- DeepSeek 桌面端 快捷键唤起小窗口 极致轻量化
小纛
deepseek桌面
DeepSeek桌面端(DeepSeekDesktop)DeepSeek没有官方桌面端。桌面端的好处是可以随时用快捷键唤起,在跨应用时很有用。目前Github上开源的DeepSeek桌面端是Electron做的,一个安装包要80多MB,太臃肿。本项目用Tauri(Rust+vite),不内置浏览器,而是调用系统原生浏览器内核(如webview2),非常轻量,而且支持快捷键唤起小窗口、开机启动。项目
- 量化AI价值的30个关键指标
mao_feng
人工智能AI
摘要:量化AI的战略价值人工智能(AI)成功集成到业务运营中超越了单纯的技术部署;它需要一种严格、可量化的方法来展示其价值。本报告系统地分类并解释了评估AI优势的基本指标,从核心模型性能到总体战略和道德考虑因素。必须制定多方面的衡量策略,将技术AI指标与运营效率、客户体验、财务绩效、战略优势和负责任的AI实践等有形业务成果直接联系起来。稳健的关键绩效指标(KPI)不仅仅是问责制的工具;它们是持续改
- Mac mini 跑 DeepSeek R1 及 QwQ-32B模型实测报告
强哥之神
GPTmacosGPUdeepseek人工智能语言模型LLM
测试对象:2025款Macmini(M4/M4Pro芯片)测试模型:DeepSeek-R1(14B/32B)、QwQ-32B(原版/量化版)测试目标:硬件性能适配性、推理速度、内存占用及优化方案一、Macmini硬件配置概览配置项M4基础款(16GB)M4Pro高配(32GB/64GB)芯片M4(10核CPU/10核GPU)M4Pro(14核CPU/20核GPU)内存16GB统一内存32GB/64
- (Note)音频向量化表示
音频向量化表示经典语音特征(MFCC等)语音信号的传统特征提取方法包括MFCC(梅尔倒谱系数)、PLP等,用于描述语音的频谱包络信息。这些特征设计依据生理听觉模型,在ASR、情感识别等任务中长期有效。但它们仍属浅层特征,无法自动学习更高阶的语言和语音信息,对说话人和环境的鲁棒性有限,通常需配合复杂模型来提高性能。梅尔倒谱系数特征示意图自监督语音模型(Wav2Vec、HuBERT等)近年来,语音领域
- YOLOv10 全面升级解析:关键改进点一文掌握
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能目标检测深度学习
✅YOLOv10改进点详解一、前言YOLOv10是由Ultralytics团队在2024年提出的新一代目标检测模型,在保持高精度的同时进一步优化了部署效率和推理速度。它的核心改进包括:改进方向内容✅非解耦头轻量化设计消除非必要分支,减少冗余计算✅Anchor-Free模式默认启用,无需手动设置anchor✅TAL+DFLLoss提升边界框回归质量✅多任务统一接口detect/segment/pos
- 《量化开发》系列 第 1 篇:金融知识基础入门指南(附 GitHub 学习项目)
Natsume1710
金融github学习
本文为《量化开发学习路线与知识点》专栏的第一篇参考项目:Awesome-QuantDev-Learn量化金融是金融经济学与计算机科学交叉融合形成的新兴行业,越来越多的技术人才正积极投身其中。然而,面对纷繁复杂的金融概念与专业的开发技能,许多人常常感到无从下手。本专栏将为C++/Python工程师、自学者、量化岗求职者提供系统清晰的学习路径。本篇文章聚焦于量化开发所需的金融基础知识,帮助技术人打下坚
- 跨届资源汇聚地:校友平台开启终身学习与职业互助新模式
IDZSY0430
学习大数据运维开发用户运营流量运营
引言在知识经济时代,“校友”二字早已超越单纯的情感符号,演变为蕴含巨大潜能的资源网络。传统校友关系受限于时空隔阂与信息壁垒,难以实现深度互动与资源共享。如今,依托智能化校友平台,一个打破届别、跨越地域的终身学习与职业互助新生态正加速形成,成为驱动个体成长与社群繁荣的核心引擎。一、资源整合:构建校友生态系统的数字基石校友平台的底层逻辑在于系统性整合碎片化资源,为跨届协作奠定量化基础:动态校友数据库平
- 【GitHub开源项目实战】高频交易系统实战解析:基于 Nautilus Trader 的策略回测与事件驱动架构优化
观熵
GitHub开源项目实战github开源架构
高频交易系统实战解析:基于NautilusTrader的策略回测与事件驱动架构优化关键词:高频交易、事件驱动架构、NautilusTrader、量化回测、算法交易、PythonCython、交易引擎、回测系统、交易策略框架、实战优化摘要:本篇博客围绕GitHub上高质量的开源项目nautechsystems/nautilus_trader展开系统性实战解析。NautilusTrader是一套为专业
- YOLOv11性能评估全解析:从理论到实战的指标指南
芯作者
D2:YOLOYOLO计算机视觉
深入剖析目标检测核心指标,掌握模型优化的关键密码为什么需要性能评估指标?在目标检测领域,YOLO系列模型以其卓越的速度-精度平衡成为行业标杆。当我们训练或使用YOLOv11模型时,一个核心问题始终存在:如何量化模型的性能?性能评估指标正是回答这个问题的关键工具,它们不仅衡量模型效果,更是模型优化迭代的导航灯。本文将系统解析YOLOv11的七大核心评估指标,结合理论公式、可视化解释和实战代码,带您深
- RAG系列:提升RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
数智前沿
数字化转型人工智能RAG
之前的帖子大多在优化向量化的过程,让文本内容分块更合理和更精准,本篇重点介绍使用RAG时如何优化提示词,以提高查询结果的精准度!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——用户提问:“AI会抢我饭碗吗?”检索系统:一脸懵逼,给你扔来一堆“AI是什么”“就业趋势”……用户:???这
- 创客匠人解析:身心灵赛道创始人 IP 打造核心策略
创小匠
tcp/ip网络协议网络
在当代社会焦虑情绪蔓延的背景下,身心灵赛道正以万亿级市场规模成为知识变现的新蓝海。作为知识变现领域的重要参与者,创客匠人通过服务超5W+知识博主的实践经验,揭示了该赛道中创始人IP打造的底层逻辑——IP不仅是形象符号,更是连接用户情绪价值与商业价值的核心纽带。一、IP形象的「能量化」构建:从外在到内在的信任锚点身心灵赛道的IP形象绝非单纯的视觉包装,而是「平和感」与「专业度」的融合体。创客匠人在服
- 当前最好的0样本文本转语音是哪个模型?
skywalk8163
多媒体人工智能人工智能MegaTTS3
综合排名前三模型MegaTTS3(字节跳动&浙江大学)核心优势:仅需3-10秒参考音频即可精准克隆音色,支持中英混合语音自然切换1112轻量化设计(0.45B参数),实时生成延迟低于400ms11采用DiffusionTransformer+WaveVAE架构,在韵律自然度榜单SpeechArena排名第一11开源地址:GitHub官方仓库(免费商用)MiniMaxSpeec
- 如何利用股票API获取实时行情数据?有哪些好用的股票API推荐?
财云量化
python炒股自动化量化交易程序化交易股票api实时行情数据获取方法api推荐股票量化接口股票API接口
炒股自动化:申请官方API接口,散户也可以python炒股自动化(0),申请券商API接口python炒股自动化(1),量化交易接口区别Python炒股自动化(2):获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化(3):分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化(4):通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化(5):通过接口查询订单,查询账户资产股票量化,Python炒股,CSDN
- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- equine在神经网络中建立量化不确定性
struggle2025
神经网络人工智能深度学习
一、软件介绍文末提供程序和源码下载众所周知,用于监督标记问题的深度神经网络(DNN)可以在各种学习任务中产生准确的结果。但是,当准确性是唯一目标时,DNN经常会做出过于自信的预测,并且无论测试数据是否属于任何已知标签,它们也总是进行标签预测。EQUINEwascreatedtosimplifytwokindsofuncertaintyquantificationforsupervisedlabel
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景
SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1:文本预处理与特征提取**3.**步骤2:特征向量化与哈希映射**4.**步骤3:特征向量聚合**5.**步骤4:降维生成SimHash值**6.**步骤5:计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码(Python简化示例)四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设
- 同花顺python_【本地直连】同花顺 Python量化交易接口上线
weixin_39938724
同花顺python
来源:雪球App,作者:私募之家THS,(https://xueqiu.com/5808549553/129022113)导读:同花顺智能交易终端MindGo版已上线2年多,凭借着同花顺深厚的技术底蕴,不断地对终端进行优化。至今,已服务近1000位个人客户,超过200家私募机构,市场份额不断扩大。目前终端已实现:支持股票、指数、基金、期货、外汇、黄金T+D等6个品种日/分钟级策略回测投研策略无缝对
- [大A量化专栏] 独家梳理-A股周末消息汇总-20250630
心心喵
大A量化专栏金融
短期ST板块博弈机会政策催化主板ST股涨跌幅放宽至10%,与普通股一致(*ST华光、ST新研弹性大)。风险提示需严格筛选“摘帽预期强+业绩改善”标的,避免退市风险。稳定币/数字人民币香港政策落地8月1日《稳定币条例》生效,关注HB股份(硬件钱包)、JBF(银行IT改造)。上海地铁试点数字人民币“碰一碰”全线网覆盖,CTL(交通支付场景)受益明确。充电宝新规3C认证强制化维K技术(半固态电芯)、安K
- ss928v100模型的导出、量化和转换
yunken28
python开发语言
1、yolov8导出为onnxfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("./best.pt")model.export(format="onnx",imgsz=640,dynamic=False,simplify=True,opset=11,batch=1,half=False)以下是model.export()方法各参数的详细解释:format="onnx"指
- AI摄像头动捕:精准量化八段锦动作质量,赋能传统功法习练
在追求动作标准度的竞技体育、舞蹈教学或运动康复领域,如何科学、客观、高效地评估动作质量一直是核心挑战。如今,AI摄像头动捕技术的成熟,正为这些领域带来突破性的解决方案,尤其在需要高度专注与准确性的八段锦、太极拳等传统健身功法领域中展现出巨大潜力。AI摄像头动捕系统,通过部署多组高帧率RGB摄像头,在空间中构建一个精密的三维捕捉场域。这种无穿戴动捕(或称无标记点动捕)的方式,让用户无需任何设备束缚人
- AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题
AI学长带你学AI
ai
AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题关键词:粒子群优化(PSO)、全局优化、工程问题、智能算法、参数调优摘要:本文以“鸟群觅食”为灵感来源,深入浅出地讲解粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法的核心原理,并通过机械结构轻量化设计的实战案例,展示其在复杂工程问题中的应用。文章从算法起源到数学模型,从代码实现到工程落地,层层拆解技术细节,帮助读者快速掌
- 量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用
量化价值投资入门到精通
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量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用关键词:量化投资、Fama-French三因子模型、价值投资、因子投资、资产定价、Python实现、投资组合管理摘要:本文深入解析Fama-French三因子模型的理论基础、数学原理和实际应用。作为现代金融学最重要的资产定价模型之一,三因子模型通过市场因子、规模因子和价值因子解释股票收益差异。我们将从模型起源开始,详细讲解其数学表达和
- SBC编解码器库:蓝牙音频传输的核心
草莓味儿柠檬
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:SBC编解码器库是一个软件工具集,提供在蓝牙技术中核心使用的音频编解码功能。该库以C语言实现,包含编码、解码以及相关设置控制功能,使得开发者可以在应用中集成SBC编解码能力,如蓝牙音频播放器或耳机。SBC编解码工作原理基于子带编码理论,通过量化和编码音频信号的各个子带,实现高效的数据传输。SBC支持多种比特率、采样率和声道配置,并包含错误检测与恢复机制,控制接
- OpenCV图像噪点消除五大滤波方法
慕婉0307
opencv基础opencv人工智能计算机视觉
在数字图像处理中,噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库,详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波,并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声:符合正态分布的随机噪声椒盐噪声:随机出现的黑白像素点泊松噪声:光子计数噪声量化噪声:模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
- 【目标检测】YOLOv13:超图增强的实时目标检测新标杆,值得收藏。
Carl_奕然
机器视觉与目标检测目标检测YOLO人工智能
一文掌握YOLOv13最新特性1、引言2、Yolov13详细讲解2.1发布时间与背景2.2相对于YOLOv12的核心提升2.2.1精度显著提升2.2.2轻量化与效率优化2.2.3高阶语义建模能力2.3架构设计与核心创新2.3.1超图自适应关联增强(HyperACE)2.3.2全流程聚合-分发(FullPAD)2.3.3轻量化模块设计2.4性能对比2.4代码示例2.4.1环境配置2.4.2训练代码2
- 重复原则与样本量估计:临床试验的统计引擎
qq_34062333
临床试验统计学
一、重复原则的科学内涵1.1核心目的1.1.1量化随机误差通过足够样本量估计效应值的波动范围,确保结果可重现。1.1.2避免偶然性结论避免因小样本极端结果导致的偶然性结论,确保结论稳健。1.1.3提升外推性覆盖人群异质性,提升研究结果的外推性。1.2统计学本质1.2.1标准误样本量增加,标准误减小,置信区间变窄,精度提高。二、样本量估计的四大核心参数2.1显著性水平(α)2.1.1定义I类错误概率
- 基于YOLOv5的监控摄像头遮挡检测系统:从数据集到UI界面的完整实现
芯作者
D2:YOLOYOLO神经网络
实时守护监控设备安全,智能识别遮挡攻击的AI解决方案一、问题背景与系统价值在安防监控领域,摄像头遮挡是常见的恶意攻击手段——统计显示35%的安防失效源于摄像头被遮挡。传统方案依赖人工巡查,效率低下且响应延迟。本文将带你构建完整的AI遮挡检测系统,核心创新点:双模检测机制:YOLOv5目标检测+背景建模异常分析轻量化部署:模型量化压缩至1.8MB动态学习:运行时自动更新异常样本库二、系统架构设计[视
- 多云环境密钥硬核防护:KDPS如何实现千万级密钥生命周期管理?
安 当 加 密
安全
当GitHub2023年报告显示63%的数据泄露源自测试环境时,某证券公司因测试机密钥硬编码导致量化模型被盗的教训,揭示了多云时代的安全真相:分散的密钥管理=为黑客铺就黄金路。上海安当KDPS关键数据保护系统,以国密认证的KSP密钥中台+HSM硬件加密机为核心,构建千万级密钥的“中央管控引擎”。本文从三大维度拆解其硬核能力:一、密钥管理“铁三角”:集中化、自动化、合规化能力维度传统方案痛点KDPS
- 储能业 | 低成本部署!DolphinDB 打造抽水蓄能一体化解决方案
DolphinDB智臾科技
物联网数据库大数据DolphinDB实时计算抽水蓄能电力
导语在电力行业抽水蓄电场景中,电力集团可以基于DolphinDB搭建轻量化实时数仓,有效破解高频数据写入、万亿级数据存储和秒级实时计算等核心难题。同时,该方案助力集团降本增效,提升运维效率,并实现对多个电站数据的统一管理与调度,加快数字化转型步伐。一、行业背景构建清洁低碳、安全高效的新型能源电力系统是实现“双碳”目标的一大关键任务。其中,抽水蓄能作为当前最成熟、最具规模化应用前景的物理储能技术,正
- AI+实时计算如何赋能金融系统?DolphinDB 在国泰君安期货年度中期策略会的演讲
6月25日,国泰君安期货2025年度中期策略会在上海顺利开幕。本次策略会以“观势明变,本固枝荣”为主题,特邀15位重量级行业嘉宾和52位明星分析师发表精彩观点,DolphinDB受邀出席会议并作主题演讲。实时计算如何赋能量化投研交易下午13:30分,AI投资主题分论坛正式启幕,DolphinDB创始人周小华博士在随后登台发言,带来了题为《AI+实时计算赋能量化金融》的精彩发言。演讲中,周小华博士首
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc