- 对于页面适配,你应该使用px还是rem
мо仙堡杠把子灬
css做一个有知识的流氓
其实一切都还好,没有那么糟糕。css中的单位很多,%、px、em、rem,以及比较新的vw、vh等。每个单位都有特定的用途,比如当需要设置一个矩形的宽高比为16:9,并且随屏幕宽度自适应时,除了用%,其他单位是很难做到的。所以不存在说某个单位是错误的,某个单位是最好的这种说法。那本文说的页面适配,指的是同样的布局,在不同大小的屏幕上怎么进行缩放、控制间距、宽高、字号等大小。页面适配的方式有很多:使
- KAIST:LLM混合递归推理
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大模型-推理优化人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Mixture-of-Recursions:LearningDynamicRecursiveDepthsforAdaptiveToken-LevelComputation来源:arXiv,2507.10524摘要缩放语言模型解锁了令人印象深刻的能力,但伴随的计算和内存需求使训练和部署都很昂贵。现有的效率工作通常针对参数共享或自适应计算,留下了如何同时实现两者的问题。我们引入了混合递归(MoR
- 嵌入式学习-PyTorch(8)-day24
LGGGGGQ
学习pytorch深度学习
torch.optim优化器torch.optim是PyTorch中用于优化神经网络参数的模块,里面实现了一系列常用的优化算法,比如SGD、Adam、RMSprop等,主要负责根据梯度更新模型的参数。️核心组成1.常用优化器优化器作用典型参数torch.optim.SGD标准随机梯度下降,支持momentumlr,momentum,weight_decaytorch.optim.Adam自适应学习
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摘要:本文提出了一种神经渲染方法,该方法将场景表示为“压缩光场标记(CLiFTs)”,以保留场景丰富的外观和几何信息。CLiFT通过压缩标记实现计算高效的渲染,同时能够通过调整标记数量来表征场景,或利用单个训练好的网络渲染新视角。具体而言,给定一组图像,多视图编码器会根据相机位姿对图像进行标记化处理。潜在空间K均值聚类算法利用这些标记选取一组精简的光线作为聚类中心。随后,多视图“压缩器”将所有标记
- 2025年UDP应用抗洪指南:从T级清洗到AI免疫,实战防御UDP洪水攻击
一次未防护的UDP暴露,可能让日活百万的应用瞬间瘫痪,损失超千万2025年,随着物联网僵尸网络规模指数级增长及AI驱动的自适应攻击工具泛滥,UDP洪水攻击峰值已突破8Tbps,单次攻击成本却降至50元以下。更致命的是,70%的UDP攻击伴随CC攻击形成混合打击,传统防护体系几近失效。本文将揭秘攻击者最新武器库,并分享一套经头部企业验证的立体化防御方案。一、2025年UDP洪水攻击的三大致命升级1.
- 前后端分离式项目架构流程(爆肝三万字)
信计2102罗铠威
javaEE系列专栏前后端分离式架构servlet后端前端框架项目开发流程
文章目录个人主页:信计2102罗铠威JavaEE系列专栏前言:【前端】先创建Vue-cli项目,请选择此项目【创建路由】打开命令行工具,进入你的项目目录,输入下面命令。1.创建router目录~创建index.js文件,在其中配置路由2.在APP.vue中添加路由视图3.在main.js中配置路由【配置ElementUI】【如何使背景图片最大自适应】【登录组件模板】【注册组件模板】【创建后端项目+
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磁悬浮轴承磁悬浮磁悬浮轴承控制磁悬浮磁悬浮轴承磁悬浮控制算法
在高速旋转机械的王国里,平动精度决定了系统的生死存亡,而磁悬浮轴承正是这一领域的“无接触舞者”。磁悬浮轴承作为革命性的无接触支承技术,彻底改变了传统机械轴承的摩擦、磨损和润滑限制。其核心优势在于通过电磁力实现转子的稳定悬浮,而平动控制则是保障转子在轴向和径向精确悬浮的核心技术。本文将深入解析平动控制的技术原理、实现路径与发展趋势。01磁悬浮轴承平动控制的基本原理磁悬浮轴承系统是一个典型的机电一体化
- 2019-03-09
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建筑工地用电动灰斗车电动平板车拉砖车多功能运输车搬运车工程翻斗车适用范围:建筑工地、室内装修、养殖场、工厂等场所运输沙子、水泥、土方、砖块、混凝土、生活垃圾、养殖场动物粪便、饲料厂等。技术参数斜斗电动手推车技术参数电瓶48V电量储备23ah电机800w充电时长6H使用时长20H车重150KG轮胎尺寸前40cm后35cm卸货方式手掀卸车整车长宽高125*72*68cm车斗长宽深97*68*42cm装
- 【MySQL】性能优化实战指南:释放数据库潜能的艺术
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- AI产品经理面试宝典第30天:AI+教育个性化学习与知识图谱相关面试题的解答指导
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AI产品经理一线大厂面试题人工智能产品经理AI产品经理面试大模型产品经理面试AI面试大模型面试
自适应学习系统如何实现千人千面?面试官:请用产品视角解释AI自适应学习系统的核心逻辑你的回答:自适应学习系统本质是构建"数据-模型-决策"的闭环。以沪江Hitalk为例,其通过12级能力评估体系采集学员的听、说、读、写数据,利用知识图谱建立知识点关联网络。当学员完成"实景演练-诊断反馈-学习包推送"的完整链路时,系统会动态调整知识图谱权重,形成个性化学习路径。面试官追问:如何验证个性化效果?回答:
- ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音,为AI视频生成匹配音效 支持50系显卡 一键整合包下载
昨日之日2006
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ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型,它能够让AI像专业“音效师”一样,根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。ThinkSound可直接应用于影视后期制作,为AI生成的视频自动匹配精准的环境噪音与爆炸声效;服务于游戏开发领域,实时生成雨势变化等动态场景的自适应音效;同时可以无障碍视频生产,为视障用户同步生成画面描述与环境音效。今天分享的ThinkSoundV2版
- 2025年UDP洪水攻击防护实战全解析:从T级流量清洗到AI智能防御
上海云盾商务经理杨杨
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一、2025年UDP洪水攻击的新特征AI驱动的自适应攻击攻击者利用生成式AI动态调整UDP报文特征(如载荷内容、发送频率),攻击流量与正常业务流量差异率低至0.5%,传统指纹过滤规则失效。反射放大攻击升级黑客通过劫持物联网设备(如摄像头、传感器)构建僵尸网络,利用DNS/NTP协议漏洞发起反射攻击,1Gbps请求可放大至50-500倍流量,峰值突破8Tbps。混合协议打击70%的UDP攻击伴随TC
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使用DataBinding,LiveData,Fresco,RecyclerView,Room,ViewModel完成玩Android开放API-玩Android-wanandroid.com接口使用的是下面的两个:https://www.wanandroid.com/banner/jsonhttps://www.wanandroid.com/banner/jsonwanandroid.com/p
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其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展,模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域,基于自适应学习的动态参数调整机制,结合迁移学习的跨场景知识复用,显著提升了疾病筛查模型的泛化能力;而金融预测场景中,联邦学习框架通过分布式数据协作,在保障隐私安全的前提下,实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构,将模型压缩技术与实时推理引擎结合,有效解决
- 安防监控漏报频发?陌讯实时检测算法实测召回率98%
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一、开篇痛点:安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下,传统YOLO系列算法常出现漏检(FN)和误检(FP)。某安防厂商测试数据显示:当目标像素<50×50时,开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析:陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性:动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积(DeformableConv),公式表示为:y(p)=
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前言在实际的后台管理系统开发中,表格是最常用的数据展示组件之一。而表格的操作列(通常包含编辑、删除、查看等按钮)往往需要根据业务需求动态显示不同的按钮,这就带来了一个问题:如何让操作列的宽度能够自适应按钮的数量和内容长度?传统的解决方案是手动设置固定宽度,但这种方式存在以下问题:宽度设置过小,按钮可能会被挤压或换行宽度设置过大,会浪费表格空间按钮数量动态变化时,固定宽度无法适应本文将介绍如何基于V
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C++YOLO目标检测目标跟踪
一、与yoloV4相比,yoloV5的改进输入端:在模型训练阶段,使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络:使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络:在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构Head输出层:训练时的损失函数GIOU_Loss,预测筛选框的DIOU_nms二、yolov5网络结构预处理在模型预处理阶段,使用了Mosaic数据增强
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自定义材质,添加带有方向的滚动路线-自适应缩放不变形1.材质定义PolylineImageTrailMaterialProperty.tsimport*asCesiumfrom'cesium';//流动线材质classPolylineImageTrailMaterialProperty{
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目前的LLM模型,在理解用户意图方面,正在使用自适应Prompt技术,来提升模型的理解能力。目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。前言:为什么你的AI总是"答非所问"?相信很多人都遇到过这样的情况:你问:“帮我写一个Python爬虫”AI答:给你一堆理论知识和完整教程(你只想要简单代码)你问:“推荐一部电影”AI答:推荐了《教父》(你想看轻松喜剧)你问:“解释一下机器学习”A
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最终效果滚动到最底部实现原理使用绝对定位实现交错衔接图片自适应布局代码范例数据类型typings.d.tstypeArticleSimple={id:number;title:string;userName:string;avatarUrl:string;favoriteCount:number;isFavorite:boolean;image:string;};模拟数据mock/articleL
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Yuechen12
安全科技
一、引言随着互联网技术的飞速发展和智能设备的多样化,企业网站已不仅是信息展示的窗口,更是连接用户、提升品牌体验的关键渠道。自适应网站建设,作为响应式设计的一种高级形态,能够智能适配各种设备屏幕,确保用户在不同设备上都能获得一致且优质的浏览体验。本文将深入探讨自适应企业网站建设的重要性、实施策略以及关键注意事项。二、自适应网站建设的重要性1.提升用户体验自适应网站能够智能调整布局和样式,以适应不同分
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咸鱼鲸
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PyTorch深度学习总结第八章PyTorch中torch.nn模块的池化层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、池化1.定义2.目的3.常见类型4.实际效果二、池化层1.常用的池化层2.池化层的参数2.1最大池化层(MaxPooling)和平均池化层(AveragePooling)2.2自适应最大池化层(AdaptiveMaxPooling)和自适应平均池化层(AdaptiveAverage
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
一休哥助手
人工智能架构RAG
摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发
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HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发关键词:HarmonyOS、多语言支持、资源分发、智能调度、动态加载、国际化、本地化摘要:本文深入解析HarmonyOS多语言资源管理体系,系统阐述从基础架构设计到智能分发算法的核心技术。通过剖析资源目录结构、配置文件语法、动态加载机制等底层原理,结合自适应优先级调度算法和数学匹配模型,展示如何实现基于用户习惯、设备环境、区域特征的智能资源分发
- 深度学习微调中的优化器全景解析:从理论到实践
北辰alk
AI深度学习人工智能
文章目录一、基础优化器:深度学习微调的基石1.1随机梯度下降(SGD)1.2AdaGrad(自适应梯度算法)二、自适应优化器:现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam(自适应矩估计)三、大模型微调专用优化器3.1LAMB(Layer-wiseAdaptiveMoments)3.2Sophia(二阶优化启发)四、优化器性能对比研究4.1在GLUE基准上的表现(BERT-base微调)4.
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比