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面试学习路线阿里巴巴nginx运维
???欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,G
- [JS]学习笔记2 -- JAVAScript数据类型
Jizhi_Zhang
JavaScript学习笔记javascript学习笔记
一、常量概念:使用const声明的变量称为“常量”。使用场景:当某个变量永远不会改变的时候,就可以使用const来声明,而不是let。命名规范:和变量一致注:常量不允许重新赋值,在声明的时候必须要赋值(初始化)二、数据类型1、基本数据类型1.1数字型number学习中的数字,整数、小数、正数、负数可以有很多操作:算数+:求和-:求差*:求积/:求商%:取模(取余数)--开发中经常作为某个数字是否被
- golang性能调优工具pprof的使用
KhaD
golanggolang开发语言后端
文章目录前言一、cpu1.下载实例代码2.运行项目中的main.go文件3.查看CPU性能数据4.使用topN(N是可选的数量,也可以不加直接运行)命令来查看占用资源最多的函数5.查看可能存在问题的具体函数代码6.使用web命令来调用关系可视化二、堆内存1.查看堆内存性能数据2.在浏览器中进行查看三、goroutine1.查看goroutine性能数据四、mutex1.查看mutex性能数据五、m
- [转] mongodb数据库备份和恢复
hi_zf
MongoDBmongodb
windows下面mongodb数据库备份和恢复1、mongodump(备份)及mongorestore(还原)→说明:mongodump是一个用于导出二进制数据库内容的实用工具,它导出的bson文档中只会包含着集合文档等信息,不包括索引信息(索引信息会单独导出),所以还原后,索引必须重建(这个不用担心,使用mongorestore会自动重建mongodump生成的索引信息)。3.4版本中添加了对
- 推荐开源项目:大麦抢票辅助
鲍凯印Fox
推荐开源项目:大麦抢票辅助去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/1、项目介绍在音乐节、演唱会和各类演出活动日益盛行的今天,抢购门票成为了一项技术活。这款名为"大麦抢票辅助"的开源工具,帮助你在票务竞争激烈的市场中,提高购票效率。它并不是传统的外挂程序,而是通过合法的技术手段,帮助用户更高效地刷新并尝试购买回流票。2、项目技术分析该项目的核心原理是实时监控大麦App的页面状
- JCYZ H3CNE-RS+
ZiminLi
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JCYZH3CNE-RS+2024041320240414202404202024042120240427H3CNE网络基础技术测试题(一)H3CNE网络基础技术测试题(二)H3CNE网络基础技术测试题(三)20240413https://www.h3c.com/cn/支持–软件下载–其他产品–模拟器官方下载人才研学中心—技术认证—电子资料按范围划分:局域网城域网广域网按拓扑结构划分:总线型环型星
- c# list排序的三种实现方式
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本文转载自:https://www.cnblogs.com/bradwarden/archive/2012/06/19/2554854.html作者:bradwarden转载请注明该声明。用了一段时间的gridview,对gridview实现的排序功能比较好奇,而且利用C#自带的排序方法只能对某一个字段进行排序,今天demo了一下,总结了三种对list排序的方法,并实现动态传递字段名对list进行
- 【第四天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-两种常见的递归算法(持续更新)
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的搜索算法2.两种常见的递归算法3.两种详细的递归算法代码1)斐波那契数列2)阶乘总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的
- Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf
2501_90243308
apacheflinkspark
3.基于ApacheFlink的流式计算平台为解决上述问题,bilibili希望根据以下三点要求构建基于ApacheFlink的流式计算平台。第一点,需要提供SQL化编程。bilibili对SQL进行了扩展,称为BSQL。BSQL扩展了Flink底层SQL的上层,即SQL语法层。**第二点,**DAG拖拽编程,一方面用户可以通过画板来构建自己的Pipeline,另一方面用户也可以使用原生Jar方式
- AlphaFold2的思路总结(十五)
xiaofengzihhh
蛋白质结构预测深度学习人工智能神经网络
2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了,我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路 具体来看,AlphaFold2主要利用多序列比对(MSA),把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。它主要包括两个部分:神经网络EvoFormer和结构模块(Structuremodule)。一、EvoFormer 在EvoFormer中,主要是将图网络(Graphnetworks)
- python机器学习
方安乐
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Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一,其简洁、易用、高效的特点,让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例,帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
- C/C++教程 第十四章 —— MFC控件详解
余识-
C/C++实战入门到精通mfcc++c语言
注意本系列文章已升级、转移至我的自建站点中,本章原文为:MFC控件详解目录注意一、前言二、项目建立三、Comboxbox四、ListBox五、GroupBox六、Picturecontrol七、ScrollBar八、SpinControl九、ProgressControl十、hotkey十一、ListControl十二、TreeControl十三、TabControl一、前言通过前面两章的学习,现
- 神经网络|(三)线性回归基础知识
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神经网络线性回归机器学习
【1】引言前序学习进程中,已经对简单神经元的工作模式有所了解,这种二元分类的工作机制,进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为:神经网络|(一)加权平均法,感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上,上述表达模型的一个基本原则是:元素和对应的权重,线性相乘后再和阈值开关作对比,元素的综合影响在本质上是一个线性函数,类似于y=wx+
- 基于Python的豆瓣电影爬虫数据分析可视化设计与实现
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【1】系统介绍1.研究背景随着互联网的快速发展,电影产业已经成为全球文化产业的重要组成部分。观众对电影的需求和兴趣日益增长,而在线电影平台如豆瓣电影(DoubanMovie)成为了用户获取电影信息、发表评论和评分的主要渠道之一。豆瓣电影不仅提供了丰富的电影资料,还拥有庞大的用户群体,这些用户生成的内容(UGC)为电影市场分析提供了宝贵的数据资源。然而,尽管豆瓣电影平台提供了大量的公开数据,但这些数
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【1】常见算法与模型情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的主观信息,如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种:传统机器学习方法朴素贝叶斯(NaiveBayes)基于贝叶斯定理,假设特征之间相互独立。计算简单,适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机(SVM)通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好,适
- 基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究
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机器学习深度学习人工智能舆论检测
【1】系统介绍研究背景随着互联网技术的迅猛发展和社会媒体平台的普及,信息传播的速度和范围达到了前所未有的水平。这一变化不仅极大地丰富了人们的社交生活,也为社会科学研究提供了新的视角和工具。舆论分析作为社会科学研究的一个重要分支,其目的是通过收集和分析网络上的公众意见和情感倾向,来了解人们对特定事件或话题的看法和态度。近年来,基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步,这为提高舆论分析的准确性和效
- 自然语言处理(NLP)-总览图学习
汤姆和佩琦
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文章目录自然语言处理(NLP)-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学(Phonology)2.形态学(Morphology)3.句法学(Syntax)4.语义学(Semantics)5.推理(Reasoning)小结自然语言处理(NLP)-总览图学习转自《Python自然语言处理第二版》1.一张总览图的学习这张图片展示了一个自然语言处理的流程模型,涵盖了从语音分析到应用推理和执行的多个阶段,每
- LeetCode HOT-100 分类总结
悬浮海
#LeetCodeHOT100leetcode算法HOT-100分类总结
文章目录二分搜索排序滑动窗口哈希表位运算前缀和双指针图二叉树回溯贪心:动态规划:背包问题:单调栈(辅助栈):并查集LRU缓存小技巧二分搜索【NO.4】LeetCodeHOT100—4.寻找两个正序数组的中位数【NO.17】LeetCodeHOT100—33.搜索旋转排序数组【NO.18】LeetCodeHOT100—34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置排序排序方法,如果可以确定数值的范
- Java力扣题解:169 多数元素——投票法
早起之王
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题目给定一个大小为n的数组,找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于⌊n/2⌋的元素。你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在多数元素。来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/majority-element著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。分析这里的投票法,是以第一个元素为基准数,票
- 论文阅读:DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection(Deepfake模型快速调参)
海拉鲁的小厨娘
读论文论文阅读
一、论文信息论文名称:DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队:项目主页:https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter(代码暂未开源)二、动机与创新动机:目前的deepfake检测模型泛化能力差,将其归因于过拟合于低级的伪造模式,现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪
- 基于Python的自然语言处理系列(2):Word2Vec(负采样)
会飞的Anthony
自然语言处理人工智能信息系统自然语言处理word2vec人工智能
在本系列的第二篇文章中,我们将继续探讨Word2Vec模型,这次重点介绍负采样(NegativeSampling)技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术,它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来,我们将通过详细的代码实现和理论讲解,帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec(负采样)原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g
- 如何运用python爬虫获取大型资讯类网站文章,并同时导出pdf或word格式文本?
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深度学习python网络爬虫自然语言处理
这里,我们以比较知名的商业新知网站https://www.shangyexinzhi.com/为例进行代码编写,下面进行代码应用思路。第一部分,分析网站结构首先,我们来分析,要使用Python技术分析一个网站的结构,通常可以通过以下步骤实现:获取网站的HTML内容:使用requests库来获取网站的HTML源代码。解析HTML内容:使用BeautifulSoup库来解析HTML,提取网站的结构信息
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
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摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- 牛客网面试必刷TOP101-03二叉树BM40 重建二叉树
bingw0114
面试数据结构职场和发展
描述给定节点数为n的二叉树的前序遍历和中序遍历结果,请重建出该二叉树并返回它的头结点。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建出如下图所示。提示:1.vin.length==pre.length2.pre和vin均无重复元素3.vin出现的元素均出现在pre里4.只需要返回根结点,系统会自动输出整颗树做答案对比数据范围:n≤20
- LeetCode 21. 合并两个有序链表 链表合并 Java实现
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LeetCode算法题leetcode链表java算法数据结构
21.合并两个有序链表21.合并两个有序链表题目来源题目分析题目难度题目标签题目限制解题思路思路:核心算法步骤迭代法代码实现代码解读性能分析复杂度结果测试用例扩展讨论优化写法其他实现总结21.合并两个有序链表题目来源21.合并两个有序链表题目分析将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。题目难度难度:简单题目标签标签:链表题目限制两个链表的节点数目
- 图神经网络系列论文阅读DAY1:《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》
feifeikon
神经网络论文阅读人工智能
摘要翻译:社交网络是全球范围内分享内容的重要在线渠道之一。在这种背景下,预测一篇帖子在互动方面是否会产生影响,对于推动这些媒体的盈利利用至关重要。在现有研究中,许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题,这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中,我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关,即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此,我们提出了一种基于图神经网络(GraphNeur
- 【大模型】ChatGPT 创作各类高质量文案使用详解
小码农叔叔
AI大模型实战与应用ChatGPT文案创作ChatGPT文案创作详解ChatGPT文案创作技巧ChatGPT数据分析ChatGPT生成PPT
目录一、前言二、ChatGPT文案创作的优势三、ChatGPT各类文案创作操作实战3.1ChatGPT创作产品文案3.1.1ChatGPT创作产品文案基本思路3.1.2ChatGPT创作产品文案案例一3.1.2.1操作过程3.1.3ChatGPT创作产品文案案例二3.2ChatGPT创作视频脚本3.2.1ChatGPT创作视频脚本基本思路3.2.2ChatGPT创作视频脚本案例一3.3ChatGP
- NPM 包管理问题汇总
yqcoder
npm前端node.js
一、npmlogin问题当使用npmlogin登录时报错403Forbidden-PUThttps://registry.npmmirror.com/-/user/org.cou1.解决方法切换npm源,打开npmconfigsetregistryhttps://registry.npmjs.org二、npmpublish问题当使用npmpublish发布包时报错403Forbidden-PUTh
- 周报管理系统
大霸王龙
行业+领域+业务场景=定制pythonmicrosoftascii文本处理
代码仓库产品名称:智汇周报管理系统主要功能:自动化报告生成:智汇周报管理系统能够自动收集项目进展、任务完成情况、团队成员工作日志等关键数据,基于预设模板或用户自定义模板,一键生成周报。支持多格式导出(如Word、PDF、Excel),满足不同场景下的报告需求。智能数据分析与可视化:系统内置强大的数据分析引擎,能够自动对收集到的数据进行统计分析,如任务完成率、进度延误情况、成员工作负荷等,并通过图表
- 如何获取股票行情数据接口?有哪些可靠的途径与方法?
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python炒股自动化量化交易程序化交易股票行情数据接口可靠途径官方渠道股票量化接口股票API接口
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- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
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
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$