- openKylin “筑梦人思享汇” |大圣:开源的价值不在于独自成功,而在于共同成长
openKylin
开源
引言2025年,是OpenAtomopenKylin(简称“openKylin”)社区开源三周年。三年来,从一行代码到一个生态,从技术探索到行业落地,这场开源之旅的每一程辉煌,都源于一群人的执着与热爱——他们是高校实验室里彻夜调试代码的学生,是跨界转型拥抱开源的工程师,是默默为文档添砖加瓦的贡献者……他们或许身份各异,却共享同一个信念:以开源之力,重塑操作系统的未来。在openKylin社区,有人
- Day 9 实现strStr()和外观数列
Key1Nlife
算法
又拖了两天,真是要批评一下自己,虽然这两道题有需要加以理解的地方,但是每次想写的时候总是被一种无形的力量阻挠一下,还是得坚定一下自己的信念,其实想明白也不需要非常多的时间,提高一下对自己的要求还是必要的。实现strStr()这是第28题,题目的意思是找出字符串中第一个匹配项的下标,就是说现在给定一个主字符串,再给定一个目标字符串,需要在主字符串中寻找目标字符串,并将主字符串中目标字符串的首个下标找
- 【认知心理学】100 个常见心理学效应速查表
橙子小哥的代码世界
心理学杂文随想心理学随想随写
说明:按类别编号;一句话描述帮助记忆。若与你经历不同,可再深入阅读对应关键词。A.认知偏差&决策(1–25)锚定效应 首次信息成“锚”,后续判断难摆脱其影响可得性启发 越容易想起的例子越被高估其概率确认偏差 倾向寻找、解释、记住支持既有信念的资料代表性启发 用表象相似度而非真实概率做判断过度自信效应 自评准确度往往高于实际达克效应(Dunning-Kruger) 能力越低越高估自己水平损失厌恶 损
- 2024年银行业和金融科技的主要技术趋势
银行金融科技
银行信息系统架构详解金融科技百度
从技术角度来看,今年是令人惊奇的一年,每个论坛、董事会以及跨行业的个人层面讨论GenAI可用性方面的方法。可以说2023年是技术信念和信心的一年通过大量投资建设创新文化来接受技术是一个积极的举措。2024年预计将成为技术发展的关键点,因为各种突破性创新的融合将迎来沉浸式、智能、去中心化体验的新时代。本文分析了商业和技术格局,并确定了一些2024年将塑造银行业和金融科技行业的关键技术趋势。1.智能自
- 【认知思维】验证性偏差:认知陷阱的识别与克服
EulerBlind
思维认知其他
什么是验证性偏差验证性偏差(ConfirmationBias)是人类认知中最普遍、最根深蒂固的心理现象之一,指的是人们倾向于寻找、解释、偏爱和回忆那些能够确认自己已有信念或假设的信息,同时忽视或贬低与之相矛盾的证据。这种认知偏差影响着我们的决策、判断和信息处理过程,可能导致严重的认知错误和次优决策。心理学家PeterWason在1960年代首次系统性地研究了这一现象,通过一系列实验证明人们在测试假
- 贝叶斯估计方法
phoenix@Capricornus
模式识别中的数学问题学习机器学习
贝叶斯估计是一种基于贝叶斯统计框架的参数估计方法,它利用先验知识和观测数据来推断参数的后验分布,并从中得出参数的估计值。贝叶斯估计的核心思想是将参数视为随机变量,而不是固定但未知的常数,从而能够更好地处理不确定性。贝叶斯估计的基本步骤定义先验分布:先验分布p(θ)p(\theta)p(θ)表示在观测数据之前,对参数θ\thetaθ的先验知识或信念。先验分布可以是基于专家意见、历史数据或其他相关信息
- 什么是先验?(CVPR25)Detail-Preserving Latent Diffusion for Stable Shadow Removal论文阅读
hwg985
去雾论文阅读
文章目录先验(Prior)是什么?1.先验的数学定义2.先验在深度生成模型中的角色3.为什么需要先验?4.先验的常见类型5.如何选择或构造先验?6.小结先验(Prior)是什么?在概率统计与机器学习(尤其是贝叶斯方法)中,“先验”通常指先验分布(priordistribution)——在看到数据之前,我们对某个随机变量(参数、潜变量、预测结果等)所持有的信念或假设,用概率分布来刻画。1.先验的数学
- 读书笔记-->《精益数据分析》第一部分:别再欺骗自己了
「已注销」
读书笔记数据分析
第一章我们都在说谎1.1为什么创业者都在“说谎”?能鉴定创业的信念能增加面对创业低谷的勇气1.2为什么需要数据分析?验证创业直觉或者灵感实现精益创业对现实扭曲场提出质疑1.3涉及概念最小可行化产品(MinimumViabelProduct):是指足以向市场创达你所主张的机制的最小化产品不是为了大规模生产二十为了在用短时间和低成本来验证想法1.4书摘数据分析启示:在你认为自己找到了值得一试的想法时,
- 阿里出手了!Spring Cloud Alibaba AI 接入的体验很nice!
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什么是SpringAISpringAI是从著名的Python项目LangChain和LlamaIndex中汲取灵感,它不是这些项目的直接移植,它的成立信念是,「下一波生成式人工智能应用程序将不仅适用于Python开发人员,而且将在许多编程语言中无处不在」。我们可以从SpringAI的官网描述中,总结出SpringAI的几个核心的关键词:提供抽象能力简化AI应用的开发模型与向量支持AI集成与自动配置
- 信念伦理 | 基础问题溯源与多元视角下的规范争议解读
斐夷所非
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注:机翻,未校。TheEthicsofBelief信仰的伦理学FirstpublishedMonJun14,2010;substantiverevisionMonMar5,2018stanford.The“ethicsofbelief”referstoaclusterofquestionsattheintersectionofepistemology,ethics,philosophyofmind
- 众托帮九周年:久见真心 托付成众
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亲爱的帮友们:流光九载,初心如炬。我们怀着感恩与敬畏,与千万家人共同见证这个属于所有托付者的时刻——众托帮的第九年。九年前,我们怀揣着"让天下没有看不起病的人"的朴素信念,在网络互助的荒原上种下第一株幼苗。从重大疾病互助的1.0探索,到大病医疗互助的2.0升级,再到补充医疗互助的3.0跨越,众托帮始终以"普惠初心"为锚,穿越行业浪潮,见证并参与了中国互助保障体系的进化历程。从九十年代初,中央提出“
- 局域网文件共享软件 开源_4个用于共享文件的开源工具
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javapython大数据编程语言linux
局域网文件共享软件开源在您的生活中,有时您必须与某人共享一个或多个文件,无论该人是朋友,家庭成员,同事或合作伙伴还是客户。许多人通过使用诸如ownCloud,Nextcloud或SparkleShare之类的应用程序来完成自己对开源的信念。这三款游戏既坚固又灵活,但它们并不是镇上唯一的游戏。也许您的需求倾向于更简单的应用程序。或者,也许您只想要一个专用的文件共享工具,即可将功能和数据掌握在手中。您
- 机器学习常见模型
A宝呀
机器学习人工智能
机器学习作为人工智能的一个重要分支,在当今的科技领域发挥着至关重要的作用。其中,有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。目录线性回归模型逻辑回归模型支持向量机决策树随机森林K近邻算法朴素贝叶斯算法长短期记忆网络(LSTM)深度信念网络(DBN)线性回归模型线性回归模型:就像我们找一条直线,让它尽可能地靠近一些数据点。比如我们想知道房子的价格和面积、房间数量这些因素
- 【DeepThinking】人生反思洞察之「知行合一」(经验贴)
碣石潇湘无限路
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引言最近,我深刻体会到一种焦虑:既有生活的现实压力,也有对人生方向的迷茫与无奈。回顾自身,我发现这并不是物质层面的匮乏或欲望驱动,而是对“我是谁”“我想要什么”“我能做什么”的追问。这种焦虑,常常让我想起人的出生:起初我们依赖父母和环境,被动地活着;成年后,我们凭借主动学习、工作和不断积累的信念,去实现自我价值。但终有一天,我们会停下来审视自己,看清一些本质问题,并且发觉自己需要对这一生负责:我应
- 社心3章:社会信念和判断(二)
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HOWDOWEJUDGEOURSOCIALWORLD?Aswehavealreadynoted,ourcognitivemechanismsareefficientandadaptive,yetoccasionallyerror-prone.Usuallytheyserveuswell.Butsometimescliniciansmisjudgepatients,employersmisjudge
- 牛掰黑客师傅就是不一样,讲的内容可能外面的80%师傅都不知道
文盲嘿客
文盲嘿客的黑客成长史网络安全web安全系统安全安全网络攻击模型数据挖掘深度学习
今天是师傅给我上的第一课,学习的内容归纳总结有以下几点:一、先学做人,再学做事坚定爱国信念:热爱祖国,拥护共产党严守法律红线:要遵纪守法,不得用技术攻击国内传承道德风尚:尊老爱幼,朋友之间应相互支持、携手共进,努力成就彼此。二、认识黑客黑客主要分为以下三类:骇客:这类人专门从事破坏活动,通过恶意手段对网络系统、数据等进行攻击和破坏。白帽黑客:他们专注于为企业或单位进行网络维护工作,防止骇客的攻击。
- 【梯度下降算法】
蝉叫醒了夏天
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梯度下降算法:第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法,到20世纪最优控制理论的发展,直至现代机器学习对优化算法的特殊需求,梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生:2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2
- 《领导力21法则》第十六章「动能法则」笔记
放羊大亨
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《领导力21法则》第十六章为**“动能法则”(TheLawoftheBigMo,即“动量法则”)**,核心观点是:领导者必须创造并维持团队的“动量”(势能),它是突破障碍、实现目标的加速器。一旦失去动量,再好的计划也会停滞。以下是本章的核心总结:核心观点“动量是领导者最好的盟友,它能将普通团队变为非凡团队”动量并非偶然产生,而是由领导者通过策略、行动和信念主动创造的。它能让困难变简单,让团队在高效
- 【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用
猿享天开
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深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论(BayesianTheory)是概率论和统计学中的一个重要分支,它以托马斯·贝叶斯(ThomasBayes)命名,主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念。贝叶斯定理作为贝叶斯理论的核心,在机器学习、数据分析、决策科学等多个领域中具有广泛的应用。本文将深入探讨贝叶斯定理的理论基础、数学表达及其在分类和预测中的应用,辅以实例和
- 从零基础到高分逆袭:考研英语备考心得分享
闲虎考研
考研经验考研
考研英语,对于许多考生来说,是一道关卡,也是一个挑战,尤其是对于英语基础薄弱的考生,如何在短时间内实现从零基础到高分逆袭,成为了备考的关键,本文将从备考心得、方法技巧等方面,为大家分享一些实用经验。明确目标,坚定信念1、了解考研英语考试大纲:首先要明确考研英语考试的内容、题型、分值等,这样才能有针对性地进行备考。2、制定合理的学习计划:根据自己的实际情况,制定一个切实可行的学习计划,并严格按照计划
- 《短剧副业:开启财富新路径,普通人也能实现梦想》
普通人如何开展短剧副业增加收入[]()在当今数字化飞速发展的时代,短剧如同一匹黑马,强势崛起,在各大视频平台占据了一席之地。它们以精炼的剧情、鲜活的人物和快速的节奏,紧紧抓住了观众碎片化的时间。而这部部短剧,不仅仅是供人消遣的娱乐产品,更是一座蕴藏无限商机的“金矿”,为普通人打开了副业创收的新大门。那么,普通人该如何迈出这短剧副业的第一步呢?洞察短剧魅力,坚定创收信念短剧之所以能从传统长剧的“围城
- 双盲机制(信念,欲望):模型上下文通常会包含所有信,双盲机制屏蔽:每个智能体分别进行独立的模型调用
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教学2021AIpython2024大模型以及算力人工智能androidpython自然语言处理pycharm
如何让人工智能生成的说服性对话更接近真实的日常交流目录如何让人工智能生成的说服性对话更接近真实的日常交流**一、核心创新点解析****1.双盲对话生成机制****2.因果心理理论指导****3.多智能体协作框架ToMMA****二、实验结论****三、论文贡献**怎么代码中实现Agent的双盲场景假设代码实现代码解释注意事项模型上下文通常会包含所有信,双盲机制屏蔽:每个智能体分别进行独立的模型调用
- C语言中 二维数组在内存中的存放顺序是,在计算机中二维数组的元素是按行顺序存放的,即在内存中,先顺序存放二维数组第一行的元素,再顺序存放二维数组第二行的元素,以此类推 答案:对...
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相关问题服装时尚流行趋势包含哪些元素中国大学MOOC:在本征半导体中掺入三价元素的杂质半导体的自由电子是()。下列说法正确的有()。:说法逻辑关系上数据结构类线性结构结构数据逻辑结构数据元素之间逻辑关系数据逻辑结构数据元素内容形式《人之塔》的作者是博罗夫斯基,使用了52个标准人形为基本元素,表达了对人类团结的信念。():人之塔作者博罗夫斯基人形元素人类信念以碳素钢为基础适量加入一种或几种合金元素的
- 深度学习革命背后:DBN、AlexNet、GAN 等神级架构,究竟藏着怎样的 AI 崛起密码?(附deepseek)
universe_code
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深度学习革命**3.深度学习革命(2006年至今)****2006年:深度学习奠基——深度信念网络(DBN)****2012年:AlexNet崛起****2014年:架构创新潮****生成对抗网络(GAN)****残差网络(ResNet)****Transformer****总结**补充(deepseek)一、核心技术原理1.**混合专家架构(MoE)**2.**多头潜在注意力(MLA)**3.*
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之76 详细设计之17 正则表达式 之4 正则表达式模板
一水鉴天
人工智能机器学习算法
Q712、三“化”(使用三种不同的定义方法:规定定义法-线性回归/内涵定义法--一阶迭代/外延定义法--单调递归)整体形成一个双人零和的局面Method()规定式。给出问题“law是什么”的三种答案:1)符合(事实符合公式)内涵和外延的逆关系,2)遵循(逻辑符号)拓扑特征不变性,3)基于(信念坚持)时间不可逆公理根据你所描述的框架,三“化”(规定定义法-线性回归、内涵定义法-一阶迭代、外延定义法-
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之6 三端架构的本质/内在/外观:自明性/信念/bank词扇
一水鉴天
软件智能智能制造人工语言人工智能
本文提要一些补充在为前端和后端锁定的两个中心词“概念”(命题“作文”的程序公共逻辑语言)和“描述”(谓词“描述”的自然描述语言)的基础上,暂时将中端的中心词锁定在“环境”(情境“意义”的人工语义网络语言)。三者的共同性--都需要通过“演算”得到(命题演算/谓词演算/情境演算)。每种演算都以本地或局部的this此岸为输入(A-box,最初是一个条件分支符--条件表达式),远处或全局的彼岸that(T
- 【产品思维09讲】点线面体:产品经理和人生选择中的战略思维
Qingzong_MA
职场小白进阶篇职场和发展
在许多关于成功与失败的讨论中,很多人认为,努力是最重要的因素。我们在学校学到的知识、职场中的技能、创业时的坚持,都给了我们“努力能改变命运”的信念。然而,在现实中,我们常常发现:同样的努力,不同的背景和选择,带来的回报却截然不同。正如我们在“相亲”过程中看到的,不是每个人都能通过一次闪耀的展示获得理想的伴侣,长期关系更重要的是稳定的点而非一时的光辉。而在做产品决策时,也不是所有的努力都能转化为成功
- 基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程
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统计生态农业r语言回归贝叶斯统计学线性回归
专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断4.2基于数学期望的先验4.3非正态分布
- 【韩玲】领读小组2月21日打卡文集合
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【输出者】健芳【打卡素材】对财富说是Day50【作者】[澳]奥南朵【标题】让努力看得见【字数】7931建立新信念做事情失败的原因都由我们自己无意识的旧有的信念去掌控着。故步自封,没让自己去更新迭代自己的信念。建立新的信念,相信自己的财富会越来越多。2改掉坏习惯以前的懒床、刷手机、煲剧、这些都是封锁自己思想的坏习惯,以为这样就可以让自己过得充实。其实真的不是,而是带给自己一种伤害,阻碍自己努力上进的
- 丁俊贵之《“女人和男人”那些事》
兴时态_198812
【“女人和男人”那些事】生活中,我们经常用性别来给很多现象和问题贴标签。比如:女性发脾气是常见的事情,所以不要跟她们讲道理,要让着她们;女性考虑问题总是比较感性,不如男性那么理性、严谨、全面;女生的数学成绩普遍比较差,因此选文科的女生更多;……许许多多像这样的认知,已经成为我们根深蒂固的信念。我们在生活中哪怕不会直接这样讲,但多多少少都会有类似的想法和感受,并且用这些信念去理解和认知他人。一、人世
- 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