- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- SelectDB 实时分析性能突出,宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅
SelectDB技术团队
大数据物联网dorisselectdb人工智能电商场景数据分析
BOCDOP宝舵早期基于TiDB构建实时数仓,随着数据量增长,在数据处理效率、OLAP能力扩展、功能支持、成本与资源方面存在一定优化空间。为提升数据分析能力并优化成本,宝舵引入SelectDB,达成写入速度提升10倍,成本直降30%的显著成效。本文转录自高瑞军(宝尊科技高级架构师)在DorisSummitAsia2024上的演讲,经编辑整理。业务背景宝尊集团创立于2007年,是中国品牌电商服务行业
- 82.RadioButton的选中处理逻辑 C#例子 WPF例子
军训猫猫头
c#开发语言wpf
privatevoidRadioButton_Click(objectsender,RoutedEventArgse){//确保sender是RadioButton类型if(senderisRadioButtonradioButton&&radioButton.IsChecked==true){//获取RadioButton的内容if(radioButton.Contentisstringcont
- 【python】图形用户界面和游戏开发
usp1994
pythonuiide
图形用户界面和游戏开发文章目录图形用户界面和游戏开发基于tkinter模块的GUI使用Pygame进行游戏开发制作游戏窗口在窗口中绘图加载图像实现动画效果碰撞检测事件处理基于tkinter模块的GUIGUI是图形用户界面的缩写,图形化的用户界面对使用过计算机的人来说应该都不陌生,在此也无需进行赘述。Python默认的GUI开发模块是tkinter(在Python3以前的版本中名为Tkinter),
- 【Apache Storm】
茉菇
apachestorm大数据
一、Storm简介1、概述官网地址:https://storm.apache.org/index.htmlApacheStorm是一个开源的、分布式的实时计算系统,专为处理流式数据而设计。它能够处理大量数据流并在极低的延迟下提供实时的结果。相比于传统的批处理系统,Storm具有处理无限数据流的能力,支持非常高的可扩展性和容错机制。Storm可以适用于多种编程语言,具有高度的灵活性。2、核心功能分布
- 基于 KubeSphere v4 的 Kubernetes 生产环境部署架构设计及成本分析
KubeSphere 云原生
kubernetes容器云原生
本文作者:运维有术。今天分享的主题是:如何规划设计一个高可用、可扩展的中小规模生产级K8s集群?通过本文的指导,您将掌握以下设计生产级K8s集群的必备技能:集群规划能力合理规划节点规模和资源配置设计高可用的控制平面、计算平面、存储平面架构规划网络拓扑和安全策略制定存储解决方案组件选型能力选择适合的容器运行时(ContainerRuntime)评估和选择网络插件(CNIPlugin)规划监控、日志等
- Python 常用内建模块-base64
赔罪
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目录base64小结练习base64Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。用记事本打开exe、jpg、pdf这些文件时,我们都会看到一大堆乱码,因为二进制文件包含很多无法显示和打印的字符,所以,如果要让记事本这样的文本处理软件能处理二进制数据,就需要一个二进制到字符串的转换方法。Base64是一种最常见的二进制编码方法。Base64的原理很简单,首先,准备一个包含64个字符的数
- 密码安全:如何识别强弱密码,并打造铁壁防线!
喵手
零基础学Java安全php开发语言
全文目录:开篇语前言:一场关于密码的角力赛目录密码的弱点:为什么弱密码是个大问题如何定义强密码?强密码的特点:举个例子:如何识别密码强弱?简单技巧帮你判断1.**密码长度:是否足够长?**示例代码演示代码解释:测试结果示例:2.**复杂度:是否包含特殊字符?**示例代码演示代码解释:测试结果示例:小结:3.**模式识别:是否包含常见模式?**️密码管理小技巧:打造更安全的数字生活1.**使用密码管
- DRAM refresh里面的tRFC tREFI tREF之间是什么关系
DRAM视界
DRAM从旁听到入门笔记微信经验分享微信公众平台百度
欢迎大家关注微信公众号:DRAM视界也欢迎大家订阅本专栏。本专栏会持续不断的分享DRAM相关的经验**学DRAM的痛苦之一,是DRAM里面的timing太多了,各种各样的timing五花八门,奇形怪状,不知所云。**Refresh操作里面也有很多对timing的要求,ACT要求tRCD/tFAW,PRE要求tRP,tRTP等。REF要求tRFC/tREFI/tREF等等。那tRFCvstREFIv
- AXI总线之相关应用
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AXI总线作为现代SoC设计的核心互连协议,其应用场景极为广泛,覆盖移动设备、AI加速器、FPGA、存储控制器等多个领域。以下是AXI在不同应用中的关键角色及具体实现案例:一、移动处理器与SoC应用场景:智能手机、平板电脑的SoC(如高通骁龙、苹果A系列、华为麒麟)中,AXI用于连接多核CPU、GPU、ISP(图像信号处理器)、DDR控制器等模块。典型案例:ARMCortex-A系列多核集群:AX
- vscode通过remote-ssh连接远程开发机
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- 打开 WIN10 命令框的几种姿势
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前言作为一个程序员,命令窗一定是每个人都会接触使用的东西,最近发现身边好多人还只会在开始里找,其实还有很多便捷的打开方式,一定还有很多人不知道吧。这里给分享一下。一、WIN+R键这个应该是知道最多的吧,首先win+R键打开运行框然后输入cmd或者cmd.exe然后回车ENTER,或者点击确定。OK二、文件夹地址栏启动平时一般桌面上都会开启几个文件夹直接在红线地址栏部分,输入cmd回车,OK
- python ansys workbench联动_【干货】如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型...
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原标题:【干货】如何在ANSYSWORKBENCH中关联几何模型和有限元模型我们都知道,通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型,在传入ANSYS以后,只包含节点和单元信息。但是当我们在WB中使用模型操作时,有时候需要选择几何特征,如在圆孔面上施加圆柱支撑,而此时对象只有单元节点信息,并无体面线的几何信息,该怎么办呢?显然,处理此问题的有效途径,在于把有限元模型与该有限元模型对应
- 信创系统安全优化与持续改进策略有哪些?
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信创系统(信息技术应用创新系统)的安全优化与持续改进是保障国产化技术生态安全可靠运行的关键。以下从技术、管理、组织等多个维度提出系统性策略,并结合实际场景展开说明:一、技术层面的安全优化策略1.核心组件安全加固国产化组件漏洞管理:建立针对国产操作系统(如统信UOS、麒麟)、数据库(达梦、OceanBase)的漏洞扫描与修复机制,联合厂商建立漏洞情报共享平台。硬件层可信计算:采用基于国产芯片(如鲲鹏
- python ansys workbench联动_如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型
YUNYA麻麻
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我们都知道,通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型,在传入ANSYS以后,只包含节点和单元信息。但是当我们在WB中使用模型操作时,有时候需要选择几何特征,如在圆孔面上施加圆柱支撑,而此时对象只有单元节点信息,并无体面线的几何信息,该怎么办呢?显然,处理此问题的有效途径,在于把有限元模型与该有限元模型对应的几何模型进行关联,再一起导入到MECHANICAL中进行分析,则既能够既享
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- HashMap 的底层实现
宋发元
哈希算法算法
HashMap的底层实现HashMap简介HashMap主要用来存放键值对,它基于哈希表的Map接口实现,是常用的Java集合之一,是非线程安全的。HashMap可以存储null的key和value,但null作为键只能有一个,null作为值可以有多个JDK1.8之前HashMap由数组+链表组成的,数组是HashMap的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的(“拉链法”解决冲突)。JDK1.
- Pandas完全指南:数据处理与分析从入门到实战
xiaoyu❅
pythonpythonpandas开发语言
目录引言一、Pandas环境配置与核心概念1.1安装Pandas1.2导入惯例1.3核心数据结构二、数据结构详解2.1Series创建与操作2.2DataFrame创建三、数据查看与基本操作3.1数据预览3.2索引与选择3.3数据排序四、数据清洗实战4.1处理缺失值4.2处理重复值4.3数据类型转换4.4字符串处理五、数据处理进阶5.1数据筛选5.2列操作5.3应用函数六、数据分组与聚合6.1基础
- (六一)HarmonyOS Design 的用户引导设计
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HarmonyOSDesign的用户引导设计在HarmonyOS应用生态中,用户引导设计犹如新用户探索应用世界的指南针,其重要性不言而喻。精心构建的用户引导不仅能帮助新用户快速上手应用,更能在初次交互中建立起良好的用户体验,为应用的长期留存和口碑传播奠定基础。接下来,我们深入剖析用户引导的重要性,并结合HarmonyOS的特性,探讨如何设计出切实有效的引导流程,同时辅以代码示例,让开发者能够更直观
- 信息收集综合
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1《应用服务器资产分析与角色定性详解》在网络安全领域,对应用服务器的资产分析与角色定性是至关重要的工作。通过对服务器的操作系统、IP资产、端口资产等方面进行详细分析,可以更好地了解服务器的特性与用途,从而为网络安全防护提供有力支持。本文将从多个维度深入探讨应用服务器的资产分析与角色定性方法。一、操作系统分析1.Web大小写敏感性在分析应用服务器的操作系统时,Web大小写敏感性是一个重要的参考因素。
- 从关键词到权重:TF-IDF算法解析
多巴胺与内啡肽.
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文章目录前言一、TF-IDF:关键词的“价值”评估师二、TF-IDF的计算:拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用:从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现:从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能1.2代码实现1.2.1、读取文件1.2.2逐行处理1.2.3.关闭文件2、分词与停用词过滤2.1代码功能2.2代码实现2.2.1读取分卷内容构建DataFrame:2.2.2分词与停用词过滤
- NL2SQL 优化之 Schema 编写标准
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写在前面在自然语言转SQL(NL2SQL,或Text-to-SQL)任务中,数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。一个清晰、规范、易于理解的Schema能够帮助模型更好地理解数据库结构,从而生成更准确的SQL查询。相反,一个混乱、不规范的Schema会增加模型的理解难度,导致生成的SQL查询错误百出。本文将深入探讨NL2SQL任务中Schema的编写标准,详细介绍如何为
- 在 Ansys Mechanical 中创建等效应力结果并使用 Python 导出到文件
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介绍在AnsysMechanical模型中,通常需要对许多实体/曲面体或它们组进行后处理等效应力或总变形等。使用分组在TreeGrouping文件夹中的NamedSelections,可以在Mechanical中编写Python脚本来自动生成结果对象。此外,once可以获取新创建的结果对象,并再次使用Mechanical中的Python脚本将所有结果集的结果导出到.csv文件。在本文中,我们将探讨
- 常见Linux指令详解:新手入门指南
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一、文件和目录管理1.ls:列出目录内容功能:显示指定目录中的文件和文件夹。常用选项:-l:以详细列表形式显示-a:显示所有文件,包括隐藏文件-h:以人类可读的格式显示文件大小示例:ls-lh/home/user2.cd:改变当前工作目录功能:切换当前的工作目录。示例:cd/var/www3.mkdir:创建新目录功能:创建一个或多个新目录。示例:mkdirmy_projectmkdir-ppro
- Centos离线安装gcc
为什么要做囚徒
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文章目录Centos离线安装gcc1.gcc是什么?2.gcc下载地址3.gcc的安装4.安装结果验证Centos离线安装gcc1.gcc是什么?GCC(GNUCompilerCollection)是GNU项目下的开源编译器套件,主要用于将C、C++等编程语言的源代码编译成可执行程序或库2.gcc下载地址gcc整体打包下载地址CentOS-7所有rpm包的仓库地址:bzip2-devel-1.0.
- 【算法学习之路】12.DFS
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算法学习之路深度优先算法学习c++开发语言数据结构全排列
DFS前言一.DFS简介二.思路三.缺点四.三种类型五.题目1.2前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完,形成一套完整的算法体系,以及大量的各个难度的题目,目前算法也写了几篇,题单正在更新,其他的也会陆陆续续的更新,希望大家点赞收藏我会尽快更新的!!!一.DFS简介1.深度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先,就是说每次搜尝试向更深的节点走。2.在搜索算法中,该DFS常常
- 关于使用python进行处理雷达数据笔记
六毛驴
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好久不见,甚是想念本人深知这段时间鸽了一篇博(上一篇博),后续会补上的,今天想写一下关于使用python进行TI雷达接收回波数据处理的一些常见问题和解决方法。这也是前几天领导给我布置的任务,所以我将这段时间自己遇到的并且已经解决的问题进行了简单的汇总,也会推荐几本这几天阅读了python书籍。python书籍推荐:python学习手册MarkLutz著(对应python版本3.X,2.X都可)Py
- Tsfresh + TA-Lib + LightGBM :A 股市场量化投资策略实战入门
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Tsfresh+TA-Lib+LightGBM:A股市场量化投资策略实战入门本项目以A股市场为研究对象,通过量化技术对市场数据进行分析,构建量化投资策略,并利用历史数据回测验证策略的有效性。项目旨在为量化技术初学者提供一个系统的学习框架,帮助读者掌握从数据获取到策略评估的全流程操作。文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认
- Docker打包深度学习项目
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文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结,供各位同学参
- flink从kafka读取数据写入clickhouse本地表的实现
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kafkaflink分布式大数据
实现功能因为直接写clickhouse的分布式表在数据量比较大的时候会有各种问题,所以做了一个flink读取kafka数据然后路由写入到相应的本地表节点,并且关于不同的表的配置信息可以随时更改并设置生效时间。实现流程首先从kafka将数据读取过来然后进行相应的处理及逻辑判断写入到对应的clickhouse表格中最后根据CDC读取来的配置信息进行相应节点的hash路由,直接写入本地表读取kafka数
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
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manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_