- 【数学建模】层次分析法(AHP)详解及其应用
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模
层次分析法(AHP)详解及其应用引言在现实生活和工作中,我们经常面临复杂的决策问题,这些问题通常涉及多个评价准则,且各准则之间可能存在相互影响。如何在这些复杂因素中做出合理的决策?层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)作为一种系统、灵活的多准则决策方法,为我们提供了科学的决策工具。文章目录层次分析法(AHP)详解及其应用引言什么是层次分析法?层次分析法的基本原理层次
- 【数学建模】模糊综合评价模型详解、模糊集合论简介
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模
模糊综合评价模型详解文章目录模糊综合评价模型详解1.模糊综合评价模型概述2.模糊综合评价的基本原理2.1基本概念2.2评价步骤3.模糊综合评价的数学模型3.1数学表达3.2模糊合成运算4.模糊综合评价的应用领域5.模糊综合评价的优缺点5.1优点5.2缺点6.模糊综合评价的实现步骤7.模糊综合评价在实际项目中的应用案例8.结论参考资料1.模糊综合评价模型概述模糊综合评价法(FuzzyComprehe
- 【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模算法
灰色关联分析模型详解与应用文章目录灰色关联分析模型详解与应用引言灰色系统理论简介灰色关联分析基本原理灰色关联分析计算步骤1.确定分析序列2.数据无量纲化处理3.计算关联系数4.计算关联度灰色关联分析应用实例实例:某企业生产效率影响因素分析灰色关联分析在各领域的应用灰色关联分析的Python实现灰色关联分析的局限性结论引言在数据分析领域,我们经常面临样本量少、信息不完全、数据不确定性高的情况。传统的
- 【数学建模】TOPSIS法简介及应用
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模算法
文章目录TOPSIS法的基本原理TOPSIS法的基本步骤TOPSIS法的应用总结在多目标决策分析中,我们常常需要在多个选择中找到一个最优解。TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)法是一个广泛应用的决策方法,基于理想解与负理想解的距离来评估各个选项的优劣。本文将简要介绍TOPSIS法的基本原理、步骤以及其在实际决策
- 数学中的“矩”
heraldww
数学概率论人工智能机器学习
数学中的“矩”矩的数学意义,高度总结:数学上,“矩”是一组点组成的模型的特定的数量测度。在力学和统计学中都有用到“矩”。如果这些点代表“质量”,那么:零阶矩表示所有点的质量;一阶矩表示质心;二阶矩表示转动惯量。如果这些点代表“概率密度”,那么:零阶矩表示这些点的总概率(也就是1);一阶矩表示期望;二阶(中心)矩表示方差;三阶(中心)矩表示偏斜度;四阶(中心)矩表示峰度;这个数学上的概念和物理上的“
- Gmsh教程
网卡了
GmshpythonGmsh
13、在没有底层CAD模型的情况下重新擦除STL文件importgmsh#导入Gmsh库,用于几何建模和网格划分importmath#导入数学库,用于计算importos#导入操作系统库,用于处理文件路径importsys#导入系统库,用于处理命令行参数gmsh.initialize()#初始化Gmsh环境defcreateGeometryAndMesh():#清除之前的模型和数据gmsh.cle
- RSA加密算法
不会搬砖的淡水鱼
网络服务器安全
RSA加密算法:数学魔术背后的安全守护者RSA加密算法(Rivest-Shamir-Adleman)是一种广泛使用的公钥加密算法,它在信息安全领域具有重要作用。RSA是由罗纳德·李维斯特(RonRivest)、阿迪·萨莫尔(AdiShamir)和伦纳德·阿德曼(LeonardAdleman)在1977年一起提出的。当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。RS
- GGUF量化模型技术解析与DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B选型指南
每天三杯咖啡
人工智能
```markdown#【完全指南】GGUF量化技术与DeepSeek-R1模型选型:从入门到部署##什么是模型量化?(小白扫盲版)###1.1量化就像"模型减肥术"-**传统模型**:每个参数用32位浮点数(好比高清无损图片)-**量化模型**:用4-8位整数存储(类似手机压缩照片)-**核心原理**:`FP32→Int8/Int4`的数学映射,保留关键特征###1.2为什么要量化?|对比项|原
- 数学领域的跨时代进化与升级:从公理化到智能化的破茧之路
夏末之花
算法
作者:夏末之花|发布时间:2025-03-16|阅读量:10万+|点赞数:5.6万引言:数学的“破茧时刻”与文明跃迁人类历史上,数学的每一次重大突破都像一次“破茧时刻”,推动文明跨越式发展。从古希腊的几何公理化到牛顿的微积分,再到20世纪的计算机理论,数学始终是科学革命的基石。而在21世纪的今天,随着量子计算、人工智能、生物信息等技术的爆发,数学正迎来新一轮的进化与升级——从纯粹的逻辑工具,演变为
- 本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9?
go
银行存款、河流长度等数据的首位数字更容易出现1而不是9,这背后的数学原理是本福特定律(Benford'sLaw)。本福特定律的概述本福特定律(Benford'sLaw)又称首位数字定律,是一种描述自然生成数据中数字分布规律的统计学现象。该定律揭示了在多种实际数据集中,数字1-9作为首位数字出现的概率呈现特定规律性分布。数学表达式首位数字d出现的概率为:P(d)=log₁₀(1+1/d),其中d∈{
- 书籍-《控制理论的数学导论(第三版)》
机器人数学
书籍:AMathematicalIntroductiontoControlTheory作者:ShlomoEngelberg出版:WorldScientificPublishingCompany编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:《控制理论的数学导论(第三版)》01书籍介绍本书在数学严谨性和工程应用之间达到了完美的平衡,有助于学生全面理解控制理论的数学和工程层面。本书不仅有效运用了MATLAB
- 书籍-《优化基础:理论、工具及应用(论文版)》
机器学习人工智能
书籍:OptimizationEssentials:Theory,Tools,andApplications作者:FaizHamid出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《优化基础:理论、工具及应用(论文版)》01书籍介绍本书探讨了运筹学和数学优化领域的最新发展和令人兴奋的挑战。它以统一且精心编排的方式呈现了以下内容:(a)现实生活中出现的新颖优化问题,并突出每
- AIGC与教育行业的邂逅--其在数学领域的应用与实现
想成为高手499
AIGC
引言在数学教学中,教师往往需要大量的时间准备练习题和答案解析,而学生则需要定制化的练习来满足不同的学习需求。AIGC技术可以通过自动生成数学题目、定制化学习内容、即时反馈等方式,极大地提升数学学习的效率与质量。本文将深入探讨AIGC在数学领域的几种应用场景,并通过Python代码展示具体实现方式。1.自动生成数学题目与解析数学题目生成是AIGC在数学教学中的主要应用之一。通过生成不同难度和类型的题
- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
代码骑士
#机器学习集成学习机器学习人工智能
文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- 【初学者】请介绍一下线性与非线性的区别?
lisw05
计算科学线性代数图论数学建模
李升伟整理线性与非线性是数学和科学中常用的概念,主要区别如下:1.定义线性:系统或函数满足叠加性和齐次性。叠加性指输入的和导致输出的和,齐次性指输入按比例缩放时,输出也按相同比例缩放。非线性:不满足叠加性或齐次性的系统或函数。2.数学表达线性:形式为y=ax+b,其中a和b为常数。非线性:形式多样,如y=x2、y=sin(x)、y=ex等。3.图形表现线性:图形为直线。非线性:图形为曲线,如抛物线
- 什么是hessian矩阵
红廉骑士兽
矩阵线性代数算法机器学习numpy
Hessian矩阵是一个数学概念,是用来表示函数关于其自变量的二阶偏导数的矩阵。它是一个实对称矩阵,对于多元函数来说,每一个元素是对应自变量关于该函数的二阶偏导数。Hessian矩阵在优化算法和最优化等领域有着重要的应用。
- Hessian 矩阵(海森矩阵)
Chen_Chance
矩阵算法机器学习
Hessian矩阵(海森矩阵)是一个包含二阶偏导数信息的方阵,在数学和优化中起着重要作用。对于一个多元函数,其Hessian矩阵是由其各个变量的二阶偏导数组成的矩阵。假设有一个函数f(x1,x2,…,xn)f(x_1,x_2,\dots,x_n)f(x1,x2,…,xn),其Hessian矩阵(H)的元素是:Hij=∂2f∂xi∂xjH_{ij}=\frac{\partial^2f}{\parti
- deepseek具体应用场景
ahyouxiang
人工智能
DeepSeek的具体应用场景非常广泛,涵盖了多个领域和行业。以下是基于证据的详细总结:金融领域DeepSeek在金融领域的应用表现突出,例如通过其大语言模型(如DeepSeekLLM67Bt)提供数学、逻辑推理等能力,帮助金融机构提升服务效率。此外,DeepSeek还被应用于智能安全体产品中,通过安全大模型实现个性化开发和优化。医疗领域在医疗领域,DeepSeek的技术被用于辅助诊断和患者记录管
- 【高考志愿】数学
大雨淅淅
程序人生高考
目录一、数学专业概述1.1学科特点1.2课程设置1.3学习方法1.4数学专业的分类二、就业前景三、填报建议四、注意事项五、数学专业排名一、数学专业概述1.1学科特点数学专业作为一门基础学科,具有高度的抽象性、逻辑性和精确性。它要求学生具备良好的数学基础、逻辑思维能力和解决问题的能力。因此,选择数学专业的学生需要有较强的数学兴趣和扎实的数学基础。1.2课程设置数学专业的课程设置通常包括数学分析、高等
- 五、AIGC大模型_08Agent基础知识
学不会lostfound
AI人工智能agent不同生命周期的知识用AI处理AIGC
0、概述根据知识的生命周期分类,我们通常会采取不同的方法(微调、RAG、Agent)来将知识融入到AI中0.1长生命周期知识这类知识通常具有较高的稳定性和通用性,不会因时间的推移而轻易改变。它们是知识体系中的“基石”,在较长时间内保持有效性和价值。特点:稳定性强:如数学定理、物理公式等,这些知识经过长期验证,具有高度的确定性和普适性基础性强:往往是学习和研究其他知识的基础,例如教科书中的基础知识更
- 谈高考真题的使用(数学)
weixin_34116110
python测试
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在高三数学复习中,大家常说“以本为本,以纲为纲,高考真题当主粮”,就是以教材内容为根本,以“考试大纲”为准绳,以高考真题的训练为主线;抓住了本,把握了纲,训练有的放矢,我们的复习就会事半功倍。高考数学试题难度相对稳定,考查形式的变化却是异彩纷呈,而变化中又有着一定的规律:全国试题与各省市试题的考试要求基本一致;题型除上海和江苏外,全国和其他各省
- 《炫动漫》杂志社炫动漫杂志社炫动漫编辑部2024年第1期目录
QQ296078736
python
理论新知探究中职班主任德育能力提升策略(1)叶荣琳基于核心素养下以问题为驱动的高中数学教学评一体化的课堂教学探究(4)鹿园园农村初中英语作业设计与批阅方式的创新使用(7)侯成英新课改背景下初中物理教学方法创新策略探究(10)李传荣“双减”背景下构建初中数学高效课堂的策略(13)陈苏婷精神医学本科生参加心理剧团体课程的教学效果研究(16)查莉珺;王语含;陈虹;屈远;胡华提质增效:《机械识图》高职复习
- Tree of Thought Prompting(思维树提示)
大数据追光猿
大模型人工智能大数据深度学习语言模型计算机视觉
TreeofThoughtPrompting(思维树提示)是一种新兴的提示工程技术,旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程,提升大型语言模型(LLM)在复杂任务中的表现。与传统的线性提示方法不同,思维树提示将问题分解为多个可能的推理路径,并以树状结构探索这些路径,从而找到最优解或生成更高质量的结果。这种方法特别适用于需要多步推理的任务,例如数学问题求解、逻辑推理、规划和创造性写作等场景。它结合了
- 错排(数学层面)
想做后端的小C
数学算法人工智能算法
错排,即对于n个物品,每个物品有一个对应的位置,但是在排列时将他们全部错开放置,并计算有n个物体时,错排共有几种排列可能假设位置标号为a~z对于选定的A物体,将它放到b位置排列的第一种可能,B物体放到a位置剩下的物体排列时的总可能次数为f(n−2)f(n-2)f(n−2)排列的第二种可能,B物体放到除a、b以外的位置此时,可以把B物体当成原本应该放到a位置,但是此时要把除b位置以外的n-1个位置错
- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- 常见的数学统计模型
若木胡
数学模型
以下是常见的数学统计模型分类及简要说明,适用于数据分析、预测和推断等场景:1.参数模型(ParametricModels)假设数据服从特定分布(如正态分布),通过估计参数来描述数据规律。1.1线性回归模型数学形式:(y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_px_p+\epsilon)应用:预测连续型目标变量(如房价预测)。特点:简单、可解释性强,假
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
机器学习算法kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一,广泛应
- 机器学习流程—数据预处理 清洗
不二人生
机器学习机器学习人工智能数据预处理
文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务,即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识,整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式,如图形、视频、图表、表格、图像等等,具
- 2023计算机组成原理考研知识点:哈佛结构
计算机考研
考研资料计算机网络哈佛结构数据结构
2023年计算机考研初试科目一般分四门,基本都考政治、英语一、数学一和计算机基础(计算机综合),报考院校不同专业课考试内容一般不同,建议考生下正式备考2023年研考时先确认报考院校计算机研招科目内容,避免无效备考。计算机组成原理:哈佛结构将指令和数据放在两个独立的存储器,允许在一个机器周期内同时获得指令和操作数,提高了执行速度。2023年计算机组成原理复习题示例(来源于网络,如有侵权,请联系删除)
- Python 模拟鼠标轨迹算法
a485240
鼠标轨迹计算机外设
一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型,如直线或曲线路径。然而,这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现,使得能够通过深度学习技术,学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据,能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤:数据收集:收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据,包括
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比