- MCP如何助力智能交通系统?从数据融合到精准决策
Echo_Wish
Python进阶python开发语言
MCP如何助力智能交通系统?从数据融合到精准决策近年来,智能交通系统(ITS)正在全球范围内快速发展,它结合人工智能(AI)、物联网(IoT)和数据分析,致力于提高交通效率、减少拥堵、增强安全性。而MCP(Multi-ConstraintPathfinding,多约束路径寻优)技术作为一种复杂路径优化算法,在智能交通系统中扮演着重要角色,尤其是在导航优化、公共交通调度、应急响应等场景。今天,我们就
- AI框架之Spring AI与Spring Cloud Alibaba AI使用讲解
web13688565871
面试学习路线阿里巴巴人工智能springjava
文章目录1AI框架1.1SpringAI简介1.2SpringAI使用1.2.1pom.xml1.2.2可实现的功能1.3SpringCloudAlibabaAI1.4SpringCloudAlibabaAI实践操作1.4.1pom.xml1.4.2配置文件1.4.3对接文本模型1.4.4文生图模型1.4.5语音合成模型1AI框架1.1SpringAI简介在软件开发的世界中,Java一直是企业级应
- 解锁云原生微服务架构:搭建与部署实战全攻略
奔跑吧邓邓子
必备核心技能云原生架构微服务搭建与部署实战全攻略
目录一、引言二、微服务拆分2.1拆分的必要性2.2拆分方法2.3注意事项三、服务注册与发现3.1概念与原理3.2常用组件介绍3.3实践案例四、负载均衡4.1作用与原理4.2实现方式4.3负载均衡算法4.4案例与代码实现4.4.1项目依赖配置4.4.2配置Ribbon4.4.3代码实现负载均衡调用五、容器化部署5.1容器化技术基础5.2容器化部署流程5.2.1编写Dockerfile5.2.2构建D
- YOLOv13:开启目标检测新时代,手把手教你实操
奔跑吧邓邓子
必备核心技能YOLO目标检测目标跟踪人工智能实操
目录一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络1.2YOLOv13独特之处二、前期准备工作2.1环境搭建2.2依赖安装三、深入使用指南3.1模型验证3.2模型训练3.3模型推理四、应用案例与拓展4.1实际场景应用展示4.2与其他技术结合思路五、总结与展望一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法在目标检测领域中,就如同一位不断进化的
- 07-Seq2Seq英译法案例
郜太素
自然语言处理人工智能nlp自然语言处理word2vec机器翻译分类
Seq2Seq英译法案例1任务目的:目的:给定一段英文,翻译为法文典型的文本分类(token分类)任务:每个时间步去预测应该属于哪个法文单词2数据格式注意:两列数据,第一列是英文文本,第二列是法文文本,中间用制表符号"\t"隔开iamfrombrazil.jeviensdubresil.iamfromfrance.jeviensdefrance.iamfromrussia.jeviensderus
- rnn-人名案例实现
Ai玩家hly
rnnpython深度学习
模型训练实现:coding:utf-8导入torch工具importjsonimporttorch导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim导入torch的数据源数据迭代器工具包fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader用于获得常见字母
- Vue项目 npm i 报错npm ERR! code 1
小沛9
node.jspythonnode.js
Vue项目npmi报错npmERR!code1记录一下npmi的时候报错,报错信息如下记录一下npmi的时候报错,报错信息如下npmERR!code1npmERR!pathD:\workspace\exchange\exchange-web\exchange-web-ui\node_modules\node-sassnpmERR!commandfailednpmERR!commandC:\Wind
- 4-AI-业务与MCP协议结合-MCPServer实战
小沛9
人工智能javaAI编程
一、介绍本章节会开发一个简单的MCP的服务。目前的步骤是先开发一个简单的MCP的SSE模式的server集成到大模型中。后面会演示stdio模式。注册到Nacos中(重点探索模式)、将HTTP接口配置成MCP的server。大概会从这几个方面进行演示。二、Server代码展示1、POM文件org.springframework.bootspring-boot-starter-actuatororg
- N-P准则下的多传感器融合(python)
不会打架的锤子
机器学习自动化算法算法pythonvscode
本文设计了一个主程序:main_sensor_fusion,和一个函数程序:cal_fuse。主程序里面包含主干部分和绘图部分,函数程序包含数据生成函数gen,检测概率计算函数cal,非0逻辑矩阵函数No_zero_value,单传感器判决函数fus_seq,多传感融合函数fusion。需要的点赞私聊if__name__=="__main__":begin_time=time()#Measurep
- NeRF-Pytorch:NeRF神经辐射场复现——Pytorch版全流程分析与测试【Ubuntu20.04】【2025最新版!!!】
那就举个栗子!
三维重建计算机视觉人工智能
一、引言在计算机视觉和计算机图形学的交叉领域中,视图合成(ViewSynthesis)一直是一个充满挑战的研究方向。传统的三维重建方法往往需要复杂的几何建模和纹理映射过程,而且在处理复杂光照和材质时效果有限。2020年,来自UCBerkeley的研究团队提出了NeuralRadianceFields(NeRF),这一革命性的方法彻底改变了我们对三维场景表示和渲染的理解。NeRF的核心思想是将三维场
- Ubuntu 安装 Cursor 编辑器
火火Yu
ubuntulinux
1.编辑安装脚本,命名为:install_cursor.sh#!/bin/bashinstallCursor(){if![-f/opt/cursor.appimage];thenecho"InstallingCursorAIIDE..."#URLsforCursorAppImageandIconCURSOR_URL="https://downloader.cursor.sh/linux/appIm
- Python+Vue计算机毕业设计智慧养老院管理系统egn81(源码+程序+LW+部署)
心心毕设程序源码
pythonvue.js课程设计
该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置:Python3.7.7+Django+Mysql5.7+piplist+HBuilderX(Vscode也行)+Vue+Pychram社区版。项目技术:Django+Vue+Python+Mysql等等组成,B/S模式等等。环境需要1.运行环境:最好是安装Python3.7.7,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也
- InfluxDB 3 Core 持久化机制深度解析:高可靠实时数据引擎的设计哲学与工业实践
梦想画家
数据库InfluxDB分层持久化架构
本文深入拆解InfluxDB3Core的数据持久化架构,涵盖写入流程、故障恢复、存储引擎设计,并结合物联网、金融监控等场景分析其高可靠性实现逻辑。通过对比传统时序数据库架构与性能实测数据,揭示新一代引擎如何平衡实时性与数据安全性,为大规模时序数据处理提供生产级保障。一、持久化核心机制:从写入到落盘的全链路保护1.分层持久化架构InfluxDB3Core采用三级数据保护策略:写入请求→内存缓冲区(V
- java项目启动报错‘dependencies.dependency.systemPath‘ for com.jacob:jacob:jar must specify an absolute path
橙-极纪元JJYCheng
javadependenciessystemPath
java项目启动报错’dependencies.dependency.systemPath’forcom.jacob:jacob:jarmustspecifyanabsolutepath我的建议请看《解决方案7-让Maven只专注拉取远程的第三方包》这样,你的Maven只专注拉取远程的第三方包其他操作交给编辑器如果你觉着这样不是你的风格请看《解决方案1-运行mvninstall:install-f
- 人名分类器(RNN案例)
Turbo_O.
rnn深度学习人工智能
案例介绍:人名分类案例是多分类问题,根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习,历史数据中已知y案例步骤:1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch#导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromjax.experimental.rnni
- pandas 优雅处理值类型为list的列的csv读写问题
Allocator
Pythonpandaslistpython
文章目录直接存储joinlist变成字符串存储json.dumps序列化存储以及json.loads反序列化读取总结之所以分析这个问题,是因为读者在跟第三方数据供应商对接数据的时候,老是会遇到数据加载都会出错的问题,其中一个原因就是list类型数据没有正确储存,于是笔者在这篇文章里面详细分析一下list数据怎么优雅的写入csv以及读取.直接存储第一种方法,直接存,不做任何转换defdirect_w
- 【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构
努力毕业的小土博^_^
论文推荐深度学习学习架构人工智能机器学习
【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构引言欢迎铁子们点赞、关注、收藏!祝大家逢考必过!逢投必中!上岸上岸上岸!upupup大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议,发
- 【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构
努力毕业的小土博^_^
论文推荐深度学习学习架构人工智能
【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构数据与方法2.1数据欢迎铁子们点赞、关注、收藏!祝大家逢考必过!逢投必中!上岸上岸上岸!upupup大多数高校硕博生毕业要求需要
- 【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构
努力毕业的小土博^_^
优秀论文推荐深度学习学习人工智能
【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构数据与方法2.2深度学习模型2.2.1GlacierNet模型2.2.2DeepLabV3+模型欢迎铁子们点赞、关注、收藏!祝大
- 【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。
努力毕业的小土博^_^
深度学习学习笔记深度学习学习笔记机器学习人工智能
【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。文章目录【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。一、背景与发展:为什么需要
- 数据结构笔记3:双向链表
逑之
数据结构笔记链表c语言学习经验分享算法
目录双向链表的方法:双向链表的初始化方法我们可以对比双向链表和单链表方法在实现上的区别:双向链表的实现引进头结点的概念:双向链表的优势:1、尾插尾删2、指定位置的插入和删除双向链表:也叫做有头节点的双向循环链表双向链表的方法:typedefintLTDataType;typedefstructListNode{LTDataTypex;structListNode*next;structListNo
- C语言笔记1:编译和链接、算术操作符、转义字符等。
逑之
笔记学习c语言经验分享
目录关键字:编译和链接:字符数组:转义字符:负数取模:输入输出函数:关键字:关键字是C语言保留的,具有特殊含义和用途的标识符,也叫作保留字。具体详见下面博主链接:C语言关键字详解-CSDN博客需要注意的一点是:define不是C语言的关键字。因为#define这一段代码是由预处理器来处理的,而不是由编译器来直接解析的,故而不算C语言语法的一部分。同理include也不是C语言的关键字。#defin
- RNN人名分类器案例
RNN人名分类器案例1任务目的:目的:给定一个人名,来判定这个人名属于哪个国家典型的文本分类任务:18分类---多分类任务2数据格式注意:两列数据,第一列是人名,第二列是国家类别,中间用制表符号"\t"隔开AngChineseAuYongChineseYuasaJapaneseYuharaJapaneseYunokawaJapanese3任务实现流程1.获取数据:案例中是直接给定的2.数据预处理:
- YOLOv13:目标检测的全面攻略与实战指南
奔跑吧邓邓子
必备核心技能YOLO目标检测目标跟踪人工智能全攻略实战
目录一、YOLOv13简介1.1YOLO系列发展回顾1.2YOLOv13的特点与优势二、YOLOv13原理剖析2.1HyperACE技术详解2.2FullPAD技术详解2.3轻量级卷积替换技术详解三、YOLOv13性能对比3.1与其他YOLO版本对比3.2实际应用场景对比四、YOLOv13项目结构与使用方式4.1仓库文件结构介绍4.2快速上手步骤五、YOLOv13优化技巧5.1数据增强技巧5.2锚
- 加快Dlib人脸检测速度
weixin_46019223
opencv人脸识别视频处理机器学习
加快Dlib人脸检测速度前言一、让电脑以最大运行效率运行二、开启Dlib自带的加速三、彩色图像转灰度图像四、其它的坑总结前言使用dlib人脸检测接口detector()速度过慢,导致视频只有1帧所以找了一些方法,并解决了一些问题将视频帧数提升到了十几帧。一、让电脑以最大运行效率运行之前笔记本电脑,都是没插电源运行得,插了之后视频变成了两帧(-_-||),但是可以查看电脑电源设置,查看cup是否全速
- 家谱html源码,好看的族谱树状图效果代码
Illusion.H
家谱html源码
家谱树状代码demobywww.webym.net/*NowtheCSS*/*{margin:0;padding:0;}.treeul{padding-top:20px;position:relative;transition:all0.5s;-webkit-transition:all0.5s;-moz-transition:all0.5s;}.treeli{float:left;text-al
- Spring Boot和Spring Cloud微服务架构实战指南
Javen Fang
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文介绍微服务架构的基本概念及其与SpringBoot和SpringCloud的关系。SpringBoot简化了Spring应用的初始搭建和开发流程,而SpringCloud提供了一系列微服务解决方案,如服务发现、配置中心等。通过实例说明如何搭建和配置微服务,并包含脚本配置的使用,如Docker和Kubernetes来管理微服务部署。文档和具体项目文件如"se
- 使用datafusion和tpchgen-rs进行完整的TPCH 22个查询的基准测试
l1t
数据库编程语言软件工程rustgithubdatabase
1.从源码编译bench二进制文件。下载datafusion源码,解压到目录,比如/par/dafu,cd/par/dafu/benchmarksexportCARGO_INCREMENTAL=1exportPATH=/par:/par/mold240/bin:$PATH因为mold默认使用并行编译,而这些二进制文件很大,如果出现资源不足情况,就会编译失败:(signal:9,SIGKILL:ki
- 探索Actix-web REST API with JWT:构建高效安全的后端应用
郁蝶文Yvette
探索Actix-webRESTAPIwithJWT:构建高效安全的后端应用actix-web-rest-api-with-jwtAsimpleCRUDbackendappusingActix-web,DieselandJWT项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/actix-web-rest-api-with-jwt在当今的软件开发领域,构建一个既高效又安全的
- Rust Web 后端开发实战:Actix + Diesel 构建高性能 API
忘掉我的模样
Java全栈面试指南RustActixDieselPostgreSQLRESTfulAPIWeb开发后端开发
RustWeb后端开发实战:Actix+Diesel构建高性能API\n\n《一条龙开发指南:MCPAIAgent理论+项目实战开发你的MCPServer》\n\n##面试人物设定\n\n-姓名:李明哲\n-年龄:32岁\n-学历:计算机博士\n-工作年限:8年\n-公司背景:某头部区块链平台\n-技术栈:Rust,Actix,Diesel,PostgreSQL\n-核心职责:\n-使用Rust
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号