新的一年，英版《时尚芭莎》变了

情感分析任务的概述阿你不是 python 开发语言
一、情感分析的概述1、什么是情感分析情感分析，也称为情感分类，是一种自然语言处理的任务，用于分析文本、语音或其他形式的数据中所包含的情感倾向。其目标是判断数据表达的情感是积极的（Positive）、消极的（Negative）还是中立的（Neutral），或者进一步细化为更复杂的情感类别（如愤怒、喜悦、悲伤等）。2、情感分析的主要应用场景1）商业领域：情感分析主要进行产品评价分析，从客户和买家的评价
泰克AFG1022这么强大的功能，你还没有了解么？思迈18086111968 科技
多种波形生成：支持生成多种标准波形，如正弦波、方波、三角波、脉冲波、锯齿波、噪声波等，还能生成50种常用的任意波形，满足不同测试场景需求。高精度输出：具有14位垂直分辨率，可提供高分辨率的波形输出，确保信号的精确度；频率分辨率达1μHz，能满足对不同频率信号的精确输出要求。多模式运行：支持连续模式、扫描模式、突发模式和调制模式。连续模式可连续输出选定波形；扫描模式能在一定频率范围内进行扫描输出；突
73_Go基础_1_43 方法继承芦苇King 05_Go_01 golang 开发语言后端
packagemainimport"fmt"//1.定义一个"父类"typePersonstruct{namestringageint}//2.定义一个"子类"typeStudentstruct{Person//结构体嵌套，模拟继承性schoolstring}//3.方法func(pPerson)eat(){fmt.Println("父类的方法，吃窝窝头。。")}func(sStudent)stu
【数学基础】第十三课：参数估计 x-jeff 机器学习必备的数学基础机器学习
1.参数估计参数估计是统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看，可分为：点估计。区间估计。1.1.参数估计和假设检验参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是利用样本对总体进行某种推断，但推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数在估计前是未知的。而在假设检验中，则是先对总体参数值提出一个假设，然后利用样本信息去
【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数 x-jeff 深度学习基础深度学习人工智能
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可，其余层和之前介绍的二分类模型一样，不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
linux sed命令 weifexie Linux linux 运维服务器 sed awk
linuxsed命令作为三剑客的一员，也是到了不得不写写总结的时候了，按惯例，先给出出处，首当齐冲wikihttps://zh.wikipedia.org/wiki/Sedsed（意为流编辑器，源自英语“streameditor”的缩写）是一个使用简单紧凑的编程语言来解析和转换文本Unix实用程序。sed是最早支持正则表达式的工具之一，至今仍然用于文本处理，特别是用于替换命令。用于纯文本字符串操作
一个简单的日志类Logger qinfen123456 单片机嵌入式硬件 c++学习笔记开发语言
实现一个C++简单日志类，具备以下特性：日志文件命名采用文件名前缀加上日期的格式，方便管理与识别。对单个日志文件大小进行限制，当文件大小达到20MB时，自动开启新的日志文件。具备过期文件清理机制，自动删除保留时间超过365天的日志文件，节省存储空间。该日志类是线程安全的，能够在多线程环境下稳定运行，避免日志记录冲突。支持使用format格式进行日志记录，方便灵活输出不同格式的日志信息。自动创建子目
大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现 AIGC大模型吱屋猪 django python 后端 AI-native 人工智能 llama 百度
ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题，通过代码与实例，讲解如何打造生产级系统，实现本地知识库的快速检索与智能问答。本文我将介绍一种效果更好的混合检索方法，在实际问答场景中，优于向量数据库自带的混合检索功能。1什么是混合检索目前，大模型RAG系统中普遍采用混合检索来提升检索
versal架构简介：Sec I Introduction 妮蔻mega versal架构简介 fpga
1.SoCHardwareOverviewAMD的SoC（系统级芯片）具有广泛的功能，适用于需要可扩展处理能力、集成功能单元和可扩展可编程逻辑的高端应用，并且可以在正常系统操作期间动态配置和重新配置。SoC架构包括一组丰富的集成硬件组件和许多用户可编程设计选项，适用于许多系统级解决方案。每个设备都包含一个处理系统、可编程逻辑、平台管理控制器以及各种集成的硬件子系统和外设。处理系统和可编程逻辑可以选
基于多向量检索器的多模态RAG实现：用于表格、文本和图像 lichunericli 人工智能自然语言处理
原文地址：Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型（图像、文本、表格）的无缝问答是RAG追求的目标之一。我们将发布threenewcookbooks，展示在包含混合内容类型的文档上使用RAG的多向量检索器。这些cookbooks还提出了一些将多模态LLM与多向量检索器配对以解锁图像上的RAG的想法。
redis有哪几种持久化方式杏花春雨江南 redis redis 数据库缓存
Redis提供了两种持久化方式：RDB（RedisDatabase）和AOF（Append-OnlyFile）。它们各有优缺点，适用于不同的场景。以下是它们的原理、优缺点以及如何选择的建议：1.RDB（RedisDatabase）原理：RDB是Redis的快照持久化方式。Redis会定期将内存中的数据生成一个二进制快照文件（.rdb），并保存到磁盘。可以通过配置save参数设置触发快照的条件（如s
Hystrix 实现限流\降级\熔断杏花春雨江南 java开发那些事儿 hystrix java 开发语言
Hystrix是一个强大的库，用于处理分布式系统中的延迟和容错问题。它提供了限流、降级和熔断等功能。下面是一个完整的Java示例，展示如何使用Hystrix实现限流、降级和熔断。1.添加依赖在pom.xml中添加Hystrix的依赖：xml复制com.netflix.hystrixhystrix-core1.5.18运行HTML2.创建Hystrix命令创建一个继承自HystrixCommand的
基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP dong-123456 架构运维知识点 aws 云计算 c++vs cmake
基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP目录1.下载GIT(https://git-scm.com/downloads)，本地安装2.下载CMAKE(https://cmake.org/download/)，这里用的版本3.17,本地安装3.下载VS19版本，安装4.下载AWS-SDK-1.8地址https://github.com/aws/aws-sdk-cp
【.NET 6】RabbitMQ延迟消息指南人生短几个秋 .net core rabbitmq .net
背景最近遇到一个比较特殊需求，需要修改一个的RabbitMQ消费者，以实现在消费某种特定的类型消息时，延迟1小时再处理，几个需要注意的点：延迟是以小时为单位不是所有消息都延迟消费，只延迟特定类型的消息只在第一次消费时延迟1小时，容错机制产生的重新消费（也即消息消费失败，多次进入延迟队列重试），则不再延迟1小时消费者消费过程中可能会重启考虑到这几点，我们需要一个标识以及持久化，不能简单使用Threa
DIFFERENTIAL TRANSFORMER UnknownBody LLM Daily 深度学习人工智能 transformer
本文是LLM系列文章，针对《DIFFERENTIALTRANSFORMER》的翻译。差分Transformer摘要1引言2差分Transformer3实验4结论摘要Transformer倾向于将注意力过度分配到无关的上下文中。在这项工作中，我们引入了DIFFTransformer，它在消除噪声的同时增强了对相关上下文的关注。具体而言，差分注意力机制将注意力得分计算为两个单独的softmax注意力图
AI如何创作音乐及其案例 alankuo 人工智能
AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构，其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性，能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
AI时代如何引流 alankuo 人工智能
AI时代引流可以从以下几个方面着手：利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像：借助AI整合多维度数据，涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等，深度挖掘后绘制精准的客户画像，明确潜在客户特征与需求，让营销活动更具针对性。个性化内容创作：运用AI的自然语言处理功能，依据客户特点和需求生成个性化的营销内容，如广告文案、产品推荐等。以电商平台为例，可针对不同用户生成符合其喜好的商品推荐文案。
element-ui简介、安装和使用代码 alankuo 前端前端
一、Element-UI简介Element-UI是一套基于Vue.js的桌面端组件库，由饿了么前端团队开源。它提供了丰富的组件，如按钮、表单、表格、菜单、对话框等，这些组件具有统一的视觉风格和交互设计，能够帮助开发者快速构建美观、易用的Web应用程序。Element-UI的特点包括：丰富的组件库涵盖了Web应用开发中常见的各种组件需求，无论是简单的UI元素还是复杂的交互组件都能找到，大大减少了开发
学习Web3.0需要具备哪些基础知识？ alankuo 人工智能人工智能
学习Web3.0需要具备以下基础知识：一、计算机科学基础1.编程知识-了解至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。这将有助于理解Web3.0应用程序的开发和智能合约的编写。-熟悉编程概念，如变量、数据类型、控制结构、函数等。2.数据结构和算法-掌握常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等，以及它们的操作和应用。-了解基本的算法，如排序、搜索、递归等，以及它们的时间和空间复
音视频缓存数学模型锋风Fengfeng 安卓Android应用开发相关音视频缓存
2024年8月的笔记音视频缓存数学模型-Wesley’sBlog播放器作为消费者，缓存作为生产者。进入缓冲一次设消费者速率为v1，生产者为v2，视频长度为l，x为生产者至少距离消费者多远才能保证在播完视频前两者重合。实际上就是一个追及问题。v1t=v2t+x，即l=v2*l/v1+x，因为播放器速度是1，继续简化得x=l(1-v2)如果v2大于1，即满足消费者需求时，可以流畅播放。设l是一部45分
LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南 Nifc666 语言模型人工智能自然语言处理 whisper langchain gpt 开源软件
LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
深入理解C++编程：从内存管理到多态与算法实现嵌入式Jerry C++c++算法开发语言
C++是一门功能强大的编程语言，广泛应用于系统编程、游戏开发和高性能计算等领域。本文将通过一系列经典问题，深入探讨C++的核心知识点，包括内存管理、多态（结合函数重载与覆盖）、多线程、TCP/IP模型、软链接与硬链接的区别，以及常见算法实现。每个知识点都配有详细的代码示例和解释，帮助你更好地理解和掌握。1.内存管理：内存泄露与检测什么是内存泄露？内存泄露是指程序在动态分配内存后，未能正确释放已不再
深入解析音频编解码器（Audio CODEC）：硬件、接口与驱动开发嵌入式Jerry 内核音视频驱动开发 linux 嵌入式硬件
音频编解码器（AudioCODEC）是音频处理系统中的核心组件，负责模拟信号与数字信号的相互转换，广泛应用于智能音箱、嵌入式系统、消费电子产品等设备。本篇文章将从硬件结构、接口解析、驱动开发和软件配置等方面，深入讲解如何正确理解和使用音频编解码器。1.音频编解码器的基本概念CODEC（Coder-Decoder），即编解码器，是一种模数转换（ADC）和数模转换（DAC）的组合设备，用于处理音频信号
外包工作：不只是赚钱，更是人生的加油站心灵星图程序人生
外包工作：不只是赚钱，更是人生的加油站在当今互联网时代，外包工作已经成为很多人的职业选择。但你是否想过，外包工作不仅仅是一份收入来源，更可能是你人生的重要跳板？今天，让我们一起来聊聊外包工作带来的三大机遇。一、自我提升的黄金期1.时间优势工作时间相对灵活可以自主安排学习计划有更多个人支配时间2.学习机会接触不同类型的项目了解各行各业的需求积累多样化的经验实践建议：制定学习计划每周固定学习时间设定明
202年充电计划——自学手册网络安全（黑客技术）网安康sir web安全安全网络 python linux
基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习
7、标准库的string的常见使用周Echo周 STL c++开发语言算法数据结构推荐算法 leetcode 蓝桥杯
一、了解string其实不完全算STL库中的。在C++中，string是标准库提供的用于处理动态字符序列的类（位于头文件），相比C风格的字符数组（char[]或char*），string提供更安全、更便捷的操作。使用的头文件#include二、初始化stringname;//创建一个空的stringstringname("数据");//创建一个字符串值为“数据”的stringstringname=
PyTorch中，将`DataLoader`加载的数据高效传输到GPU 大霸王龙 pytorch 人工智能 python
一、数据加载到GPU的核心步骤数据预处理与张量转换若原始数据为NumPy数组或Python列表，需先转换为PyTorch张量：X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量y_tensor=torch.from_numpy(y).long()#分类任务常用长整型显式指定设备：通过.to(device)将数据移至GPU（需提前定义device对象）：devi
输入：0.5元/百万tokens（缓存命中）或2元（未命中）输出：8元/百万tokens 杏花春雨江南缓存
这句话描述了一种定价模型，通常用于云计算、API服务或数据处理服务中，根据资源使用情况（如缓存命中与否）来收费。以下是对这句话的详细解释：1.关键术语解释Tokens：在自然语言处理（NLP）或数据处理领域，Token通常指文本的最小单位（如一个单词或一个字符）。在这里，Tokens是计费的单位。缓存命中（CacheHit）：当请求的数据已经在缓存中时，称为缓存命中。缓存命中通常意味着更快的响应速
【网络安全 | 漏洞挖掘】价值14981$的Google点击劫持漏洞秋说 web安全漏洞挖掘
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【sklearn 01】人工智能概述 @金色海岸人工智能 sklearn python
一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习，深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
web前段跨域nginx代理配置刘正强 nginx cms Web
nginx代理配置可参考server部分 server { listen 80; server_name localhost;
spring学习笔记 caoyong spring
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Eclipse打开workspace提示工作空间不可用 0624chenhong eclipse
做项目的时候，难免会用到整个团队的代码，或者上一任同事创建的workspace， 1.电脑切换账号后，Eclipse打开时，会提示Eclipse对应的目录锁定，无法访问，根据提示，找到对应目录，G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager，其中文件.fileTableLock提示被锁定。解决办法，删掉.fileTableLock文件，重
Javascript 面向对面写法的必要性？一炮送你回车库 JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行，什么纯javascript的mvc框架都出来了：ember 这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架我想说的是，javascript本来就不是一门面向对象的语言，用它写出来的面向对象的程序，本身就有些别扭，很多人提到js的面向对象首先提的是：复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的，用fu
js array对象的迭代方法换个号韩国红果果 array
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对Hibernate缓存机制的理解归来朝歌 session 一级缓存对象持久化
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WebService调用错误合集 darkranger webservice
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JSP和Servlet的中文乱码处理 aijuans Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题，写成了博客，今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学，所以有不足之处希望谅解。一、表单提交时出现乱码：在进行表单提交的时候，经常提交一些中文，自然就避免不了出现中文乱码的情况，对于表单来说有两种提交方式：get和post提交方式。所以
面试经典六问 atongyeye 工作面试
题记：因为我不善沟通，所以在面试中经常碰壁，看了网上太多面试宝典，基本上不太靠谱。只好自己总结，并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题： 1 简单自我介绍关于这个问题，主要为了弄清两件事，一是了解应聘者的背景，二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。我的回答：(针对技术面试回答，如果是人事面试，可以就掌
contentResolver.query()参数详解百合不是茶 android query()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名一个简单的例子，这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。 [java] view plain copy public void fetchAllContacts() {
ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法 bijian1013 oracle 数据库 kill nowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据，或者增加一个表的主键时或者表的索引时，常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行（或者事务已经被锁），所有导致执行不成功。 1.下面的语句
web 开发乱码征客丶 spring Web
以下前端都是 utf-8 字符集编码一、后台接收 1.1、 get 请求乱码 get 请求中，请求参数在请求头中；乱码解决方法： a、通过在web 服务器中配置编码格式：tomcat 中，在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8"； 1.2、post 请求乱码 post 请求中，请求参数分两部份， 1.2.1、url？参数，
【Spark十六】： Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式 bit1129 spark
Spark SQL数据源和表的Schema case class apply schema parquet json JSON数据源准备源数据 {"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss BlueSkator -Xss -Xmn -Xms -Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。典型设置： java -Xmx355
jqGrid 各种参数详解(转帖) BreakingBad jqGrid
jqGrid 各种参数详解分类：源代码分享个人随笔请勿参考解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读评论(22) 收藏举报 jquery 服务器 parameters function ajax string
读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy bylijinnan 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/ import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; /* * 下面
应用升级iOS8中遇到的一些问题 chenhbc ios8 升级iOS8
1、很奇怪的问题，登录界面，有一个判断，如果不存在某个值，则跳转到设置界面，ios8之前的系统都可以正常跳转，iOS8中代码已经执行到下一个界面了，但界面并没有跳转过去，而且这个值如果设置过的话，也是可以正常跳转过去的，这个问题纠结了两天多，之前的判断我是在 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated 中写的，最终的解决办法是把判断写在 -(void
工作流与自组织的关系？ comsci 设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的，这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制，特别是节点之间的依存关系是固定的，节点的处理不考虑到流程整体的运行情况，细节和整体间的关系是脱节的，那么我们提出一个新的观点，一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢？这种流程有什么实际意义呢？这里有篇论文，摘要是：“针对网格中的服务
Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX daizj oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX 转自：http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123 在 insert into tablea ...select * from tableb中，如果存在唯一约束，会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示，会忽略唯一
二叉树:堆 dieslrae 二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单: 一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2 一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1 &
C语言学习八结构体 dcj3sjt126com c
为什么需要结构体，看代码 # include <stdio.h> struct Student //定义一个学生类型，里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量 { int age; float score; char sex; } int main(void) { struct Student st = {80, 66.6,
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10.性能优化-监控-MySQL慢查询 frank1234 性能优化 MySQL慢查询
1.记录慢查询配置 show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径查询结果：--不用的机器可能不同 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log 修改mysqld配置文件：/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf，本机在/user/my.cn
Java父类取得子类类名 happyqing java this 父类子类类名
在继承关系中，不管父类还是子类，这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象，所以在父类中你可以用this获取到子类的信息！ package com.urthinker.module.test; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void
Spring3.2新注解@ControllerAdvice jinnianshilongnian @Controller
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Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java 多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目可以在属性文件中配置，那么使它成为
推行国产操作系统的优劣 yananay windows linux 国产操作系统
最近刮起了一股风，就是去“国外货”。从应用程序开始，到基础的系统，数据库，现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”，使我们终于认识到了国外货的危害，开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂，为了信息安全，那我们就自然要使用和推行国货。可是，一味地推行，是否就一定正确呢？先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前，就据传某世界级的网络设备制造商生产的交

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