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披光人
harmonyOSharmonyos
第一章鸿蒙声明式UI架构演进与技术优势1.1从命令式到声明式的范式迁移HarmonyNext的ArkUI3.0标志着鸿蒙开发生态的重大革新,其核心在于采用声明式UI编程范式。相较于传统Android的XML+Java/Kotlin命令式开发模式,声明式UI具有以下技术特征:状态驱动视图:UI呈现完全由数据状态决定,开发者只需描述"UI应该是什么样子",无需手动操作DOM元素单向数据流:采用Stat
- 《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》
程序猿阿伟
人工智能harmonyos华为
在科技飞速发展的当下,人工智能与鸿蒙系统的集成开发开辟了创新的前沿领域。这一融合不仅代表着技术的演进,更预示着智能设备生态的全新变革。而在这场技术盛宴的背后,坚实的硬件配置是确保开发顺利进行的关键,它就像一座大厦的基石,决定了上层建筑的高度和稳定性。处理器:运算核心的澎湃动力处理器作为硬件系统的核心,在人工智能与鸿蒙系统集成开发中扮演着至关重要的角色。对于模型训练任务,尤其是深度学习模型,其复杂的
- 【python】setuptools
Eternal-Student
Pythonpython开发语言
setuptools是Python的一个核心工具包,用于构建、打包和分发Python项目。它是Python生态系统中最重要的工具之一,主要用于定义项目的元数据(如名称、版本、依赖等)以及构建和安装过程。以下是关于setuptools的详细介绍:1.setuptools的主要功能setuptools提供了以下核心功能:项目元数据管理:定义项目的名称、版本、作者、描述、依赖等信息。通过setup()函
- 天吉智芯「星核」智能充气泵 —— 以芯为核,定义车载充气新标杆
天吉智芯
人工智能
一、品牌基因:12年车规级芯片的技术沉淀天吉智芯(TJX-CHIP)作为深圳天吉芯技术旗下高端品牌,深耕汽车电子领域12年,累计交付超500万颗车规级MCU芯片。「星核」充气泵是品牌首款终端产品,搭载自主研发的TJX8F003Pro车规级芯片(IATF16949认证),以芯片级定制重构充气泵的智能边界——不止是工具,更是汽车安全生态的智能终端。二、产品定位:全场景胎压管家,重新定义「可靠」目标用户
- 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来,预训练模型(Pre-trainedModels)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练,学习到丰富的语言知识和语义表示,并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现,标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力,但它们仍然需要针对特
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发引言在音视频处理领域,实时性和性能是关键。随着HarmonyNext生态系统的不断发展,开发者可以利用ArkTS语言构建高性能的音视频处理应用。本文将深入探讨如何利用ArkTS开发一个音视频处理应用,重点介绍音频处理、视频编解码以及实时流媒体传输的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的应用,并通过优化技巧提升性能。1.音视
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。1.图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个
- 大数据学习(67)- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比
viperrrrrrr
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大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦工具主要作用数据流向实时性数据源/目标应用场景Flume实时日志采集与传输从数据源到存储系统实时日志文件、网络流量等→HDFS、HBase、Kafka等日志收集、实时监控、实时分析Sqoop关系型数据库与Hadoop间数据同步关系型数据库→Hadoop生态系统(HDFS、Hive、
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听风吹等浪起
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目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
- 【MyBatis-Plus 分页插件】深入分析和实战解析
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分页是Web应用开发中的高频需求,而在MyBatis的生态中,MyBatis-Plus分页插件PaginationInnerInterceptor和MyBatis的PageHelper是两种常见的实现方案。本文将通过工作机制、使用方法和细节剖析,带你循序渐进地掌握这两种方式,并为你的项目选择提供指导。一、什么是分页?分页的核心目标是减少数据传输量和前端渲染压力。通过限制每次查询的结果数量,分页能够
- 千里科技亮相吉利AI智能科技发布会,共启“AI+车”新纪元
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今天,在三亚举行的吉利AI智能科技发布会上,千里科技董事长印奇发表了主题为《从“车+AI”到“AI+车”》的演讲。印奇重点分享了对于“AI+车”未来趋势的判断,并重点介绍了在吉利AI科技生态体系下,围绕智驾、智舱等领域的创新合作。基于千里科技和吉利汽车集团的深度技术合作,全新的“千里浩瀚”智驾系统在今天的发布会上正式亮相。千里浩瀚将覆盖吉利全系不同价位车型。吉利银河未来的全新产品都将搭载千里浩瀚,
- Go语言分布式ID生成策略优选:UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测
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在高并发应用场景下,如订单系统、分布式数据库主键、消息队列等,分布式ID的生成至关重要。本文将基于Go语言,对多种分布式ID生成方案进行基准测试(Benchmark),并分析其性能及适用场景,帮助开发者选择最优方案。常见分布式ID生成方案在Go语言生态中,常见的分布式ID生成方案包括:XID(github.com/rs/xid):基于MongoDBObjectID改进的方案,时间排序、唯一性强、无
- 人工智能:重塑未来生活与工作的科技力量
Geektec
问答专栏人工智能应用创新
方向一:介绍人工智能技术的发展历程和现状,指出它的应用领域和前景一、人工智能技术的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)作为一门学科,其起源可以追溯到20世纪50年代。最初,AI的研究主要集中在逻辑推理、机器学习和自然语言处理等领域,目标是使机器能够模拟人类的智能行为。尽管在早期的探索中,AI遭遇了诸多挑战和瓶颈,但其发展潜力逐渐被认可,并在随后几十年中得到了迅速的
- 离散数学-万字课堂笔记-期末考试-考研复习-北航离散数学1
桃木山人
考研数学离散数学期末
第一章逻辑语言1.1逻辑运算1.2命题逻辑合式公式1.3谓词逻辑合式公式1.4自然语言命题第二章命题逻辑语义2.1命题合式公式语义2.2推论式与等价式的语义2.3变换合式公式的语义2.4命题公式范式2.5等式演算2.6完全集第三章谓词逻辑语义3.1谓词合式公式语义3.2推论关系和相等关系3.3前束范式与斯科伦范式3.4一阶理论语言3.5论域、结构与模型第四章逻辑公理系统4.1形式系统4.2命题逻辑
- 基于RWA 与 AI-Agent 协同的企业数字化生态构建
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在当前数字经济高速发展的背景下,企业数字化转型已成为提升竞争力和创新能力的必由之路。以实体零售与文旅行业为代表的传统产业,正通过现实世界资产(RWA)数字化与人工智能代理(AI-Agent)的协同应用,构建全新的数字生态系统。正如“无数据不基础、无token不可信、无AI不产品、无产业不应用”这一理念所强调的,数字化生态的建立必须依托数据、信任机制、智能技术以及产业深度融合,才能实现真正的转型升级
- 大语言模型(LLMs)全面学习指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
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大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- Ruby语言的测试脚本
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Ruby语言的测试脚本深入解析随着软件开发的迅速发展,测试在软件工程中的重要性愈发明显。越来越多的团队意识到,良好的测试可以大大提高开发效率和软件质量。Ruby语言以其简洁优雅的语法和强大的生态系统,成为了许多开发者的首选。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Ruby编写测试脚本,包括基础知识、常用工具和最佳实践。1.测试的重要性在了解Ruby测试脚本之前,我们需要首先明白为什么测试如此重要。有效
- 《解锁华为黑科技:MindSpore+鸿蒙深度集成奥秘》
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在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,人工智能与操作系统的融合已成为推动科技发展的核心驱动力。华为作为科技领域的先锋,其AI开发框架MindSpore与鸿蒙系统的深度集成备受瞩目,开启了智能生态的新篇章。华为MindSpore:AI框架的创新先锋MindSpore自2019年诞生以来,迅速在AI领域崭露头角。它以其独特的设计理念和先进的技术架构,为开发者提供了全场景的AI开发支持。从设计理念上看,MindS
- 程序化广告行业(11/89):洗牌期与成熟期的变革及行业生态解析
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程序化广告行业(11/89):洗牌期与成熟期的变革及行业生态解析大家好!一直以来,我都在钻研程序化广告行业,在学习过程中积累了不少干货,特别想和大家分享,一起学习进步。这篇文章接着上一篇,深入剖析程序化广告行业在洗牌期和成熟期的发展变化,以及整个行业生态的构成。一、洗牌期的行业变革2017-2018年,程序化广告行业进入洗牌期,这是行业发展过程中自我调整、去伪存真的关键阶段。在前期的燥热发展中,行
- React 和 Vue _使用区别
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react知识点+组件vue3知识点+组件前端知识点vue.jsreact.js前端
目录一、框架介绍1.Vue2.React二、框架结构1.创建应用2.框架结构三、使用区别1.单页面组成2.样式3.显示响应式数据4.响应式html标签属性5.控制元素显隐6.条件渲染7.渲染列表react和vue是目前前端比较流行的两大框架,前端程序员应该将两种框架都掌握,本文总结一些基本知识点的使用区别。一、框架介绍1.VueVue是一个框架,也是一个生态。其功能覆盖了大部分前端开发常见的需求。
- VSCode 2025最新后端开发必备插件汇总(必备插件合集,Python、Java、Go等语言)
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实用软件与高效工具vscodepythonjava后端开发必备插件合集
前言:作为微软推出的轻量级跨平台编辑器,VSCode凭借智能代码补全、远程开发、Git集成等核心功能,已成为后端开发者首选工具。其强大的插件生态更是覆盖了主流后端语言支持、代码质量优化、性能分析等全场景需求。名人说:博观而约取,厚积而薄发。——苏轼《稼说送张琥》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、语言支持类插件二、代码质量和格式化工具三、数据库工具四、AP
- 自然语言处理(NLP)技术介绍
风吹晚风悠
gpt人工智能nlp自然语言处理
自然语言处理(NLP)是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域,例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例:机器翻译:NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。例如,GoogleTranslate和百度翻译等在线翻译工具就使用了NLP技术。情感分析:NLP技术可用于分析文本中的情感和情感倾向。这可以帮助企业了解公众对其产品或服
- 数学中常用的求导数的公式汇总
彬彬侠
数学基础机器学习
一、基本求导公式常数函数的导数ddx[c]=0\frac{d}{dx}[c]=0dxd[c]=0其中ccc是常数。幂函数的导数ddx[xn]=nxn−1\frac{d}{dx}[x^n]=nx^{n-1}dxd[xn]=nxn−1其中nnn是实数。指数函数的导数自然指数函数:ddx[ex]=ex\frac{d}{dx}[e^{x}]=e^{x}dxd[ex]=ex一般指数函数:ddx[ax]=ax
- 基于Transformer的医学文本分类:从BERT到BioBERT
Evaporator Core
人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域,文本数据(如电子病历、医学文献、临床报告)具有高度的专业性和复杂性,传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型,尤其是BERT及其变体,通过预训练和微调的方式,能够有效捕捉医学文本中的语义信息,为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
- TF-IDF:文本挖掘中的关键词提取利器
巷955
tf-idf
引言在自然语言处理(NLP)和文本挖掘中,TF-IDF是一种常用的技术,用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用,还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理,并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF?TF-IDF是一种统计方法,用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成:-T
- SEO 优化
前端岳大宝
前端核心知识总结前端html
以下是SEO(搜索引擎优化)的基础知识点梳理,从前端技术、内容策略到搜索引擎原理,覆盖核心优化方向:一、SEO基础概念定义与目标SEO是通过优化网站结构、内容和技术,提升网站在搜索引擎自然搜索结果中的排名,吸引更多免费流量。核心目标:满足用户搜索意图,同时符合搜索引擎爬虫的抓取规则。搜索引擎工作原理爬取(Crawling):搜索引擎蜘蛛(如Googlebot)抓取网页内容。索引(Indexing)
- 算力网络技术创新驱动生态协同发展
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其他
内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施,正经历从单一性能提升向体系化技术协同的范式转变。当前技术创新主要聚焦三大维度:在架构层面,通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合,突破传统芯片制程限制;在调度层面,依托分布式计算与流批处理技术,实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排;在生态层面,围绕能效管理、安全标准与算法优化构建全链条能力,支撑金融风险评估、基因测序等高复杂度场
- Microsoft Fabric 功能更新!更多智能优化,数据平台更强大
近期,微软MicrosoftFabric又更新了,大大增强了AI方面的功能。迅易科技作为微软13年来紧密的生态合作伙伴,为300+行业头部客户实施1000+项目。今天,我们带大家来看下,MicrosoftFabric有什么新玩法?一年前,微软正式推出了一款端到端数据平台,MicrosoftFabric(国际版)是一个集成一体化的平台,提供支持各种数据项目的人工智能驱动服务,帮助所有数据团队能够更快
- 深度解析AI智能助手系统架构:数据接入到平台管理的全景指南
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人工智能系统架构大语言模型深度学习自然语言处理AI智能助手大模型
在数字化转型的大潮中,AI智能助手在帮助企业优化运营、提高决策效率、增强用户体验方面发挥着不可替代的作用。本篇文章将带您深入了解一个典型的AI智能助手系统架构,并提供每个模块的具体实现方案,包括数据接入、模型配置、平台管理等核心模块,帮助企业更好地构建智能化业务流程。一、AI智能助手的核心功能及实现方案AI智能助手的核心功能包括自然语言问答、图表可视化、多维钻取、导出与收藏、需求理解与过程验证、用
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机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默