- iOS swift 后台运行应用尝试失败
taopi2024
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最近需要制作一个能够后台长期运行的移动应用。该应用需要调用摄像头周期性捕获数据,然后对数据处理过后,实时反馈结果。支持android和ios平台。主要有下面几点:1、摄像头实时捕获2、能够适配多款不同机型的处理算法3、能在后台以服务形式常驻运行,不影响用户使用其他应用4、根据数据处理结果,给用户提醒,通常用户这时在使用其他应用在安卓平台上,已经通过多款不同型号的手机,验证了方案与算法,包括用户易用
- 算法基础 -- 快速幂算法详解
sz66cm
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快速幂算法详解快速幂(FastPower或ExponentiationbySquaring)是一种能够在O(logn)O(\logn)O(logn)时间复杂度内高效计算幂次(如ana^nan)的算法。相比于朴素的逐次相乘(需要O(n)O(n)O(n)次乘法),快速幂极大地减少了运算次数,尤其当指数nnn较大时更显优势。以下从原理、实现思路及具体示例三个方面详细讲解。一、快速幂的基本原理计算ana
- 算法基础 -- AVL树初识
sz66cm
算法数据结构
AVL树初识一、AVL树简介AVL树是一种自平衡二叉搜索树(BinarySearchTree,BST),于1962年由GeorgyAdelson-Velsky和EvgeniiLandis提出,名字也来自他们两位的姓氏首字母组合。它通过在插入、删除节点后维持平衡性,确保在查找、插入、删除操作上保持O(logn)O(\logn)O(logn)的平均和最坏时间复杂度。二、AVL树的平衡条件在普通的二叉
- 算法随笔_23: 通过删除字母匹配到字典里最长单词
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上一篇:算法随笔_22:数组中的k-diff对-CSDN博客======题目描述如下:给你一个字符串s和一个字符串数组dictionary,找出并返回dictionary中最长的字符串,该字符串可以通过删除s中的某些字符得到。如果答案不止一个,返回长度最长且字母序最小的字符串。如果答案不存在,则返回空字符串。示例1:输入:s="abpcplea",dictionary=["ale","apple"
- sklearn模型评估全景:指标详解与应用实例
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sklearn模型评估全景:指标详解与应用实例在机器学习中,模型评估是衡量算法性能的关键步骤。scikit-learn(简称sklearn)提供了一套全面的模型评估工具,帮助开发者量化模型的准确性、健壮性和其他重要特性。本文将详细介绍sklearn中的模型评估指标,并通过代码示例展示如何应用这些指标。模型评估的重要性模型评估指标是理解和改进模型性能的基础。它们可以提供以下信息:准确性:模型预测的准
- 【秋招算法面试】面试官提问“大模型流水线并行”,我是一脸问号。。。
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NLP与大模型python人工智能开发语言大模型深度学习
最近已有不少大厂停止秋招宣讲,准备计划准备春招吧。节前,我们邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点、大模型技术趋势、算法项目落地经验分享等热门话题进行了深入的讨论。总结链接如下:《大模型面试宝典》(2024版)发布!喜欢本文记得收藏、关注、点赞。流水线并行,是在大模型出来之后才逐渐火起来的。在此之前,大家可能听到数据并行和模型
- 7、知识库内容更新与自动化
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自动化运维知识库
1知识库内容更新与自动化企业级知识库的内容随着业务发展不断增长,涉及政策法规、内部文档、技术规范、FAQ、产品手册等多个领域。如果完全依赖人工维护,成本高、效率低,且容易造成信息滞后。因此,企业需要借助自动化工具、智能算法、订阅机制,构建高效、动态的知识更新体系,确保知识的实时性、准确性和可追溯性。本节将介绍自动化知识更新的最佳实践,并探讨数据版本管理与历史溯源,以确保知识库的高效运营。1.1自动
- 算法基础 -- 红黑树初识
sz66cm
算法
红黑树初识红黑树(Red-BlackTree)是一种自平衡的二叉搜索树,它通过对每个节点增加颜色属性,以及在插入和删除节点时使用特定规则调整树结构来保持平衡。红黑树的特点是,在任何情况下,其树高都可以保持在(O(\logn))的级别,从而确保了高效的查找、插入和删除操作。红黑树的五大性质节点颜色:每个节点要么是红色,要么是黑色。根节点为黑色:树的根节点始终是黑色。叶子节点为黑色:所有叶子节点(NI
- C++ 策略模式
比滕
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策略模式:定义一些列算法,将每一个算法封装起来,并让它们可以相互替换。策略模式让算法可以独立于使用它的客户而变化。#pragmaonceclassCashSuper{public:virtualdoubleacceptCash(doublemoney)
- 设计模式--策略模式
shenzy呀
设计模式策略模式设计模式
文章目录策略(Strategy)模式策略模式的收银软件策略模式的特点使用场景优缺点策略模式和工厂模式的结合策略(Strategy)模式本质:分离算法,选择实现。策略模式:针对一组算法,将每一个算法封装到具有共同接口的独立的类中,使得它们可以互换。使用策略模式可以把行为和环境分割开来。环境类Context负责查询要做什么,各种算法则在具体策略类(ConcreteStrategy)中提供。当出现新的促
- 图像处理算法研究的程序框架
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系统调用图像处理算法程序框架Windows
目录1程序框架简介2C#图像读取、显示、保存模块3C动态库图像算法模块4C#调用C动态库5演示Demo5.1开发环境5.2功能介绍5.3下载地址参考1程序框架简介一个图像处理算法研究的常用程序逻辑框架,如下图所示在该框架中,将图像处理算法产品分为上层模块和底层模块两个部分。底层模块使用C/C++实现算法API,提供给上层模块调用;上层模块执行调用API和一些界面功能的实现,最后得到不同平台的软件产
- 深入解析华为OD机试:开放日活动“取出尽量少的球”题解及C++、Java、JavaScript、Python详细实现
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深入解析华为OD机试:开放日活动“取出尽量少的球”题解及C++、Java、JavaScript、Python详细实现在华为OD机试的算法考题中,字符串处理、动态规划、二分查找等算法问题都频繁出现。这不仅是为了考查面试者的算法基础,还要求能够通过高效的逻辑思维解决问题。今天我们将深度分析一道关于“取出尽量少的球”的题目,并通过C++、Java、JavaScript、Python四种编程语言详细解析和
- C++设计模式——Strategy策略模式
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一,策略模式简介策略模式是一种行为型设计模式,策略模式在软件开发场景中定义了一系列的算法,并将每个算法单独封装在可替换的对象中,使应用程序在运行时可以根据具体的上下文来动态地选择和切换算法,同时保持原有的代码架构不被修改。策略模式的设计使得算法的实现与调用被分离,让算法可以独立于外部客户端进行开发和改动,使用独立的类来封装特定的算法,也避免了不同算法策略之间的互相影响。策略模式能适应多种应用场景,
- 推荐洛谷网站:全面解析与实用指南
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洛谷(Luogu)是中国领先的在线编程学习和竞赛平台,自成立以来,已经成为许多编程爱好者的首选平台。洛谷不仅提供了丰富的编程题目和资源,还支持多种编程语言,并且拥有活跃的社区氛围。本文将详细介绍洛谷的核心功能、使用技巧以及推荐理由,帮助你更好地利用洛谷进行编程学习和竞赛训练。一、洛谷的核心功能1.题库与练习洛谷拥有庞大的题库,涵盖了从入门到高级的各种难度级别的题目。这些题目不仅覆盖了基础算法,还包
- 策略模式 - 策略模式的使用
w(゚Д゚)w吓洗宝宝了
C++从0到1开发语言c++
引言在软件开发中,设计模式是解决常见问题的经典解决方案。策略模式(StrategyPattern)是行为型设计模式之一,它允许在运行时选择算法的行为。通过将算法封装在独立的类中,策略模式使得算法可以独立于使用它的客户端而变化。本文将详细介绍策略模式的概念、结构、实现以及在C++中的应用。策略模式的概念策略模式定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以互换。策略模式使得算法可以独立于使用它的
- Python支持向量机(SVM)算法:面向对象的实现与案例详解
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进阶算法案例支持向量机算法python深度学习数据分析
目录Python支持向量机(SVM)算法:面向对象的实现与案例详解引言一、支持向量机算法概述1.1支持向量机的基本思想1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python代码实现2.3代码详解三、案例分析3.1案例一:鸢尾花分类问题描述数据准备模型训练与预测输出结果3.2案例二:手写数字识别问题描述数据准备模型训练与预测输出结果四、SVM的优化与核方
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字符串笔记说到字符串,首先我们要注意的就是字符串的输入以及输出,因为字符串的输入格式以及要求也分为很多种,我们就来说几个比较常见的格式getsgetsgets我们先来说这个函数的含义ÿ
- Python | 基于支持向量机(SVM)的图像分类案例
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支持向量机(SVM)是一种监督机器学习算法,可用于分类和回归任务。在本文中,我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时,它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率,例如,如果图像是200像素宽和200像素高,则数组的尺寸为200x200x3。前两个维度分别表示图像的宽度和高度,而第三个维度表示RGB颜色通道。数组中的值范围为0到255,表示每个点处像素的强度。为了使用SVM
- 华为OD机试E卷 --学生方阵--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
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最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptc语言python
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述学校组织活动,将学生排成一个矩形方阵。请在矩形方阵中找到最大的位置相连的男生数量。这个相连位置在一个直线上,方向可以是水平的,垂直的,成对角线的或者呈反对角线的。注:学生个数不会超过10000输入描述输入的第一行为矩阵的行数和列数,接下来的n行为矩阵元素,元素间用”,”分隔。
- 无人机飞行控制、导航和路径规划的原理、技术和相关算法
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无人机飞行控制、导航和路径规划是无人机技术的核心组成部分,其原理和技术涉及多个学科领域。这些技术和算法的不断发展和优化,为无人机的应用和发展提供更强有力的支持。下面解释它们的原理、技术和相关算法。飞行控制:无人机飞行控制的基本原理是通过传感器检测无人机的飞行状态和环境信息,并将其反馈给控制器。控制器根据反馈信息和任务需求,计算出无人机的控制指令,并将其发送给执行机构。执行机构根据控制器的控制指令,
- 人形机器人的组成原理、相关技术和行业应用
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机器人
人形机器人的部件和工作原理人形机器人的部件通常包括机身、关节、传感器、驱动器、控制器等。其工作原理是通过传感器收集环境信息,控制器根据预设的算法和程序生成动作指令,驱动器驱动关节运动,从而实现机器人的各种动作。人形机器人主要由以下几个部件组成:伺服电机:在自动控制系统中,伺服电机作为执行元件,将接收到的电信号转换为电动机轴上的角位移或角速度输出。在人形机器人中,伺服电机是驱动各个关节运动的核心部件
- 【学习笔记】昇思25天学习打卡(D14)CV05-SSD目标检测.ipynb
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SSD目标检测模型简介SSD,全称SingleShotMultiBoxDetector,是WeiLiu在ECCV2016上提出的一种目标检测算法。使用NvidiaTitanX在VOC2007测试集上,SSD对于输入尺寸300x300的网络,达到74.3%mAP(meanAveragePrecision)以及59FPS;对于512x512的网络,达到了76.9%mAP,超越当时最强的FasterRC
- 华为OD机试E卷 --响应报文时间 --24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
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文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述IGMP协议中,有一个字段称作最大响应时间(MaxResponseTime),HOST收到查询报文,解折出MaxResponsetime字段后,需要在(0,MaXxResponseTime]时间(s)内选取随机时间回应一个响应报文,如果在随机时间内收到一个新的查询报文,则会根
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- Objective-C实现avl 树算法(附完整源码)
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Objective-C实现avl树算法以下是一个Objective-C程序,用于实现AVL树(平衡二叉树)的算法。AVL树是一种自平衡二叉搜索树,保持左右子树的高度差不超过1,以确保树的高度始终保持在对数级别。#import@interfaceAVLNode:NSObject@propertyintdata;@propertyAVLNode*left;
- 算法学习019 BFS实现迷踪步 c++算法学习 中小学算法思维学习 比赛算法题解 信奥算法解析
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信奥算法详解算法宽度优先BFSC++BFS广度优先算法c++迷宫步数c++迷踪步
C++BFS实现迷踪步一、题目要求1、编程实现有一个n行m列的方格迷宫,用0表示可以通过,用1表示不可以通过,每一步可以向上、下、左、右任意方向移动一格,请计算从左上角(1,1)位置移动到右下角(n,m)位置,最少移动多少步?2、输入输出输入描述:第一行输入矩阵大小n和m
- 数据结构与算法之美:单链表
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多维缩放(MDS)1、引言2、多维缩放(MDS)2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4实现方式2.5算法公式2.6代码示例3、总结1、引言小鱼:最近小屌丝在休假,难得的清闲,我这也闲言少叙,书归正传,咱就聊一聊降为算法之:多维缩放(MDS)在机器学习和数据科学领域,多维缩放(MultidimensionalScaling,简称MDS)是一种常用的降维技术。它能够在尽可能保留原始数据点间距离的
- 智能推理的革命:DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现
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算法人工智能
在人工智能(AI)领域,语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正以惊人的速度发展,变得越来越智能,能够理解和生成复杂的语言内容。然而,尽管现有的模型在许多任务上表现出色,它们在深度推理和逻辑思维方面仍有显著的提升空间。DeepSeek-R1的出现,正是为了解决这一问题,通过强化学习(ReinforcementLearning,RL)赋予语言模型更强大的推理能力,开创了LLMs
- 《从传统到智能:大模型交换机的变革之路》
烁月_o9
数据库服务器运维web安全安全
大模型交换机是一种专门为大规模人工智能模型提供网络和计算资源调度的硬件设备。以下是关于它的详细介绍:特点高带宽和低延迟:大模型的训练和推理通常需要处理大量的数据,高带宽可以确保数据在各个计算节点之间快速传输,低延迟则能减少数据传输过程中可能出现的瓶颈,提高训练和推理的效率。智能路由与数据调度:基于AI算法的调度机制,能够动态地调整数据传输路径,以应对不同网络条件和负载的变化,避免某些节点的拥塞,确
- 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
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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
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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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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
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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设计模式编程算法面试招聘
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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:
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
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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
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case 1:
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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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@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
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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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