- 从过拟合到强化学习:机器学习核心知识全解析
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习pythonLLMscikit-learn
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 应用层之网络应用模型,HTTP/HTTPS协议
@ANONYME
httphttps网络协议p2p
应用层是网络协议栈的最顶层,直接为应用程序提供通信服务,定义了不同主机间应用进程交互的规则,包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求,服务器集中处理并响应资源,依赖中心化架构1.角色明确(客户端与服务器分离)2.资源集中在服务器端3.依赖网络稳定性与服务器性能4.易于管理和维护Web服务(HTTP)、邮件系统(SMTP
- Simulink实例演示:智能车辆自动超车策略仿真
xiaoheshang_123
手把手教你学MATLAB专栏MATLAB开发项目实例1000例专栏matlabsimulink
目录Simulink实例演示:智能车辆自动超车策略仿真一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:创建Simulink模型
- 【网络安全】使用mbedtls 实现 RSA 签名、验签、加密、解密
亿码归一码
网络安全web安全安全
简介mbedtls(前身是PolarSSL)是一个开源、轻量级的SSL/TLS库,专为嵌入式系统和资源受限环境设计。RSA是一种广泛应用的非对称加密算法,是公开密钥密码体制(PublicKeyCryptosystem)的一个典型代表,它的核心特点是采用一对密钥,分别是公开密钥(PublicKey)和私有密钥(PrivateKey)。相关头文件#include#include#include#inc
- MyBatis-Plus 逻辑删除:让数据“消失”却不真正删除的秘密!
码熔burning
数据库MySQLmybatismysql
目录一、什么是逻辑删除?二、MyBatis-Plus如何实现逻辑删除?⚙️三、总结:我的其他文章也讲解的比较有趣,如果喜欢博主的讲解方式,可以多多支持一下,感谢!了解DELETE、TRUNCATE、DROP关键字请看:MySQL数据删除三剑客:DELETE、TRUNCATE、DROP秒懂!其他优质专栏:【SpringBoot】【多线程】【Redis】【✨设计模式专栏(已完结)】…等如果喜欢作者的讲
- 利用matlab实现贝叶斯优化算法(BO)优化支持向量机回归(SVR)的超参数
是内啡肽耶
算法matlab支持向量机机器学习回归
【导读】在机器学习建模中,支持向量机(SVM)回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针",而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。通过Matlab实现,只需几分钟就能让模型性能自动升级!一、为什么要用贝叶斯优化调参?传统调参三大痛点:C参数(正则化强度):过小导致过拟合,过大削弱模型能力ε参数(不敏感区域):决定对预测误差的容忍度核
- LangChain大模型应用开发:LangGraph快速入门
老赵爱学习
langchainpython自然语言处理人工智能langgraph
介绍大家好,博主又来给大家分享知识了。一直以来,我都非常感激大家对我的支持与鼓励,大家的点赞、关注和收藏,不仅是对博主分享内容的认可,更是博主不断创作、坚持分享知识的永恒动力。今天给大家分享的内容是使用LangChain进行大模型应用开发中的LangGraph,那么什么是LangGraph呢?我们直接进入正题。LangGraphLangGraph概述LangGraph是一个用于借助大语言模型(LL
- 什么是 Spring IoC 容器?
chen2017sheng
知识学习springjava后端
Spring的IOC容器,全称InversionofControl(控制反转)容器,是Spring框架的核心组件之一。以下是关于SpringIOC容器的详细解释:一、基本概念控制反转(IoC):是一种软件设计原则,它将对象的创建和依赖管理从程序代码中移出,交由容器控制。通过IoC,应用程序中的组件更加灵活和可维护。IOC容器:是实施IoC原则的一种方式,它将对象的管理责任从应用程序代码转移到容器中
- PostgreSQL数据库怎么生成一个随机的UUID
chen2017sheng
经验总结数据库postgresql
如果需要在pg数据库中生成UUID做表的主键该如何实现,有两种方法:方法一:使用pgcrypto扩展的pg_random_uuid()函数要在PostgreSQL中使用pg_random_uuid()函数,你需要首先确保pgcrypto扩展已经被安装在你的数据库中,并且对于你想要使用它的数据库(或schema)已经启用了这个扩展。以下是如何启用pgcrypto扩展的步骤:登录到PostgreSQL
- git点了reset current branch to here后怎么撤销操作
chen2017sheng
踩坑记录git
问题点:本地操作git,不小心点了resetcurrentbranchtohere操作,导致把本地的代码回退到了某一个历史的提交版本中,这个命令会移动当前分支的指针(HEAD)到指定的提交,根据提交时的不同选项,会改变工作目录和暂存区的内容。但是如果一不小心,误操作了resetcurrentbranchtohere怎么办,不要慌,只要你没提交覆盖远程分支的代码都好办,那么如何去进行恢复呢,现在教你
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
accurater
机器学习科技人工智能
喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek:动态稀疏激活的混合专家系统(MoE)动态路由机制:每个输入仅激活约5.5%的参数(如6710亿参数中激活370亿),显著降低计算能耗40%。模块化设计:支持金融、医疗等领域的即插即用式微调,行业适配能力
- QAM星形调制解调完整流程
竹夹
matlab信号处理
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档引言文章目录一、介绍QAM星形调制的基本概念和特点二、星形QAM的原理主函数实现流程主函数完整代码三、仿真结果与分析四、总结五、完整代码链接提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、介绍QAM星形调制的基本概念和特点星形正交幅度调制(Star-QAM)是一种改进的调制技术,通过对星座图的特殊设计,提升了信号的抗噪声性能和频谱
- 基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践
zhangjiaofa
DeepSeekR1&AI人工智能大模型DeepSeekManus智能体AI
目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念-多智能体协作机制-安全执行沙箱设计二、系统架构设计2.1整体架构拓扑图-分层模块交互机制-数据流与控制流设计2.2核心组件实现-规划模块(GRPO算法集成)-记忆系统分级存储架构-工具调用
- 采用OllamaSharp实现.NET快速对接deepseek实现聊天、模型管理、流式响应等功能
zzlyx99
.netdeepseek
1.OllamaSharp是什么?OllamaSharp是一个用于在.NET环境中与OllamaAPI交互的库。它提供了对OllamaAPI端点的全面支持,包括聊天、模型管理、流式响应等功能,适合需要与Ollama服务进行交互的.NET开发者。2.安装OllamaSharp你可以通过以下几种方式安装OllamaSharp:方法一:通过NuGet安装在VisualStudio中或命令行中运行以下命令
- 《恐龙餐厅菜单页面代码说明文档》
欣然~
html5
一、整体概述此HTML文件构建了一个恐龙餐厅的菜单页面,用户能够浏览菜品、将菜品添加到购物车,并进行支付操作。页面运用HTML搭建结构,CSS进行样式设计,JavaScript实现交互功能。二、HTML结构1.文档头部()html恐龙餐厅菜单/*CSS样式代码*/:声明文档类型为HTML5。:指定文档语言为中文(中国大陆)。:设置字符编码为UTF-8,确保中文等字符能正确显示。:让页面在不同设备上
- 使用python制作网站
欣然~
pythonsqlite数据库
新建一个名为pizzeria的项目,并在其中添加一个名为pizzas的应用程序。定义一个名为Pizza的模型,它包含字段name,用于存储比萨名称,如Hawaiian和MeatLovers。定义一个名为Topping的模型,它包含字段pizza和name,其中字段pizza是一个关联到Pizza的外键,而字段name用于存储配料,如pineapple、Canadianbacon和sausage。使
- 【NLP】 9. 处理创造性词汇 & 词组特征(Creative Words & Features Model), 词袋模型处理未知词,模型得分
pen-ai
NLP机器学习自然语言处理人工智能深度学习
这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征(CreativeWords&FeaturesModel)1.处理否定(NegationHandling)2.词组特征(Bigrams&N-grams)3.结合否定传播与n-grams进行优化词袋模型(Bag-of-Words,BoW)1.BoW示例2.处理未知词3.为什么忽略未知词?4.处理未知词的方法计算模型得分(ScoreCalculation)处理创造
- python-提示词对大模型推理有多重要?
给自己做加法
pythonpython语言模型
文章目录前言测试一个失败的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥能引导的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥结束语前言神级提示词一度成为AI圈的热搜,那么提示词对大模型推理到底有多重要?测试一个失败的提示词提示词内容基础知识:{knowledge};问题:{question};根据已知知识和基础知识回答问题knowledge内容{"商品名称":
- java有外键怎么导出_导出当前用户下所有外键、主键、索引、sequence的DDL
南至挚爱
java有外键怎么导出
在数据转换的过程中,我使用createtableas...等方式,批量将A的数据表创建到B下后,主键、外键、索引是需要手工建的,一个一个嫌麻烦,故写下了以下脚本。可使A用户下的主键、外键、索引都产生出来,然后到B用户下创建。--------------------------------------------------------------------------------10g及以上--
- d3中文案例_D3js初探及数据可视化案例设计实战 -web开发
萌萌爱恋
d3中文案例
编辑推荐:本文来自cnblogs,本文主要介绍了D3js一个可视化工具,并且以实际案例讲解了数据可视化的设计、方法、过程和结果等相关内容。摘要:本文以本人目前所做项目为基础,从设计的角度探讨数据可视化的设计的方法、过程和结果,起抛砖引玉之效。在技术方案上,我们采用通用web架构和d3js作为主要技术手段;考虑到项目需求,这里所做的可视化案例都是数据演示工具,不是数据探索工具。其中所用截图,并非最终
- 自动语音识别(ASR)模型全览
u013250861
#语音识别人工智能
以下为截至2024年底主流ASR模型的详细列表,涵盖传统模型、端到端模型、开源框架及商业解决方案,按技术类型分类整理,并标注适用场景:一、传统混合模型(GMM/HMM、DNN/HMM)GMM/HMM公开时间:1980年代参数量:百万级(依赖状态数)特点:基于高斯混合模型(GMM)与隐马尔可夫模型(HMM)结合,需手工对齐音素状态。适用场景:早期电话语音识别(嵌入式设备)、孤立词识别(工业控制终端)
- 【开源所有代码-全在线智能音箱】树莓派智能音箱,自定义唤醒词,大模型LLM GPT对话
南七小僧
服务器开发人工智能AI技术产品经理智能音箱gpt
安装sounddevicepipinstallsounddevice安装portAudiosudoapt-getinstalllibportaudio2sudoapt-getinstalllibasound-devsudoapt-getinstallportaudio.devsudoapt-getinstallpython3-pyaudiopipinstallpyaudio安装wavepipins
- 大语言模型微调和大语言模型应用区别
AI Echoes
深度学习人工智能自然语言处理
大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型(LLM)是指取一个已经预训练好的模型,进一步用特定数据集训练,使其更好地适应某个任务或领域,比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。应用LLM则是直接使用这些预训练模型来完成任务,如通过提示生成文本或回答问题,无需更改模型本身。研究表明,微调适合需要领域专精的任务,而应用更适合通用任务,效果因模型和任务复杂性而异。学习所需技术栈
- 一篇文章介绍清楚什么是Web自动化智能体?
霍格沃兹测试开发学社
人工智能前端自动化运维人工智能deepseek语言模型开源
Web自动化正逐渐成为提升效率、降低成本的利器。无论是数据抓取、表单填写,还是复杂的业务流程自动化,Web自动化智能体都能轻松应对。那么,这些智能体是如何工作的?它们的核心元素有哪些?今天,我们就来一探究竟!大模型智能体的“大脑”Web自动化智能体的核心驱动力来自于大模型(如ChatGPT、Claude、Ollama)。这些大模型赋予了智能体强大的自然语言理解和任务规划能力。任务理解:智能体能够准
- Manus(一种AI代理或自动化工具)与DeepSeek(一种强大的语言模型或AI能力)结合使用任务自动化和智能决策
zzlyx99
人工智能自动化语言模型
一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些,DeepSeek是知识型大脑,Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力,例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用(如浏览器、代码编辑器)自主执行复杂任务,
- 【28】单片机编程核心技巧:Switch驱动的定时中断LED闪烁
智木芯语
【编程技巧】单片机嵌入式硬件#STC8#STM32
【28】单片机编程核心技巧:Switch驱动的定时中断LED闪烁七律·控时状态为魂控时光,定时中断显锋芒。步骤变量定乾坤,状态流转若飞霜。电光石火随心转,程序逻辑自分明。单片机中真王者,一招一式定乾坤。摘要本文以STC8H单片机为例,通过Switch语句结合定时中断实现LED闪烁控制,系统阐述其状态机设计原理、步骤变量管理及代码实现。Switch语句通过控制核心步骤变量(run_step),将复杂
- 回溯算法知识总结
专业刷题Pia
算法
1.什么是回溯怎么用(回溯本质及模版)底层逻辑:解决树形结构问题、用到递归逻辑、穷举本质优化靠剪枝。回溯模版:1.建立回溯函数(一般以void返回)难点:如何选取参数(index,sum,used,...)voidbacktracking(参数)2.回溯终止条件难点:如何对应终止条件if(终止条件){存放结果;return;}3.单层遍历规则(广搜(横向遍历)靠for循环,深搜(纵向遍历)靠递归)
- Teorex Inpaint神奇的图片去水印工具
KJ-拾荒者
经验分享效率提升职场和发展学习windows
你是否遇到过这样的困扰?精心拍摄的风景照里总有多余的电线杆,好不容易找到的素材图却被水印遮挡,珍藏的老照片布满划痕和污渍……想要处理这些问题,但面对复杂的修图软件无从下手。TeorexInpaint或许能成为你的“图片急救员”。简单操作,告别复杂步骤与需要专业技巧的PS不同,Inpaint的设计理念是“轻量易用”。只需用画笔圈选需要去除的区域(如水印、多余物体),软件会自动分析周围像素并智能填充。
- 青少年编程与数学 02-010 C++程序设计基础 46课题、链接库
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程c++编程与数学开发语言
青少年编程与数学02-010C++程序设计基础46课题、链接库一、链接库(LinkLibrary)1.静态链接库(StaticLibrary)特点:示例:创建和使用静态链接库2.动态链接库(DynamicLibrary)特点:示例:创建和使用动态链接库1.2创建动态链接库2.编写使用链接库的程序3.编译和链接程序3.1编译和链接静态链接库3.2编译和链接动态链接库4.使用第三方链接库4.1下载和安
- matlab 模糊pid实现温度控制
studyer_爱啃鸡爪的小米
Matlab系列案例matlab
1、内容简介matlab162-模糊pid实现温度控制可以交流、咨询、答疑2、内容说明略基于PID电加热炉温度控制系统设计摘要电加热炉随着科学技术的发展和工业生产水平的提高,已经在冶金、化工、机械等各类工业控制中得到了广泛应用,并且在国民经济中占有举足轻重的地位。对于这样一个具有非线性、大滞后、大惯性、时变性、升温单向性等特点的控制对象,很难用数学方法建立精确的数学模型,因此用传统的控制理论和方法
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比