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引言:当爬虫遭遇铜墙铁壁2023年Q2最新统计显示,全球Top100网站中89%部署了AI驱动的反爬系统,传统爬虫存活率暴跌至17%。本文将揭秘一套基于深度伪装技术的爬虫方案,在最近三个月实测中保持100%成功率,成功突破Cloudflare、Distil等顶级防护系统。---###一、指纹伪装:让爬虫"隐身"的核心科技####1.1浏览器指纹深度克隆(代码实现)```pythonfromsele
- 苹果签名的战略价值:解析六大核心优势与商业赋能逻辑
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苹果签名的战略价值:解析六大核心优势与商业赋能逻辑(因篇幅过长所以分为两篇帖子发~)在iOS应用生态中,签名机制既是技术护城河,也是开发者突破分发限制的关键武器。本文将从开发效率、商业变现、安全管控等维度,深度剖析苹果签名体系带来的独特价值。一、突破AppStore审核壁垒,加速产品验证苹果签名最核心的优势在于规避冗长审核流程。根据2023年统计,AppStore平均审核周期为24小时,首次提交通
- 2025-03-15 学习记录--C/C++-PTA 练习3-4 统计字符
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合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️练习3-4统计字符本题要求编写程序,输入10个字符,统计其中英文字母、空格或回车、数字字符和其他字符的个数。输入格式:输入为10个字符。最后一个回车表示输入结束,不算在内。输出格式:在一行内按照letter=英文字母个数,blank=空格或回车个数,digit=数字字符个数,other=其他字符个数的格式输出。输入样例:a
- 第二十四篇 SQL优化之高级用法
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- 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统:(2)消息队列与消息中间件
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文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案(4GB以内)一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段,python技术栈的话
- 洛谷-P5534 【XR-3】等差数列
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题目:P5534【XR-3】等差数列题目分析:首先得输入,然后根据前两项的值算出“d”,即a[2]-a[1]。提示:十年OI一场空,不开longlong见祖宗接着求出前n项:从3开始,到n项结束。递推公式:"a[i]=a[i-1]+d;"。最后从1到n累加,输出。上代码:#includeusingnamespacestd;longa[1000005];intmain(void){longi,d,a
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- 洛谷 P5534 【XR-3】等差数列 python
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这题不用向下取整//就会错,不太能理解为什么...感觉对结果好像没什么影响啊a1,a2,n=map(int,input().split())d=a2-a1an=a1+d*(n-1)s=(a1+an)*n//2print(s)
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python记录运行时间
本文介绍三种方法用来计算python程序的运行时间,考虑多现在计算机都是多进程执行环境,本文介绍的方法,前两种统计了其它进程的时间,实际上是python程序执行开始和结束的时间,只有最后一个方法,是计算的python程序的独自占用的CPU时间,但是python官方已经不再推荐。各位同学可以根据自己的应用情况选择考虑。1,用datatime模块,秒级精度>>>importdatetime>>>dat
- R语言的移动应用开发
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R语言的移动应用开发在数据科学和统计分析的大潮中,R语言因其强大的数据处理和可视化能力而备受青睐。然而,R语言对移动应用开发的适用性并未得到广泛关注。本文将探讨R语言在移动应用开发中的潜力及其工具,并提供一些实践示例,希望能为读者在这一新兴领域的探索提供帮助。一、R语言概述R语言是一种用于统计计算和图形绘制的编程语言,因其简洁的语法和丰富的包生态系统受到数据科学家的广泛使用。R语言的强大之处在于其
- 数据结构与算法-图(绪论 图论基本概念)
可爱的野指针
数据结构图论算法数据结构有向图欧拉回路
昨天我的的树就分享完了,树的概念很多吧,二叉树,满二叉树,完全二叉树,赫夫曼树,孩子,双亲……多不?哈哈哈,这算不了什么,我们接下来要看到的图的概念才叫多,没关系,勤奋和时间会让你记住他们,内心只需要告诉自己,加油,我能行,就一定能学会图。不知道有没有看过或者学过离散数学,如果学过,那么恭喜啦,离散数学里的图论就是这一章的基础,图论学的还不错的话,压力就小了。先介绍的是图的定义,图-V个顶点和E条
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四个学生三门成绩C语言二维数组
C语言程序设计第6章-6.2.pptxC语言程序设计实例教程6.2二维数组,C语言程序设计实例教程,第6章数组,二维数组的定义和数组元素的引用方法二维数组的初始化方法,本节要点实例21二维数组的定义与引用-统计总成绩及平均成绩,【实例任务】从键盘上任意输入某班n个学生的三门课程的成绩,计算每个学生的平均成绩、计算每门课程的平均成绩,并且打印成绩单,输出三门课程成绩的平均分及课程的平均分。运行结果如
- 【算法每日一练]-图论 篇14 欧拉路径,欧拉回路
希望你变强啊
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目录判断有向图有欧拉回路判断有向图有欧拉路径如果图G中的一个路径包括每个边恰好一次,则该路径称为欧拉路径(Eulerpath)。(每个点都经过一次就是旅行商问题)预备知识:有向图有欧拉路径:等价于:非0度节点连通,且所有节点入度等于出度(欧拉回路)或有n-2个节点入度等于出度,另外两个节点一个多1一个少1无向图有欧拉路径:等价于:连通图,且没有度为奇数的节点(欧拉回路)或只有两个2个度为奇数的节点
- 蓝桥杯-刷题(铺地毯,多项式输出,玩具谜题,乒乓球,数字统计,明明的随机数)
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铺地毯题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼,组织者在会场的一片矩形区域(可看做是平面直角坐标系的第一象限)铺上一些矩形地毯。一共有n张地毯,编号从1到n。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设,后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。地毯铺设完成后,组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意:在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2行。第一行
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关押罪犯(贪心+二分答案+染色法判定二分图/扩展域并查集)题目描述S城现有两座监狱,一共关押着N名罪犯,编号分别为1∼N。他们之间的关系自然也极不和谐。很多罪犯之间甚至积怨已久,如果客观条件具备则随时可能爆发冲突。我们用“怨气值”(一个正整数值)来表示某两名罪犯之间的仇恨程度,怨气值越大,则这两名罪犯之间的积怨越多。如果两名怨气值为c的罪犯被关押在同一监狱,他们俩之间会发生摩擦,并造成影响力为c的
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数据分享立方数据学社人口普查七普数据乡镇人口人口数据
人口数据是我们在各项研究中都经常使用的数据!人口数据的主要来源是人口普查,全国性的人口普查每十年进行一次。最近一次的人口普查是第七次全国人口普查,简称七普。七普统计的是2020年的人口数据。之前我们分享过省市县三个层级的七普的人口数据(可查看之前的文章获悉详情),很多小伙伴在咨询有没有到乡镇(城市地区对应街道)层级的七普人口数据!本次我们为大家分享的就是来自七普的乡镇(街道)人口数据,包括地区;总
- 【数据分享】1999—2023年地级市地方一般公共预算收支状况数据(科学技术支出/教育支出等)
小鲨鱼-立方数据学社
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在之前的文章中,我们分享过基于2000-2024年《中国城市统计年鉴》整理的1999-2023年地级市的人口相关数据、染物排放和环境治理相关数据、房地产投资情况和商品房销售面积相关指标数据和社会消费品零售总额和年末金融机构存贷款余额(均可查看之前的文章获悉详情)!本次我们分享的是从2000—2024年《中国城市统计年鉴》整理的地级市一般公共预算收支状况!数据年份为1999-2023年,对于数据年份
- 计算机视觉入门
109702008
人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息,解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线,旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础:线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
云梦优选
计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- 新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数
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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
- 第九届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组 递增三元组
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递增三元组题目描述给定三个整数数组A=[A1,A2,⋯AN]A=[A1,A2,⋯AN],B=[B1,B2,⋯BN]B=[B1,B2,⋯BN],C=[C1,C2,⋯CN]C=[C1,C2,⋯CN],请你统计有多少个三元组(i,j,k)(i,j,k)满足:1≤i,j,k≤N1≤i,j,k≤N;Aiusingnamespacestd;constintN=1e5+10;inta[N],b[N],c[N],
- MATLAB代码开发实战:从入门到高效应用
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一、MATLAB生态系统的核心优势(扩展原有内容,增加行业数据)MATLAB在全球工程领域的市场占有率已达67%(2024年IEEE统计),其核心优势体现在:矩阵运算速度比传统编程快3-5倍包含22个专业工具箱的完整工具链与硬件设备(如Arduino)的即插即用接口自动生成C/C++代码的部署能力案例佐证:2023年NASA火星探测器使用MATLAB/Simulink完成97%的导航算法验证二、代
- Redis缓存判断热点数据及进行数据预热的几种方式介绍
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分布式缓存redis数据库热点数据数据预热
Redis缓存如何判断热点数据?热点数据计算整体来讲就是基于访问频率,可以是整体的访问次数,可以是一定时间内的频率,可以是部分请求的采样,可以借助成熟工具等,要根据业务需求来定1.基于访问频率原理:通过统计每个键的访问频率(如每秒访问次数),识别出访问频率最高的数据。实现方法:使用Redis的INCR命令或监控工具(如RedisMonitor)统计键的访问频率。统计访问频率要确保并发场景下数据操作
- Python----数据分析(Pandas四:一维数组Series的统计计算,分组和聚合)
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一、统计计算1.1、count用于计算Series中非NaN(非空)值的数量。importpandasaspds=pd.Series([1,2,None,4,None])count_non_na=s.count()print(count_non_na)1.2、sumsum()函数会计算所有值的总和。Series.sum(axis=None,skipna=True,numeric_only=None
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任务:订单管理系统的设计与实现设计并实现一个订单管理系统界面分成两部分,分别是管理员和用户的界面主要功能:用户:(1)用户的登录及注册(2)用户信息修改(3)购买物品(4)充值(5)升序排序(按金额)物品管理员:(1)显示所有订单(2)插入订单信息(3)删除订单信息(4)排序订单(快排按编号)(5)统计订单信息(6)添加物品注意事项:一共需要建立4个文件(key.txt、物品清单.txt、用户信息
- Python3 【项目实战】深度解析:赛跑成绩统计分析工具
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Python精讲精练-从入门到实战python案例学习编程技巧时间处理项目实战
Python3【项目实战】深度解析:赛跑成绩统计分析工具一、项目概述1.开发背景:田径比赛的成绩统计需要快速准确的计算选手成绩,传统人工计时和统计效率低且易出错。本工具通过程序化处理赛跑数据,自动计算各选手成绩及整体统计指标,主要应用于:学校运动会成绩实时统计田径锦标赛的自动化成绩公示运动员训练数据分析2.技术定位:时间数据处理与统计计算的典型案例字典数据结构的实践应用面向过程编程的教学范例二、项
- ❤【纯干货】Matplotlib总结,任何项目都用得到❤
.Boss.
支持向量机人工智能算法机器学习python
.................❤纯干货❤..........目录1、绘制基本图形2、定制化图形3、支持多个坐标轴4、3D绘图5、动态交互绘图6、绘制地图7、绘制统计图表最后Matplotlib在很多人眼里是无敌的存在,而且可以说是无敌的存在。走过数据科学的路,路上必然有Matplotlib的风景在你周围。如果同一个项目,你的用了matplotlib不仅有基本图形、定制化图形、多个坐标轴、3D绘
- 23章9节:分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证
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用R探索医药数据科学r语言开发语言r-4.2.1机器学习人工智能算法
在统计学和数据科学的实际工作中,抽样方法始终扮演着至关重要的角色。如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本,一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。分层随机抽样作为一种常用的抽样方法,因其能够针对总体中的不同亚群体(层)进行有针对性的抽样,从而提高样本代表性、降低抽样误差,被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。本文旨在系统地阐述分层随机抽样的理论基础、抽样方法及其在R语言中的实现,
- 久违了,那书本的墨香!--- 闻华为新宇兄加班过劳致死有感
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毕业两年了,如果不是试着去回顾,不会感觉时间流淌的这么快!我从来不否认自己怀旧,也时常在闲暇之余莫名地怀念那过去的人、景和事,尤其是那种在书海中浸淫的味道,那些纸面散发出的墨香,常引我心醉而神往!可是如今却成了那匆匆忙忙上班族中的普通一员,美其名曰:“白领”,实际上只不过去自欺欺人、聊以自慰的“头衔”罢了。每天超过十二小时面对电脑,专业人士提醒的“辐射量”我们自是无暇统计的,而眼前由英文字母、数字
- 房产租赁数据分析与可视化
学习只是用户态
数据分析信息可视化数据挖掘
【实训目的】 通过本次实训,要求了解Python用于数据可视化的常用包:matplotlib、seaborn、pyecharts等基本使用,及各种图形的使用。【实训环境】 Jupyter环境、Pandas、NumPy、Matplotlib。【实训内容】 1.数据统计与分析方面的可视化; 2.数据分析与预测方面的可视化; 3.数据多类型的可视化。 本次实验以温州市三区房屋租赁数据(res
- 插入表主键冲突做更新
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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?
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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?
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- 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
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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
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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
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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。
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(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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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/
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* 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
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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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。
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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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
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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
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- 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
jinnianshilongnian
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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
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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
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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
openwrt
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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case 1:
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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
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- 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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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