- c#编程:基于C#+Access的学生信息管理系统 课程设计报告撰写提纲
gu20
C#c#课程设计开发语言数据库开发
1.摘要简述系统目标、技术选型(C#+Access)、核心功能及数据库设计亮点。关键词:学生信息管理系统;数据库原理;C#;Access;事务处理。2.引言背景与意义:信息化管理需求、数据库技术在教育领域的应用价值。设计目标:实现学生信息的高效管理,体现数据库规范化、安全性等原理。技术路线:C#(WinForm)、Access数据库、ADO.NET数据访问技术。3.需求分析3.1功能需求:1.学生
- 十大经典排序算法的C++实现与解析
金外飞176
算法算法数据结构c++
经典排序算法的C++实现与解析在计算机科学中,排序算法是数据处理和算法设计的基础。无论是处理大规模数据还是优化小规模数据的性能,排序算法都扮演着重要角色。本文将介绍10种经典排序算法,并提供它们的C++实现代码。这些算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序和桶排序。1.冒泡排序(BubbleSort)原理冒泡排序是最简单的排序算法之一。它通过重
- Linux发展史:从个人项目到开源帝国的技术演进
♢.*
人工智能大模型Linux操作系统
一、起源与诞生(1960s-1991)UNIX的奠基Linux的基因可追溯至1969年贝尔实验室的KenThompson与DennisRitchie。为运行《星际旅行》游戏,Thompson用BCPL语言开发了UNIX原型,后由Ritchie以C语言重构,成为首个可移植操作系统12。其“一切皆文件”的设计哲学深刻影响了后续系统架构1。MINIX的启发1987年,AndrewS.Tanenbaum开
- Ubuntu 常用快捷键及操作技巧
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ubuntulinux运维操作系统
Ubuntu是一种流行的Linux操作系统,拥有许多强大的功能和快捷键,可以提高工作效率。本文将详细介绍一些常用的Ubuntu快捷键和操作技巧,帮助您更好地利用Ubuntu。终端快捷键Ubuntu的终端是一个强大的工具,可以通过快捷键加快命令行操作。Ctrl+Alt+T:打开一个新的终端窗口。Ctrl+Shift+T:在当前终端窗口中打开一个新的选项卡。Ctrl+Shift+W:关闭当前终端选项卡
- 【Go语言快速上手】第二部分:Go语言进阶之测试与性能优化
卜及中
Golanggolang性能优化log4j
文章目录前言:测试和性能优化一、编写单元测试和基准测试1.1单元测试1.1.1示例:编写单元测试1.2基准测试1.2.1示例:编写基准测试二、使用pprof进行性能分析2.1启用pprof2.1.1示例:启用pprof2.2使用pprof工具分析性能2.2.1示例:生成CPU性能报告2.2.2示例:生成内存使用报告2.3分析报告三、代码优化技巧3.1减少内存分配3.1.1示例:重用切片3.2避免锁
- 壁纸样机神器:快速生成个性化壁纸,提升你的设备颜值
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人工智能
在数字化时代,壁纸不仅是设备的装饰,更是个人风格的展示。想要快速制作出精美的壁纸吗?壁纸样机神器来帮你!这款工具集多种功能于一身,让你轻松成为壁纸设计师。一、功能亮点1.一键生成高清壁纸壁纸样机神器支持多种图片格式的上传,无论是你从网上下载的图片,还是自己拍摄的照片,都可以轻松导入。上传后,系统会自动适配高清分辨率,确保壁纸在任何设备上都能完美展示。2.智能模板库平台提供了丰富的模板选择,涵盖从极
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
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图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- 从开发到部署,搭建离线私有大模型知识库_离线大模型
ai大模型应用开发
数据库服务器linux语言模型人工智能自然语言处理深度学习
文末有福利!背景介绍最近一段时间搭建了一套完整的私有大模型知识库,目前完整的服务已经完成测试部署上线。基本之前的实践过程,从工程角度整理技术方案以及中间碰到的一些问题,方便后续对这个方向有需求的研发同学们。为什么做离线私有化部署在大模型火热起来之后,很多企业都有尝试相关服务。但是实际会碰到大模型不了解公司个性化的情况,无法针对公司情况给出个性化回答。因此就出现了针对大模型的知识库,通过提供公司内部
- JavaScript网页设计案例:打造交互式个人简历网站
程序媛小果
前端javascript开发语言ecmascript
在当今数字化时代,个人简历不再局限于纸质文档,而是越来越多地以网页形式呈现。JavaScript作为一种强大的客户端脚本语言,为网页设计提供了无限可能,使得网页不仅仅是静态的信息展示,而是具有丰富交互性的平台。本文将通过一个案例,展示如何使用HTML、CSS和JavaScript来设计一个交互式的个人简历网站。1.项目概述本案例的目标是创建一个个人简历网站,它不仅展示个人信息、工作经历、教育背景和
- 代理IP助力AI图像处理,开启行业新篇章
傻啦嘿哟
关于代理IP那些事儿人工智能tcp/ip图像处理
目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一:AI图像生成软件案例二:AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天,AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力,正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析,AI图像处理技术无处不在,发挥着不可
- 动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践:提高目标识别与定位精度
向哆哆
YOLO目标跟踪深度学习YOLOv8
文章目录动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践:提高目标识别与定位精度1.什么是动态蛇形卷积?2.YOLOv8的卷积改进2.1常规卷积与动态蛇形卷积的区别2.2动态蛇形卷积的实现原理2.3YOLOv8中集成动态蛇形卷积3.手把手实现动态蛇形卷积3.1安装依赖3.2设计动态蛇形卷积层3.3集成到YOLOv8中3.4训练与优化4.动态蛇形卷积的进一步优化4.1蛇形路径的动态学习4.1.1学习动态路径
- 【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析
生信学习者1
数据分析数据分析数据挖掘r语言数据可视化
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理应用场景加载R包数据下载函数个体层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗传相关性的个体网络对个体网络Nij进行可视化评估和选择最佳模型评估和选择最佳模型最佳模型进行总结拟合优度检验遗址层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗址之间的遗传相关性网络可视化图条件边预测与模型评估总结系统信息介绍个
- A、B、C三级机房数据中心是怎么划分的?
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网络服务器云计算运维
依据国家GB50174《电子信息系统机房设计规范》规定,数据中心设计时迎根据机房的使用性质,管理要求及其在经济社会中的重要性确认机房级别,划分为A、B、C三级。1.A级:符合以下情况之一的数据中心应为A级(1)电子信息系统运行中断将造成重大的经济损失;(2)电子信息系统运行中断将造成公共场所秩序严重混乱。A级为容错型,A级电子信息系统机房内的场地设备应按容错系统配置,在电子信息系统运行期间,场地设
- 23种设计模式-享元(Flyweight)设计模式
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软考中级-软件设计师设计模式享元模式软考软件设计师C++行为型设计模式JAVA
文章目录一.什么是享元设计模式?二.享元模式的特点三.享元模式的结构四.享元模式的优缺点五.享元模式的C++实现六.享元模式的JAVA实现七.代码解析八.总结类图:享元设计模式类图一.什么是享元设计模式? 享元(Flyweight)设计模式是一种结构型设计模式,通过共享对象来减少内存占用和对象创建开销。它通过将对象的可共享部分与不可共享部分分离,减少重复对象的数量,从而节省内存。 享元模式的核心思
- 再有人问你DDD,把这篇文章丢给他
聪明马的博客
Javajava开发语言
DDD(Domain-DrivenDesign,中文名领域模型设计)是一种软件开发方法论,它强调将业务领域中的知识融入到软件设计中。DDD强调将软件开发过程分为两个主要阶段:领域分析和领域建模。领域分析是指深入了解业务领域中的问题和需求,领域建模是将分析出的领域知识转化为软件模型。在本文中,我不再过多说明DDD的来龙去脉,我将用多个例子来详细说明使用DDD和不使用DDD的区别、优势和劣势。需求:假
- 【登月计划】 DAY2 上期:产品研发与设计验证(1-3)-《煮饭煮到天花板炸穿!你家厨房可能藏着一颗定时炸弹》
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0-2岁智能制造工程师启蒙制造需求分析经验分享
目录一、血腥开场:电饭煲变“炸弹”?实验室里的致命疏忽!二、死亡案例:电热水壶漏电杀人!一个螺丝毁掉一个家庭三、段位表:从“菜鸟”到“大神”的6个等级四、产线实战:电热水壶的“保命测试”流程一、血腥开场:电饭煲变“炸弹”?实验室里的致命疏忽!某电饭煲厂商推出“超快煮”功能,本想赢得市场,却引发危机。实验室测试时一切正常,可产品到用户手中却频频炸锅。用户遭遇:李阿姨煮粥时,电饭煲突然炸开,粥喷到天花
- RUST练习生如何在生产环境构建万亿流量|得物技术
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一、引言在《得物新一代可观测性架构:海量数据下的存算分离设计与实践》一文中,我们探讨了存算分离架构如何通过解耦计算与存储资源,显著降低存储成本并提升系统扩展性。然而,仅优化存储成本不足以支撑高效可观测性系统的全局目标。在生产环境中,计算层作为可观测性体系的核心模块,需在处理日益复杂和动态的大流量数据时,保持高性能、强稳定性与优异的资源利用效率。在得物的可观测性计算层中,Java凭借其成熟的生态系统
- HarmonyOS应用开发最佳实践
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课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第9课。本次交流紧紧围绕HarmonyOS应用开发。重点探讨常见的功耗问题及其最佳实践方案。省电模式是降低能耗的关键策略,通过优化系统资源分配等方式减少电量消耗。深色模式不仅能提升视觉舒适度,还对节能有积极作用。LTPO可变帧率技术则在保障应用流畅性的同时进一步优化功耗。而后台任务的合理开发与管理,决定着应用在后台运行时的资源占用与续航表现。
- 经销商管理系统架构设计方案(附 Java版本和Python版本源代码详解)
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
经销商管理系统架构设计方案(Java实现源代码详解)关键词:经销商管理系统,Java,SpringBoot,MyBatis,MySQL,架构设计,源代码1.背景介绍随着市场竞争的日益激烈,企业对经销商的管理越来越重视。传统的经销商管理方式效率低下,信息滞后,难以适应现代企业的发展需求。为了提高经销商管理效率,降低运营成本,越来越多的企业开始采用信息化的手段来管理经销商,而经销商管理系统应运而生。经
- LLM的分布式部署:AI的云端革命
AI天才研究院
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《LLM的分布式部署:AI的云端革命》关键词分布式部署语言模型云端计算资源管理性能优化安全性摘要本文将深入探讨大型语言模型(LLM)的分布式部署,分析其技术背景、架构设计、资源管理、性能优化以及安全性等方面。通过对LLM分布式部署的关键技术进行详细介绍,我们旨在为读者提供一个全面、系统的理解,以及展望未来LLM分布式部署的发展趋势。目录大纲第一部分:分布式部署概述第1章:分布式系统基础第2章:LL
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3chatgpt人工智能语言模型
DeepSeek(深度求索)与ChatGPT作为当前备受关注的两大AI语言模型,在技术架构、应用场景和性能表现上各有特色。以下从六大维度展开全面对比,为不同需求场景提供选择参考:一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统(MoE)+自研深度优化架构Transformer架构(GPT-3.5/4系列)训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练+RLH
- 设计模式 - 单例模式
one客
设计模式设计模式单例模式c++
设计模式-单列模式单例模式(SingletonPattern)定义:单例模式(SingletonPattern)是一种创建型设计模式,确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来获取这个实例。该模式通过控制实例的创建过程来避免多次创建同一个对象。单例模式的关键点:只有一个实例:确保某个类在整个系统中只有一个实例。全局访问点:提供一个静态方法来访问该实例,确保全局可以访问到这个唯一实例。单例模式的
- 【deepseek与chatGPT辩论】辩论题: “人工智能是否应当具备自主决策能力?”
海宁不掉头发
软件工程人工智能人工智能chatgptdeepseek
探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目,旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的,来一道适合深度学习的辩论题:辩论题:“人工智能是否应当具备自主决策能力?”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用,可以从以下几个方面展开辩论:支持方:认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步,
- 【系统架构设计师】系统性能之性能指标
王佑辉
系统架构设计师系统架构
目录1.说明2.计算机的性能指标3.路由器的性能指标4.交换机的性能指标5.网络的性能指标6.操作系统的性能指标7.数据库管理系统的性能指标8.Web服务器的性能指标9.例题9.1例题11.说明1.性能指标是软、硬件的性能指标的集成。2.在硬件中,包括计算机、各种通信交换设备、各类网络设备等;在软件中,包括操作系统、数据库、网络协议以及应用程序等。2.计算机的性能指标1.评价计算机的主要性能指标有
- JS宏实例:数据透视工具的制作(三)
jackispy
JS宏实例javascript前端java
数据透视工具的制作(二)中详细展示了窗体设计思路及想要实现的功能,在本节中,将完成该工具中的核心计算代码,如分组求和、计数、累乘等的实现方式。在这里,我们可以构思两个类:TablePivot:主要用于管理数据矩阵,包括自动识别列数据类型,以及实现数据分组功能。GroupBy:对分组后的数据进行各种统计操作,例如求和、计数、求平均值等。一、TablePivot类1、示例代码classTablePiv
- Node.js 中的 Event 模块详解
小灰灰学编程
Node.jsnode.js前端
Node.js中的Event模块是实现事件驱动编程的核心模块。它基于观察者模式,允许对象(称为“事件发射器”)发布事件,而其他对象(称为“事件监听器”)可以订阅并响应这些事件。这种模式非常适合处理异步操作和事件驱动的场景。1.概念1.1事件驱动编程事件驱动编程是一种编程范式,程序的执行流程由事件(如用户输入、文件读取完成、网络请求响应等)决定。Node.js的核心设计理念就是基于事件驱动的非阻塞I
- [附源码]计算机毕业设计基于SpringBoot的小说阅读系统
计算机毕设程序设计
springbootjava后端
项目运行环境配置:Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX(Webstorm也行)+Eclispe(IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:SSM+mybatis+Maven+Vue等等组成,B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是javajdk1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.ID
- 基于 Spring Boot 的社区居民健康管理系统部署说明书
小星袁
毕业设计原文springboot后端java
目录1系统概述2准备资料3系统安装与部署3.1数据库部署3.1.1MySQL的部署3.1.2Navicat的部署3.2服务器部署3.3客户端部署4系统配置与优化5其他基于SpringBoot的社区居民健康管理系统部署说明书1系统概述本系统主要运用了SpringBoot框架,前端页面的设计主要依托Vue框架来构建,实现丰富且交互性强的用户界面,后台管理功能则采用SpringBoot框架与MySQL数
- GenAI 平台,3 分钟即可构建基于 Claude、DeepSeek 的 AI Agent
DO_Community
人工智能
DigitalOcean云服务在前不久发布了GenAI平台——一个让任何团队都能在几分钟内构建和部署AI代理的平台。DigitalOcean的GenAI平台持续扩展,让人工智能驱动的开发变得更加易用、灵活且强大。近日,Digitalocean宣布将Anthropic的Claude模型和DeepSeekR1引入Digitalocean的生态系统,为你提供更多构建和部署AI应用的选择。通过Anthro
- 2025年全国CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛,看这一篇就稳了!
白帽安全-黑客4148
安全web安全网络网络安全CTF
目录一、CTF简介二、CTF竞赛模式三、CTF各大题型简介四、CTF学习路线4.1、初期1、html+css+js(2-3天)2、apache+php(4-5天)3、mysql(2-3天)4、python(2-3天)5、burpsuite(1-2天)4.2、中期1、SQL注入(7-8天)2、文件上传(7-8天)3、其他漏洞(14-15天)4.3、后期五、CTF学习资源5.1、CTF赛题复现平台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
BlueSkator
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