俊哥闯江湖

俊哥成功日记第26期@20190512

1.发布成功日记第25期

2.晒被褥枕头，机洗床单被罩；晚上又可以睡在充满阳光味和螨虫味的床上

3.百词斩刷SAT词汇50个，复习托业核心300个，并微信群打卡

4.百词斩爱阅读读文章一篇

5.小打卡朗读者朗读打卡

6.觉醒的百万富翁祈祷词朗读2遍

7.小打卡百词斩每天刷单词朗读打卡

8.一点英语打卡：看了三个视频

9.一天一问回答问题

10.手抄principles 一页

11.听完婷婷财富阅读分享：觉醒的百万富翁07

12.刷电影：飞驰人生、暮光之城、半镜

13.健身房洗澡洗头发

14.英语朗读天天练群内朗读打卡

15.尤克里里指弹半小时

16.刷剧破冰行动11-12

你可能感兴趣的:(俊哥成功日记第26期@20190512)

计算机四级 - 数据库原理 - 第7章「数据库系统实现技术」 akbar& 计算机四级数据库笔记
7.1数据库管理系统概述7.1.1数据库管理系统的基本功能数据定义功能：数据库模式（包括外模式、模式、内模式）的定义、数据库完整性的定义、安全保密的定义，索引和视图的定义数据操纵功能数据存储和管理功能事务管理功能数据定义功能7.1.2数据库管理系统的主要成分和工作流程：存储管理器:高效的利用辅助存储器来存放数据，并使得数据能够快速存取重要模块：索引、文件、记录管理器查询处理器：高效的执行用SQL等
强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六) wxchyy 强化学习算法
目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言前两期我们介绍了动态规划算法，还有蒙特卡洛算法，不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性，像动态规划，需要从最下面向上进行递推，而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值，有没有更直接的方法，智能体能边做动作，边估值一次，不断学习策略？答案是有的。这就是本期需要介绍的算法，时间差分法（TimeDi
票星球自动抢票脚本：助你轻松抢到心仪门票高慧霜Grain
票星球自动抢票脚本：助你轻松抢到心仪门票项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/ea073项目介绍在抢票高峰期，手动抢票往往让人心力交瘁。为了解决这一痛点，我们推出了票星球自动抢票脚本，这是一个开源的Git仓库，旨在为用户提供一个简单易用的自动抢票工具。通过导入资源文件并根据个人需求修改配置，用户可以轻松实现自动抢票，无需手动操作，大大提高了抢票的
Flask 框架app = Flask(__name__) 解析 Nolannk flask 框架
fromflaskimportFlaskapp=Flask(name)@app.route(‘/’)defhello_world():return‘HelloWorld!’ifname==‘main‘:app.run(host=’0.0.0.0’,port=9000)第4行，引入Flask类，Flask类实现了一个WSGI应用第5行，app是Flask的实例，它接收包或者模块的名字作为参数，但一般
第2章 Vue核心架构解析道不尽世间的沧桑 vue深入理解前端 javascript vue.js
2.1双版本设计：运行时vs编译器2.1.1版本差异对比//完整版（包含编译器）构建过程newVue({template:'{{message}}'//需要编译模板})//运行时版（需预编译）构建过程newVue({render(h){//直接使用预编译的render函数returnh('div',this.message)}})关键差异说明表：特性完整版运行时版体积大小较大(~30KB)较小(~
大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到翻译，再到问答系统，几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而，如何有效地构建和利用开源指令数据集，仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核
如何设计一个高并发的秒杀架构？老程不秃数据结构 Java 后端架构 java 数据结构程序人生 spring
写在前面高并发下如何设计秒杀系统？这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识。秒杀一般出现在商城的促销活动中，指定了一定数量（比如：10个）的商品（比如：手机），以极低的价格（比如：0.1元），让大量用户参与活动，但只有极少数用户能够购买成功。这类活动商家绝大部分是不赚钱的，说白了是找个噱头宣传自己。虽说秒杀只是一个促销活动，但对技术要
矩阵的转置不忘不弃矩阵算法线性代数
对于的矩阵，使用两个指针变量，可以方便实现(i,j)处元素与(j,i)处元素交换位置。令指针Arow=&A[i][0]，则Arow[j]可实现对第i行j列元素的访问。令指针Bptr=&A[0][i]，则*Bptr就可以访问(0,i)处元素，然后，令Bptr+=M，就可访问同列不同行的元素。代码实现#defineM3intA[3][3]={{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}};voidt
三个简单最短路 L_M_TY 算法最短路 Dijkstra Floyd
题目一：E-Train题目链接：E-Train给定N个编号为1至N的城市以及M条铁路。第i条铁路连接城市Ai和Bi，每当时间为Ki的倍数时会同时、分别从Ai和Bi发出开往对方的列车，列车从出发至到达花费Ti时间。开始时你在城市X，输出你到达城市Y的最早时间。若无法到达，输出-1。忽略转车所需要的时间。即，当你T时刻到达某个城市时，可以立刻乘坐T时刻从这个城市发出的列车。数据输入范围：2≤N≤105
【JCR一区级】被囊群算法TSA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6309期】 Matlab武动乾坤 matlab
Matlab武动乾坤博客之家
【云原生技术】如何在一次远程连接里依次执行多条命令，并在每条命令执行后立即将“成功/失败”及对应的输出反馈回来阿寻寻云原生&DevOps 网络服务器 java
一次远程连接里依次执行多条命令，并在每条命令执行后立即将“成功/失败”及对应的输出反馈回来1.**为每条命令分别重定向输出**到不同日志文件：2.**检查上一条命令的退出码**（`$?`）：3.**根据执行结果**分别打印对应的日志文件：要点说明如果需要在一次远程连接里依次执行多条命令，并在每条命令执行后立即将“成功/失败”及对应的输出反馈回来，可以使用以下思路：1.为每条命令分别重定向输出到不同
第5课树莓派的Python IDE—Thonny 嵌入式老牛树莓派之基本应用树莓派 Thonny IDE
1.Thonny的特点Thonny是一款面向初学者的PythonIDE。它由爱沙尼亚的Tartu大学开发，其调试器是专为学习和教学编程而设计的。Thonny具有如下特点易于上手。Thonny内置了Python3.7，因此只需要一个简单的安装程序，你就可以开始学习编程了（如有必要，您还可以使用单独的Python安装）。初始的用户界面会删除可能分散初学者注意力的所有功能。查看变量方便。当写完代码后，可
华为OD机试 - 统计每个月兔子的总数（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）哪吒华为od python javascript
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述有一种兔子，从出生后第3个月起每个月都生一只兔子，小兔子长到第三
解决OpenCV读取目标图像，cv2.imshow出现闪退的问题写python的鑫哥 OpenCV入门与进阶 opencv 人工智能计算机视觉 python 图像显示闪退
前言本文是该专栏的第17篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。最近有粉丝朋友询问到OpenCV读取目标图像出现的一个问题，在基于python语言“使用OpenCV读取目标图像的时候，利用cv2.imshow函数出现闪退”的情况。而本文，笔者将详细介绍针对上述问题，给出一个详细的应对思路以及解决方法。废话不多说，具体的细节部分以及详细的解决方案，跟着笔者直接往下看正文详细内容
CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug，tensorrtx编译失败解决雪可问春风 BUG 人工智能
system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成，之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu:2060cuda:cuda10.2tensorrt:7.2.3.4换到3060后，make失败，报错错误：/home/yfzx/work/vs-work/tensorrt-y
深度学习 Deep Learning 第2章线性代数 odoo中国 AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容，为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量：单个数字，用斜体表示，通常赋予小写字母变量名。向量：数字数组，按顺序排列，用粗体小写字母表示，元素通过下标访问。矩阵：二维数字数组，用粗体大
基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码算法小狂人算法应用 matlab php 开发语言
1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒，而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率，以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中，传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点，形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN}，第iii个节点的坐
回溯法--力扣第17题“电话号码的字母组合”(java) 27xixi 数据结构与算法 leetcode java 算法
力扣第17题“电话号码的字母组合”回溯法（DFS）回溯法通过递归遍历每个数字对应的字母，生成所有可能的组合。核心思想是构建搜索树，每次选择一个字母后进入下一层递归，回溯时撤销选择以尝试其他分支。实现步骤：构建数字到字母的映射表：使用数组或哈希表存储每个数字对应的字母。递归回溯：终止条件：当前路径长度等于输入数字字符串长度时，将结果加入列表。遍历当前数字对应的所有字母，依次选择、递归、撤销选择。Ja
css模拟雷达扫描动画像牛奶却不是牛奶 css 前端
样式：.radar-scan{background-image:linear-gradient(0deg,transparent24%,rgba(32,255,77,0.15)25%,rgba(32,255,77,0.15)26%,transparent27%,transparent74%,rgba(32,255,77,0.15)75%,rgba(32,255,77,0.15)76%,transp
信息学奥赛一本通C++语言-----1119：矩阵交换行宝祺祺吖 c++算法
【题目描述】给定一个5×55×5的矩阵(数学上，一个r×cr×c的矩阵是一个由rr行cc列元素排列成的矩形阵列)，将第nn行和第mm行交换，输出交换后的结果。【输入】输入共66行，前55行为矩阵的每一行元素,元素与元素之间以一个空格分开。第66行包含两个整数m、nm、n，以一个空格分开（1≤m,n≤5）（1≤m,n≤5）。【输出】输出交换之后的矩阵，矩阵的每一行元素占一行，元素之间以一个空格分开。
自动同步多服务器下SQL脚本3.0 a栋栋栋遇到的问题 sql 自动化事务失效
由于上一版发现数据库【MySQL】不支持DML事务回滚，该迭代主要是去兼容这种问题。数据表新增一个completed字段，用来表示当前版本下同步成功的个数。数据表CREATETABLE`auto_sql_version`(`id`intNOTNULLAUTO_INCREMENT,`version`varchar(20)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_0900_a
鸿蒙HarmonyOS开发系列：WebSocket消息发送应用示例太空人_喜之郎 HarmonyOS 鸿蒙 OpenHarmony harmonyos 华为前端 linux 鸿蒙移动开发程序员
1.WebSocket简介WebSocket协议最初于2011年通过RFC6455完成了标准定义，后来又通过RFC7936、RFC8307、RFC8441等标准对协议进行了完善。WebSocket位于网络分层模型的应用层，是建立在TCP之上的双向通讯协议，可以在一个TCP连接上进行全双工通信；和HTTP不同的是，WebSocket通讯需要服务端和客户端先通过握手连接，连接成功后才能相互通信。2.W
第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段 Gemini技术窝自然语言处理人工智能深度学习 AIGC 机器学习 nlp langchain
大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤，并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项
自立自强的江铃集团新能源，用科技创新实力圈粉微视资讯汽车
汽车行业正在经历从价格竞争和配置堆砌，向技术回归的深刻转型。消费者对“冰箱、彩电、大沙发”式的噱头已经逐渐失去兴趣，取而代之的是对核心技术和安全性能的理性关注。在这样的背景下，江铃集团新能源凭借深厚的技术积累和创新能力迅速赢得市场认可。作为拥有56年造车经验的企业，江铃集团新能源在整车研发、智能制造、智能网联、三电技术和车身轻量化等领域全面突破，不仅成功定位于纯电市场，还通过前瞻性的创新战略实现了
使用agent搭建一个简易的ai论文写作程序喂喂喂喂位 langChain手搓AI Agent记录人工智能 langchain 深度学习 python AIGC
本程序能够自动化完成从规划、研究、撰写到修改的整个论文创作流程。基于LangGraph和LangChain框架构建，利用大型语言模型和搜索工具协同工作，形成了一个完整的论文写作流水线。核心功能分析计划生成功能(plan_node)这个node将接收状态，然后创建一个消息列表。其中一个将是PLAN_PROMPT，那将是SystemMessage。然后创建HumanMessage，传入我们要做的tas
BOE(京东方)绵阳“零碳工厂”探访活动圆满落幕树立显示产业绿色转型新标杆资讯分享周人工智能大数据
2025年3月13日,BOE(京东方)“零碳工厂”探访活动在绵阳成功举办,此次活动邀请KOL及媒体代表齐聚京东方绵阳第6代柔性AMOLED生产线,深度探访国内显示行业首个“零碳工厂”。通过实地观摩与技术交流,BOE(京东方)全方位展示了其在绿色制造领域的突破性成果——从100%可再生能源覆盖到全流程碳足迹管理,从技术创新驱动减排到低碳模式行业复制,见证了公司多年来在可持续发展领域的持续投入与引领作
仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播 KangkangLoveNLP 手撕系列 #transformer pytorch transformer 人工智能深度学习架构机器学习 python
仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章：仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播#Transformer编码器模块
AI Agent 时代开幕-Manus AI与OpenAI Agent SDK掀起新风暴新加坡内哥谈技术人工智能自然语言处理语言模型深度学习 copilot
【本周AI新闻:AIAgent时代开幕-ManusAI与OpenAIAgentSDK掀起新风暴】https://www.bilibili.com/video/BV1bkQyYCEvQ/?share_source=copy_web&vd_source=32ed33e1165d68429b2e2eb4749f3f26最近AI圈子里最火的话题非Manus莫属！这款由中国武汉创业公司“蝴蝶效应”推出的通用
Nature：你的大脑衰老速度受这64个基因影响量子位
你的大脑衰老速度，原来受这64个基因影响！事情是这样的。根据Nature最新报道，科学家们通过利用AI模型分析大量脑部扫描和遗传数据，确定了64个影响大脑衰老速度的基因，并指出了13种潜在的抗衰老药物。相关研究发表在最新一期Science子刊《ScienceAdvances》上。按照Nature的评价，这是尝试确定影响器官衰退遗传因素这一研究领域里：迄今为止规模最大的一次尝试都柏林圣三一学院的神经
【深度学习与大模型基础】第3章-张量 lynn-66 深度学习与大模型基础深度学习人工智能
大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5
算法单链的创建与删除换个号韩国红果果 c 算法
先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感白糖_ java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。看完整章内容，
zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 java DAO spring jdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试 package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
Rss 订阅开发周凡杨 html xml 订阅 rss 规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。 RSS
分页查询实现 g21121 分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。按实现形式分前台分页和服务器分页：前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
spring jms异步消息处理 510888780 jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
highCharts柱状图布衣凌宇 hightCharts 柱图
第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
我的spring学习笔记2-IoC（反向控制依赖注入） aijuans spring mvc Spring 教程 spring3 教程 Spring 入门
IoC（反向控制依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明：如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
TLS java简单实现 antlove java ssl keystore tls secure
1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
Zip解压压缩文件百合不是茶 Zip格式解压 Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName)); &n
underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScript underscore
工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。学
java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 java jvm jstatd
1.介绍 jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。 jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义： /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
nginx lua开发经验总结 ronin47
使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers Swap: 6127608k total,&nb
[JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
自定义类的equals函数 dai_lm equals
仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
命令如下：sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了方法一：进入MYSQL安装目录打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[ 编辑] SOLID 原则单一功能原则开闭原则 Liskov代换原则接口隔离原则依赖反转原则查论编在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VO POJO javabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。将配置文件中的如下部分删除：
mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
抽象工厂模式：工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
评"高中女生军训期跳楼” nannan408
首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 java jvm scala
直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c 算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他