- Prometheus+Grafana监控平台搭建_grafana专业监控项
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prometheusgrafana
Prometheus提供多种类型的Exporter用于采集各种不同服务的运行状态。目前支持的有数据库、硬件、消息中间件、存储系统、HTTP服务器、JMX等。·alertmanager警告管理器,用来进行报警。·其他辅助性工具Prometheus系统架构图:它的服务过程是这样的Prometheusdaemon负责定时去目标上抓取metrics(指标)数据,每个抓取目标需要暴露一个http服务的接口给
- 嵌入式硬件篇---龙芯UART通信
Ronin-Lotus
嵌入式硬件篇上位机知识篇程序代码篇嵌入式硬件cUART龙芯2k1000pwm
文章目录前言一、代码结构解析1.头文件部分作用2.宏定义与全局变量龙芯特性3.主函数流程关键点4.UART发送函数龙芯实现5.串口配置函数(set_port)龙芯注意事项6.GPIO控制函数龙芯GPIO特性7.PWM控制函数龙芯PWM实现二、龙芯UART深度解析1.硬件架构控制器类型时钟源寄存器映射2.关键寄存器3.驱动配置内核配置设备树配置4.波特率计算公式示例三、代码优化建议错误处理增强非阻塞
- 力扣--数组6.Z字形变换
gotoc丶
leetcode算法c++c语言数据结构
思路分析处理特殊情况:如果numRows为1,那么字符排列与原字符串相同,无需进行转换,直接返回原字符串。定义和初始化变量:n:字符串长度。k:一个完整的“V”字形周期长度,计算公式为2*numRows-2。a:一个包含numRows个字符串的向量,用于存储每一行的字符。遍历字符串并填充每行字符:遍历字符串中的每个字符,通过计算确定字符属于哪一行,然后将该字符添加到对应的行。行的计算方式为min(
- 新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数
嘉羽很烦
机器学习均值算法算法
新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5],均值为(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3中位数将数据
- 模型可解释性:基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
燃灯工作室
Aipytorchtensorflow人工智能
一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
- Cohen‘s Kappa 系数(κ系数)
大霸王龙
系统分析业务深度学习分类系统架构人工智能
Cohen’sKappa系数(κ系数)是一种用于评估两个标注者(或分类器)之间一致性的统计指标,适用于分类任务。它考虑了随机一致性的影响,提供比简单的准确率(Accuracy)更可靠的评估方式。1.计算公式Cohen’sKappa计算方式如下:[\kappa=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}]其中:(p_o)(ObservedAgreement):观察到的一致性,即两个标注者给出相同标签
- 准确率(Precision)和召回率(Recall)
asdfg1258963
目标检测_ai机器学习算法人工智能
准确率(Precision)定义:准确率是指在模型预测为正的样本中,真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。计算公式:Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中:TP(TruePositive):真正例,模型正确预测为正的样本数。FP(FalseP
- 基于IMX6ULL的安防监控项目
暗夜之眼007
linux
项目功能介绍该项目是基于NXP的IMX6ULL的安防监控项目。应用http微服务器boa实现网页展示监控信息;利用ov5640摄像头模块采集图像信息,并移植mjpg-streamer库实现在远端网页可以查看实时监控图像;利用cgi与html交互实现控制命令的下发和监控数据上传,用户可以在网页端控制硬件,比如LED灯,蜂鸣器等,同时可以在网页端直观查看ICM20608获取的加速度、角速度和温度数据。
- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- centos8.3部署Zabbix5.4及agent安装
IT大力水手
zabbixgrafanazabbix5.4grafanaagent安装
一、安装步骤1.安装zabbix2.系统环境CentOS-8.3.2011-x86_64-minimal.iso3sed-i's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/'/etc/selinux/config#关闭SELINUX4systemctldisable--nowfirewalld#关闭防火墙5reboot#重启机器6#安装zabbix5.4rpm源rpm-
- <RTL设计的艺术> DDR带宽计算公式
积小流哥
RTL设计的艺术芯片verilogfpga
目录一、问题背景二、计算公式三、公式解释四、举例说明五、总结一、问题背景给出一个DDR访问latency,以及主频等信息,怎么计算用户可以拿到的带宽?二、计算公式Bandwidth=Outstanding*(TransSize*Bus_Frequence)/Latency三、公式解释Bandwidth:带宽(单位:MBps)TransSize=BurstLength*BurstSize(单位:By
- 构建高可用性、高性能和可扩展的Zabbix Server架构
运维
简介本教程讲解了一下如何设计构建一个高性能、高可靠、高扩展的Zabbix监控集群。架构图架构图PDF下载:https://songxwn.com/file/Zabbix\_HA.pdfPigsty时序数据库集群ZabbixServer和Grafana的数据都是存放在数据库的,而Zabbix性能很大程度取决于数据库。所以要搭建数据库集群,提供性能和冗余性。(数据库最好使用SSD,最好是NVMESSD
- Grafana 对接 Zabbix 数据源API错误
运维
介绍主要报错为Invalidparams.Invalidparameter"/":unexpectedparameter"user".主要原因为Zabbix6.4.0以上的版本更新了API,导致Grafana的数据源插件不兼容。解决方案更新到最新的Grafana和grafana-zabbix插件即可。(大于4.2.10)grafana-clipluginsupgrade-all参考:https:/
- 带宽计算公式
Hug Freedom.
单片机fpga开发嵌入式硬件
带宽=时钟频率*数据位宽带宽的定义就是单位时间(每秒)内传输的数据量假设我们有一个数据传输系统,其时钟频率为f(单位:Hz),这意味着每秒钟会有f个时钟周期。数据位宽为n(单位:bit),即在每个时钟周期内,可以传输n位的数据。那么在一秒钟内,由于有f个时钟周期,每个周期传输n位数据,所以总共传输的数据量就是f×n位。例如,一个系统的时钟频率为100MHz(即100×106Hz),数据位宽为32位
- Zabbix启动后访问报错502 Bad Gateway
奔跑吧邓邓子
常见问题解答(FAQ)gatewaynginxzabbix
提示:“奔跑吧邓邓子”的常见问题专栏聚焦于各类技术领域常见问题的解答。涵盖操作系统(如CentOS、Linux等)、开发工具(如AndroidStudio)、服务器软件(如Zabbix、JumpServer、RocketMQ等)以及远程桌面、代码克隆等多种场景。针对如远程桌面无法复制粘贴、Kubernetes报错、自启动报错、各类软件安装报错、内存占用问题、网络连接问题等提供了详细的问题描述与有效
- 简记_ MCU管脚的防静电处理
土豆19891021
EMC嵌入式硬件
一、分析(一)接口处的信号要先过ESD/TVS管,然后拉到被保护器件;建个ESD电路发生器的模型,代入到我们的电路中去分析:继电器实现这两个“开关”,并且还会感应出一些额外的RLC寄生。ESD的频谱是宽带的(指的是各种频率分量都有),频率范围大概是几十MHz到500MHz,ESD波形具有0.7~1ns的上升沿,通过上升沿跟最大带宽的计算公式0.35/tr,可得最大带宽约为:0.35/0.7ns=0
- 【更新至2024年】1978-2024年全国GDP平减指数、实际GDP测算数据(可任意调整基期)
m0_71334485
数据#全国GDP平减指数实际GDP
1978-2024年全国GDP平减指数、实际GDP测算数据(可任意调整基期)1、时间:1978-2024年2、来源:国家统计局、统计年鉴3、指标:名义GDP、实际GDP、国内生产总值指数、GDP平减指数4、数据内含原始数据计算公式代码,可以给定基期,自动计算平减指数和实际GDP。可根据需要任意调整基期5、计算说明:GDP平减指数=名义GDP/实际GDP。6、范围:全国层面7、指标解释:GDP平减指
- QT/C++获取电脑CPU实时占用率
云开发者联盟
qtc++单片机
在计算CPU的占用率时,我们首先了解一下CPU使用率的计算方式,无论是单个进程cpu占用率还是系统整个cpu使用率,都是一样的计算公式:1、cpu使用率=运行时间/间隔时间2、运行时间=内核时间+用户时间-空闲时间3、间隔时间=内核时间+用户时间因此,根据上述公式的原理,在计算CPU使用率时需要阻塞/等待线程若干时间。由于需要阻塞线程,所以计算CPU使用率的函数是绝对不能写在主线程里的,因此另开一
- BMI值(Body Mass Index,简称BMI),是指身高体重指数,是国际上常用的衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准,BMI的计算公式是:体重指数(BMI)=体重(kg)÷身高2(m)。
liuyang___
c语言积累微信小程序小程序javascript
#includevoidisFit(){intkg;doubleBMI,m;printf("请输入体重:");scanf("%d",&kg);printf("请输入身高:");scanf("%lf",&m);BMI=kg/(m*m);if(BMI24){printf("超重");}}intmain(){isFit();}
- 8.6 “6.7GB→3.9GB!“Facebook OPT模型4-bit量化实战:显存狂降85%教程
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力语言模型人工智能gpt
6.7GB→3.9GB!FacebookOPT模型4-bit量化实战:显存狂降85%教程实战FacebookOPT模型量化模型量化原理与技术选型在模型量化实战前,我们需要理解OPT模型的显存占用特点。以OPT-6.7B模型为例,其参数量为6.7B,每个参数默认使用FP32(4字节)存储时,显存占用计算公式为:显存占用=参数量×数据类型字节数=6.7B×4B=26.8GB当前主流的量化技术路线对比如
- 总体方差和样本方差
然后就去远行吧
疑难杂症
在统计描述中,方差用来计算每一个变量*(观察值)与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零,离均差平方和受样本含量的影响,统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式:σ2=∑(X−μ)2N\sigma^2=\frac{\sum(X-\mu)^2}{N}σ2=N∑(X−μ)2公式中σ2\sigma^2σ2为总体方差,XXX为变量,μ\muμ为总体均值,NNN为总体例数。在实
- c程序设计-3.1(求我国国民生产总值与现在相比增长多少百分比)
小年客
c语言算法开发语言数据结构
假如我国国民生产总值的年增长率为7%,计算10年后我国国民生产总值与现在相比增长多少百分比:*运行结果:1.967152*计算公式:p=(1+r)^n*r为年增长率,n为年数,p为与现在相比的倍数#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include//要用到平方:pow()所要引用#includeintmain(){floatr,n,p;printf("请输入现在我国国民生
- python量化数据8:计算东方财富KDJ指标数值金叉死叉
ETF股债基指标
python开发语言
一、KDJ计算公式K:SMA(RSV,5,1);D:SMA(K,M1,1);J:3*K-2*D;defKDJ(CLOSE,HIGH,LOW,N=9,M1=3,M2=3):'''超卖超买类RSV赋值:(收盘价-N日内最低价的最低值)/(N日内最高价的最高值-N日内最低价的最低值)*100输出K:RSV的M1日[1日权重]移动平均输出D:K的M2日[1日权重]移动平均输出J:3*K-2*D'''RSV
- 部署Nagios Core服務器安裝好了部署了aapenal 作為網頁服務器設定了防火墻可視化的軟件來每日監測服務器的狀況.
蠟筆小新工程師
intellij-idea
Nagios-一款成熟的網絡監控工具,可以監控服務器的運行狀況和性能。Zabbix-一個開源的監控解決方案,提供實時監控和告警功能。Datadog-一個強大的監控和分析平台,適用於現代IT環境。Cacti-一個基於LAMP的應用,可以繪製各類數據的圖形。Icinga-一個從Nagios分支出來的監控工具,提供分佈式監控和多線程框架。NeDi-一個LAMP下載NagiosCore:你可以從Nagio
- 机器学习|决策树|Gini指数和熵的区别|简单示例
漂亮_大男孩
机器学习决策树人工智能
如是我闻:在决策树模型中,Gini指数和熵(Entropy)是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏,以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义,然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中,它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低,数据的纯度越高。其计算公式为:Gini=1−∑i=1npi2Gi
- 完整集合经验模态分解(CEEMD)详解
DuHz
人工智能算法机器学习信号处理信息与通信
完整集合经验模态分解(CEEMD)详解目录前言从EMD到EEMD再到CEEMDEMD(经验模态分解)回顾EEMD(集合经验模态分解)的改进与不足CEEMD(完整集合经验模态分解)的原理噪声对(noisepairs)与对称性CEEMD的核心数学表达式与EEMD的主要区别CEEMD算法流程与公式CEEMD分解过程中的详细推导正负噪声加法及EMD展开IMF的最终计算公式残差的平均处理CEEMD的优点与局
- 期权帮|股指期货入门知识:什么是股指期货基差?什么是股指期货价差?
qiquandongkh
区块链大数据金融
锦鲤三三每日分享期权知识,帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯!股指期货入门知识:什么是股指期货基差?什么是股指期货价差?股指期货的基差与价差是两个重要的价格关系指标,它们反映了现货市场与期货市场以及不同期货合约之间的价格差异和预期变化。一、股指期货基差股指期货基差是指某一特定时间点的现货指数价格与股指期货合约价格之间的差值。计算公式为:基差=标的指数价格-期货价格。例如:若现货指数为500
- python读取word文档结构图_python根据文章标题内容自动生成摘分享的实例
weixin_39997664
如何用Python玩转TF-IDF之寻找相似文章并生成摘要应用1:关键词自动生成核心思想是对于某个文档中的某个词,计算其在这个文档中的标准化TF值,然后计算这个词在整个语料库中的标准化IDF值。在这里,标准化是说对原始的计算公式进行了一些变换以取得更好的衡量效果,并避免某些极端情况的出现。python从一个文件按文章标题把对应内容存为另外一问题如标题,例如有文件“A.txt”里面内容如上图,需按三
- 期权帮|看跌期权和看涨期权的收益计算有什么区别?
qiquandongkh
区块链金融大数据
锦鲤三三每日分享期权知识,帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯!看跌期权和看涨期权的收益计算有什么区别?一、看涨期权的收益计算(1)收益计算公式看涨期权的收益计算公式为:收益=(标的资产价格−执行价格)−期权费其中:标的资产价格:期权到期时标的资产的市场价格。执行价格:期权合约中规定的购买资产的价格。期权费:购买期权所支付的费用。(2)收益实现条件当标的资产价格高于执行价格时:期权买方会选择
- LCM亮度结构评估方法
观海的旅途
显示模组智能硬件
一.目录LCM亮度结构评估方法1.模组亮度计算公式2.影响模组亮度的因素3.影响背光亮度的因素分析4.背光亮度评估方法二.不同纬度详细评估计算方法1.模组亮度计算公式当客户提出模组亮度需求时,需要与OD确认玻璃穿透率的typical值与min值举例:TM030LDH01-00客户需求模组亮度400(typical);350min1首先与OD确认玻璃设计的穿透率(OD提供为5.5%typical;5
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round