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1724580787
前端vue.jsjavascript
文章目录操作实现效果测试json数据搜索栏条件过滤完成搜索表格栏完整代码操作实现效果在vue文件中通过js代码完成多条件搜索符合条件的table数据,本文使用了element-ui组件创建表格。效果如下图所示:测试json数据[{"test1":"","test2":"","test3":"","test4":""}...//这里只展示一条数据]搜索栏条件过滤完成搜索computed计算方法监视t
- 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法
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我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中,单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题,我们可以使用集成学习(EnsembleLearning)方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果,来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
- MiniMind:3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理训练!
哈罗·沃德
LLMgpt
MiniMind:3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理训练!概述MiniMind是一个开源的微型语言模型,它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M,大约是GPT3的1/7000,非常适合快速部署和实验。https://github.com/user-attachments/assets/88b98128-636e-43bc
- llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(2)旋转角度生成代码
小杜不吃糖
llama
一、源码注释defprecompute_freqs_cis(dim:int,end:int,theta:float=1000.0):'''预先计算频率和复数的cosine和sine值,用于后续的PositionalEncodingdim:维度end:一个序列的最大长度或位置的最大值theta:用于计算频率的超参数,默认值为1000.0'''#生成一个等比数列,即频率(frequencies),这种
- 跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL
小杜不吃糖
mysql笔记sql
03.安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05.通用语法及分类DDL:数据定义语言,用来定义数据库对象(数据库,表,字段)DML:数据操作语言,用来对数据库表中的数据进行增删改DQL:数据查询语言,用来查询数据库中表的记录DCL:数据控制语
- 如何编写一个Spring Boot Starter
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文章目录概要创建一个SpringBootStarter的步骤创建一个Maven项目打包并发布在其他项目中使用总结概要写一个SpringBootStarter其实就是封装一部分功能,方便其他项目引入和使用。Starter是SpringBoot提供的一种机制,目的是为了简化配置和模块化开发。一般来说,SpringBootStarter会封装一个特定的功能模块,并自动配置一些常用的组件。通过写一个Sta
- adb 如何导出手机的文件
风继续吹..
工具类Uni-Appadb智能手机uniappsqlite
目录1.开启USB调试2.连接设备3.启动ADB4.导出文件使用adbpull命令5.可视化工具预览adb(AndroidDebugBridge)是Android开发中常用的一个工具,它允许开发者通过电脑与Android设备进行通信。如果你想通过adb导出手机上的文件,你可以按照以下步骤业务需求:前端通过使用uni-app的sqlite(关系型数据库系统),存储了大量的机密数据在手机上,直接通过代
- PostgreSQL_数据使用与日数据分享
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- (链表)19. 删除链表的倒数第 N 个结点
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力扣链表数据结构算法
给你一个链表,删除链表的倒数第n个结点,并且返回链表的头结点。示例1:输入:head=[1,2,3,4,5],n=2输出:[1,2,3,5]示例2:输入:head=[1],n=1输出:[]示例3:输入:head=[1,2],n=1输出:[1]提示:链表中结点的数目为sz1next=head;intcnt=-1;ListNode*cur=dummyhead;while(cur!=nullptr){c
- PostgreSQL_实例项目总述
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目录前置:实例项目总述:前置:1最近新入PostgreSQL,打算用PostgreSQL存储股票日数据,以此为实例记录整个PostgreSQL使用过程2所以这次的博文是一个序列,都放在数据库专栏里,以PostgreSQL_打头3PostgreSQL的安装在这个系列里就不赘述了,安装过程简单。(如果有人实在搞不懂怎么安装,可以留言)实例项目总述:项目描述:股票日数据仓库数据来源:优矿1数据表结构设计
- hadoop3.x--搭建hadoop高可用集群(HA模式)
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hadoop高可用集群(HA模式)一、安装前1.集群规划2.安装前配置3.安装jdk与hadoop4.克隆虚拟机与互信配置5.搭建zookeeper集群二、HDFS1.配置hdfs2.初始化启动hdfs集群三、MapReduce与Yarn1.配置MapReduce2.配置yarn3.启动yarn四、验证1.查看java进程2.hdfs与yarn前台页面一、安装前1.集群规划hostnameipNN
- minimind2学习:(1)训练
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1、数据下载参考:https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程:LLM总参数量:25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
- DPO 核心理论推导:参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计
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Rafailov,Rafael,etal.“Directpreferenceoptimization:Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导,包括参考策略距离约束下的最优策略的形式,以及
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使用Seaborn库中的violinplot函数绘制水平小提琴图(ViolinPlot)是一种常见的数据可视化方法。水平小提琴图可以展示数据的分布特征,并可以对比不同组别之间的差异。本文将介绍如何使用Python和Seaborn库绘制水平小提琴图,并提供相应的源代码示例。首先,我们需要确保已经安装了Seaborn库。可以使用以下命令在Python中安装Seaborn:pipinstallseabo
- llama-factory 微调 Qwen2.5-3B-Instruct
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0、资源链接官方readme:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/v0.9.1/README_zh.md官方文档:https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/官方推荐的知乎教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/6952876071、安装LLaMAFactorygi
- Stacking算法:集成学习的终极武器
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Stacking算法:集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中,集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中,Stacking(堆叠泛化)作为一种高级集成技术,更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现,并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型,并将它们的预测结果作为新模型的输入特征,以此来
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汽车系统指的是由多个模块或组件组成的系统,如发动机系统、制动系统、空调系统等,这些系统通常由多个ECU协同工作来完成特定的任务。一、汽车系统1、防抱死制动系统ABS(Anti-lockBrakingSystem,防抱死制动系统)是一项重要的汽车安全技术,其主要功能是在车辆紧急制动时防止车轮完全锁死(抱死)。ABS系统通过自动控制制动力,使得车轮在制动过程中仍然能够保持一定的转动,从而避免因车轮抱死
- MiniMind
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数据集分类:tokenizer训练集:这个数据集用于训练分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据:这是用于预训练模型的数据集,它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据:SFT(SupervisedFine-Tuning)数据集,用于监督式微调,可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2:这两个数
- 集成学习(上):Bagging集成方法
万事可爱^
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一、什么是集成学习?在机器学习的世界里,没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象",单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来,就能像拼图一样还原出完整的真相,接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术,它通过组合多个模型(通常称为“弱学习器”或“基础模型”)的预测结果,构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
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一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- StarRocks 排查单副本表
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文章目录StarRocks排查单副本表方式1查询元数据,检查分区级的副本数方式2SHOWPARTITIONS命令查看ReplicationNum修改副本数命令StarRocks排查单副本表方式1查询元数据,检查分区级的副本数#方式一查询元数据,检查分区级的副本数withv_tmp1as(selectTABLE_ID,PARTITION_ID,tablet_id,count(*)ascntfromi
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- 使用Seaborn绘制水平小提琴图
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使用Seaborn绘制水平小提琴图水平小提琴图是一种常用的数据可视化工具,可以用于展示不同类别之间的分布情况。在Python中,我们可以使用Seaborn库的catplot函数来轻松地绘制水平小提琴图。本文将介绍如何使用Seaborn绘制水平小提琴图,并附带相应的源代码示例。首先,确保你已经安装了Seaborn库。如果没有安装,可以使用以下命令在命令行中安装:pipinstallseaborn安装
- Python文件与格式化:编程世界的“读写之道“(技术深挖版)
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一、文件操作:Python的"读写之眼"1.1文件基础哲学在计算机世界中,文件就像一本本等待翻阅的典籍。Python的open()函数如同手持放大镜,让我们能精确控制阅读和书写:#经典打开模式组合withopen("data.txt","r+",encoding="utf-8")asf:#r+模式:可读可写,文件指针初始位置在开头content=f.read(10)#读取前10个字节f.seek(
- 使用Seaborn绘制小提琴图
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使用Seaborn绘制小提琴图在数据分析与可视化中,小提琴图是一种常用的图表类型。它能够展示数据的分布情况,同时还能显示中位数、四分位数和异常值等统计指标。在Python中,我们可以使用Seaborn库来轻松地绘制小提琴图。下面就来详细介绍一下如何使用Seaborn来创建小提琴图。首先,我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn
- cippe2025北京石油展,遨游通讯将携多款防爆手机亮相!
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在石油石化等危险作业场景,安全是生命线,智能化是未来发展的核心引擎。2025年3月26-28日,遨游通讯将携九重防爆标准及防爆手机、防爆对讲机、防爆平板等防爆智能终端,强势登陆第二十五届中国国际石油石化技术装备展览会(cippe)!诚邀您莅临E1馆E1159展位,共同见证安全与智能深度融合的革新力量!一、核心产品遨游通讯依托九重防爆标准,打造覆盖石油、石化全场景的防爆智能终端,为危险作业场景提供“
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C++从入门到实战(六)类和对象(第二部分)C++成员对象及其实例化,对象大小与this详解前言一、类和对象里面成员变量,成员函数是什么1.1成员变量1.2成员函数1.3成员变量、成员函数与局部变量的对比二、类的实例化2.1什么是实例化,实例化的概念2.2类的实例化过程1.类的定义2.实例化对象3.初始化对象4.访问对象的成员函数三、对象大小类对象大小计算示例四、this指针4.1this的原理4
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- 219.性能优化-内存优化-内存泄漏-本质原因:已经无用的对象未及时回收-非静态内部类
我也念过晚霞
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━【第一部分:内存泄漏背景与“无用对象未及时回收”的根本原因】在Android开发中,内存资源十分有限,尤其是在手机、平板等设备上。内存泄漏就是指那些本应在不再被使用后被垃圾回收器回收,但由于某种原因任然被引用而无法释放的对象。随着内存中这些无用对象的不断累积,应用会产生以下问题:内存占用逐渐上升,导致应用响应变慢;系统频繁触发垃圾回收(GC),造成卡顿现
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少