- 【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化,命中率提升到92%,内存减少75%
Julian.zhou
架构相关Java开发基础技能算法缓存架构java
千万级QPS验证!Caffeine智能双缓存实现92%命中率,内存减少75%摘要:本文揭秘千万级流量场景下的缓存革命性方案!基于Caffeine打造智能双模式缓存系统,通过冷热数据分离存储与精准资源分配策略,实现CPU利用率降低60%、内存占用减少75%的惊人效果。文末附可复用的生产级代码!一、经典方案的致命陷阱:资源浪费之谜1.1真实事故现场案例回放:某电商大促期间,缓存集群CPU飙升至90%导
- 装配式建筑4.0:城市发展的绿色引擎与智能未来
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在城市化进程不断加速的今天,传统建筑业面临着效率低下、资源浪费、环境污染等多重挑战。装配式建筑4.0的出现,为城市可持续发展提供了革命性解决方案。这一建筑模式通过智能化、绿色化、数字化技术的深度融合,重构了建筑全生命周期的生产方式,成为推动城市高质量发展的核心动力。装配式建筑4.0通过工厂化预制和现场组装,大幅提高了建设效率,缩短了工期。相比传统建筑方式,装配式建筑4.0能够在工厂内完成大部分施工
- 某个业务采用【规则引擎】重构大幅降低耗时
sunnyboy_4
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需求分析需求:由于业务的计算规则比较复杂,经过几年的规则迭代。后续维护维护起来比较麻烦,所以花了2周时间进行重构。本次采用Liteflow规则引擎进行重构,好处在于规则配置在xml配置文件中可以清晰的梳理业务的流向,在每个规则节点只负责各自的业务。将复杂的业务对象化,方便后续的维护与更新。项目已经经过生产数据验证。2、业务流程图,这是根据规则引擎编写的,方便后续定位3、这个方案的优点可以动态组合模
- 使用Wolfram Alpha API在LangChain中的应用
shuoac
langchainpython
在AI技术应用中,WolframAlpha以其强大的计算能力和信息检索功能,被广泛应用于各类智能系统中。本文将为您介绍如何结合LangChain使用WolframAlphaAPI,以实现功能强大的计算和信息查询服务。技术背景介绍WolframAlpha是由WolframResearch开发的问答引擎,它通过计算从外部数据源中获取答案,实现对事实性问题的解答。在开发智能应用时,我们可以利用Wolfr
- 每日一题--内存池
秋凉 づᐇ
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内存池(MemoryPool)是一种高效的内存管理技术,通过预先分配并自主管理内存块,减少频繁申请/释放内存的系统开销,提升程序性能。它是高性能编程(如游戏引擎、数据库、网络服务器)中的核心优化手段。内存池的核心原理预先分配:初始化时一次性申请一大块内存(称为“池”),避免程序运行时频繁调用malloc/new。自主管理:将大块内存划分为多个固定或可变大小的内存单元,由程序自行分配和回收。复用机制
- 商品详情中除了价格和库存,还有哪些重要信息?
数据小爬虫@
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在获取商品详情时,除了价格和库存,还有许多其他重要信息可以帮助我们更全面地了解商品。这些信息对于市场调研、数据分析、商品比较以及用户体验优化等都非常有价值。以下是一些常见的商品详情字段及其重要性:1.商品名称(Name)重要性:商品名称是用户识别商品的关键信息,也是搜索引擎优化(SEO)的重要部分。应用场景:用于展示商品、搜索优化、分类整理等。2.商品描述(Description)重要性:详细的商
- 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek:打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算
摘要:随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁,一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性,旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术,该插件不仅能实时翻译网页内容,还能根据上下文进行智能推荐,实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
- 凌晨三点的代码和引擎轰鸣声
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凌晨三点,我盯着屏幕上第37次报错的算法,随手抓起桌角已经冷透的咖啡猛灌一口。显示器蓝光里,同事阿杰突然弹出一条消息:"哥们儿,苏州有个车展能撸代码,去不去?"我对着这句话愣了三秒。车展?在我的认知里,那应该是西装革履的销售围着超模拍宣传片的场合,和我们这种格子衫生物有什么关系?直到阿杰甩来一张海报——黑底荧光绿字刺破视网膜:"CISHOWGTSHOW,程序员特别通道,票免费送。"01被编译器耽误
- 《深入剖析鸿蒙生态原生应用:一次开发多端部署的技术革新》
人工智能深度学习
在数字化时代飞速发展的浪潮中,鸿蒙生态以其独特的技术理念和强大的创新能力,为开发者和用户带来了全新的体验。其中,“一次开发多端部署”作为鸿蒙生态原生应用开发的核心技术之一,不仅是技术上的重大突破,更是对未来应用开发模式的一次深刻变革。鸿蒙生态:全场景时代的新引擎鸿蒙操作系统自诞生以来,就肩负着连接万物、构建全场景智能生态的使命。在传统的应用开发模式下,开发者需要针对不同的终端设备,如手机、平板、电
- MySQL 进阶学习文档
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一、存储引擎1.1核心架构四层架构:连接层→服务层→引擎层→存储层插件式存储引擎:不同引擎独立管理数据存储,可动态选择1.2主流引擎对比特性InnoDB(默认)MyISAMMemory事务支持✅支持❌不支持❌不支持锁粒度行锁表锁表锁外键支持✅支持❌不支持❌不支持存储位置磁盘磁盘内存适用场景高并发事务读多写少临时数据缓存选择建议:优先选InnoDB(支持事务和外键)读多写少且无需事务选MyISAM临
- 手机端Flutter、React Native与原生安卓、iOS交互的方案及设计原理
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手机端Flutter、ReactNative与原生安卓、iOS交互的方案及设计说明一、交互方案与代码示例1.Flutter与原生交互方案核心方案:通过MethodChannel和EventChannel实现双向通信。原理:Flutter的Channel机制基于平台信道(如MethodChannel),通过Dart引擎与原生层的二进制消息传递完成调用。原生代码需监听信道,并根据方法名执行操作,结果通
- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
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摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
- 30秒生成电子合同:B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期|数商云
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引言在数字经济时代,B2B(Business-to-Business)电子商务正在以前所未有的速度改变着企业的运营模式。随着交易量的不断攀升,传统的合同生成和审核流程逐渐成为制约交易效率的瓶颈。然而,随着人工智能(AI)技术的飞速发展,结合B2B系统的智能化升级,我们正见证一场合同生成效率的革命。本文将深入探讨“30秒生成电子合同:B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期”这一创新模式,解析其背后的
- MySQL性能优化实战笔记 - 通俗易懂版
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1.存储引擎选择-到底选哪个?InnoDBvsMyISAM通俗对比想象你开了一家银行:InnoDB就像是有保险柜的银行支持事务:比如转账,要么都成功,要么都失败行级锁:小明在存钱时,小红还能同时取钱缺点:需要更多内存和CPUMyISAM就像是简易储物柜不支持事务:操作简单直接表级锁:一个人在用时,其他人要等待优点:读取速度快,占用资源少2.实战案例:常见性能问题及解决方案案例1:查询特别慢--糟糕
- 从 0 到 1 构建 Python 分布式爬虫,实现搜索引擎全攻略
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从0到1构建Python分布式爬虫,实现搜索引擎全攻略在大数据与信息爆炸的时代,搜索引擎已然成为人们获取信息的关键入口。你是否好奇,像百度、谷歌这般强大的搜索引擎,背后是如何精准且高效地抓取海量网页数据的?本文将带你一探究竟,以Python为工具,打造属于自己的分布式爬虫,进而搭建一个简易搜索引擎,完整呈现从底层代码编写到系统搭建的全过程。通过本文的实践,我们成功打造了Python分布式爬虫,并以
- 第二十九篇 数据仓库与商务智能:技术演进与前沿趋势深度解析
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声明:文章内容仅供参考,需仔细甄别。文中技术名称属相关方商标,仅作技术描述;代码示例为交流学习用途,部分参考开源文档(Apache2.0/GPLv3);案例数据已脱敏,技术推荐保持中立;法规解读仅供参考,请以《网络安全法》《数据安全法》官方解释为准。目录一、核心差异:技术定位与实现路径1.1核心能力矩阵二、协同关系:现代数据供应链的双引擎2.1数据价值链协同2.2典型技术栈集成三、前沿技术动态(2
- clickhouse创建数据库以及表
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创建数据库语法CREATEDATABASE[IFNOTEXISTS]db_name[ONCLUSTERcluster][ENGINE=engine(...)]例子CREATEDATABASEIFNOTEXISTSchtest;--使用默认库引擎创建库默认情况下,ClickHouse使用的是原生的数据库引擎Ordinary(在此数据库下可以使用任意类型的表引擎,在绝大多数情况下都只需使用默认的数据库
- Bell-1量子计算机分析:开启量子计算2.0时代的创新引擎
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Bell-1量子计算机:开启量子计算2.0时代的创新引擎一、引言1.1研究背景在当今科技飞速发展的时代,量子计算作为前沿领域,正深刻地改变着科技格局,引领新一轮科技革命与产业变革。自20世纪80年代量子计算概念被提出以来,历经多年的理论探索与技术攻坚,已取得了众多突破性进展。从最初理论设想的提出,到逐步构建出量子计算机,每一次进展都吸引着全球科学界和产业界的高度关注,其发展历程见证了人类对计算能力
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今天分享一下如何使用Shader实现水体渲染和波浪扰动效果我们一般可以使用Plane去模拟水平面,创建好Plane后,结合自己项目的风格去搞一个水体贴图,可以在网上下载,我这里直接用这张1准备工作完毕,直接上代码Shader"Custom/WaterShader"{Properties{_BaseColor("BaseColor",Color)=(0,0.5,1,1)//水的基色_NormalM
- 低空航路:低空经济的基础设施
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低空经济作为新兴产业,正逐渐成为推动城市高质量发展的新引擎。低空航路的构建是实现低空经济发展的关键,它涉及到无人机、电动垂直起降飞行器(eVTOL)等航空器的运行,对城市物流、旅游、农业、应急救援等领域产生深远影响。低空航路的内涵低空航路指的是在城市低空空域中为无人机和eVTOL等航空器规划的飞行路径。这些航路需要满足安全、高效、有序的飞行需求,同时还需考虑与城市建筑、人口密集区等的协调。构建低空
- 端到端数字人生产线:如何实现日均3000条视频的工业级输
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端到端数字人生产线:基于DAG引擎如何实现日均3000条视频的工业级输出?一、行业困局:短视频生产的效率魔咒2025年《内容科技白皮书》数据显示:83%企业因人工剪辑效率低下错失流量红利(MCN机构月损500万+)6小时/条传统视频从脚本到成片的平均耗时(行业调研)15%误判率人工审核导致优质内容被误杀(教育品牌实测)这些数字背后,是内容生产领域的三重矛盾:质量、效率与合规的不可兼得。二、技术破局
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jieba分词器是Python中最好的中文分词组件,本文讲解一下jieba分词器及其应用。1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式:将句子按照最精确的方法进行切分,适合用于进行文本分析;2、全模式:将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来,分词速度很快但容易产生歧义;3、搜索引擎模式:在精确模式分词的基础上,将长的句子再次进行切分,提高召回率,适用于搜索引擎
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Thymeleaf介绍简单说,Thymeleaf是一个跟Velocity、FreeMarker类似的模板引擎,它可以完全替代JSP。相较与其他的模板引擎,它有如下三个极吸引人的特点:Thymeleaf在有网络和无网络的环境下皆可运行,即它可以让美工在浏览器查看页面的静态效果,也可以让程序员在服务器查看带数据的动态页面效果。这是由于它支持html原型,然后在html标签里增加额外的属性来达到模板+数
- SpringMVC系列之整合Thymeleaf【Thymeleaf整合springmvc介绍及Thymeleaf基础概念、使用语法详解】
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Thymeleaf是java的模板引擎,可以将动态页面静态化;目前使用较多的模板引擎:Velocity、Freemarker、Thymeleaf一、Maven依赖Thymeleaf整合springmvc共需要两个jar:1.thymeleaf2.thymeleaf-spring5org.thymeleafthymeleaf3.0.9.RELEASEorg.thymeleafthymeleaf-sp
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引言在互联网飞速发展的当下,在线观影已成为人们日常娱乐不可或缺的一部分。据相关数据显示,2024年网络视频用户规模达到了惊人的规模,如此庞大的用户群体,对电影资源的需求自然也是水涨船高。然而,面对海量的电影资源,如何快速、准确地找到自己心仪的高清电影,却成了许多影迷的一大难题。各大视频平台资源分散,想要观看不同的电影,往往需要在多个平台之间来回切换,而且还可能面临付费门槛、广告干扰等问题。这时,一
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一、StarRocks产品简介StarRocks是一款高性能分析型数据库,专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓(Lakehouse)加速引擎,StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势,能够支持亿级数据秒级查询响应。核心特性:全面的数据模型:支持明细模型、主键模型和聚合模型,满足多样化业务场景实时数据分析:提供高效的数据导入与更新能力,支持实时数据处理分布式架构:采用无共享(S
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InnoDB是MySQL中最常用、最强大的存储引擎之一,其支持事务、外键、行级锁等特性,非常适合对可靠性、并发性要求较高的场景。本文将详细解析InnoDB的核心特性、内部机制以及使用场景,帮助你更好地理解和优化MySQL数据库。1.为什么选择InnoDB存储引擎InnoDB是MySQL默认的存储引擎(从MySQL5.5开始)。相比其他存储引擎(如MyISAM),InnoDB的优势在于:支持事务:遵
- MySQL InnoDB 存储引擎的索引详解
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在MySQL中,InnoDB是最常用的存储引擎,它支持事务、行级锁和外键约束等功能,而索引则是提升数据库查询性能的关键。在InnoDB存储引擎中,索引不仅仅是提高查询速度的工具,还是数据库的核心组成部分之一。本文将详细介绍InnoDB存储引擎的索引结构、索引种类、索引优化技巧以及索引失效等方面的知识。1.InnoDB索引的结构在InnoDB存储引擎中,索引主要分为两种类型:聚集索引(Cluster
- MySQL的InnoDB引擎及其索引详解
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InnoDB引擎及其索引一、索引简介1.什么是索引2.优点与缺点优点:缺点:3.聚簇索引和非聚簇索引4.什么是回表二、InnoDB存储引擎1.简介2.优势三、InnoDB索引详解1.InnoDB索引介绍2.建议使用自增id的原因3.索引的创建原则:适合创建:不适合创建:4.查询SQL的书写原则一、索引简介1.什么是索引索引(index)是帮助数据库高效获取数据的数据结构。由此可知,索引的本质是一种
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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- mysql 性能查询优化
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1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
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- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
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CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
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CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
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yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
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Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
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zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
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在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
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英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
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oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后