👀樊梓慕：个人主页 🎥个人专栏：《C语言》《数据结构》《蓝桥杯试题》《LeetCode刷题笔记》《实训项目》《C++》《Linux》《算法》 🌝每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负 目录 前言 1.布隆过滤器的提出 2.布隆过滤器的概念 3.布隆过滤器的模拟实现 3.1布隆过滤器的插入 3.2布隆过滤器的查找 3.3布隆过滤器不能删除 4.布隆过滤器的优点 5.布隆过滤器的缺陷 6.使用场景 7.源码 前言 布隆过滤器是哈希的又一重要应用，上篇文章我们谈到位图只能处理整型数据的问题，那么对于布隆过滤器来说它结合了哈希与位图，使数据处理扩展到了字符串甚至其他数据类型上。 欢迎大家📂收藏📂以便未来做题时可以快速找到思路，巧妙的方法可以事半功倍。 ========================================================================= GITEE相关代码：🌟樊飞 (fanfei_c) - Gitee.com🌟 ========================================================================= 1.布隆过滤器的提出 在面对海量数据时，红黑树等数据结构虽然查找效率高效，但不可避免的有空间上的巨大开销，所以我们提出了位图这种概念。 但对于位图来说，只能处理整型数据，因为数字采用『 直接定址法』计算哈希值几乎不会产生哈希冲突的问题，而假若是一个字符串呢？虽然我们可以通过不同的哈希函数将字符串转换为整型，但是字符串的组合形式复杂多样，无论通过哪种哈希函数都不可避免地会出现大量哈希冲突。 这里的哈希冲突就是不同的昵称最终被转换成了相同的整型，此时就可能会引发误判，即某个字符串明明不在数据中，却被系统判定为在，于是就出现了布隆过滤器。 2.布隆过滤器的概念 布隆过滤器是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的一种紧凑型的、比较巧妙的概率型数据结构，特点是高效地插入和查询。 布隆过滤器其实就是位图的一个变形和延申，虽然无法避免存在哈希冲突，但我们可以想办法降低误判的概率。 原理：当一个数据映射到位图中时，『 布隆过滤器』会用多个哈希函数将其映射到多个比特位，当判断一个数据是否在位图当中时，需要分别根据这些哈希函数计算出对应的比特位，如果这些比特位都被设置为1则判定为该数据存在，否则则判定为该数据不存在。 布隆过滤器使用多个哈希函数进行映射，目的就在于『 降低哈希冲突的概率』，一个哈希函数产生冲突的概率可能比较大，但多个哈希函数同时产生冲突的概率可就没那么大了。 例子：假设布隆过滤器使用三个哈希函数进行映射，那么“张三”这个昵称被使用后位图中会有三个比特位会被置1，当有人要使用“李四”这个昵称时，就算前两个哈希函数计算出来的位置都产生了冲突，但由于第三个哈希函数计算出的比特位的值为0，此时系统就会判定“李四”这个昵称没有被使用过。 虽然布隆过滤器已经极大的降低了哈希冲突的概率，但是仍然可能会产生误判： 当布隆过滤器判断一个数据存在可能是不准确的，因为这个数据对应的比特位可能被其他一个数据或多个数据占用了。当布隆过滤器判断一个数据不存在是准确的，因为如果该数据存在那么该数据对应的比特位都应该已经被设置为1了。 显然布隆过滤器的效率与哈希函数的个数与过滤器长度息息相关，那么他们之间究竟存在怎样的关系呢？ 网上有大佬经过计算得到如下图这样的结论： 感兴趣的这是原文链接->详解布隆过滤器的原理，使用场景和注意事项 - 知乎 (zhihu.com) 为了简化，我们取k为3，即设计3个哈希函数，最终得到m与n的关系：『 m≈4*n』。 注意：为了简化计算我们取ln2≈0.7。 3.布隆过滤器的模拟实现 注意这里我们需要三个哈希函数，所以需要三个仿函数设计： //布隆过滤器 template<size_t N, class K = string, //默认为字符串（常用） class Hash1 = BKDRHash, //三种哈希函数 class Hash2 = APHash, class Hash3 = DJBHash> class BloomFilter { public: //.

遇到了一个这样的需求：客户觉得页面效果好看，想保存为图片。但是呢，截图会带上手机自身的状态栏，所以开始整活！ 在网上看了很多方法，总结下来一下四种： 方法一：用canvas来把页面画出来，再用uni.canvasToTempFilePath，把canvas区域保存为图片。 总结：如果你页面简单的话，可采纳该方法，如果你页面比较复杂，那未免耗时太长了~~ 方法二：使用wxml-to-canvas，小程序内通过静态模板和样式绘制 canvas ，导出图片，可用于生成分享图等场景。 官网链接：wxml-to-canvas | 微信开放文档 官网代码片段允许结果：点击“导出图片”报错，不知道为啥~ 总结：该方法没试，虽然官网案例报错了，但是看到上图代码应该也不难，后续再试试~ 方法三：使用原生编写一个同样的页面做为中间页，再使用html2canvas把页面转图片，用web-view把页面渲染出来。 let element = document.getElementById("myContent") html2canvas(element).then(canvas => { const imgData = canvas.toDataURL("image/png") console.log(imgData) }) 总结：简单写了一个demo，亲试，可行 方法四：插件painter 总结：查看下面第二个链接就知道，这相当于根据设计图把页面用painter重新设计一次。亲试，可行 官网：https://github.com/Kujiale-Mobile/Painter?tab=readme-ov-file 在线demo ：React App 十分详细的参考文档：推荐推荐 uniapp开发微信小程序使用painter将页面转换为图片并保存到本地相册_uniapp painter-CSDN博客 最终决定使用该方法来实现小程序页面转图片，说一下使用该插件的感受吧！总体感觉挺好用的，但是也遇到了一些问题 问题一：在微信开发者工具中导出来的图片与在线demo预览的文字效果不一致，实际导出来的效果文字被垂直拉伸，如下图所示：（当然下图还有更多效果差异的问题，这边是自己在线编辑的，组后出来的效果与编辑时的效果差异只有问题） 解决：把导出来的json里面带有的textStyle属性注释掉 问题二：我这边h5导出来的图片效果还不如小程序端导出来的，而且控制台会报以下错，但是能正常导出图片。 因为我这边的需求只有小程序端需要导出图片，所以h5端的我就忽略掉了 问题三：小程序端导出来的图片用手机查看有点糊~（也是最后放弃使用该painter插件的原因） 接下来放一些代码片段： template： <!-- #ifdef MP-WEIXIN || H5 --> <painter :palette="firstPage" @imgOK="onImgOKOne" v-if="current == 0"/> <painter :palette="secondPage" @imgOK="onImgOKTwo" v-if="current == 1"/> <painter :palette="thirdPage" @imgOK="onImgOKthree" v-if="current == 2"/> <!-- #endif --> data:

Java21、SpringBoot3中使用虚拟线程 前言 最近有读取文件中数据的需求，且数据量百万至千万，普通的多线程读取方式还是很慢。遂想到Java21中虚拟线程，在网上学习了一圈，简单的在这里记一个笔记，方便日后查找。 以下内容是个人理解，注解辨别。 一、什么是虚拟线程，有什么用 1、虚拟线程是Java19提出来的一个概念，Java19提供特性预览，开放实装是Java21（2023年9月），目前来说（2024年3月），还是一个比较新的特性，对于一些不是很常见的库可能尚未适配。 2、虚拟线程主要解决的问题是减少I/O密集型任务的I/O阻塞。传统的多线程在处理I/O的时候，例如某个线程在处理某个任务，如果遇到I/O例如网络通信、文件读取，受限于网络速度、机器的硬盘I/O速度等，这个线程会阻塞等待I/O的完成，然后再继续往下执行任务。这就带来了一个问题，由于存在I/O过程，这个线程它不干活了，就在那里阻塞干等I/O完成，偷懒了一会儿，导致了CPU的利用率其实没有达到理想状态。 3、而虚拟线程则是在线程遇到I/O阻塞时，会放暂时放弃等待去做其他事，等I/O完成它才会回来继续执行任务，无疑这种方式提高了CPU的利用率，让它无法再偷懒。 虚拟线程是由JVM来管理的，不由系统管理，并且它十分轻量，虚拟线程之间的切换开销十分的小，所以你甚至可以开启上百万个虚拟线程。 4、虚拟线程并没有增加实际的CPU可用线程，而是增加了线程的利用率，所以在面对CPU密集型任务时，如数学计算等，它与传统的线程没有区别，因为CPU密集型任务不存在大量的I/O等待。 如果你的需求中存在大量I/O等待导致性能瓶颈，那么可以考虑使用虚拟线程。 二、JavaSE中使用虚拟线程 官方对虚拟线程做了很多封装，你可以很简单的使用它 Thread.ofVirtual().start(() -> { //异步任务，这里的参数不用lambda表达式的话要传一个实现Runnable的类 }); //开启一个虚拟线程 部分源代码： public static Builder.OfVirtual ofVirtual() { return new ThreadBuilders.VirtualThreadBuilder(); } public Thread start(Runnable task) { Thread thread = unstarted(task); thread.start(); return thread; } 同时，官方还提供了使用平台线程（真实线程）的方法： Thread.ofPlatform().start(() -> { //异步任务，这里的参数不用lambda表达式的话要传一个实现Runnable的类 }); //开启一个平台线程 当然，在实际使用中，我们不可能只使用一个虚拟线程，所以官方提供了一个类似于线程池的方法： var executors = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor() //开启一个“虚拟线程池” executors.submit(() -> { //异步任务，这里的参数不用lambda表达式的话要传一个实现Runnable的类 }); //向“虚拟线程池”中提交一个任务 说明一下： 首先var关键字是Java10引入的，类似于C++中的auto，它可以自动类型推断，就是说我们以后可以不用写类似 ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); 这样的代码了，直接 var list = new ArrayList<String>(); 编译器会自己类型推断，但是这么写你得注意变量名，不然读起来会很麻烦。还有var关键字只能用于局部变量，成员变量、形参等都不行。

简介 概述 Hive是由Facebook(脸书)开发的后来贡献给了Apache的一套数据仓库管理工具，针对海量的结构化数据提供了读、写和管理的功能。 图-1 Hive图标 Hive本身是基于Hadoop，提供了类SQL(Hive Query Language，简称为HQL)语言来操作HDFS上的数据，而底层实际上是将用户书写的SQL转化为了MapReduce程序来执行，因此效率相对较低，更适合于离线批处理的场景。 之所以Facebook开发了Hive这个项目，是因为Facebook在使用Hadoop过程中发现了一些问题： 1)Hadoop只提供了MapReduce这一种用于数据处理方案，但是当需要大量的数据进行处理的时候，就需要编写大量的MapReduce，这种方式效率较低，逻辑复杂度较高，难度较大。 2)早期的时候，Hadoop只支持Java语言(即使现在，Hadoop也只支持C/C++，Java，Python，Scala这几门语言)，那么就导致其他开发者如果想要使用Hadoop，尤其是MapReduce，那么需要学习Java语言，极大地增加了学习和使用成本。 所以在这种背景下，Facebook就想对Hive尤其是MapReduce模块进行封装，且封装好之后使用的结构最好与语言无关(即不绑定某一门编程语言的语法)，所以最后选定了SQL作为封装结构，由此，Hive也就诞生了。 Hive VS 数据库 Hive和数据库的比较如下： 1) 查询语言：由于SQL的易学特性，因此被广泛的应用在数据仓库中。Hive专门设计了类SQL的查询语言HQL，使得熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。 2)数据存储位置：Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive中的数据是存储在HDFS上的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 3)数据更新：Hive一般是针对历史数据进行处理，因此数据一般是不可修改的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的。 4)索引：Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此不会主动针对数据建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于MapReduce的引入，Hive可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive仍然可以体现出优势。而在数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。 5)执行引擎：默认情况下，Hive通过Hadoop提供的MapReduce来实现数据处理的，当然，Hive支持将执行引擎替换为Tez或者是Spark。而数据库通常有自己的执行引擎，例如MySQL的执行引擎为innodb。 6)执行延迟：Hive在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架。由于MapReduce本身就具有较高的延迟，因此在利用MapReduce执行Hive查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。 7)可扩展性：由于Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的(现在很多公司的Hadoop集群的规模超过了10000个节点)。而数据库由于ACID语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库Oracle在理论上的扩展能力也只有100台左右。 8)数据规模:由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据，实际开发过程中一般是GB起步，可以达到PB级别及以上；相应的，数据库由于规模较小，因此可以支持的数据规模较小，一般单张表中能存储百万条数据(最新版的MySQL经过优化，单表中可以存储千万条或者上亿条数据，即使是一亿条数据，也就10GB大小，且此时效率会非常低)。 特点 优点 1)操作接口采用类SQL语法，用户只要熟悉SQL语法即可快速转化(简单、学习成本低、容易上手)； 2)避免书写MapReduce，减少开发人员的学习成本以及维护成本； 3)对于大量数据，Hive能够进行分布式处理，从而节省了数据的处理时间； 4)Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数，从而提高了灵活性，能够更好的应对复杂业务。 缺点 1)基于HQL的方式导致表达能力有限：首先Hive中迭代式算法无法表达；其次Hive不擅长数据挖掘，由于MapReduce数据处理流程的限制，效率更高的算法却无法实现。 2)Hive的效率比较低：首先Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用离线分析，适用于对实时性要求不高的场合；其次HQL自动编译生成MapReduce作业，通常情况下不够智能化；然后，由于MapReduce本身的特点，导致Hive对小文件的处理不占优势。 3)Hive调优比较困难，粒度较粗。 4)Hive对于数据更新操作支持性不好：一般用Hive处理的是离线的历史数据，因此默认情况下Hive是不支持对数据进行修改的。而如果需要对数据进行修改(update、delete)，那么需要改变Hive中数据文件的存储格式，且此时效率非常非常低。 编译和安装 编译 源码编译 步骤如下： 1) 上传或者下载Hive的源码包： # 进入预安装目录 cd /opt/software/ # 下载Hive的源码包，官方下载地址： wget https://dlcdn.apache.org/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-src.tar.gz 2)解压： tar -xvf apache-hive-3.1.3-src.tar.gz -C /opt/source/ 3) 进入Hive的源码包： cd /opt/source/apache-hive-3.1.3-src/ 4) 执行编译过程： mvn -X package -Pdist,nativeN,docs -DskipTests -Dtar -Dmaven.skip.test=true -Dmaven.

引言 本次也是第一次在本地电脑上安装SqlServer数据库，如果有写错的地方，还请大家原谅与纠正。 1 版本类型分类 常见版本类型： 企业版 (Enterprise Edition) 标准版(Standard Edition) 工作组版 (Workgroup Edition) 开发免费版(Developer Edition) 免费版 (Express Edition) 特殊版本类型： 商业版 (Business Edition) 专业版(Professional Edition) 智能商务版(Analysis Services Edition) 2 安装SqlServer 2.1 下载SqlServer 官方地址：https://www.microsoft.com/zh-cn/sql-server/sql-server-downloads 以下载免费版SqlServer2022为例： 1、打开官方网站，下来找到免费版“Developer”，点击“立即下载”即可。 2、下载到本地“exe”安装文件 2.2 下载“SQL Server2022”安装程序 1、双击下载的“SQL20220SSEl-DEV.exe”下载器文件，如下图所示： 2、数据库安装类型选择；如下图所示： 自定义：为直接安装； 下载介质： 下载成“.iso”镜像文件，需要解压后可以进行安装. CAB文件:包含.exe和.box两个文件，双击“.exe”文件进行提取，则会变为和iso解压后的文件 3、指定SqlSever服务下载目标位置，可以使用默认不修改；也可以修改位置；建议修改服务下载位置，不要安装在“c”盘。 4、步骤3后，进入数据库服务安装包下载，如下图所示 2.3 SQL Server安装中心 1、“2.1”节后，进入“SQL Server安装中心”页面；如下图所示： 2、安装：点击“全新 SQL Server 独立安装或向现有安装添加功能”；如下图所示： 3、版本：指定可用版本(S)---选择“Developer”； 版本分类：Developer：全功能免费版本，适用于开发与测试环境； Evaluation：企业评估版本，收费版，只能试用一段时间； Express：免费版本，适用于桌面、web和小型服务器程序的开发预测。 如下图所示： 4、许可条款：勾选“我接受许可条款和(A) 隐私说明”---点击“下一步”按钮；如下图所示： 5、全局规则：显示数据库安装程序的安装进度；如下图所示： 6、Micrisft 更新：无需修改，默认即可，直接点击“下一步”按钮；如下图所示： 7、安装安装程序文件：显示需要安装的“四个”程序的安装状态；如下图所示； 8、“适用于 SQL Server的 Azure 扩展”配置：取消右侧栏中“适用于 SQL Server的 Azure 扩展”的“勾选”；如下图所示：

title:Android 开发解决 switch 语句报错 Constant expression required 问题 Android 开发解决 switch 语句报错 Constant expression required 问题 文章目录 `Android` 开发解决 `switch` 语句报错 `Constant expression required` 问题报错显示解决方案一、 使用 `if-else` 进行 `switch` 语句替换二、 修改 `gradle.properties` 使语句允许 `switch` 使用 参考文章 背景：当我使用新版本（2023.3.4）的 IDEA 进行 Android 开发的时候，想要给多个 button 控件设置监听器，要根据不同findViewById(button) 进行操作时，使用了 switch 语句进行分类，但是 idea 进行环境报错，constant expression required 报错显示 可以看到，当使用 switch 语句进行判断时，在 case 后面的语句中出现 Constant expression required 的报错 解决方案 一、 使用 if-else 进行 switch 语句替换 我们可以将上述 switch 代码修改为 if-else 的，进行等价替换，消除问题。

数据库SQL语句生成ER图、AI画图、ER图实体快速生成器 欢迎使用数据库SQL语句生成ER图、AI画图、ER图实体快速生成器 以往的ER图画图软件(比如Visio、drawio、EA、Rose、StartUML等）都需要我们花费一些时间去画图，也不算很方便，如果你想省时省力，请看这里-ER图实体快速生成器 优势 页面简单，操作方便，生成快速 ，将会带来更方便更快速的体验，手机、电脑度可以操作；两种方式生成ER图实体：SQL语句生成、输入实体名称和字段属性生成。 1）SQL语句生成–中英文字段都可以，上传SQL语句文件(.txt或者.sql)，但是得使用标准格式的SQL(最好使用本网站提供的在线数据库SQL生成页面生成SQL,可以在线创建表导出SQL或者直接导出SQL修改里面的表名和字段名)，就可以等待生成出来的ER图。SQL语句生成ER图很快；2）输入实体名称和字段属性生成，填入实体数目，点击实体数目，生成对应数目的实体名称框、字段属性框，然后输入实体名称、字段属性，输入完成后，点击提交，就可以等待生成出来的ER图。此种方式实体数目自定义强，修改方便。 操作演示 1.主页面： 2.在线数据库SQL生成 3.实体数目输入后，点击生成实体，生成对应数目的实体框和字段属性框： 3.输入实体名称、字段属性，完成后，点击提交： 4.快速生成ER图实体： 如有问题，可以联系开发者微信：545914547

refer : chatgpt 前言 ​ 前面记录了通过GNU套件以及CMAKE配置文件进行C/C++代码的编译调试, 本文记录基于VSCode IDE搭建C/C++开发环境, 以实现更优雅的ctrl c/v. 一. task.json和launch.json 在 Visual Studio Code 中, task.json 和 launch.json 是两种不同的配置文件，用于配置不同的功能。 task.json： task.json 文件用于配置任务（Tasks）。任务是指在 Visual Studio Code 中执行的一系列操作，通常用于构建、运行、测试等操作。任务可以是任何命令行操作，例如编译代码、运行测试、执行脚本等。你可以使用 task.json 文件来定义并配置你的任务，然后在 Visual Studio Code 中执行这些任务。通常，task.json 文件用于配置构建任务，例如使用 CMake 构建项目、使用 Makefile 构建项目、运行测试等。 launch.json： launch.json 文件用于配置调试器（Debugger）的启动配置。调试器配置用于指定如何启动调试器、调试的目标程序、启动参数、环境变量等信息。你可以使用 launch.json 文件来定义并配置你的调试器启动配置，以便在 Visual Studio Code 中启动调试器并调试你的程序。通常，launch.json 文件用于配置如何启动和调试你的代码，例如调试 C++ 程序、Node.js 应用程序、Python 脚本等。 总的来说，task.json 用于配置任务，而 launch.json 用于配置调试器启动配置。你可以根据需要在这两个文件中定义和配置适合你的项目的任务和调试器启动配置，以便在 Visual Studio Code 中执行构建任务和调试你的代码。 二. 基于GCC/G++生成配置 1.创建工程 . ├── include │ └── functions.

在Spring Boot应用程序中，当你遇到“Unsatisfied dependency expressed through field 'userMapper'”这样的错误时，意味着Spring容器无法自动装配（Autowire）userMapper字段。这通常发生在Spring Boot应用程序试图通过依赖注入的方式将一个Mapper接口注入到一个Service或者Controller组件中，但是失败了。 要解决这个问题，你需要检查以下几个方面： Mapper接口定义：确保userMapper接口上有@Mapper或@Repository注解。这两个注解都可以让Spring知道这是一个需要被Spring管理的Mapper接口。 @Mapper public interface UserMapper { // ... } Mapper扫描路径：确保你的Mapper接口位于Spring Boot的主应用程序类或配置类标注的@MapperScan所指定的包下。如果没有指定@MapperScan，则默认扫描主应用程序类所在的包及其子包。 @SpringBootApplication @MapperScan("com.example.demo.mapper") // 指定Mapper接口所在的包 public class DemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(DemoApplication.class, args); } } 组件扫描路径：确保Spring Boot的组件扫描（@ComponentScan）也包括了Mapper接口所在的包。通常情况下，如果你的Mapper接口在主应用程序类所在的包或其子包中，则不需要额外配置@ComponentScan。 MyBatis配置：如果你使用的是MyBatis作为ORM框架，确保你的Spring Boot项目中包含了MyBatis的starter依赖，并且你的application.properties或application.yml文件中配置了正确的MyBatis设置。 <!-- pom.xml中添加MyBatis的starter依赖 --> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>你的版本号</version> </dependency> 依赖注入问题：确保userMapper字段所在的类是一个Spring管理的Bean（比如通过@Service, @Component, @Repository或@Controller注解标记）。 @Service public class UserService { private final UserMapper userMapper; @Autowired public UserService(UserMapper userMapper) { this.userMapper = userMapper; } // .

首先来看，我们这边的可选择运行的都是我们android studio 软件自带的虚拟机 其次，我们打开mumu模拟器 第二步，找到并打开命令提示符 然后，进入如下的目录 第三步、输入如下代码 adb.exe connect 127.0.0.1:7555 出现如下样式表示建立连接成功 这时，我们再来打开android studio就会发现多了一个可执行的虚拟机，这个即是我们的模拟器，然后点击绿色的三角形并选中刚刚我们建立连接的模拟器执行代码 接下来，我们也可以看到在模拟器里面也是成功运行了。（注意：每次我们打开android studio的话都需要与mumu模拟器建立一次连接！）最后，如果这篇文章能帮到你的话能给up来个点赞收藏加关注吗？你的支持是我创作的最大动力，非常感谢的哈！

文章目录 📚web前端期末大作业 (1500套) 集合一、网页介绍二、网页集合 三、作品演示A电影主题B漫画主题C商城主题D家乡主题E旅游主题F餐饮/美食主题G环境主题H游戏主题I 个人主题K体育主题L博客主题M汽车主题N文化主题P美妆主题Q企业主题R教育主题S其他主题 🎁更多源码 📚web前端期末大作业 (1500套) 集合 临近期末，大一新生的各种考试和专业结课作业纷至沓来。web实训大作业、网页期末作业、web课程与设计、网页设计等，简直让人头大。你还在为网页设计老师的作业要求感到头大？网页作业无从下手？网页要求的总数量太多？没有合适的模板？等等一系列问题。你想要解决的问题，在这篇博文中基本都能满足你的需求, 废话不多说，直接看效果。 一、网页介绍 📔网站布局方面：计划采用目前主流的、能兼容各大主流浏览器、显示效果稳定的浮动网页布局结构。 📓网站程序方面：计划采用最新的网页编程语言HTML5+CSS3+JS程序语言完成网站的功能设计。并确保网站代码兼容目前市面上所有的主流浏览器，已达到打开后就能即时看到网站的效果。 📘网站素材方面：计划收集各大平台好看的图片素材，并精挑细选适合网页风格的图片，然后使用PS做出适合网页尺寸的图片。 📒网站文件方面：网站系统文件种类包含：html网页结构文件、css网页样式文件、js网页特效文件、images网页图片文件； 📙网页编辑方面：网页作品代码简单，可使用任意HTML编辑软件（如：Dreamweaver、HBuilder、Vscode 、Sublime 、Webstorm、Text 、Notepad++ 等任意html编辑软件进行运行及修改编辑等操作）。 其中： （1）📜html文件包含：其中index.html是首页、其他html为二级页面； （2）📑 css文件包含：css全部页面样式,文字滚动, 图片放大等； （3）📄 js文件包含：js实现动态轮播特效, 表单提交, 点击事件等等（个别网页中运用到js代码）。 二、网页集合 源码名称演示地址1500套HTML+CSS+JS网页设计期末课程大作业 web前端开发技术 web课程设计 网页规划与设计🔥点击查看🔗125款程序员专属情人节表白网站【建议收藏】HTML+CSS+JavaScript🔥点击查看🔗1000套web前端期末大作业 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1. 前言 动态代理在Java中有着广泛的应用，比如 Spring AOP、RPC 远程调用、Java 注解对象获取、日志、用户鉴权、全局性异常处理、性能监控，甚至事务处理等。 下面我将着重的介绍两个常用的动态代理：JDK原生动态代理 和 CGLIB 动态代理。 2. 代理模式 当我们谈及 Java 的 动态代理 或者是 静态代理 ，我们都很容易谈及到设计模式中的—— 代理模式。 在这里我想要提出几个问题，什么是代理模式？代理模式的构成是怎想的？如何实现代理模式？代理模式在实际开发中的左右是什么？Java的动态代理与设计代理模式有什么关系？如何实现Java的动态代理？ 下面我们将围绕着抛出的这几个问题来展开这篇博文。 代理模式的定义： 代理模式是给某一个对象提供一个代理，并由代理对象来控制对真实对象的访问，起到对代理对象已有功能的增强。 代理模式是一种结构型设计模式。 代理模式一般会存在三个角色： 1、抽象主题角色（Subject） 抽象主题角色指的是 `真实对象` 与 `代理对象` 的公共的法所抽象出来的一个接口或者是抽象类。 在 Java 编程成，我们就可以认为是一个 `接口` 或者是 `抽象类` 。 2、真实主题角色（RealSubject） 真实主题角色指的是被代理对象。 3、代理主题角色（ProxySubject） 代理主题角色指的是代理对象。 代理模式的结构比较简单，其核心是代理类，为了让客户端能够一致性地对待真实对象和代理对象，在代理模式中引入了抽象层。 如果根据字节码的创建时机来分类，可以分为静态代理和动态代理： 静态代理 所谓 `静态` 也就是在 `程序运行前` 就已经存在代理类的字节码文件，代理类和真实主题角色的关系在运行前就确定了。 动态代理 而 `动态` 代理的源码是在 `程序运行期间` 由 JVM 根据反射等机制动态的生成，所以在运行前并不存在代理类的字节码文件。 3. 静态代理 在介绍 动态代理 之前，我们介绍一下 静态代理 。由上可推到出，无论动态代理还是静态代理，都是代理模式的一种实践。下面我们将实现一套基础的 静态代理代码 。

项目场景： nginx代理到后端应用（java） 问题描述 接口出现504 （Gateway Time-out）错误，即网关超时 原因分析： 1、接口响应慢，优化程序。 2、nginx的proxy超时时间配置，比如nginx配置的超时时间为60s，而后端应用需要100s才能返回。 解决方案： 通过本地排查发现，接口响应需要80s左右，而nginx配置的超时时间是65s。 由于历史原因，程序优化代价过大，所以采用增加nginx超时时间的方式。 先看下nginx使用的是什么协议（proxy/fastcgi）: (可以根据需求将以下配置加在http或server或location模块) 如果使用proxy_pass进行请求转发，那我们就配置proxy相关的参数： proxy_connect_timeout 100; #nginx跟后端服务器连接超时时间(代理连接超时)默认60s proxy_read_timeout 100; #后端服务器数据回传时间(代理发送超时)默认值60s proxy_send_timeout 100; #连接成功后，后端服务器响应时间(代理接收超时)默认值60s 如果使用fastcgi_pass进行请求转发，那就配置fastcig相关的参数： fastcgi_connect_timeout 1800s;#nginx跟后端服务器连接超时时间(代理连接超时)默认60s fastcgi_send_timeout 1800s;#后端服务器数据回传时间(代理发送超时)默认值60s fastcgi_read_timeout 1800s;#连接成功后，后端服务器响应时间(代理接收超时)默认值60s 修改完重启nginx生效

元宇宙和人工智能的不断发展使得真实世界和虚拟世界的边界越来越模糊。本文将介绍如何借助 Midjourney 和另一个第三方插件 InsightFace，来实现令人惊叹的换脸效果。 InsightFace 简介 InsightFace 是由中科院研究人员开发的开源 2D 和 3D 深度人脸识别框架。它使用 AI 来测量和绘制人脸的图像，仅仅使用照片就可以根据面部的独特特征匹配身份。它为许多人脸识别产品和服务提供支持，其中包括 Midjourney。它允许 Midjourney 用户以极高的精度替换图像中的人脸，创造出非常逼真的效果。 有了这两个组合，你无需使用 Photoshop，也无需上传你的很多照片到 Midjourney 上，只需要几步就可以轻松实现换脸效果。 如何换脸 创建一个 Discord 和 Midjourney 账户 Midjourney 是一个基于 Discord 聊天软件的智能图像生成工具。当你会加入到 Midjourney 在 Discord 上的社群，就可以实时看到其他人的创作。成为付费用户以后，你就可以创建一个私人的服务器 (server)，在里面开始自己的创作而不必担心被其他人看到。 创建一个私人的服务器 1/ 点击左边栏的加号按钮。 2/ 在弹出的菜单中选择 “Create My Own”，创建属于自己的服务器。 3/ 一般情况下请选择为自己和自己的朋友创建服务器。 4/ 给服务器起一个名字。 把 Midjourney 和 InsightFace 机器人加入到你的私人服务器 1/ 在 Discord 左边栏中的消息列表里找到 Midjourney 机器人并点击。 2/ 在聊天窗口中找到 Midjourney 机器人发送的信息，点击机器人的名称 “Midjourney Bot”。 3/ 在弹出的窗口中点击 “Add to Server”。

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在诸如自然语言处理、智能问答、文本生成等领域的应用越来越广泛。然而，LLM模型往往具有庞大的参数规模，导致推理过程计算量大、耗时长，成为了制约其实际应用的关键因素。为了解决这个问题，一系列大模型推理加速工具应运而生，其中vllm、fastllm和llama.cpp就是其中的佼佼者。本文将逐一介绍这三个工具的使用教程，并分享大模型推理的实践经验。 一、vllm使用教程 vllm是一个基于剪枝技术的大模型推理加速工具，通过去除模型中的冗余参数，可以在保证模型性能的同时显著减少推理时间。以下是使用vllm的基本步骤： 安装vllm库：从GitHub上克隆vllm的仓库，并按照官方文档进行安装。 加载预训练模型：使用vllm提供的API加载你想要加速的LLM模型。 模型剪枝：调用vllm的剪枝函数对模型进行剪枝，设置合适的剪枝率以达到最佳性能和速度的平衡。 推理：使用剪枝后的模型进行推理，你将发现推理速度得到了显著提升。 二、fastllm使用教程 fastllm是一个基于量化技术的大模型推理加速工具，通过降低模型参数的精度，可以在保证模型性能的同时减少推理所需的计算资源和内存占用。以下是使用fastllm的基本步骤： 安装fastllm库：从GitHub上克隆fastllm的仓库，并按照官方文档进行安装。 加载预训练模型：使用fastllm提供的API加载你想要加速的LLM模型。 模型量化：调用fastllm的量化函数对模型进行量化，选择合适的量化位数以达到最佳性能和速度的平衡。 推理：使用量化后的模型进行推理，你将发现推理速度和内存占用都得到了优化。 三、llama.cpp使用教程 llama.cpp是一个基于C++实现的大模型推理工具，通过优化底层计算和内存管理，可以在不牺牲模型性能的前提下提高推理速度。以下是使用llama.cpp的基本步骤： 安装llama.cpp库：从GitHub上克隆llama.cpp的仓库，并按照官方文档进行安装。 加载预训练模型：使用llama.cpp提供的API加载你想要加速的LLM模型。 配置推理参数：根据实际需要配置推理过程中的参数，如批处理大小、并行度等。 推理：使用llama.cpp进行推理，你将发现推理速度得到了显著提升，并且可以利用C++的灵活性进行更高级别的定制和优化。 四、大模型推理总结 在使用上述工具进行大模型推理加速时，需要注意以下几点： 选择合适的加速策略：根据模型特点和应用场景选择合适的加速策略，如剪枝、量化或底层优化。 平衡性能和速度：在加速过程中要权衡模型性能和推理速度的关系，避免过度加速导致模型性能下降。 注意可移植性和兼容性：选择具有良好可移植性和兼容性的加速工具，以便在不同平台和环境下使用。 关注最新进展：随着技术的不断发展，新的加速方法和工具不断涌现。保持关注最新进展，及时了解和尝试新的加速方法，以不断提升大模型推理的性能和效率。 通过以上介绍和实践经验分享，相信读者对如何使用vllm、fastllm和llama.cpp进行大模型推理加速有了更深入的了解。希望这些知识和经验能够帮助读者在实际应用中更好地应对大模型推理的挑战，推动人工智能技术的发展和应用。

Mac air 安装免费版VMWare Fusion教程及问题解决 1、下载VMWare Fusion2、下载wins镜像文件3、开始配置4、出现的问题及解决方法4.1 如何跳过启动时的网络连接4.2 启动后，无法连接网络怎么办4.3 怎么实现将文件拖拽到虚拟机中 当你手上是一台Mac电脑，却需要执行一下 .exe文件时，如果你没有windows电脑，这时候你可能就会想到安装一个wins虚拟机来解决问题。 1、下载VMWare Fusion Mac有很多虚拟机软件，像出名的Parallels Desktop、VirtualBox、VMware Fusion等。这里我选择安装免费🆓版的VMware Fusion。 下载地址：VMWare Fusion官网下载地址 双击中间图标安装 往下点击，一直到这个页面 选择 get a free license key，到官网注册一个账号，把这里的key复制过去 之后一直点，便可以进入到这个页面，这就表示安装成功啦 2、下载wins镜像文件 在这里要注意Mac air ARM架构的话，一定要安装适配ARM的系统镜像文件，而不要安装x86架构的！！！镜像文件都很大，7 8个g的大小，不然就是白耗自己的流量和时间了！！！！ 注意⚠️认准ARM64 不然你就会出现下面那样的问题 这个在微软官方有，但是我打开那个页面一直很慢，就换了这个地址下载 windows镜像文件下载地址 完全免费，需要注册账号 复制这个链接到迅雷里下载 3、开始配置 将下载好的镜像文件.ISO拖拽到这里 然后一直点继续，选择 UEFI 到这个页面就成功啦，点击中间播放键 如果出现这个页面，就选择boot normally按下回车即可，这是wins启动引导程序 之后会出现是高级还是自定义，一定要选择自定义，没有截图，打开认准自定义 4、出现的问题及解决方法 4.1 如何跳过启动时的网络连接 无法连接网络，下一步按钮无法点击，一直停留在这个页面，卡死 解决方式：在网络连接这个个页面，按下shift+fn+F10或者shift+F10，打开终端，然后输入taskmgr，回车，打开任务管理器，找到网络链接流，点击结束 如果这些操作执行后，没有出现下面的我没有Internet连接这个选项，就再在终端窗口执行oobe\bypassnro，回车 会重新启动，之后，点击我没有Internet连接这个选项，就可以一步步往下走啦 成功！ 4.2 启动后，无法连接网络怎么办 解决方法：安装VMWare Tools，当这里变成重新安装VMWare Tools时才算成功，在安装的过程，会给你的虚拟机安装必要的驱动，没有这些驱动，所以无法联网 如果点击后一直没反应，就在资源管理器里找到他，双击执行 位置：点击此电脑，就在C盘的旁边，可能是个图标形式，很容易被忽视掉，认准名字VMWare Tools 4.3 怎么实现将文件拖拽到虚拟机中 安装完VMWare Tools，就可以直接拖拽啦

​​​​​1.查看自己的Python版本（前提是已经安装Python） 终端输入python --version 注意，python和第一个“_”之间有一个空格。 2.下载numpy函数库https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 选择与自己python版本对应的。例如我的是Python3.10，Windows64位，所以下载如下的。 3.将下载好的numpy复制到你下载python安装包的Scripts文件夹里。 4.Ctrl+R打开Windows终端并切换目录到Scripts目录下。 我的python是在D盘安装的，所以先进入D盘。 5.在Scripts目录下执行python -m pip install --upgrade pip命令。 6.如果出现如下报错则需要先升级pip。[如果没有，这步直接进行第8步] 还是在Scripts下执行python -m pip install --upgrade pip --user来进行版本的更新。 7.更新完成后可以使用pip list命令查看版本信息，是否更新成功。 8.输入命令安装numpy库，格式为：pip install numpy名称。 此处的numpy名称即为第2步中的下载名称。（直接用下载的库进行名称复制即可） 9.numpy库安装成功后，再切换在python目录下并执行python.exe。 10.输入from numpy import *,用 random.rand(4,4)检测numpy是否安装成功，若运行结果如下图所示，则安装成功。 若有疑问，欢迎评论指正

一、现象 通过几轮开发、测试和验证后，在上预发环境时，应用突然无法启动，查看 tomcat 报错原因，发现是 类转换失败 ClassCastException 1.1、报错原因 Class path contains multiple SLF4J binding 23-Mar-2024 16:04:25.300 INFO [localhost-startStop-1] org.apache.jasper.servlet.TldScanner.scanJars At least one JAR was scanned for TLDs yet contained no TLDs. Enable debug logging for this logger for a complete list of JARs that were scanned but no TLDs were found in them. Skipping unneeded JARs during scanning can improve startup time and JSP compilation time. SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.

Flutter是Google开源的跨平台前端应用开发框架，使用 Dart 作为开发语言，只需要开发一套代码库就可以构建多平台应用，支持移动应用、Web、桌面和嵌入式平台等终端应用开发。它开源、免费，拥有宽松的开源协议，特别适合用于商业项目。近年来Fluter凭借其快速开发能力、丰富漂亮的UI设计、高性能、高可扩展性设计等优势，获得了开发者的青睐。可以说前景一片美好。 在开发过程中，Flutter应用程序在VM中运行，在VM之上运行，代码随时更改，不需要完全重新编译。发布之后，Flutter应用程序被编译为机器代码，可以在Intel x64、ARM等架构上运行。 Flutter被设计成一个可扩展的分层系统。包括：Embedding、Engine、Framework，三层，FrameWork层的每一部分都是可选和可替换的。 架构如下图所示： 目前Flutter与React Native都是原生前端应用开发的佼佼者，互有优劣。如果追求快速搭建一个APP，又有Java或者javaScript的开发基础，我想Flutter值得考虑选择。 话不多说！以下是学习Flutter开发的一些漂亮的Flutter开源应用程序以及一些学习资源。 开源项目 回想过去，我在学习一个框架或者一个语言的时候总是喜欢从例子入手。可能模仿是人类的天性，就像婴儿学会说话的过程，他的每一次开口都是在模仿他的父母。 对于有一定开发语言基础的Flutter初学者来说，快速入门的路径可以是：一、Clone源代码；二、在源码基础上修修改改，改成你要的效果，试着做个小应用；三、格物致知，系统学习，实践与理论结合。 01 AppFlowy GitHub（40K+）： https://github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy AppFlowy是一个免费的开源笔记工具，专为创意思维而设计。是Notion.io的一个开源替代方案，支持使用Markdown语法、动态表、检查表。还提供了一个响应式看板视图。 AppFlowy可以安装在Linux、Windows和macOS等操作系统上。也可以使用Docker安装。AppFlowy前端开发使用的是Flutter，而后端使用的是Rust。 02 Fwitter GitHub（3.4K）： https://github.com/TheAlphamerc/flutter_twitter_clone 这是一个功能齐全的仿Twitter应用。技术栈包括：Firebase auth、real-time、Firestore Database和 Storage等。 03 Immich GitHub（21.3K）： https://github.com/immich-app/immich Immich是一个用于备份照片或者视频的免费开源应用，服务端采用Next.js框架开发，技术栈包括TensorFlow、PostgreSQL、Redis和Nginx等，前端基于Flutter，支持Android和iOS系统。 04 timy-messenger GitHub（2K）： https://github.com/janoodleFTW/timy-messenger 这是一个开源的Flutter群组群消息应用程序，包括很多功能，如：多个群组（类似于Slack中的Teams）、群组内的多个开放或私人频道、分享照片和照片集、表情符号消息等。 05 Authpass GitHub（1.9K）： https://github.com/authpass/authpass AuthPass是一个使用Flutter开发的完全免费开源的密码管理器。支持多个平台运行，可以与KeePass完全兼容（KeePass是原始的开源密码管理器）。 06 Musify GitHub（1.2K）： https://github.com/gokadzev/Musify Musify是一个开源的自由音乐应用程序，基于Flutter开发。 主要功能包括： 在线歌曲搜索与推荐 支持流媒体播放 支持下载 支持数据导入导出，且永远不会丢失 添加带有链接的自定义播放列表 支持播放本地歌曲 高品质mp3 / m4a / flac格式播放 歌词支持 无广告 无需费用 内置更新程序 支持14种语言 07 Butterfly GitHub： https://github.com/LinwoodCloud/Butterfly Butterfly是一款用Flutter编写的尖端笔记软件。它提供了许多类似应用程序中没有的出色功能。用户可以轻松地手写笔记。具有友好的用户界面，易于组织管理笔记。支持Windows、Linux、macOS、Web (PWA)、Web (Self-hosted)等平台。

跑腿平台小程序目录 目录 基于微信小程序的跑腿平台小程序设计与实现 一、前言 二、系统设计 三、系统功能设计 1、用户信息管理 2、跑腿任务管理 3、任务类型管理 4、公告信息管理 四、数据库设计 五、核心代码 六、论文参考 七、最新计算机毕设选题推荐 八、源码获取： 博主介绍：✌️大厂码农|毕设布道师，阿里云开发社区乘风者计划专家博主，CSDN平台Java领域优质创作者，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。✌️ 主要项目：小程序、SpringBoot、SSM、Vue、Html、Jsp、Nodejs等设计与开发。 🍅文末获取源码联系🍅 基于微信小程序的跑腿平台小程序设计与实现 一、前言 引进一款微信小程序跑腿平台这样的现代化管理工具，这个工具就是解决上述问题的最好的解决方案。它不仅可以实时完成信息处理，还缩短高校教师成果信息管理流程，使其系统化和规范化。同时还可以减少工作量，节约高校教师成果信息管理需要的人力和资金。所以微信小程序跑腿平台是信息管理环节中不可缺少的工具，它对管理者来说非常重要。 二、系统设计 在前面分析的管理员功能的基础上，进行接下来的设计工作，最终展示设计的结构图（见下图）： 三、系统功能设计 1、用户信息管理 如图5.1显示的就是用户信息管理页面，此页面提供给管理员的功能有：用户信息的查询管理，可以删除用户信息、修改用户信息、新增用户信息，还进行了对用户名称的模糊查询的条件 图5.1 用户信息管理页面 2、跑腿任务管理 如图5.2显示的就是跑腿任务管理页面，此页面提供给管理员的功能有：查看已发布的跑腿任务数据，修改跑腿任务，跑腿任务作废，即可删除，还进行了对跑腿任务名称的模糊查询 跑腿任务信息的类型查询等等一些条件。 图5.2 跑腿任务管理页面 3、任务类型管理 如图5.3显示的就是任务类型管理页面，此页面提供给管理员的功能有：根据任务类型进行条件查询，还可以对任务类型进行新增、修改、查询操作等等。 图5.3 任务类型管理页面 4、公告信息管理 如图5.4显示的就是公告信息管理页面，此页面提供给管理员的功能有：根据公告信息进行新增、修改、查询操作等等。 图5.4 公告信息管理页面 四、数据库设计 （1）下图是用户实体和其具备的属性。 图4.1 用户实体属性图 （2）下图是跑腿任务实体和其具备的属性。 图4.2 跑腿任务实体属性图 （3）下图是公告信息实体和其具备的属性。 图4.3 公告信息实体属性图 （4）下图是字典表实体和其具备的属性。 图4.4 字典表实体属性图 （5）下图是接单详情实体和其具备的属性。 图4.5 接单详情实体属性图 （6）下图是用户表实体和其具备的属性。 图4.6 用户表实体属性图 （7）下图是跑腿员实体和其具备的属性。 图4.7 跑腿员实体属性图 五、核心代码 package com.service.impl; import com.utils.StringUtil; import org.