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拓扑图要求：PC3不允许访问其他PC和Server1PC2允许访问Server1服务器，不允许其他PC访问各设备IP配置如图所示，这里不做展示AR1接口vlan配置vlanbatch102030#interfaceVlanif10ipaddress192.168.1.254255.255.255.0#interfaceVlanif20ipaddress192.168.2.254255.255.25
- 深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法）
ZHauLee
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一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法，广泛应用于图像处理领域，特别是在二值化过程中。它是由日本学者大津展之（NobuyukiOtsu）在1979年提出，因此得名“OTSU算法”。二、算法原理OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值，将图像分割为前景（目标）和背景两部分，使得这两部分之间的类内方差（intra-classvariance）最小，或者说使得这两部分之间的类
- otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)
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otsu算法
OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量，故前景和背景之间的类间方差越大，说明构成图像两部分的差别越大，当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时，都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分
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VLAN和Trunk实验实验拓扑实验需求1.按照图示给所有路由器（此处充当pc机）配置IP地址2.SW1和SW2上分别创建vlan10和vlan20，要求R1和R3属于vlan10，R2和R4属于vlan203.SW1和SW2相连的接口配置类型为trunk类型，允许vlan10和vlan20通过4.测试效果，同一vlan的路由器可以互通，不同vlan的路由器无法互通实验步骤1.路由器配置IP地址在
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Node.jsWeb模块详解引言Node.js作为一款流行的JavaScript运行环境，以其高性能、事件驱动和非阻塞I/O模型而闻名。在Node.js中，模块是构建应用程序的基础，也是其强大的关键所在。本文将详细介绍Node.js的Web模块，包括其基本概念、常用模块及其应用。模块的概念在Node.js中，模块是一种组织代码的方式，它将代码分割成独立的、可复用的部分。模块不仅可以减少代码的冗余，
- 验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解
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2025年爬虫和逆向教程ocrpython爬虫OCR识别验证码识别图片验证码
文章目录一、基本原理二、所需工具2.1Python环境2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型4.3数据增强4.4集成多个OCR引擎五、实际应用中的注意事项六、总结验证码（CAPTCHA）是一种用于区分人类用户和自动化程序的安
- Python Pandas带多组参数和标签的Snowflake数据库批量数据导出程序
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设计一个基于多个带标签的SnowflakeSQL模板作为配置文件和多组参数的PythonPandas代码程序，实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库中的数据导出为CSV文件到指定目录上，然后逐个文件压缩为zip文件，标签和多个参数（以“_”分割）为组成导出数据文件名，文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况，通过多线程和异步操作来提高程序性能
- Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略
云端源想
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StableDiffusion的最新版本或社区开发的插件，可以补充这些信息以保持内容的时效性。云端源想1.硬件与部署优化（进阶）显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数（StableDiffusionWebUI），通过分层加载模型降低显存占用（适合6GB以下显卡）。分块推理（TiledDiffusion）：将图像分割为512×512区块，逐块生成后无缝拼接，支持4096×40
- 群体智能优化算法-黄金正余弦优化算法（含Matlab源代码）
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摘要黄金正余弦优化算法（GoldenSineAlgorithm，GoldSA）是一种数学启发式算法，基于黄金分割系数（GoldenRatio）以及正余弦函数的随机扰动机制来更新解的位置。该算法通过在迭代过程中不断利用黄金分割比例来调整搜索范围，同时结合正弦与余弦变化，为个体提供多样化的全局搜索与局部微调能力。本文提供了GoldSA的核心思想与完整MATLAB代码，并附上中文详细注释，以帮助读者深入
- C++内存模型和原子操作_第五章_《C++并发编程实战》笔记
郭涤生
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C++内存模型和原子操作1.原子操作与无锁编程2.内存顺序核心概念示例代码3.原子操作的应用：自旋锁核心概念示例代码4.无锁数据结构：无锁栈核心概念示例代码5.多选题目5.多选答案7.设计题目7.设计题目示例答案1.原子操作与无锁编程核心概念原子操作：是不可分割的操作，在执行过程中不会被其他线程中断。C++标准库在头文件中提供了一系列原子类型，如std::atomic、std::atomic等。原
- 笔记：代码随想录算法训练营第35天： 01背包问题 二维、 01背包问题 一维 、LeetCode416. 分割等和子集
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学习资料：代码随想录这一块儿学得挺痛苦注：文中含大模型生成内容动态规划：01背包理论基础卡码网第46题思路：五部曲定义：dp[i][j]为第i个物品背包容量为j，能装下的最大价值递推公式：dp[i][j]的值等于dp[i-1][j]的值和dp[i-1][j-weight[i]]+value相比的最大值，后者为看放下当前物品+减去当前物品的容量能放下什么价值，当然，要是放不下当前物品，就算了，保持原
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slient_love
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今天开发中需要对图片地址进行拼接，使用字符串分割函数split()进行处理，发现数组为空：Stringtemp=image[i];String[]str=temp.split(".");在百度之后发现，需要使用转义字符。测试成功~String[]str=temp.split("\\.");注意哦，在正则表达式中，小数点指的是任意字符，因此不能直接用".“来匹配小数点，需要使用”\\."来匹配小数点
- 【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族
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计算机视觉AIGC计算机视觉YOLO
YOLO系列家族（1）YOLO发展史（2）YOLOX（3）YOLOv6（4）YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙（JosephRedmon）和阿里-法哈迪（AliFarhadi）开发。YOLO于2015
- backbone和head分开转onnx的优势
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模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征。head是模型的输出部分，负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果（例如分类、检测、分割等）。将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如
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Webpack是一个强大的模块打包工具，广泛应用于现代前端开发中。随着项目规模的增大，Webpack的构建速度和输出文件的优化变得尤为重要。1.Webpack优化的核心目标Webpack优化的主要目标包括：减少构建时间：加快开发环境的构建速度，提升开发体验。减小输出文件体积：减少生产环境的资源体积，提升页面加载性能。提升缓存利用率：通过合理的文件哈希和代码分割，提升资源的缓存命中率。提高代码质量：
- 分布式并行策略概述
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LLM算法分布式
数据并行（DataParallelism）内容：数据并行通过将训练数据分割成多个小批次，并在多个处理单元（如GPU）上同时训练模型的副本来工作。每个副本完成自己批次的前向和反向传播计算后，梯度被汇总并同步更新到所有模型副本。优势：易于实现和扩展。可以显著减少训练时间，尤其是当模型较小，而数据集较大时。缺点：随着模型大小的增加，每个处理单元需要的内存也增加，可能受限于单个GPU的内存容量。大规模时通
- python基础变量之---字典
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python基础变量之—字典文章目录python基础变量之---字典一、字典1.字典介绍2.字典创建3.字典操作4.元组常用API一、字典1.字典介绍字典是可变容器，可存储任意类型对象字典以键(key)-值(value)对的形式进行映射，键值对用冒号分割，对之间用逗号分割d={key1:value1,key2:value2,key3:value3}字典的数据是无序的字典的键只能用不可变类型，且不能
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python字典字典存储一系列的键值对：key:valuePython中用{}表示字典，可以使用{}创建一个字典字典中的key和value之间用冒号:分割，元素之间用逗号,分割。字典的key只能为数字、字符串、元组，大多数情况使用字符串作为keyvalue的类型没有限制#创建空字典a={}print("type(a)=",type(a))#type(a)=print("a=",a)#a={}#创建
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在Transformer架构推动下，计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型，它能处理物体检测、图像分割等多种任务。不少基于Transformer架构的研究成果显著，其通用模型在特定应用中表现出色，在图像和视频分割方面，通用设计的研究成果也超越了以往定制模型。其中，分割一切模型（SAM）在交互式分割中表现突出，能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而，多数此类研究存在弊端
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3/25——3/31期间论文学习笔记，关于基于机器学习的光声图像分析的6篇1区论文血管结构模拟&分割：Quantificationofvascularnetworksinphotoacousticmesoscopy链接数据集链接摘要这篇论文提出了一种新的方法，利用中观光声成像（MesoscopicPhotoacousticImaging,PAI）技术和高级图像分析技术，来非侵入性地定量化和分析活体
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ScannetV2三维数据下载ScannetV2数据介绍：“ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含2多次扫描中的5万次观看，并带有1500D摄像机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。为了收集这些数据，我们设计了一个易于使用且可扩展的RGB-D捕获系统，其中包括自动表面重建和众包语义注释。我们表明，使用这些数据有助于在多个3D场景理解任务上实现最先进的性能，包括3D对象分类、语义体素标记
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本文结构：分布式训练概述环境设置数据并行（DDP）模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行：通过分割数据集实现多GPU并行训练，主流方法包括：DistributedDataParallel(DDP)：官方推荐的分布式训练接口DataParallel(DP)：单机多卡方案（已逐步被DDP取代）
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我们基于python代码，使用PyQt5创建图形用户界面（GUI），同时支持中英文两种语言的文本论文文献关键信息提取。PyQt5：用于创建GUI应用程序。jieba：中文分词库，用于中文文本的处理。re：正则表达式模块，用于文本清理和句子分割。numpy：提供数值计算能力，如数组操作、矩阵运算等，主要用于TextRank算法的实现。importsysimportreimportjiebaimpor
- 将Labelme标注的数据做成COCO格式的数据集（实例分割的数据集）
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这里说明一下：Labelme标注数据时候是用的多边形框，关于标注，可以看前面的博客文章下面制作的COCO数据集是用于实例分割的数据集。COCO格式数据集的制作1、labelme标注的数据转coco数据集AnacondaPrompt里F:\rockdata下的目录运行指令：这里需要注意是在activatelabelme后，pythonlabelme2coco.pyNoObejectNoObeject
- HTML 基础
磨十三
html前端
一、HTML基本结构页面标题：声明文档类型为HTML5。：根标签，包裹所有HTML内容。：包含元数据（标题、CSS、字符集等）。：页面可见内容的容器。二、基础标签与属性1.文本标签标签说明示例~标题（1级最大，6级最小）主标题段落（自动换行）段落内容水平分割线（单标签）注释2.文本格式化标签效果示例/加粗（推荐用语义化）强调内容/斜体（推荐用语义化）强调文本删除线删除内容下划线下划线内容/上标/下
- 实现一个超轻量级实例分割网络的思路
CV工程师小朱
深度学习笔记深度学习应用实例分割yolactpicodet深度学习
文章目录前言一、基本思路二、picodet三、yolact三、picodet+yolact总结前言在某些工业领域，由于成本问题算力有限，只能实时跑一些超轻量级网络，拿目标检测来说，例如yolo-fast，pp-picodet这些。如果要跑实例分割，目前好像没有什么超轻量级的网络。所以就有想法如何实现一个超轻量级实例分割网络。一、基本思路基于超轻量级目标检测pp-picodet，增加一个掩膜分支。参
- 三级等保的技术要求和管理制度要求，从零基础到精通，收藏这篇就够了！
慕烟疏雨
网络网络安全web安全程序员计算机编程
技术要求，包括物理、网络、主机、应用、数据5个方面；一、物理安全部分；1、机房应区域划分至少分为主机房和监控区两个部分；2、机房应配备电子门禁系统、防盗报警系统、监控系统；3、机房不应该有窗户，应配备专用的气体灭火、备用发；二、网络安全部分；1、应绘制与当前运行情况相符合的拓扑图；2、交换机、防火墙等设备配置应符合要求，例如应进行Vlan划分并各Vlan逻辑隔离，应配置Qos流量控制策略，应配备访
- 图像处理与机器视觉
Be_auto
图像处理计算机视觉
1.图像处理与机器视觉的概念图像处理（ImageProcessing）是对图像进行分析、增强、变换等操作以改善图像质量或提取有用信息的过程。它通常涉及数字图像处理技术，包括滤波、边缘检测、图像分割、特征提取等。图像处理的目标可以是增强图像的视觉效果，或者使图像更适合于某种特定的机器分析。详细解释图文处理，就像是给照片和文档“化妆”和“打扮”一样。它可不是简单的涂抹或者穿衣搭配，而是需要掌握一系列“
- 一个神奇 Python 库，PyPDF2帮你在工作中轻松驾驭PDF
代码小念
软件测试面试自动化测试pythonpdf职场和发展软件测试面试
大家好，很多人学习Python进行办公自动化，其中一个场景就是处理PDF，PyPDF2是一个非常强大的Python库，它允许你管理和操作PDF文件。不论是分割、合并、旋转还是加密PDF，PyPDF2都能轻松应对。PyPDF2是一个纯Python编写的库，用于读取PDF文件和操作PDF页面。它允许你进行以下操作：•读取PDF:使用PyPDF2读取PDF文件非常简单。首先需要导入库，然后加载PDF文件
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景：
用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。
问题：
如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。
解决：
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name
android：text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式：@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下：
一：线性数据结构
(1)：列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn（一针见血）
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后，还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中
第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。
相关新闻：
（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法：
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync：yum install rsync
2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析：
yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc
开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：
建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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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
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构
造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出
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int n = 1;
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printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有：
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
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第二个问题的具体实例是：
- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式： 1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明： java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：
1、注册多个账号（一般10个以上）。
2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
