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Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言数据挖掘c++
1.引言随着大数据技术的不断进步,图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息,还可能蕴含着大量的文字数据。对于科研、企业、政府等多个领域而言,如何从图片或扫描文档中提取出有价值的文字信息是一个亟待解决的问题。在这一过程中,OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术成为了解决这一问题的重要工具。在本文中,我们将探讨如何使用Py
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- 大数据领域数据产品的零售行业应用创新模式
大数据洞察
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大数据领域数据产品的零售行业应用创新模式关键词:大数据、零售行业、数据产品、应用创新、客户洞察、智能决策、数字化转型摘要:本文深入探讨了大数据技术在零售行业中的应用创新模式。我们将从零售行业数字化转型的背景出发,分析大数据产品如何重塑零售价值链,包括客户洞察、供应链优化、精准营销和智能决策等方面。文章将详细介绍相关技术原理、算法实现和实际应用案例,为零售企业提供可操作的大数据应用框架和创新思路。1
- 大数据如何助力企业文化“软实力”升级?深挖数据背后的文化密码
Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍大数据
大数据如何助力企业文化“软实力”升级?深挖数据背后的文化密码今天我们聊一个听起来很“软”的话题——企业文化,但从一个不太“软”的角度来看:大数据如何参与企业文化的建设与提升。企业文化往往被看作无形资产,是团队凝聚力、创新力的源泉。但传统“喊口号”式的文化建设常常效果有限。大数据技术的兴起,给我们提供了洞察员工心理、量化文化影响的新思路,让文化建设从“感性”走向“理性”,从“盲目”变得“精准”。一、
- 大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活(窗口必须是批次的整数倍)状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
- 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性?
人工智能教学实践
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要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性,需要跳出单一专业的学习框架,通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法:一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法:用XMind或Notion绘制思维导图,以AI为中心,辐射关联专业的核心技术节点。例如:AI(机器学习)├─数据支撑:大数据技术(Hadoop/Spark)+数据
- 转行大模型之从大数据到AI:我为何选择投身大模型领域
程序员辣条
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作为一名经验丰富的大数据开发工程师,我最近决定扩展自己的职业方向,转向大模型应用开发。这个决定源于对技术趋势的观察、对个人发展的思考,以及对我们行业未来的预判。让我从一个大数据工程师的视角,逐步分析这个决定背后的逻辑。目录1.技术演进:从大数据到大模型1.1大数据技术的发展现状1.2AI与大数据的融合1.3大模型:AI与大数据的集大成者2.技能迁移:大数据到大模型的自然过渡2.1数据处理能力的价值
- 大数据项目-Django基于大数据技术实现的农产品销售系统
IT实战课堂-玲琳娜
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《[含文档+PPT+源码等]Django基于大数据技术实现的农产品销售系统》该项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、包运行成功以及课程答疑与微信售后交流群、送查重系统不限次数免费查重等福利!数据库管理工具:phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog后台管理系统涉及技术:后台使用框架:Django前端使用技术:Vue,HTML5,CSS3、JavaScrip
- 大数据未来发展的趋势与挑战
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随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为推动社会进步和产业变革的重要力量。从商业决策到医疗健康,从智慧城市到人工智能,大数据技术的应用无处不在。未来,随着5G、物联网(IoT)、人工智能(AI)等技术的深度融合,大数据的发展将迎来更广阔的空间,同时也面临诸多挑战。本文将探讨大数据未来的发展趋势、应用前景以及可能面临的问题。一、大数据未来的发展趋势数据量持续爆发式增长随着5G网络的普及和物联网设备的广
- 集装箱智慧通关系统如何用AI技术重塑物流效率?
在全球贸易和物流高速发展的今天,港口、物流园区及企业的闸口管理面临巨大挑战——如何提升通关效率、保障货物安全并降低运营成本?集装箱智慧通关系统依托先进的AI视觉识别、物联网及大数据技术,为行业提供了智能化解决方案。核心技术:AI视觉+物联网赋能传统闸口依赖人工核验集装箱号、车辆信息,效率低且易出错。而智慧通关系统通过高精度摄像头+AI算法,可自动识别集装箱编号、货车车牌、货物类型等关键信息,准确率
- 合规视角下银行智能客服风险防控
AI 智能服务
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1.AI驱动金融变革的政策与技术背景政策导向:我国《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能金融,要求:构建金融大数据平台,提升多媒体数据处理能力;创新智能金融产品与服务形态;推广智能客服、监控等技术应用;建立智能风控预警体系。技术支撑:云计算、大数据技术成熟为AI发展奠定了基础。深度学习算法的突破则引爆了本轮AI浪潮,显著提升了复杂任务处理精度,进而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理(NL
- 大数据时代:如何构建高效的数据中台架构?
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大数据时代:如何构建高效的数据中台架构?关键词:数据中台、架构设计、数据治理、数据服务、微服务架构、云计算、大数据技术摘要:在企业数字化转型加速的背景下,数据中台作为连接数据资源与业务应用的核心枢纽,已成为释放数据价值的关键基础设施。本文从数据中台的核心概念出发,系统解析其技术架构与实施路径,涵盖数据采集、存储计算、治理服务等核心模块的设计原理。通过Python代码示例演示数据清洗与服务接口开发,
- YashanDB数据库的技术路线图及未来规划
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如何优化数据库的查询速度是现代数据管理领域面临的一个重要问题。随着数据量的急剧增长和多样化需求的跑量,如何保障系统的高效性和可用性已成为数据库设计与部署的关键。YashanDB,作为一款新兴的数据库系统,为应对这一挑战,制定了一系列技术路线图与未来规划,旨在提升查询性能、数据处理能力、以及系统可扩展性。核心技术点分析体系架构设计YashanDB的体系架构基于现代云计算与大数据技术,设计了包含单机、
- 基于大数据的数据挖掘、数据中台、数据安全架构设计方案:核心技术与架构、大数据平台与数据管理、建模平台与数据治理、应用案例与优势
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本文介绍了基于大数据的数据挖掘、数据中台、数据安全架构设计方案,涵盖了从技术架构到功能应用的全方位内容。核心技术与架构IT环境融合:构建了包含网关、云端、终端、物联网、反病毒技术、PC、核心层、物理机、IOT终端、基于操作系统的文件识别、反黑客技术、大数据技术、移动、汇聚层、虚拟化、工业控制系统、基于网络的协议解析、基于大数据的数据挖掘、信创、接入层、云/容器、工业互联网、身份安全技术、基于密码的
- 挑战杯应用赛道
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农作物病虫害智能监测系统:AI赋能农业,守护绿色粮仓在乡村振兴与农业现代化发展的时代背景下,农作物病虫害防治是保障粮食安全、推动农业可持续发展的关键环节。传统人工巡检效率低、误判率高,难以满足现代农业规模化、精细化的生产需求。农作物病虫害智能监测系统应运而生,依托人工智能、物联网与大数据技术,打造“监测-诊断-预警-防治”一体化解决方案,为农业生产装上智能“千里眼”与“智慧脑”,在挑战杯应用赛道中
- Java 大数据在智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化中的应用
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全球教育实验室设备年闲置率超35%,而高峰时段实验排队长达2.3周。某“双一流”高校部署本系统后,设备利用率从41%提升至89%,平均实验等待时间缩短78%。本文提出基于Java大数据技术的智慧实验室解决方案:多源设备管控中枢:通过OPCUA/Modbus转换器接入87类、4.2万台异构设备动态调度引擎:融合强化学习与图算法实现设备-课程-学生的秒级最优匹配安全双保险机制:毫米波雷达行为识别+试剂
- python基于spark的新闻推荐系统数据分析可视化爬虫的设计与实现pycharm毕业设计项目
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- 【直播回顾】MaxCompute 技术公开课第二季
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MaxCompute技术公开课第二季已经结束,共进行了5次大数据技术直播,有近6000名用户、大数据专家、技术牛人、大数据爱好者参与其中。我们为大家整理了一下直播的PPT和视频内容,方便大家随时学习。以下是直播干货:主题:MaxCompute客户端-odpscmd操作使用:分享嘉宾:曲宁阿里巴巴计算平台产品专家PPT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/2943视
- 大数据从入门到入魔系列————大数据治理技术栈&技术选型
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文章目录前言一、大数据的历史二、大数据的必要性2.1为什么要学习大数据2.2大数据维度2.3大数据处理生活场景三、大数据处理问题模式四、大数据的学习路线4.1大数据技术栈4.2大数据学习路线献给读者福利福利免费的大数据学习资料网盘地址:点我!福利福利免费的大数据学习资料网盘地址:点我!福利福利免费的大数据学习资料网盘地址:点我!前言随着信息技术的迅猛发展,我们正处在一个数据驱动的世界中。每一天,全
- 智能个人信用修复策略推荐与执行系统
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智能个人信用修复策略推荐与执行系统关键词个人信用智能算法数据处理信用评分信用修复摘要本文将深入探讨智能个人信用修复策略推荐与执行系统的设计与实现。随着人工智能和大数据技术的迅速发展,个人信用修复已成为金融科技领域的重要研究方向。本文首先介绍了信用体系的重要性及智能个人信用修复的需求,随后详细阐述了智能个人信用修复的核心概念,包括个人信用、信用评级及智能信用修复策略。接着,文章深入分析了人工智能与机
- 从物理机到K8S:应用系统部署方式的演进及其影响
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公众号「架构成长指南」,专注于生产实践、云原生、分布式系统、大数据技术分享。概述随着科技的进步,软件系统的部署架构也在不断演进,从以前传统的物理机到虚拟机、Docker和Kubernetes,我们经历了一系列变化。这些技术的引入给我们带来了更高的资源利用率、更快的部署速度和更强大的扩展性,下面让我们一起探索这些演进,了解如何从传统部署走向现代化架构,为软件系统的开发和部署带来更多的便利和灵活性。物
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走进大数据,一种新兴的数据挖掘技术,它正在让大数据处理和分析变得更便宜更快速。大数据技术一旦进入超级计算时代,很快便可应用于普通企业,在遍地开花的过程中,它将改变许多行业业务经营的模式。在计算机世界里,大数据被定义为一种使用非传统的数据过滤工具,对大量有序或无序数据集合进行的挖掘过程,它包括但不仅限于分布式计算(Hadoop)。大数据已经站在了数据存储宣传的风口浪尖,也存在着大量不确定因素,这点上
- 什么是数据孤岛?如何实现从数据孤岛到数据共享?
Leo.yuan
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目录一、数据孤岛是什么?(一)数据孤岛的定义(二)数据孤岛怎么形成的二、数据孤岛带来的问题(一)数据冗余和不一致(二)决策效率低下(三)业务流程不畅(四)创新能力受限三、如何实现数据共享(一)建立统一的数据管理体系(二)采用先进的技术手段1.数据集成技术2.数据接口和API技术3.云计算和大数据技术(三)加强部门协作和沟通1.建立跨部门的合作机制2.加强员工培训和教育3.建立激励机制(四)强化数据
- 史上最全的“大数据”学习资源整理
风中追风风
大数据从无到有系列大数据技术从无到有大数据数据大数据资源
当前,整个互联网正在从IT时代向DT时代演进,大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代,代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难,代表着大数据处理所需的新的技术和方法,也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。为了帮助大家更好深入了解大数据,云栖社
- 聚焦数据,探索分布式数据库与湖仓一体的前沿应用
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一、分布式数据库的应用与挑战分布式数据库系统是一种高效、可扩展、可靠的数据库系统,适用于处理大规模的数据和应对复杂的业务需求。随着云计算和大数据技术的不断发展,分布式数据库系统将会得到更广泛的应用和发展。51CTO学堂认证讲师多哥和星环科技数据库资深架构师陈潜龙分别进行了主题为“揭开神秘的分布式数据库”和“星环分布式分析型数据库实践之路”的技术分享。首先,多哥从大数据时代的数据特点、新时代的业务需
- 大数据领域的游戏数据运营策略
大数据洞察
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大数据领域的游戏数据运营策略关键词:大数据、游戏数据运营、用户行为分析、精准营销、游戏平衡摘要:本文聚焦于大数据领域下的游戏数据运营策略。在当今游戏市场竞争激烈的环境中,充分利用大数据技术能够为游戏的运营和发展提供有力支持。文章从背景介绍入手,阐述了大数据在游戏数据运营中的重要性和应用范围,详细讲解了核心概念如用户画像、游戏数据指标等及其相互联系。接着深入剖析核心算法原理,包括聚类分析、关联规则挖
- GreenPlum+PostGIS实现海量空间数据存储
从地图看世界
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使用分布式集群数据库Greenplum结合PostGIS空间扩展,可存储结构化的海量地图数据,同时,使用分布式文件存储系统HDFS存储相关文件资源,可实现海量栅格数据的存储和读取,基于大数据技术架构的云平台,数据存储和计算架构可根据数据规模灵活伸缩,随时扩展。一、基于Greenplum集群实现海量数据存储技术Greenplum是一款开源的分布式集群数据库,采用MPP(大规模并行处理)架构,具有PB
- 分享全国数字人才技能提升师资培训班 第五期邀请函
泰迪智能科技01
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线下(广州班):大模型与AIGC多模态技术应用实战线下(青岛班):Deepseek教学应用与智能体开发实战线上班(十二大专题):DeepSeek大模型教学应用实战大模型与AIGC技术应用实战大模型部署与微调实战AIGC多模态技术应用实战数据分析与挖掘实战(泰迪杯竞赛方向)大数据分析与机器学习实战(数学建模方向)商务数据分析实战(Python)计算机视觉应用实战(Pytorch)大数据技术应用实战(
- 大数据技术全景解析:HDFS、HBase、MapReduce 与 Chukwa
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大数据技术全景解析:HDFS、HBase、MapReduce与Chukwa在当今这个信息爆炸的时代,大数据已经成为企业竞争力的重要组成部分。从电商的用户行为分析到金融的风险控制,从医疗健康的数据挖掘到智能制造的实时监控,大数据技术无处不在。然而,面对PB级甚至EB级的数据规模,传统的计算和存储方式已无法胜任。于是,以Hadoop生态系统为代表的大数据技术应运而生。本文将带你走进大数据的世界,重点介
- 分享全国数字人才技能提升师资培训班 第五期
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线下(广州班):大模型与AIGC多模态技术应用实战线下(青岛班):Deepseek教学应用与智能体开发实战线上班(十二大专题):DeepSeek大模型教学应用实战大模型与AIGC技术应用实战大模型部署与微调实战AIGC多模态技术应用实战数据分析与挖掘实战(泰迪杯竞赛方向)大数据分析与机器学习实战(数学建模方向)商务数据分析实战(Python)计算机视觉应用实战(Pytorch)大数据技术应用实战(
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
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PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
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oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓