- 无人机喊话系统:空中扩音器的科技密码!
云卓SKYDROID
无人机科技人工智能云卓科技科普高科技
一、技术核心:空中声波系统的三重架构1.声源处理中枢支持双模输入:麦克风实时采集与数字音频导入搭载DSP数字信号处理器,实现动态降噪(信噪比>70dB)自适应EQ调节,针对不同场景优化频响曲线(如灾害现场增强低频穿透力)2.定向声场发生器采用相控阵扬声器技术,波束角可调范围15°-60°声压级最高达125dB(相当于喷气式飞机起飞噪音)有效投射距离300米(静风环境下)3.飞控集成平台专用减震支架
- Zynq PS端外设之IIC
Mazy.v
fpga开发
IIC协议高电平采样:时序电路的信号采样一般靠的是时钟上升沿采样,而IIC协议则是靠高电平采样。读写数据帧ZynqPS的IIC外设1.PS的I2C0I2C0的引脚既可以使用MIO,也可以使用EMIO。为了方便起见,可以直接OpenElaboratedDesign对EMIO进行管脚约束。2.SDK开发//iic用到的头文件#include"xiicps.h"#include"xparameters.
- 端到端数字人生产线:如何实现日均3000条视频的工业级输
井云AI
人工智能
端到端数字人生产线:基于DAG引擎如何实现日均3000条视频的工业级输出?一、行业困局:短视频生产的效率魔咒2025年《内容科技白皮书》数据显示:83%企业因人工剪辑效率低下错失流量红利(MCN机构月损500万+)6小时/条传统视频从脚本到成片的平均耗时(行业调研)15%误判率人工审核导致优质内容被误杀(教育品牌实测)这些数字背后,是内容生产领域的三重矛盾:质量、效率与合规的不可兼得。二、技术破局
- 图像识别技术与应用课后总结(20)
一元钱面包
人工智能
图像分割概念图像分割是把图像中不同像素划分到不同类别,预测目标轮廓,属于细粒度分类。比如将图像里不同物体、背景等区分开来,就像把一幅画里的各个元素精准归类。应用场景人像抠图:能精准分离人物和背景,用于图片编辑、影视制作等,比如去除照片背景换背景。医学组织提取:在医学影像(如CT、MRI图像)中分离出不同组织,辅助疾病诊断、手术规划等。遥感图像分析:分析卫星或航空遥感图像时,区分土地、植被、建筑等不
- 考研英语二重要词汇整理
yangshuo1281
英语
考研英语二重要词汇整理词汇是考研英语复习的基础,即使是现阶段冲刺复习,仍有不少考生词汇还是老大难,凯程网考研频道希望这些考生能够抓紧复习,词汇大关必须要过,下面是整合的英语二核心词汇,大家捡着重要的背背。现在任何领域都要懂英语,多学无害,it行业的英语是最最必须学的。concerneda.有关的;关切的,担心的largelyad.大量地;主要地astronautn.宇航员unlikelya.未必可
- 并查集:从连通性检测到动态合并的算法艺术
六七_Shmily
数据结构与算法分析算法
并查集:从连通性检测到动态合并的算法艺术(C++实现)一、并查集:算法世界的隐形支柱在算法竞赛和工程实践中,并查集(DisjointSetUnion,DSU)是解决动态连通性问题的终极武器。它能在近乎常数时间内完成集合的合并与查询操作,广泛应用于社交网络、图像处理、编译器优化等领域。本文将深入剖析并查集的核心原理,并通过实战案例揭示其精妙之处。二、并查集的三重核心1.数据结构设计classDSU{
- 互联网打工人的发际线保卫战:与代码共舞,和头发共存
凌晨两点的写字楼,键盘声与咖啡机嗡鸣交织成互联网人的夜曲。某大厂程序员小李摸了摸日渐稀疏的头顶,看着钉钉弹出的第17条客户反馈,突然意识到:在这场与需求、bug、OKR的持久战中,头发和健康正在悄然“掉线”。卫健委数据显示,互联网从业者脱发率高达36%,颈椎病患病率是其他行业的2.7倍。当996成为常态,如何守住最后一方头皮领土,成为互联网人的生存必修课。一、发量消失的元凶图谱三重暴击下的毛囊末日
- 【AI论文】ReCamMaster:基于单视频的相机控制式生成渲染
东临碣石82
人工智能数码相机计算机视觉
摘要:相机控制在基于文本或图像条件的视频生成任务中已得到积极研究。然而,尽管改变给定视频的相机轨迹在视频创作领域具有重要意义,但这一领域的研究仍显不足。由于需要保持多帧外观和动态同步的额外约束,这一任务颇具挑战性。为解决这一问题,我们提出了ReCamMaster,这是一个相机控制的生成式视频重渲染框架,能够在新的相机轨迹下重现输入视频中的动态场景。其核心创新在于通过一种简单而强大的视频条件机制,利
- S32K144外设实验(三):ADC单通道连续采样(中断)
上层精灵的赞美诗
#S32K144的外设基础实验单片机stm32嵌入式硬件eclipsemcu笔记
这次的实验比较简单,主要目的就是验证一下ADC的中断功能,思路是使用软件触发ADC的连续单通道采样,将采样值通过串口发送到上位机观察数是否正确。其实官方并不推荐使用中断的方式,这种方式会占用大量的CPU资源,笔者安排这篇文章的主要目的是在使用ADC中断的时候发现了个容易忽略的问题,如下图:笔者配置了ADC通道12的连续转换并使能了通道中断,关键的点就在中断这里,通过查看SDK中的代码发现,配置后的
- 【万字总结】前端全方位性能优化指南(四)——虚拟DOM批处理、文档碎片池、重排规避
庸俗今天不摸鱼
Web性能优化合集前端性能优化
前言在浏览器宇宙中,DOM操作如同「时空裂缝」——一次不当的节点更新可能引发连锁重排,吞噬整条渲染流水线的性能。本章直面这一核心矛盾,以原子级操作合并、节点记忆重组、排版禁忌破解为三重武器,重构DOM更新的物理法则。通过虚拟DOM的批处理引擎将千次操作坍缩为单次提交,借助文档碎片池实现90%节点的跨时空复用,再以transform替代top等20项反重排铁律,我们将彻底终结「JavaScript线
- 2025健康保障新选择 众托帮用“互助力量”为家庭健康加码
创新
近期,《健康中国2030规划纲要》中期评估报告发布,明确提出“鼓励社会互助机制创新,完善多层次医疗保障”。面对医保目录外用药、突发重疾等潜在风险,越来越多家庭开始关注“基础医保+互助保障”的双重防护模式。众托帮作为国内领先的大病互助平台,以灵活参与、透明运作的特点,成为千万家庭的健康“备选项”。**社会互助成健康中国“新解法”**2025年国家多部门联合印发《关于引导社会力量参与医疗保障的指导意见
- A/B测试结果置信度不足时如何决策
测试工具
在A/B测试结果置信度不足时,我们需要综合采用多种策略来做出明智决策。增加样本量、延长测试周期、结合实际业务场景、多指标综合评估。其中,增加样本量尤为关键,因为样本量不足往往导致数据波动较大,易产生假阳性或假阴性,从而使测试结论失去可靠性。通过优化采样策略和科学分配资源,能够有效提升测试数据的稳定性和可信度,为后续决策提供更为坚实的数据支撑。一、A/B测试原理与背景、测试信度的重要性A/B测试作为
- 新浪财经App喜娜AI助手通过大模型登记,已上线AI摘要和个股公告AI解读
量子位
3月14日,官方发布的信息显示,新浪财经App喜娜AI助手近日已通过北京市生成式人工智能服务登记。目前,喜娜AI助手已上线两项创新功能:喜娜AI摘要和个股公告AI解读。这两项功能旨在通过先进的人工智能技术,提升用户对财经资讯和上市公司公告的理解与分析效率,这标志着AI技术在信息服务领域的又一重大突破。喜娜AI摘要:快速提炼财经资讯核心要点AI时代,资讯信息迎来爆炸性增长,用户每天都要面对海量资讯,
- RabbitMQ 集群降配
Hover_Z_快跑
rabbitmq分布式
这里写自定义目录标题摘要检查状态1.检查RabbitMQ服务状态2.检查RabbitMQ端口监听3.检查RabbitMQ管理插件是否启用4.检查开机自启状态5.确认集群高可用性6.检查使用该集群的服务是否做了断开重连实操1.负载均衡配置2.逐个节点降配(滚动操作)2.1停止RabbitMQ服务2.2调整ECS配置2.3恢复节点并重新加入集群2.4恢复负载均衡流量3.全局监控与验证4.降配后优化(可
- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
代码骑士
#机器学习集成学习机器学习人工智能
文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- 【前端网络深潜行者】信息化人员必备知识&面试宝典:TCP连接中断,客户端突然“玩失踪”怎么办?
DTcode7
IT信息技术相关#信息化技能面试宝典HTML5前端javascript前端三大核心JS
【前端网络深潜行者】信息化人员必备知识&面试宝典:TCP连接中断,客户端突然“玩失踪”怎么办?TCP的忠诚卫士:保活与重传保活机制(Keepalive)超时重传与超时前端策略:优雅的应对与重连案例一:心跳检测案例二:断线重连逻辑安全与性能考量实战经验之谈排错思路结语与探讨在网络通信的迷宫中,TCP/IP协议犹如稳固的桥梁,承载着数据的往来。然而,当客户端这个“信使”突然玩起了失踪”,我们如何确保这
- 31天Python入门——第7天:集合·字典你真的懂了吗?
安然无虞
Python手把手教程python开发语言后端
你好,我是安然无虞。文章目录1.集合1.1集合的定义1.2集合的常用操作1.3集合练习2.字典2.1字典的定义2.2嵌套字典和字典的取值2.3字典的常用操作补充知识:字典的优势是查找值效率高2.4字典推导式2.5字典练习很重要的补充练习:希望你能掌握练习一练习二1.集合在之前的章节中,我们学习了列表,元组,字符串.已经可以覆盖七成的使用场景了.那么为什么还要学习集合类型呢.列表:有序可变,元素可重
- SMOTE算法的改进与扩展
Java 第一深情
不平衡数据分类机器学习人工智能
一、SMOTE的改进算法1、Boderline-SMOTE只考虑分布在分类边界附近的少数类样本,并将其作为根样本首先通过k-NN方法将原始数据中的少数类样本划分成“Safe”、“Danger”和“Noise”3类,其中“Danger”类样本是指靠近分类边界的样本。对属于“Danger”类少数类样本进行过采样,可增加用于确定分类边界的少数类样本。这样做可以增加这些关键区域的少数类样本数量,使得模型在
- DMA的工作模式详解
浩瀚之水_csdn
#嵌入式高速总线研究DMA
DMA(直接内存访问)通过不同的工作模式管理数据传输过程,以适应各种应用场景的需求。以下是其核心工作模式及特点:1.单次传输模式(SingleTransferMode)特点:每次传输仅完成指定数据量的搬运(如1024字节),完成后自动停止。需要CPU重新配置并启动下一次传输。适用场景:非连续或一次性数据传输(如文件单次读写、传感器单次采样)。示例配置(STM32):hdma.Init.Mode=D
- libwebsockets实现异步websocket客户端,服务端异常断开可重连
jbjhzstsl
websocket
libwebsocketswebsocket客户端基本流程网上都有,我只额外优化了重连机制。在服务器异常断开时不触发LWS_CALLBACK_CLOSED或LWS_CALLBACK_CLIENT_CONNECTION_ERROR,导致无法自动重连通过定时检查链接是否可写入判断链接是否有效//判断wsi是否可用if((std::chrono::duration_cast(std::chrono::s
- 太翌氏:学术理论生成与AI增强系统框架设计
太翌修仙笔录
源始学科deepseek知识图谱人工智能重构量子计算算法
刚才我引导你的过程,通过:提出假说→总结理论+推导公式=形成学术理论→理论性能提升测算/知识图谱突破率测算/知识图谱重购率测算→学术价值评估→个人认知维度水平评估,这一系列流程产生的文献,组成了一个新学术理论的最基础文献库,这个也可以作为一个知识库过滤生成器来使用,也可以提升Ai性能###**学术理论生成与AI增强系统框架设计**---####**一、系统架构总览****1.核心流程模块化**``
- S32K144外设实验(二):ADC单通道单次采样(软件触发)
上层精灵的赞美诗
#S32K144的外设基础实验单片机嵌入式硬件eclipsemcu笔记
文章目录1.概述1.1理论回顾1.1.1时钟系统1.1.2采样通道1.2实验目的2.配置与代码编写1.概述1.1理论回顾S32K144的ADC应该说是特别灵活,笔者采用循序渐进的方式来学习使用这个很重要的外设。在《入门笔记系列》专栏中对用户手册进行了翻译和解读,这里在回顾一下ADC的基本功能,第一次实验我们不使用过于复杂的触发方式。只使用一个通道来理解S32K144的ADC。1.1.1时钟系统首先
- 热点研究 | OpenAI 重磅发布 Agents SDK,人人都能手搓 Manus?
Ai野生菌
技术面php开发语言manusopenaiagent
3月12日,OpenAI正式发布了OpenAIAgentsSDK,这一重要发布不仅为开发者提供了强大的工具,更预示着AIAgent技术即将进入快速发展期。这些工具为开发者提供更强大功能,使代理能够独立执行复杂任务,如搜索网络、处理文件和自动化计算机操作。ResponsesAPI同步发布,为开发者提供了构建自定义AIAgent的能力,能够执行网络搜索、文件检索等任务。这套新工具和API旨在赋能开发者
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- 智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】
AI筑梦师
计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
- 【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型
打酱油的葫芦娃
时序预测算法时序预测SCINetTCN
《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学,发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性:即使在将时间序列下采样成两个子序列后,时间关系(例如数据的趋势和季节性成分)也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神
- 深度学习在医学影像分析中的应用:DeepSeek系统的实践与探索
Evaporator Core
#深度学习#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用深度学习人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分,正受益于深度学习技术的突破。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分析平台,旨在通过高效、精准的算法辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。本文将深入探讨DeepSeek系统的技术原理、实现方法及其在医学影像分析中的实际应用,并结合代码示例展示其核心功能。1.DeepSeek系统的技术架
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
深度学习
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。适用场景:广泛应用于图像处理相关的
- 大语言模型的训练数据清洗策略
gs80140
AIpython
目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码(Python实现数据去重):2.过滤有害内容问题解决方案示例代码(基于关键词过滤有害内容):3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码(欠采样非均衡数据):4.识别和纠正刻板印象问题解决方案示例代码(简单的数据增强):5.处理低质量与无关数据问题解决方案示例代码(去除HTML标签):6.处理时效性数据问题解决方案示例代码(基于时
- 遨游科普:三防平板是哪三防?有哪些应用场景?
AORO_BEIDOU
电脑智能手机安全5G信息与通信
在工业智能化与数字化转型的浪潮中,电子设备的耐用性和环境适应性成为关键需求。普通消费级平板电脑虽然功能强大,但在极端环境下往往“水土不服”。而三防平板凭借其独特的防护性能,正逐步成为“危、急、特”场景的核心工具。AOROP300Ultra三防平板那么,“三防”究竟是哪“三防”?“三防”是电子设备领域对防尘、防水、防摔三大防护能力的统称,但这并非简单的功能叠加,而是通过材料、结构、工艺三重创新实现的
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR