- 《零基础学Nginx:轻松搭建高性能Web服务器-kylin系统》
入眼皆含月
nginx服务器运维
一、概述Nginx(发音为“engineX”)是一款高性能的开源HTTP服务器和反向代理服务器,同时也支持IMAP/POP3代理服务器。它由俄罗斯程序员伊戈尔·西索夫(IgorSysoev)开发,并于2004年首次发布。Nginx以其高并发处理能力、低资源消耗和高性能而闻名,广泛应用于互联网行业,是许多大型网站和高性能需求场景的首选解决方案。二、Nginx的特点(1)高性能:Nginx采用事件驱动
- (新春特辑)腾讯开源MimicMotion整合包,最强图片生成跳舞视频的动作视频模型,动作丝滑没有破绽
struggle2025
人工智能计算机视觉机器学习AI作画腾讯云AI代码助手
一、项目介绍:(文末提供下载)腾讯图片生成跳舞视频的项目MimicMotion,高质量人类动作视频生成与置信感姿势。亮点:丰富的细节,良好的时间平滑性,以及长视频长度。效果同时支持面部特征和唇形同步,不止可以搞跳舞视频,也可以做数字人。本文信息图片均来源于GitHub开源地址:https://github.com/Tencent/MimicMotion二、效果展示三、概述近年来,生成式人工智能在图
- LeetCode:62.不同路径
xiaoshiguang3
代码随想录-跟着Carl学算法leetcode算法java动态规划
跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录LeetCode:62.不同路径一个机器人位于一个mxn网格的左上角(起始点在下图中标记为“Start”)。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。问总共有多少条不同的路径?示例1:输入:m=3,n=7输出:28示例2:输入:m=3,n=
- 程序员学Spring Boot 入门:一文读懂JavaEE以及Java EE架构!
人邮异步社区
分布式编程语言spring数据库大数据
1JavaEE1.1JavaEE我1999年接触JSP,从2001年开始正式接触JavaEE技术,当时面对JavaEE那么多组件和规范(比如,EJB技术),确实有点蒙圈。编写一个企业应用居然用到了那么多技术,曾经的电信项目,启动需要10分钟,每次发布都需要一个小时。作为新手的我是不能理解的,这也是当时大多数程序员的心态。然而JavaEE,针对复杂企业系统所指定的规范和实现,能满足复杂企业应用需求,
- 计算机不识别加密狗,用友加密狗识别不到_电脑无法识别用友软件加密狗
Rubix-Kai
计算机不识别加密狗
今天有一个用友T3的客户说他的正版用友T3加密狗有时候识别不到,不知道具体的原因?一下好一下坏,重启下电脑又好了,不知道具体什么情况下用友T3会识别不到加密狗?经过各种百度,谷歌搜索和排查,跟我学用友的老师将用友T3经常识别不到加密狗的情况进行了总结和归类。我们发现,一般出现用友T3识别不到加密狗的情况基本上可分为:一、电脑USB接口不稳定,供电不足;1、由于用友软件加密狗分为很多种,有黄色,蓝色
- 学霸带你游戏化协作学习打造团队如同组队打副本
Snow Hide(雪诺海德)
纽雪澳诺加海美德学霸挺拔学霸挺拔学术互助社区成长知识输出专业积累
学术互助的成长之路在学霸社区中,学术互助不仅是分享知识,更是汲取成长动力的重要途径。从高质量提问到构建个人品牌,这一切都关乎如何更高效地融入社区,提升自身能力。在这里,协作与学习相辅相成,每一个互动都可能成为成长的关键节点。精准提问是开启学习的钥匙通过明确问题背景、精炼语言和提供支持数据,精准提问能帮助你更快获取专业解答,像《传送门2》(Portal2)中的任务设计一样,让每一步都有方向。高质量回
- SQLAlchemy 使用(一)创建单一model
dehaili6776
数据库运维python
前言最近项目等待前端接接口,比较空闲.就想学习一些新东西.学啥呢?考虑到ORM的易用性,还是学习一下ORM.那么与Flask搭配的ORM有flask-sqlalchemy但是该组件专为Flask定制.如JWT与Flask-JWT,考虑到适用性,还是觉得学SQLAlchemy好一些.正文安装要想使用SQLAlchemy,首当其冲的当然是安装啦pipinstallsqlalchemy建立model文件
- LeetCode:70. 爬楼梯
xiaoshiguang3
代码随想录-跟着Carl学算法leetcode算法java动态规划
跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录LeetCode:70.爬楼梯假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?示例1:输入:n=2输出:2解释:有两种方法可以爬到楼顶。1阶+1阶2阶示例2:输入:n=3输出:3解释:有三种方法可以爬到楼顶。1阶+1阶+1阶1阶+2阶2阶+
- 【Java程序员面试专栏 数据结构】五 高频面试算法题:二叉树
存在morning
Java程序员技术栈#二叉树java面试算法
一轮的算法训练完成后,对相关的题目有了一个初步理解了,接下来进行专题训练,以下这些题目就是二叉树相关汇总的高频题目总的来说,前序遍历是自上而下调整或比较节点,中序遍历用来对节点排序,后序遍历是自下而上的寻找或求最值供上层决策,这里的上下指的是树的层高题目关键字解题思路时间空间二叉树的前序遍历DFS-前序遍历按照根左右的顺序进行递归,补充迭代思路,依赖辅助栈O(n)O(n)二叉树的中序遍历DFS-中
- 《动手学深度学习》(PyTorch版)
chaser&upper
深度学习pytorch深度学习python
《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦!!!本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者:阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者,GitHub地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同,针对此书英文版的P
- 详解单片机学的是什么?(电子硬件)
山羊硬件Time
硬件电子单片机硬件开发电子工程师硬件工程师电子硬件
大家好,我是山羊君Goat。单片机,对于每一个硬件行业的从业者或者在校电子类专业的学生,相信对于这个名词都不陌生,但是掌没掌握就另说了。那单片机到底学的是什么呢?其实单片机在生活中就非常常见,目前市面上主流的单片机系统就是51单片机和STM32单片机,很多地方都运用到了单片机来方便日常的生活,比如说图书城的门禁卡机,电梯,上厕所时的自动冲水系统,这些都是单片机的运用。(另外过山车的控制系统也是用的
- 两种交换排序算法--冒泡,快速
juechen333
课程学习记录排序算法算法数据结构冒泡排序快速排序
目录1.冒泡排序原理2.快速排序原理3.冒泡代码实现4.快速排序代码实现1.冒泡排序原理冒泡排序(BubbleSort)是一种简单的排序算法,基本思想是通过反复交换相邻的元素,直到整个序列有序。它的名字来源于较大的元素像气泡一样“浮”到序列的顶部。原理:初始状态:我们从数组的第一个元素开始,比较相邻的两个元素。如果第一个元素大于第二个元素,就交换它们的位置;如果不大,则继续比较下一对元素。第一轮排
- 【代码随想录:数组】python3
zzzmy159
代码随想录leetcode
数组Day1704.二分查找,27.移除元素704二分查找35搜索插入位置34在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置27移除元素:双指针977.有序数组的平方209.长度最小的子数组:最小滑窗904.水果成篮:最大滑窗59.螺旋矩阵IIDay1704.二分查找,27.移除元素704二分查找时间复杂度为O(logn)O(logn)O(logn),空间复杂度为O(1)O(1)O(1)leetcod
- 机器学习入门——机器学习基本概念
四月是你的
机器学习
@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎简单来说机器学习就是机
- Python编程的最好搭档—VSCode 详细指南
程序员朱鹏
vscodepython编辑器
刚学Python的同学可能会觉得每次写Python的时候都得打开Cmd有点烦躁,直接上手Pycharm的同学可能会觉得这软件太笨重了,晦涩难用。那么有没有省去打开CMD的步骤,又能弥补Pycharm笨重的特点的软件呢?——答案是VSCode.诞生于2015年的VSCode编辑器,现在可以说是目前最强的编辑器之一,在微软的背书下,比各位历史悠久的老大哥成长快得多,不到5年的时间里便坐到了市场占有率第
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之73 详细设计之14 正则表达式 之1
一水鉴天
智能制造人工语言软件智能网络人工智能
本文要点要点今天讨论“当代符号学的正则表达式:StringProcessor”。StringProcessor被视为当代符号学的正则表达式,表达的是思维的纯粹形式(逻辑表示无关,语言表达无关,程序实现无关)。StringProcessor自带投影规则-关注空性中心(符号学立场),它内嵌转换规则-隐藏共性内核(建筑术视角)和外挂映射规则-悬置个性外壳(诠释学观点)。正则表达式的三方智能合约:字母转换
- 探索人工智能在计算机视觉领域的创新应用与挑战
戒了9
人工智能学习方法
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当下,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)已然成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。作为AI领域的关键分支,计算机视觉(ComputerVision,CV)致力于让计算机具备像人类一样理解和解析图像、视频等视觉信息的能力,近年来取得了令人瞩目的进展。二者的深度融合,更是为众多领域带来了前所未有的变革与机遇。从技术发展历程
- 咱们一起学 LINUX(六):揭秘内核文件表的实现机制
lilye66
咱们一起学习LINUXlinux运维服务器
咱们一起学LINUX(六):揭秘内核文件表的实现机制在Linux知识的探索旅程中,我们不断深入挖掘其内部的奥秘。今天,我们将聚焦于内核文件表的实现,这是Linux文件管理体系中极为关键的一部分。我希望通过分享这些知识,能与大家共同进步,进一步提升对Linux系统的理解深度。一、内核文件表的核心结构剖析在Linux内核中,每个进程都有一个对应的task_struct结构体,而进程的文件表就保存在ta
- 动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅
像污秽一样
动手学深度学习深度学习cnn人工智能神经网络
目录填充步幅小结在上一节的例子(下图)中,输入的高度和宽度都为3,卷积核的高度和宽度都为2,生成的输出表征的维数为2×2。正如我们在上一节中所概括的那样,假设输入形状为nh×nw,卷积核形状为kh×kw,那么输出形状将是(nh−kh+1)×(nw−kw+1)。因此,卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。还有什么因素会影响输出的大小呢?本节我们将介绍填充(padding)和步幅(stride)
- 【Python知行篇】代码的曼妙乐章:探索数据与逻辑的和谐之舞
hope kc
python开发语言
Python学习指南Python是一种功能强大且易于学习的编程语言,广泛应用于数据分析、Web开发、机器学习等多个领域。本文将详细介绍如何学习Python,并涵盖从基础语法到高级应用的多个方面。每个部分都有代码示例,以帮助读者更好地理解并实践所学内容。目录Python基础面向对象编程数据结构与算法Python标准库数据分析和可视化Web开发基础机器学习初步Python优化技巧总结Python基础学
- 咱们一起学C++第十一篇:之深入剖析面向对象项目设计阶段
一杯年华@编程空间
咱们一起学习C++tomcathibernatespringintellij-ideaspringcloudspringbootc++
咱们一起学C++第十一篇:之深入剖析面向对象项目设计阶段在C++学习的道路上,我们始终携手前行,共同探索编程的奥秘。此前,我们对项目分析阶段有了较为深入的了解,今天,我们将继续深入探讨面向对象项目开发中的设计阶段,这是将项目需求转化为实际代码架构的关键环节,对于构建高质量、可维护的软件系统具有举足轻重的作用。一、用例:系统需求的核心体现(一)用例生成需求规范说明用例在项目开发中扮演着至关重要的角色
- 寒假学web--day06
onehang.
网络安全php
简介今天的主要内容为文件上传,包括一些简单的和一些高级的绕过姿势一些小细节平时我们通过POST方式上传数据时,enctype是application/x-www-form-urlencode,而在文件上传时,是multipart/form-data上传的文件会存在超全局变量$_FILES里面上传的文件会先存放在临时目录里面,如果不进行后续的存储操作就会被清除存放文件的函数为move_upload_
- 均值(信息学奥赛一本通-1060)
Doopny@
信息学奥赛一本通算法
【题目描述】给出一组样本数据,包含n个浮点数,计算其均值,精确到小数点后4位。【输入】输入有两行,第一行包含一个整数n(n小于100),代表样本容量;第二行包含n个绝对值不超过1000的浮点数,代表各个样本数据。【输出】输出一行,包含一个浮点数,表示均值,精确到小数点后4位。【输入样例】21.03.0【输出样例】2.0000【题解代码】#includeusingnamespacestd;intma
- 第05章 06 VTK标量算法中的Contouring算法
捕鲸叉
VTK编程学习算法VTK信息可视化
VTK标量算法中的Contouring算法,并描述MarchCube和MarchSquare等算法思想,分别给出C++示例代码Contouring算法是一种在可视化技术中广泛使用的算法,主要用于从三维标量场中提取等值面(isosurface)。这些等值面表示的是标量场中所有具有相同值的位置的集合。等值面提取是医学成像、气象学、地质学等领域中非常重要的一个处理技术,可以帮助人们更好地理解和分析三维数
- Springboot配置返回日期格式化五种方法详解
我心向阳iu
#SpringBootJava面试知识点精讲springbootjava后端
文章目录应急就这样格式化全局时间字段OK了,你后端全统一了,应急的同志们就这样就行了,不用学下面的扩展知识,想学习的可以先收藏(建议别收藏,收藏了也不看,要不一口气看完点个赞,要不别收藏来欺骗自己了)系统的知识1.前端时间格式化(不做无情人)2.SimpleDateFormat格式化(不推荐)3.DateTimeFormatter格式化(不推荐)4.全局时间格式化(推荐)实现原理分析5.部分时间格
- python中random模块用法_Python中random模块用法实例分析
weixin_39533896
本文实例讲述了Python中random模块用法。分享给大家供大家参考。具体如下:importrandomx=random.randint(1,4);y=random.choice(['appale','banana','cherry','durian']);print(x,y);运行结果如下:(2,'cherry')不管学哪个语言,我总喜欢弄个随机数玩玩。农历十一月初六,Let'sPython!
- 【Python・统计学】卡方检验(原理及代码)
TUTO_TUTO
python统计学python
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~(部分定义等来源于知乎)本文重点:卡方检验(非参数检验的一种)【1.卡方检验的简单原理和前提条件】【2.卡方检验的数据实例】【3.卡方检验代码以及残差分析】关于“参数检验”和“非参数检验”的不同,请参考以下文章。【统计学】参数检验和非参数检验的区别和基本统计学1
- AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用关键词:人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用1.背景介绍2.核心概念与联系2.1人工智能(AI)2.2机器学习(ML)2.3深度学习(DL)2.4生物信息学2.5应用领域3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1卷积神经网络(CNN)3.1.
- 二、机器学习模型评估与选择
没见过西瓜嘛
机器学习学习笔记机器学习人工智能数据分析
机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。训练误差与泛化误差:学习器在训练集上误差为训练误差(经验误差),在新样本上误差为泛化误差,泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,将训练样本特点当作所有样本一般性质,导致泛化性能下降。欠拟合:学
- Python从0到100(四十):Web开发简介-从前端到后端(文末免费送书)
是Dream呀
python前端开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 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