- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
yuanpan
机器学习人工智能
梯度下降(GradientDescent)是机器学习中一种常用的优化算法,用于最小化损失函数(LossFunction)。通过迭代调整模型参数,梯度下降帮助模型逐步逼近最优解,从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度(即导数)来指导参数的更新方向。具体来说:梯度:梯度是损失函数对模型参数的偏导数,表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降:通过沿着梯度的反方向(即损失函
- MVVM架构在Android中的DataBinding实现案例
朱佳顺
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本实例展示了如何利用Google官方DataBinding库在Android应用中实现MVVM架构模式。通过DataBinding库,开发者能够简洁地将数据绑定到UI元素,从而提高代码的可读性和可维护性。实例中包括了MVVM架构的核心概念,以及如何使用表达式语言、Observable对象、BindingAdapter、Layout文件和DataBindingU
- 软件2.0的无服务器计算架构
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《软件2.0的无服务器计算架构》关键词无服务器计算软件架构软件2.0事件驱动函数编程微服务云原生摘要本文深入探讨了软件2.0时代的无服务器计算架构。首先,我们回顾了无服务器计算的兴起背景,与传统服务器计算的区别,以及其设计理念。接着,介绍了主流的无服务器平台,并探讨了无服务器计算在软件2.0中的应用。随后,我们详细阐述了无服务器计算的核心技术,包括事件驱动架构、编写无服务器函数、无服务器数据库和无
- 浅谈Linux中的Shell及其原理
有梦想的电信狗
linux服务器sshunix开发语言c语言c++
浅谈Linux中的Shell及其原理Linux中Shell的运行原理github地址前言一、Linux内核与Shell的关系1.1操作系统核心1.2用户与内核的隔离二、Shell的演进与核心机制2.1发展历程2.2核心功能解析2.3shell的工作流程1.用户输入命令2.解析器拆分指令3.扩展器处理动态内容变量替换通配符扩展命令替换4.执行器运行命令5.内核处理系统调用6.返回结果关键组件协作三、
- MainWindow两个同名类实现业务逻辑和界面设计的分离
不二周!
Qtqt
概述1、在.h文件中定义了一个指向ui中MainWindow类的指针(Ui::MainWindow*ui;)2、然后在.cpp文件里实例化这个指针类(ui(newUi::MainWindow))3、通过将.cpp中的MainWindow类实例化后的对象传入这个指针对象,进而使业务和界面产生联系(ui->setupUi(this);)作用域在.h文件中定义了一个指向ui中MainWindow类的指针
- JAVA面试_进阶部分_正确使用 Volatile 变量
茂茂在长安
JAVAjava面试开发语言
Java语言中的volatile变量可以被看作是一种“程度较轻的synchronized”;与synchronized块相比,volatile变量所需的编码较少,并且运行时开销也较少,但是它所能实现的功能也仅是synchronized的一部分。本文介绍了几种有效使用volatile变量的模式,并强调了几种不适合使用volatile变量的情形。锁提供了两种主要特性:互斥(mutualexclusio
- JAVA面试_进阶部分_混杂(1)
茂茂在长安
JAVAjava面试开发语言
1、说说线程安全问题,什么是线程安全,如何实现线程安全;线程安全-如果线程执行过程中不会产生共享资源的冲突,则线程安全。线程不安全-如果有多个线程同时在操作主内存中的变量,则线程不安全实现线程安全的三种方式1)互斥同步临界区:syncronized、ReentrantLock信号量semaphore互斥量mutex2)非阻塞同步CAS(CompareAndSwap)3)无同步方案可重入代码使用Th
- 基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现
rockmelodies
信息安全网络安全机器学习集成学习python机器学习人工智能
标题:基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征:基于AST的代码属性图(CPG)解析(使用Joern+NetworkX)动态特征:内存访问模式分析(通过QEMU模拟执行)上下文特征:CWE漏洞模式匹配(集成Semgrep规则引擎)轻量级模型架构
- 程序员裁员潮:技术变革下的职业危机
ChrisitineTX
程序员创富
随着技术变革浪潮席卷而来,大规模裁员现象对众多程序员带来的冲击,无论是深度还是广度,均不容忽视。本文将以受到近年科技巨头谷歌大规模裁员波及,被迫离开美国的一对中国工程师夫妇的亲身经历作为典型案例,深入剖析裁员对程序员所造成的诸多深远影响。大规模裁员对程序员所造成的最为显著的冲击无疑表现在其经济层面上。由于失业将导致稳定的经济收益源泉荡然无存,这对于每一个面临此类状况的家庭而言,无疑构成了巨大的经济
- Java全栈开发学习路线:从基础到实战,掌握前后端与数据库,成为全栈软件工程师
软件职业规划
javajava
1.Java基础Java语法:变量、数据类型、运算符、控制流程(if、switch、循环等)面向对象编程(OOP):类与对象、继承、多态、封装、抽象类、接口异常处理:try-catch-finally、自定义异常集合框架:List、Set、Map、ArrayList、LinkedList、HashMap等泛型:泛型类、泛型方法、泛型接口IO流:文件读写、字节流、字符流多线程:线程创建、同步、锁、线
- 算法在各领域的广泛应用:100 个实例全解析
软件职业规划
AI&模型算法
一、互联网与信息技术领域搜索引擎算法:如谷歌的PageRank算法,用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序,帮助用户快速找到所需信息。推荐系统算法:例如亚马逊和Netflix使用的协同过滤算法。根据用户的历史行为(购买、观看记录等)和其他相似用户的偏好,为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。社交网络分析算法:用于分析社交网络中的用户关系,如Facebook通过算法发现用户的好友推荐、社区划分等
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
萌萌可爱郭德纲
机器学习人工智能
电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
- 代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列
失序空间
跟着代码随想录学算法算法c++
题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意:请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(push、pop、peek、empty):实现MyQueue类:voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从
- Maven中的依赖管理: <dependencies>与<dependencyManagement>的区别
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mavenjavaspringboot后端
在Java项目的构建过程中,依赖管理是一个至关重要的部分,特别是当使用Maven作为构建工具时。Maven提供了多种方式来管理项目的依赖,而和是最常用的两个概念。本文将详细探讨这两者的区别及其应用场景。什么是?dependencies是Maven项目中直接声明所需依赖的方式。在pom.xml文件中,我们可以通过标签列出项目所需的所有库和组件。每个依赖项都包括groupId、artifactId和v
- Vue3 事件处理
wjs2024
开发语言
Vue3事件处理引言Vue3作为新一代的Vue.js框架,在事件处理方面提供了更加灵活和高效的方式。本文将详细介绍Vue3中的事件处理机制,包括事件绑定、事件监听、事件修饰符等,帮助开发者更好地理解和应用Vue3的事件处理。1.事件绑定在Vue3中,事件绑定与Vue2相比有一些变化。以下是Vue3中事件绑定的一些关键点:1.1使用v-on或@指令在Vue3中,我们可以使用v-on或简写@指令来绑定
- 2024前端Webpack面试题
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前端面试题前端webpack
1、谈谈你对Webpack的理解Webpack是一个模块打包工具,可以使用它管理项目中的模块依赖,并编译输出模块所需的静态文件。它可以很好地管理、打包开发中所用到的HTML,CSS,JavaScript和静态文件(图片,字体)等,让开发更高效。对于不同类型的依赖,Webpack有对应的模块加载器,而且会分析模块间的依赖关系,最后合并生成优化的静态资源。2、Webpack的基本功能代码转换:Type
- 音视频入门基础:RTP专题(18)——FFmpeg源码中,获取RTP的音频信息的实现(上)
崔杰城
音视频技术FFmpeg源码分析音视频ffmpeg
由于本文篇幅较长,分为上、下两篇。一、引言通过FFmpeg命令可以获取到SDP描述的RTP流的的音频压缩编码格式、音频压缩编码格式的profile、音频采样率、通道数信息:ffmpeg-protocol_whitelist"file,rtp,udp"-iXXX.sdp而由《音视频入门基础:RTP专题(17)——音频的SDP媒体描述》可以知道,SDP协议中,a=rtpmap属性和a=fmtp属性中的
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在Vue.js应用中,Vuex是管理全局状态的核心工具。随着应用规模的扩大,我们可能会遇到模块化管理和状态持久化的需求。本文将介绍Vuex中的命名空间(namespaced)和状态持久化的实现方法,帮助你更好地组织和管理Vuex代码。一、Vuex命名空间(namespaced)1.什么是命名空间?Vuex的命名空间是一种将模块的state、getters、mutations和actions封装到独
- 【第六节】windows sdk编程:Windows 中的资源
攻城狮7号
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引言资源是Windows应用程序图形用户界面(GUI)的重要组成部分,它们是应用程序中使用的各类数据,如光标、位图、图标、加速键、菜单、字符串和对话框等。这些数据在编译后会被包含在EXE文件中。虽然无法直接定位和操作资源,但可以通过相关函数来获取和操作这些资源。一、光标资源1.1应用程序操作光标资源的步骤(1)选择或创建光标形式可以使用Windows系统提供的光标,也可以通过图形编辑工具自定义光标
- ruby的命令行选项
lizzywu
工具介绍ruby脚本编译器extensionshellcgi
ruby的命令行选项来源:LUPA开源社区发布时间:2007-06-2117:04版权申明字体:小中大文章来源于http://www.lupaworld.com请使用如下命令行启动Ruby解释器.ruby[option...][--][programfile][argument...]这里的"option"指下文将要提到的命令行选项中的一个。"--"则显式地表明选项字符串到此结束。"program
- Python 爬虫实战:游戏论坛评论数据抓取与游戏热度分析
西攻城狮北
python开发语言爬虫
一、引言随着电子游戏产业的飞速发展,游戏论坛成为了玩家交流心得、分享体验的重要平台。通过分析游戏论坛的评论数据,我们可以了解不同游戏的热度、玩家的评价以及游戏的受欢迎程度。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取游戏论坛的评论数据,并进行游戏热度分析。二、项目背景与目标2.1项目背景游戏论坛如Steam社区、贴吧、NGA等,拥有大量的用户和丰富的评论数据。这些数据反映了玩家对不同游戏的评价和
- maven--依赖的搜索顺序
IT利刃出鞘
构建工具(后端)mavenjava
原文网址:maven--依赖的搜索顺序-CSDN博客简介本文介绍maven中依赖的搜索顺序。依赖搜索顺序maven项目使用的仓库的方式中央仓库。这是默认的仓库。对应url为:http://repo1.maven.org/maven2/镜像仓库。通过settings.xml中的settings.mirrors.mirror配置全局profile仓库。通过settings.xml中的settings.
- Java Spring Boot 常用技术及核心注解
微笑的曙光(StevenLi)
JAVAjavaspringboot开发语言
一、常用技术自动配置(Auto-Configuration)SpringBoot根据类路径中的依赖自动配置应用程序。例如,引入spring-boot-starter-web会自动配置内嵌Tomcat和SpringMVC。@EnableAutoConfiguration//启用自动配置起步依赖(StarterDependencies)通过预定义的依赖集合(如spring-boot-starter-d
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p309-p330
操作系统
《OperatingSystemConcepts》学习第29天,p309-p330总结,总计22页。一、技术总结1.Python中的并发编程(1)semaphoreclassthreading.Semaphore(value=1)。(2)conditionvariableclassthreading.Condition(lock=None)书上使用的是Java,因本人在开发工作中使用的是Pytho
- git checkout 切换分支和版本回退
禾仔仔
gitgitgithubgitlab
1、切换分支1.1基本gitcheckout切换分支gitcheckout-bbranch新建分支并切换相当于gitbranchgitcheckoutps:新建的本地分支是在当前分支的基础上拉取下来的,工作中,一般下载好工程,会自动创建master分支(现在github是main分支),其他远程分支可以通过gitbranch-a查看,然后gitcheckout,切换到要开发分支。1.2带参数git
- fetch java_拦截Java语言中的Fetch()API响应和请求
就大概是这样
fetchjava
我想拦截Javascript中的提取API请求和响应。例如:在发送请求之前,要拦截请求URL,一旦获得响应,就要拦截响应。以下代码用于拦截所有XMLHTTPRequest的响应。(function(open){XMLHttpRequest.prototype.open=function(XMLHttpRequest){varself=this;this.addEventListener("read
- VM架构设计文档初稿v0.01
weixin_34128839
devops大数据系统架构
VM架构设计文档初稿v0.01文档介绍本文档是经过讨论,作为VM新架构设计开发中的重要依据。对该架构的整个系统的结构进行详实细致的描述。阐述框架结构,说明该架构所采取的设计策略和所有技术,并对相关内容作出统一的约定。为设计,编码,测试提供可以参考的模板和帮助。提高设计变更开发的效率,将头脑风暴的结果进行的具体的书面呈现。架构设计思想该架构VM以微服务思想为核心进行衍化,兼容DevOps作为主要基础
- 小白十分钟速通 Spring Boot 基础
Gao_雪
Springspringboot后端javaspringvscode
SpringBoot介绍随着Spring体系的不断庞大,加上现代互联网应用体积庞大,构建一个应用还是非常困难的,Spring团队重新打造了一个新的面向微服务的框架SpringBoot。严格来说SpringBoot不能是一个框架,它更是一个方案,Spring工程的快速上手方案,它极大的降低了JavaWeb工程的创建和运行和部署的难度。在过去这些都是Java工程师的老大难,所以说SpringBoot的
- 增量预训练和微调的区别
做个天秤座的程序猿
大模型原理webkit
文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.小结前言增量预训练是一种在现有预训练模型的基础上,通过引入新的数据或任务来进一步训练模型的方法。这种方法的主要目的是在不从头开始训练模型的情况下,利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。增量
- 模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)
(initial)
大模型科普算法人工智能量化
1模型量化的必要性:降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大,其在资源受限的设备(如移动端、嵌入式设备)上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端,部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数(通常是FP32或FP16)表示的权重和激活值转换为低精度整数(
- 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