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fanxbl957
Webspringbootspringcloud云原生
博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人SpringBoot生态全景图:从S
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- Python 常用正则表达式大全
朱公子的Note
python爬虫正则表达式
你是否在写Python爬虫时,总是卡在“正则提取”这一步?明明页面源码已经拿到,却怎么也匹配不到目标数据……不是提取失败,就是提取不全,搞得调试半天还抓不到核心字段?别急!今天我们就来一次**“正则一网打尽”**,专为爬虫而生的表达式宝典,让你写起爬虫来如虎添翼!在当下数据驱动时代,网络数据是企业的“金矿”,而Python爬虫则是挖掘这金矿的“利器”!从电商价格到社交媒体评论,爬虫技术让数据采集变
- 《高并发系统性能优化三板斧:缓存 + 异步 + 限流》
猕员桃
10篇关于分布式和高并发性能优化缓存
高并发系统性能优化三板斧:缓存+异步+限流引言在互联网应用的高并发场景下,系统性能面临巨大挑战。以某电商平台会员活动为例,活动期间瞬时QPS可达10万+,若未进行有效优化,服务器将迅速崩溃。本文从缓存、异步、限流三个核心维度,结合实际案例详细解析高并发系统的性能优化策略,并分享全链路压测与问题定位的实战经验。一、缓存策略分层:从本地到分布式的立体防护1.1本地缓存选型与实战(Caffeine)本地
- 《Redis高并发优化策略与规范清单:从开发到运维的全流程指南》
猕员桃
redis运维数据库
Redis高并发优化策略与规范清单:从开发到运维的全流程指南在互联网应用的后端架构中,Redis凭借其高性能、高并发的特性,成为缓存和数据存储的首选方案。无论是电商抢购、社交平台的点赞计数,还是在线旅游平台的实时数据查询,Redis都在支撑着海量请求的快速处理。然而,随着业务规模的扩大和流量的激增,Redis在高并发场景下也面临诸多挑战,如性能瓶颈、内存溢出、缓存雪崩等。为了确保Redis在高并发
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项目源码获取方式见文章末尾!600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- 基于AFM注意因子分解机的推荐算法
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深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有:中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等,曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝,拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色:深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程,请进入官网:zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑,v:zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
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Tair向量数据库:阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案1.引言在当今的人工智能和大数据时代,高效的向量检索已成为许多应用场景的关键需求。Tair作为阿里云开发的云原生内存数据库服务,不仅提供了丰富的数据模型和企业级能力,还引入了基于非易失性内存(NVM)存储介质的持久内存优化实例。本文将深入探讨如何利用Tair向量数据库功能,实现高性能的向量存储和检索。2.Tair向量数据库概述Ta
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一、引言在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,大数据已然成为推动各行业创新发展的核心驱动力。从电商平台精准的个性化推荐,到金融机构严密的风险评估,再到医疗领域高效的疾病预测,大数据的应用场景无处不在,深刻地改变着我们的生活与工作方式。在这片充满机遇与挑战的大数据领域中,阿里云E-MapReduce宛如一颗璀璨的明星,占据着举足轻重的地位。它凭借强大的大数据处理能力、卓越的性能表现以及丰富的功能特性,为企业和
- 阿里云魔搭社区AIGC专区:中国AI创作的革命性平台
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在生成式人工智能重塑全球数字创作版图的浪潮中,中国首个一站式AIGC开发平台——阿里云魔搭社区AIGC专区于2024年9月杭州云栖大会正式亮相。这一突破性进展不仅填补了国内全流程AI创作工具的空白,更以157款多模态开源模型和全免费GPU算力的开放姿态,为超过690万开发者提供了从模型调用到应用落地的完整生态支持。一、魔搭社区:中国AI模型生态的奠基者魔搭社区(ModelScope)作为阿里云在2
- 探秘阿里云Tair KVCache:大模型推理的加速引擎
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一、引言近年来,人工智能领域发展迅猛,大语言模型(LLM)不断取得突破,其应用场景也日益广泛。从智能客服到内容生成,从智能写作到智能翻译,大语言模型正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长,大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显,成为制约其发展和应用的关键因素。在大模型推理中,KVCache技术作为一种优化手段,通过缓存历史Token的Key/Value向量
- AI正在偷偷取代这10种职业,你的工作安全吗?
近年来,人工智能(AI)的飞速发展正在悄然改变我们的工作方式。从自动化客服到AI生成内容,许多传统职业正面临被取代的风险。虽然AI带来了更高的效率和便利,但也让不少人开始担忧:我的工作会被AI抢走吗?今天,我们就来盘点10种最容易被AI取代的职业,并探讨如何在这个AI时代保持竞争力。1.客服代表取代指数:★★★★★AI驱动的聊天机器人(如ChatGPT、GoogleBard)已经能够处理大部分基础
- 直播预告!探讨生成模型中的极简概念擦除
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主页:http://qingkeai.online/原文:https://mp.weixin.qq.com/s/yc4whKbnVY8ho1w7rgFVGg6月16日20:00,青稞Talk第55期,新加坡国立大学博士生张扬,将直播分享《生成模型中的极简概念擦除》。分享嘉宾张扬,慕尼黑工业大学计算机专业硕士,新加坡国立大学人工智能专业博士。曾于牛津大学进行学术访问,并在微软亚洲研究院及美国运通新加
- 【DeepSeek实战】3、Ollama实战指南:LobeChat+多网关架构打造高可用大模型集群
无心水
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一、企业级大模型集群架构全景解析在人工智能落地应用的过程中,大模型服务的高可用性、成本控制和灵活扩展能力成为企业关注的核心痛点。本方案通过LobeChat前端、AI网关层和Ollama模型集群的三层架构设计,实现了无需复杂运维即可部署的生产级大模型服务体系。该架构不仅支持负载均衡、故障转移和模型热切换等企业级特性。还通过量化技术将硬件成本降低60%以上,为中小企业提供了与商业云服务相当的性能体验。
- 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN)
盼小辉丶
生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
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深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- 2024年AI 智能助手(大模型)产品市场分析|商派
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一、引言人工智能的浪潮不断向前推进,智能助手作为其中的重要应用,已经逐渐渗透到我们生活的各个方面。它们以其便捷性和个性化的特点,改变了我们与世界的互动方式。本报告将对AI智能助手进行全面的行业分析,包括行业概况、主要玩家、用户数据、发展要素以及未来趋势等方面,并通过具体案例分享,帮助读者深入了解这一领域的现状和未来发展潜力。二、行业概览(一)智能助手的定义和发展阶段智能助手是利用人工智能技术为用户
- 由数据泄露引发业务崩塌的HTTP代理危险
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HTTP代理作为跨地域访问的常用工具,被广泛应用于跨境电商、数据采集、内容访问等场景。然而,其明文传输特性与监管漏洞,正成为数据安全与业务稳定的隐形杀手。某跨境电商团队因使用廉价HTTP代理,导致500+账号被亚马逊封禁;某企业员工通过公共代理访问内部系统,引发数据泄露事故——这些案例揭示:不当使用HTTP代理,可能让便捷变成灾难。五大核心风险解析1.不安全的数据传输传统HTTP代理工作于OSI模
- 高通 QCS8550 大模型性能深度解析:从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark
伊利丹~怒风
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前言在人工智能技术狂飙突进的时代,大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态,从智能客服到多模态交互,从边缘推理到端侧部署,其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后,离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台,凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎,在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算,还通过软硬件协同优化
- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
AI天才研究院
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从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要:本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念,通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理,结合Python代码进行详细说明,同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分,带领
- RPC:跨越代码与硅晶的“握手”——你每天都在用,却可能从未真正理解它
老马爱知
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——从本地调用的幻觉到服务万物的底座,解析这个支配云原生时代的隐形协议引言:一个程序员的日常困境想象一下这个场景:你正在构建一个电商系统。用户服务(管理用户信息)在一台服务器上,订单服务在另一台,而支付服务,则由远在天边的第三方提供。当一个用户下单时,订单服务需要先向用户服务确认用户身份,再调用支付服务完成扣款。这三个服务如同三座孤岛,如何让它们高效、优雅地对话?难道你要手动编写Socket连接,
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
?Agony
lstm人工智能rnn
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- Python训练营打卡——DAY16(2025.5.5)
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Python训练营打卡python开发语言机器学习
目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
- 【重构推荐系统】国产大模型驱动的电商个性化推荐完整实战:架构设计、推理优化与在线部署闭环
观熵
国产大模型部署实战全流程指南重构人工智能Agent智能体落地方案
个人简介作者简介:全栈研发,具备端到端系统落地能力,专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”,相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵,就是在观测熵的流动个人主页:观熵个人邮箱:
[email protected]座右铭:愿科技之光,不止照亮智能,也照亮人心!专栏导航观熵系列专栏导航:AI前沿探索:从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成,到
- [Python]-基础篇1- 从零开始的Python入门指南
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无论你是尚未接触编程的新手,还是想从其他语言转向Python的开发者,这篇文章都是你的入门课。一、Python是什么?Python是一种解释型、高级、通用型编程语言,以简洁明了、简单易用着称。它可以应用于网站开发、自动化脚本、数据分析、人工智能、系统操作等多种场景。二、如何安装Python步骤:访问Python官方网站选择目前最新的Python3.x版本下载Windows用户请务必勾选“AddPy
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
智驱力人工智能
算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- 潜入思维的海洋:SoftCoT++如何让语言模型更聪明
步子哥
智能涌现语言模型人工智能自然语言处理
在人工智能的浩瀚星空下,大型语言模型(LLMs)如同一颗颗璀璨的恒星,照亮了从文本生成到复杂推理的广阔领域。然而,这些模型在推理任务中往往像是在迷雾中航行——尽管它们能抵达目的地,却常常因为固定的思维路径而错过更优的航线。2025年5月,一篇题为《SoftCoT++:Test-TimeScalingwithSoftChain-of-ThoughtReasoning》的论文如同一盏明灯,照亮了如何让
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
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Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
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clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
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PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
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