- AI编程工具领域:深度理解项目架构篇
xinxiyinhe
AI编程python人工智能AI编程人工智能
AI编程工具领域:深度理解项目架构篇在AI编程工具领域,能够读取项目目录并深度理解项目架构的工具主要通过代码索引、上下文感知和智能问答等功能实现。以下是基于最新信息的工具评估与分析:1.通义灵码(阿里云)核心能力:@workspace功能:基于RAG技术,支持本地代码库的索引和深度感知,可分析项目完整结构,生成文件解释、代码逻辑查询和整体修改建议。多语言支持:覆盖200+编程语言,兼容VSCode
- 软件设计师之树与二叉树:非线性数据结构的深度探索
一杯年华@编程空间
软考中级数据结构
软件设计师之树与二叉树:非线性数据结构的深度探索在软件开发领域,数据结构是程序设计的核心基础,其中树和二叉树作为重要的非线性数据结构,在众多场景中都有着广泛应用。我写这篇博客,就是希望和大家一起学习进步,深入解析树和二叉树的相关知识,用通俗易懂的语言结合图表和Java代码示例进行讲解,帮助大家更好地掌握这些内容。一、树的定义与基本概念树的定义树是由n(n≥0)个结点组成的有限集合。当n=0时,为空
- 大模型相关网站整理
gorgor在码农
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目录一:大模型开发网站1.开源模型平台2.私有化部署大模型3.LangChain中文网4.LangChain4j5.通过标准的OpenAIAPI格式访问所有的大模型二:国内AI大模型应用盘点聊天1、阿里云--通义千问2、科大讯飞--星火大模型园3、百度--文心一言4、字节跳动豆包5、智谱华章--智谱清言6、华为云园--盘古7、百川智能--百小应8、腾讯--腾讯元宝9、商汤--商量10、MiniMa
- Git 修改分支名
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在Git中修改分支名称,可以使用以下步骤:切换到要重命名分支之外的其他分支:gitcheckout重命名本地分支:gitbranch-m如果需要删除远程的旧分支并创建新分支:首先,删除远程旧分支:gitpushorigin--delete然后,推送新命名的本地分支到远程仓库:gitpushorigin如果其他人也在使用这个分支,需要通知他们更新本地分支:其他协作者需要执行以下命令来更新他们的本地分
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- 人工智能(AI)系统化学习路线
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- 深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)
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文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件?3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- AXI总线之相关应用
逾越TAO
fpga开发硬件工程笔记
AXI总线作为现代SoC设计的核心互连协议,其应用场景极为广泛,覆盖移动设备、AI加速器、FPGA、存储控制器等多个领域。以下是AXI在不同应用中的关键角色及具体实现案例:一、移动处理器与SoC应用场景:智能手机、平板电脑的SoC(如高通骁龙、苹果A系列、华为麒麟)中,AXI用于连接多核CPU、GPU、ISP(图像信号处理器)、DDR控制器等模块。典型案例:ARMCortex-A系列多核集群:AX
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- 从关键词到权重:TF-IDF算法解析
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- 常见Linux指令详解:新手入门指南
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零零时
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- 《解锁元宇宙构建:AI与云原生区块链的协同奥秘》
程序猿阿伟
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在科技飞速发展的今天,元宇宙已从最初的概念设想逐渐步入人们的视野,成为全球瞩目的焦点。元宇宙,这个融合了虚拟与现实、跨越时空界限的数字世界,正以其独特的魅力和无限的潜力,引领着新一轮的科技革命和产业变革。而在这场变革的背后,AI与云原生区块链技术宛如两颗璀璨的明星,交相辉映,为元宇宙的构建提供了不可或缺的关键支撑。AI:赋予元宇宙“智慧灵魂”智能内容生成,丰富元宇宙的“物质基础”在元宇宙的广袤世界
- java实现二叉树的深度优先遍历
开往1982
深度优先算法java
深度优先三种遍历方法1.先序遍历2.中序遍历3.后序遍历1.定义树节点(这里我重构了tostring方法)packagecom.data.tree;publicclassNode{intvalue;Nodeleft;Noderight;publicNode(intval){value=val;}@OverridepublicStringtoString(){return"Node[value="+
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文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结,供各位同学参
- Mininet树形拓扑解析
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在Mininet中,tree,depth,fanout用于定义树形拓扑的参数,其中:depth:树的深度(层数),包括根节点所在的层。fanout:每层节点的分叉数(每个节点连接的子节点数量)。对于tree,4,3,即深度为4,分叉数为3,其节点生成规则如下:一、拓扑参数定义depth=4:交换机的层级数(根为第1层,共4层交换机)。fanout=3:每台交换机(非最后一层)连接3台子交换机或主机
- 使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发
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在本篇文章中,我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行,并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具,并提供相关的源代码示例。安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架,提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
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一、认知革命:从SEO到GEO的生死迭代案例对比:传统SEO困境:某家电品牌2023年投入200万SEO优化,关键词排名TOP3但流量下降42%(SEMrush数据)GEO突破案例:某母婴品牌通过结构化数据改造,AI推荐量从日均300次飙升至1.2万次(来源:DeepSeek官方案例库)实战要点:内容形态改造:将产品参数表升级为JSON-LD格式(某手机品牌实现参数类问题100%引用)流量分配逻辑
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OracleForms配置文件OracleForms应用程序的配置涉及到多个文件,这些文件用于定义运行时环境、数据库连接、安全设置等。以下是与OracleForms相关的常见配置文件:1.formsweb.cfg位置:通常位于/forms/server/formsweb.cfg或WebLogic域中的指定目录。用途:此文件包含启动Forms应用所需的各种参数和属性,如表单模块名称、数据库连接字符串
- 深度剖析C语言数组和指针的区别(非常详细)
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对于刚刚接触C语言指针的初学者,很容易认为数组和指针是等价的,数组名表示数组的首地址。不幸的是,这是一种非常危险的想法,并不完全正确。耐心看完本文,我保证会颠覆你的认知。数组和指针绝不等价数组和指针不等价的一个典型案例就是求数组的长度,这个时候只能使用数组名,不能使用数组指针,前面我们已经强调过了,这里不妨再来演示一下:#includeintmain(){inta[6]={0,1,2,3,4,5}
- 做电池寿命预测有福了---2024最新退化数据集,来自cell子刊
优化算法侠Swarm-Opti
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引言本期介绍2024年最新发表在cell子刊CellReportsPhysicalScience上的电池退化数据集。该数据集是世界上规模最大,最贴近实际运行场景,持续时间最长的电池退化数据集。在实验室和现实生活中对电池退化进行了为期4年的广泛实验调查,考虑了随机充放电电流、频率、深度以及多电池成组、环境温度的影响,涉及数百个电池和电池组的大约546,000次充放电循环。参考文献DongzhenLy
- MMScan数据集:首个最大的多模态3D场景数据集,包含层次化的语言标注
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2024-10-24,由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan,这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集,包含了层次化的语言标注。数据集的建立,不仅推动了3D场景理解的研究进展,还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景:随着大型语言模型(LLMs)的兴起和与其他数据模态的融合,多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注,并取得了快速进展。然而,现有的数据集
- C# Windows Forms点击事件详解
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在C#WindowsForms开发中,点击事件是最基础且高频使用的交互机制。以下从底层原理、事件绑定、常见问题及高级用法四个维度进行深度解析:一、点击事件的底层机制消息循环与事件驱动WindowsForms基于Win32消息循环,所有用户操作(如点击)会被转换为WM_LBUTTONDOWN、WM_LBUTTONUP等消息。.NET通过Application.Run()启动消息循环,将消息路由到对应
- 仓库可视化管理有哪几个点:
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在现代仓库管理的广阔议题中,仓库可视化无疑是一个无法绕过的关键话题。无论是对现场管理进行深度优化,还是在数字化系统的选择上,企业都致力于实现仓库整体运营数据的直观展现与高效管理,以推动仓库管理水平的全面提升。仓库可视化的内涵丰富,主要包括以下几个方面:仓库运营可视化:通过智慧大屏的融入,仓库的动态数据得以生动呈现。这包括但不限于已处理订单数量、待处理订单数量、实时库存等核心运营指标。库存可视化:这
- 做数据分析,如何给业务提可行性建议——看板软件
数据可视化
在为业务提供数据分析可行性建议时,看板软件的选择是一个重要环节。以下是一些建议,可以帮助您为业务选择适合的数据分析看板软件:一、明确业务需求首先,需要明确业务的具体需求,包括数据分析的目的、所需的数据类型、分析的深度与广度等。这将有助于确定所需看板软件的功能和特性。二、了解看板软件类型看板软件可以分为多种类型,如数据可视化工具、商业智能(BI)工具、项目管理工具等。了解这些类型及其特点,有助于更好
- 【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能?最新方法与优劣深度解析
健忘的派大星
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前言近年来,人工智能技术突飞猛进,尤其是生成式AI,简直像是开了挂一样,各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究,生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元,而到2026年,这个数字预计会飙升至326亿美元!不过,尽管生成式AI很强大,但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性,依然有提升的空间。这时候,检索增强生成(RAG)技术登场了!RAG的核心思路很简单
- 深度革命:ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习
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一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中,2015年或许是最具突破性的一年。这一年,微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet(残差网络)的模型横空出世,在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠,将人类视觉的识别误差(约5.1%)远远甩在身后。更令人震撼的是,ResNet将神经网络的深度推至152层,彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心,正是一个简单
- 智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】
AI筑梦师
计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
- 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"
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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
bookjovi
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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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/
/**
* 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
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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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Yii cValidator主要用法分析:
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- 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
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- 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
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
- 浅谈enum与单例设计模式
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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 {
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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
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switch(n) {
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:
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- Java 定时任务总结一
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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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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)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文