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hyperai
蛋白质作为生命活动的主要承担者,在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来,生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切,大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展,为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建,使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果,为药物发现与生
- Redis Geo结构详解:从原理到实战,手把手教你玩转地理位置功能
码不停蹄的玄黓
redis数据库缓存
在互联网产品中,“附近的人”“附近的店”“配送范围”这类功能越来越常见。以前做这种功能可能需要依赖MySQL的经纬度计算,或者上专业的GIS数据库(比如PostGIS),但Redis3.2版本后推出的Geo(地理信息)模块,用极简的API和高效的性能,完美解决了这类问题。今天咱们就来深入聊聊RedisGeo的底层原理、常用命令和实战场景。一、为什么需要RedisGeo?先想个场景:你要做一个“附近
- 向量化编程:SIMD(Single Instruction, Multiple Data)深度解析
在现代处理器架构中,向量化编程已成为提升计算密集型应用性能的关键技术。SIMD(SingleInstruction,MultipleData)作为向量化编程的核心,通过一条指令同时处理多个数据,能够显著提高数据并行度。本文将从SIMD的基础概念出发,深入探讨其硬件实现、编程模型、性能优化及典型应用场景,帮助开发者充分利用SIMD技术提升代码性能。一、SIMD基础概念1.1什么是SIMD?SIMD是
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
人工智能深度学习
引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- STM32串口通信详解
晟盾科技
嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机
1.引言STM32是一款广泛使用的32位微控制器,以其高性能、低功耗和丰富的外设而著称。串口通信(UART/USART)是STM32中最常用的通信方式之一,用于实现与计算机或其他设备的简单数据交换。本文将详细介绍如何在STM32上配置和使用串口通信。2.基本概念2.1UARTvsUSART•UART(UniversalAsynchronousReceiver-Transmitter):通用异步收发
- 20.XLD轮廓
Echo``
Halcon系统化学习计算机视觉人工智能算法
目录1.xld概念2.画轮廓3.区域转轮廓4.边缘提取算子5.xld特征提取6.提取任意线条7.提取最长的线条8.xld分割10.xld合并11.xld拟合12.xld几何变换13.xld变换14.xld集合运算15.区域和轮廓精度16.轮廓的保存读取17.halcon操作CAD文件18.轮廓测量算子19.同心度计算1.xld概念*图像处理*1.处理对象HObject*1.图像-image*2.区
- Redis GEO vs MongoDB 地理空间 关键指标对比
方案对比:RedisGEO:优点:性能极快(微秒级)简单易用,支持距离计算缺点:仅支持位置查询,无法直接关联其他属性(如商家类型)需要额外存储详细信息(需要二次查询MySQL或MongoDB)数据同步:需要维护数据一致性(当商家位置更新时,需要同步更新Redis)MongoDB地理空间索引:优点:支持地理位置+属性联合查询(如查找附近且类型为“餐饮”的商家)数据与业务模型存储在一起,避免二次查询提
- 求平方根:牛顿迭代法
mjfztms
leetcode算法
应用牛顿迭代法求解方程近似解,收敛速度很快牛顿迭代法求解平方根给你一个非负整数x,计算并返回x的算术平方根n,结果只保留整数部分。算法流程图由题意得,n2=xn^2=xn2=x,即为对f(n)=n2−xf(n)=n^2-xf(n)=n2−x求解。第一步:易得:x2−x1=0−f(x1)f′(x1)x_2-x_1=\frac{0-f(x_1)}{f'(x_1)}x2−x1=f′(x1)0−f(x1)
- 模型微调方法Prefix-Tuning
ballball~~
大模型人工智能算法大数据
简介:个人学习分享,如有错误,欢迎批评指正。随着大规模预训练语言模型(如GPT系列、BERT等)的广泛应用,如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调(Fine-Tuning)成为研究热点。传统的微调方法通常需要调整模型的大量参数,导致计算资源消耗大、适应新任务的速度慢。为了解决这一问题,Prefix-Tuning(前缀调优)作为一种高效的微调技术被提出,旨在通过引入少量可训练的前缀参数,达到
- TDengine DECIMAL 数据类型使用手册
TDengine (老段)
TDengine产品设计tdengine大数据时序数据库数据库物联网涛思数据iot
TDengineDECIMAL数据类型使用手册1.概述DECIMAL数据类型用来存储高精度数值数据,在其他数据库也被称为NUMERIC。DECIMAL数据类型的基本运算返回的是精确结果,适用于需要精确计算的场景,如金融数据、货币计算等。相比于浮点数类型(FLOAT、DOUBLE),DECIMAL类型:优势:保证精确计算,避免浮点数舍入误差劣势:计算性能相对较低2.基本概念2.1核心术语DECIMA
- Python 编程基础作业总结
本周主要围绕Python基础编程展开了学习,通过一系列的作业题来巩固所学知识。这些题目涵盖了输入输出、条件判断、循环结构等多个基础知识点,下面将对每道作业题进行详细分析。1.计算指定月份第一天是星期几题目描述编写一个程序,接受用户输入的一个年份和一个月份,输出该月份的第一天是星期几。使用蔡乐公式计算星期。提示:使用蔡乐公式计算星期。W=((26*M-2)/10+D+Y+Y/4+C/4-2*C)%7
- 如何自定义R语言函数?参数中的省略号`...`有什么用?
「已注销」
python编程语言java人工智能c++
学习R未必要学习很多工具包,有时候根据自己的理解去自定义函数也是一个不错的选择。本篇推文主要介绍两方面的内容:在R语言中自定义函数的一般方法;函数参数中...的作用。在看函数的帮助文档时会发现许多函数的参数中都有...符号,它是表示被省略的参数吗?如果是,作者为什么会省略它?如果不是,那又表示什么含义呢?不久前,学堂君分享了自己编写的计算空间可达性的函数,详见推文:两步移动搜索法(2SFCA)计算
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该代码是伺服通道管理类SRV_Channels中的一个函数,用于为所有伺服通道计算脉冲宽度调制(PWM)信号。/*runcalc_pwmforallchannels*/voidSRV_Channels::calc_pwm(void){//slewratelimitfunctionsfor(slew_list*slew=_slew;slew;slew=slew->next){if(is_positi
- 【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW
枫叶学长(专业接毕设)
Java毕业设计实战案例课程设计springboot后端
博主介绍:✌全网粉丝3W+,csdn特邀作者、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:
- HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型:个性化作业批改系统架构设计与实现
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人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型,构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
- 基于高斯两步移动搜寻法(2SFCA)的城市绿地可达性分析
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【2SFCA的基本思路,可以略过】对每个供给点j,搜索所有在j搜寻半径(d0)范围内的需求点(k),计算供需比Rj;对每个需求点i,搜索所有在i搜寻半径(d0)范围内的供【数据】成都市城区绿地数据、各街道小区数据、路网数据OSM【那再来理解一下高斯两步移动搜索法】对于最初的两步移动模型相当于二分,而高斯型相当于是缓慢下降—急速下降—趋于平缓的状态。很像上次莫兰指数里说的空间关系概念化。第一步,对于
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
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重构人工智能
一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
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c++开发语言mfcc语音识别
使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域,C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力,在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用C++库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数(MFCCs),并进一步利用这些特征构建一个说话人识别(声纹识别)系统。Part1:在C/C++中计算MFCCs直接从零开始实现MFCC的所有计算
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Transformer模型压缩:结构化剪枝与混合精度量化研究摘要本文针对Transformer模型在实际部署中面临的计算资源消耗大、内存占用高和推理延迟等问题,提出了一种结合结构化剪枝与混合精度量化的综合压缩方案。我们首先分析了Transformer模型的结构特点及其在计算效率方面的瓶颈,然后系统地研究了结构化剪枝和混合精度量化的理论基础与实现方法。通过实验验证,我们的方法在保持模型性能的同时显著
- 一位华为离职员工的十年感悟(1)
注:徐是华为数据中心的头,技术超级牛人,一级部门总监,华为副总裁,年收入过千万,数据中心是用火山岩建的深入地下的一个大型建筑。防辐射,可防卫星的电子,雷达等手段的侦察。里面有象卫星发射中心那种超大屏幕,机房里满是三米的大型服务器和大型计算机。连接整个华为全球的每一台终端,整个华为每天三十多万封邮件,海外和全球的同步研发,内部的信息管理,内部流程,华为的国内国际ip电话都是通过出去。上周,我正式提交
- 样本量计算:配对样本定量资料——平均值法
今天介绍的是配对样本定量资料采用平均值法的样本量计算。先来看一下案例。一、案例为明确某种新的训练计划是否能显著提高运动员的100米短跑成绩,欲招募一批志愿者,分别记录运动员在进行新训练计划前后的100米短跑成绩(秒)。据早期研究,两配对样本差值的标准差为5秒,若接受新的训练计划前后的100米短跑成绩平均值差为3秒,问至少需要招募多少志愿者?运动员的100米短跑成绩属于连续性数据。经正态性检验,成绩
- WebSocket协议探究(二)
weixin_30662539
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一复习和目标1复习协议概述:WebSocket内置消息定界并且全双工通信WebSocket使用HTTP进行协议协商,协商成功使用TCP连接进行传输数据WebScoket数据格式支持二进制和文本初始握手和计算响应键值消息格式关闭握手2目标Nodejs实现WebSocket服务器Netty实现WebSocket服务器Jsapi实现WebSocket客户端二Nodejs实现WebScoket服务器1概述
- Hadoop核心组件最全介绍
Cachel wood
大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- 【机器学习&深度学习】多分类评估策略
一叶千舟
深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
目录前言一、多分类3大策略✅宏平均(MacroAverage)✅加权平均(WeightedAverage)✅微平均(MicroAverage)二、类比理解2.1宏平均(MacroAverage)2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上?2.1.5怎么看macroavg指标?2.1.6宏平均值低说明了什么?2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
- ShaderGraph节点解析(136):矩形节点(Rectangle Node)详解
小李也疯狂
#UnityShaderGraphRectangle
目录一、节点功能概述二、端口详解三、控制选项四、技术原理解析4.1数学原理(距离场计算)4.2生成代码解析4.3视觉特性五、应用场景与实战案例5.1UI元素(矩形按钮/面板)场景:在UI中生成无纹理的矩形按钮或面板,支持动态调整大小和圆角(配合其他节点)5.2材质纹理(网格/条纹)场景:为材质添加矩形网格或条纹纹理(如布料格子、屏幕像素感)5.3粒子形状(矩形粒子/条纹)场景:控制粒子的形状为矩形
- Unity 内置着色器的使用与性能优化【Usage and Performance of Built-in Shaders】
小李也疯狂
#Shader:Built-inshadersunity着色器性能优化shader
Unity中的着色器通过材质(Material)应用,材质将着色器代码与纹理、颜色等参数结合。理解着色器与材质的关系及性能影响因素,对优化项目渲染效率至关重要。以下是内置着色器的使用指南与性能分析:一、着色器与材质的关系核心概念着色器(Shader):定义渲染逻辑(如光照计算、纹理混合),决定材质的属性和外观。材质(Material):着色器的实例,存储具体参数(如纹理、颜色值),同一着色器可创建
- 网络安全相关专业总结(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全工程师教学
兼职副业黑客技术网络安全web安全安全人工智能网络运维
一、网络工程专业专业内涵网络工程是指按计划进行的以工程化的思想、方式、方法,设计、研发和解决网络系统问题的工程,一般指计算机网络系统的开发与构建。该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础,掌握网络技术领域专业知识和基本技能,在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练,具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。学生可在计算机软硬件系统、互联网、移动互联网及新一代
- 徐家骏:我在华为工作十年的感悟 (转)
徐是华为数据中心的头,技术超级牛人,一级部门总监,华为副总裁,年收入过千万,数据中心是用火山岩建的深入地下的一个大型建筑.防辐射,可防卫星的电子,雷达等手段的侦察.里面有象卫星发射中心那种超大屏幕,机房里满是三米的大型服务器和大型计算机.连接整个华为全球的每一台终端,整个华为每天三十多万封邮件,海外和全球的同步研发,内部的信息管理,内部流程,华为的国内国际IP电话都是通过出去.上周,我正式提交了离
- OpenCV 图像操作:颜色识别、替换与水印添加
目录引言代码实现1.导入必要的库2.图像加法3.图像直接相加4.颜色加权加法5.HSV颜色空间转换概念作用6.查找颜色范围对应的像素点7.与运算-生成掩膜8.添加水印9.主函数总结引言在计算机视觉领域,OpenCV是一个强大的库,提供了丰富的图像操作功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV进行图像加法、颜色加权加法、HSV颜色空间转换、颜色范围查找、与运算生成掩膜以及添加水印等操作,并给出相应的P
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分