基于SpringBoot+Maven+Mybatis+Redis+RabbitMQ高并发商城秒杀系统;
开发工具IntelliJIDEA2017.3.1x64;
项目搭建:1、下载代码将项目加载到IDEA里面2、运行sql文件夹下的sql文件3、到src/main/resources下的application.properties下修改你的数据库链接用户名与密码4、安装redis、mysql、rabbitmq、maven等环境5、启动前,检查配置application.properties中相关redis、mysql、rabbitmq地址6、登录地址:http://localhost:8080/login/to_login7、商品秒杀列表地址:http://localhost:8080/goods/to_list
2025/10/15 11:51:28 6.17MB java 高并发 多线程
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纯c读写ini配置文件用c/c++读写ini配置文件有不少第三方的开源库,如iniparser、libini、rwini、UltraLightINIParser等,但都不理想,往往代码较大、功能较弱、接口使用不方便。
尤其在大小写处理、前后空格、各种注释、跨平台换行符支持、带引号字符串处理、无section操作、原格式保持等方面存在问题。
现将本人精心制作的ini读写程序源码奉献给大家,纯c编写,简洁好用。
支持windows和linux。
主要特点:1、支持;和#注释符号,支持行尾注释。
2、支持带引号'或"成对匹配的字符串,提取时自动去引号。
引号中可带其它引号或;#注释符。
3、支持无section或空section(名称为空)。
4、支持10、16、8进制数,0x开头为16进制数,0开头为8进制。
5、支持section、key或=号前后带空格。
6、支持\n、\r、\r\n或\n\r换行格式。
7、不区分section、key大小写,但写入时以新串为准,并保持其大小写。
8、新增数据时,若section存在则在该节最后一个有效数据后添加,否则在文件尾部添加。
9、支持指定key所在整行删除,即删除该键值,包括注释。
10、可自动跳过格式错误行,修改时仍然保留。
11、修改时保留原注释:包括整行注释、行尾注释(包括前面空格)。
12、修改时保留原空行。
以上三点主要是尽量保留原格式。
不足之处:1、不支持单key多value(逗号分割),只能一次性提取后自行处理。
2、不支持同名重复section和key。
(重复section可视为错误,重复key则可能造成分歧)3、不能提取所有section或key名称。
使用只需两个文件inirw.h、inirw.c,另有测试程序和工程文件,支持windows和linux。
2025/10/15 11:32:26 7KB c 读写 ini
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完美开心农场网页源代码php完美开心农场网页源代码php完美开心农场网页源代码php
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资源包括了史峰等人编著的【MATLAB智能算法30个案例分析】课本以及对应的源代码,对学习和运用智能算法的人有很大参考价值。
2025/10/15 9:21:19 51.06MB MATLAB 算法 案例分析 史峰
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octovis-windows,里面包含octovis的源码和自己测试的测试代码,里面有生成好的octovis.exe,以及octovis.dll和octovis.lib
2025/10/15 8:42:01 988.97MB octovis-windows
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金融数量分析——python版程序代码.rar
2025/10/15 3:54:28 4.19MB python
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创意文创产品众筹平台是一款用于众筹产品类的Web平台软件。
2025/10/14 21:25:58 unknown qq
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本人在Android中学习到备份短信时,需求是这样的,需要将短信备份到xml文件中.踩到一个坑,当XmlSerializer遇到emoji表情时,就会出错,保存xml文件就会失败.最后谷歌找了个别人写的KXmlSerializer(),完美解决这个问题.demo中有完整代码
2025/10/14 16:27:13 1.45MB Android xml
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jar包反编译工具,知道代码是怎么写的,方便用户排查问题,知道代码是怎么运行的,eg,如分析指标,不知道是怎么建的数据仓库,需要一步步的查看才行
2025/10/14 15:36:53 800KB jar
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码,Transformer不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。
其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码,Transformer不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。
定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现
2025/10/14 14:52:02 26.51MB pytorch pytorch 自然语言处理 transformer
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡