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自动化测试 老司机
自动化测试软件测试测试工程师功能测试appium测试工具单元测试postman软件测试自动化测试
前言埋点测试是指在应用程序或网站中预设检查点,收集程序运行时的数据,以便于后续对程序进行性能分析或故障排查。埋点测试通常用于监控和追踪用户在软件产品中的行为,以收集有关用户体验、功能使用情况和潜在问题的数据。这些数据对于软件产品的优化和改进至关重要,有助于开发人员了解用户需求和产品存在的问题,从而制定针对性的改进方案。App埋点测试是一种基于数据采集的增长分析方法,旨在通过在App代码中埋点来记录
- 实时监控或查看系统资源使用情况的工具——TOP
summer@彤妈
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top命令可以显示当前系统正在执行的进程的相关信息,包括进程ID、内存占用率(MEM)、CPU占用率等。默认进程以CPU的占用率进行排序。输入大写M可以切换成使用内存占用率排序;输入大写P可以切换为使用CPU占用率排序。top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器.下面详细介绍它的使用方法:(实时监控系统资源使用情况图)统计
- 【ShuQiHere】快速排序(Quick Sort):揭开高效排序算法的神秘面纱
ShuQiHere
排序算法算法数据结构
【ShuQiHere】引言在计算机科学中,排序算法是我们日常编程不可或缺的一部分。无论是处理大量数据、优化搜索引擎,还是进行系统性能提升,排序算法都起到了至关重要的作用。在所有的排序算法中,快速排序(QuickSort)凭借其高效性和灵活的分治策略成为最受欢迎的排序算法之一。在这篇博客中,我们将深入探讨快速排序的原理、性能分析以及如何通过优化策略进一步提升其效率。1.什么是快速排序?(QuickS
- 旅游网站设计与实现:SpringBoot框架案例分析
2401_85763803
旅游springboot后端
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- 应用Visual Studio Profiler分析CPU使用情况
Rverdoser
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使用VisualStudioProfiler分析CPU使用情况的步骤如下:1.启动CPU分析:在VisualStudio中打开你要分析的项目。在菜单栏中选择Debug>PerformanceProfiler,或者使用快捷键Alt+F2。在性能分析工具窗口中,选择CPUUsage选项,这将帮助你分析应用程序的CPU使用情况。2.运行CPU分析选择CPUUsage后,点击Start按钮。Vi
- 15-HDMI TVS管SPICE仿真及性能分析
芯片SIPI设计
单片机嵌入式硬件
TVS二极管参数选取1)确定被保护电路最大直流或连续工作电压、电路的额定标准电压和高端容限。2)TVS额定反向关断Vwm应大于或等于被保护电路的最大工作电压。若选用的Vwm太低,器件可能进入雪崩或因反向漏电流太大影响电路的正常工作。串行连接分电压,并行连接分电流。3)TVS的最大筘位电压咋应小于被保护电路的损坏电压。4)在规定的脉冲持续时间内,TvS的最大峰值脉冲功耗R必须大于被保护电路内可能出现
- FunASR 语音识别系统概述
瑞雪兆我心
语音识别人工智能
FunASR(AFundamentalEnd-to-EndSpeechRecognitionToolkit)是一个基础的语音识别工具包,提供多种功能,包括语音识别(ASR)、语音端点检测(VAD)、标点恢复(PR)、语言模型(LM)、说话人分离等。项目源地址1语音识别(ASR)参考语音交互:聊聊语音识别-ASR(万字长文)语音识别技术(AutomaticSpeechRecognition,ASR)
- UE5引擎工具链知识点
四代水门
c++ue5
当我们提到“引擎工具链的开发”时,通常指的是为游戏开发或其他类型的软件开发创建一系列工具和技术栈的过程。这包括但不限于游戏引擎本身(如Unity或UnrealEngine),以及围绕这些引擎构建的各种工具和服务,比如用于构建关卡编辑器、物理模拟工具、动画系统、脚本环境、调试工具、性能分析工具等等。对于游戏引擎工具链的开发,开发者们通常需要掌握以下技能和知识:1.**编程语言**:大多数现代游戏引擎
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科技互联人生
科技数码人工智能网络系统架构
Infiniband格局寡头,性能占优 这篇文章探讨了网络交换机的性能优势,以及如何通过扩大模型参数量来提高语言模型的生成和预测能力。然而,计算约束对这种正向关系产生了重要影响,导致在相同的计算约束下,总存在最佳的模型参数量和最大的模型有效程度。因此,如何最大限度地提高集群的计算资源成为了当前的核心问题。集群算力优化的关键在于GPU利用率和线性加速比。其中,GPU利用率受限于
- 【DeepSpeed 教程翻译】三,在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试和Flops Profiler教程翻译
just_sort
pytorch深度学习人工智能
文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.FlopsProfiler总览Flops测量多GPU,多节点,数据并行和模型并行例子和DeepSpeed运行时一起使用在Megatron-LM中使用在DeepSpeed运行环境之外的使用方法在模型推
- AMD在行动:揭示应用程序跟踪和性能分析的力量
109702008
人工智能#ROCm编程人工智能AMD
AMDinAction:UnveilingthePowerofApplicationTracingandProfiling—ROCmBlogs导言Rocprof是一款强大的工具,设计用于分析和优化基于AMDROCm平台上运行的HIP程序的性能,帮助开发者找出并解决性能瓶颈。Rocprof提供了多种性能数据,包括性能计数器、硬件追踪和运行时API/活动追踪等。Rocprof是一个命令行界面(CLI)
- Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析
liuxin33445566
transformer深度学习人工智能
Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来,已经在自然语言处理(NLP)的多个领域取得了显著的成果,尤其是在文本摘要任务中。文本摘要是将长文本转换成更短的、包含关键信息的文本的过程。本文将探讨Transformer模型在文本摘要任务中的应用,并分析其性能表现。1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构,它摆脱了传统的
- R实现线性回归逻辑回归
weixin_55475210
r语言线性回归逻辑回归
线性回归基本模型Y=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵY=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_mX_m+\epsilonY=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵYYY为因变量X1,X2,…,XmX_1,X_2,\ldots,X_mX1,X2,…,Xm为m个自变量ϵ\epsilonϵ为残差lm()函数用于完成多元线性回归系数估计,回归系
- 2022届测开秋招面经全记录
现在13℃
面试测试测试工程师面试
写在前面放一个美团内推码在前面,如有需要,请自取【4LM683E】字节提前批一面-50min-07201、自我介绍2、实习经历3、项目测试重点难点风险点4、自动化测试什么框架什么语言(不清楚)5、代码:给定一个数组,里面都是正的整数,求这个数组所有元素能拼接成的最大数[1,5,33]https://blog.csdn.net/weixin_44480914/article/details/1202
- ffmpeg+nvidia 编码错误
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ffmpegversiongit-2021-12-31-6b7e4deCopyright(c)2000-2021theFFmpegdevelopersbuiltwithgcc7(Ubuntu7.5.0-3ubuntu1~18.04)configuration:--pkg-config-flags=--static--extra-libs='-lpthread-lm'--ld=g++--enable
- 深入浅出C++ ——二叉搜索树
程序员Andrew
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文章目录一、二叉搜索树概念二、二叉搜索树操作1.二叉搜索树的查找2.二叉搜索树的插入3.二叉搜索树的删除三、二叉搜索树的实现四、二叉搜索树的性能分析一、二叉搜索树概念 二叉搜索树又称二叉排序树/二次查找树,它是一棵空树或者是每颗子树都具有以下性质的二叉树若它的左子树不为空,则左子树上所有节点的值都小于根节点的值若它的右子树不为空,则右子树上所有节点的值都大于根节点的值它的左右子树也分别为二叉搜索
- 云原生利器 -- SkyWalking
miss_夏
运维云原生运维云原生skywalkingk8skubernetes
写了一篇关于云原生APM全链路监控SkyWalking在Kubernetes下部署使用的文章,想了解的可以阅读以下:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjkyOTk4MA==&mid=2247484157&idx=1&sn=d38f2457999eba318f6438e7c4f13ef8&chksm=fdb199aecac610b8093936302f307
- Bert系列:论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline
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nlp论文阅读bertrerankerretrieval
一句话总结:提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE),来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息,深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时,深度lm也可以用来提高搜索索引,构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此,本文提出了LocalizedContrast
- Python编码系列—Python性能分析神器:cProfile的深度应用与实战案例
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Python编码python开发语言
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
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秋夫人
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perf是Linux性能分析工具的集合,它提供了丰富的命令来收集和分析程序运行时的性能数据。perf能够报告CPU使用率、缓存命中率、分支预测成功率等多种硬件级别的事件,同时也支持软件级别的事件,如页面错误、任务切换等。perf是理解程序性能瓶颈、进行性能优化的重要工具。perf的主要作用性能分析:通过监控硬件和软件事件,帮助开发者理解程序的性能瓶颈。热点函数定位:找出程序中CPU使用时间最多的函
- SkyWalking:⼀款用于分布式系统的应用程序性能监视工具
学博成
技术skywalking
Skywalking是什么?⼀款用于分布式系统的应用程序性能监视工具,尤其是面向微服务、云原生和基于容器(Kubernetes)架构设计。主要功能特性多种监控手段,可以通过语言探针和servicemesh获得监控的数据支持多种语言自动探针,包括Java,.NETCore和Node.JS;轻量高效,无需大数据平台和大量的服务器资源4、模块化,UI、存储、集群管理都有多种机制可选5、支持告警6、优秀的
- 【GaussDB】分布式性能分析常用的SQL
俊男无期
gaussdb分布式sql数据库
--查看连接数selectcoorname,usename,application_name,substr(query,1,50)asquery,statefrompgxc_stat_activitywherestate='active'andusename='xxx';selectcoorname,count()frompgxc_stat_activitywhereusename='cbsprd
- skywalking接入nginx
运维潇哥
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下载Nginx的插件GitHub-apache/skywalking-nginx-lua:TheNginxLuaagentforApacheSkyWalking~]#cdskywalking-nginx-lua-master/skywalking-nginx-lua-master]#lsCHANGES.mdexampleslibLICENSElicensesMakefilemvnwNOTICERE
- C++ 二叉搜索树
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C++算法c++开发语言
目录编辑0.前言1.二叉搜索树的概念1.1二叉树的基本性质1.2二叉搜索树的性质1.3二叉搜索树的示例2.二叉搜索树的操作2.1查找节点2.2插入节点2.3删除节点2.4遍历节点3.二叉搜索树的实现4.二叉搜索树的应用4.1K模型4.2KV模型5.二叉搜索树性能分析5.1时间复杂度5.2空间复杂度5.3平衡二叉搜索树6.结语(图像由AI生成)0.前言在之前的C语言系列博客中,我们已经介绍了二叉树的
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- 在docker中安装skywalking + es
&如歌的行板&
skywalkingelasticsearch大数据
ES的版本和官网es版本:PastReleasesofElasticStackSoftware|Elastices版本+logstash版本+JDK版本对应关系支持一览表|Elasticskywalking的版本说明和官网Advanceddeployment|ApacheSkyWalkingskywalking和es的对应关系,在网页的SetUp-->AdvancedSetUp--->Choose
- CentOS8+MySQL8.0.26+Skywalking9.7.0数据清理机制
xiaozhanfeng
skywalking
(01)application.ymlcore:selector:${SW_CORE:default}default:#Mixed:Receiveagentdata,Level1aggregate,Level2aggregate#Receiver:Receiveagentdata,Level1aggregate#Aggregator:Level2aggregaterole:${SW_CORE_RO
- 【Linux】Linux系统性能调优技巧
大雨淅淅
linuxlinux
目录一、Linux系统性能指标二、Linux系统性能调优技巧2.1保持系统更新2.2磁盘I/O性能优化2.3内存管理调整2.4关闭不必要的服务2.5进程资源限制2.6网络性能调整2.7监控和分析工具2.8编译器优化2.9预读取和写入缓存2.10内核参数调整2.11性能分析工具2.12NUMA优化2.13数据库性能调优2.14使用交换空间2.15更新和维护2.16负载均衡和分布式计算2.17使用固态
- K8S磁盘与Sleuth 引发的redis经常丢失链接等怪异问题。
appearappear
kubernetes容器云原生
描述Docker容器挂载磁盘记录Springboot的日志,挂载磁盘性能很低,导致java应用响应缓慢增加SpringCloud的sleuth,标记出某次请求的日志,查看哪里耗时增加。问题1出现了,redis时不时丢失链接,使用redis客户端访问正常问题2看日志看不出明显耗时日志,使用skyWalking查看,日志之间都有规律的耗时相对较长问题原因问题1:sleuth与redis兼容性出现了问题
- SkyWalking 安装部署
丶灬奈何
Java学习目录APMjavaskywalking
SkyWalking安装部署目录SkyWalking安装部署一、介绍二、前置步骤三、下载安装四、`SkyWalking`的配置4.1对`oap`进行配置4.2对`webapp`进行配置4.3对`agent`进行配置五、启动六、总结一、介绍本次安装部署为最简化安装部署流程。二、前置步骤安装JDKdnf-yinstalljavawget安装ElasticSearch7三、下载安装本次演示使用的是8.5
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
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java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号