- 版本混乱的三大 “罪魁祸首”,你踩中了几个?不用焦虑 如方文控帮你解决
Ru_fang
大数据网络笔记
1.手工管理VS数字化浪潮:落后工具埋下隐患仍用“邮件传文件”“U盘拷资料”的企业,如同用算盘对抗计算机:版本迭代全靠人工标注,“v1.0”“v1.0改”“最终版v1.1”混杂,谁也说不清哪个是“真・最新版”。2.流程缺失:谁都能改,谁都不管某制造业企业的教训极具代表性:技术部修改图纸后直接发工作群,生产部未收到通知仍按旧版投产,2000件半成品因尺寸偏差报废。缺乏“起草-审核-发布-归档”标准化
- 【面试宝典】39道UniApp高频题库整理(附答案背诵版)
想念@思恋
java前端面试宝典面试uni-app职场和发展
1.简述什么是uniApp?uniApp是一个使用Vue.js开发所有前端应用的框架,它允许开发者用一套代码同时发布到iOS、Android、Web(包括PC和移动端浏览器)、以及各种小程序(微信、支付宝、百度、字节跳动、QQ等)和快应用等多个平台。简而言之,uniApp的宗旨是“一次开发,多处运行”。使用uniApp,开发者可以享受到Vue.js的开发体验,包括组件化开发、Vue插件支持、Vue
- 什么是对称加密和非对称加密
MonkeyKing.sun
网络服务器运维
对称加密和非对称加密是现代密码学中的两大核心技术体系,它们用于保护数据的机密性、完整性和安全性,是构建区块链、电子支付、SSL、VPN、数字签名等系统的基础。一、什么是对称加密(SymmetricEncryption)?定义:加密和解密使用同一把密钥,称为“对称密钥”。工作原理:明文+密钥→加密算法→密文密文+同样密钥→解密算法→明文示例算法:算法简要说明AES(高级加密标准)最常用、快速、安全D
- 从传统Cube到现代化指标体系:物化视图驱动的指标平台升级之路
镜舟科技
StarRocks物化视图数据架构OLAP数据分析数据库湖仓一体
在高并发、高吞吐量的数据分析场景下,简单的事情往往变得不那么简单。一个业务逻辑简单的指标大盘,在日常情况下可能运行良好,但一旦面临大促或年终数据汇总等高峰期,就会出现卡顿甚至崩溃的情况。为什么在这些特定场景下,原本稳定的系统会变得不稳定?这是因为传统的指标大盘解决方案在设计时,往往没有针对高并发、多维度分析和秒级刷新等特殊需求做好充分准备。一、传统数据架构在指标分析场景下的困境1.指标平台的常见诉
- .net和Java微服务框架列举及.net技术选型
步、步、为营
java微服务开发语言.net
.NET与Java微服务框架大盘点及.NET技术选型指南前言在当今的软件开发领域,微服务架构凭借其灵活性和可扩展性,成为了众多企业构建复杂应用的首选方案。.NET和Java作为两大主流的开发平台,各自拥有丰富的微服务框架。本文将为大家详细介绍.NET和Java的一些常见微服务框架,并探讨.NET技术选型的相关要点。.NET微服务框架介绍1.ASP.NETCoreASP.NETCore是构建微服务的
- 文心大模型4.5及X1重磅上线,真实测评
2025年3月16日,人工智能领域迎来一场重要盛事——百度文心大模型4.5如期正式发布。与此同时,百度还惊喜推出了另一款全新模型——文心大模型X1。目前,文心大模型4.5和X1已在文心一言官网(https://yiyan.baidu.com/)正式上线,并免费向用户开放。其中,文心大模型4.5面向企业用户和开发者,用户可以通过登录百度智能云千帆大模型平台,轻松调用文心大模型4.5的API接口,快速
- 企业级RAG系统架构设计与实现指南(Java技术栈)
在未来等你
大模型应用开发AI技术编程JavaSpring
企业级RAG系统架构设计与实现指南(Java技术栈)开篇:RAG系统的基本概念与企业应用价值在当今快速发展的AI技术背景下,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)已成为构建智能问答、知识库管理、个性化推荐等应用的核心技术之一。RAG系统通过结合信息检索与自然语言生成(NLG),能够有效提升模型对特定领域数据的适应能力,避免传统大模型在训练数据不足或数据更
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景
SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1:文本预处理与特征提取**3.**步骤2:特征向量化与哈希映射**4.**步骤3:特征向量聚合**5.**步骤4:降维生成SimHash值**6.**步骤5:计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码(Python简化示例)四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设
- 深度解析 LangGraph 多智能体系统的通信机制与状态管理策略
佑瞻
LangChainLangGraphlanggraph
构建多智能体系统时,通信机制与状态管理是决定系统效能的核心要素。当智能体数量超过3个时,系统常面临通信延迟、状态冲突等挑战。本文将系统化解析LangGraph中智能体交互的技术细节,帮助开发者构建高效稳定的多智能体协作体系。一、智能体通信的四大核心维度1.1通信模式选择:交接与工具调用的技术分野智能体间通信存在两种基础模式,其选择取决于状态传递需求:交接(Handoffs)模式适用于复杂状态传递场
- 借助antd-design-x-vue实现接入通义千问大语言模型的对话功能(附源码)
说在前面现在大模型如此火热,想必你跟我也有同样的想法,实现一个自己的AI对话框,相比Dify等组件分享出来的对话框,自己实现起来可以更加灵活和适应需求。虽然Element,Antd都发布了各自的对话框组件,我说句实话,这个理解起来真没之前那种Button,Card这些组件来的简单,下面分享我的一个小Demo。功能拆解首先,官方帮我们实现了一个小的原型,附带了几乎所有的功能,地址如下:ant-des
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(145)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文笔记论文阅读
ReasoningLimitationsofMultimodalLargeLanguageModels.AcasestudyofBongardProblems➡️论文标题:ReasoningLimitationsofMultimodalLargeLanguageModels.AcasestudyofBongardProblems➡️论文作者:MikołajMałkiński,SzymonPawlo
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(138)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文笔记深度学习
UnderstandingtheRoleofLLMsinMultimodalEvaluationBenchmarks➡️论文标题:UnderstandingtheRoleofLLMsinMultimodalEvaluationBenchmarks➡️论文作者:BotianJiang,LeiLi,XiaonanLi,ZhaoweiLi,XiachongFeng,LingpengKong,QiLiu,
- 微调大语言模型后,如何评估效果?一文讲清
茫茫人海一粒沙
人工智能
在做大语言模型(LLM)微调时,“怎么判断模型调得好不好”是必须回答的问题。无论是在研究、项目落地,还是面试中,评估方法都不能停留在“训练loss降了”这么简单。本文从评估目标、技术指标、业务适配、实战建议四个维度,讲清楚微调后的模型评估怎么做,为什么这么做。一,评估前,先搞清楚目标不同的微调目的,评估方式也不同:✅精调任务能力:判断模型是否更好完成分类、问答、摘要、代码生成等任务。✅领域适应:关
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(140)
SemiHVision:EnhancingMedicalMultimodalModelswithaSemi-HumanAnnotatedDatasetandFine-TunedInstructionGeneration➡️论文标题:SemiHVision:EnhancingMedicalMultimodalModelswithaSemi-HumanAnnotatedDatasetandFine-T
- autobank渗流分析计算教程_高土石坝坡稳定性分析
Oliverzzzhang
原标题:基于滑弧动力有限元耦合法的高土石坝坝坡稳定性分析摘要:为研究高土石坝坝坡的稳定性,以某水电站高土石坝坝坡为例,采用条分法与有限元法耦合的计算方法进行分析,选取3个典型断面,对其设计工况和校核工况下的上下游断面的安全系数进行计算。计算结果表明:(1)下游坝坡最小安全系数比上游大,设计工况安全系数比校核工况安全系数大;(2)3个断面在各工况下取得最小值的时刻近似,符合坝坡稳定的计算规律;(3)
- 解锁UV工具新玩法:让Python脚本运行更高效的实用技巧
marao
pythonuv深度学习开发语言人工智能
作为Python开发者,你是否经常被依赖安装的漫长等待、虚拟环境的繁琐管理,或是脚本分享时“环境不一致”的问题困扰?近年来,一款名为UV的工具悄然兴起,它不仅以极速安装依赖著称,更通过一系列创新设计重构了Python脚本的运行逻辑。本文主要介绍UV的三大实用技巧,从“依赖即代码”到“动态环境隔离”,体验真正“即写即跑”的高效开发模式。1.极速启动:1秒搞定依赖安装,告别虚拟环境烦恼传统Python
- 构建私有视觉搜索应用:多模态大模型的应用实例
2301_80727036
自然语言处理
在当今的科技时代,视觉搜索功能已经不再是新鲜事物,许多智能手机用户都可以通过自然语言搜索照片。随着开源多模态大型语言模型(Multi-modalLLMs)的兴起,我们现在可以为自己构建这种视觉搜索应用,用于管理自己的私人照片收藏。本教程将向您展示如何通过代码示例,使用开源多模态LLM构建私有视觉搜索和问答系统。技术背景介绍多模态大模型结合了文本和图像处理能力,使得我们可以开发更智能的应用程序。通过
- 我是如何在一周内拿到4份offer的?
yoyo小小汐~
软件测试面试软件测试程序员测试工程师简历
前言我大概面试了6,7家公司吧,有大公司也有小公司,最后拿到4家offer,可能有的人看到这样的数据,会说我在吹牛*,我想说的是你做不到的事情不代表别人做不到。现在把我是如何在一周内拿到4份offer的经验和经历做个简单的介绍,分享一下自己的心得,希望对即将找工作的你有些帮助。面试准备简历简历是面试者的敲门砖,只有通过HR的初步筛选你才能有机会得到面试,所以简历还是一大关。说实话我也不确定我的简历
- [大A量化专栏] 独家梳理-A股周末消息汇总-20250630
心心喵
大A量化专栏金融
短期ST板块博弈机会政策催化主板ST股涨跌幅放宽至10%,与普通股一致(*ST华光、ST新研弹性大)。风险提示需严格筛选“摘帽预期强+业绩改善”标的,避免退市风险。稳定币/数字人民币香港政策落地8月1日《稳定币条例》生效,关注HB股份(硬件钱包)、JBF(银行IT改造)。上海地铁试点数字人民币“碰一碰”全线网覆盖,CTL(交通支付场景)受益明确。充电宝新规3C认证强制化维K技术(半固态电芯)、安K
- Redis集群全流程实战指南
代码中の快捷键
javaredis
Redis集群全流程实战指南:从零搭建到生产优化1.开篇:理解Redis集群的核心价值Redis作为高性能内存数据库,在单机模式下存在三大瓶颈:容量限制:受单机内存大小制约性能瓶颈:单节点QPS上限可用性风险:单点故障问题Redis集群通过分布式架构完美解决这些问题,本文将带您完成从理论认知到生产部署的全流程实践。2.架构设计篇:深入Redis集群原理2.1数据分片机制哈希槽(HashSlot):
- AXURE Ant Design 4.40 - web组件库 ant design pro 后台模板 产品经理
Barry·X!
前端axure产品经理
AntDesign是基于AntDesign设计体系的ReactUI组件库,主要用于研发企业级中后台产品。antdesign4.40-web组件库是基于Axure,参考AntDesign的样式而设计的一套模板库,是产品经理必备套件库,AntDesign4.40-最新精编文件22年3月,AXURE原型设计,需要的素材和模板内容里面都有可以借鉴。rplib不能在AxureRP10中打开,但rp文件可以。
- 2025年上半年软考系统架构设计师--案例分析试题与答案
不对法
计算机软考机考系统架构
必选题一:大模型训练系统某公司开发一个在线大模型训练平台,支持Python代码编写、模型训练和部署,用户通过python编写模型代码,将代码交给系统进行模型代码的解析,最终由系统匹配相应的计算机资源进行输出,用户不需要关心底层硬件平台。a.系统发生错误时,不影响正常运行时发送一个消息给系统管理员(可靠性。ps:可靠性中包括了健壮性:指的是保护应用程序不受错误使用和错误输入的影响,在发生意外错误事件
- Dify实现图文混排的智能问答实践
一望无际的大草原
Dify高级应用工作总结Agent数据分析agent智能客服
最近在做类似于各大平台中广泛应用的智能客服,相当于基于各平台的用户操作手册,业务流程场景等文档资料,开发一个类似于智能客服的自动化问答应用。主要基于dify进行开发,但对数据有些特殊要求,之前大家做的都是基于文本的,结合大模型返回的结果主要也是文本信息,这种方式不够直观全面,也有信息丢失,同时,一般这些资料中都包含了大量的图文结合内容,很多问题的答复需要结合图像进行答复更加直观,因此对其进行简单的
- Python 数据分析实践经验与学习心得
lzzy_sj_0999
python数据分析开发语言
在当今数据驱动的时代,Python以其丰富的库和便捷的语法,成为数据分析领域的首选语言。本文将结合实际案例,分享Python数据分析的学习心得与实践经验,涵盖数据读取、清洗、分析及可视化等关键环节,希望能为大家的学习和工作提供帮助。一、数据分析必备库介绍在Python数据分析中,有几个核心库是必须掌握的,它们就像我们手中的“神兵利器”,能够高效完成各种数据分析任务。Pandas:用于数据处理和分析
- 人脸识别常用数据集和Loss
JL_Jessie
人脸识别深度学习
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大!很长一段时间MegaFace的效果都上不去,就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候,如果不对数据集的噪声和属性有一点了解,对训练结果可能会有误判,甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大,有的时候选择一个noise比例极高的大数据集,效果还不如选择一个clean的小数据集呢,可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
- 解锁Ubuntu安装:从新手到高手的通关秘籍
奔跑吧邓邓子
必备核心技能ubuntulinux安装指南
目录一、前期准备1.1明确安装目标1.2硬件要求自查1.3安装方式抉择1.4必备工具下载二、虚拟机安装Ubuntu2.1VMwareWorkstation安装与设置2.2创建虚拟机2.3安装Ubuntu系统2.4安装VMwareTools三、双系统安装Ubuntu3.1磁盘空间准备3.2制作启动U盘3.3进入BIOS/UEFI设置3.4安装过程详解四、安装常见问题与解决4.1分区问题4.2安装包错
- 4-AI-业务与MCP协议结合-MCPServer实战
小沛9
人工智能javaAI编程
一、介绍本章节会开发一个简单的MCP的服务。目前的步骤是先开发一个简单的MCP的SSE模式的server集成到大模型中。后面会演示stdio模式。注册到Nacos中(重点探索模式)、将HTTP接口配置成MCP的server。大概会从这几个方面进行演示。二、Server代码展示1、POM文件org.springframework.bootspring-boot-starter-actuatororg
- 道可云人工智能每日资讯|江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动
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道可云人工智能&元宇宙每日简报(2025年6月26日)讯,今日人工智能&元宇宙新鲜事有:江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动近日,长三角一体化示范区智能机器人训练中心在东太湖度假区(太湖新城)正式启用,成为江苏省首个机器人智能训练中心。该中心占地1500平方米,设有8个训练场景和30个生产工位,涵盖智能制造、商业服务、特种应用三大领域,年产数据可超200万条,旨在加速机器人从实验室走向真实产业场景
- 【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构
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- 基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲
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大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、术前阶段(一)疾病预测与诊断辅助(二)手术风险评估(三)手术方案制定辅助三、术中阶段(一)实时监测与风险预警(二)手术决策支持四、术后阶段(一)并发症风险预测(二)术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化(一)术前麻醉风险评估(二)术中麻醉管理六、统计分析与模型优化(一)数据收集与整理(二)模型性能评估(三)模型优化与更新七、实验验证与证据支持(一)回顾性队列研究(二)前瞻性随机对照
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep