- VLSI电路单元的自动布局:全局布局基础介绍
Jaaiko
数学建模算法开源图论matlab
2024年华数杯全国大学生数学建模竞赛B题为:VLSI电路单元的自动布局。本题主要关注的是全局布局问题。学术界针对全局布局的评估模型和优化方法的研究历史悠久。本文借题顺势介绍全局布局的一些重点基础内容和相关工具/资料,以期为对EDA算法设计领域感兴趣、对数学建模感兴趣的人降低研究门槛。VLSI是超大规模集成电路的简称。完成一个VLSI设计的流程十分复杂,包含多种数据格式的转化,其中将逻辑网表转变为
- npm install 太慢?解决方法大揭秘
小柒笔记
npm前端node.js
本文将详细介绍如何解决npminstall命令执行速度慢的问题。文章将涵盖npminstall命令执行慢的原因、优化方法以及实际应用案例。通过本文的学习,读者可以掌握提高npminstall命令执行速度的基本技巧,并在实际项目中得心应手。引言npminstall是Node.js项目开发中的常用命令,用于安装项目依赖。然而,在某些情况下,npminstall命令的执行速度可能会变得非常慢,这可能影响
- 363. 矩形区域不超过 K 的最大数值和(C语言实现)
Buaaer(>ω<)
算法学习-Leetcode动态规划算法二分查找
文章目录363.矩形区域不超过K的最大数值和题干声明方法1-暴力枚举+简单dp方法2-暴力枚举+二维数组前缀和方法3-固定边界搜索方法4-固定边界搜索+dp优化方法5-固定边界搜索+前缀和+二分查找363.矩形区域不超过K的最大数值和本题涉及内容:一/二维前缀和问题、降维问题、暴力枚举问题、dp问题、二分查找问题题干给你一个m∗nm*nm∗n的矩阵matrixmatrixmatrix和一个整数kk
- K-means 算法的介绍与应用
小魏冬琅
matlab算法kmeans机器学习
目录引言K-means算法的基本原理表格总结:K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结:K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法,在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中,而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
- 打造高效业务架构:价值流在企业转型中的应用指南
The Open Group
大数据数字化转型企业架构师微服务云原生架构
从流程到价值流的业务架构转型随着企业面对数字化转型带来的激烈市场竞争,优化业务架构成为每个企业管理者必须面对的核心挑战。传统的业务流程优化方法往往难以应对复杂的客户需求和日益增加的业务复杂性。《价值流指南》由TheOpenGroup发布的企业数字化转型专业参考材料,系统化介绍了如何定义、分解和映射价值流,以及其在商业架构中的应用,《价值流指南》为企业提供了一种全新的业务优化视角,将焦点从内部流程效
- [01] 动态规划解题套路框架
_魔佃_
本文解决几个问题:动态规划是什么?解决动态规划问题有什么技巧?如何学习动态规划?刷题刷多了就会发现,算法技巧就那几个套路。所以本文放在第一章,来扒一扒动态规划的裤子,形成一套解决这类问题的思维框架,希望能够成为解决动态规划问题的一部指导方针。本文就来讲解该算法的基本套路框架,下面上干货。labuladong的算法小抄首先,动态规划问题的一般形式就是求最值。动态规划其实是运筹学的一种最优化方法,只不
- Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法
含老司开挖掘机
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合,应用于多目标预测问题的解决。主要内容包括BP神经网络的学习原理、适应度函数的设计与应用、NSGA-II在多目标优化中的作用、多目标预测的策略以及Matlab工具在算法实现中的使用。本文旨在通过这些技术,帮助读者构建出能在多个相互冲突的目标间取得平衡的优化解决方案,并提供完整的Matlab代码实现,以供
- WebView交互架构项目实战(三),史上超级详细
m0_66264881
程序员架构移动开发android
returnsplashTargetPath+“/”;}***1:常用JS本地化及延迟加载*******资源等文件(不需要更新)本地存储,在需要的时候直接从本地获取。哪些资源需要我们去存储在本地呢,当然是一些不会被更新的资源,例如图片文件,js文件,css文件,比预加载更粗暴的优化方法是直接将常用的JS脚本本地化,直接打包放入apk中。比如H5页面获取用户信息,设置标题等通用方法,就可以直接写入一
- 基于深度学习的结构优化与生成
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域,例如建筑设计、机械工程、材料科学等。该技术通过使用深度学习模型分析和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素,旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。1.结构优化与生成的核心概念结构优化:涉及通过调整结构设计参数(如形状、材料、厚度等)来改善其特定性能指标,如强度、刚度、重量、成本或安全性。传统的优化方法依赖于数值仿真和数学优化算法,
- 如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法
省赚客app开发者
java分布式算法
如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在本文中,我们将探讨如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法。分布式梯度下降(DistributedGradientDescent)是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法,特别是在处理大规模数据集时非常有效。本文将介绍如何设计和实现这一算法,以提高训练效率。分布式梯度
- 最优化方法Python计算:一元函数搜索算法——二分法
戌崂石
最优化方法最优化方法python
设一元目标函数f(x)f(x)f(x)在区间[a0,b0]⊆R[a_0,b_0]\subseteq\text{R}[a0,b0]⊆R(其长度记为λ\lambdaλ)上为单峰函数,且在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续可导,即其导函数f′(x)f'(x)f′(x)在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续。在此增强的条件下,可以加速迭代计算压缩区间的过程。仍然设置计算精
- Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图
亚图跨际
Python交叉知识算法去噪预测算法聚焦荧光团伪影消除算法囊泡动力学自动化多尺度统计物距
要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。例如,高斯掩模包含由高斯函数确定的元素。这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说,平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均
- 速盾:开了高防cdn打开还慢的原因分析
速盾cdn
网络安全运维
在网络时代,网站的快速加载速度对于用户体验和网站排名至关重要。为了提升网站的访问速度和安全性,很多网站都使用了高防CDN(ContentDeliveryNetwork)服务。然而,有时候即使使用了高防CDN,网站的加载速度仍然很慢。本文将分析开了高防CDN打开还慢的原因,并提出相应的解决方案。基础网络速度慢首先,高防CDN只能加速到用户所在地区的网络。如果用户所在地区的网络基础速度本身就较慢,那么
- 第十七章 总结与延申:从无心讹传到洞若观火
张小邪倒斗中
《收获不止SQL优化》笔记oracle数据库sql
参考《收获,不止SQL优化》作者:梁敬彬/梁敬弘质疑探索比学习更重要!!!一、网上的优化方法,有些是错的,有些已过时,要自己动手验证过。所以构造环境,出验证脚本,就要仔细思考如何才能得到尽量准确的试验结果。(比如保证数据量,不统计首次执行的硬解析时间、多次执行取平均值对比效率等等)二、只要你觉得不流畅,用户体验不好,都是有问题的。有些是提供的方法本身就不是最佳的,有些高版本已经做过优化了,有些确实
- tomcat 配置java启动参数配置_tomcat常用配置详解和优化方法
徐聪瓜要努力
tomcat配置java启动参数配置
tomcat常用配置详解和优化方法参考:http://blog.csdn.net/zj52hm/article/details/51980194http://blog.csdn.net/wuliu_forever/article/details/52607177https://www.cnblogs.com/dengyungao/p/7542604.htmlhttps://www.cnblogs.
- Unity3D 屏幕空间阴影的简单优化详解
Clank的游戏栈
人工智能算法
在Unity3D中,阴影是提升场景真实感的重要元素之一。然而,传统的阴影映射技术(ShadowMapping)可能会因为计算量大而导致性能问题。屏幕空间阴影(ScreenSpaceShadows,SSS)技术提供了一种更高效的阴影生成方式,特别是在现代图形硬件上。本文将详细介绍屏幕空间阴影的基本原理、优化方法以及代码实现。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀
- 【AI大模型应用开发】1.2 Prompt Engineering(提示词工程)- 站在巨人的肩膀上,超实用!常用提示词整理
AI-入门
prompt深度学习人工智能chatgptagi
通过上两篇文章我们学习和实践了Prompt的书写要素、原则与技巧,以及了解了一些进阶的优化方法。本来今天是想收集一些网上比较好的Prompt提示词,来与大家共同学习下别人的书写方式,吸取别人的经验,对Prompt有个更深入的理解。但是发现这有点不太好,直接copy别人的东西,附个链接有点枯燥,大家看起来也比较懵。并且网上专门收集Prompt的文档和网站也有很多,我就不在这里班门弄斧了。对于想看各类
- SQL调优——调优技巧
码说芯语
#性能优化#关系型数据库sql数据库
文章目录1、查看真实的基数(Rows)2、使用UNION代替OR3、分页语句优化思路3.1、单表分页优化思路3.2、多表关联分页优化思路4、使用分析函数优化自连接5、超大表与超小表关联优化方法6、超大表与超大表关联优化方法7、LIKE语句优化方法8、DBLINK优化9、对表进行ROWID切片10、SQL三段分拆法1、查看真实的基数(Rows)执行计划中的Rows是假的,是CBO根据统计信息和数学公
- 探索C++编程技巧:计算两个字符串的最长公共子串
清水白石008
C++C++题库面试试题c++代理模式开发语言
探索C++编程技巧:计算两个字符串的最长公共子串在C++面试中,考官通常会关注候选人的编程能力、问题解决能力以及对C++语言特性的理解。一个常见且经典的问题是计算两个字符串的最长公共子串(LongestCommonSubstring,LCS)。本文将详细介绍如何编写一个函数来解决这个问题,并深入探讨相关的编程技巧和优化方法。目录引言问题描述解决思路实现步骤基础实现动态规划优化代码示例复杂度分析总结
- 人工智能&机器学习&深度学习
AA杂货铺111
机器学习:一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习:不仅能利用现有数据,还可以通过对环境的探索获得新数据,并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地对环境进行探索,而探索是为了获取数据进行更好的学习。深度强化学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的强化学习算法。人工智能定义与分类人工智能(Art
- 遗传进化算法进行高效特征选择
广东数字化转型
算法人工智能
在构建机器学习模型时,特征选择是一个关键的预处理步骤。使用全部特征往往会导致过拟合、增加计算复杂度等问题。因此,我们需要从原始特征集中选择一个最优子集,以提高模型的泛化性能和效率。特征选择的目标是找到一个二元掩码向量,对应每个特征的保留(1)或剔除(0)。例如,对于10个特征,这个掩码向量可能是[1,0,1,1,0,0,1,0,1,0]。我们需要通过某种优化方法,寻找一个使目标函数(如模型的贝叶斯
- 数学建模强化宝典(2)linprog
IT 青年
建模强化栈数学建模编程linprog
一、介绍linprog是MATLAB中用于解决线性规划问题的函数。线性规划是一种优化方法,它尝试在满足一组线性等式或不等式约束的条件下,找到一个线性目标函数的最大值或最小值。linprog函数适用于求解形如以下问题的线性规划问题:minimizecTxsubjecttoAx≤bAeqx=beqlb≤x≤ub其中:c是目标函数的系数向量。x是优化变量向量。A和b定义了不等式约束Ax≤b。Aeq和be
- 网站建设完成后, 做seo必须知道的专业知识之--黑帽SEO
博洋科技
seo白帽seoseo
黑帽SEO是指通过不道德或不公平的手段,试图提高网站在搜索引擎中的排名。下面将详细探讨黑帽SEO的各个方面:定义与原理定义概述:黑帽SEO涉及使用作弊策略和技巧,目的在于快速提升网站的搜索引擎排名,而非通过正当的优化方法。工作原理:黑帽SEO绕过搜索引擎的正常使用条款,利用算法的漏洞和弱点,达到快速但短暂的高排名效果。常见手法与案例关键词堆积:在网页内容中过度重复关键词,以误导搜索引擎关于网页的主
- 【XR】优化SLAM SDK的稳定性
大江东去浪淘尽千古风流人物
xr
优化SLAMSDK的稳定性是确保增强现实(AR)和虚拟现实(VR)应用在各种环境和设备上都能稳定运行的关键。以下是一些主要的优化方法:1.传感器融合优化方法:将多个传感器的数据(如摄像头、加速度计、陀螺仪、磁力计)进行融合,以补偿单一传感器可能存在的误差。优势:提高了环境理解的准确性,减少了由于单一传感器误差导致的抖动和漂移现象。实例:ARKit和ARCore都利用了传感器融合技术来增强稳定性。2
- 大模型训练优化方法
少喝冰美式
人工智能大语言模型ai大模型大模型应用LLM大模型训练计算机技术
写在前面在训练模型尤其是大模型的时候,如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。本文主要参考HF上的一篇文章:https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one,以及笔者在实际训练中的一些经验,给出一些比较实用的方法。先看一个总览的表:方法加快训练速度优化显存利用率BatchsizechoiceYesYesGradie
- 2024最新传奇|手游|泛二级泛目录多模板新程序码山侠站群系统
MASHANXIA001
笔记
传奇手游泛二级泛目录多模板新程序:创新与优化的结合传奇|手游|泛二级泛目录多模板新程序-码山侠:站群|泛程序后门查杀与更新修复泛解析站群:优化网站排名与吸引百度蜘蛛的必备程序主要功能:无限页面生成:网站支持无限生成页面,避免死链风险。每个页面都是独立的栏目或文章内容。域名泛解析绑定:支持域名泛解析绑定,每个二级域名都是一个独立站点。百度自动提交收录:支持百度自动提交收录,每天随机自动提交,无需手动
- 9月份最新的百度收录软件有哪些?泛码网SEO工具有什么?
aspoping
百度
百度排名优化软件与方法:提升网站排名的策略最新接口多口子-多线程百度强引蜘蛛池工具荣耀版在互联网高速发展的今天,网站排名对于吸引流量和提升品牌知名度至关重要。百度作为中国最大的搜索引擎,其排名机制直接影响着网站的在线可见度。本文将深入探讨如何利用百度排名优化软件和一系列方法,有效提升网站在百度搜索结果中的排名。百度排名优化的重要性在数以亿计的网站中,能够在搜索引擎中获得较高排名,意味着更多的曝光机
- 智能优化特征选择|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的特征选择(分类器选用的是SVM)研究Matlab程序 【优化算法可以替换成其他优化方法】
机器不会学习CL
智能优化算法智能优化特征选择算法支持向量机matlab
智能优化特征选择|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的特征选择(分类器选用的是SVM)研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结智能优化特征选择|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的特征选择(分类器选用的是SVM)研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】一、PO基本原理鹦鹉
- 基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
软件算法开发
MATLAB程序开发#优化#网络仿真GA遗传优化三维空间WSN网络最优节点部署三维空间节点部署matlab
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理空间覆盖度模型基于GA的优化方法5.完整程序1.程序功能描述基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真。分别对三维空间的节点覆盖率,节点覆盖使用数量进行优化,以较少的节点,完成较大的覆盖率优化。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行(完整程序运行后无水印)3.核心程序..
- Nginx负载均衡全攻略:从配置到优化,轻松应对高并发!
疾风终究没有归途
负载均衡
Nginx负载均衡详解包括其配置、策略及优化方法,是现代网站架构中不可或缺的一环。通过负载均衡,可以有效分配请求压力,提高网站性能和稳定性。Nginx作为一个高性能的开源Web服务器和反向代理服务器,被广泛应用于负载均衡。其核心在于利用反向代理来分配客户端请求到不同的后端服务器,从而实现请求的高效处理和资源的合理分配。具体来说,Nginx通过配置文件中的upstream模块定义后端服务器群组,并配
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR