天天天蓝2
天天天蓝2

豆瓣高分图书推荐

《新名字的故事》

豆瓣高分图书推荐_第1张图片

网友点评：几乎一口气读完，很久没有如此沉浸式的阅读体验了，故事与情感的细腻程度几乎让人以为这是一部自传而不是小说。所有成长过程中不能承认的隐秘心事，都被细枝末节地描写出来。

《鱼王》

豆瓣高分图书推荐_第2张图片

网友点评：读《鱼王》，就像独自一人在原始森林里慢步，寻找真实自我的过程。此中真意无需费力地刻意去发掘，一切都是浑然天成，因为强烈的共鸣早已在字里行间浮现，犹如西伯利亚森林中混合着草木百果香味的蒸腾雾气，最终会与呼吸合而为一。

《步履不停》

豆瓣高分图书推荐_第3张图片

网友点评：上半年最喜欢的书。生活，就是那样缓缓流过了每个人，并诠释了它本身，却看不到一只手去提纲擎领的总结，没有理论结构性部件像暴露的钢筋一样破坏浑然的叙事美感，只有心发出小小的拍岸碎浪声，这种不言而喻、不证自明的自解技术，真迷人。

《我的天才女友》

豆瓣高分图书推荐_第4张图片

网友点评：带着抗拒读这本书，文案写只有女人才知道的丑陋秘密，让我误以为是两个女性鸡毛蒜皮的角力。其实不是，之所以叫“那不勒斯四部曲”以及被视为史诗，恰恰因为作者所触及的人物群像和代际关系，关于出身、顺从、抗争......这些是我们共同的命题。而且作者充分发挥女性视角优势的同时，没有丢失理性的思考方式。

《散步去》

豆瓣高分图书推荐_第5张图片

网友点评：整本书几乎没有对白，但看的时候脑海好像能听到画面中的背景音一样，是能让人内心平静下来的一本书。

《清明上河图密码4》

豆瓣高分图书推荐_第6张图片

网友点评：看着书中1000多年前的各色人等，忙着生活上的柴米油盐酱醋茶，都有自己的各种不容易，仿佛书中的人就是现实中的我们一样，为了自己的理想生活努力打拼，只不过场景变换成现代城市，真是感慨，历史总是轮回的。遇事不顺时，可以拿起书再好好的品读，遥想古人当年的生活场景，当可以平复心情。

《外婆的道歉信》

豆瓣高分图书推荐_第7张图片

网友点评：就算是超级英雄，也有失去超能力的一天。外婆不幸得了癌症去世，留给爱莎一项艰巨的任务——将外婆的道歉信送给她得罪过的九个邻居。收信人包括一只爱吃糖果的大狗，一个总在不停洗手的怪物，一个 管东管西的烦人精和一个酗酒的心理医生。这一趟送信之旅让爱莎渐渐发现：外婆和邻居们的故事，比她听过的所有童话都更加精彩。

这是一个关于爱、原谅和守护的故事，在合上书之后很久都难以忘记。

《如果没有今天，明天会不会有昨天？》

豆瓣高分图书推荐_第8张图片

网友点评：假设你在桥上，目睹电车即将撞上轨道上的五个人，拯救他们的唯一办法，就是把站在你身旁的一个人推下去，你会怎么选择？

假设博物馆里每一幅画都是相同的红色画布，只有画名和简介不同，策展人说每幅画像传达的意念也有所不同，你可以要求推前吗？

假设村里的理发师只能帮不自己刮胡子的村民刮胡子，不能帮会自己刮胡子的存村民刮胡子，他自己的胡子要由谁来帮他刮？

相当有趣的哲学入门读物，只是每一个思想实验都得不到答案令人揪心。

你可能感兴趣的:(豆瓣高分图书推荐)

  • 使用Python爬取豆瓣用户信息：从入门到实战 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python开发语言人工智能爬虫大数据
    引言豆瓣作为一个知名的社交平台，拥有丰富的用户信息。对于数据分析师、研究人员或普通用户来说，获取豆瓣用户信息具有重要的价值。本文将详细介绍如何使用Python及其相关库来爬取豆瓣用户信息，并展示如何利用最新的技术手段来实现这一目标。1.准备工作在开始编写爬虫之前，我们需要准备一些工具和环境：Python3.x：确保你已经安装了Python3.x版本。Requests库：用于发送HTTP请求。Bea
  • Python史上最强工具书——《Python编程 从入门到实践》，允许白嫖 编程咕咕gu- Python教程pythonPython基础开发语言Python书籍
    今天给大家推荐一本超级适合自学的Python的工具书——《Python编程从入门到实践》。非常的适合零基础的小白来学习！备受业内人士推崇，豆瓣评分高达9.1！这本书分为两个部分：第一部分介绍了编程环境的搭建和Python编程所必须了解的基本概念；第二部分介绍了三个具体项目：分别是射击游戏、数据可视化、小型Web应用程序。部分内容截图：上面的学习教程资料已经是给大家整理打包完毕了，需要的可以直接带走
  • 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images cccc来财 算法计算机视觉深度学习
    无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性，经过第一阶段的粗对齐后，图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域，特别是在高分辨率和大视差的情况下，设计了低分辨率变形分支，先在低分辨率下对图像进行处理和学习
  • fpga驱动rgb液晶屏_以ARM+FPGA结构驱动高分辨率液晶显示设计与效果测试 奶油小馒头 fpga驱动rgb液晶屏
    摘要：结合ARM操作灵活和FPGA实时处理的优点，提出采用ARM+FPGA结构驱动高分辨率RGB888液晶显示屏。ARM接口丰富、操作灵活可以满足客户操作方便的需求；FPGA模块采用FPGA+DDR形式，数据存取速度达到400MB/s可以满足画面刷新速度较快的需求；FPGA操作DDR方式采用双端口64bit模式,设计32bit数据读取宽度,实现RGB888数据无失真显示。通过ARM处理器LPC17
  • 哨兵2号遥感影像解析全流程：步骤、算法与AI应用详解 zhz5214 AIGIS人工智能遥感aisentinel智能体
    遥感影像解析是农业监测、环境评估等领域的重要技术手段。哨兵2号（Sentinel-2）凭借其高分辨率多光谱数据，成为遥感分析的热门数据源。本文将系统梳理哨兵2号影像解析的核心步骤、适用算法与软件工具，并探讨AI技术在该领域的创新应用。一、哨兵2号影像解析核心步骤1.数据获取与预处理数据下载哨兵2号数据可通过官方平台[CopernicusOpenAccessHub](https://scihub.c
  • cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测 cv君 cv君独家视角AI内幕系列原创项目级实战项目深度学习与计算机视觉精品1024程序员节EfficientViT高分辨率密集预测任务高分辨率视觉模型Transformer人工智能计算机视觉
    专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题，旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱，展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家，还是对这一领域充满好奇的读者，这个系列都将为您提供高价值的见解和启发，为您带来横
  • 分子动力学仿真软件：ESPResSo_（14）.优化与性能提升 kkchenjj 分子动力学2模拟仿真仿真模拟分子动力学
    优化与性能提升在分子动力学仿真中，性能优化是一个至关重要的环节。高效的仿真可以显著减少计算时间，提高研究效率。本节将详细介绍如何在ESPResSo中进行性能优化，包括并行计算、算法优化、内存管理等方面的内容。并行计算并行计算是提高分子动力学仿真性能的有效手段。ESPResSo支持多种并行计算模式，包括多线程（OpenMP）和分布式计算（MPI）。合理利用这些并行计算模式可以显著提升仿真速度。Ope
  • Ubuntu上搭建虚拟环境 字节熊猫 ubuntulinux运维python
    环境搭建1.安装pipaptinstallpython3-pip2.安装虚拟环境命令pip安装可能超时，可以使用一下国内镜像阿里云http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/豆瓣(douban)http://pypi.douban.com/simple/清华大学https:/
  • 如何在Futter开发中做性能优化？ Ever69 性能优化
    目录1.避免不必要的Widget重建问题：频繁调用setState()导致整个Widget树重建。优化策略：2.高效处理长列表问题：ListView一次性加载所有子项导致内存暴涨。优化策略：3.图片加载优化问题：加载高分辨率图片导致内存溢出。优化策略：4.动画性能优化问题：复杂动画导致UI卡顿。优化策略：5.状态管理优化问题：全局状态变化导致无关Widget重建。优化策略：6.避免阻塞UI线程问题
  • 【华为OD机考真题】- 星际篮球争霸赛（Java） 敲击Time 华为odjava
    1.题目描述具体题目描述如下：在星球争霸篮球赛对抗赛中，最大的宇宙战队希望每个人都能拿到MVP，MVP的条件是单场最高分得分获得者。可以并列，所以宇宙战队决定在比赛中，尽可能让更多队员上场,并且让所有得分的选手得分都相同，然而比赛过程中的每1分钟的得分都只能由某一个人包揽。2.输入描述输入第一行为一个数字t，表示为有得分的分钟数10;i--){intremain=sum%i;if(remain!=
  • Python爬虫实战——如何抓取电影网站票房数据及相关分析 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言信息可视化
    1.引言随着电影产业的迅速发展，电影票房数据成为了衡量电影受欢迎程度和市场表现的重要指标。分析电影的票房数据不仅有助于电影公司了解市场趋势，也为影迷和研究人员提供了宝贵的信息资源。现代电影票房数据通常发布在多个电影网站上，包括但不限于IMDb、豆瓣电影、猫眼电影等，这些网站提供了电影的详细信息，包括票房收入、评分、上映时间等。为了更好地理解电影行业的现状，本文将教您如何通过Python编写爬虫，抓
  • 前端开发简历优化指南，DeepSeek助您前端简历秒变高分！ 大模型大数据攻城狮 前端面试前端面经前端简历vue原理社招校招前端框架
    目录一、简历格式与排版（一）简洁至上（二）字体与字号的选择（三）文字间距与对齐（四）使用分段与列表二、内容优化（一）个人信息（二）教育背景（三）工作经历（四）专业技能（五）项目经验（六）自我评价（七）技术亮点深度挖掘（八）典型项目模版（九）实习经历技术化改造三、其他注意事项（一）避免错别字与语法错误（二）定制化简历（三）更新频率（四）技术细节缺失（五）技术关联性断裂（六）模糊表达修正（七）技术堆砌
  • 【实践】Python爬取豆瓣电影排行榜页面数据 大数据张老师 Python程序设计python开发语言
    在本节中，我们将使用requests库爬取豆瓣电影排行榜页面数据。通过一步步实操，学习如何使用requests库发送HTTP请求、获取网页HTML数据，并为后续的网页解析做好准备。1.目标：获取豆瓣电影排行榜的网页数据豆瓣电影提供了电影排行榜页面，网址如下：https://movie.douban.com/top250在本节中，我们的目标是：访问豆瓣电影排行榜页面。获取该页面的HTML数据。解析并
  • 如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析 AI-AIGC-7744423 目标跟踪人工智能计算机视觉
    YOLOv8增加P2层通过牺牲部分计算效率换取了小目标检测性能的显著提升，尤其适用于高分辨率、小目标密集的场景。开发者需根据具体任务需求，在精度与速度之间进行合理权衡，并通过模型轻量化技术优化部署效果。更多技术细节可参考微软等机构的开源实现136。YOLOv8增加P2层的性能变化解析一、性能提升方向小目标检测精度显著提高原理：P2层对应更高分辨率的浅层特征图（如1/4下采样），能捕捉更细粒度的纹理
  • 基于Nodejs的你划我猜词库管理系统+源码+高分项目 墨痕_777 python
    你划我猜词库管理系统本博文提供了完整的代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。word-manage前端代码npmrunserve运行前端项目npmrunbuild打包生产环境代码npmruntest打包测试环境代码运行系统先打包前端代码npmrunbuild，放在static文件夹nodeapp.js项目运行在2900端口word表设计title词语hard难
  • 面试必备！HR面常问的20个问题及高分回答秘诀 江-小北 面试职场和发展
    HR面试一般会花大约20分钟，主要会问一些个人情况、处理事情的方法、工作经验、成长经历等相关问题。当你到了HR面，基本上就代表你的面试已经通过了一大半了。不过，还是不要掉以轻心，HR面还是有可能会挂掉。可能是因为没剩什么职位了，或者你在HR面时说了一些不太合适的话。我根据自己的一些面试经历和网上的经验，整理了20个常见的HR面试问题。分享给大家，也欢迎大家在评论区补充自己遇到的HR问题。⭐手里有几
  • 从零基础到高分逆袭：考研英语备考心得分享 闲虎考研 考研经验考研
    考研英语，对于许多考生来说，是一道关卡，也是一个挑战，尤其是对于英语基础薄弱的考生，如何在短时间内实现从零基础到高分逆袭，成为了备考的关键，本文将从备考心得、方法技巧等方面，为大家分享一些实用经验。明确目标，坚定信念1、了解考研英语考试大纲：首先要明确考研英语考试的内容、题型、分值等，这样才能有针对性地进行备考。2、制定合理的学习计划：根据自己的实际情况，制定一个切实可行的学习计划，并严格按照计划
  • 高效备考策略：考研英语阅读理解深度剖析 闲虎考研 考研经验考研
    随着考研竞争日益激烈，英语作为考研的重要科目，其阅读理解部分成为了考生们的难点和重点，想要在考研英语中取得高分，必须对阅读理解部分进行深入剖析，掌握高效备考策略，本文将从考研英语阅读理解的特点、技巧和方法三个方面进行详细讲解，帮助考生提高阅读理解能力。考研英语阅读理解的特点1、题材广泛：考研英语阅读理解的题材涵盖多个领域，如经济、文化、科技、环保等，考生在备考过程中，需要广泛涉猎各类文章，提高自己
  • LLM Weekly（2025.02.17-02.23） UnknownBody LLMDailyLLMWeekly人工智能自然语言处理
    本文是LLM系列文章，主要是针对2025.02.17-02.23这一周的LLM相关新闻与文章、GitHub资源分享。网络新闻Grok3Beta——推理代理的时代。Grok发布了Grok3Beta，通过强化学习、扩展计算和多模态理解提供卓越的推理能力。Grok3和Grok3mini在学术基准上取得了高分，其中Grok3在AIME’25上获得了93.3%的分数。Grok3的推理可通过“思考”按钮访问，
  • 必看！计算机毕设答辩高分技巧，让你脱颖而出 源码姑娘 毕业设计
    必看！计算机毕设答辩高分技巧，让你脱颖而出一、答辩前的充分准备：技术与内容的“双向打磨”1.吃透项目，技术实现了然于胸计算机毕设的核心在于技术逻辑与系统设计的合理性。答辩前需反复回顾代码实现、架构设计、数据库模型等关键细节，确保能清晰阐述以下问题：技术选型依据：为何选择SpringBoot而非其他框架？所选算法的优势与局限性是什么？系统功能验证：如何通过测试用例或用户反馈验证系统可行性？若涉及机器
  • R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战 PixelEnigma r语言开发语言R语言
    R语言ggplot2可视化生成高分辨率图片实战在数据分析和可视化领域，R语言一直是研究人员和数据科学家们的首选工具。其中，ggplot2包是R语言中最受欢迎和强大的可视化工具之一。它提供了许多灵活且精美的图形选项，使用户能够轻松创建具有吸引力和信息丰富的图表。本文将介绍如何使用ggplot2包在R语言中生成高分辨率的图片。我们将探索不同的保存选项，以确保我们获得清晰、适应各种输出需求的图像。首先，
  • PSPNet在图像超分辨率中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
  • PiscTrace以YOLOv12为例定义兴趣区域提高识视图别效率 那雨倾城 PiscTraceOpenCV应用人工智能YOLO计算机视觉视觉检测pythonopencv
    在PiscTrace中，裁剪功能允许开发者将图像分割为感兴趣区域（ROI），然后针对此区域进行特定的处理，最终将结果重新合成。这种方法不仅可以大幅提高计算效率，还能够在处理高分辨率图像时避免由于输入尺寸过大导致的小目标无法被识别的问题。2160*38401.裁剪与贴合的运算流程在传统的机器视觉模型中，由于输入尺寸的固定要求，一旦图像尺寸较大，缩放后的目标往往会变得模糊，导致小目标难以被精确识别。而
  • 2024年Python最新Pytorch--3，面试高分实战 m0_60666452 程序员python学习面试
    （1）Python所有方向的学习路线（新版）这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。（2）Python学习视频包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门
  • 2025自动化采集豆瓣选电影20年代以来的推荐数据并进行结构化分析及数据缺失值处理方案 BigWiggins python开发语言单元测试
    今天在豆瓣数据中采集20年代以来的电影时遇到了取得电影标题/评分/年份等大量缺失值核心功能动态分页采集：通过API参数迭代获取全量数据反爬策略：请求头模拟、Cookies自动化、随机延迟数据清洗：缺失值填充、嵌套JSON解析持久化存储：JSON结构化存储与PandasDataFrame转换技术栈请求处理：requests库实现API调用数据解析：json模块处理结构化响应异常管理：try-exce
  • 无人机怎么设定航线_飞行航线设置方法及装置与流程 柯布西耶 无人机怎么设定航线
    本发明涉及无人机技术领域，具体而言，涉及一种飞行航线设置方法及装置。背景技术：近年来，无人机航空摄影测量得到了快速发展，与传统的摄影测量技术相比，无人机具有高机动性、高分辨率、低成本、操作灵活等优势，在中小区域测量得到了广泛应用。无人机航空摄影不仅需要高水平飞行技术，还包括高效的航线设计，其方案精度及自动化水平直接影响航摄质量和效益。现阶段无人机航空摄影测量主要采用的是普通的蛇形航线飞行方式进行飞
  • Aiarty Image Enhancer for Mac v3.3 图像增强器 支持M、Intel芯片 Macdo_cn macos
    AiartyImageEnhancer是一款由生成式AI支持的强大图像/照片增强软件，能够智能放大、消除模糊、去噪、修复并生成更多细节，让您的图像焕发新生。无论是提升照片清晰度，还是为高分辨率打印做好准备，AiartyImageEnhancer都能轻松应对，为您带来前所未有的视觉体验。主要功能特点生成更多图像细节采用先进的GANv3和AIGCsmoothv3模型，生成逼真的细节，显著提升图像清晰度
  • PTA:作品评分 悦悦子a啊 C语言PTA习题c++算法c语言
    全国中小学生Scratch作品大赛拉开了序幕。每个参赛选手可以通过网络直接上传作品。本次比赛人人可做评委。每个网络评委可以通过网络对每一件作品进行打分。评分系统也是请程序高手设计的，能自动去掉一个最高分和一个最低分，求出平均分。输入格式:输入数据包括两行:第一行为n，表示n个评委，n>2。第二行是n个评委的打分，分数之间有一个空格。打分是可以带有小数部分的。输出格式:输出平均分，结果保留两位小数。
  • 华为OD机试-N个选手比赛前三名、比赛（Java 2024 E卷 100分） 蓝白咖啡 华为OD机试华为OD机试算法JavaPythonC++JavaScript
    题目描述有N个选手参加比赛，编号为1到N（3<=N<=100），有M个评委对选手进行打分。每个评委对选手的打分范围为1到10分。请计算得分最多的3位选手的编号。如果得分相同，得分高分值最多的选手排名靠前（即比较10分的数量，如果相同则比较9分的数量，以此类推）。如果输入异常，输出-1。输入描述第一行为两个正整数M和N，表示评委数量和选手数量。接下来的M行，每行是一个长度为N的整数数组，表示每个评委
  • 农业无人机：无人机图像采集_（2）.无人机图像采集技术基础 zhubeibei168 无人机无人机人机交互人工智能农业检测图像处理
    无人机图像采集技术基础1.无人机图像采集系统概述无人机图像采集系统是农业无人机的核心组成部分之一，通过高空拍摄的方式，可以获取大范围农田的高分辨率图像。这些图像不仅用于监测作物生长情况，还可以帮助识别病虫害、土壤湿度、营养状况等信息。无人机图像采集系统主要由以下几个部分组成：飞行平台：通常包括多旋翼无人机或固定翼无人机，负责在空中进行稳定飞行。图像传感器：包括RGB摄像头、多光谱摄像头、热成像摄像
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他