人惯性导航的入门,主要针对其中重要的涉及的知识点之间的解释.串联,包括航向更新.速度更新.位置更新.坐标变换原理即代码,不深究其推导.要是有什么讲得不对的地方,请给予指正,谢谢. 引言以IMU为主,其他传感器(多为磁力计.高度计.气压计.压力传感

Deep Learning入门视频（下）之关于《感受神经网络》两节中的代码解释

代码1如下: #深度学习入门课程之感受神经网络(上)代码解释: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #matplotlib是一个库,pyplot是其中一个模块 #%matplotlib inline 适用于在ipython notebook中进行绘图内嵌说明,由于我在Pycharm上写的,应此不需要这条以及下面的几个命令 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0,8.0) #创建一个10*8大小

Kafka Producer相关代码分析【转】

来源:https://www.zybuluo.com/jewes/note/63925 @jewes 2015-01-17 20:36 字数 1967 阅读 1093 Kafka Producer相关代码分析 kafka Kafka Producer将用户的消息发送到Kafka集群(准确讲是发送到Broker).本文将分析Producer相关的代码实现. 类kafka.producer.Producer 如果你自己实现Kafka客户端来发送消息的话,你就是用到这个类提供的接口来发送消息.(如

命令行方式使用abator.jar生成ibatis相关代码和sql语句xml文件

最近接手一个老项目,使用的是数据库是sql server 2008,框架是springmvc + spring + ibatis,老项目是使用abator插件生成的相关代码,现在需要增加新功能,要添加几张新表,可是目前网上下载的abator插件,在新版的eclippse中其UI根本打不开,所以只有使用命令行调用abator.jar来生成相关代码,将下载的abator插件解压出来,提取其中的abator.jar文件即可,其他的文件不需要.abator的配置文件如下: <?xml version=&qu

myBatis自动生成相关代码文件配置（Maven）

pom.xml文件添加配置 <build> <finalName>generator</finalName> <plugins>  <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <

使用Mybatis Generator自动生成Mybatis相关代码

本文将简要介绍怎样利用Mybatis Generator自动生成Mybatis的相关代码: 一.构建一个环境: 1. 首先创建一个表: CREATE TABLE pet (name VARCHAR(20), owner VARCHAR(20), species VARCHAR(20), sex CHAR(1), birth DATE, death DATE); 2. 然后注入数据 insert into pet values('Fluffy', 'Harold', 'cat', 'f', '19

word2vec代码解释

以前看的国外的一篇文章,用代码解释word2vec训练过程,觉得写的不错,转过来了原文链接 http://nbviewer.jupyter.org/github/dolaameng/tutorials/blob/master/word2vec-abc/poc/pyword2vec_anatomy.ipynb Hashed Vocabulary In the C implementation, the vocab is a combination of hashed vocabulary and

K：树、二叉树与森林之间的转换及其相关代码实现

相关介绍: 二叉树是树的一种特殊形态,在二叉树中一个节点至多有左.右两个子节点,而在树中一个节点可以包含任意数目的子节点,对于森林,其是多棵树所组成的一个整体,树与树之间彼此相互独立,互不干扰,但其又是一个整体.树与二叉树之间.森林与二叉树之间可以相互的进行转换,且这种转换是一一对应的.树与森林转换成二叉树之后,森林与或树的相关操作都转换为二叉树的操作.在此,将讨论树的存储结构.树与森林,二叉树之间的对应关系与转换过程及相关代码. 二叉树的存储结构: 在实际应用中,可根据具体的操作的特点将树

python实现单例模式的三种方式及相关知识解释

python实现单例模式的三种方式及相关知识解释模块模式装饰器模式父类重写new继承单例模式作为最常用的设计模式,在面试中很可能遇到要求手写.从最近的学习python的经验而言,singleton实现的四种方法都是python的重要特征,反过来也刚好是几种特征的最佳实现.(比如你平常开发中很难遇到几个需要写元类的地方)如果不能随手写出某种实现,说明你对于那种实现的概念还没有完全掌握.最近场通过写装饰器模式的singleton来复习装饰器概念. 1. module实现 #模块实现 from

js 横屏竖屏相关代码与知识点

<!DOCTYPE html> <html> <head> <title></title> </head> <body> <script> // console.dir(window) // if ('orientationChange' in window){ // console.log('存在'); // }else{ // console.log('不存在'); // } // console.log(

转：关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码

关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码转: http://andyliuxs.iteye.com/blog/1051743 LDA和HLDA: (1)D. M. Blei, et al., "Latent Dirichlet allocation," Journal of Machine Learning Research, vol. 3, pp. 993-1022, 2003. (2)T. L. Grif

论vue项目api相关代码的组织方式

论vue项目api相关代码的组织方式看了下项目组同事的代码,发现不同项目有不同的组织版本版本一: ├─apis │ a.api.js │ b.api.js │ b.api.js │ d.api.js 每个api文件里都是这样的代码 // d.api.js import axios from '@/utils/http' export function editUser (Param) { return axios.post('url1', { ...Param }) } export fun

LImax服务器框架学习--安装、使用ant工具、生成limax相关代码

一．安装ant ant 是一个将软件编译.测试.部署等步骤联系在一起加以自动化的一个工具,大多用于Java环境中的软件开发.在实际软件开发中,有很多地方可以用到ant. 首先现在一个ant安装压缩包,并解压缩,记住目录以E:\apache-ant-1.9.1为例新建系统变量 ANT_HOME = E:\apache-ant-1.9.1 Path中添加 %ANT_HOME%\bin(与前面分割加一个;) Ant是需要jdk环境的,所以我们需要安装jdk环境二．安装JDK环境 1．安装JD

Maven 相关知识点解释

在PC端上面关于Maven的安装等情况我这里就不再复述了,不懂的请自行百度谷歌. 今天聊一下Maven 里面的结构,及相关依赖解释. groupId,artfactId,version,type,classifier,scope,systemPath,exclusions,optional 是 maven的9种依赖属性, 其中groupId,artfactId,version是三个基本的依赖坐标,不可缺少.groupId------包名(一般为域名的反写).artfactId------项目名.

立体视觉-opencv中立体匹配相关代码

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState(); int SADWindowSize=15; BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9; BMState->minDisparity = 0; BMState->numb

梯度优化算法总结以及solver及train.prototxt中相关参数解释

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las

TensorFlow的序列模型代码解释（RNN、LSTM）---笔记（16）

1.学习单步的RNN:RNNCell.BasicRNNCell.BasicLSTMCell.LSTMCell.GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(

AM335x tscadc platform driver 相关代码跟踪

TI AM335x ti am335x_tsc.c 代码跟踪在kernel 首层目录: 先运行make ARCH=arm tags 这个作用是建立tags文件,只含有arm架构的,利用ctag即可进行跟中代码. drivers/input/touchscreen/ti_am335x_tsc.c 看到代码最后, module_platform_driver(ti_tsc_driver); 其实跟进入有如下定义: #define module_platform_driver(__platform_

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