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Haibakeji
uni-app微信小程序软件需求物联网团队开发
在当今数字化时代,APP和小程序已成为我们生活中不可或缺的一部分。无论是购物、社交还是获取各种服务,它们都极大地便利了我们的生活。而有效的用户通知系统则是APP和小程序运营的关键环节。它如同一条无形的纽带,连接着应用与用户。及时准确地通知用户订单状态、活动信息等重要内容,能极大地提升用户体验。了解不同的通知方式及其优缺点,可以帮助开发者和运营者更好地与用户互动,提高用户的参与度和留存率,让APP和
- 【机器学习】机器学习工程实战-第2章 项目开始前
腊肉芥末果
机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章:第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么2.3.2成功模型的属性2.4构建机器学习团队2.4.1两种文化2.4.2机器学习团队的成员2.5机器学习项目为何失败2.5.1缺乏有经验的人才2.5.2缺乏领
- conda将python低版本环境升级到高版本
dkgee
condapython开发语言
conda将python低版本环境3.7.16升级到高版本3.81.激活你的Conda环境2.升级Python版本3.验证升级4.处理依赖问题5.测试环境注意事项可以将Conda环境中的Python版本从3.7.16升级到3.8。以下是具体步骤:1.激活你的Conda环境首先,你需要激活你想要升级Python版本的环境。假设你的环境名为myenv,你可以使用以下命令激活它:condaactivat
- Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读
青铜锁00
论文阅读Radar论文阅读
DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向(实波束雷达领域)4.1挑战
- ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出
凌星星星星星
ZYNQ学习笔记gpiomiofpga嵌入式单片机
ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output,即一种通用外设,可以通过MIO(MultiuseI/O)模块对器件的引脚做观测(input)和控制(output)。ZYNQ的PS端上的GPIO也可以通过EMIO(ExtraMIO)模块对PL端的IP
- Ubuntu 20.04 安装并使用Cursor
爱学习的小道长
AIubuntulinux运维pythonai
1.安装1.1下载cursor官网:https://www.cursor.com/cn点击下载LINUX查看下载下来的文件:$ls~/Downloads/Cursor-0.47.8-82ef0f61c01d079d1b7e5ab04d88499d5af500e3.deb.glibc2.25-x86_64.AppImage/home/xxx/Downloads/Cursor-0.47.8-82ef0
- Python知识分享第十四天
闵少搞AI
python开发语言
“”"1.面向对象相关概述概述面向对象是一种编程思想强调的是以对象为基础完成的各种操作它是基于面向过程的扩展Python中是同时支持面向对象和面向过程这两种编程思想的思想特点更符合人们的思考习惯把复杂的问题简单化把人们(程序员)从执行者变成了指挥者2.面向对象三大特征介绍封装继承多态封装概述封装就是隐藏对象的属性和实现细节仅对外提供公共的访问方式举例:插板电脑手机好处提高代码的安全性弊端代码量增加
- 《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks
阳光明媚大男孩
学习深度学习人工智能论文笔记
论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架(CL-FEFA)”中正负样本对比学习实现的技术细节,包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。1.正负样本的定义与构造在CL-FEFA框架中,正负样本的定义是动态且自适应的,基于特征提取的结果,而不是预先固定的。这种自适应性是CL-FEFA区别于传统对比学习(如SimCLR、SupCon)的一个关键点。定义方式:指示矩阵
- zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验
墨漓_lyl
FPGA之zynq设计学习笔记嵌入式fpga
vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多,这里不再过多赘述,不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。进入SDK软件后,程序如下:#include"stdio.h"#include"xparameters.h"#include"xgpiops.h"#include"sleep.h"#defineGPIO_DEVICE_IDXPAR_XGPIOPS_0_DEVIC
- QGIS结合天地图API实现批量经纬度转地址的完整指南
网优随笔
QGIS开源软件
一、技术背景与工具选择地理编码(Geocoding)是将地址转换为地理坐标的过程,反向地理编码(ReverseGeocoding)则是将经纬度坐标转换为结构化地址。QGIS作为开源GIS平台,通过插件扩展可实现批量地理编码操作。天地图作为我国权威地理信息服务平台,其API提供高精度的地理编码服务。本文将以QGIS3.22+版本为基础,结合天地图Web服务API,实现5000条级数据的批量反向地理编
- Sklearn.model_selection.GridSearchCV
kakak_
MachineLearning
sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中,主要是使用网格搜索,即GridSearchCV类。estimator:即调整的模型param_grid:即要调参的参数列表,以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数,即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话,可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
- Ubuntu-Server 设置多个ip和多个ipv6 笔记250320
kfepiza
#LinuxCentOSUbuntu等#控制台命令行Shell脚本shcmd等网络通讯传输协议物联ubuntutcp/ip笔记
Ubuntu-Server设置多个ip和多个ipv6在UbuntuServer上为同一网卡配置多个IPv4和IPv6地址,Ubuntu-server-16用的是/etc/network/interfaces配置的networkingUbuntu-server-17.10及更新版本默认用的是systemd-networkd+Netplan,用Netplan来管理systemd-networkd对于U
- 前端请求全面解析:AJAX、Axios 与 Fetch 的使用详解与代码示例
jiajia651304
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前端请求全面解析:AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例前端请求全面解析:AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例1.AJAX——传统的异步请求1.1基本用法示例1.2AJAX特点2.FetchAPI——现代化请求方案2.1基本用法示例2.2Fetch特点3.Axios——第三方HTTP请求库3.1安装Axios3.2基本用法示例3.3Axios特点4.总结前端请求全面解
- When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches
UnknownBody
LLMDailySurveyPaper语言模型人工智能自然语言处理
主要内容研究背景:大语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,其与语音的融合具有广泛应用前景,但缺乏相关集成方法的综述。文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。集成方法基于文本的集成:通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式,利用文本作为LLMs的输入和输出,处理语音相关任务,但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成:
- 基于Step-Mxo2-LCP的3-8译码器
城里有一颗星星
FPGA基础模块fpga开发fpga笔记
译码器的基本概念:译码器的逻辑功能是将每个输入的二进制代码译成对应的输出高、低电平信号或另外一个代码。一般有二进制译码器、二-十进制译码器和显示译码器。二进制译码器:二进制译码器的输入是一组二进制代码,输出是一组与输入代码一一对应的高、低电平信号。Verilog代码1:每一个输入代码译成对应输出端的低电平信号,LED1~LED8,输出对应的LED灯为亮/*3-8译码器*/moduledecode3
- 【机器学习】机器学习四大分类
藓类少女
机器学习机器学习分类人工智能
机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y))。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法:分类(Classification):逻辑回归(LogisticRegression)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯(NaïveBa
- 【广度优先搜索】1995: 细胞 cell
呱呱呱~
宽度优先算法
题目描述【问题描述】一矩形阵列由数字0到9组成,数字1到9代表细胞,细胞的定义为沿细胞数字上下左右还是细胞数字为同一细胞,求所给矩形阵列的细胞个数。如下阵列有4个细胞。0234500067103456050020456006710000000089Input【输入格式】整数m、n(m行n列)矩阵【输入样例】4100234500067103456050020456006710000000089Out
- 蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础
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蓝桥杯蓝桥杯动态规划c++算法
动态规划动态规划基础动态规划将复杂问题分解成很多重叠的子问题,再通过子问题的解得到整个问题的解分析步骤:确定状态:dp[i][j]=val,“到第i个为止,xx为j的方案数/最小代价/最大价值”状态转移方程:确定最终状态要求:(1)最优子结构(2)无后效性:已经求解的子问题,不会再受到后续决策的影响。(3)子问题重叠,将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大
- OpenLayers集成天地图服务开发指南
喆星时瑜
WebGIS#天地图OpenLayersGIS天地图WebGISHTML地图地图API
以下是一份面向GIS初学者的OpenLayers开发详细教程,深度解析代码:一、开发环境搭建1.1OpenLayers库引入ol.css:包含地图控件、图层等可视化样式ol.js:OpenLayers核心功能库推荐使用固定版本号(如v7.3.0)确保稳定性1.2地图容器设置.map{//设置地图控件显示尺寸height:95vh;width:95vw;}使用视口单位(vh/vw)实现响应式布局保留
- Ubuntu实时读取音乐软件的音频流
冬瓜~
Linux开发ubuntu音视频数据库portaudio
文章目录一.前言二.开发环境三.具体操作四.实际效果一.前言起因是这样的,我需要在Ubuntu中,实时读取正在播放音乐的音频流,然后对音频进行相关的处理。本来打算使用的Pipewire+Helvum的方式实现,好处是可以直接利用Helvum图形化工具对软件输出的音频进行重定向,但是由于使用的是Ubuntu20.04,默认的音频服务器使用的是PulseAudio,替换为Pipewire后,播放的音频
- Python 爬虫实战:从知乎盐选专栏,爬取优质内容付费数据
西攻城狮北
python爬虫开发语言实战案例知乎
目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2热门文章分析4.3收藏数分析4.4评论数分析五、总结与展望六、注意事项一、前言知乎盐选专栏作为知乎平台上的优质内容付费板块,汇聚了众多创作者的高质量文章。了解这些文章的付费数据,如点赞数、收藏数、
- 机器学习——KNN超参数
练习AI两年半
机器学习人工智能深度学习
sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具,通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍:一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合,通过交叉验证评估每组参数的性能,最终选择最优参数组合。其核心价值在于:自动化调参:替代手动参数调试,提升效率3。交叉验证支持:通
- Python 常用函数全解析,轻松提升编码效率
jiajia651304
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Python常用函数全解析,轻松提升编码效率Python常用函数全解析,轻松提升编码效率1.基础内置函数1.1`print()`与`input()`1.2`len()`、`type()`与`isinstance()`2.数学与数值处理函数2.1`abs()`、`round()`与`pow()`2.2`divmod()`与`max()/min()`3.序列与迭代相关函数3.1`range()`与`e
- 利用docker部署单节点milvus并实现图像化管理
听说唐僧不吃肉
Linuxdockermilvus
Docker部署单机版milvus使用DockerCompose安装Milvusstandalone(即单机版),进行一个快速milvus的体验。1.前提条件系统可以使用centos或者ubuntu系统已经安装docker和docker-composemilvus版本这里选择2.3.12.启动etcd、minio、milvus由于milvus依赖etcd和minio,因此需要先启动这2个组件。同样
- linux 逻辑卷LVM
IT小饕餮
linux基础linux运维服务器
LVM(LogicalVolumeManager)逻辑卷管理是一种在Linux系统中用于管理磁盘空间的技术,它提供了一种灵活、高效的方式来管理硬盘分区和卷。以下是关于LVM逻辑管理的详细介绍:LVM的基本概念物理卷(PhysicalVolume,PV)物理卷是LVM的基本组成部分,可以是一块磁盘、也可以是一个分区。物理卷是LVM存储的基础,用于提供实际的存储空间。卷组(VolumeGroup,VG
- mysql与mariadb版本对应_MySQL与MariaDB及各种版本杂谈
weixin_39616416
MySQL1.MySQLCommunityServer社区版本,开源免费,但不提供官方技术支持。(我们通常使用的MySQL版本)2.MySQLEnterpriseEdition企业版本,需付费,可以试用30天。3.MySQLCluster集群版,开源免费。可将几个MySQLServer封装成一个Server。4.MySQLClusterCGE高级集群版,需付费。5.MySQLWorkbench(G
- Spring容器初始化扩展点:ApplicationContextInitializer
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面试学习路线阿里巴巴springjava后端
目录一、什么是ApplicationContextInitializer?1、核心作用2、适用场景二、ApplicationContextInitializer的使用方式1、实现ApplicationContextInitializer接口2、注册初始化器三、ApplicationContextInitializer的执行时机四、实际应用案例1、动态设置环境变量2、注册自定义的Bean定义五、注意
- 向量数据库技术系列三-Chroma介绍
恰恰虎
chromadb数据库向量
一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库,旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用,将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型(LLM)中。它提供了简单易用的API,支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。主要有以下特点:轻量级:Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库,不需要复杂的配置和大规模基础设施支持,非常适合小型或中型项目。易用性:提供简单的API,易
- 新手如何使用 Milvus
巴依老爷coder
数据库milvus向量数据库数据库
一文带你入门Milvus:详细指南新手如何使用Milvus:详细指南一、Milvus简介主要特点应用领域二、安装Milvus安装DockerCompose基于DockerCompose安装Milvus服务端安装attu-可视化界面工具三、快速入门安装PythonSDK连接数据库方式1方式2(方式1的封装)数据库操作核心概念集合操作数据操作插入数据精准查询数据-get条件查询数据-query查询数据
- nginx-部署Python网站项目
skyQAQLinux
pythonlinuxnginx服务器
一、部署Python网站项目实验要求配置Nginx使其可以将动态访问转交给uWSGI安装Python工具及依赖1)拷贝软件到proxy主机[root@server1~]#scp-r/linux-soft/s2/wk/python/192.168.99.5:/root2)安装python依赖软件[root@proxy~]#yum-yinstallgccmakepython3python3-devel
- 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