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阿珊和她的猫
架构前端
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岛屿旅人
网络安全web安全网络安全网络安全
文章目录前言一、大选年的叙事(舆论)操控攻击二、深度伪造引发身份安全危机三、生成式人工智能数据泄露四、人工智能软件供应链攻击五、太空成为安全战略高点数据泄露平均成本高达218万美元前言人工智能正重塑网络安全格局,武器化大语言模型正成为首选攻击工具,安全团队在应对武器化人工智能攻击方面将面临日益严峻的挑战。Forrester近日发布《2024年网络安全威胁预测报告》指出,人工智能正重塑网络安全格局,
- 探索Redux:构建可预测、可测试的JavaScript应用
黎杉娜Torrent
探索Redux:构建可预测、可测试的JavaScript应用learn-redux:boom:ComprehensiveNotesforLearning(howtouse)ReduxtomanagestateinyourWeb/Mobile(React.js)Apps.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/learn-redux项目介绍在现代Web开发中,J
- 预测股票走势的ai模型
roxxo
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AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- 钢铁行业设备智能运维实战:基于DuodooBMS+SKF的减速机全生命周期管理方案
邹工转型手札
风吟九宵企业信息化Duodoo开源运维数据库人工智能制造开源
(导语:在钢铁行业"设备即产能"的竞争格局下,某大型钢铁集团通过DuodooBMS+SKFObseverPhoenixAPI系统实现核心设备预测性维护,热轧产线非计划停机减少42%,设备综合效率OEE提升17%)一、钢铁企业设备管理之痛某年产800万吨的钢铁联合企业热轧车间,12台关键减速机连续发生异常磨损事故:2023年Q1因1#摆剪减速机轴承失效导致非计划停机23小时,直接损失超200万元传统
- 从数据到情感:全维度解析哪吒2的212亿票房之战
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综合目前的数据来看,我分析一下哪吒2的最终票房和冲击第一名可能性。当前态势:票房现状说明目前票房:110亿国内贡献:90%以上(约108亿)海外表现:仅2300万已上映:春节档15天左右三条预测路径分析(含日均计算)A.基础预测线(160-170亿)目标缺口:50-60亿时间周期:45天具体路径:第一阶段(15天)日均要求:2亿阶段贡献:30亿工作日表现:1.5亿/天周末表现:3亿/天第二阶段(1
- 机器学习-33-机理模型和非机理模型
皮皮冰燃
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1建模方法机理模型、经验模型和智能模型是在不同领域中使用的建模方法,它们具有以下特点:1.1机理模型(1)特点:机理模型是基于物理、化学或其他科学原理建立的模型。它们试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为。(2)优点:机理模型能够提供深入的理解和解释,并具有较高的预测准确性。它们可以提供对系统内部机制的洞察,从而支持优化、控制和设计决策。(3)缺点:机理模型的建立需要详细的物理
- 基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现1.背景介绍1.1网络安全态势感知的重要性在当今互联网时代,网络安全已经成为一个至关重要的话题。随着网络攻击手段的不断升级和演变,传统的被动防御方式已经难以满足日益复杂的网络安全形势。网络安全态势感知(CybersecuritySituationalAwareness,CSA)作为一种主动防御策略,通过实时监测网络环境,分析安全事件,评估安全风险,预测未
- 【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】
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深度学习大数据人工智能c#
首先,我需要明确质量控制的关键点。质量控制通常涉及产品检测、缺陷识别、数据分析等。可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤,所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据,而是图像或视觉数据。需要思考如何用C#处理图像,是否有合适的库,比如OpenCV的.NET版本EmguCV。接下来,数据处理部分可能需要特征提取,比如从图像中
- 新冠疫情数据分析项目实战 附完整项目代码 实验报告
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题目要求1.标明你的数据来源:包括网址和首页截图2.数据分析和展示应包括:a)15天中,全球新冠疫情的总体变化趋势;b)累计确诊数排名前20的国家名称及其数量;c)15天中,每日新增确诊数累计排名前10个国家的每日新增确诊数据的曲线图;d)累计确诊人数占国家总人口比例最高的10个国家;e)死亡率(累计死亡人数/累计确诊人数)最低的10个国家;f)用饼图展示各个国家的累计确诊人数的比例(你爬取的所有
- 第三章 回归训练实战(以预测新冠感染人数为例)
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完整项目代码(预测第三天的新冠感染人数)fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv#读CSVimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromtorchimp
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在软件开发过程中,缺陷管理报告扮演着至关重要的角色。它不仅能帮助开发团队及时发现和修复问题,还能为持续改进软件质量提供宝贵的数据支持。本文将深入探讨如何有效利用缺陷管理报告来提升软件质量,为研发项目管理从业者提供实用的指导和建议。要充分发挥缺陷管理报告的价值,首先需要深入分析其中的关键指标。这些指标不仅反映了当前软件的质量状况,还能帮助我们预测潜在的风险和改进方向。缺陷密度是一个重要的指标,它表示
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- w224疫情管理系统设计与实现
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作者简介:多年一线开发工作经验,原创团队,分享技术代码帮助学生学习,独立完成自己的网站项目。代码可以查看文章末尾⬇️联系方式获取,记得注明来意哦~赠送计算机毕业设计600个选题excel文件,帮助大学选题。赠送开题报告模板,帮助书写开题报告。作者完整代码目录供你选择:《Springboot网站项目》400套《ssm网站项目》800套《小程序项目》300套《App项目》500套《Python网站项目
- ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测
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- Cesium高级开发教程之三十五:预警扩散圆
Thomaz529
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为订阅该专栏的粉丝提供依赖库和售后服务!1.应用场景与需求背景在地理信息系统(GIS)和相关可视化应用中,预警扩散圆常被用于表示一些具有扩散性的事件或危险区域,比如:自然灾害预警:地震引发的震动波扩散、洪水的蔓延范围、火山喷发的影响区域等。公共安全事件:如化学物质泄漏时污染区域的扩散、疫情传播范围等。军事场景:炸弹爆炸的杀伤范围、雷达扫描范围的动态展示等。2.实现原理Cesium是一个基于WebG
- Bengio新作Aaren:探索Transformer性能与RNN效率的融合
AI记忆
深度学习论文与相关应用transformerrnn深度学习AarenBengio
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结:本文提出了一种新的注意力机制,名为Aaren,它将注意力视为一种特殊的递归神经网络(RNN),能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练,而且能够在推理时高效地更新新令牌,仅需要常数内存。实验表明,Aaren在四个流行的序列问题设置(强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测)的38个数据
- 当 LSTM 遇上 ARIMA!!
奋进小青
人工智能
大家好,我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型,各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系,而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合,可以充分发挥它们各自的优势,构建更强大的时间序列预测模型。ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法,适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分,
- 零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归
山海青风
#机器学习机器学习分类逻辑回归python人工智能
4.1分类vs回归在机器学习中,任务通常分为两大类:回归(Regression):用于预测连续数值,如房价、温度、工资等。例如:预测明天的气温(28.5°C)。预测一辆二手车的价格(30,000元)。分类(Classification):用于预测离散类别,如垃圾邮件vs正常邮件。例如:判断一封邮件是否是垃圾邮件(“垃圾邮件”or“正常邮件”)。预测一个贷款申请是否会被批准(“批准”or“拒绝”)。
- 江苏地区纺织机械行业首选的设备运行监测系统基于SKF IMAX-8与开源DuodooBMS的纺织机械预测性维护全流程方案
邹工转型手札
Duodoo开源企业信息化开源开源制造人工智能
引言:工业设备维护的数字化转型挑战纺织机械行业面临高湿度、高粉尘、连续运行等严苛工况,传统定期维护模式存在效率低、成本高、故障响应滞后等问题。预测性维护(PdM)通过实时数据分析与AI模型预测设备健康状态,成为行业降本增效的关键路径。然而,如何实现从边缘数据采集到云平台分析的深度融合,仍是技术落地的难点。本文将结合SKFIMAX-8边缘计算盒子与开源DuodooBMS(基于Odoo的设备数采方案)
- 江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护
邹工转型手札
Duodoo开源企业信息化开源开源人工智能制造
引言在电子制造行业中,设备高精度、高复杂度、高频率换线的生产特点对设备稳定性提出了严苛要求。传统维护方式依赖人工巡检和定期检修,存在响应滞后、成本高昂等问题。预测性维护(PredictiveMaintenance,PdM)通过实时数据分析和AI算法,能够提前识别设备潜在故障,大幅降低停机风险。然而,实现这一目标需要解决设备数据采集、边缘实时计算、平台深度融合等关键问题。本文将结合SKFIMAX-8
- 《手札·开源篇》Odoo系统与SKF Observer Phoenix API双向对接方案
邹工转型手札
企业信息化风吟九宵开源开源python制造
Odoo系统与SKFObserverPhoenixAPI双向对接方案一、方案设计概述(一)目标实现Odoo设备维护模块与SKFObserverPhoenix的传感器数据双向同步:Odoo→SKF:推送维护工单状态、设备档案信息。SKF→Odoo:同步设备传感器数据(振动、温度、转速等)和预测性维护建议。(二)技术架构Odoo端:使用XML-RPC/JSON-RPC接口对外暴露API,并通过自定义模
- 非甾体抗炎药(NSAIDs):市场蓝海下的强劲增长与未来机遇
QYR_11
人工智能
非甾体抗炎药(NSAIDs)作为一类广泛用于治疗疼痛、炎症和发热的药物,其在全球医药市场中占据着举足轻重的地位。随着全球人口老龄化趋势的加剧、慢性病发病率的上升以及人们健康意识的增强,NSAIDs的市场需求呈现出持续增长态势。据市场研究机构QYResearch(恒州博智)预测,根据研究团队调研统计,2023年全球非甾体抗炎药市场销售额达到了1401亿元,预计2030年将达到2019亿元,年复合增长
- LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应?
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型架构师必知必会系列ChatGPT低代码人工智能
LowCode低代码平台集成AI大模型会产生怎样的化学反应?低代码平台(LowCodePlatform)是一种新型的应用开发方式,它将应用开发的过程简化为“拖拽组件、配置属性、生成代码”的方式,使得应用开发变得更加简单和快捷。而AI大模型(AIBigModel)则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络,它可以对海量数据进行训练和预测,从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型
- 零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习?
山海青风
#机器学习机器学习人工智能python
1.1机器学习的定义机器学习(MachineLearning,ML)是让计算机从数据中学习,然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。传统编程:程序员写出明确的规则,例如“如果温度低于0℃,显示‘结冰’”。机器学习:计算机分析历史天气数据,自行找出“低温→可能结冰”的规律,然后对新数据进行预测。机器学习的核心思想是:数据+算法=经验+预测能力。1.2机器学习vs传统编程特点传统编程机器学习规
- 9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习学习人工智能
由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序,这个程序里面由学习率,有损失函数,有梯度下降,权重更新。一、我们先来讲一下损失函数,e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn:预测值ture:真实值e_dn:损失值我们在第7章说了,我们的预测值和真实值相差越小(也就是损失值越小),说明我们模型训练的越好。这个也是我们进行模型训练的原因。我们使用
- AF3 gdt函数解读
qq_27390023
机器学习人工智能生物信息学pythonpytorch
AlphaFold3的函数gdt、gdt_ts以及gdt_ha实现了GlobalDistanceTest(GDT)评分计算,用于衡量蛋白质结构预测的准确性。GDT评分衡量的是预测结构(p1)和真实结构(p2)之间的相似度,主要用于蛋白质结构比较。源代码:defgdt(p1,p2,mask,cutoffs):"""CalculatetheGlobalDistanceTest(GDT)scorefor
- 【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】
Matlab武动乾坤
matlab
Matlab武动乾坤博客之家
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少