- 从0开始的IMX6ULL学习篇——裸机篇之外设资源分析
charlie114514191
从0开始的学习ARMv7aIMX6ULL芯片学习IMX6ULL外设嵌入式硬件
这个就是现在可以买到之后开发板的模样。我们从最右上角那一处依次逆时针一个个分析。我们跳过显然的电源插孔,拨动开关和3V3与5V的外接板。第一个就是USBHOST接口。USBHost是USB通信协议中的一个重要概念,它指的是控制USB总线数据传输的主端设备。在USB通信中,只能有一个Host,它负责管理整个USB总线上的数据传输。与之相对的是USBDevice或USBSlave,即从设备,它们依赖于
- U-Boot 之六 详解 U-Boot 及 SPL 的链接脚本、启动流程
ZC·Shou
U-Bootu-bootSPL启动
基本环境 我这里的基本开发环境与运行环境在之前的博文U-Boot之二零基础编译、详解Image镜像及DTB文件已经详细介绍过了,这里就不在赘述。如果在构建时遇到错误,可以参考上面的博文来解决。示例代码 嵌入式Linux运行环境搭建系列博文涉及的所有源代码均放到了我个人的Gitee上:https://gitee.com/itexp/BOARD-STM32F769I-EVAL。这个仓库中包含了的所
- 智慧医疗伙伴:AI助手与医疗知识库的协同创新
LJ_Kindi
人工智能
在数字化转型的大潮中,医疗行业正以前所未有的速度探索提升医疗服务质量、优化医疗资源配置、加速医学研究的途径。AI助手与医疗知识库的协同创新,作为这一探索过程中的关键驱动力,正逐步成为未来医疗环境中不可或缺的智能伙伴。本文将深入探讨AI助手与医疗知识库在未来医疗环境中的协同创新趋势,特别是在临床决策支持、医学研究激发、疾病风险预警等方面的应用前景。一、临床决策支持:从海量数据到精准医疗在信息爆炸的时
- 【大模型】什么是蒸馏版大模型
深度求索者
python人工智能开发语言
大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标:将复杂大模型(Teacher)的知识迁移到轻量化小模型(Student)中,提升小模型性能。流程:训练Teacher模型:在完整数据集上训练高性能大模型。冻结Teacher模型:固定其参数,作为监督信号源。训练Student模型:通过模仿Teacher的输出(如logits、特征图等)优化Student模型。2.蒸馏方法分类方法描述
- MySQL 存储过程详解
学堂在线
Mysql数据库mysql数据库
文章目录1.存储过程定义1.1基本概念1.2核心特点1.3存储过程vs函数2.工作原理与示意图2.1执行流程2.2示意图3.使用场景3.1复杂业务逻辑3.2批量数据处理3.3权限控制3.4性能优化4.示例与说明4.1基础示例:创建存储过程4.2带输出参数的存储过程4.3条件判断与循环4.4事务处理示例5.注意事项5.1性能优化5.2维护复杂性5.3安全性5.4调试与错误处理5.5其他注意事项6.总
- 表单排版_流程引擎——OA流程表单的认识及优化
SchwatzWagen
表单排版
编辑导语:在工作中经常会遇到流程表单的运用,OA工作流的表单设计器是最常用控件的用法;本文作者分享了工作流引擎流程表单的相关内容,以及对OA流程表单的一些细节优化,我们一起来看一下。现在企业内部产品大多会涉及工作流,不论CRM、OA、WMS、ERP等,都有流程引擎应用的场景。我在工作中一直接触OA,流程表单运用很多,但在之前的使用过程中发现还有些细节可以优化;所以根据应用经验及使用的需求整理了如下
- 卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解
abments
人工智能cnn深度学习计算机视觉
卷积的定义数学概念:在数学上,卷积是一种操作,通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言,这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用:卷积操作是通过滑动窗口(卷积核)与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核:一个卷积核是一个小矩阵,通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重(weights),这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗
- Python vLLM 实战应用指南
ghostwritten
pythonpython开发语言
文章目录1.vLLM简介2.安装vLLM3.快速开始3.1加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话:4.2文本补全输出示例:4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU加速5.2动态批处理6.总结vLLM是一种高性能的开源深度学习推理引擎,专注于高效的生成式模型推理任务。它通过动态批处理和内存优化技术大幅提高了大模型(如GPT系列)的推理性能,非
- 量子计算在材料科学中的应用:开辟新技术前沿
Echo_Wish
人工智能前沿技术量子计算
量子计算在材料科学中的应用:开辟新技术前沿近年来,量子计算作为一项革命性的技术,逐渐在多个领域展现出巨大的潜力,尤其是在材料科学中的应用,展现了超越经典计算机的能力。量子计算能够通过量子比特(qubit)同时处理多个状态,在处理复杂计算任务时,速度和效率远超传统计算机。对于材料科学来说,量子计算提供了一种全新的视角,能够在分子和原子层面进行更为精确的模拟,从而加速新材料的发现和优化。作为一名自媒体
- 从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践分类数据挖掘人工智能
引言:为什么选择DeepSeek进行图像分类?在计算机视觉领域,图像分类作为基础任务,其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架,凭借其高效计算优化和灵活架构设计,在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
- 深度学习模型可视化:通俗易懂的全面解读
Crazy learner
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目录1.什么是深度学习模型可视化?2.张量(Tensors):深度学习中的核心数据结构3.常见的节点操作**Gather**操作**Transpose**操作**Pow**操作**Add**操作**Mix**操作4.查看模型详情5.可视化工具总结在深度学习领域,理解模型内部的工作原理对于优化、调试和改进模型至关重要。随着神经网络的复杂性日益增加,开发者和研究人员逐渐意识到,可视化不仅是理解模型的一
- WZl补丁编辑器的实用指南
来朝三博士
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:WZl编辑器是一款为WZl客户端设计的专业补丁编辑工具,用于定制和优化游戏及软件程序功能。它支持补丁的创建与应用,二进制编辑,资源管理,版本控制,脚本语言支持,错误检查与调试,并提供社区支持。本指南旨在指导用户安全有效地使用该编辑器,强调备份原文件的重要性,并建议不断学习相关技术以深入掌握工具的使用。1.WZl编辑器简介1.1WZl编辑器的起源与发展WZl编辑
- PCL点云系列之 如何使用 Python 从 ROS Bags 中提取和可视化彩色点云数据?自动驾驶汽车如何感知周围环境
知识大胖
PCL点云PointCloud系列教程python自动驾驶汽车
介绍您是否曾好奇过自动驾驶汽车如何感知周围环境,或者建筑物的3D模型是如何如此精确地创建的?答案就在于点云的魔力。这些密集的数据点集合通常由LiDAR或深度相机等传感器捕获,构成了机器人、3D建模和自动驾驶汽车等各种应用的支柱。但是,如果您不仅需要捕获几何形状,还需要保留这些点的颜色信息,该怎么办?在本文中,我们将深入研究一个Python脚本,该脚本从ROS(机器人操作系统)包中提取点云数据,同时
- 基恩士上位机链路通讯_库卡机器人之通讯总结
筱顽咚
基恩士上位机链路通讯
时常有人问我库卡机器人支持哪些通讯、需要什么组件等等,基于个人多年积累并借助公众号的平台来分享下个人的总结(以下内容仅针对KRC4及以上,KRC2在此不作说明):基于以上图片内容,将库卡通讯分成四类:1.基于以太网的现场总线:ProfiNet从站不需要KUKAProfiNetxxxProfiNet主站不需要KUKAProfiNetxxxEthernet/IP主站不需要KUKAEthernet/IP
- HTTP/1.0 vs HTTP/1.1:全面解析
TsuanS
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HTTP是一种请求-响应协议,浏览器(客户端)和服务器通过它进行通信。HTTP/1.0是早期版本,而HTTP/1.1在很多方面做了优化和改进。我们来对比它们的不同之处!1.连接方式:短连接vs长连接HTTP/1.0默认是短连接,每次请求都会新建一个TCP连接,服务器处理完请求后就关闭连接。问题:连接的建立和关闭都要消耗资源,每次请求都要重新握手,效率低。HTTP/1.1默认是长连接(Connect
- StreamPark发布:Flink迎来首个Apache版本
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flinkapache大数据Flink
近日,流处理计算平台StreamPark重磅发布了其首个Apache版本,为用户带来了更强大的功能和性能优化。这一版本的发布标志着StreamPark与ApacheFlink的融合迈出了重要的一步,为用户提供了更好的流处理体验。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,具有强大的扩展性和容错性,被广泛应用于实时数据处理和分析场景。而StreamPark则是基于ApacheFlink构建的流处理
- 华为最新的流程架构背后的调整逻辑是什么?
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华为最新的流程架构背后的调整逻辑是什么?导言:华为最新定义的一级流程共有17个,增加了渠道、零售等流程。这样调整的背后逻辑是什么呢?更多内容请点击下面链接1、华为企业运作管理架构和流程框架和开发战略到执行DSTE的整体介绍2、华为对流程认知的三个层次(重新认识流程)3、华为费敏:企业管理的目标是流程化组织建设4、华为的运营流程、使能流程和支撑流程分别有哪些?5、向华为学习流程规划、流程设计和流程管
- 梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液
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梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧,用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑,为你构建完整的认知体系。优化算法一、梯度下降法的定义与核心原理定义:梯度下降法是一种通过迭代更新参数来最小化目标函数的优化算法,其核心思想是沿着当前点的负梯度方向逐步逼近函数最小值。数学表达:参数更新公式为
- Android存储(读取)之SD卡
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packagecom.github.c.ceshi;importandroid.content.Context;importandroid.os.Environment;importandroid.widget.Toast;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.File;importjava.io.FileInputStream;importjava
- C#游戏开发:Unity引擎高级技巧与性能优化大冒险
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一起学学C#【一】c#unity性能优化
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣嗨,游戏开发者们!欢迎来到一场充满魔法与惊喜的Unity引擎高级技巧与性能优化之旅。想象一下,你是一位勇敢的探险家,在一个由像素构成的奇幻世界里寻找宝藏。我们的目标不仅是制作出色的游戏,还要确保它们流畅运行,让玩家沉浸在无尽的乐趣中。那么,让我们一起跳进代码的
- 跟我一起学Python数据处理(一百零三)之命令行参数解析与云服务应用
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跟我一起学Python数据处理(一百零三)之命令行参数解析与云服务应用大家好!我写这系列博客的初衷是想和大家一起学习进步。在学习Python数据处理的过程中,我发现其中有很多有趣又实用的知识,所以迫不及待地想和大家分享。接下来,咱们就一起深入学习相关的知识点。一、Python命令行参数解析在Python编程里,有时候我们希望通过命令行给脚本传递额外信息,让脚本根据这些信息执行不同任务。比如有个数据
- Oracle管理员高级操作的详细步骤说明,涵盖性能优化、安全管理、高可用性配置等核心内容
最爱で毛毛熊
Oracle数据库oracle
以下是Oracle管理员高级操作的详细步骤说明,涵盖性能优化、安全管理、高可用性配置等核心内容:一、表分区管理(提升大表性能)创建范围分区表CREATETABLEsales(idVARCHAR2(36),sale_dateDATE,amountNUMBER)PARTITIONBYRANGE(sale_date)INTERVAL(NUMTOYMINTERVAL(1,'MONTH'))--按月自动分区
- 深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM应用程序(OllamaLLM)2.3.1生成对话补全2.3.2流式生成对话补全2.4聊天模型(ChatOllama)2.4.1Invoke调用2.4.2st
- SHELL32!ILCombine函数分析之连接两个idl
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nt4源代码分析ILCombine
SHELL32!ILCombine函数分析之连接两个idl第一部分:STDAPI_(LPITEMIDLIST)ILCombine(LPCITEMIDLISTpidl1,LPCITEMIDLISTpidl2){//LetmepassinNULLpointersif(!pidl1){if(!pidl2){returnNULL;}returnILClone(pidl2);}elseif(!pidl2){
- Vivado 约束文件XDC使用经验总结
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1.1Vivado约束文件XDC使用经验总结1.1.1本节目录1)本节目录;2)本节引言;3)FPGA简介;4)Vivado约束文件XDC使用经验总结;5)结束语。1.1.2本节引言“不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。就是说:不积累一步半步的行程,就没有办法达到千里之远;不积累细小的流水,就没有办法汇成江河大海。1.1.3FPGA简介FPGA(FieldProgrammableGateA
- 【十大排序算法】(一)冒泡排序算法(优化)
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程序员算法排序算法数据结构
intborder=len-1,lastIndex=0;for(inti=0;iarr[j+1]){inttemp=arr[j];arr[j]=arr[j+1];arr[j+1]=temp;lastIndex=j;isSorted=false;}}border=lastIndex;if(isSorted){break;}}}但是,优化第二版仍不是最优方案,上面的两种优化方案只是减少每轮的操作次数,
- # Unity引擎性能优化全景图:从架构级到指令级的技术演进
晴空了无痕
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一、渲染流水线深度重构(核心战场)1.1渲染线程瓶颈突破DrawCall合并阈值实验使用UnityProfiler进行帧分析时发现,DrawCall数量超过1500后移动端FPS呈现线性下降趋势。建议采用动态批处理策略://动态对象批处理条件判断if(currentBatchSize(version.BundlePath);return;}}}}对象池实时监控开发Unity编辑器扩展实现对象池状态
- 软件架构设计:架构风格
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软考:架构师架构
一、架构风格概述定义架构风格是对软件系统整体结构和组织方式的抽象描述,提供了一套通用的设计原则和模式。作用提高系统的可维护性、可扩展性和可复用性。帮助开发团队在设计和实现过程中保持一致性和规范性。常见架构风格分层架构、MVC架构、微服务架构、事件驱动架构、管道-过滤器架构等。二、常见架构风格详解1.分层架构(LayeredArchitecture)特点:将系统划分为多个层次,每层只与相邻层交互。典
- 解锁Linux性能密码:25个实用调优技巧
大雨淅淅
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目录一、引言二、系统资源监控工具2.1top和htop2.2vmstat2.3iostat三、内核参数优化3.1调整swappiness参数3.2优化I/O调度器3.3调整dirty_ratio和dirty_background_ratio3.4启用大页内存(HugePages)3.5调整内核参数net.core.somaxconn四、网络性能优化4.1优化网络缓冲区4.2调整tcp_tw_rec
- 函数重载(overload) 默认参数
schedule___
cpp
函数重载规则函数名相同参数个数、类型、顺序不同注意返回值类型与函数重载无关调用函数时,实参的隐式类型转换可能会产生二义性。本质采用了namemangling或者叫namedecoration的技术c++编译器会对符号名(函数名)进行改变、修饰不同编译器(MSVC,g++)有不同的生成规则通过ida打开[vs_release_禁止优化]可以看到默认参数规则默认参数只能按照从右到左的顺序函数同时有声明
- 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