- DAY 43 复习日
yizhimie37
python训练营打卡笔记深度学习
@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710第一步:寻找并准备图像数据集在Kaggle等平台上,你可以找到大量用于图像分类任务的数据集,例如英特尔图像分类数据集(IntelImageClassification)或手写数字识别数据集(DigitRecognizer)。对于初学者,一个更便捷的选择是使用像TensorFlow或PyTorch这样深度学习框架内
- k230使用摄像头
专一的咸鱼哥
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k230使用摄像头一.摄像头基础知识1.图像传感器2.分辨率和帧率3.焦距和视场角4.像素格式5.镜像和翻转6.曝光和白平衡二.Sensor模块1.reset2.set_framesize3.set_pixformat4.set_hmirror5.set_vflip6.run7.stop8.snapshot三.Display模块1.初始化init1.1.type1.2.LAYER1.3.flag2
- 在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置
东北豆子哥
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文章目录在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置一、基本GPU加速使用1.检查GPU可用性2.将数据传输到GPU3.执行GPU计算二、多GPU配置与使用1.选择特定GPU设备2.并行计算工具箱中的多GPU支持3.数据并行处理(适用于深度学习)三、高级技巧1.异步计算2.优化GPU内存使用3.使用GPU加速函数四、注意事项在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置MATLAB提供了强大
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神经网络
一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架,主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型,并提供高级Python接口(类似于keras、pytorch等)。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器,用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
- 【PyTorch】分布式训练报错记录-ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1)
XuecWu3
pytorch分布式人工智能深度学习
最近,我在服务器上起基于PyTorch分布式框架的预训练实验,起初实验都在顺利进行,但是当我们把模型的深度与宽度调大之后,模型在训练几代之后便会出现如下的报错:WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sendingprocess41495closingsignalSIGTERMWARNING:torch.distributed.e
- 终端里的AI黑魔法:OpenCode深度体验与架构揭秘
许泽宇的技术分享
人工智能AICode
“你以为AI只能在网页上点点鼠标?不,真正的极客,AI要在终端里飞!”各位码农、终端党、AI爱好者们,今天我要带你们走进一个神秘的世界——OpenCode。这是一个让AI在你终端里“蹦迪”的神器。你还在用ChatGPT网页版复制粘贴代码?你还在羡慕ClaudeCode的智能补全?醒醒吧,OpenCode已经把AI搬进了终端,开源、可扩展、还不挑AI模型,关键是——它真的很酷!一、什么是OpenCo
- Linux configfs机制
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1、在使用intelSOC过程中,驱动的DTS需要在内核启动以后把FPGAcoreload以后加载PL侧设备的DTS,此时使用的是Linux的dts的overlay机制,该机制本质是使用Linux的configfs机制,在此分析。2、Linux内核驱动中使用的设备树作为驱动match的方法,在内核初始化时候会对dts解析,然后生成一个个的devicenode,根据node中的compatile与d
- 分布式系统ID生成方案深度解析:雪花算法 vs UUID vs 其他主流方案
可曾去过倒悬山
算法后端
分布式系统ID生成方案深度解析:雪花算法vsUUIDvs其他主流方案在分布式系统中,如何高效生成全局唯一ID是一个关键挑战。本文将深入剖析雪花算法、UUID及多种主流ID生成方案,帮助开发者根据业务场景选择最佳方案。一、为什么需要分布式ID?在分布式系统中,传统数据库自增ID存在明显瓶颈:单点故障:依赖单数据库实例扩展困难:分库分表时ID冲突安全风险:连续ID暴露业务量性能瓶颈:高并发下成为系统瓶
- Netty堆内存字节缓冲区深度解析
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Nettyjava后端nio开发语言算法
UnpooledHeapByteBufUnpooledHeapByteBuf是Netty中基于堆内存(JVM堆)的非池化字节缓冲区实现。它直接使用Java的byte[]数组作为底层存储,适用于常规的JVM堆内存分配场景。核心特点如下:非池化设计:每次分配都会创建新的字节数组,不涉及对象复用。堆内存存储:数据存储在JVM堆上,受GC管理。引用计数:继承AbstractReferenceCounted
- Android 跨进程通信(IPC)深度技术总结
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1.概述Android系统基于Linux内核,采用多进程架构设计。每个Android应用默认运行在独立的进程中,拥有独立的虚拟机实例和内存空间。进程间的内存隔离机制保证了系统的稳定性和安全性,但同时也带来了进程间通信的挑战。1.1为什么需要跨进程通信系统架构需求:Android系统服务(如ActivityManagerService、WindowManagerService)运行在system_s
- 机器学习模型监控警报系统设计:Prometheus+Evidently 实战教程
大熊计算机
机器学习prometheus人工智能
1.系统架构设计:从数据采集到智能告警(1)监控系统核心组件交互图预测请求监控指标告警规则通知渠道预测结果质量报告时序数据模型服务PrometheusExporterPrometheusServerAlertmanager邮件/Slack/WebhookEvidently服务可视化仪表盘图解:系统采用双引擎架构,Prometheus负责基础监控指标采集与告警触发,Evidently执行深度模型分析
- 鸿蒙关系型数据库实战:高效数据存储与管理
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在鸿蒙应用开发中,关系型数据库(RDB)是结构化数据存储的核心方案。通过深度实践,其基于SQLite的轻量级实现不仅性能出色,更提供了强大的事务支持和类型安全。以下是关键经验总结:三大核心优势:SQL兼容:完整支持SQL92标准语法线程安全:内置多线程读写锁机制加密存储:支持AES-256加密敏感数据关系型数据库实战封装及使用:在Utils目录下新建一个RdbUtils文件//./src/main
- 和李沐老师学深度学习--2.数据操作部分代码实现(学习笔记)
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1.核心概念对比1.1工厂方法模式(FactoryMethod)工厂方法模式定义一个创建对象的接口,但让子类决定实例化哪一个类。工厂方法使一个类的实例化延迟到其子类。关键结论:工厂方法是"单个产品等级结构"的创建解决方案,通过子类化实现具体创建逻辑1.2抽象工厂模式(AbstractFactory)抽象工厂模式提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。关键结论:抽象工厂是
- DeLorean联手Sui网络推出最新区块链订车,XBIT平台xaut今日价格行情飙升引热议
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币界网6月24日讯,全球豪华汽车领域迎来颠覆性变革!DeLorean汽车公司今日宣布,基于SuiNetwork打造的全球首个区块链汽车预订市场正式上线,用户可通过加密货币直接预订其旗舰电动跑车Alpha5,并在等待交付期间通过质押资产赚取收益。这一创新模式不仅解决了传统汽车预订的退款难、周期长等痛点,更将区块链技术的透明性与金融属性深度融合。受此消息刺激,去中心化交易所XBIT平台上的黄金稳定币x
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嵌入式系统FPGA设计资源一、供应商https://www.altera.com-AlteraFPGA供应商网站https://www.altera.com/events/northamerica/intel-soc-fpga-developer-forum/overview.html-SoC开发人员论坛https://www.altera.com/content/dam/altera-www/g
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MySQL之MVCC实现原理深度解析一、MVCC基础:为什么需要多版本控制?1.1并发访问的痛点1.2MVCC的核心目标二、MVCC核心组件:构建多版本世界的基石2.1隐藏字段:数据版本的"身份证"2.2Undo日志:版本回溯的"时间机器"2.2.1Undo日志类型2.2.2Undo日志的生命周期2.3版本链:数据演变的"历史轨迹"2.4ReadView:版本可见性的"过滤器"三、MVCC核心逻辑
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GORM深度解析:模型定义与数据库迁移最佳实践关键词:GORM、模型定义、数据库迁移、最佳实践、Go语言摘要:本文深入探讨了GORM这一强大的Go语言ORM库,详细介绍了模型定义的方法和技巧,以及数据库迁移的最佳实践。通过通俗易懂的语言和丰富的实例,帮助读者理解GORM的核心概念,掌握如何利用GORM高效地进行数据库操作。背景介绍目的和范围在Go语言开发中,与数据库进行交互是一项常见的任务。GOR
- 创客匠人:AI重构知识IP定位与变现效率新范式
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知识付费行业深度变革的当下,创始人IP打造与知识变现的效率瓶颈日益凸显。定位模糊、流量获取成本高、内容生产低效等问题,成为阻碍IP发展的核心痛点。而行业先行者通过AI技术的深度应用,正为知识IP构建全新的发展范式,其中尤以率先布局AI技术体系的机构表现突出。AI驱动定位革新:从“试错探索”到“精准锚定”传统IP定位往往依赖经验试错,耗时数周甚至数月仍难以明确方向。而借助AI定位智能体,知识创作者可
- Unity引擎开发:VR控制器开发_(3).Unity中的VR控制器交互设计
Unity中的VR控制器交互设计在前一节中,我们探讨了如何在Unity中设置和配置VR环境。现在,我们将深入探讨VR控制器的交互设计,这是实现沉浸式VR体验的关键部分。通过本节的学习,你将了解如何在Unity中设置和使用VR控制器,实现基本的交互功能,并优化用户体验。1.VR控制器的类型和功能在虚拟现实(VR)开发中,控制器是用户与虚拟环境进行交互的主要工具。常见的VR控制器有OculusTouc
- Redis ZSet 数据结构深度解析:原理、实现与实战全揭密!
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一、前言:为什么要学习ZSet?在Redis的五大基础数据类型中,ZSet(SortedSet,有序集合)是一种非常强大而灵活的数据结构,广泛应用于排行榜、延时队列、权重排名等场景。如果说String是Redis的“最小原子”,那么ZSet就是Redis的“重量级选手”——不仅能存数据,还能排序查询,这正是它的魅力所在!二、ZSet是什么?和Set有啥区别?ZSet=Set+Score+排序!特性
- 相机的光圈
enginexpert
数码相机
光圈(Aperture)是镜头中一个控制光线进入相机的开口,它在摄影中起着至关重要的作用。光圈的大小决定了进入相机传感器的光线数量,并影响曝光、景深、以及拍摄效果。光圈参数通常用f/值(光圈值)来表示,常见的参数包括f/1.4,f/2.8,f/5.6,f/22等。以下是光圈的几个主要方面的详细解释:1.光圈值(f/值)光圈值(f/值)是衡量光圈大小的标准。光圈的f值是焦距与光圈直径的比值。较低的f
- 深入剖析 CVE-2021-3560 与 CVE-2021-4034:原理、区别与联系
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安全web安全
CVE-2021-3560和CVE-2021-4034是2021年曝光的两个Linux本地权限提升漏洞,均涉及Polkit组件。由于它们影响广泛且利用门槛较低,迅速引起安全社区关注。本文将深入分析这两个漏洞的技术原理、影响范围、区别与联系,并结合实际案例,提供缓解措施及安全建议。1.CVE-2021-3560:Polkit认证绕过漏洞1.1漏洞原理CVE-2021-3560是一个认证绕过漏洞,源于
- 小米YU7智能座舱的技术栈推演分析
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小米YU7的智能座舱以“人车家全生态”战略为核心,深度融合小米在消费电子领域的优势与汽车智能化需求,构建了从硬件到软件、从交互到生态的完整技术体系。技术栈解析如下:一、硬件架构:高性能芯片与多屏交互旗舰级芯片组合高通骁龙8Gen3座舱SoC:采用4nm工艺,支持1.35秒极速启动应用、15分钟整车OTA升级,提供流畅的车机交互体验。英伟达DRIVEAGXThor平台:算力达700TOPS,基于Bl
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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
- Densenet模型花卉图像分类
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- 基于AFM注意因子分解机的推荐算法
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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
- SD-WAN 是否支持固定 IP?深度解析企业网络架构中的关键问题
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近年来,随着企业数字化转型的深化,SD-WAN(软件定义广域网)因其灵活性、高效性和成本优化而备受关注。许多企业在部署SD-WAN时,会产生这样一个疑问:**SD-WAN是否提供固定IP?能否满足对固定IP的需求?**本文将从技术原理、应用场景和具体实现等角度深入探讨这个问题,帮助企业在网络架构设计中做出明智选择。##一、SD-WAN的技术背景与架构SD-WAN是一种基于软件定义网络(SDN)技术
- 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)
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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
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.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
- 算法复杂度
Wuaner
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Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/