- 开源的APP+小程序商城源码推荐,可支持二次开发。
yuhuidog
开源APP商城源码小程序商城源码来客电商saas新功能
今天我给大家介绍一款基于PHP开发的电商平台框架,可快速二次开发!用户体验还可以~全网比较shao见的Saas移动电商平台源码。系统特点:1、VueCLI框架,完全实现前后端分离,完善的API文档2、标准接口3、支持队列4、长链接5、无缝事件机制6、支持分布式部署7、基于SAAS源码服务8、N多插件扩展:拼团+分销+多店+会员电商+线下核销+拍卖+砍价等9、支持支付宝小程序+微信小程序+andro
- day7反转链表&反转链表II替换空格&反转字符串里的单词&左旋转字符串
彬彬小码农
代码随想录链表数据结构java
Java中有很多对字符串封装的操作,本次解题中不调用方法。1.力扣344利用双指针即可解决反转链表,定义一个left指针指向0,right指向nums.length-1,交换后向中间移动,直至left>=right结束解题步骤:定义两个指针,left和right,分别初始化为0和nums.length-1nums【left】和nums【right】交换值,并让左右指针分别向中间移动一步重复循环,直
- Hadoop核心组件最全介绍
Cachel wood
大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- JSONLines和JSON数据格式使用教程
Cachel wood
现代程序设计技术jsonjsonlines贪心算法算法sparkajax大数据
文章目录一、核心区别二、JSONLines的优势三、Python中使用JSONLines1.写入JSONLines文件2.读取JSONLines文件3.处理大文件示例四、常见工具支持1.命令行工具2.编程语言库五、适用场景选择六、注意事项总结JSONLines(简称jsonl或jl)和传统JSON都是用于存储结构化数据的格式,但它们的设计目标和使用场景有所不同。以下是详细对比和使用指南:一、核心区
- 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记决策树
决策树模型(DecisionTree)详解决策树是一种树形结构的监督学习模型,通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程,通过不断提问(基于特征划分)逐步逼近答案。1.核心概念节点类型:根节点:起始问题(最佳特征划分点)。内部节点:中间决策步骤(特征判断)。叶节点:最终预测结果(类别或数值)。分支:对应特征的取值或条件判断(如“年龄≥30?”)。2.构建决策树的关键步骤(1)
- 单片机物联网应用中的 Pogopin、串口与外围模组通信技术解析
麦德泽特
单片机物联网嵌入式硬件人工智能系统安全
引言在物联网蓬勃发展的当下,单片机作为关键的嵌入式设备核心,承担着数据采集、处理与控制的重任。而在单片机构建的物联网系统中,高效可靠的通信至关重要。Pogopin接口、串口通信以及各类外围模组的协同工作,为单片机与外部设备、网络之间搭建起了信息交互的桥梁。深入了解和掌握这些技术,对于优化物联网应用、提升系统性能具有重要意义。Pogopin接口:实现便捷连接1.1Pogopin原理与结构Pogopi
- 【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
机器学习的完整生命周期(End-to-EndPipeline)机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程,以下是系统化的步骤分解和关键要点:1.问题定义(ProblemDefinition)目标:明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题:这是分类、回归、聚类还是强化学习问题?成功的标准是什么?(如准确率>90%、降低10%成本)输出:项目目标文档(含评估指标)。2.数据收集(DataC
- 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
正则化代价函数(RegularizedCostFunction)详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术,通过在原始代价函数中添加惩罚项,约束模型参数的大小,从而提高泛化能力。以下是系统化的解析:1.为什么需要正则化?过拟合问题:当模型过于复杂(如高阶多项式回归、深度神经网络)时,可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案:在代价函数中增加对参数的惩罚,抑制不重要的特征权重。2.
- 【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
多类特征(Multi-classFeatures)详解多类特征是指一个特征(变量)可以取多个离散的类别值,且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型,尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征?定义:特征是离散的、有限的类别,且类别之间无大小或顺序关系。示例:颜色:红、绿、蓝(无顺序)。城市:北京、上海、广州(无数学意义的大小关系)。动物类别:猫
- drawRect 触发时机
在iOS开发中,**UIView**的**drawRect:**方法(或其底层**CALayer**的绘制)的触发时机是由系统控制的,开发者不能直接调用这些方法。以下是触发视图绘制的完整机制:一、核心触发时机1.视图首次显示当视图被添加到视图层级时:[self.viewaddSubview:customView];//触发首次绘制2.显式标记需要重绘调用以下方法强制重绘://标记整个视图需要重绘[
- 图像分割技术详解:从原理到实践
lanjieying
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像分割是图像处理领域将图像分解为多个区域的过程,用于图像分析、特征提取等。文章介绍了图像分割的原理,并通过一个将图像划分为2*4子块的示例,展示了如何使用Python和matplotlib库中的tight_subplot函数进行图像分割和展示。文章还探讨了图像分割在不同领域的应用,以及如何在机器学习项目中作为数据预处理步骤。1.图像分割基本概念在图像处理领域
- 机器学习笔记——支持向量机
star_and_sun
机器学习笔记支持向量机
支持向量机参数模型对分布需要假设(这也是与非参数模型的区别之一)间隔最大化,形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思:对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据,最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢?最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意,最大间隔分离超平面是唯一的,间隔叫硬间隔1.1
- 【机器学习&深度学习】多分类评估策略
一叶千舟
深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
目录前言一、多分类3大策略✅宏平均(MacroAverage)✅加权平均(WeightedAverage)✅微平均(MicroAverage)二、类比理解2.1宏平均(MacroAverage)2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上?2.1.5怎么看macroavg指标?2.1.6宏平均值低说明了什么?2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
- ShaderGraph节点解析(136):矩形节点(Rectangle Node)详解
小李也疯狂
#UnityShaderGraphRectangle
目录一、节点功能概述二、端口详解三、控制选项四、技术原理解析4.1数学原理(距离场计算)4.2生成代码解析4.3视觉特性五、应用场景与实战案例5.1UI元素(矩形按钮/面板)场景:在UI中生成无纹理的矩形按钮或面板,支持动态调整大小和圆角(配合其他节点)5.2材质纹理(网格/条纹)场景:为材质添加矩形网格或条纹纹理(如布料格子、屏幕像素感)5.3粒子形状(矩形粒子/条纹)场景:控制粒子的形状为矩形
- ShaderGraph节点解析(124):绕轴旋转节点(Rotate About Axis Node)详解
小李也疯狂
#unityShaderGraphUnity
目录一、节点功能概述二、端口详解控制选项三、技术原理解析3.1数学基础:罗德里格斯旋转公式3.2旋转矩阵构造3.3生成代码解析1.弧度模式(Radians)2.度模式(Degrees)3.4旋转方向:右手定则四、应用场景与实战案例4.1角色骨骼旋转(动画驱动)场景:实现角色手臂绕肱骨(上臂骨)旋转,模拟弯曲动作4.2相机环绕效果(第三人称视角)场景:让相机绕目标物体(如角色)的Y轴旋转,实现环绕观
- 北上广深编程语言生态与薪资全景分析(2024-2025)
小李也疯狂
其他python开发语言
目录前言一、用户数量与地域分布1.1开发者基数与城市能级1.2编程语言流行度对比二、薪资水平与行业关联2.1城市薪资梯度2.2语言薪资排名2.3行业薪资溢价三、技术趋势与影响因素3.1行业需求驱动3.2新兴技术冲击3.3政策与人才流动四、职业发展指导意见4.1开发者能力图谱4.2地域选择策略4.3企业技术选型建议结语前言在数字经济时代,编程语言的选择不仅决定技术路径,更直接影响职业发展。作为中国科
- RTX 30、40、50 系列显卡全面对比:谁才是你的最佳选择?
小李也疯狂
其他人工智能显卡
目录前言一、架构设计:不断进化的核心驱动力1.1RTX30系列(Ampere架构)1.2RTX40系列(AdaLovelace架构)1.3RTX50系列(Blackwell架构,假设信息,实际可能不同)二、性能表现:数字背后的实力较量2.1游戏性能1080P分辨率2K分辨率4K分辨率2.2创作性能视频编辑3D建模与渲染三、功能特性:前沿科技的魅力呈现3.1DLSS技术对比3.2光线追踪性能3.3编
- error -- unsupported GNU version gcc later than 10 are not supported;(gcc、g++)
众人(某音、某书同名)
服务器linux运维
服务器跑dit时编译flash-atten以及pytorch的cuda版本检查出错,分别报错题目以及如下:想了下是系统找不到编译器subprocess.CalledProcessError:Command'['which','c++']'returnednon-zeroexitstatus1.备案,以后有人要用12我还得换回来方案一:更改gcc和gcc+的版本没有合适的版本的话需要root权限指定
- UIView和CALayer是啥关系
有没有人告诉你
1.首先UIView可以响应事件,Layer不可以.UIKit使用UIResponder作为响应对象,来响应系统传递过来的事件并进行处理。在UIResponder中定义了处理各种事件和事件传递的接口。UIApplication、UIViewController、UIView、和所有从UIView派生出来的UIKit类(包括UIWindow)都直接或间接地继承自UIResponder类。CALaye
- Linux内存管理和寻址详解
*烟雨
linux驱动开发网络
1.概念内存管理模式段式:内存分为了多段,每段都是连续的内存,不同的段对应不用的用途。每个段的大小都不是统一的,会导致内存碎片和内存交换效率低的问题。页式:内存划分为多个内存页进行管理,如在Linux系统中,每一页的大小为4KB。由于分了页后,就不会产生细小的内存碎片。但是仍然也存在内存碎片问题。段页式:段式和页式结合。地址类型划分逻辑地址:程序所使用的地址,通常是没被段式内存管理映射的地址,称为
- 从小白到进阶:解锁linux与c语言高级编程知识点嵌入式开发的任督二脉(1)
small_wh1te_coder
嵌入式linuxc嵌入式硬件算法c汇编面试linux
【硬核揭秘】Linux与C高级编程:从入门到精通,你的全栈之路!第一部分:初识Linux与环境搭建,玩转软件包管理——嵌入式开发的第一道“坎”嘿,各位C语言的“卷王”们!你可能已经习惯了在Windows或macOS上敲代码,用IDE点点鼠标就能编译运行。但当你踏入嵌入式开发的大门,尤其是涉及到那些跑着Linux系统的“大家伙”(比如树莓派、工控机、智能路由器),你就会发现,一个全新的世界在你面前展
- Linux报错解决——导入了gcc版本,但是还是显示原来的gcc版本的解决办法
William.csj
报错解决Ubuntulinux运维服务器
一、问题描述我想要切换gcc版本,于是我用sudo安装了gcc-11,接着我在终端运行了:exportCC=/usr/bin/gcc-11exportCXX=/usr/bin/g++-11运行gcc--version还是显示:gcc(Ubuntu13.3.0-6ubuntu2~24.04)13.3.0二、原因分析即使你exportCC=/usr/bin/gcc-11,但gcc--version还是
- LRU Cache
Mr_Xuhhh
c++c语言算法开发语言python
LRUCache定义缓存算法(LeastRecentlyUsed)核心思想最近最少使用或最久未使用。当缓存空间不足时,它会优先淘汰最长时间没有访问的数据项类比:图书馆的书架管理,经常被借阅的书放在最前面方便取用,而长期无人问津的书会被移到后面或下架数据结构选择与设计1)双向链表1.用于维护元素的访问顺序,最近访问的元素放在链表头部,最久未被访问的放在尾部2.支持O(1)时间复杂度的任意位置插入和删
- STM32(X)精简库解读CMSIS
概述CMSIS全称为CommonMicrocontrollerSoftwareInterfaceStandard(通用微控制器软件接口标准),点此参考官方解读精简库CMSIS文件夹结构core:CMSISCortex-M3核心外设访问层源文件startup:启动文件stm32f10x.h:CMSISCortex-M3设备外设访问层头文件。这个文件包含了所有外设寄存器的定义,位定义和内存映射的STM
- Linux下Redis安装配置全攻略(2024最新版)
「已注销」
linuxredis运维
手残党也能搞定的Redis安装指南还在为Linux安装Redis发愁?(别问我怎么知道的)今天这个保姆级教程绝对能让你爽到飞起!从零开始到完全可用只要10分钟,连小白都能轻松上手!(信我,真的)环境准备(超级重要)先确认你的Linux发行版(敲黑板!):#查看系统信息cat/etc/os-release推荐系统:Ubuntu20.04/22.04LTSCentOS7/8RockyLinux8/9安
- STM32-内存运行原理与RAM执行实战
东方少爷
内存地址单片机嵌入式硬件arm开发硬件工程stm32
一、底层原理深度解析(先懂“为什么要拷贝”)1.存储介质本质差异(ROM/FlashvsRAM)ROM(以STM32内部Flash为例):物理特性:电可擦写非易失性存储(虽叫ROM,实际可通过编程改写),擦写次数有限(一般万次级别),读速度慢(STM32F1系列Flash读取周期约30-50ns)。存储内容:程序代码(指令)、只读常量(const修饰的全局变量、字符串字面量)、初始化的全局变量(R
- 数据仓库技术及应用(Hive 产生背景与架构设计,存储模型与数据类型)
娟恋无暇
数据仓库笔记hive
1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题:MapReduce编程必须掌握Java,门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念,仅仅是一个纯文本文件Hive的产生:为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网:https://hive.ap
- OpenCV 图像操作:颜色识别、替换与水印添加
目录引言代码实现1.导入必要的库2.图像加法3.图像直接相加4.颜色加权加法5.HSV颜色空间转换概念作用6.查找颜色范围对应的像素点7.与运算-生成掩膜8.添加水印9.主函数总结引言在计算机视觉领域,OpenCV是一个强大的库,提供了丰富的图像操作功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV进行图像加法、颜色加权加法、HSV颜色空间转换、颜色范围查找、与运算生成掩膜以及添加水印等操作,并给出相应的P
- 企业级视频链接的技术实现与安全性策略
前言视频链接作为内容分发的关键入口,其参数设计直接影响系统安全性、用户体验和运营效率。一个标准化的视频链接应包含资源标识、访问控制和播放体验三类核心参数,同时保持结构清晰和可扩展性。视频链接的批量生成与管理策略1.高效批量生成技术针对运营场景的批量链接生成需求,实现高性能的生成方案:importcsvimportconcurrent.futuresfromtqdmimporttqdmclassBa
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号