- 【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性GaN科技氮化镓GaN HEMTPAE
引言本文是一篇关于增强型(E-mode)AlN/GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)的研究论文,晶体管是在硅衬底上制造的,并在3.6GHz频率下展示了80.4%的峰值功率附加效率(PAE)。文章首先介绍了GaN器件在微波和毫米波功率放大器中的应用,特别是在雷达、卫星通信和民用移动通信系统中。这些应用对器件的性能要求极高,包括高功率密度、高效率和低供电电压。文章指出,与耗尽模式(D-mode)相比
- 【氮化镓】基于SiC脉冲I-V系统研究Schottky型p-GaN HEMT正栅极ESD机制
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性人工智能氮化镓GaNHEMTESD脉冲测试
这篇文章题为《InvestigatingForwardGateESDMechanismofSchottky-Typep-GaNGateHEMTsUsingaSiC-BasedHigh-SpeedPulsedI-VTestSystem》,发表于《IEEEElectronDeviceLetters》2024年7月刊。研究重点是探讨肖特基型p-GaN门极高电子迁移率晶体管(HEMTs)在正向门极人体模型
- 【氮化镓】GaN HEMTs 在金星及恶劣环境下的应用
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性生成对抗网络人工智能神经网络
文章是关于GaN增强模式晶体管(enhancement-modep-GaN-gateAlGaN/GaNHEMTs)在金星探索和其它恶劣环境下的应用研究。文章由QingyunXie等人撰写,发表在《AppliedPhysicsLetters》上,属于(Ultra)Wide-bandgapSemiconductorsforExtremeEnvironmentElectronics特刊。标题与作者标题:
- 【氮化镓】p-GaN HEMTs空穴陷阱低温冻结效应
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性科技科学研究学习多尺度模拟
这篇文章是关于低温条件下p-GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)栅极漏电的研究。文章通过电容深能级瞬态谱(C-DLTS)测试和理论模型分析,探讨了空穴陷阱对栅极漏电电流的影响。以下是对文章的总结:摘要(Abstract)文章摘要指出,在低温条件下,p-GaNHEMTs表现出一种冻结陷阱效应,导致空穴载流子被捕获在长寿命状态中,从而影响载流子传输。通过C-DLTS测试和基于理论模型的分析,发现在低
- 【氮化镓】GaN HEMTs结温和热阻测试方法
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性学习科学研究科技多尺度模拟
文章《TemperaturerisedetectioninGaNhigh-electron-mobilitytransistorsviagate-drainSchottkyjunctionforward-conductionvoltages》,由XiujuanHuang,ChunshengGuo,QianWen,ShiweiFeng,和YaminZhang撰写,发表在《Microelectroni
- 【氮化镓】AlGaN/GaN HEMTs沟道温度测量
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性生成对抗网络人工智能神经网络多尺度模拟科学研究科技学习
文章是关于AlGaN/GaNHEMTs(高电子迁移率晶体管)在不同基底(如蓝宝石和硅)上生长时,通过直流(DC)特性方法确定沟道温度的研究。文章由J.Kuzmík,P.Javorka,A.Alam,M.Marso,M.Heuken,和P.Kordoˇs共同撰写,发表在2002年8月的《IEEETransactionsonElectronDevices》上,卷号为49,第8期。摘要(Abstract
- 【LAMMPS学习】四、运行 LAMMPS(1)基础知识
北行黄金橘
LAMMPS学习算法学习
4.运行LAMMPS本部分解释了在安装可执行文件或下载源代码并构建可执行文件后如何运行LAMMPS。命令文档页面描述了输入脚本的结构以及它们可以包含的命令。4.1.运行LAMMPS的基础知识LAMMPS从命令行运行,通过-in命令行标志或从标准输入从文件读取命令。建议使用“-inin.file”变体(参见下面的注释)。LAMMPS可执行文件的名称为lmp或lmp_,其中是编译LAMMPS时使用的机
- 【LAMMPS学习】二、LAMMPS安装(1)Linux安装
北行黄金橘
LAMMPS学习学习科技
2.LAMMPS安装您可以将LAMMPS下载为可执行文件或源代码。在下载LAMMPS源代码时,还必须构建LAMMPS。但是对于在构建中包含或排除哪些特性,您有更大的灵活性。当您下载并安装预编译的LAMMPS可执行文件时,您只能安装可用的LAMMPS版本以及这些构建中包含的特性。如果您计划修改或扩展LAMMPS,那么您必须从源代码构建LAMMPS。[请注意]如果您对预编译的LAMMPS可执行文件有疑
- Ollama 已部署DeepSeek模型,如果用Java语言实现调用
meisongqing
java开发语言人工智能llama
以下是使用Java调用Ollama部署的DeepSeek模型的详细方法:1.通过HTTPAPI调用(推荐)Ollama提供了RESTfulAPI,可以用Java的HTTP客户端库(如OkHttp)直接调用。步骤1:添加依赖在Maven项目的pom.xml中添加:xml复制com.squareup.okhttp3okhttp4.12.0com.google.code.gsongson2.10.1运行
- AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌:重塑未来科技格局的三大核心战场
meisongqing
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2025年3月,全球科技领域最引人注目的动态,莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛,以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织,不仅推动了中国科技产业的深度变革,更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战:从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长,使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测,到2030年,中国AI人才缺口将达400万,而美国A
- DeepSeek + Cline:编程如何加速引擎
meisongqing
人工智能
DeepSeek与Cline的结合为编程工作流提供了显著的加速能力,这种组合通过AI辅助规划、代码生成与优化、实时调试等功能,大幅提升开发效率。以下是具体实现方式及技术要点:一、智能规划与代码生成问题分析与规划(Plan模式)DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理,开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求(如“用Python实现数据清洗并计算平均值”)。DeepSeek会根据
- Unity数据持久化之PlayerPrefs
FAREWELL00075
unity游戏引擎c#
一、什么是数据持久化大家都玩过游戏吧,大家玩完游戏之后肯定希望自己的游戏数据得以保存。那么就需要用到数据持久化,数据并不仅仅只是在内存中,更要存储在硬盘上,才能保证游戏数据不丢失。在Unity中,数据持久化是指在游戏运行结束后,某些数据(如玩家的游戏进度、设置、或统计信息)能够被保存下来,并在下次启动游戏时仍然可用。数据持久化是游戏开发中的常见需求,用于确保玩家的游戏体验不会因为退出游戏而丢失重要
- UI自动化页面性能分析与实践
lee_shaoyang
POMpythonweb软件测试
1.背景基于我们的POM平台的UI测试已经基本完成,平台构建主要是对页面进行常规操作,对于页面的加载性能的获取还很缺失,所以为了之后对页面进行分析和优化,我们需要在进行页面操作的同时,获取到页面的加载情况2.方案1(WebPerformanceAPI)WebPerformanceAPI允许网页访问某些函数来测量网页和Web应用程序的性能2.1performance.timing是一个Perform
- Python 变量起名全攻略:新手避坑与大神指南
科雷learning
学习AIpython编程python开发语言
学习AI科雷learning2025年03月10日22:19江苏一、引言:变量起名的“玄学”难题在Python编程的世界里,变量命名看似简单,实则暗藏玄机,常常让新手们踩坑不断。本文将带你深入了解Python变量命名规则,助你从新手小白变身命名大神。二、基础规则:保命口诀要牢记小白的困惑小白:(举着写满报错的代码)大神快看!我就写了个3D效果=True,Python竟然说我语法错误?专家的解答专家
- 【大模型开发】Megatron-LM 深度解析:原理、应用与代码实现
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大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发HuggingFace大模型生态机器学习Megatron-LM并行训练大模型加速
以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析,并提供示例代码和详细的注释说明,帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现(GitHub:NVIDIA/Megatron-LM),并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的
- 【大模型开发】深入解析 DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调deepseekdeepspeedpython人工智能pytorch
深入解析DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎,专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案,让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述,帮助读者更好地理解并使用Deep
- 【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习大模型技术开发与实践大模型开发HuggingFaceDeepSpeed大模型生态机器学习深度学习大模型技术栈
支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型(LLM,LargeLanguageModel)在工业与学术界的应用日益广泛,从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型,背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持。本文将介绍其中几大核心组件和框架,包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM,以及其他相关工具和方法,展示它们在训练效率
- vue中为组建添加样式的方式
晨枫阳
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在Vue中,可以通过多种方式为view添加样式,并且支持动态绑定样式。以下是几种常见的方式:1.内联样式直接在模板中使用style属性来添加样式。这是一个内联样式的示例2.使用:style动态绑定样式可以通过:style动态绑定样式对象或数组。2.1绑定样式对象这是一个动态绑定样式对象的示例exportdefault{data(){return{styleObject:{color:'red',f
- [PCIE5.0] 4.3.6.7 Ordered Set Modification Rules
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PCIe5.0各章节重点总结专栏硬件架构信息与通信驱动开发fpga开发
这段文字详细描述了Retimer如何处理和转发OrderedSets,以及在不同情况下它如何修改特定字段。以下是这些内容的通俗解释:1.Retimer的修改规则Retimer在转发OrderedSets时,不能随意修改字段,它只能按照规范中的要求和允许的方式修改某些字段。具体来说,Retimer会修改以下几个字段:a.LF和FS字段•LF(LinkFailure):Retimer会修改TS1Ord
- 系统架构设计师【第14章】: 云原生架构设计理论与实践 (核心总结)
数据知道
系统架构云原生软考高级系统架构设计师
文章目录14.1云原生架构产生背景14.2云原生架构内涵14.2.1云原生架构定义14.2.2云原生架构原则14.2.3主要架构模式14.2.4典型的云原生架构反模式14.3云原生架构相关技术14.3.1容器技术14.3.2云原生微服务14.3.3无服务器技术14.3.4服务网格14.4云原生架构案例分析14.4.1某旅行公司云原生改造14.4.2云原生技术助力某汽车公司数字化转型实践14.4.3
- 2025 年,微服务架构和大模型能 “玩出” 什么新花样?
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2025年开年,DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮,并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下,微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务,每个服务运行在自己的进程中,负责特定的业务功能。与单体架构相比,微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性,这些特性使其成为现代软件开发的首选。然而,随着企业应用规模和复
- 聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现
皖山文武
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k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法(PartitioningMethod)是基于距离判断样本相似度,通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇,
- python调用ollama本地部署的deepseek
小杰丶
python开发语言
说明在本地主机上调用局域网内使用ollama部署好的deepseek。之前的文章中已经部署好,并调试通的网络,现在需要使用python能调用deepseek的API,便于后续的模型探索和应用开发。但是百度了很多,没一个能用的,各种无脑的复制粘贴,最后还是老实得去看官方文档,还是自己记录一下比较好。正文使用ollama的pythonlib包进行deepseek的调用。pypyi地址:ollama·P
- 这给我干哪来了,MySQL都9.2了
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作者:赵师的工作日(赵明中)现役OracleACE、MySQL8.0ocp、TiDBPCTA\PCTP、ElasticsearchCertifiedEngineer微信号:mzzhao23微信公众号:赵师的工作日墨天轮社区:赵师的工作日CSND:赵师的工作日MySQL9.2都来了确实有时间没上MySQL官网(www.mysql.com),MySQL都出9.2版本了。现在业内大头都是8.x版本,少部
- LangChain 发布政策详解
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langchain人工智能深度学习python
技术背景介绍LangChain是一个用于构建和部署大型语言模型(LLM)应用的生态系统。它由多个组件包组成,例如langchain-core、langchain、langchain-community、langgraph和langserve等。随着应用需求的快速变化,LangChain的开发与发布策略也相应调整,以便更好地服务于用户社区。核心原理解析LangChain生态系统采用语义版本控制(Se
- MySQL-关于如何保存“大数据”
赵师的工作日
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作者:赵师的工作日(赵明中)现役OracleACE、MySQL8.0ocp、TiDBPCTA\PCTP、ElasticsearchCertifiedEngineer微信号:mzzhao23微信公众号:赵师的工作日墨天轮社区:赵师的工作日CSND:赵师的工作日数据库的种类有很多,各类数据库充分发挥各自的优势从而保证业务稳定运行,mysql轻量级、关键数据,redis缓存、快,ES搜索,Mongodb
- HSPF 水文模型建模方法与案例分析实践技术应用-流域划分、河网设置、溶解氧与营养物的模拟、温度模拟、藻类的模拟、温度的模拟
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HSPF模型流域
在水文模拟领域,HSPF模型(HydrologicalSimulationProgramFortran)与SWAT模型一样,都是备受瞩目的水文模型软件。HSPF模型因其强大的功能和简便的操作,在全球范围内得到了广泛应用。该模型不仅能够在缺乏测量数据的情况下提供可靠的模拟数据,还能满足不同场景下的水文模拟需求。一、HSPF模型的优势高集成度的前后处理软件:HSPF模型配备了高集成度的前后处理软件,大
- 【漫话机器学习系列】130.主成分(Principal Components)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能python
主成分(PrincipalComponents)详解1.什么是主成分?主成分(PrincipalComponents,PCs)是数据集中方差最大的线性组合,它是主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式,它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴,使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说:主成分是数据集中信息量(方差
- Spring Cloud Alibaba微服务架构实战教程—17分布式缓存下Redis设计
江湖一点雨
最新SpringCloudAlibaba实战开发redis缓存设计springcloud微服务实战springcloudalibabajava开发实战
前言大多数的文章,开头就是告诉你使用redis做缓存,怎么怎么样,而本系列,不打算采用这样无趣的写法,这和直接搬运有什么区别?笔者力求读者能得到更大程度的系统学习,会从为什么使用缓存来给大家进行学习。问问大家,当系统的执行速度慢怎么办?对于更新速度不是很快的站点,可以采用静态化来避免过多的数据查询。通常前端使用Freemaker或Velocity、thymeleaf等模板引擎来实现页面的静态化。对
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每 天 早 睡
持续集成与自动化测试ui
一、介绍什么是webui自动化测试1、通过代码来模拟人的手工操作,执行测试内容2、自动化是为了代替重复的手工操作,提高测试效率ui自动化的价值:1、回归速度的对比,以前进行全量回归测试需要x天,现在有没有减少2、负责功能测试的同事,是不是有更多的时间测试新需求了3、自动化测试不是为了发现bug,而是为手工测试节省回归时间ui自动化的原理(selenium与webdriver):selenium是一
- 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。
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- 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