- 二分查找算法在有序数组中的解题分析与优化
带给我一点小幸运
算法
摘要本文深入剖析二分查找算法在有序数组中的应用,详细阐述其基本原理、实现步骤与时间复杂度,通过实际案例展示其解题过程,并针对算法在实际应用中的常见问题提出优化策略,旨在帮助读者全面掌握二分查找算法,提升解决相关问题的能力。一、引言在计算机科学领域,查找算法是解决众多问题的基础。二分查找算法作为一种高效的查找方法,在有序数组的查找场景中具有显著优势。随着数据规模的不断增大,二分查找算法相较于其他查找
- 利用Python爬虫获取淘宝商品评论:实战案例分析
数据小爬虫@
APIpython爬虫开发语言
在数字化时代,数据的价值日益凸显,尤其是对于电商平台而言,商品评论作为用户反馈的重要载体,蕴含着丰富的信息。本文将详细介绍如何利用Python爬虫技术获取淘宝商品评论,包括代码示例和关键步骤解析。淘宝商品评论的重要性淘宝商品评论不仅对消费者购买决策有着重要影响,而且对于商家来说,也是了解市场需求、改进产品和服务的重要途径。因此,获取并分析淘宝商品评论数据,对于电商运营和市场分析具有重要意义。Pyt
- 源码篇:python生成《蔬菜店销售数据分析报告》案例
IT小本本
pythonpython数据分析开发语言
本文将通过Python实现一个完整的蔬菜销售数据分析项目,涵盖数据生成、清洗、分析及可视化全流程。我们将利用模拟数据生成技术创建90天的销售记录,通过Pandas进行数据处理,结合Matplotlib和Seaborn实现多样化的可视化图表,并最终生成动态交互报告。一、数据生成:模拟真实销售场景为了模拟真实的蔬菜销售数据,我们设计了包含10种蔬菜(白菜、土豆、西红柿等)的90天销售记录。数据生成逻辑
- DeepSeek来袭!低代码+AI竟让程序员摸鱼接私单月入5W!
工业甲酰苯胺
低代码人工智能
目录一、引言:开启低代码+AI新时代二、DeepSeek与低代码、AI的关联(一)DeepSeek简介(二)低代码开发概述(三)AI赋能低代码三、低代码+AI开启私单赚钱大门(一)成功案例剖析(二)私单项目类型(三)赚钱模式解析四、实战:利用DeepSeek接私单(一)工具准备与环境搭建(二)需求分析与项目规划(三)低代码开发实战(四)AI技术融合应用(五)项目测试与交付五、挑战与应对策略(一)技
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- Mysql-经典实战案例(10):如何用PT-Archiver完成大表的自动归档
从不删库的DBA
Mysql经典实战案例mysql数据库
真实痛点:电商订单表存储优化场景现状分析某电商平台订单表(order_info)每月新增500万条记录主库:高频读写,SSD存储(空间告急)历史库:HDD存储,只读查询优化目标✅自动迁移7天前的订单到历史库✅每周六23:30执行,不影响业务高峰✅确保数据一致性第一章:前期准备:沙盒实验室搭建1.1实验环境架构生产库:10.33.112.22历史库:10.30.76.41.2环境初始化(双节点执行)
- 什么是巨量本地推?
矩阵+本地推+数字人
mongodb深度学习人工智能学习方法职场和发展创业创新交互
本地推(本地化推广)作为针对特定区域客户的营销策略,对商家而言既是提升竞争力的利器,也是适应消费趋势的必然选择。以下从作用、必要性及未来趋势三方面展开分析:一、本地推的核心作用1.精准触达目标客户基于地理位置(LBS)定向推送广告,覆盖周边3-5公里内的潜在消费者,尤其适合餐饮、零售、教育等依赖线下流量的行业。案例:咖啡店通过本地推发放“附近用户专属折扣券”,直接刺激到店消费。2.提升品牌曝光与信
- MySQL性能优化实战笔记 - 通俗易懂版
泥潭硬拔
mysql性能优化笔记
1.存储引擎选择-到底选哪个?InnoDBvsMyISAM通俗对比想象你开了一家银行:InnoDB就像是有保险柜的银行支持事务:比如转账,要么都成功,要么都失败行级锁:小明在存钱时,小红还能同时取钱缺点:需要更多内存和CPUMyISAM就像是简易储物柜不支持事务:操作简单直接表级锁:一个人在用时,其他人要等待优点:读取速度快,占用资源少2.实战案例:常见性能问题及解决方案案例1:查询特别慢--糟糕
- ALO蚁狮优化算法:从背景到实战的全面解析
der丸子吱吱吱
智能优化算法ALO算法
目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
- Scrum实施情况调查之案例分析
zhijie435
项目管理thoughtworks敏捷项目管理敏捷开发工作框架
导读:社区Agile主题敏捷实施,企业级敏捷标签Scrum作者李剑,在InfoQ中文站上发表了一篇"Scrum在中国——企业实施情况调查实录"。这份调查实录,分别调查了五个实施SCRUM的公司,其中三家公司实施成功,二家公司失败。我建议所有准备或者正在实施SCRUM的人们都能来读一下。在此,我们会对这篇文章中的案例分类进行分析、诊断。并探讨什么是敏捷开发方法、什么是SCRUM、使用敏捷方法需要什么
- 第三十篇 维度建模:从理论到落地的企业级实践
随缘而动,随遇而安
数据库sql数据仓库大数据数据库架构
目录一、维度建模核心理论体系1.1Kimball方法论四大支柱1.2关键概念对比矩阵二、四步建模法全流程解析2.1选择业务过程(以电商为例)2.2声明原子粒度(订单案例)2.3维度设计规范时间维度(含财年逻辑)SCDType2完整实现(Hudi)2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战:电商用户分析3.1业务矩阵分析3.2模型实现代码四、高级建模技巧4.1多星型模式关联4.2大数据场景优化五、性能
- 模型上下文协议 (MCP)是什么?Model Context Protocol 需要你了解一下
同学小张
学习AIGCAI-nativeagigpt开源协议
大家好,我是同学小张,+v:jasper_8017一起交流,持续学习AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,订阅我的大模型专栏,共同学习和进步。在人工智能领域,ModelContextProtocol(MCP)正逐渐成为连接AI模型与各类数据源及工具的重要标准。MCP究竟为何物?它又将如何改变AI应用的开发与使用?文章目录0.概念1.MCP的总体架构2.为何使用MCP?3.我的理解4
- 领域驱动设计(DDD)与MVC架构:理念对比与架构选择
以恒1
mvc架构
领域驱动设计(DDD)与MVC架构:理念对比与架构选择一、架构之争的本质:业务复杂度驱动技术演进在软件开发领域,没有银弹式的完美架构,只有适合当前业务场景的合理选择。MVC与DDD的区别本质上是业务复杂度与架构响应能力的匹配问题。让我们通过一个真实案例展开思考:案例背景某金融科技公司初期采用MVC架构开发支付系统,随着业务扩展,新增跨境支付、分账系统、风控规则等功能后,代码库逐渐演变成"大泥球"架
- 第二十九篇 数据仓库与商务智能:技术演进与前沿趋势深度解析
随缘而动,随遇而安
数据库数据仓库大数据数据库架构数据库开发
声明:文章内容仅供参考,需仔细甄别。文中技术名称属相关方商标,仅作技术描述;代码示例为交流学习用途,部分参考开源文档(Apache2.0/GPLv3);案例数据已脱敏,技术推荐保持中立;法规解读仅供参考,请以《网络安全法》《数据安全法》官方解释为准。目录一、核心差异:技术定位与实现路径1.1核心能力矩阵二、协同关系:现代数据供应链的双引擎2.1数据价值链协同2.2典型技术栈集成三、前沿技术动态(2
- 使用Nginx实现后端负载均衡
海上彼尚
node.jsnginx负载均衡运维node.js
目录引言一、负载均衡的核心作用二、基础配置三步曲1.定义后端服务器组(upstream)2.配置代理转发规则3.重载配置生效三、六大负载均衡算法详解四、高级配置技巧1.健康检查机制2.会话保持方案3.SSL终止优化五、实战场景配置案例案例1:WebSocket负载均衡案例2:多级地域分发案例3:连接池优化六、最佳实践与陷阱规避结语引言在现代高并发场景下,单一服务器难以支撑海量请求的处理。Nginx
- API item_get 在电商平台的核心作用以及如何测试
index_all
数据供应商京东apijava大数据开发语言
在电商行业蓬勃发展的今天,跨平台运营已成为众多商家的必然选择。然而,随之而来的数据孤岛问题却成为了制约电商企业进一步发展的瓶颈。为了解决这一问题,电商大数据平台应运而生,而item_getAPI作为获取商品详情的关键接口,在其中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨item_getAPI在跨平台电商数据整合中的应用与优势,为电商企业在数据驱动的道路上提供有力支持。一、跨平台电商数据整合的挑战在跨平台
- 8、Python 字符串处理与正则表达式实战指南
wolf犭良
pythonpython正则表达式
Python字符串处理与正则表达式实战指南文章概述本文深入探讨Python字符串处理核心方法与正则表达式实战技巧,涵盖字符串编码转换、分割替换、正则表达式语法精髓,并通过日志解析、数据清洗等真实场景案例展示高阶应用。最后提供10道阶梯式练习题(附完整答案代码),助你从基础到进阶全面掌握文本处理技能。一、字符串处理核心三剑客1.1编码转换(encode/decode)text="中文文本"utf8_
- 【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架:忘掉 RAG,未来是 RAG-Fusion
同学小张
大模型人工智能笔记chatgptagiembeddingRAGprompt
大家好,我是同学小张,+v:jasper_8017一起交流,持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识和AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。RAG目前很火,但是也有一些不足的地方。有不足就有改进方法。本文我们来看一个方法:RAG-Fusion,理解其原理,并看一下其实现源码。文章目录0.RAG的不足1.RAG-Fusion原理概述2.步骤拆解与代码示例2.1
- Ceph数据恢复方案–分布式文件系统删除数据的恢复
San结构数据恢复
数据恢复相关ceph
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文章目录前言一、Ceph的三种存储结构二、Ceph中删除数据的恢复提取1.本次案例情况简介:2.数据分析:2.1:BlueStore架构2.2分布式存储中元数据概述2.3提取元数据2.3.2:获取meta_data2.3.4.元数据整理2.3.5.计算数据地址3.数据恢复提取总结前言什么是分布式文件系统分布式文件系统(Distribu
- 141.HarmonyOS NEXT系列教程之3D立方体旋转轮播案例讲解之IDataSource接口实现
harmonyos-next
温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT系列教程之3D立方体旋转轮播案例讲解之IDataSource接口实现效果演示1.IDataSource接口概述1.1接口作用IDataSource接口定义了数据源的标准接口,提供了:数据访问方法数据操作方法监听器管理方法1.2接口实现e
- 并查集:从连通性检测到动态合并的算法艺术
六七_Shmily
数据结构与算法分析算法
并查集:从连通性检测到动态合并的算法艺术(C++实现)一、并查集:算法世界的隐形支柱在算法竞赛和工程实践中,并查集(DisjointSetUnion,DSU)是解决动态连通性问题的终极武器。它能在近乎常数时间内完成集合的合并与查询操作,广泛应用于社交网络、图像处理、编译器优化等领域。本文将深入剖析并查集的核心原理,并通过实战案例揭示其精妙之处。二、并查集的三重核心1.数据结构设计classDSU{
- Spring Boot整合SSE实现消息推送:跨域问题解决与前后端联调实战
Cloud_.
springboot后端java
摘要本文记录了一次完整的SpringBoot整合Server-SentEvents(SSE)实现实时消息推送的开发过程,重点分析前后端联调时遇到的跨域问题及解决方案。通过@CrossOrigin注解的实际应用案例,帮助开发者快速定位和解决类似问题。一、项目背景与需求开发一个实时订单推送系统,需要实现:司机端与服务端的持久化连接订单信息实时推送客户端主动关闭连接二、技术方案设计2.1技术选型技术组件
- S-function模块案例详解(MATLAB程序)
常岱昶Salena
S-function模块案例详解(MATLAB程序)【下载地址】S-function模块案例详解MATLAB程序S-function模块案例详解(MATLAB程序)本仓库提供了一个详细的S-function模块案例,主要内容为编写的蹦极系统的S-function案例详解项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/a6c52本仓库提供了一个详细的S-fu
- Ai时代初期,人类文明的多纬度演进方向分析
Ai度
人工智能
在AI时代初期,文明的演进呈现出多维度、跨领域的突破性特征,结合最新研究进展与实践案例,其深层变革可进一步细化为以下六大维度:一、技术平权与生产要素重构AI技术通过算力跃迁与认知革命重构生产要素。例如,华为昇腾芯片使县域政务系统获得省级决策能力,特斯拉工厂的机械臂实现0.8秒完成车身焊接,而量子-经典混合算法将药物分子模拟效率提升1200倍。这种技术平权运动正推动全球劳动生产率提升30%,同时催生
- 【Python进阶】Python字典添加元素的两种方法。{附带源码+案例}
「已注销」
python开发语言
引言在Python中,字典(Dictionary)是一种可变的容器模型,且可存储任意类型对象。字典的每个元素都是一个键值对(key-valuepair),其中键(key)必须是唯一的,而值(value)则不必。向字典中添加元素可以通过几种方式实现,但最常用的是通过直接赋值或使用update()方法。直接赋值这是向字典中添加元素最简单直接的方法。如果键已存在,则更新其对应的值;如果键不存在,则添加新
- python爬虫之scrapy框架入门,万字教学,从零开始到实战演练,超详细!!!(21)
盲敲代码的阿豪
python之爬虫系统教学python爬虫scrapy
文章目录前言1、scrapy的概念和流程1.1学习目标1.2scrapy的概念1.3scrapy框架的作用1.4scrapy的工作流程1.5总结2、scrapy的入门使用2.1学习目标2.2安装scrapy框架2.3scrapy项目开发流程2.4创建项目2.5创建爬虫文件2.6scrapy项目文件说明2.7案例演示2.8实战案例(抓取链家租房信息,存入本地)2.8.1修改items.py文件,在这
- 基于Wasm的边缘计算Pandas:突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰
Eqwaak00
Pandas人工智能wasm边缘计算pandas架构深度学习
引言:边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天,传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。本文将揭示如何通过WebAssembly(Wasm)+Pandas的技术组合,在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析,并通过智慧工厂设备预测性维护案例,展示从理论到工程的全链路实现。一、技术架构设计1.1边缘计算范式演进mermaid:gra
- 多家车企接入DeepSeek,AI汽车战争爆发,谁站上风口,谁会下牌桌?
高工智能汽车
人工智能汽车
日前,多家车企宣布接入DeepSeek。在吉利汽车、岚图汽车率先宣布后,东风汽车、零跑汽车、奇瑞、上汽集团、长城几家车企也紧随其后。其中东风汽车宣布旗下自主品牌已完成DeepSeek全系列大语言模型接入工作,并将于近期陆续搭载应用于包括东风岚图、东风猛士、东风奕派、东风风神、东风纳米在内的东风自主品牌车型。其中岚图品牌方面,岚图知音将成为汽车行业首个融合DeepSeek的量产车型,全新岚图梦想家也
- 【尚硅谷】鸿蒙应用开发 - 带源码课件
6v6-博客
harmonyos华为
【尚硅谷】鸿蒙应用开发-带源码课件课程描述本教程精心设计了一款精致而小巧的实战应用,贯穿整个学习过程,真正做到理论与实践相结合。课程内容从基础到高级,层层递进,全面覆盖鸿蒙应用开发的所有必备技能。通过图解抽象知识、丰富的案例和清晰的讲解,帮助学习者快速掌握鸿蒙应用开发的核心技术。课程亮点实战驱动:以实际应用案例为主线,贯穿整个学习过程,让学习更贴近实际开发需求。内容全面:从基础概念到高级技能,系统
- 需求分析与问题定义原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
需求分析与问题定义原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在软件工程领域,需求分析与问题定义是至关重要的环节。它们决定了软件项目的成功与否,直接影响着软件的质量、成本和交付时间。随着软件项目的复杂性和规模日益增加,对需求分析与问题定义的要求也越来越高。本文将深入探讨需求分析与问题定义的原理,并
- 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。
2) wrap_conte
- 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