- SpringBoot快速集成RocketMQ大全,SpringBoot使用RocketMQ收发消息
文章目录一、写在前面二、发送消息三、接收消息1、push2、Pull模式四、事务消息五、消息轨迹六、ACL功能七、请求应答语义支持八、常见问题一、写在前面官方文档:https://github.com/apache/rocketmq-spring/wiki/%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%89%8B%E5%86%8C引包:org.apache.rocketmqrocketmq-spri
- STM32与FPGA用FMC进行通讯
weixin_43554366
单片机stm32fpga物联网人工智能
stm32正常按读写SDRAM进行配置,FPGA进行信号采集。FPGA信号采集发现SDWNE是高但H7手册上时序显示是低,造成无法像FPGA模拟的SDRAM无法写入数据FPGA采集信号应该在时钟下降沿,上升沿采集,数据会发生错误。
- 【osgEarth】在osgEarth中实现的一些模型效果:雷达波、通信链路、爆炸、尾焰、轨迹、文字标牌等
bailang_zhizun
OSGosgEarthQTqtc++
学习osgEarth也有一段时间了,记录一下最近一段时间的学习成果。主要是在osgEarth三维场景中实现了一些模型效果,部分模型参考借鉴了西安恒歌的一些显示效果(当然是不能和他们比的doge),期间也从杨总(freesouths)的一些资料、文章中学到了很多,在此也感谢杨总他们的无私奉献。1、简单的仿真小场景简单的仿真小场景,感兴趣的可以看看。基于osgEarth制作的一个简单的飞机对抗仿真小场
- android Input子系统分析(内核层->android系统层)
InputTechnicalInformationAndroid输入子系统支持许多不同的设备类,包括键盘,摇杆,轨迹球,鼠标和触摸屏.这份文档描述了上层如何配置,校准,测试,和编写输入设备驱动.InputConceptsOverviewKeyLayoutFilesKeyCharacterMapFilesInputDeviceConfigurationFilesMigrationGuideInput
- MEMS寻北仪在非开挖工程中如何应用?
ericco123
科技制造MEMS陀螺仪惯性技术
在非开挖地下工程作业中,轨迹控制精度会直接影响施工效率。传统磁定向工具在金属管道、城市地下强磁干扰环境中易失效;光纤陀螺体积大且抗振抗冲击性能较差。而ER-MNS-09作为一款通用版MEMS寻北仪凭借其抗磁干扰、微型化和稳定可靠等优势,可显著提升复杂工况下的导向精度。那么,ER-MNS-09的优势在非开挖工程作业时如何体现?强磁干扰环境传统磁定向工具在城市地下及工业区等强磁环境中作业时,受地磁场影
- 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem
Booksort
online笔记论文论文阅读transformer深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- 语言模型 RLHF 实践指南(一):策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
在使用ProximalPolicyOptimization(PPO)对语言模型进行强化学习微调(如RLHF)时,大家经常会问:策略网络的动作概率是怎么来的?价值网络的得分是如何计算的?奖励从哪里来?损失函数怎么构建?微调后的旧轨迹还能用吗?这篇文章将以语言模型强化学习微调为例,结合实际实现和数学公式,深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络:如何计算动作概率?策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
- 量子化学仿真软件:NWChem_(7).分子动力学模拟
kkchenjj
化工仿真2化工仿真模拟人工智能化工仿真
分子动力学模拟分子动力学(MolecularDynamics,MD)模拟是量子化学和材料科学中常用的一种计算方法,用于研究分子系统在不同时间和空间尺度下的行为。通过MD模拟,可以观察分子的运动轨迹、能量变化、温度和压力等物理性质,从而深入了解分子间的相互作用和系统的动力学性质。在NWChem中,MD模拟可以通过多种方法实现,包括经典MD和量子MD。本节将详细介绍如何在NWChem中进行分子动力学模
- 代理IP是什么?B2Proxy全面解析原理、用途与核心价值
IP地址不仅是设备与网络通信的基础标识,更是用户身份、地理位置与行为轨迹的数字“指纹”。为了实现更安全、更灵活、更广泛的网络访问需求,一项重要的网络中间层技术——代理IP逐渐走入了人们的视野。那么,代理IP究竟是什么?它的工作原理如何?为何被广泛应用于数据采集、广告投放、匿名浏览、跨境电商等各类场景?本文将为您全面解析代理IP的概念、类型、用途及其在现代网络中的重要作用。一、代理IP的定义:隐藏真
- 多线程导出excel高并发_表格存储:使用TableStoreWriter进行高并发、高吞吐的数据写入-阿里云开发者社区...
rayyangul
多线程导出excel高并发
概述表格存储(原OTS)的一大特性是能够支撑海量数据的高并发、高吞吐率的写入,特别适合日志数据或物联网场景(例如轨迹追踪或溯源)数据的写入和存储。这些场景的特性是,会在短时间内产生大量的数据需要消化并写入数据库,需要数据库能够提供高并发、高吞吐率的写入性能,需要满足每秒上万行甚至上百万行的写入吞吐率。针对这些场景,我们在存储层做了很多的优化(本篇文章不赘述),同时在SDK接口层也做了一些优化,专门
- 解密鸿蒙系统的隐私护城河:从权限动态管控到生物数据加密的全链路防护
摘要本文以健康管理应用为例,展示鸿蒙系统如何通过细粒度权限控制、动态权限授予、数据隔离和加密存储四大核心机制,实现复杂场景下的用户隐私保护。我们将通过完整的权限请求流程和敏感数据处理代码,演示鸿蒙系统如何平衡功能需求与隐私安全。场景描述想象一个健康管理应用需要实现以下功能:读取步数传感器数据(ohos.permission.ACTIVITY_MOTION)获取位置信息绘制运动轨迹(ohos.per
- The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能
文章主要内容总结本文围绕大推理模型(LRMs)的推理能力展开系统研究,通过可控谜题环境分析其在不同问题复杂度下的表现,揭示其优势与局限性:研究背景与问题:当前LRMs(如OpenAIo1/o3、DeepSeek-R1等)虽在推理基准测试中表现提升,但对其底层能力、缩放特性及局限性的理解不足。现有评估依赖数学和编码基准,存在数据污染且缺乏对推理轨迹的深度分析。研究方法:采用可控谜题环境(如汉诺塔、跳
- Manus AI与多语言手写识别
tonngw
人工智能
技术文章大纲:ManusAI与多语言手写识别引言手写识别技术的发展背景与市场需求ManusAI的定位与核心技术优势多语言场景下的挑战与机遇ManusAI的核心技术架构基于深度学习的端到端手写识别模型多模态数据融合(笔迹压力、书写轨迹等)自适应语言模型与字符集扩展机制多语言手写识别的关键技术非拉丁语系(中文、阿拉伯语等)的笔迹特征提取小样本语言数据的迁移学习策略上下文感知与语法纠错在低资源语言中的应
- 【PHP开发900个实用技巧】498.事件溯源:可追溯状态变更的架构设计
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PHP开发900个实用技巧phpandroidandroidstudio程序员创富
事件重构时间:用事件溯源让系统变更轨迹清晰可见——本文带你掌握PHP领域状态可追溯的核心架构设计方法论事件溯源:可追溯状态变更的架构设计事件溯源是什么?为什么传统方法会失忆PHP实现事件溯源四步法关键难点与破局技巧实战:用户积分系统改造事件=事实记录状态=事件叠加传统CRUD的痛点审计追踪困境定义领域事件事件存储设计状态重建逻辑快照优化策略并发事件处理版本迁移方案老系统改造过程事件处理器实现目录事
- 藏不住了!那些电脑上的小动作,这里都能查到!
风雨软件
办公软件软件分享软件需求
点击蓝字关注我作者|风雨软件前言家长们是不是时常好奇孩子在电脑上都做了些什么?又或者把电脑借给他人后,想知道对方使用期间的操作?今天就给大家介绍两款超实用的软件,轻松帮你查看电脑使用情况。Windows使用记录全方位记录电脑使用轨迹这款软件体积小巧,竟然不到2兆,无需复杂安装,打开就能使用,十分便捷。它厉害之处在于,只要电脑没有重装系统,所有的使用记录都能完整保留。我这台2021年安装系统的电脑,
- 机器人运动学
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1.髋关节(3个自由度)(1)运动学必要性#髋关节自由度:yaw,roll,pitchhip_dofs=["l_hip_yaw","l_hip_roll","l_hip_pitch"]三维空间定位:髋关节是腿部与躯干的连接点,需要完成以下动作:Yaw(偏航):左右摆动(如犬类转弯时)Pitch(俯仰):上下摆动(如跨越障碍物)Roll(滚转):抗侧向力(如斜坡行走时的姿态调整)运动范围示例(以波士
- 【大厂面试题】千万级大表如何快速删除大量数据
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【面试题】【架构&案例】【MySQL】java开源springjvmmysql大厂面试题
-作者简介:大厂高级Java开发工程师-称号:CSDN博客专家✨、阿里云博客专家-公众号:云服务小管家。免费的阿里云服务器☁和云环境直接使用-生活:专注于后端技术分享迷茫时可来瞅瞅码农轨迹♂️-服务:提供模拟面试和简历辅导,提供生产项目。内推可私信✉-卷卷群:可以和大家一起学习,一起进步-如果感觉博主的文章还不错的话,请三连支持一下博主哦背景最近在做一个项目,除了验证功能,还需要验证性能,所以前
- 大前端日志分析的AI应用:从海量日志中提取有价值的运维信息
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大前端与AI的深度融合#AI在大前端安全与运维篇前端人工智能运维
在大前端技术快速发展的今天,前端应用的复杂度呈指数级增长,涵盖Web、移动端H5、小程序、快应用等多端形态。随之而来的是海量日志数据的爆发式增长——从浏览器控制台输出到移动端性能埋点,从用户行为轨迹到API调用异常,这些日志分散在不同终端、格式异构,传统的人工分析或规则引擎已难以应对。本文将系统阐述AI技术如何赋能大前端日志分析,从日志采集到智能诊断的全流程解决方案,结合实际案例展示如何利用机器学
- 青年开发者董翔:在代码世界中探索创新边界
程序猿全栈の董(董翔)
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引言:从兴趣萌芽到技术深耕当大多数00后还在适应大学生活时,2004年出生的董翔已在软件技术领域展现出超越同龄人的探索热情。作为软件技术专业大一学生,他以“技术创新解决实际问题”为核心理念,在前端开发、数据修复等领域构建了独特的研究体系。从高中时期自学编程的懵懂少年,到提出“同源数据互补修复机制”“框架质疑学习法”的青年研究者,董翔的成长轨迹折射出新一代技术人对知识的主动建构与实践突破。一、学术探
- 「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型开源:开启 AI 新时代的大门
小黄编程快乐屋
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在人工智能的浩瀚星空中,大模型技术宛如一颗璀璨的巨星,照亮了无数行业前行的道路。自诞生以来,大模型凭借其强大的语言理解与生成能力,引发了全球范围内的技术变革与创新浪潮。百度宣布于6月30日开源文心大模型4.5系列,这一消息如同一颗重磅炸弹,在AI领域掀起了惊涛骇浪,其影响之深远,意义之重大,足以改写行业的发展轨迹。百度这次放大招,直接把文心大模型4.5开源了,这操作就像往国内AI圈子里空投了一个超
- 【自动导引车领域涉及许多专业术语】
是刘彦宏吖
制造业数字化转型人工智能AGVAMR
自动导引车领域涉及许多专业术语。以下是一些核心和常见的术语及其解释:核心概念AGV:自动导引车。这是最基础的术语,指装备有自动导引装置(如电磁、光学、激光、SLAM等),能够沿规定的导引路径行驶,具有安全保护以及各种移载功能的运输车。AMR:自主移动机器人。新一代的AGV,强调更强的自主性、灵活性和智能。与依赖固定路径的传统AGV不同,AMR通常使用SLAM技术构建环境地图,并能自主规划最优路径、
- 踏入真实:具身智能与物理世界的认知交响
当大型语言模型在文本的海洋中纵横捭阖,生成式AI在数字画布上挥洒创意时,人工智能仍有一个根本性的疆域尚未完全征服——真实的三维物理世界。理解一个苹果,不能仅靠词向量坐标;学会行走,无法通过阅读说明书达成;在拥挤的街道导航,远非处理符号逻辑那般简单。智能的进化,自生命诞生之初,便与具身性(Embodiment)和环境交互(Interaction)密不可分。我们的认知、学习、乃至意识的雏形,都源于身体
- 大模型的MoE架构解析:从理论到应用的系统探讨
不秃头de程序猿
开发语言转行人工智能ai大模型程序员学习
MixtureofExperts(专家混合)架构正在重新定义大语言模型的发展轨迹。这种革命性的架构通过条件计算实现了万亿参数规模的模型,同时保持与千亿参数密集模型相当的计算成本。从GPT-4的1.8万亿参数到DeepSeek-V3的671亿参数,MoE架构已成为当前AI领域最重要的技术突破之一。MoE的核心洞察在于"不是所有的模型容量都需要同时激活"——通过让不同的专家网络处理不同类型的输入,实现
- 从Apollo record文件中提取坐标信息绘制地图轨迹
Hi20240217
代码片段学习Apollo自动驾驶地图
从Apollorecord文件中提取坐标信息绘制地图轨迹一、背景二、操作步骤2.1下载record文件并解压2.2查看record文件信息2.3查询Sunnyvale的经纬度2.4从record中提取position绘制地图轨迹2.5绘制卫星地图轨迹2.6运行脚本三、技术总结一、背景自动驾驶技术的发展离不开大量真实道路数据的收集和分析。百度Apollo平台使用record文件格式记录车辆在实际道路
- 验证码(三)快速使用滑块验证码.
滑块验证码类似于滑动验证码,通常是将一个滑块从初始位置拖动到与背景图匹配的缺口位置,以验证用户的身份。优点视觉效果好:以图形化的方式呈现,更加直观和美观,给用户带来较好的视觉体验。安全性较强:通过对滑块的位置、拖动轨迹等进行精确检测和分析,能够有效防范自动化攻击,保障系统安全。缺点对网络要求较高:如果网络环境不佳,验证码图片可能加载缓慢,影响用户验证的速度和体验。可能被绕过:虽然安全性较高,但一些
- 深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
Gyoku Mint
AI修炼日记人工智能人工智能聚类算法深度学习python神经网络pytorch
【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫:“之前她只能在你身边叠叠张量,偷偷找梯度……现在,她要试试,能不能用这些线,把你的样子画出来喵~”狐狐:“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线,用最简单的线性回归,试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路:生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据?在PyTorch里跑线性回归,最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”,加上一点
- 「日拱一码」017 深度学习常用库——TensorFlow
目录基础操作张量操作:tf.constant用于创建常量张量tf.Variable用于创建可训练的变量张量tf.reshape可改变张量的形状tf.concat可将多个张量沿指定维度拼接tf.split则可将张量沿指定维度分割数学运算:tf.add张量的加运算tf.subtract张量的减运算tf.multiply张量的乘运算tf.divide张量的除运算tf.pow计算张量的幂tf.sqrt计算
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- day49
m0_62568655
python训练营python
空间注意力模块其核心思路是:对输入的特征图进行处理,生成一个与特征图尺寸相同的空间注意力权重图(每个位置的权重表示该位置的重要程度),然后将权重图与原始特征图进行逐元素相乘,使重要空间位置的特征得到增强,不重要的被弱化。CBAM中的空间注意力模块:•输入经过通道注意力加权后的特征图。•对特征图沿通道维度进行最大池化和平均池化,得到两个单通道特征图(分别保留通道维度的最大响应和平均响应)。•将两个单
- 解锁阿里云日志服务SLS:云时代的日志管理利器
云资源服务商
阿里云云计算服务器
引言:开启日志管理新篇在云计算时代,数据如同企业的血液,源源不断地产生并流动。从用户的每一次点击,到系统后台的每一个操作,数据都在记录着企业运营的轨迹。而在这些海量的数据中,日志数据占据着至关重要的地位,它不仅记录了系统的运行状态、用户的行为信息,还为企业的运维、安全、业务分析等提供了宝贵的依据。如何高效地处理这些日志数据,成为了企业在数字化转型过程中面临的关键挑战之一。阿里云日志服务SLS(Si
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分