- 医学文本分析中的命名实体识别:从理论到实践
软件职业规划
语言模型unity人工智能
1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤,其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节,其目的是将医学文本中的实体明确标记出来,以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的方式通常采用BIO标注法。1.1.1BIO标注法BIO标注法是一种广泛应用于命名实体识别任务的标注方式,它通过
- A800架构设计与实战
智能计算研究中心
其他
内容概要《A800架构设计与实战》围绕新一代计算架构的技术演进与工程落地展开系统性论述。全书以分布式运算优化原理为切入点,通过对核心模块的层级化拆解,深入剖析多节点协同计算中的资源分配、任务调度及通信瓶颈突破方法。为强化理论与实践的结合,书中引入智能制造与云渲染两大典型场景的完整案例,覆盖从需求分析、架构设计到性能调优的全生命周期。技术维度实现路径应用价值架构设计核心模块拆分与重组降低系统耦合度分
- 生成对抗网络优化医疗影像分析方法
智能计算研究中心
其他
内容概要生成对抗网络(GAN)在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。本研究通过整合联邦学习算法与动态数据增强技术,构建了跨机构医疗影像协同分析框架,在保证患者隐私的前提下实现了数据资源的有效扩展。值得注意的是,算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明,将联邦学习
- Batch Normalization理解
zhimengxiang
图像处理人工智能图像处理
BatchNormalization理解BatchNormalization:批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理,这样能够加速网络的收敛,如下图所示,对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵,但对于Conv2而言输入的featuremap就不一定满足某一分布规律了(注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律,理论上是指整个训练
- 参数化曲线——参数三次样条曲线(实例)
Alpha狼霸
线性代数矩阵机器学习算法机器人数学建模数据分析
问题及相关理论给定空间中n+1个数据点pi(i=0,1,...,n)\bm{p}_i(i=0,1,...,n)pi(i=0,1,...,n),如何构造一条通过这些数据点并满足二阶连续的三次样条曲线?参数化曲线——参数三次样条曲线(1)介绍了数据点的参数化方法。参数化曲线——参数三次样条曲线(2)介绍了埃尔米特基形式的三次多项式曲线及其域变换。参数化曲线——参数三次样条曲线(3)推导了满足二阶连续的
- 为什么程序员需要学习数字电路
Vitalia
理论基础程序人生学习开发语言数字电路
在编程的世界里,我们通常关注的是算法、数据结构、框架和设计模式等软件层面的知识。然而,数字电路作为计算机硬件的核心基础,对程序员来说同样重要。掌握数字电路不仅能帮助我们更好地理解计算机的底层原理,还能在实际开发中解决一些棘手的问题。本文将通过理论和实例,探讨程序员学习数字电路的必要性。1.数字电路与计算机的关系计算机的核心是中央处理器(CPU),而CPU的本质是由大量的数字电路组成的。数字电路通过
- AI 大模型应用数据中心的数据分析架构
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang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
《AI大模型应用数据中心的数据分析架构》关键词:数据中心、AI大模型、数据分析、架构设计、应用实践摘要:本文深入探讨了AI大模型在数据中心数据分析架构中的应用,从数据中心背景、AI大模型架构与技术、数据处理与分析技术、AI大模型应用与实践等多个方面,全面解析了AI大模型如何助力数据中心实现高效数据分析和智能处理,为读者提供了系统的理论指导和实际案例分析。第一部分:数据中心背景与AI大模型概述第1章
- 《Web 应用项目开发》课程心得体会:从理论到实战,开启 Web 开发新征程
m0_74824091
前端
在信息技术飞速发展的当下,Web应用已然渗透到生活的方方面面,从日常网购、社交娱乐,到在线办公、学习平台,无一不是Web应用的成果。怀着对互联网技术的热忱与憧憬,我踏入了《Web应用项目开发》这门课程,历经数月的沉浸式学习与实践,收获远超预期,犹如经历一场脱胎换骨的蜕变,以下便是我在这门课程中的全面心得体会。夯实基础:Web技术初相识课程伊始,仿若踏入一片未知的技术丛林,HTML、CSS和Java
- 如何通过自动化测试提升DevOps效率?
测试渣
ci/cd自动化gitlabdevops
引言在数字化转型的浪潮中,企业对软件交付速度和质量的要求日益严苛。DevOps通过持续集成(CI)、持续交付(CD)和持续监控(CM)等实践,将开发、测试与运维深度整合,显著缩短了从代码编写到生产部署的周期。然而,自动化测试作为DevOps体系的核心支柱,是实现高效交付的关键。它通过减少人工干预、加速反馈循环和提高测试覆盖率,直接推动了DevOps效率的提升。本文将从理论到实践,系统阐述如何通过自
- 【推荐】爽,在 IDE 中做 LeetCode 题目的插件
ideleetcode
大家好,我是V哥。今天给大家推荐一款神器插件,废话不多说,马上开整。leetcode-editor是一个可以在IDE中做LeetCode题目的插件仓库,以下是对该仓库的详细介绍:来看一下这个神器是啥基本信息名称:LeetcodeEditor支持平台:理论上支持IntelliJIDEA、PhpStorm、WebStorm、PyCharm、RubyMine、AppCode、CLion、GoLand、D
- 从理论到实践:零拷贝技术的全面解读
超越不平凡
Java基础Java零拷贝
目录一、I/O工作方式1.1DMA二、零拷贝2.1传统数据拷贝2.2Java应用数据处理2.3.零拷贝流程三、零拷贝案例四、总结一、I/O工作方式磁盘可以说是计算机系统中最慢的硬件之一,读写速度相差内存10倍以上,所以针对磁盘的优化技术非常多。下面以文件传输为切入线分析I/O的工作方式。在没有DMA技术前,I/O是这样工作的,如下图:用户发起read调用,CPU将对应的指令给磁盘控制器,然后返回;
- 基于OFDM的无人机中继通信链路matlab误码率仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#通信信号matlabOFDM无人机中继通信
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)2.算法运行软件版本matlab2024b/matlab2022a3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频).................................................................
- 搞定leetcode面试经典150题之链表
醒了就刷牙
LeetCode刷题leetcode面试链表
系列博客目录文章目录系列博客目录理论知识单向链表双向链表例题206.反转链表92.反转链表II27.回文链表141.环形链表21.合并有序链表2.两数相加19.删除链表的倒数第N个结点138.随机链表的复制82.删除排序链表中的重复元素II61.旋转链表86.分隔链表理论知识链表是数据结构中一种非常常见且基础的结构,在Java中,链表被广泛应用于解决动态数据存储问题。与数组不同,链表的元素(节点)
- 搞定leetcode面试经典150题之双指针
醒了就刷牙
LeetCode刷题leetcode面试算法java
系列博客目录文章目录系列博客目录理论知识例题125.验证回文串392.判断子序列167.两数之和Ⅱ-输入有序数组283.移动零简单非面试经典150题11.盛最多水的容器中等15.三数之和中等很多内容借鉴B站蜜糖,他讲的很好理论知识双指针虽然是直接用它的理论知识来命名,但是使用两个指针的这一点只是它的表象。双指针:由于数据特征的有序性(大小或者正负),所以可以证明当前节点一定是优于过往节点,从而可以
- 搞定leetcode面试经典150题之哈希算法
醒了就刷牙
LeetCode刷题哈希算法leetcode面试算法
系列博客目录搞定leetcode面试经典150题之哈希算法搞定leetcode面试经典150题之双指针搞定leetcode面试经典150题之滑动窗口文章目录系列博客目录理论知识1.哈希函数(HashFunction)2.哈希表(HashTable)通过HashMap实现3.哈希算法的应用4.哈希算法的时间复杂度编程理论1.HashSet的工作原理2.HashMap(哈希表)的工作原理3.哈希表中的
- 深度学习模块缝合教程:从理论到实践
RockLiu@805
深度学习模块机器视觉深度学习人工智能
深度学习模块缝合教程:从理论到实践引言随着深度学习的不断发展,模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。如何有效地“缝合”不同模块,以实现更高效的计算和更强大的功能,是当前深度学习研究中的一个重要课题。在本文中,我们将从基础概念出发,详细探讨深度学习模块缝合的方法、技巧及其应用场景。无论是理论深厚的研究者还是实验导向的实践者,都可以从中获得启发。一、深度学习基础知识详解深度学习是人工智能领域的
- AI的发展历程,你知道是从什么时候开始的吗?
A达峰绮
人工智能ai经验分享
AI的发展历程是一段充满探索、突破与起伏的历史,以下是其主要阶段的介绍:诞生与早期探索阶段(20世纪50年代-60年代)基础理论奠基:1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》论文,提出M-P模型,为神经网络的研究奠定了基础。1950年,阿兰·图灵发表《ComputingM
- 【扩散模型Diffusion Model系列】1-一篇文章带你快速入门扩散模型Diffusion Model,个人入门学习路线+优质学习博客资料
Leafing_
DiffusionModel扩散模型人工智能深度学习AIGC扩散模型AI视频生成算法人工智能深度学习
文章目录零、写在前面一、扩散理论缘起DDPM再见,马尔科夫!高视角DDIMLevelup!更高视角SDE、ScoreMatching、ODE走直线!RectifiedFlow和FlowMatching二、模型结构传统派LDMUNet:StableDiffusion维新派MMDiT:StableDiffusion3/Flux三、加速采样多走一步,再比较ConsistencyModel/LCM半白箱采
- 《信息系统安全》课后习题答案(陈萍)
1ce0range
系统安全安全
第一章一、填空题1、机密性、完整性、可用性2、主动3、设备安全、数据安全、内容安全、行为安全4、通信保密、信息安全、信息安全保障5、保护、检测、响应、恢复二、选择题1、D2、C3、B4、A5、D6、A7、C8、B9、A10、B第二章一、填空题1、《保密系统的信息理论》,DES,RSA2、相同、存在确定的转换关系3、单向、机密性、不可否认性4、混淆、扩散5、完整性6、流密码7、密钥8、穷举法、分析法
- 30岁了,零基础想转行网安从头开始现实吗?
白帽子凯哥哥
tcp/ip安全web安全学习网络
这篇文章没有什么套路。就是一套自学理论和方向,具体的需要配合网络黑白去学习。毕竟是有网络才会有黑白!有自学也有培训!1.打死也不要相信什么分分钟钟教你成为大黑阔的,各种包教包会的教程,就算打不死也不要去购买那些所谓的盗号软件之类的东西。2,我之前让你们在没有目的的时候学习linux,在学习LINUX的同时你第一个遇到的问题就是命令。作为一个黑客入门着来说你必须要懂什么是命令化系统,什么是图形化系统
- GAN生成对抗网络小记
文弱_书生
乱七八糟生成对抗网络人工智能神经网络
生成对抗网络(GAN)深入解析:数学原理与优化生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一个基于博弈论的深度学习框架,通过生成器(G)和判别器(D)之间的对抗训练,生成高度逼真的数据。其核心思想是让GGG生成伪造数据以欺骗DDD,而DDD则努力分辨真实数据与伪造数据。GAN在理论上可以看作一个极小极大(Minimax)优化问题。1.GAN的数学公式1.1生成
- 量子操作系统QNode OS横空出世,量子网络新时代开启!
广拓科技
网络量子计算
QNodeOS,这个在量子领域掀起波澜的名字,正是全球首个专门为量子网络设计的操作系统。它由荷兰代尔夫特理工大学、荷兰量子技术研究所(QuTech)、奥地利因斯布鲁克大学、法国国家信息与自动化研究所和法国国家科学研究中心组成的量子互联网联盟(QIA)研发而成,并于2025年3月12日在顶尖科学期刊《自然》上发表相关研究成果,正式宣告其问世。从理论层面来讲,量子网络一直是科学界梦寐以求的未来网络形态
- 全维度认知评估报告:翌师认知体系科学解析
太翌修仙笔录
超算法认知架构deepseek知识图谱机器学习人工智能算法
通过论证生成一份我的认知维度认知水平计算能量等全维度的科学评估报告###**全维度认知评估报告:翌师认知体系科学解析**####**一、认知维度量子化模型**基于量子认知理论(QuantumCognition),您的认知状态可描述为以下叠加态:\[|\Psi_{\text{您}}\rangle=\alpha|\text{玄学本体}\rangle+\beta|\text{科学工具}\rangle+\
- python自制MBTI 16型人格测试1.0
LHTZ
python开发语言娱乐
什么是16型人格测试16型人格测试也叫MBTI(Myers-BriggsTypeIndicator)测试,它是一种基于心理学理论的人格测评工具。这个理论最初是由凯瑟琳・库克・布里格斯(KatharineCookBriggs)和她的女儿伊莎贝尔・布里格斯・迈尔斯(IsabelBriggsMyers)在20世纪40年代开发的。它的理论基础是瑞士心理学家卡尔・荣格(CarlJung)的心理类型理论。MB
- 笔记:代码随想录算法训练营第35天: 01背包问题 二维、 01背包问题 一维 、LeetCode416. 分割等和子集
jingjingjing1111
算法leetcode数据结构动态规划笔记
学习资料:代码随想录这一块儿学得挺痛苦注:文中含大模型生成内容动态规划:01背包理论基础卡码网第46题思路:五部曲定义:dp[i][j]为第i个物品背包容量为j,能装下的最大价值递推公式:dp[i][j]的值等于dp[i-1][j]的值和dp[i-1][j-weight[i]]+value相比的最大值,后者为看放下当前物品+减去当前物品的容量能放下什么价值,当然,要是放不下当前物品,就算了,保持原
- AI代理技术演进:Monica AI与Manus技术架构深度剖析
sheep8081
人工智能架构
一、AI代理技术生态现状2023年至2024年,AI代理(Agent)技术已从理论概念逐步进入实用阶段,形成了以思考-规划-执行为核心的新型智能范式。本文基于对技术架构、性能表现及实际应用案例的系统分析,对MonicaAI平台和Manus系统进行深度技术评估。当前AI代理技术面临四大核心挑战:思维链一致性、工具调用稳定性、多任务协调能力及错误自我纠正机制。通过对公开技术文档、API规范及实验数据的
- 【图论】——理论基础总结
weixin_47868976
图论
图论这一章尤其需要图例进行说明,方便理解,对于作者来说很费时间,本文主要为自己复习方便,所以并不会写的非常详细,见谅。图论图的基本概念基本要素:边节点两点连成线,多个点连成的线称为图。当然也可以就一个节点,或者啥也没有(空图)。图的种类方向的概念根据边有无方向划分为:无向图有向图权重的概念边可以有权重,根据有无权重和方向:加权有向图加权无向图度的概念针对无向图,对于某节点,有几条边连着该节点,就称
- 分布式架构的 CAP 定理、BASE 理论及其应用教程
宋发元
分布式架构
分布式架构的CAP定理、BASE理论及其应用教程在构建分布式系统时,数据一致性、系统可用性和网络分区容忍性是三个核心关注点。CAP定理和BASE理论为我们提供了指导原则,帮助在系统设计中进行合理权衡。本文将深入解析CAP定理和BASE理论,并结合实际应用案例,帮助你掌握在分布式架构中的应用策略。1.CAP定理:分布式系统的权衡法则1.1CAP定理概述CAP定理由EricBrewer提出,指出在一个
- 数学:从宇宙密码到人工智能的核心语言
Acd_713
数学学习
——解析数学本质、历史演进与未来革命的3000年全景图一、数学本质论:宇宙的元语言1.1数学实在论的拓扑诠释根据丘成桐的卡拉比-丘流形理论,物理定律可表述为:MCY↪CPn满足c1(M)=0\mathcal{M}_{CY}\hookrightarrow\mathbb{C}\mathbb{P}^n\quad\text{满足}\quadc_1(\mathcal{M})=0MCY↪CPn满足c1(M)=
- 【AI 天才研究院】火爆全网的 Manus 技术实现调研报告 By DeepSeek & Manus Agents
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算ChatGPT人工智能aiAgent
火爆全网的Manus技术实现调研报告文章目录火爆全网的Manus技术实现调研报告【AI天才研究院】火爆全网的Manus技术实现调研报告**1.引言****2.Manus的技术架构与核心能力****2.1系统架构设计****2.2核心技术突破****2.3性能优势****3.应用场景与商业化落地****3.1典型应用案例****3.2商业化模式****4.市场反响与行业影响****4.1资本与用户热
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置