- PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络机器学习人工智能流体动力学建模PINN物理信息网络
背景物理信息神经网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种结合了神经网络和物理方程的方法,用于建模和求解物理问题。传统的基于物理方程的数值方法在处理复杂的非线性偏微分方程时可能面临数值稳定性、高计算复杂度和网格依赖性等问题。而PINN作为一种数据驱动的方法,通过使用神经网络来近似物理方程,能够有效地解决这些问题。在流体动力学建模中,PINN可以应用于求解N
- MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用
小小初霁
mongodbspring数据库
一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变(如点击、搜索、下单),MongoDB的文档模型无需固定字段,适应快速迭代。高吞吐写入支持批量插入,适合高并发场景(如秒杀活动的用户操作记录)。复杂查询优化支持聚合管道、地理空间查询、全文索引,便于多维分析。水平扩展通过分片(Sharding)应对海量数据存储。二、用户行为数据建模1.基础行为记录集合(如user_actions){"us
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云(景区游客评论情感分析)
请为小H留灯
聚类机器学习支持向量机人工智能深度学习
本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘,结合数据预处理、情感分类和文本挖掘,分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测,探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
- 产品更新 | 新一代系统建模语言 基于SysML v2的逻辑架构建模
杭州华望MBSE
华望产品更新架构经验分享制造
基于SysMLv2的逻辑架构建模摘要SysMLv2作为OMG官方提出的一种新型系统工程建模语言,在功能和模型概念等方面与SysMLv1存在较大的差别。本文基于SysMLv2语言,以“柴油发动机”为案例,实现逻辑架构的建模,从而展示其在系统设计和分析中的有效性。通过实际应用中SysMLv2与SysMLv1建模方式的对比,阐述两者的不同之处以及使用SysMLv2的优势。一、基于PartUsage的逻辑
- 数仓建模—手把手教你用 DeepSeek 打造高效数据治理体系
不二人生
大模型数仓建模大模型deepseek
数仓建模—手把手教你用DeepSeek打造高效数据治理体系在这个数字化转型的时代,数据治理已经成为企业提升竞争力的核心能力之一。然而,对于很多企业来说,数据治理仍然是一项复杂而艰巨的任务。今天,我们将为你详细介绍如何利用DeepSeek这一强大的AI工具,快速构建属于自己的数据治理体系。无论你是数据治理的新手,还是正在寻找更高效的解决方案,这篇文章都将为你提供清晰的指导。一、为什么要选择DeepS
- 【GPT入门】第18课 langchain介绍与API初步体验
*星星之火*
大模型gptlangchain
【GPT入门】langchain第一课langchain介绍与API初步体验1.langchain介绍定义特点1.模块化与灵活性2.链式调用机制3.数据连接能力4.记忆管理功能5.提示工程支持6.可扩展性2.langchain核心组件架构图3.最简单的helloworld入门1.langchain介绍LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的开源框架,它在大语言模型(LLM)应用开
- 三维空间的秘密:3D数学背后的几何之美!
程序边界
3d
文章目录一、3D数学的核心概念1.1向量(Vector)1.2矩阵(Matrix)1.3坐标系(CoordinateSystem)二、3D数学的应用场景2.1三维建模与动画2.2光照与阴影2.3物理模拟三、如何学习与实践3D数学3.1学习资源推荐3.2实践建议四、未来展望《3D数学基础:图形和游戏开发(第2版)》内容简介目录解密向量、矩阵与坐标系的魔法,感受3D数学在科技与艺术中的无限魅力!在计算
- PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天:自然语言处理基础
凡人的AI工具箱
深度学习pytorch学习人工智能AI编程AIGC自然语言处理
PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念,重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识,你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念,它将单词映射到连续向量空间,使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
- Vue3的Hook指南
Hopebearer_
Vue3vue.js前端javascript
文章目录一、什么是Hook?1.技术本质2.与工具函数的区别二、Hook存在的意义1.解决传统模式的三大痛点2.核心优势矩阵三、开发实践指南1.基础创建模式2.组件内使用四、最佳实践1.复杂Hook结构2.类型安全增强五、应用场景1.状态共享方案2.跨组件通信六、性能优化策略1.副作用管理2.惰性加载Hook七、调试技巧1.开发工具追踪2.控制台检查八、应用案例1.数据可视化Hook2.微前端状态
- 应用商店评论分析实战:Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模
西攻城狮北
物联网python爬虫实战案例
一、项目概述在移动互联网时代,应用商店中的用户评论成为了开发者优化应用、提升用户体验的重要依据。然而,GooglePlay等应用商店对评论数据进行了加密处理,直接爬取难度较大。本文将介绍如何使用Python逆向工程破解GooglePlay的加密接口,实现对应用商店评论的实时采集,并结合NLP(自然语言处理)技术进行情感分析和主题建模,为开发者提供有价值的数据支持。二、技术选型(一)Python逆向
- Vision Transformer (ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试(代码实现)
阿正的梦工坊
DeepLearningDLPaperstransformer计算机视觉深度学习
VisionTransformer(ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者,如果你对自然语言处理(NLP)领域的Transformer架构了如指掌,那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生。然而,2021年由GoogleResearch团队在ICLR上发表的论文《ANIMAGEISWORTH16x16WORDS:TRANSFORMERSFORIM
- 【图像去雾】基于多尺度Retinex实现图像去雾附Matlab代码
Matlab科研辅导帮
图像处理matlab开发语言
✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍1.引言雾霾天气严重影响了人们的生活和工作,对图像的清晰度也造成了极大的破坏。图像去雾技术旨在消除图像中的雾霾,恢复图像的真实色彩和细节,在交通监控、遥感成像、医学影像等领域具有广泛的应用价值。近年来,基于Retinex理论的图像去雾方法取得了
- YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块,提高远距离建模依赖(含C2f二次创新)
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO计算机视觉深度学习目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测,并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力,能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录:YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne
- SpringMVC (一)基础
小安同学iter
SSM框架javatomcatspringspringbootjava-eeintellij-idea
目录SpringMVC一简单使用1新建模块选择指定参数2创建实现类3将项目启动4运行结果:在浏览器当中响应执行二RequestMapping三请求限定SpringMVCSpringMVC是Spring的web模块,用来开发Web应用,SpringMVC应用最终作为B/S,C/S模式下的Server端,Web应用的核心是处理HTTP响应。SpringWebMVC是构建在ServletAPI上的原始W
- 论文阅读笔记——π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能机器人语言模型
π0论文π0π_0π0是基于预训练的VLM模型增加了actionexpert,并结合了flowmatching方法训练的自回归模型,能够直接输出模型的actionchunk(50)。π0采用FlowMatching技术来建模连续动作的分布,这一创新使模型能够精确控制高频率的灵巧操作任务,同时具备处理多模态数据的能力。架构受到Transfusion的启发:通过单一Transformer处理多目标任务
- 运筹学——线性规划单纯形方法
寻丶幽风
大学课程算法线性代数笔记
对于一个标准形式的LP问题:minz=c1x1+……+cnxns.t.ai1x1+ai2x2+……+ainxn=biai1x1+ai2x2+……+ainxn≤bi式(1)xj≥0,j=1,……,n\begin{aligned}\\min\qquad&z=c_1x_1+……+c_nx_n\\s.t.\qquad&a_{i1}x_1+a_{i2}x_2+……+a_{in}x_n=b_i\\&a_{i1
- ASP.NET MVC结合EF入门开发
Morii69
C#linq数据库c#mvc
目录简述ASP.NETMVC先了解一下ASP.NETMVC和EF的基本概念。创建一个ASP.NEtMVC项目。安装完成后,我们需要创建数据库上下文类。接下来,我们需要创建模型类。接下来我们需要创建控制器类。最后我们需要创建视图文件。总结简述ASP.NETMVCASP.NETMVC(Model-View-Controller)是一种用于构建Web应用程序的开发模式,而EntityFramework(
- 必看!C# 与 HALCON 构建基于轮廓模板匹配实战宝典
AI_DL_CODE
机器视觉c#人工智能机器视觉HALCON模板匹配特征点匹配
摘要:本文专注于利用C#与HALCON实现基于轮廓的模板匹配技术。从环境搭建,即HALCON安装、C#项目创建及库引用配置,到核心步骤如初始化HALCON环境、读取图像、提取轮廓、创建模板、执行匹配及显示结果等,结合详尽代码示例进行阐述。还深入探讨在实际应用中的优化策略,包括图像预处理、参数精细调整、多模板匹配及实时匹配实现等。旨在助力读者全方位掌握技术,为机器视觉相关项目开发提供有力支撑,高效解
- 为什么VAE效果不好,但VAE+diffusion效果就好了?
AndrewHZ
深度学习新浪潮算法计算机视觉深度学习扩散模型VAE生成式模型技术分析
1.什么是VAE?VAE(VariationalAutoencoder,变分自编码器)是一种基于概率生成模型的深度学习框架,主要用于数据生成和潜在空间建模。它结合了自编码器(Autoencoder)的结构和变分推断(VariationalInference)的思想,能够从数据中学习有意义的潜在表示,并生成与训练数据相似的新样本。VAE的核心思想编码-解码结构类似传统自编码器,VAE包含两个部分:编
- 软件架构的演化和维护
Wlq0415
系统架构数据库重构
软件架构的演化和维护:软件架构的演化是一个不断迭代的过程,旨在使软件适应环境变化并满足用户需求。涉及软件架构的全生命周期,包括需求获取、建模、文档化、实现和维护等阶段。软件架构演化的重要性在于它是系统骨架,保障软件特性和宏观管控复杂性。通过形式化和可视化表示,有助于降低演化成本,提高软件演化效率。软件架构演化的主要类型:对象演化:包括AddObject(AO)和DeleteObject(DO)。A
- 创建模式-工厂方法模式(Factory Method Pattern)
qxsorz
#创建模式抽象工厂模式
江城子·乙卯正月二十日夜记梦目的动机简单工厂示例代码目的定义一个创建对象的接口,该接口的子类具体负责创建具体的对象。工厂方法模式将对象的实例化延迟到子类。简单工厂是直接在创建方法中负责所有的产品的生成,造成该方法臃肿,并且当新增产品类时会修改该方法,违背了开闭原则OpenClosePrinciple。动机创建模式其实都是对new关键字的封装和抽象,工厂方法也不例外,所以工厂方法首先解决的就是创建问
- 国赛数学建模高教社杯历届优秀论文全集
BanDeng001
数学建模数学建模
2004到2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目及优秀论文1往届高教社杯题目2024年:A题:“板凳龙”闹元宵B题:生产过程中的决策问题C题:农作物的种植策略D题:反潜航空深弹命中概率问题E题:交通流量管控2023年:A题:定日镜场的优化设计B题:多波束测线问题C题:蔬菜类商品的自动定价与补货决策D题:圈养湖羊的空间利用率E题:黄河水沙检测数据分析2022年:A题:波浪能最大输出功率设计B题:
- 【数学建模】001
反方向的钟儿
数学建模数学建模算法笔记
数学建模方法论层次分析法:确定评级价指标形成评价体系1.评价的目标是什么2.评价标准是什么3.可选方案有哪些以此来选择最优方案“两两”比较发来确定指标重要性可以画图列表,产生几个比较变量:产生一系列正互反矩阵,进而产生判断矩阵,可以得出各个评判指标之间的权重向量一致矩阵和不一致矩阵
- 【AI深度学习网络】Transformer时代,RNN(循环神经网络)为何仍是时序建模的“秘密武器”?
arbboter
人工智能rnn人工智能深度学习循环神经网络记忆序列数据循环连接
引言:什么是循环神经网络(RNN)?循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专门处理序列数据(如文本、语音、时间序列)的深度学习模型。与传统神经网络不同,RNN具有“记忆”能力,能够通过内部状态(隐藏状态)保留历史信息,从而捕捉序列中的时间依赖关系。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域,数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前
- 智驾技术全链条解析
TrustZone_
智驾智驾
智驾技术全链条解析(2025年最新版)智驾技术涵盖从环境感知到车辆控制的完整闭环,涉及硬件、算法、数据与系统集成等多个领域。以下结合行业最新进展(截至2025年3月)进行深度拆解:一、感知技术:汽车的“感官系统”多传感器融合架构•核心传感器类型:◦激光雷达:华为ADS3.0采用200米探测距离的激光雷达,实现高精度三维建模,但成本较高(约2500元/颗);◦毫米波雷达:用于穿透雨雾探测,比亚迪天神
- 什么是JEPA(联合嵌入预测架构),它与现有技术有何不同?
百态老人
架构
联合嵌入预测架构(JEPA)是一种新的预测建模方法,旨在通过在表示空间中进行预测,而不是直接生成详细的像素级输出,从而提高模型的效率和准确性。JEPA的核心思想是利用输入数据(如图像或视频)的抽象表示来捕捉重要的信息,并在此基础上进行预测,而不是试图重建输入数据的每一个细节。与传统的生成式模型不同,JEPA不专注于在像素空间中重建输入数据,而是通过编码器将输入和目标数据抽象为表示,并使用潜在变量来
- 绿色算力网络构建与智能调度实践
智能计算研究中心
其他
内容概要绿色算力网络的构建需以能效优化为核心,通过智能调度系统实现算力资源的高效整合与动态分配。当前架构设计包含三大核心模块:异构计算集群(涵盖GPU、FPGA及量子计算单元)、跨区域网络互联协议(适配东数西算的传输需求)以及能耗监测平台(基于实时数据建模的碳足迹追踪)。下表示例展示了典型算力节点的关键参数对比:节点类型计算密度(TFLOPS/m²)功耗比(TOPS/W)延迟控制(ms)量子计算集
- 数学建模与图形建模资源全解析
点我头像干啥
Ai数学建模人工智能python深度学习数据挖掘分类
引言在当今的数据驱动时代,数学建模与图形建模已成为解决复杂问题、揭示数据内在规律的重要工具。无论是科学研究、工程设计,还是商业分析、决策支持,建模技术都发挥着举足轻重的作用。本文旨在为数学建模与图形建模的初学者及进阶者提供一份详尽的资源指南,涵盖软件工具、学习资料、在线课程、社区论坛等多个方面,帮助大家更好地掌握这些技能。一、数学建模资源概览1.数学建模软件工具数学建模离不开强大的软件支持。以下是
- 三维声学各向异性材料设计:具体步骤与示例
斡旋小羊
机器学习算法人工智能
三维声学各向异性材料设计:具体步骤与示例1.理论建模:三维微结构与等效参数映射(1)各向异性密度张量推导假设材料由椭球体散射体周期性嵌入基体材料构成,其等效密度张量可通过三维均匀化理论计算:未旋转椭球的局部密度张量(主轴对齐坐标系):ρell=[ρbase+f⋅Δρ⋅ab000ρbase+f⋅Δρ⋅ba000ρbase+f⋅Δρ⋅ca]\rho_{\text{ell}}=\begin{bmatri
- 手把手教你学Simulink实例:基于Simulink的三相桥式全控整流电路设计与仿真实例
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulink单片机嵌入式硬件matlabsimulink
目录手把手教你学Simulink实例:基于Simulink的三相桥式全控整流电路设计与仿真实例一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:创建Simulink模型步骤1.1:打开Simulink并新建模型步骤2:添加电源模块步骤2.1:添加三相交流电源步骤3:设计三相桥式全控整流电路步骤3.1:添加可控硅模块步骤3.2:连接三相桥式全控整流电路步骤4:添加负载模块步骤4.1:添加电阻性负载步
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
推荐博文:
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
*********************************
- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
pda158
java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs