- win11家庭版无法运行组策略gpedit.msc
kucoll
电脑技巧
问题复现在Win11中,同时按下Win+R,输入【gpedit.msc】,弹窗提示找不到‘gpedit.msc’文件。解决方案新建记事本并改名(包括后缀)为"增加组策略脚本.bat",打开输入以下内容:@echooffpushd"%~dp0"dir/b%systemroot%\Windows\servicing\Packages\Microsoft-Windows-GroupPolicy-Clie
- docker部署redis最佳实践
kucoll
dockerdockerredis容器
使用docker部署mysql最佳实践拉取镜像创建目录及配置文件Redis配置说明创建目录创建配置文件运行容器redis数据管理进入容器并登录redisredis基本命令备份RedisRDB数据恢复RedisRDB数据备份RedisAOF数据恢复RedisAOF数据防火墙配置常见问题处理日志警告WARNINGovercommit_memory拉取镜像dockerpullredis:6.2.6创建目
- 深入EPnP算法
JesseChen79
SLAM计算机视觉EPnPComputerVisionPnP位姿估计
[原创]深入EPnP算法本文是JesseChen的原创文章。PnP问题是研究如何从3D-2D匹配对中求解摄像头位姿,EPnP算法是一种非迭代的PnP算法。本文作者用baidu搜索了“EPnP算法”时,能找到的中文介绍不多,而且这些网文并没有深入研究这个算法,找出这个算法的精妙点。因此贴出这篇文章,希望能给大家带来我对EPnP算法的理解。有问题的同学,可以联系
[email protected]讨论。文
- pymoo:Python中的多目标优化框架
葛梓熙
pymoo:Python中的多目标优化框架pymoo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pym/pymoo项目介绍pymoo是一个开源的多目标优化框架,专为Python开发者设计。它提供了最先进的单目标和多目标优化算法,以及与多目标优化相关的多种功能,如可视化和决策支持。无论你是学术研究者还是工业应用开发者,pymoo都能帮助你轻松实现复杂的多目标优化任务。项目
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atest166
ChatGptpythonchatgpt开发语言
PythonPyomo:优化问题解决利器PythonPyomo是一个开源的Python优化建模语言工具箱。它提供了一种简单灵活的方法来描述优化问题,并在可行性、线性、非线性、混合整数和二次规划等方面提供广泛的建模和求解功能。优点灵活:Pyomo可以通过对象导向编程方式来描述优化问题,而无需使用特定的语法或格式。它提供了一种比传统表格方式更灵活的方式来表示问题。可扩展:Pyomo的建模框架可以很容易
- leetcode_链表 203.移除链表元素
MiyamiKK57
leetcode链表算法
203.移除链表元素给你一个链表的头节点head和一个整数val,请你删除链表中所有满足Node.val==val的节点,并返回新的头节点。#Definitionforsingly-linkedlist.#classListNode(object):#def__init__(self,val=0,next=None):#self.val=val#self.next=nextclassSolutio
- 【ESP32】ESP-IDF开发 | UART通用异步收发传输器+串口收发例程
马浩同学
ESP32单片机嵌入式硬件c语言mcu
1.简介UART可以说是开发者使用得最多的外设之一了,打印log几乎都是使用串口来实现的。UART是一种异步全双工的通信方式,异步传输的特性使得它仅需2根线就可以完成全双工的传输,但这也要求发送端和接收端的速率、停止位、奇偶校验位等都要相同,通信才能成功。一个典型的UART帧开始于一个起始位,紧接着是有效数据,然后是奇偶校验位(可有可无),最后是停止位。ESP32上的UART控制器支持多种字符长度
- 【练习】PAT 乙 1024 科学计数法
柠石榴
PAT题解输入输出c++开发语言字符串
题目科学计数法是科学家用来表示很大或很小的数字的一种方便的方法,其满足正则表达式[±][1-9]”.”[0-9]+E[±][0-9]+,即数字的整数部分只有1位,小数部分至少有1位,该数字及其指数部分的正负号即使对正数也必定明确给出。现以科学计数法的格式给出实数A,请编写程序按普通数字表示法输出A,并保证所有有效位都被保留。输入格式每个输入包含1个测试用例,即一个以科学计数法表示的实数A。该数字的
- Microchip 系列:SAM L 系列 (基于 ARM Cortex-M0+)_(7).外设驱动开发
kkchenkx
单片机开发arm开发驱动开发架构java数据库嵌入式硬件
外设驱动开发在外设驱动开发中,我们将详细介绍如何使用Microchip的SAML系列单片机(基于ARMCortex-M0+)来开发各种外设驱动程序。这部分内容将涵盖常见的外设,如GPIO、UART、SPI、I2C、ADC和DAC等,并提供具体的代码示例和操作步骤。GPIO驱动开发GPIO引脚配置GPIO(GeneralPurposeInput/Output)是单片机中最基本的外设之一。通过配置GP
- 软件测试中的AI-为什么它在软件自动化测试中很重要?
测试界霄霄
软件测试人工智能功能测试自动化测试软件测试程序人生职场和发展
通俗地说,人工智能(AI)是计算机科学的一个领域,它专注于使机器“智能化”。所谓智能,就是使系统能够像人类一样学习和做出决策。因此,人工智能机器将能够学习如何在特定情况下做出反应,然后根据其学习情况在未来场景中做出决策。人工智能(AI)在大多数领域的应用仍处于早期阶段,想要完美运行还需要很长时间。今天的人工智能(AI)技术可以帮助我们完成许多不需要复杂思考的重复性日常任务。接下来,让我们讨论软件测
- 深入剖析移动通信系统的架构与关键技术
大苏牙
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:移动通信系统是现代通信技术的重要组成部分,支持移动设备上的多种通信活动。本讲深入探讨了移动通信系统的基本原理、架构以及关键技术,如无线接口设计、核心网络功能和频谱效率优化。此外,分析了覆盖与容量平衡的策略,以及4G向5G演进所面临的挑战与机遇。通过本讲,学生将获得对移动通信系统全面而深入的认识。1.移动通信系统原理与架构移动通信系统是现代无线通讯的核心,它支持
- OpenCV实现Python视频播放控制详解
夏勇兴
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍了如何使用OpenCV库在Python环境中播放视频,并展示了实现视频快进、后退控制的方法。首先通过cv2.VideoCapture()函数实现基础播放,然后利用set(cv2.CAP_PROP_FPS)函数控制播放速度实现快进和慢速播放,最后结合cv2.CAP_PROP_POS_MSEC属性实现精确的快进和后退。开发者可以根据实际需求选择合适的方
- 两种交换排序算法--冒泡,快速
juechen333
课程学习记录排序算法算法数据结构冒泡排序快速排序
目录1.冒泡排序原理2.快速排序原理3.冒泡代码实现4.快速排序代码实现1.冒泡排序原理冒泡排序(BubbleSort)是一种简单的排序算法,基本思想是通过反复交换相邻的元素,直到整个序列有序。它的名字来源于较大的元素像气泡一样“浮”到序列的顶部。原理:初始状态:我们从数组的第一个元素开始,比较相邻的两个元素。如果第一个元素大于第二个元素,就交换它们的位置;如果不大,则继续比较下一对元素。第一轮排
- 【AI论文】FilmAgent: 一个用于虚拟3D空间中端到端电影制作自动化的多智能体框架
东临碣石82
自动化运维
摘要:虚拟电影制作涉及复杂的决策过程,包括剧本编写、虚拟摄影以及演员的精确定位和动作设计。受近期基于语言智能体社会的自动化决策领域进展的启发,本文提出了FilmAgent,这是一个新颖的、基于大型语言模型(LLM)的多智能体协作框架,旨在实现我们构建的3D虚拟空间中的端到端电影制作自动化。FilmAgent模拟了各种剧组成员角色,包括导演、编剧、演员和摄影师,并涵盖了电影制作工作流程的关键阶段:(
- 一篇带你搞懂 为什么Vue3比Vue2效率更高!
一朵好运莲
前端javascriptvue.jshtml5css前端框架
众所周知,vue3比vue2效率有很大的提升,渲染效率提升了1.3~2倍,SSR效率提升了2~3倍。那么vue3是如何提升效率的呢?目录一、静态提升二、预字符串化三、缓存事件处理函数四、BlockTree五、PatchFlag一、静态提升Vue3中的静态提升(StaticTreeHoisting)是一种编译阶段的优化技术,它能够提高组件的渲染性能。具体来说,静态提升通过以下方式工作:1、提升静态节
- 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法
梦回楼~
最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法(LeastSquaresMethod,LSE)是一种数学优化技术,主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是,我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值),但是(xn,yn)
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
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在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题
司南锤
深度学习遥感笔记深度学习
1.生成对抗数据增强(Copy-PasteAugmentation)原理:将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中,低成本生成平衡数据。适用场景:小目标(如车辆、船只)或极端稀疏类别(如灾害损毁区域)。PyTorch实现:importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_
- 日志收集Day008
ccnnlxc
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1.zk集群优化修改zookeeper的堆内存大小,一般情况下,生产环境给到2G足以,如果规模较大可以适当调大到4G。(1)配置ZK的堆内存vim/app/softwares/zk/conf/java.envexportJAVA_HOME=/sortwares/jdk1.8.0_291exportJVMFLAGS="-Xms256m-Xmx256m$JVMFLAGS"EOF(2)同步文件到其他节点
- git命令 将本地项目上传到gitlab
csdn_780
gitgitlab
进入本地项目文件夹下,打开git的bash客户端,执行命令先在gitlab上创建好项目名称,最好和本地的项目名称一致1、初始化仓库,将文件夹设置为本地仓库gitinit2、建立本地与github新项目的连接(http连接为gitlab的项目连接)gitremoteaddoriginhttp://IP:端口/xxxx.git3、同步项目到本地(master为gitlab上创建的项目指定的分支名称,通
- P1190 [NOIP2010 普及组] 接水问题
洛谷之蒟蒻
算法
题目描述学校里有一个水房,水房里一共装有m个龙头可供同学们打开水,每个龙头每秒钟的供水量相等,均为1。现在有n名同学准备接水,他们的初始接水顺序已经确定。将这些同学按接水顺序从1到n编号,i号同学的接水量为wi。接水开始时,1到m号同学各占一个水龙头,并同时打开水龙头接水。当其中某名同学j完成其接水量要求wj后,下一名排队等候接水的同学k马上接替j同学的位置开始接水。这个换人的过程是瞬间完成的,且
- git命令管理 gitlab/github项目
Ever_Zhang
git管理项目gitlabgithub
上传本地项目到gitlabcd项目路径gitinit(如果已存在仓库,并想要删除rm-rf.git)//可选择配置git账号gitconfig--globaluser.name"你的userName"gitconfig--globaluser.email"你的邮箱"//添加和提交本地项目gitadd.(主要add和.之间空格)gitcommit-m"提交备注"//切换到指定分支gitcheckou
- 【问题解决】| 关于This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip问题
Qodicat
问题解决pip
写代码配环境的时候,无意间碰到这样一个问题Thiserrororiginatesfromasubprocess,andislikelynotaproblemwithpip查了网上的博客之后,大概的意思是——这个库和python版本不兼容,python版本过高导致一般只需要降低python版本,或者升高库的版本即可解决问题的过程中收获两个小的知识点1、pip可以搜索到很多版本,比如我们输入pipin
- 【huawei】云计算的备份和容灾
Jackilina_Stone
#认证&考试灾备安全云计算huawei学习笔记
目录1备份和容灾2灾备的作用?①备份的作用②容灾的作用3灾备的衡量指标①数据恢复时间点(RPO,RecoyeryPointObjective)②应用恢复时间(RTO,RecoyeryTimeObjective)4灾备的区别5练习题①判断题②单选题③多选题1备份和容灾备份:备份是容灾的基础,通常指在数据中心内,将全部或部分数据集合从应用主机的硬盘或阵列复制到其它的存储介质的过程。容灾:容灾系统一般是
- 将本地项目上传到 GitLab/GitHub
司南锤
GitHubgitlabgithubelasticsearch
以下是将本地项目上传到GitLab的完整步骤,从创建仓库到推送代码的详细流程:1.在GitLab上创建新项目登录GitLab,点击Newproject。选择Createblankproject。填写项目信息:Projectname:项目名称(如my-project)。VisibilityLevel:选择仓库可见性(公开/私有/内部)。InitializerepositorywithaREADME:
- Python 3.12安装库报错
m0_47156047
python开发语言
报错如下:AttributeError:module'pkgutil'hasnoattribute'ImpImporter'.Didyoumean:'zipimporter'?这是因为Python3.12移除了对pkgutil.ImpImporter的支持,而某些库(例如setuptools或numpy的旧版本)依赖于旧的导入机制。解决方案1.降级到兼容的Python版本numpy和一些旧的依赖库
- 在计算机上本地运行 Deepseek R1
itmanll
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DownloadOllamaonLinuxDownloadOllamaonWindowsDownloadOllamaonmacOSDeepseekR1是一个强大的人工智能模型,在科技界掀起了波澜。它是一个开源语言模型,可以与GPT-4等大玩家展开竞争。但更重要的是,与其他一些模型不同,您可以在自己的计算机上本地运行DeepseekR1。linux步骤第1步:下载Ollama并安装curl-fsSL
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golang学习专题redis分布式锁redis分布式
redsync是redis官方推荐的go版本分布式锁实现,标准的官方redlock算法实现,阅读了下源码并顺便复习一下redis分布式锁原理。一.redlock算法单点场景首先来看单redis实例的场景,这是集群模式的基础。这种场景下实现分布式锁比较简单加锁各节点通过setkeyvaluenxex即可,如果set执行成功,则表明加锁成功,否则失败,其中value为随机串,用来判断是否是当前应用实例
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码农蝶澈
pythonjava开发语言股票数据API股票数据接口
最近一两年内,股票量化分析逐渐成为热门话题。而从事这一领域工作的第一步,就是获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息,这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的主要任务是从这些数据中提炼出有价值的信息,为我们的投资策略提供有力的指导。在数据探索的旅途中,我尝试了多种方法,包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫,以及同花顺问财的爬虫,甚
- 探索 OpenAir:R 语言中的空气质量数据分析利器
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BigDatar语言数据分析
探索OpenAir:R语言中的空气质量数据分析利器在环境科学和空气质量管理中,数据的收集和分析是至关重要的。对于研究人员和数据科学家而言,拥有一个高效且强大的工具来处理和分析空气质量数据可以大大提高工作效率。OpenAir是一个为此目的而设计的R语言软件包,它提供了一系列功能强大的工具,能够帮助用户处理、分析和可视化空气质量数据。本文将深入探讨OpenAir包的主要功能,并通过一些示例展示如何使用
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep