- 重生之我在异世界学编程之C语言:深入位段篇
就爱学编程
C语言c语言开发语言
大家好,这里是小编的博客频道小编的博客:就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识,希望能在这里与大家共同进步,共同收获更好的自己!!!本文目录引言正文一位段的基本使用(1)位段的声明(2)位段的访问二位段的大小计算(1)从右向左分配位(2)对齐要求(3)填充位三经典习题习题1:位段存储计算习题2:位段与对齐习题3:位段与结构体数组习题4:位段与位操作习题5:位段与内存映射习题6:位段与网络协
- 四、【Vue3】——setup不得不说的两个注意点
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Vue3vue.jsjavascript前端
在Vue3中setup被称为组合式API表演的舞台,可见其重要性与地位,在小编第一篇中浅谈过setup的使用,这节可以进阶学习一下setup中两个注意点:执行时机以及其参数。一、拉开序幕的setup理解:Vue3.0中一个新的配置项,值为一个函数。setup是所有CompositionAPI(组合API)“表演的舞台”。组件中所用到的:数据、方法等等,均要配置在setup中。setup函数的两种返
- GitHub的原理及应用详解(二)
凛鼕将至
Java技术栈高级攻略github
本系列文章简介:GitHub是一个基于Git版本控制系统的代码托管平台,为开发者提供了一个方便的协作和版本管理的工具。它广泛应用于软件开发项目中,包括但不限于代码托管、协作开发、版本控制、错误追踪、持续集成等方面。GitHub的原理可以简单概括为,在本地创建一个仓库(repository),可以将项目的代码和文件上传到仓库中进行管理。每次对代码的修改都会生成一个新的版本,并记录下修改的内容和时间等
- pycharm无法创建python file_pycharm无法导入本地模块的解决方式
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file
最近学习python的django,需要导入本地的view模块,参考一些别人导入包的方法importsyssys.path.append('C:\\Users\\hhua\\Desktop')#括号中的内容为A所在的目录importA.Demo1#不能加.py否则会报错(错误为没有这个文件A.Demo1.py)但是不论用相对路径导入还是绝对路径导入,运行都会出错,但是我又用命令行试了一遍,发现命令
- PyCharm 2024 终端打开失败问题
DawnDongZ
Windowspycharmpython
PyCharm2024终端打开失败问题PyCharm2024终端问题问题解决方法PyCharm2024终端问题问题在PyCharm2024版本,打开本地命令行终端时异常提示CannotopenCommandPrompt,参考其他类似情况文章处理,切换软件终端为PowerShell再次启动打开同样报错解决方法调整PyCharm终端仿真配置在菜单栏目点击帮助-->查找操作在弹出窗口中输入注册表,进入注
- 自动化评估:利用机器学习算法评估
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战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
1.背景介绍1.1评估的意义评估在各个领域都扮演着至关重要的角色,例如教育、人力资源、医疗保健等。传统评估方式通常依赖人工,费时费力且容易受到主观因素的影响。随着机器学习技术的不断发展,自动化评估逐渐成为一种趋势,它能够提高评估效率、降低成本并减少人为偏差。1.2机器学习在评估中的优势机器学习算法能够从大量数据中学习规律,并根据这些规律对新的数据进行预测或分类。在评估领域,机器学习可以用于:自动评
- 利用E2B环境进行数据分析 - 创建一个简单的OpenAI Agent
srudfktuffk
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在AI技术应用中,数据分析是一个关键环节。E2B的云环境为大模型(LLM)的运行提供了一个安全的运行时沙箱,非常适合用来构建代码解释器或进行高级数据分析。在这篇文章中,我们将介绍如何利用E2B的DataAnalysis沙箱,结合OpenAI的API,创建一个简化的自动化数据分析应用。技术背景介绍E2B的DataAnalysis沙箱能够安全地执行代码,是构建自动化数据分析工具的理想选择。该沙箱提供了
- GitHub Actions是什么
ZhangJiQun&MXP
2021论文教学githubworkflow
目录GitHubActions是什么GitHubActions的使用方法示例注意事项GitHubActions配置文件中-工作流的:Workflow一、自动化任务执行二、规范团队协作三、灵活配置和定制四、提高开发效率五、集成GitHub生态六、可复用性和共享性仓库中的“Actions”部分,特别是聚焦于在M1Mac上执行Python测试的工作流程。以下是对界面上各个部分的详细解释:顶部导航栏:包含
- 基于 FFMPEG 的视频编码(libavcodec ,致敬雷霄骅)
liyuanbhu
Qt编程技术音视频qt开发语言
基于FFMPEG的视频编码(libavcodec,致敬雷霄骅)本文参考了雷博士的博客:最简单的基于FFmpeg的视频编码器-更新版(YUV编码为HEVC(H.265))还参考了另一篇博客:Qt与FFmpeg联合开发指南(三)——编码(1):代码流程演示在为了代码简洁,代码中还用到了Qt。先不讲解具体的实现代码。大家先看看我封装后的类的使用方法。下面是一个简单的例子。这个例子先生成了一些QImage
- 使用 OpenRewrite 升级 JDK 17
潘多编程
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随着Java技术的不断发展,JDK17作为长期支持版本,带来了诸多新特性和性能优化。如果你的项目还停留在旧版本的JDK上,升级到JDK17是一个不错的选择。而OpenRewrite作为一个强大的代码重构工具,可以帮助我们自动化地完成这一升级过程。下面将通过一个实际案例,展示如何使用OpenRewrite将项目升级到JDK17。一、案例背景假设我们有一个基于JDK8的SpringBoot项目,项目中
- Github仓库与个人介绍界面美化
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目录前言具体操作新建个人仓库添加徽标牌子添加个人信息卡片最终成品代码前言下面是一个个人经过美化过后的界面,您仅需根据我下方给出的操作顺序依次执行即可得到一个完美的个人主页!!!当然,如果你实在不想看冗长的教学文字,那你可以直接复制下方的README.md文件内容,把里面的ZhillerDev替换为你的github用户名:##ZhillerDev'sProfilePagewelcomehere!!!
- 前五题题解+更好的交换详解(分析大部分为后面的题目)
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- 使用OpenAI Chat模型进行自然语言处理的实战指南
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在本文中,我们将详细介绍如何利用OpenAI的Chat模型进行自然语言处理任务。我们将涵盖从API配置到实际应用的一整套流程,并提供可运行的代码示例来帮助大家上手。如果你对AI对话模型的实际应用感兴趣,那么这篇文章将非常适合你。一、技术背景介绍OpenAI的Chat模型是一类专门用于对话任务的预训练语言模型。它们可以处理多种输入类型,支持丰富的功能调用,适用于各种自然语言处理场景。从翻译到对话生成
- 大语言模型原理与工程实践:网页数据
AI大模型应用之禅
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大语言模型原理与工程实践:网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息,还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)作为自然语言处理(NLP)领域的前沿技术,能够从海量的网页数据中提取有价值的信息,进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
- FFmpeg 头文件完美翻译之 libavcodec 模块
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前言众所周知,FFmpeg的代码开发上手难度较高,源于官方提供的文档很少有包含代码教程相关的。要想熟练掌握FFmpeg的代码库开发,需要借助它的头文件,FFmpeg把很多代码库教程都写在头文件里面。因此,熟读头文件的内容很重要,为此,我对FFmpeg6.x版本的头文件进行了翻译,方便大家阅读理解。相信我,通读一遍头文件的注释后,你的FFmpeg的代码库开发技能将更上一层。本文适用于有FFmpeg代
- 2025毕设springboot 基于web的电商后台管理系统的设计与实现论文+源码
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本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着互联网技术的飞速发展和普及,电子商务已成为现代商业的重要组成部分。电商平台作为连接消费者与商家的桥梁,其后台管理系统的设计与实现直接关系到平台的运营效率和用户体验。当前,电商行业竞争激烈,用户对平台的稳定性、响应速度以及商品信息的准确性和丰富性有着越来越高的要求。因此,设计
- Jetbrains Ai Assistant插件越来越好用了
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在IntelliJIDEA中,JetBrainsAI是JetBrains集成的人工智能功能,旨在提高开发效率,辅助开发者更智能地编写、优化和理解代码。JetBrainsAI作为IntelliJIDEA的一部分,通过自然语言处理和机器学习技术,提供了许多智能代码建议和自动化功能。点击这里:获取JetbrainsAiAssistant插件 以下是JetBrainsAI在IntelliJIDEA中的一
- Java基础——数据类型(种类、包装类型、缓存机制、装拆箱、精度丢失)
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- 算法——归并排序(基本思想、java实现、实现图解)
Camel卡蒙
数据结构与算法算法java排序算法
我是一个计算机专业研0的学生卡蒙Camel(刚保研)记录每天学习过程(主要学习Java、python、人工智能),总结知识点(内容来自:自我总结+网上借鉴)希望大家能一起发现问题和补充,也欢迎讨论文章目录归并排序介绍Java代码实现算法分析实现图解️和快速排序对比(面试)归并排序介绍归并排序(MergeSort)是一种基于分治法的排序算法。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列
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在现代制造业中,质量控制(QC)是确保产品符合客户要求和行业标准的重要环节。然而,传统的质检流程往往依赖人工检验,不仅耗时耗力,还容易受人为因素影响,导致错误率较高。在此背景下,自动化质检系统应运而生,借助人工智能(AI)和Python编程语言,实现高效、准确的质检过程。本文将探讨自动化质检系统的优势,并通过代码示例展示其实际应用。自动化质检系统的优势提高效率:自动化质检系统可以全天候不间断地工作
- 大型集团企业IT信息化(管理架构、应用架构、技术架构)战略规划方案
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集团企业IT信息化(管理架构、应用架构、技术架构)战略规划方案IT信息化现状及需求分析集团企业业务概况与发展趋势现有IT基础设施及应用系统评估业务流程优化与整合需求信息安全与风险管理要求管理架构规划与设计组织结构调整与优化建议岗位职责划分与协作机制建立决策支持体系构建及实施策略持续改进机制设置和监控指标应用架构规划与实施策略核心应用系统选型及部署方案数据集成、共享和交换平台设计业务流程自动化、智能
- 企业IT信息化架构与数字化转型建设方案
公众号:优享智库
数字化转型数据治理主数据数据仓库架构数据库
企业IT信息化架构与数字化转型建设方案企业IT信息化架构与数字化转型建设方案企业信息化现状与挑战现有信息化水平分析面临的主要问题与挑战数字化转型需求与迫切性IT信息化架构设计原则与目标设计原则及指导思想架构目标与战略定位关键技术选型及依据数字化转型战略规划与实施路径战略规划制定过程及内容实施路径选择与时间节点安排风险评估与应对措施基础设施建设与优化方案硬件设备选型及配置方案软件系统部署及集成策略网
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#Azureazuremicrosoft运维linux服务器学习面试
Azure基础一、Azure基础知识简介二、云计算简介?三、责任共担四、你始终负责:五、云服务提供商始终负责:六、云模型1、私有云2、公有云3、混合云4、多云一、Azure基础知识简介MicrosoftAzure是一个云计算平台,提供一系列不断扩展的服务,可帮助你构建解决方案来满足业务目标。Azure服务支持从简单到复杂的一切内容。Azure具有简单的Web服务,用于在云中托管业务。Azure还支
- 赶紧收藏!2024 年最常见 20道分布式、微服务面试题(八)
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分布式微服务程序员面试分布式微服务架构面试后端跳槽中间件
上一篇地址:赶紧收藏!2024年最常见20道分布式、微服务面试题(七)-CSDN博客十五、什么是负载均衡,它在微服务架构中如何工作?负载均衡是一种在计算机网络中分配工作负载(如网络流量、请求处理等)到多个计算资源(如服务器、数据库、存储设备等)的策略。其主要目的是优化资源的利用、提高吞吐量、增强系统可用性和容错性,以及避免任何单一资源的过载。负载均衡的关键概念:前端(Client-Side)负载均
- 3章mysql表连接查询_mysql学习笔记(六)--- 多表查询之外键、表连接、子查询、索引...
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3章mysql表连接查询
本章主要内容:一、外键二、表连接三、子查询四、索引一、外键:1、什么是外键2、外键语法3、外键的条件4、添加外键5、删除外键1、什么是外键:主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性外键:是另一表的主键,外键可以有重复的,可以是空值,用来和其他表建立联系用的。所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表。例如下面这两张表:上面有两张表:部门表(dept)、员工表(em
- 介绍两个Python web框架:Django & Tornado
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在各种语言平台中,python涌现的web框架恐怕是最多的;猜想原因应该是在py中构造框架十分简单,使得轮子不断被发明。这里记述一下我了解过的两个pyweb框架,供大家参考,希望能起他山之石的作用。======Django======Django应该是最出名的py框架,GoogleAppEngine甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只
- ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match)
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《ElasticSearch查询》目录导航:ElasticSearch查询第一篇:搜索APIElasticSearch查询第二篇:文档更新ElasticSearch查询第三篇:词条查询ElasticSearch查询第四篇:匹配查询(Match)ElasticSearch查询第五篇:布尔查询匹配(Match)查询属于全文(Fulltext)查询,不同于词条查询,ElasticSearch引擎在处理全
- 【面试系列】DevOps工程师高频面试题及详细解答
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:公众号:野老杂谈⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。文章目录常见的初级面试题1.什
- 利用MediaWikiDump解析和处理Wiki数据
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MediaWikiXMLDumps包含了Wiki页面及其所有修订的内容,但不包括与站点相关的数据,比如用户帐户、图像和编辑日志。因此,虽然它们没有创建Wiki数据库的完整备份,却在处理Wiki内容时具有独特的价值。技术背景介绍MediaWiki是许多Wiki(例如Wikipedia)后台的开源软件。使用MediaWikiXMLDumps,你可以获得Wiki页面的详细修订历史记录。这在数据分析和内容
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
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case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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