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springboot后端java
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Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能算法python深度学习pytorch推荐算法
快手推荐算法一、有10亿个数据量如何快速做召回在推荐系统的召回阶段,面对海量数据(如10亿条记录),需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大,直接对所有数据进行计算是不现实的,因此需要设计高效的召回策略。1.1.核心挑战数据规模大:10亿级别的数据无法直接加载到内存中。实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的,导致相似性计算复杂度增加。多
- 图数据库Neo4j面试内容整理-图遍历和最短路径
不务正业的猿
面试Neo4j数据库neo4j网络面试职场和发展图数据库
图遍历和最短路径是图数据库中两个非常重要的概念,尤其是在图数据结构中,它们是解决许多问题(如社交网络分析、推荐系统、网络分析等)的核心算法。Neo4j提供了强大的图遍历和最短路径查询能力,帮助用户有效地从图中提取信息。1.图遍历(GraphTraversal)
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在当今数字化时代,人工智能(AI)技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断,从自动驾驶到自然语言处理,AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后,高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊,没有优质的数据,再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks,作为一款强大的大数据开发治理平台,在
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噔噔噔噔@
软件测试基础及工具分享程序人生软件测试面试题专栏测试工具经验分享自动化
百度业务场景如何测试一个高并发的搜索系统(如百度搜索)?如何测试一个在线地图服务(如百度地图)?如何测试一个大型推荐系统(如百度推荐)的性能?百度技术栈你对百度的PaddlePaddle框架有了解吗?如何测试基于PaddlePaddle的服务?如何测试百度云的API服务?你对百度的DevOps实践有什么了解?
- 《基于Django和ElasticSearch的学术论文搜索推荐系统的设计与实现》开题报告
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毕业论文/研究报告elasticsearch大数据搜索引擎课程设计pythondjango开发语言
目录一、选题的背景和意义(一)选题背景(二)选题意义2.1.提升科研效率2.2促进学术创新2.3优化资源配置二、选题的国内外现状与总结(一)国内现状(二)国外现状(三)总结三、选题的主要内容和拟解决关键问题(一)主要内容1.数据库设计与实现2.搜索功能实现3.推荐功能实现4.用户管理与交互功能实现(二)拟解决关键问题1.数据质量与整合难题解决措施:2.搜索精准度与性能优化解决措施:四、选题的设计方
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小程序毕业设计小程序答辩javaidea
微信小程序程序列表:微信小程序健身房课程预约系统6638微信小程序投票系统6640微信小程序小说阅读推荐系统6641微信小程序垃圾分类识别系统(语音识别,拍照识别)qt-93982微信小程序网上书店qt-93982微信小程序在线购物系统qt-93982微信小程序课堂签到系统qtail-93982微信小程序人脸识别图书馆座位预约系统qt-93982微信小程序二手物品交易系统qt-93982微信小程序
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基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python在数据处理与分析中的优势1.2.1丰富的数据处理库1.2.2强大的数据分析和可视化能力1.2.3简洁高效的语法1.3本文的研究目的和意义1.3.1探索豆瓣电影评论数据的特点1.3.2实践
- 融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统[Java]—计算机毕业设计源码+LW文档
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摘要随着信息技术的飞速发展和教育数据的日益丰富,高考择校推荐系统已成为帮助学生和家长做出明智选择的重要工具。本文介绍了一种基于SpringBoot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统。该系统通过整合高校的多源画像数据,如地理位置、学科实力、师资力量、就业情况等,结合协同过滤算法,为学生提供个性化的高校推荐。本文详细阐述了系统的设计与实现过程,包括技术选型、需求分析、系统设计、功能
- python 推荐算法库_[译] 详解个性化推荐五大最常用算法
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允中若朴编译自Stats&Bots量子位出品|公众号QbitAI推荐系统,是当今互联网背后的无名英雄。我们在某宝首页看见的商品,某条上读到的新闻,甚至在各种地方看见的广告,都有赖于它。昨天,一个名为Stats&Bots的博客详解了构建推荐系统的五种方法。量子位编译如下:现在,许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐,驱动收入增长。推荐算法有很多种,数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。
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Python智能推荐系统与个性化电商探索宝藏:揭开推荐系统的神秘面纱数据炼金术:挖掘用户行为背后的黄金智能导购员:为每位顾客定制专属购物体验实时响应大师:打造即时反馈的动态推荐社交网络效应:借助朋友的力量扩大影响力反馈循环艺术家:持续改进与优化用户体验未来展望:迎接智能化零售的新时代探索宝藏:揭开推荐系统的神秘面纱在电子商务的世界里,推荐系统就像是一个藏宝图,它帮助商家找到那些隐藏在海量商品中的“
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基于内容的推荐引擎是怎么工作的基于内容的推荐系统,正如你的朋友和同事预期的那样,会考虑商品的实际属性,比如商品描述,商品名,价格等等。如果你以前从没接触过推荐系统,然后现在有人拿枪指着你的头,强迫你在三十秒之内描述出来,你可能会描述这样一个基于内容的系统:呃,呃,我可能会给你看一大堆来自同一个厂家,并且拥有类似的说明的产品。你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品。这样做非常合理,因为这就是我们在
- 计算机毕业设计 ——jspssm510springboot 的人职匹配推荐系统
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作者:程序媛9688开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等。文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题(免费咨询指导选题),项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人计算机毕业设计——jspssm510springboot的人职匹配推荐系统人职匹配推荐系统技术说明本毕业设计项目“jsps
- python爬虫项目(一百九十八):电商平台用户行为数据分析与推荐系统、爬取电商平台用户行为数据
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爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫数据分析开发语言信息可视化okhttp
在现代电商平台中,用户的行为数据对于优化用户体验、提升销量以及个性化推荐至关重要。通过抓取和分析用户的浏览、点击、购买等行为数据,电商平台能够更好地了解用户的偏好,从而推荐相关产品,增加用户的黏性和购买意愿。本篇博客将详细介绍如何通过爬虫技术抓取电商平台的用户行为数据,并结合数据分析和推荐算法,构建一个简单的推荐系统。目录一、电商平台用户行为数据二、爬虫技术实现2.1网站分析2.2使用Seleni
- 大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案
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大模型应用案例之RAG打造专属知识库botAIGCchatgpt人工智能llama数据库
在现代应用中,向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同,向量数据库的“热更”(即在不中断服务的情况下更新索引)是一个具有挑战性的问题。本文将深入探讨这一问题,对比主流向量数据库的热更方案,并给出Qdrant的代码示例。1.什么是向量数据库的“热更”?想象一下,你正在运营一个大型电商平台,用户可以上传图片搜索相似商品。你的商品库每天都在更新:新商品上架:需要将新商品
- 使用DashVector作为LangChain中的VectorStore插件
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langchainpython
背景介绍DashVector是一个支持高维稠密和稀疏向量的全托管向量数据库服务,支持实时插入和过滤搜索。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。这使得DashVector在需要高效处理和搜索向量数据的应用中非常有价值,特别是在自然语言处理和推荐系统等领域。本篇文章将展示如何在LangChain生态系统中利用DashVector。主要内容包括DashVector的安装和配置,以及其作为VectorSto
- 图神经网络:拓扑数据分析的新时代
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随着图数据的广泛应用,图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)作为一种强大的深度学习工具,逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在,诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据,能够更好地捕捉节点之间的关系信息,从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
- DeepSeek 高阶应用技术详解(4)
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#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用deepseek
1.引言在前三篇中,我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络(GNN)和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向,具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术,广泛应用于金融、气象、医疗等
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一、系统架构详解1.输入层a.用户行为数据数据来源:网站浏览历史、购物车内容、购买记录、收藏夹、搜索记录等。处理方式:数据清洗、去重、时间序列分析,提取用户的长期和短期兴趣。特征工程:行为序列:用户行为的时间顺序,如最近浏览的商品类别。频率与时长:浏览某类商品的频率和时长。转化率:从浏览到购买的转化情况。b.商品数据数据来源:商品数据库,包括价格、品牌、类别、库存、评价、销量等。处理方式:标准化处
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目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
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ReentrantLockvsSynchronized:源码级解析与高并发场景下的锁博弈引言:多线程编程中的锁为何重要?业务背景:北京互联网大厂的高并发场景(如电商秒杀、支付交易、实时推荐系统)对线程安全和性能的极致要求。锁的核心作用:解决竞态条件(RaceCondition)、保证可见性(Visibility)和有序性(Ordering)。痛点直击:错误选锁可能引发性能瓶颈(如线程阻塞、上下文切
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珠峰日记
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文章目录一、核心概念总结(一)机器学习基本定义(二)基本术语(三)假设空间(四)归纳偏好(五)“没有免费的午餐”定理(NFL定理)二、重点理解与思考(一)泛化能力的重要性(二)归纳偏好的影响(三)NFL定理的启示三、应用场景联想(一)电商推荐系统(二)医疗诊断四、机器学习的基本流程(一)问题定义(二)数据收集与预处理(三)模型选择与训练(四)模型评估与优化(五)模型部署与应用五、机器学习的挑战(一
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- 神经网络与深度学习入门:理解ANN、CNN和RNN
shandianfk_com
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在现代科技日新月异的今天,人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手,还是推荐系统,背后都有一项核心技术在支撑,那就是神经网络与深度学习。今天,我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题,其实它也没那么难懂!什么是神经网络?首先,我们要了解什么是神经网络。神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经
- 模型蒸馏:让 AI 模型 “轻装上阵”,开启无限可能
东锋1.3
人工智能人工智能模型蒸馏
模型蒸馏:让AI模型“轻装上阵”,开启无限可能在当今AI技术蓬勃发展的时代,大模型宛如一位无所不能的“超级智者”,深度融入到我们生活的每一个角落。无论是手机上精准的语音助手,还是购物平台个性化的推荐系统,又或是医疗领域辅助诊断的智能工具,大模型都展现出了令人惊叹的能力。然而,这位“超级智者”却有着不为人知的烦恼。随着应用场景不断拓展,它在运行效率和资源消耗方面的局限性逐渐暴露出来。就像一个体型庞大
- GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用
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
GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用1.背景介绍1.1人工智能的兴起人工智能(AI)在过去几年中经历了爆炸式增长,成为推动科技创新的核心动力。从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。1.2硬件加速的必要性为满足AI算法对计算能力的巨大需求,硬件加速技术应运而生。专用硬件如GPU(图形
- 【机器学习算法选型:分类与回归】 常见分类算法介绍
云博士的AI课堂
哈佛博后带你玩转机器学习机器学习分类回归分类与回归机器学习算法选型深度学习人工智能
第2节:常见分类算法介绍在机器学习中,分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域,分类算法都扮演着至关重要的角色。不同的分类算法各自有不同的优缺点和应用场景,因此了解这些算法的特点及其适用条件,是构建高效分类模型的关键。1.逻辑回归(LogisticRegression)介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型,其目标是根据输入特征预测
- 人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践人工智能架构机器学习深度学习
人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,渗透到各行各业,改变着我们的生活方式和工作模式。从自动驾驶到语音助手,从推荐系统到智能制造,人工智能技术无处不在。然而,许多人对于人工智能的了解仍停留在表面,甚至对其中的一些核心概念感到陌生。本文将围绕人工智能的基础概念、发展历程及核心技术进行详细讲解。我们将通过代码示例和表格对比,帮助大家深入理
- 基于ThinkPHP 5~8兼容的推荐算法类实现,
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自建推荐算法算法机器学习
在现代推荐系统中,随着用户量和物品量的增长,传统的推荐算法可能会面临性能瓶颈。本文将介绍如何基于ThinkPHP实现一个高性能的推荐系统,结合显性反馈(如兴趣选择)、隐性反馈(如观看时长、评论、点赞、搜索等)、行为序列分析和关键词拆分(支持中文)等功能,并通过优化方案支持大规模用户场景。目录推荐系统简介数据库设计推荐算法类的实现优化方案总结与扩展推荐系统简介推荐系统的目标是根据用户的历史行为,预测
- 三大平台云数据库生态服务对决
title:三大平台云数据库生态服务对决date:2025/2/21updated:2025/2/21author:cmdragonexcerpt:包含自动分片算法实现、跨云迁移工具链开发、智能索引推荐系统构建等核心内容,提供成本优化计算模型、灾备演练方案设计、性能调优路线图等完整解决方案。categories:前端开发tags:云数据库弹性扩展多云架构数据库即服务自动运维全球部署成本优化扫描二维
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
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数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
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- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1