- RabbitMQ 死信队列详解
web18484626332
面试学习路线阿里巴巴android前端后端
一、死信的概念死信,顾名思义就是无法被消费的消息。一般来说,Producer将消息投递到Broker或者直接到Queue里了,Consumer从Queue取出消息进行消费,但某些时候由于特定的原因导致Queue中的某些消息无法被消费,这样的消息如果没有后续的处理,就变成了死信,有死信自然就有了死信队列。应用场景:为了保证订单业务的消息数据不丢失,需要使用到RabbitMQ的死信队列机制,档消息消费
- 【Eigen教程】矩阵操作(三)
十年一梦实验室
矩阵算法线性代数
3.1矩阵运算向下取整向上取整四舍五入正弦余弦正切反正弦反余弦反正切双曲正弦双曲余弦双曲正切有限值检查无穷大检查NaN检查最小值最大值自然对数常用对数指数平方根平方立方幂运算乘法绝对值转置共轭矩阵乘法点积叉积标量乘法标量除法加法减法3.1.1矩阵的加减运算3.1.2标量乘除法3.1.3乘法、点积和叉积3.1.4转置和共轭3.1.5系数运算3.1.6幂和根3.1.7对数和指数3.1.8两个矩阵的最小
- 剥离情绪的内耗
匹马夕阳
读书经验分享
情绪的内耗,指的是我们内心对于某些情绪的过度反应、反复纠结,或者对情感的压抑所产生的心理消耗。这种内耗通常会让我们感到疲惫、焦虑、无力,甚至影响到我们的行为和决策。要真正剥离情绪的内耗,核心在于如何认识、接受并合理处理情绪,而不是压抑或逃避它们。1.认识情绪的本质情绪是对外界刺激的一种自然反应,它是无害的,甚至是有益的——情绪可以帮助我们应对环境、调节行为。但当我们对情绪产生过度的反应,或者被情绪
- 代码随想录算法训练营第三十七天-动态规划-完全背包-理论基础
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
完全背包与01背包根本区别就是物品的数量完全背包,物品的数量是无限的,可以任意取多个01背包物品的数量则只有一个遍历顺序01背包的一维滚动数组必须要从后向前遍历,这是防止一个物品被多次加入背包中而完全背包就是要多次加入物品,所以遍历自然而然就变成正序遍历了for(intj=weight[i];j<=capacityOfCurrentBag;++j)因为是二层遍历,且这两层遍历可以交换可以交换的本质
- 神经网络入门推荐知识,神经网络入门书籍推荐
快乐的小肥熊
ai智能写作神经网络matlab人工智能python
适合初学者的神经网络和遗传算法资料遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带
- 基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
矩阵猫咪
cnntransformerpytorch卷积神经网络深度学习
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。随着城市化进程的加速,交通流量预测成为城市交通管理与规划中的关键任务。准确的交通流量预测
- 【2024最新】python第三方库 的概述——功能、特点
西西很呆
python开发语言源代码管理编辑器计算机网络scrapypandas
文章目录一、网络请求与爬虫Requests:Scrapy:BeautifulSoup:二、数据处理与分析NumPy:Pandas:SQLAlchemy:SciPy:matplotlib:Seaborn:三、Web开发Flask:Django:四、图像处理Pillow(PILFork):OpenCV-Python:五、游戏开发Pygame:Pyglet:六、自然语言处理NLTK(NaturalLan
- 大语言模型应用指南:OpenAI大语言模型简介
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
大语言模型应用指南:OpenAI大语言模型简介1.背景介绍1.1问题的由来在过去几年中,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,这主要归功于大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现和发展。LLMs是一种基于深度学习的人工智能模型,能够从大量文本数据中学习语言模式和语义关系,从而生成看似人类写作的自然语言输出。随着计算能力和数据可用性的不断提高,LLMs的规模也在不
- 除夕文化探究
南风过闲庭
人工智能python科技大数据节日
1.除夕的起源1.1岁末祭祀传统除夕的起源与古代的岁末祭祀活动密切相关。岁末祭祀是中国古代重要的传统习俗之一,其历史可以追溯到先秦时期。据《礼记·月令》记载,岁末时人们会举行“腊祭”,祭祀祖先和百神,以祈求来年风调雨顺、五谷丰登。这种岁末祭祀活动体现了古人对祖先和自然神灵的敬畏之情,也为除夕的形成奠定了基础。在古代,岁末祭祀不仅是对祖先的缅怀,也是对过去一年的总结和对未来一年的祈愿。这种传统一直延
- 《剖析Transformer架构:自然语言处理飞跃的幕后英雄》
人工智能深度学习
在人工智能的迅猛发展进程中,自然语言处理(NLP)领域取得了令人瞩目的突破,而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。自从2017年在论文《AttentionIsAllYouNeed》中被提出,Transformer便在NLP领域引发了一场革命,彻底改变了模型处理和理解人类语言的方式。打破传统枷锁,开创并行计算新时代在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体,如
- AI学习指南Ollama篇-Ollama简介
俞兆鹏
AI学习指南人工智能ollama
一、定义大语言模型(LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理模型,能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。这些模型通过海量的文本数据进行训练,学习语言的模式和结构,从而能够生成自然流畅的文本内容。随着技术的不断进步,大语言模型在各个领域都展现出了巨大的潜力。二、应用场景大语言模型的应用场景非常广泛,以下是一些常见的例子:聊天机器人:通过自然语言理解与生成,为用户提供智能对话服务。内容创作:帮
- 【Python高阶篇】探索人工智能:使用Python构建一个简单的聊天机器人
码农必胜客
python人工智能机器人
人工智能是计算机科学中一个非常热门的领域,近年来得到了越来越多的关注。它通过模拟人类思考过程和智能行为来实现对复杂任务的自主处理和学习,已经被广泛应用于许多领域,包括语音识别、自然语言处理、机器人技术、图像识别和推荐系统等。本文将介绍如何使用Python构建一个简单的聊天机器人,以展示人工智能的基本原理和应用。我们将使用Python语言和自然语言处理库来构建一个聊天机器人,该机器人可以接收用户的输
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之70 详细设计 之11 维度运动控制的应用:上下文受控的自然语言
一水鉴天
软件智能人工语言智能制造数据库
本文要点要点前面我们讨论了“维度”及其运动控制原理以及维度控制如何在中台微服务架构中撑起了“架构师”角色的一片天。下面我们从“维度”运动控制的一个典型应用场景:受控的自然语言”开始讨论。拼块文字型风格:维度运动控制下的受控自然语言演示了支持/支撑/支援的三因式分解(三化:化仪/化解/化法)效果。C单独支撑(独立支撑)的分组交换(激活:前/后。维度=0--静止“方”),A三顶支持(共同支持)的分段替
- 大模型中的分词技术 BBPE
禅与计算机技术
深度学习大模型NLP深度学习nlp中文分词机器学习
一、OOV问题和多语言场景在自然语言处理(NLP)中,OOV(Out-of-Vocabulary)问题是指模型在处理文本时遇到未在词表中出现过的词汇,导致无法有效处理这些词汇的情况。这一问题在多语言场景中尤为突出,因为不同语言在词汇、语法结构和表达方式上存在显著差异,单一语言的词表难以全面覆盖多语言的复杂性。在多语言场景下的NLP任务中(如机器翻译、跨语言文本分类等),模型需要处理多种语言的混合文
- 向awk传递外部参数的五种方法(直接传递;-v选项;ARGV数值;间接引用;ENVIRON变量)
jcsx
基础运维知识库linux自动化运维
向awk传递外部参数的五种方法(直接传递;-v选项;ARGV数值;间接引用;ENVIRON变量)向awk传递外部参数的方法有四:#(一)直接传递参数写在输入文本之前,脚本之后awk'Script'var=valueinputfile#单个参数awk-fscriptfilevar1=value1var2=value2inputfile#多个参数缺点:命令行参数的限制是他们在BEGIN过程中是不可用的
- Command Center AI
由数入道
应急管理人工智能机器学习智能体
CommandCenterAI是一种先进的智能决策支持系统,专门用于应急指挥和资源调度管理,尤其在高压、复杂的环境中,如自然灾害应对、军事指挥、城市公共安全等领域,帮助决策者做出快速、有效的响应。它集成了大数据处理、实时情报分析、优化调度、决策模拟等功能,为指挥官提供多维度的决策支持。1.CommandCenterAI的核心功能1.1实时数据整合与情报分析CommandCenterAI需要从多个数
- 分形、大自然的分形几何、数据可视化、Python绘图
timedot-hj
python绘图指南-分形与数据可视化可视化python几何学算法
分形、大自然的分形几何、数据可视化、Python绘图中国传统中的『分形』大自然的分形几何数据可视化本系列采用turtle、matplotlib、numpy这三个Python工具,以分形与计算机图像处理的经典算法为实例,通过程序和图像,来帮助读者一步步掌握Python绘图和数据可视化的方法和技巧,并且让读者感受到“龙枝屈曲竞分形,瑰丽绮错千万状”的分形魅力。本系列共有八章,分别为海岸线有多长,基因与
- 【自然语言处理(NLP)】jieba分词的使用(分词模式、关键词提取)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍jieba分词的使用1.安装2.jieba分词模式2.1精确模式2.2全模式2.3搜索引擎模式2.4词性标注2.5加载自己的分词文件3.查看词频4.关键词提取个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍**自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)**是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。
- 改进候鸟优化算法之二:基于混沌映射的候鸟优化算法(MBO-CM)
搏博
算法人工智能r语言开发语言算法策略模式
基于混沌映射的候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimizationbasedonChaoticMapping,MBO-CM)是一种结合了混沌映射与候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimization,MBO)的优化方法。一、候鸟优化算法(MBO)简介候鸟优化算法是一种自然启发的元启发式算法,由Duman等人于2011年(也有说法为2012年)提出。该算法模拟候鸟在迁徙过
- python机器学习
方安乐
pythonpython机器学习人工智能
Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一,其简洁、易用、高效的特点,让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例,帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
- 情感分析常见算法与模型及实现步骤
计算机软件程序设计
知识科普算法情感分析机器学习
【1】常见算法与模型情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的主观信息,如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种:传统机器学习方法朴素贝叶斯(NaiveBayes)基于贝叶斯定理,假设特征之间相互独立。计算简单,适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机(SVM)通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好,适
- 基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究
计算机软件程序设计
机器学习深度学习人工智能舆论检测
【1】系统介绍研究背景随着互联网技术的迅猛发展和社会媒体平台的普及,信息传播的速度和范围达到了前所未有的水平。这一变化不仅极大地丰富了人们的社交生活,也为社会科学研究提供了新的视角和工具。舆论分析作为社会科学研究的一个重要分支,其目的是通过收集和分析网络上的公众意见和情感倾向,来了解人们对特定事件或话题的看法和态度。近年来,基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步,这为提高舆论分析的准确性和效
- 自然语言处理(NLP)-总览图学习
汤姆和佩琦
NLP自然语言处理学习人工智能
文章目录自然语言处理(NLP)-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学(Phonology)2.形态学(Morphology)3.句法学(Syntax)4.语义学(Semantics)5.推理(Reasoning)小结自然语言处理(NLP)-总览图学习转自《Python自然语言处理第二版》1.一张总览图的学习这张图片展示了一个自然语言处理的流程模型,涵盖了从语音分析到应用推理和执行的多个阶段,每
- 读论文 Situated Instruction Following
MhZhou0412
人工智能深度学习python
研究背景:在传统的指令跟随范式中,代理独自在一个空房子里行动,导致语言使用既简单又人为“完整”。与此相反,我们提出了情境指令跟随(SIF),该方法拥抱真实世界通信中固有的不完全和模糊性,具有人的物理存在。情境指令的意义通过人类的过去行动和预期未来行为自然展开。在我们的设置中,指令具有以下特征:(1)模糊不清,(2)具有时间演变的意图,(3)可以通过代理的动态行动更精确地解释。SIF中的任务包括两个
- 基于Python的自然语言处理系列(2):Word2Vec(负采样)
会飞的Anthony
自然语言处理人工智能信息系统自然语言处理word2vec人工智能
在本系列的第二篇文章中,我们将继续探讨Word2Vec模型,这次重点介绍负采样(NegativeSampling)技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术,它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来,我们将通过详细的代码实现和理论讲解,帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec(负采样)原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g
- GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系
surfirst
LLMai语言模型chatgpt
简介近年来,人工智能技术飞速发展,特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型,而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本,专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。在这篇文章中,我们将详细比较GPT-4、GPT-4O和GPT-4O-mini的区别与联系,帮助开发者更好地选择适合的模型。GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型,具备强大的生成和理解能力,适
- 30个整数映射到1个字节,查表法实现小范围内常数时间素性判定
磁悬浮青蛙呱呱呱
数据结构C#MATLAB素性测试位图
想用查表法实现小范围内的常数时间的素性判定,怎样节省存储空间呢?自然是1个bit代表1个整数的素性,同时,偶数不用存,个位为5的整数不用存,只有个位为1、3、7、9的整数才可能是素数,也就是每20个整数中只有8个数可能是素数,正好1个字节。但本文的标题是30个整数映射到1个字节,说明上面的方法还有优化的潜力。让我们来考虑31~60这30个整数中最多有几个数可能是素数,所有偶数以及个位是5的数都是合
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- Agent实战系列:快速自定义Agent在业务线落地:从入门到高级[实现tool串联、多轮对话、多Agent动态编排、静态编排等]
汀、人工智能
AIAgentLLM工业级落地实践人工智能AIAgent多智能体协作知识问答智能问答RAGAI编排流
Agent实战系列:快速自定义Agent在业务线落地:从入门到高级[实现tool串联、多轮对话、多Agent动态编排、静态编排等]本系列涵盖了多个关键功能的实现,包括tool串联、多轮对话、多Agent动态编排以及静态编排等。通过这些功能的学习与实践,用户将能够构建出功能丰富、灵活多变的Agent系统。tool串联让Agent能够调用多种工具和服务,多轮对话则让Agent能够与用户进行更加自然和深
- DigitalOcean Kubernetes现已支持VPC natvie集群
DO_Community
kubernetes
DigitalOceanKubernetes(DOKS)的VPCnatvie集群功能现已正式上线!这一新功能实现了DOKS集群与虚拟私有云(VPC)资源之间的无缝集成,提升了工作负载的网络灵活性和可扩展性。什么是VPCnatvie集群?VPCnatvie集群支持Kubernetes集群与VPC资源之间进行原生路由。这意味着你的DOKS集群可以作为现有VPC网络架构的自然扩展,提供更流畅的连接和更好
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
╔-----------------------------------╗┆
- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S