- 携程开源的分布式apollo技术,整合springboot集成实现动态刷新配置
2401_84584854
程序员java面试学习
最后这份文档从构建一个键值数据库的关键架构入手,不仅带你建立起全局观,还帮你迅速抓住核心主线。除此之外,还会具体讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等,帮你搞懂底层原理。相信这对于所有层次的Redis使用者都是一份非常完美的教程了。整理不易,觉得有帮助的朋友可以帮忙点赞分享支持一下小编~你的支持,我的动力;祝各位前程似锦,offer不断!!!本文已被CODING开源项目:【
- TCP/IP原理详细解析
一个儒雅随和的男子
tcp/ip网络网络协议
前言TCP/IP是一种面向连接,可靠的传输,传输数据大小无限制的。通常情况下,系统与系统之间的http连接需要三次握手和四次挥手,这个执行过程会产生等待时间。这方面在日常开发时需要注意一下。TCP/IP是互联网的核心协议族,定义了数据如何在网络中进行传输、路由和接收。其设计遵循分层模型(四层或五层),各层独立工作,通过协议协同实现端到端通信。以下章节是其核心原理的逐层解析。一、TCP/IP分层模型
- 论文阅读-秦汉时期北方边疆组织的空间互动模式与直道的定位(中国)
MilkLeong
论文阅读空间计算
论文英文题目:AspatialinteractionmodelofQin-HanDynastyorganisationonthenorthernfrontierandthelocationoftheZhidaohighway(China)发表于:journalofarchaeologicalscience,影响因子:3.030论文主要是使用空间互动模型来对秦汉时期的北方边疆直道进行定位和重建。分析
- 鸿基智启:东土科技为具身智能时代构建确定性底座
一RTOS一
科技人工智能鸿道Intewell操作系统
人类文明的每一次跨越都伴随着工具的革新。从蒸汽机的齿轮到计算机的代码,生产力的进化始终与技术的“具身化”紧密相连。当大语言模型掀起认知革命,具身智能正以“物理实体+自主决策”的双重属性重新定义工业、医疗、服务等领域的运行逻辑。在这场革命中,东土科技以自主研发的鸿道Intewell工业操作系统与MaVIEW开发平台,为智能体的“大脑”与“肢体”架起确定性桥梁。具身智能:物理世界的认知革命具身智能(E
- 如何进行项目风险评估
项目管理
进行项目风险评估的核心在于全面识别风险、定量评估、动态监控。其中,全面识别风险要求团队在项目启动前和实施过程中,从各个角度搜集和整理可能影响项目进度、成本、质量及目标达成的各种内外部风险;定量评估则依托数据与模型,将风险发生的概率与影响程度进行量化,从而为后续制定应对策略提供科学依据;动态监控强调在项目全过程中持续跟踪风险变化,并及时调整风险应对措施,确保项目始终处于可控状态。一、项目风险评估的基
- RK3568笔记五十六:yolov8_obb旋转框训练部署
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记YOLO
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。本文基于rknn_model_zoo和山水无移大佬的博客和代码训练模型并部署到正点原子的ATK-DLRK3568板子测试。https://github.com/ultralytics/ultralytics一、训练1、环境搭建使用的是AUTODL环境,yolov8-obb数据集不大,也可以使用cpu。2、创建虚拟环境#创建虚拟环境condacreate-nyo
- RK3568笔记六十八:Yolov11目标检测部署测试
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记YOLO
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。看到yolov11出了,山水无移大佬测试通过,跟个风测试一下效果。使用的是正点原子的ATK-DLRK3568开发板。这里不训练自己的模型了,使用官方模型测试。一、环境搭建1、下载源码ultralytics/ultralytics:UltralyticsYOLO112、创建虚拟环境condacreate-nyolov11_envpython=3.83、激活con
- 面试集锦(五)计算机网络
lamlados
面试网络
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- 如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理
shuoac
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在当代自然语言处理领域,拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。通过学习大量文本、代码和图像,SparkLLM能够理解和执行基于自然对话的任务。在本文中,我们将深入探讨如何配置和使用SparkLLM来处理自然语言任务。技术背景介绍大规模语言模型(LLM)近年来在各个领域中获得了广泛的应用,它们在处理自然语言任务时表现出色。iF
- 使用OpenAI API实现自然语言处理应用
shuoac
自然语言处理人工智能python
使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)在各种应用中的地位越来越重要。从自动文本生成、聊天机器人到智能搜索引擎,NLP技术的应用场景非常广泛。而OpenAI提供的API使得开发者可以轻松地将先进的NLP模型集成到他们的应用中。核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT(GenerativePre-trainedTransform
- DeepSeek该选蒸馏版还是满血版
飞翔的FOX
人工智能
针对不同版本的DeepSeek,需要从多个维度综合分析:1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力:更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力,尤其在跨领域、开放域任务中优势显著。70B模型若未经过充分行业适配,其原始能力上限低于671B。但在特定场景下,通过优化可能突破这一限制。2.行业数据适配的关键作用长期迭代的70B模型可通过以下方式缩小差距:领域微调:持续
- 使用Trubrics进行LLM用户分析和反馈管理
dgay_hua
python
技术背景介绍在AI模型开发过程中,用户的输入数据和反馈信息对模型优化至关重要。Trubrics是一个强大的LLM用户分析平台,能够帮助开发者收集、分析和管理用户的提示和反馈。本文将介绍如何使用Trubrics平台,结合实际代码展示其安装、设置及应用。核心原理解析Trubrics主要通过对用户与模型的交互进行分析,来提供改进建议。其核心是利用API来监控用户发出的每一个提示和反馈,从而帮助开发者更好
- 仓储系统货位优化毕业论文【Flexsim仿真】
aikelele
人工智能
一、内容简介由堆垛机、货架、输送系统、管理系统、控制系统等组成的传统堆垛式仓储系统因为其成熟的技术和推广方式、高效等特点广泛的应用在物流、车间、制造等行业。但是堆垛机仓库每个巷道都会拥有一台堆垛机,其作业方式受到限制,鲁棒性比较差,一个巷道堆垛机出现问题题将导致整个巷道作业停止。同时,堆垛机立体仓库的可协调性比较差,企业的产品有旺季、淡季之分,在旺季时可能满足正常的出入库需求;在淡季时,可能会出现
- 我要写整个中文互联网界最牛逼的JVM系列教程 | 「JVM与Java体系架构」章节:如何看待Java上层技术与JVM?
李阿昀
只要你有心人人都是JVM精通者javajvm
「JVM与Java体系架构」章节的整体目录从现在开始我们就要正式步入第一章——JVM和Java体系结构的学习中了,首先我们看一下这一章要讲授的主要内容都有哪些。前言面向人群及参考书目Java及JVM简介Java发展的重大事件虚拟机与Java虚拟机JVM的整体结构Java代码执行流程JVM的架构模型JVM的生命周期JVM的发展历程从上面可以看到,这一章节的内容分量还是比较充足的,而且也比较详细,因为
- 长文本生成的“中间迷途”:当AI在信息洪流中迷失与觉醒
步子哥
AGI通用人工智能人工智能
长文本生成的困境:当AI在信息洪流中迷失在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如同拥有无限记忆的超级读者,能轻松消化整座图书馆的藏书。但当被要求撰写万字论文时,这些"博学者"往往只能产出不足两千字的短文——这就像让美食家品尝满汉全席后,只能复述前菜和甜点的味道。更令人困扰的是,当输入文本超过8000词时,模型会像在图书馆迷路的读者,对"中间书架"的内容视而不见,这种现象被形象地称为"中间丢失"(L
- PointNet++改进策略 :模块改进 | x-Conv | PointCNN, 结合局部结构与全局排列提升模型性能
我是瓦力
PointNet++改进策略人工智能深度学习计算机视觉
目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法,旨在从点云(pointcloud)数据中学习特征。传统卷积神经网络(CNN)在处理规则网格数据(如图像)时非常有效,但由于点云是无序且不规则的,直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失,并对点的排列顺序敏感。
- 使用Vespa进行高级检索与向量数据库管理
scaFHIO
数据库python
技术背景介绍在现代信息检索领域,为了提供精准且高效的搜索体验,往往需要结合使用向量搜索(ANN)、词法搜索以及结构化数据搜索。Vespa作为一个功能完备的搜索引擎与向量数据库,为我们提供了一站式的解决方案。本文将详细介绍如何使用Vespa进行高级检索,并通过代码示例展示其实际应用。核心原理解析Vespa具备以下核心功能:向量搜索(ANN):基于向量空间的近似最近邻搜索,提高了高维数据检索的效率。词
- 物联网实时数据存储方案选择
动亦定
MySQL物联网数据库物联网时序数据库数据库
存储物联网设备发出的实时数据时,需考虑数据量、速度、类型和访问需求。以下是几种常见的存储方案:1.时序数据库适用场景:适合处理时间序列数据,如传感器数据。优点:高效存储和查询时间序列数据,支持高写入和查询吞吐量。常见选择:InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus。2.NoSQL数据库适用场景:适合非结构化或半结构化数据,如JSON、XML。优点:灵活的数据模型,易于扩展,适合
- 在 Maven 中使用 <scope> 元素:全面指南
波波有料
mavenmavenjava
目录前言在Maven中,元素用于定义依赖项的作用范围,即依赖项在项目生命周期中的使用方式。正确使用可以帮助我们优化项目的构建过程,减少不必要的依赖冲突,并提高构建效率。本文将详细介绍的使用步骤、常见作用范围、代码示例以及注意事项。1.元素的作用元素用于指定依赖项的作用范围,决定依赖项在哪些阶段(如编译、测试、运行等)可用。Maven根据的值来决定是否将依赖项包含在最终的构建结果中。2.常见的值3.
- 《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探
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AI重制版】预训练NLP自然语言处理
文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展,各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务,如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络(g
- 时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤?
sauTCc
知识图谱知识图谱人工智能
过滤设置(FilteredSetting)的目的是为了确保模型评估的公平性和合理性。以下详细解释为什么要进行这样的过滤:1.避免模型因预测正确事实而受到惩罚问题:在知识图谱(KG)或时序知识图谱(TKG)的链接预测任务中,模型需要为查询(如((s,r,?,t)))生成候选答案。如果候选答案中包含了已经存在于图谱中的正确事实,模型可能会将这些正确事实的排名降低,仅仅因为它们已经存在。例子:假设图谱中
- 【基于KG的大模型对话系统(fastapi)完整可上手】
放飞自我的Coder
pythonfastapikg
以下是一个使用FastAPI搭建的基于知识图谱的大模型对话系统的示例代码。该系统包括:FastAPI服务器:提供RESTfulAPI。知识图谱:使用Neo4j作为存储和查询引擎。大模型:利用OpenAIGPT进行自然语言处理。查询解析:将用户输入解析为知识图谱查询,并结合LLM生成回答。主要功能:解析用户输入:检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。执行Cypher查询:如果用户问题涉及知识图谱,向
- 【xinference部署大模型超详细教程 gemma-it为例子】
放飞自我的Coder
xinferencellmopenaiAPI
inference文档地址你的点赞和收藏是我持续分享优质内容的动力哦~加速source/etc/network_turbo#仅限autodl平台pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.pku.edu.cn/pypi/web/simple第一步安装xinference和vLLM:vLLM是一个支持高并发的高性能大模型推理引擎。当满足以下条件时,Xinf
- TCP/IP四层模型
ashane1314
网络tcp/ip分层
TCP/IP网络分层模型还是先从TCP/IP协议开始讲起,一是因为它非常经典,二是因为它是目前事实上的网络通信标准,研究它的实用价值最大。TCP/IP当初的设计者真的是非常聪明,创造性地提出了“分层”的概念,把复杂的网络通信划分出多个层次,再给每一个层次分配不同的职责,层次内只专心做自己的事情就好,用“分而治之”的思想把一个“大麻烦”拆分成了数个“小麻烦”,从而解决了网络通信的难题。你应该对TCP
- 【AI深度学习网络】Transformer时代,RNN(循环神经网络)为何仍是时序建模的“秘密武器”?
arbboter
人工智能rnn人工智能深度学习循环神经网络记忆序列数据循环连接
引言:什么是循环神经网络(RNN)?循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专门处理序列数据(如文本、语音、时间序列)的深度学习模型。与传统神经网络不同,RNN具有“记忆”能力,能够通过内部状态(隐藏状态)保留历史信息,从而捕捉序列中的时间依赖关系。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域,数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前
- DeepSeek发展背景和前景
爱吃苹果的日记本
人工智能
1.成立背景:它的背景是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,该公司成立于2023年7月17日,由量化资管巨头幻方量化创立。幻方量化在AI量化对冲基金领域具有深厚的技术积累和资金支持,这为DeepSeek的研发奠定了坚实的基础。2.技术演进:2024年1月:发布首个大模型DeepSeekLLM,包含670亿参数,在2万亿token的数据集上训练,性能超越Llama270BBase。202
- 8.3 GPTQ量化技术:4倍压缩大模型显存,精度零损失!
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力语言模型人工智能gpt
GPTQ量化技术:4倍压缩大模型显存,精度零损失!8.2GPTQ:专为GPT设计的模型量化算法一、模型量化技术背景在讨论GPTQ之前,我们需要先理解大模型部署面临的显存困境。以LLaMA-7B模型为例:FP32精度显存占用:28GBFP16精度显存占用:14GBINT8量化后显存占用:7GBINT4量化后显存占用:3.5GB
- 多模态大模型:技术原理与实战 模型压缩实战
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
多模态大模型:技术原理与实战模型压缩实战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:多模态大模型,技术原理,模型压缩,实战,TensorFlow,PyTorch,模型压缩方法,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。然而,多模态大模型通常具有庞大
- N卡 英伟达Nvidia 显卡及其计算能力(Compute Capability)表
Panesle
显卡Nvidiagpu算力英伟达
N卡英伟达Nvidia显卡及其计算能力(ComputeCapability)表某些库或软件对显卡算力有要求,可参考下表核对。比如:AWQ量化模型不支持算力小于7.5的显卡V100:ValueError:ThequantizationmethodawqisnotsupportedforthecurrentGPU.Minimumcapability:75.Currentcapability:70.
- 第20周:Pytorch文本分类入门
weixin_46620278
pytorch分类人工智能
目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者:[K同学啊]说在前面本周任务:了解文本分类的基本流程、学习常用数据清洗方法、学习如何使用jieba实现英文分
- 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