- Unity基础——List的用法
鱼儿-1226
unity3dunitylist游戏引擎
一、List的方法和属性Capacity:用于获取或设置List可容纳元素的数量。当数量超过容量时,这个值会自动增长。您可以设置这个值以减少容量,也可以调用trin()方法来减少容量以适合实际的元素数目。Count:属性,用于获取数组中当前元素数量Item():通过指定索引获取或设置元素。对于List类来说,它是一个索引器。Add():在List中添加一个对象的公有方法AddRange()公有方法
- 关于openAI接口的使用(个人学习总结)
暗雾飘扬
python机器学习_实验项目学习人工智能
文章目录背景OpenAIOpenAI的三种使用方法模型python的openai库根据文档自定义request函数http请求构成接口的响应构成自定义请求和接收函数背景在使用OpenAIAPI接口时遇到了许多问题,在此总结个人的问题(不代表大众),如要深究请看官方OpenAI-API接口文档(中文版)。OpenAIOpenAI的三种使用方法1、使用OpenAIAPI2、使用第三方库3、自己训练模型
- JS宏案例:多项式回归
jackispy
JS宏实例回归数据挖掘
一、基本定义多项式回归是曲线回归的一种,它通过在传统的线性回归模型中增加变量的高次项(如平方项、立方项等),来捕捉数据中的非线性关系。其基本原理是在线性回归的基础上,将自变量的幂次作为新的特征加入模型中,从而使模型能够捕捉到数据的非线性结构。其表达式如下所示:C:表示回归常数k:表示回归系数:表示误差系数n:多项式的阶数与线性回归相比,多项式回归能够拟合数据之间的非线性关系。这种方法的核心思想是,
- Netty为什么性能很高?
java1234_小锋
javajava开发语言
大家好,我是锋哥。今天分享关于【Netty为什么性能很高?】面试题。希望对大家有帮助;Netty为什么性能很高?1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网Netty是一款高性能的网络通信框架,主要用于构建高性能的网络应用程序。其高性能的原因可以归结为以下几个方面:1.NIO(Non-blockingI/O)模型Netty基于JavaNIO(即非阻塞I/O)API,能够实现异步
- MYSQL实现动态替换字符串某个下标位置的值的函数
bilibilidicks
mysqljava数据库
DELIMITER$$CREATEFUNCTIONreplace_in_array(input_stringVARCHAR(255),split_delimiterVARCHAR(1),numberINT,targetStrVARCHAR(255))RETURNSVARCHAR(255)BEGINDECLAREtemp_arrayVARCHAR(255)DEFAULTinput_string;DE
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析
大模型_学习路线
深度学习cnntransformer人工智能AI大模型大模型LLM
今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分
- 本地部署DeepSeek-R1大模型
安琪CiCi
时序数据库
本地部署DeepSeek-R1大模型的方法主要分为两种:自动部署(懒人专用)和手动部署(适合开发者)。以下是详细指南:一、自动部署(推荐新手)下载安装DS大模型安装助手访问链接:https://file-cdn-deepseek.fanqiesoft.cn/deepseek/deepseek_28315_st.exe下载后运行安装程序,按提示完成安装。选择模型并部署打开软件,根据推荐选择适配的模型
- Python和curl 如何使用OpenAI 接口访问LLM
SmallerFL
Python相关pythonopenaillmgpt
文章目录1.安装所需的库2.设置API密钥(可选)3.编写代码4.curl命令1.安装所需的库首先,你需要确保你的环境中安装了openai库。你可以通过pip来安装它:pipinstallopenai2.设置API密钥(可选)如果访问ChatGPT需要设置密钥,如果访问本地模型不需要设置密钥!对于ChatGPT密钥要从OpenAI的官方网站获取,要按token收费。一旦你有了API密钥,可以通过环
- c++ std::forward_list使用笔记
JANGHIGH
C++c++list笔记
这里写目录标题1.包含头文件2.创建和初始化3.添加元素4.遍历元素5.删除元素6.其他常用操作7.示例代码输出结果总结std::forward_list是C++标准库中的一个单向链表容器。它只支持从头部到尾部的前向遍历,因此在某些场景下比std::list更加高效。以下是一些std::forward_list的基本使用方法:1.包含头文件首先需要包含头文件:#include#include2.创
- 大模型时代的DeepSeek突围之路:从模型部署到场景落地全解析
zhangjiaofa
DeepSeekR1&AI人工智能大模型大模型DeepSeek模型部署场景落地
引言在GPT-4、Claude3等通用大模型激烈角逐的战场中,DeepSeek凭借独特的MoE、MLA、MTP等架构技术崭露头角。上期文章“趋势洞察|DeepSeek:AI浪潮中的璀璨之星”带我们认识了这颗AI新星,然而当我们去官网使用时,经常会提示“服务器繁忙,请稍后再试”。面对这种情况,目前开发者们可以通过官网API或者私有化部署的方法来解决。本期将手把手教你从模型部署到场景落地,搭建完整的D
- 家居行业全渠道零售技术解决方案架构指南
wjoang
零售架构科技产品运营
家居行业全渠道零售技术解决方案架构指南行业数字化转型挑战体验断层线上渠道商品认知度不足,退货率高达35-42%物流成本高企大件商品平均物流成本占比达18%,破损率超行业标准2.3倍决策周期长客户平均决策周期达12.7天,需构建全链路交互体系核心系统技术实现一、沉浸式体验引擎3D场景化展示WebGL模型轻量化处理defoptimize_model(obj_file):apply_decimation
- ruby之旅之数组
长大的一哲
ruby
数组:①Ruby数组可存储诸如String、Integer、Fixnum、Hash、Symbol等对象,甚至可以是其他Array对象。②Ruby数组不需要指定大小,当向数组添加元素时,Ruby数组会自动增长1.数组的创建(1.1)通过Array.new创建①创建一个不指定大小的空数组arr=Array.new②创建一个指定大小的空数组arr=Array.new(20)③创建数组的同时给每个数组元素
- 基于阿里云PAI平台快速部署DeepSeek大模型实战指南
硅基打工人
AI阿里云云计算经验分享人工智能javaspringspringboot
一、DeepSeek大模型:企业级AI应用的新标杆1.1为什么选择DeepSeek?近期,DeepSeek系列模型凭借其接近GPT-4的性能和开源策略,成为全球开发者关注的焦点。在多项国际评测中,DeepSeek-R1模型在推理能力、多语言支持和长上下文处理(最高128K)方面表现卓越,尤其在企业级场景中展现出以下优势:高性能推理:单张A10显卡即可部署7B参数模型,推理速度提升40%;数据安全:
- Kubernetes 网络插件实现原理与典型问题全解析
挣扎与觉醒中的技术人
kubernetes网络phpdocker容器云原生
Kubernetes网络模型是容器编排的核心基础,但也是运维中最复杂的部分之一。本文将深入剖析主流网络插件(CNI)的实现原理,并结合生产环境中的高频问题,提供从底层原理到实战排障的全方位指南。一、Kubernetes网络模型基础1.K8S网络核心要求Pod间直连通信:所有Pod可直接通过IP通信,无需NAT。跨节点网络互通:不同节点上的Pod能够直接通信。Service负载均衡:通过Cluste
- 微信小程序开发中,wxss和wxml写完后页面不显示,可能的原因包括:
IT_linux
微信小程序小程序
1.代码错误:有时候代码中存在错误,但编译器不会报错,导致页面不显示。这种情况下,可以通过注释掉一部分代码,一段一段地查找问题所在1。2.路径问题:检查app.json中页面引入的路径是否正确2。3.JS文件为空:确保当前wxml文件对应的js文件不为空,即使没有具体的处理逻辑,也不能没有js代码2。4.数据量大或页面元素多:如果数据量很大或页面标签特别多,可能会导致页面加载缓慢或预览困难。这种情
- 深度学习框架之主流学习框架
uu1224
深度学习学习人工智能机器学习神经网络
深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。以下是一些主流的深度学习框架及其特点:TensorFlow:由Google开发,是一个广泛使用的开源深度学习框架。它以强大的图计算模型和分布式计算能力著称,并且通过高级API如Keras,为用户提供了易于上手的开发体验。PyTorch:由Facebook开发,以其动态计算图
- Llama 2架构深度解析:Meta开源的70B参数大模型设计哲学
AI时代已来!
llama架构
一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型,其架构设计体现了三大核心原则:效率优先:在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化:通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌:在预训练阶段融入5%安全语料,降低有害输出概率(较前代下降34%)二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案:采用RMSNorm替代LayerNorm,计算效率提升1
- 2.28 图像分类全解析:从境界到评估,再到模型与样本处理
不要天天开心
机器学习算法人工智能
图像分类将不同的图像,划分到不同的类别标签,实现最小的分类误差。图像分类的三层境界:通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵:TP(Truepositive,真正例)——将正类预测为正类数。FP(Falsepostive,假正例)——将反类预测为正类数。TN(Truenegative,真反例)——将反类预测为反类数。FN(Falsenegative,假反例)—
- DeepSeek在个人财务管理中的应用技巧有哪些?
借雨醉东风
热点追踪大数据人工智能
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- Matplotlib Introductory Basic Usage
如桶底子脱
#数据分析机器学习进阶matplotlibpython开发语言
Introductory总览介绍了Matplotlib的基本用法,Figure,Axes,Axis,Artist等基本的类.函数包括ax1.twinx()生成一个Axes共享ax1的x轴ax3.secondary_xaxis(position,functions)给ax3添加一个x轴返回值ax:axes._secondary_axes.SecondaryAxispcolormesh(),conto
- 大模型生成文本控制参数:Top-k Top-p和Temperature(超级易懂,看一眼就学废)
Ven%
简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列python机器学习人工智能深度学习自然语言处理
温度(Temperature)作用:就像调节"脑洞大小"的开关。温度调低(比如0.2):AI会变成保守派,总选最稳妥的回答(适合写说明书、正经文案)温度调高(比如1.0):AI就变戏精,各种天马行空(适合编故事、写段子)Top-k(候选词数量)作用:每次选词时的"候选名单人数"设小值(比如10):AI只能在10个最合适的词里挑(回答更靠谱)设大值(比如50):AI能考虑50个可能的词(回答花样更多
- python docx document 输出word 设置字体
南阳范宏云
pythonword开发语言
python相关学习资料:一张图生成指定动作的动态视频,MagicAnimate本地部署搭建私人助理大模型需要什么环境?GitLabCI/CD-pending的原因使用Python-docx库设置Word文档字体Python-docx是一个用于创建和更新MicrosoftWord文档的Python库。它允许我们以编程方式操作Word文档,包括设置字体样式。本文将介绍如何使用Python-docx库
- IOS基础面试题
程序员林北北
ioscocoamacos
1.什么是MVC?MVC(Model-View-Controller)是一种常见的设计模式,用于组织代码Model(模型):代表数据层,处理数据的逻辑。View(视图):负责展示界面,显示数据。Controller(控制器):连接Model和View,处理视图的更新以及用户交互。2.什么是Delegate?Delegate是iOS中一种常用的设计模式,用于对象之间的通信。一个对象通过delegat
- DINO-X:一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型
黄阳老师
目标检测目标跟踪人工智能
DINO-X:一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中,我们介绍了DINO-X,这是一种由IDEAResearch团队开发的统一以对象为中心的视觉模型,迄今为止在开放世界目标检测性能方面表现最佳。DINO-X采用了与GroundingDINO1.5[47]相
- 【赵渝强老师】Kafka的消费者与消费者组
大数据kafka
消费者就是从Kafka集群消费数据的客户端,下图展示了一个消费者从主题中消费数据的模型。上图展示的是单消费者模型。单消费者模型存在一些问题。如果Kafka上游生产的数据很快,超过了单个消费者的消费速度,那么就会导致数据堆积。视频讲解如下:https://www.bilibili.com/video/BV1ue2EYxEpL/?aid=113269394117...为了解决单消费者存在的问题,Kaf
- 2025前端技能
家里有只小肥猫
前端
前端开发是现代Web开发中非常重要的一部分,涉及众多技术和工具。以下是一些在前端开发工作中常见的需求和技术:1.技术基础HTML/CSS:构建页面结构和样式。JavaScript:实现交互逻辑和动态功能。ES6+:使用现代JavaScript语法和特性。DOM操作:操作网页元素和事件处理。浏览器兼容性:确保代码在不同浏览器中正常运行。跨设备适配:确保页面在不同设备(PC、手机、平板)上正常显示。2
- 【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python
冒泡芳
pythonpytorchlstm
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN的共享单车租赁预测研究1.引言2.模型介绍
- 指数移动平均(EMA)策略
Sherry Wangs
深度学习深度学习python机器学习
文章目录概述具体步骤代码实现概述指数移动平均(EMA)是一种加权移动平均的方法,它给予近期数据更高的权重,同时也考虑到了历史数据的影响。在神经网络领域,EMA常被用于对模型参数进行平滑处理,使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。具体步骤假设我们有一个神经网络模型,其参数为θ\thetaθ(例如权重矩阵和偏置向量等),我们要使用EMA策略来更新这些参数。初始化EMA参数:设θe
- Pytorch神经网络魔改之:模型融合 - 速通(1)
lczdyx
pytorch神经网络深度学习python人工智能
本文将以几种常见方法为例,介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合:1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中,输入数据x首先通过FeatureExtractor(即:子模型1),处理后的结果再传递给Classifier(即:子模型2)。最后,返回Classifier的输出。这种方式允许将两个子模型串联起来,形成一个组合模型:importtorch.nnasn
- Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测(Pytorch)
机器学习之心
#Transformer模型transformerpytorch深度学习TCN-Transformer股票价格预测
文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测(Python)Transformer模型本质上都是预训练语言模型,大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练,也就是说,训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就
- 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