- 《Java线程池深度解析:从核心参数到饱和策略实战》
云之兕
java基础入门到精通java开发语言
"线程池核心数设置多少合适?为什么任务队列满了会导致OOM?如何设计可降级的异步任务系统?"本文通过电商秒杀场景贯穿线程池参数调优全过程,结合ThreadPoolExecutor源码解析核心机制,并给出动态线程池与监控报警的最佳实践。一、线程池核心参数关系图解graphLRA[提交任务]-->B{核心线程是否已满?}B-->|否|C[创建核心线程执行]B-->|是|D{队列是否已满?}D-->|否
- QEMU 中 x86_cpu_realizefn 到 ept_emulation_fault 的调用流程解析(macos)
inquisiter
数据库服务器linux
QEMU中x86_cpu_realizefn到ept_emulation_fault的调用流程解析在QEMU的x86虚拟化实现中,CPU的初始化与执行流程涉及多个关键函数,从CPU设备的最终初始化(x86_cpu_realizefn)到虚拟机监控程序(HVF)中处理EPT(扩展页表)缺页异常(ept_emulation_fault),以下是完整调用链的详细分析:1.x86_cpu_realizef
- Kotlin代码示例及详细解析(Kotlin 1.3.11)
淮山2
kotlin
//Kotlin1.3.11编译器版本//无包声明//1.基础变量声明//声明实例变量AAA1,类型为Int,初始值为0,类似C语言先声明后初始化的习惯varAAA1:Int=0//声明实例变量AAA2,类型为Double,初始值为0.0varAAA2:Double=0.0//声明实例变量AAA3,类型为String,初始值为空字符串varAAA3:String=""//2.静态变量声明//声明静
- 微软Data Formulator:用AI重塑数据可视化的未来
几道之旅
人工智能智能体及数字员工人工智能信息可视化
在数据驱动的时代,如何快速将复杂数据转化为直观的图表是每个分析师面临的挑战。微软研究院推出的开源工具DataFormulator,通过结合AI与交互式界面,重新定义了数据可视化的工作流。本文将深入解析这一工具的核心功能、安装方法及使用技巧,助你轻松驾驭数据之美。一、DataFormulator是什么?DataFormulator是一款基于大语言模型(LLM)的AI工具,旨在帮助用户通过自然语言和界
- 如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发
dgay_hua
百度云人工智能云计算python
技术背景介绍百度云Qianfan是由百度公司提供的云服务,包含了云存储、文件管理、资源共享、以及第三方集成等功能。作为开发者,Qianfan支持多种AI应用开发组件,包括大语言模型(LLMs)、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。核心原理解析百度云Qianfan通过其丰富的API接口和云计算能力,为开发者提供了易于集成的AI开发环境。核心组件如Qi
- API 测试
承悦不会玩
API
前提概要本文章主要用于分享API测试基础学习,以下是对API测试的一些个人解析,请大家结合参考其他文章中的相关信息进行归纳和补充。API测试描述什么是API?API是应用程序编程接口(ApplicationProgrammingInterface)的缩写。它是一组定义、协议和工具,用于让不同的软件应用程序之间进行交互和通信。以下从几个方面为你详细介绍API:功能:1.提供服务接口2.数据交互工作原
- 探索Astra DB与LangChain的集成:从向量存储到对话历史
eahba
数据库langchainpython
技术背景介绍AstraDB是DataStax推出的一款无服务器的向量数据库,基于ApacheCassandra®构建,并通过易于使用的JSONAPI提供服务。AstraDB的独特之处在于其强大的向量存储能力,这在处理自然语言处理任务时尤为突出。LangChain与AstraDB的集成为开发者提供了强大的工具链,从数据存储到语义缓存,再到自查询检索,帮助简化复杂的数据操作。核心原理解析LangCha
- 使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南
dgay_hua
java服务器前端python
在将应用程序投入生产时,追踪令牌使用情况以计算成本是一个重要的步骤。本文将深入探讨如何从LangChain模型调用中获取这些信息。技术背景介绍在大语言模型(LLM)的应用中,令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。LangSmith提供了一种有效的方式来帮助跟踪应用程序中的令牌使用。此外,使用回调机制可以在不同的API调用中进行监控,这对于复杂的应用程序尤其重要。核心原理解析通过在API调用中使用回
- HarmonyOS Next--实现炫酷下拉刷新与上拉加载
harmonyos-next
摘要:本文通过HarmonyOS的PullToRefresh组件,结合Canvas绘图技术,实现具有动态小球特效的下拉刷新与上拉加载功能。文章将详细解析动画绘制原理、手势交互逻辑以及性能优化要点。一、效果预览实现功能包含:弹性下拉刷新:带有透明度渐变的圆形聚合动画波浪加载动画:三个小球按序弹跳的加载效果数据动态加载:模拟异步数据请求与列表更新流畅交互体验:支持列表惯性滑动与边缘回弹二、核心实现原理
- 一步到位!7大模型部署框架深度测评:从理论到DeepSeek R1:7B落地实战
人肉推土机
人工智能python
本文在掘金同步发布:文章地址更多优质文章,请关注本人掘金账号:人肉推土机的掘金账号随着大语言模型(LLM)的广泛应用,如何高效部署和推理模型成为开发者关注的核心问题。本文深入解析主流模型部署框架(Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang、DeepSpeed),结合其技术原理、优缺点及适用场景,并提供DeepSeekR1:7B的详细部署实
- DeepSeek-R1核心技术深度解密:动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用架构DeepSeek-R1
DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘:从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE(MixtureofExperts)架构,核心公式表达为:y=∑i=1nG(x
- 计算机视觉技术探索:美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能?
美狐美颜sdk
美颜SDK美颜API直播美颜SDK计算机视觉深度学习直播美颜SDK美颜sdk第三方美颜sdk美颜api
时下,计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术,通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式,让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么,美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能?本文将深入解析AI在美颜技术中的应用,并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK?1.AI人脸检测与关键点识别:精准捕捉五官在美颜过程中,首先需要精准检测人脸位置和五官特征点,确保美颜效果不会失真。深度学
- 使用E2B数据分析沙盒进行文件分析
qahaj
数据分析数据挖掘python
使用E2B数据分析沙盒进行文件分析在现代数据分析中,运行环境的安全性与灵活性是确保数据处理高效可靠的关键因素。E2B提供了一个数据分析沙盒,能够在隔离的环境中安全地执行代码,非常适合构建诸如代码解释器或类似于ChatGPT的高级数据分析工具。在这篇文章中,我将演示如何使用E2B的数据分析沙盒来对上传的文件进行分析,为您提供一个强大的Python代码示例。核心原理解析E2B的数据分析沙盒为开发者提供
- 解析XML文件及QTableWidget示例
ctrigger
xml
解析XML文件及QTableWidget示例#include"mainwindow.h"#include"ui_mainwindow.h"#include#include#includeMainWindow::MainWindow(QWidget*parent):QMainWindow(parent),ui(newUi::MainWindow){ui->setupUi(this);setWindo
- 使用OpenAI扩展AI文本生成功能:从基础到实际应用
vaidfl
人工智能python
技术背景介绍随着AI技术的不断发展,AI文本生成已经成为许多行业提升效率和创新的重要工具。OpenAI提供的API是一个强大的接口,可以帮助开发者轻松集成AI文本生成功能。本文将通过实际代码演示,指导大家实现并优化这种功能。核心原理解析OpenAI的文本生成基于GPT模型,其核心是生成与输入语境相关的内容。通过API请求,开发者可以发送文本,并由模型生成合理的续写,回答或者其他类型的文本输出。代码
- 编程自学指南:java程序设计开发,Java 对象创建的6种方式,从new到反射:Java 对象创建全解析,new关键字,反射机制,克隆(Clone),反序列化 ,工厂模式,建造者模式
zl515035644
java自学指南java开发语言
编程自学指南:java程序设计开发,Java对象创建的几种方式一、课程信息学习目标掌握6种主流对象创建方式的实现方法理解每种方式的适用场景与优缺点能根据需求选择最合适的创建方式避免对象创建中的常见错误(如构造器权限问题)二、课程导入:生活中的"创建"场景类比买现成的→new关键字(最常用)复制已有物品→克隆(Clone)按图纸定制→工厂模式(复杂对象)反序列化→从文件/网络恢复对象三、主流创建方式
- 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析
快撑死的鱼
Python算法精解python深度学习开发语言
利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中,手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展,通过构建和训练神经网络模型,手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言,结合深度学习的核心技术,详细解析手写数字识别的实现过程,并探讨如何进一步优化模型以提高
- 视频剪辑行业的现状与进阶之路:一个双视角分析
程序员
视频剪辑行业的现状与进阶之路:一个双视角分析一、现状解析商业角度分析成本控制培训需要投入时间和人力成本快节奏的市场环境要求快速产出人员流动性大,培训投入可能无法获得长期回报市场需求大量内容需要快速产出标准化的剪辑模板更容易管理追求效率大于创新风险规避现成模板降低出错风险统一风格便于品控减少个人风格带来的不确定性剪辑师角度分析职业发展受限难以系统学习完整工作流程创意空间被压缩技能提升遇到瓶颈技能断层
- HarmonyOS5开发:Ark-TS 深度解析:从状态管理到性能优化,揭秘鸿蒙开发的底层逻辑
harmonyos-next
Ark-TS作为鸿蒙生态的核心开发语言,其设计哲学和技术细节值得让我们一起深入挖掘以下下。这篇文章将会带您和我们一起聚焦Ark-TS的状态管理机制、类型系统优化及声明式UI的底层实现,通过代码示例和原理分析,带您揭开Ark-TS高效开发的神秘面纱。一、状态管理:Ark-TS的“神经中枢”在Ark-TS中,状态管理是驱动UI更新的核心机制。不同的状态装饰器(如@State、@Prop、@Link)各
- JAVA网络通信
MeyrlNotFound
java开发语言
IP地址与InetAddress类在Java网络通信中,IP地址是设备在网络中的唯一标识,而InetAddress类则是Java对IP地址的高层表示,它封装了IP地址和域名的相关信息,并提供了一系列方法来获取和操作这些信息。以下是对IP地址与InetAddress类的详细解析:一、IP地址基础•定义:IP(InternetProtocol)地址是分配给上网设备的唯一标志,用于指明因特网上的一台计算
- DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析:架构、方法与应用全解析
大势下的牛马
搭建本地gpt架构deepseek微调
1.DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性1.1架构设计DeepSeek-R1作为超大规模语言模型,其核心架构设计包含以下创新:专家混合架构(MoE)采用6710亿参数的混合专家架构(MoE),每个推理过程仅激活370亿参数,实现计算效率与资源利用率的突破性提升。Transformer框架增强基于改进型Transformer架构,结合多头注意力机制(MLA)与动态权重分配技术,优化了长程依
- 深度优先搜索和广度优先搜索详细解析和区别
潇杨爱吃粉
深度优先宽度优先算法数据结构
一、深度优先搜索(DFS)1.核心思想像探险家走迷宫,遇到岔路就选一条路走到头,无路可走时返回上一个岔路口换另一条路。2.实现方式数据结构:栈(Stack,先进后出)或递归(隐式栈)遍历顺序:纵向深入,优先访问最深层的节点3.图解示例假设有以下树结构:A/\BC/\/DEFDFS遍历顺序(从根节点A出发):A→B→D→E→C→F4.代码实现(Python)defdfs(graph,start):s
- DeepSeek 模型未来怎么走?技术创新、行业落地全解析!
网罗开发
AI大模型人工智能人工智能职场和发展
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- Webrtc音频技术(未完)
会头痛的可达鸭
WebRTCwebrtc
一、概述1、架构上图中发送方(或叫上行、TX)将从MIC采集到的语音数据先做前处理,然后编码得到码流,再用RTP打包通过UDPsocket发送到网络中给对方。接收方(或叫下行、RX)通过UDPsocket收语音包,解析RTP包后放入jitterbuffer中,要播放时每隔一定时间从jitterbuffer中取出包并解码得到PCM数据,做后处理后送给播放器播放出来。二、NetEQ1、简介netEQ是
- 深度优先搜索(DFS)完全解析:从原理到 Java 实战
my_realmy
Java基础知识深度优先java算法
深度优先搜索(DFS)完全解析:从原理到Java实战@TOC作为一名程序员,你是否遇到过需要在复杂的图结构中寻找路径、检测环,或者进行树遍历的问题?深度优先搜索(Depth-FirstSearch,DFS)作为一种经典的图遍历算法,能够轻松应对这些场景。在CSDN社区中,技术文章的受欢迎程度往往取决于内容的实用性、代码的可读性以及图文结合的讲解方式。因此,本文将为你带来一篇深入浅出、图文并茂、代码
- 2025年渗透测试面试题总结-某四字大厂实习面试复盘 一面 二面 三面(题目+回答)
独行soc
2025年渗透测试面试指南面试职场和发展安全web安全红蓝攻防python
网络安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。目录一面1.数组和链表各自的优势和原因2.操作系统层面解析和进程3.线程和进程通信方式及数据安全问题4.线程和多进程的选用场景及原因5.SQL注入绕WAF方式6.FUZZ绕WAF的payload长度通常是多少7.不查资料直接写IPv4正则regex8.Fastjson反序
- ESP32学习 -从STM32工程架构进阶到ESP32架构
古希腊掌握嵌入式的神
学习stm32架构esp32
ESP32与STM32项目文件结构对比解析以下是对你提供的ESP32项目文件结构的详细解释,并与STM32(以STM32CubeIDE为例)的常见结构进行对比,帮助你理解两者的差异:1.ESP32项目文件解析文件/目录作用STM32对应或差异settingsIDE(如VSCode或Eclipse)的用户配置文件,存储个性化设置。STM32CubeIDE中类似配置存储在.settings目录或IDE
- npm 命令使用文档
喆星时瑜
安装部署前端npm前端node.js
目录简介安装与配置基础命令依赖管理版本控制脚本管理包发布高级命令配置管理最佳实践常见问题1.简介npm(NodePackageManager)是Node.js的官方包管理工具,提供:130万+开源包的注册表访问依赖解析与版本管理项目脚本自动化私有包管理能力完整的包生命周期管理2.安装与配置2.1安装Node.js#通过官方安装包https://nodejs.org#验证安装node-vnpm-v2
- Python 网络爬虫:从入门到实践
一ge科研小菜菜
编程语言Pythonpython
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注网络爬虫是一种自动化的程序,用于从互联网上抓取数据。Python以其强大的库和简单的语法,是开发网络爬虫的绝佳选择。本文将详细介绍Python网络爬虫的基本原理、开发工具、常用框架以及实践案例。一、网络爬虫的基本原理网络爬虫的工作流程通常包括以下步骤:发送请求:向目标网站发送HTTP请求,获取网页内容。解析内容:提取需要的数据,可以是HTML标签
- 解析稳定率达99.99%!合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”
算法大数据人工智能图表表格
随着大模型在社会应用中逐渐普及,人们在享受便利的同时,也面临着“AI幻觉”产生的风险。训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素,近期,上海合合信息科技股份有限公司(简称“合合信息”)TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线,基于领先的智能文档处理技术,对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理,从数据源头降低大模型“幻觉”风险,让大模型在与人类的沟通中“更靠谱”。“大模型加速器2
- 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