- 《 C++ 修炼全景指南:九 》打破编程瓶颈!掌握二叉搜索树的高效实现与技巧
Lenyiin
C++修炼全景指南技术指南c++算法stl
摘要本文详细探讨了二叉搜索树(BinarySearchTree,BST)的核心概念和技术细节,包括插入、查找、删除、遍历等基本操作,并结合实际代码演示了如何实现这些功能。文章深入分析了二叉搜索树的性能优势及其时间复杂度,同时介绍了前驱、后继的查找方法等高级功能。通过自定义实现的二叉搜索树类,读者能够掌握其实际应用,此外,文章还建议进一步扩展为平衡树(如AVL树、红黑树)以优化极端情况下的性能退化。
- Python数据分析与可视化
jun778895
python数据分析开发语言
Python数据分析与可视化是一个涉及数据处理、分析和以图形化方式展示数据的过程,它对于数据科学家、分析师以及任何需要从数据中提取洞察力的专业人员来说至关重要。以下将详细探讨Python在数据分析与可视化方面的应用,包括常用的库、数据处理流程、可视化技巧以及实际应用案例。一、Python数据分析与可视化的重要性数据可视化是将数据以图形或图像的形式表示出来,以便人们能够更直观地理解数据背后的信息和规
- 【Python基础】Python迭代器与生成器(两种强大工具)
姑苏老陈
Python编程入门python开发语言python迭代器与生成器
本文收录于《Python编程入门》专栏,从零基础开始,分享一些Python编程基础知识,欢迎关注,谢谢!文章目录一、前言二、迭代器2.1创建迭代器2.2自定义迭代器2.3处理大型文件三、生成器四、生成器表达式五、实际应用案例5.1数据库查询5.2网络数据流处理六、总结一、前言在Python中,迭代器与生成器是两种非常强大的工具,它们可以帮助我们有效地处理大量数据,特别是在需要逐个访问元素的情况下。
- SpringBoot整合ES搜索引擎 实现网站热搜词及热度计算
码踏云端
springbootElasticsearchspringbootelasticsearch后端热搜词热度计算java
博主简介:历代文学网(PC端可以访问:https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000,移动端可微信小程序搜索“历代文学”)总架构师,15年工作经验,精通Java编程,高并发设计,Springboot和微服务,熟悉Linux,ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s,热衷于探索科技的边界,并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心,乐于
- STM32——看门狗通俗解析
百里与司空
stm32嵌入式硬件单片机门控循环单元
笔者在学习看门狗的视频后,对看门狗仍然是一知半解,后面在实际应用中发现它是一个很好用的检测或者调试工具。所以总结一下笔者作为初学小白对看门狗的理解。主函数初始化阶段、循环阶段和复位众所周知,程序的运行一般是这样的:程序在进入循环阶段之前,会在初始化阶段将每个寄存器或者某些变量赋值。初始化阶段的代码执行一次后,就不再执行了。而循环阶段的代码会执行很多次,一直循环反复的执行下去。这时,如果进行了复位,
- Reflection 70B——HyperWrite推出的大型语言模型
新加坡内哥谈技术
语言模型人工智能自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/在AI技术飞速发展的过程中,我们已经见证了可以写作、编程,甚至创造艺术的模型问世。但有一
- 笔记:Python顺序结构 练习题
辞言i
笔记python
文章目录前言一、什么是顺序结构?二、练习题1.题目2.填空题3.简答题4.编程题总结前言本次笔记旨在帮助读者加深对Python编程语言中顺序结构和选择题的理解。在学习Python编程过程中,掌握程序的基本结构以及条件语句的使用至关重要。通过本次练习题,读者将有机会测试自己对这些概念的掌握程度,并通过实际应用进一步巩固所学知识。本次练习题将涵盖Python中的顺序结构的练习题,旨在帮助读者提高解决问
- Windows多版本python共存
翟光
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1.简介Python自从进入3.x版本后,与2.x的版本发生了许多变化,3.x对2.x也不兼容。在实际应用中,可能会2.x和3.x的版本交叉应用,因此,需要在本地安装多个版本的Python。本处介绍一种在Windows系统下安装多个不同版本的python的方法,安装后无需进行任何特殊的处理(例如将python.exe更名为python2.exe什么的)即可使用。2.安装环境本人的安装环境如下:系统
- 【OCPP】ocpp1.6协议第5.17 TriggerMessage章节的介绍及翻译
"啦啦啦"
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目录5.17TriggerMessage-概述主要内容1.概要2.操作流程3.参数说明4.示例4.1.TriggerMessage请求示例4.2.TriggerMessage响应示例5.应用场景实际应用结论5.17TriggerMessage-原文译文5.17TriggerMessage-概述在OCPP1.6协议中,第5.17章节描述了TriggerMessage操作。这个操作允许中央系统(Cen
- Web3入门指南:从基础概念到实际应用
dingzd95
去中心化web3区块链人工智能智能合约
Web3,即“去中心化的第三代互联网”,正在逐步改变我们对互联网的传统认知。从最初的静态网页(Web1.0)到互动平台和社交媒体为主的互联网(Web2.0),Web3的目标是让用户重新掌握对数据和数字资产的控制权。什么是Web3?Web3被视为互联网的下一代发展阶段,其核心是去中心化。与以往依赖中心化服务器和大公司控制的数据模式不同,Web3通过区块链技术实现了数据的分布式存储和处理。这一去中心化
- Python中的“Try...Except...Finally”:掌握异常处理的艺术
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )
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在编程的世界里,错误与异常就像是旅途中的迷雾,虽然不可避免,但通过正确的导航工具,我们可以安全地穿越。Python作为一种广泛使用的编程语言,提供了丰富的工具来帮助我们处理这些异常情况,其中之一便是“Try…Except…Finally”结构。本文将带你深入了解这一机制的核心概念、实际应用以及如何利用它来提升代码的健壮性和可维护性,无论你是刚入门的新手还是经验丰富的开发人员,都能从中受益匪浅。引言
- 【ShuQiHere】从插入排序到归并排序:探究经典排序算法的魅力与实战应用
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【ShuQiHere】引言在计算机科学领域,排序算法是我们日常编程中经常会遇到的基本问题。无论是对数据进行排序、查找,还是优化复杂系统,排序算法都起着至关重要的作用。在这篇文章中,我们将详细探讨两种经典排序算法:插入排序和归并排序,通过对它们的原理、时间复杂度和实际应用场景的分析,帮你更好地理解并灵活应用这些算法。1.插入排序:像整理扑克牌一样排序插入排序(InsertionSort)是一种简单且
- 返利机器人在导购电商平台中的集成与应用
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返利机器人在导购电商平台中的集成与应用大家好,我是微赚淘客返利系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们将深入探讨如何将返利机器人集成到导购电商平台中,以及其在实际应用中的具体实现。这包括从用户交互到数据处理,最终实现返利推荐和通知。1.返利机器人的功能概述返利机器人通常具备以下功能:用户交互:与用户进行对话,提供返利信息。数据获取:从电商平台获取最新的返利数据。数据处理:
- GitHub的未来:在微软领导下保持独立与AI发展的平衡
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/采访托马斯·多姆克,他是GitHub的首席执行官。GitHub作为一个全球领先的代码管理
- 探索ASP.NET Core 8.0的奇妙世界
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探索ASP.NETCore8.0的奇妙世界practical-aspnetcore该项目提供了关于ASP.NETCore实际应用开发的一系列教程和示例,涵盖了从基础知识到高级主题,是一个实用的学习资源库。适合于想要掌握ASP.NETCore技术栈的开发者进行学习和参考。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/practical-aspnetcore随着微软的A
- 【大型网站技术实践】初级篇:借助LVS+Keepalived实现负载均衡
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一、负载均衡:必不可少的基础手段1.1找更多的牛来拉车吧当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术,集群即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务,这些集群可以是Web应用服务器集群,也可以是数据库服务器集群,还可以是分布式缓存服务器集群等等。古人有云:当一头牛拉不动车的时候,不要去寻找一头更强壮的牛,而是用两头牛来拉车。在实际应用中,在Web服务器集群之前总会有一台负载均衡服务
- npm install 太慢?解决方法大揭秘
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本文将详细介绍如何解决npminstall命令执行速度慢的问题。文章将涵盖npminstall命令执行慢的原因、优化方法以及实际应用案例。通过本文的学习,读者可以掌握提高npminstall命令执行速度的基本技巧,并在实际项目中得心应手。引言npminstall是Node.js项目开发中的常用命令,用于安装项目依赖。然而,在某些情况下,npminstall命令的执行速度可能会变得非常慢,这可能影响
- 介绍 Docker 的基本概念和优势,以及在应用程序开发中的实际应用。
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Docker是一个开源的容器化平台,它允许开发者将应用程序及其依赖项打包成一个独立的、可移植的容器,以便在不同的环境中快速、可靠地运行。下面将详细介绍Docker的基本概念、优势以及在应用程序开发中的实际应用。Docker的基本概念镜像(Image):镜像是Docker打包应用程序及其依赖项的基本单位。它是一个只读的模板,包含了运行容器所需的全部数据,如代码、运行时环境、库、环境变量等。镜像可以通
- Facebook的隐私保护策略解析与实践
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在数字时代,隐私保护成为了每个互联网用户和企业关注的重要议题。作为全球最大的社交媒体平台之一,Facebook每天处理数十亿用户的数据,其隐私保护策略和实践对全球互联网生态有着重要影响。本文将解析Facebook的隐私保护策略及其实际应用,探讨其在保障用户隐私和数据安全方面的努力和成就。透明性:用户知情权的保障Facebook的隐私保护策略首先强调透明性,确保用户了解他们的数据如何被收集、使用和存
- 【Java设计模式】模型 - 视图 - 视图模型模式
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文章目录【Java设计模式】模型-视图-视图模型模式一、概述二、详细解释及实际示例三、Java中模型-视图-视图模型模式的编程示例四、何时在Java中使用模型-视图-视图模型模式五、模型-视图-视图模型模式在Java中的实际应用六、模型-视图-视图模型模式的好处和权衡七、源码下载【Java设计模式】模型-视图-视图模型模式一、概述Java中模型-视图-视图模型(MVVM)模式的目的是通过将应用程序
- 大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们?
阳爱铭
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在大数据领域,生成式人工智能(AIGC)的应用正在迅速扩展,改变了数据科学家和开发者的工作方式。本文将从大数据的专业视角,探讨AI工具在这一领域的作用,以及它们是如何帮助开发者而非取代他们的。1.大数据领域的AI工具现状在大数据领域,AI工具已经取得了显著进展,以下是几款主要的AI工具及其功能和实际应用:ApacheSpark+MLlib:ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,广泛用于
- OpenAI正式推出了全新的o1-preview系列,专注于解决复杂问题
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- 每日一问:C++ 如何实现继承、封装和多态
upgrador
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每日一问:C++如何实现继承、封装和多态C++是一门面向对象编程语言,通过继承、封装和多态这三个核心特性实现了对复杂系统的高效管理和扩展。继承让代码重用性得以提升,封装保护数据的完整性,而多态通过不同的接口实现了灵活性。本文将详细讲解C++如何实现继承、封装和多态,探讨各自的实现机制及实际应用。文章目录每日一问:C++如何实现继承、封装和多态摘要一、继承:实现代码复用1.1继承的基本概念1.2继承
- 从基础到进阶:利用EasyCVR安防视频汇聚平台实现高效视频监控系统的五步走
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EasyCVR音视频人工智能安防视频监控边缘AI边缘计算视频监控系统
随着科技的飞速发展,视频监控技术在社会安全、企业管理、智慧城市构建等领域扮演着越来越重要的角色。一个高效智能的视频监控管理系统不仅能够提升监控效率,还能在预防犯罪、事故预警、数据分析等方面发挥巨大作用。一、需求分析在设计视频监控管理系统之前,首要任务是进行全面的需求分析,以确保系统能够满足实际应用场景中的各项要求。需求分析包括但不限于以下几点:监控范围与目标:明确监控区域的大小、数量、重要性及需重
- 机器学习引领未来:赋能精准高效的图像识别技术革新
刷刷刷粉刷匠
机器学习人工智能
图像识别技术近年来取得了显著进展,深刻地改变了各行各业。机器学习,特别是深度学习的突破,推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术,从基础理论到前沿进展,再到实际应用与挑战展望,为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。1.引言在当今数字化和智能化的时代,图像识别技术正逐渐成为人工智能(AI)领域的核心组成部分。随着计算能力的提升和数据量的激增,机器学习特别是深度学习的快
- 【机器人工具箱Robotics Toolbox开发笔记(十三)】三自由度机器人圆弧轨迹规划仿真实例
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在实际应用场景中,我们通常预先明确了目标末端的运动轨迹,随后引导机器人进行相应的动作。本实例具体展示了如何基于给定的两个点,计算出末端的精确位姿,并以此为基础,进一步规划出一条平滑的圆弧轨迹供机器人执行。这样的流程确保了机器人能够沿着预定的路径,精准且高效地完成任务。matlab代码如下:clear;clc;%建立机器人模型%定义连杆的D-H参数%thetadaalphaoffsetL1=Link
- Ollama全面指南:安装、使用与高级定制
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本文全面介绍了Ollama工具,包括其安装、基本使用、高级定制以及实际应用案例。详细讲解了如何在不同操作系统上安装Ollama,如何运行和自定义大型语言模型,以及如何通过Ollama进行模型部署和交互。此外,还提供了丰富的故障排除和FAQ,帮助用户解决使用过程中的常见问题。文章目录Ollama基础入门Ollama简介支持的操作系统安装Ollama快速开始使用OllamaOllama的安装与配置ma
- 详解Spring中的单例模式
dawn191228
JavaWebspring单例模式java后端servlet
目录什么是单例模式?单例模式的优缺点优点缺点如何设置单例模式?单例模式的实现方式饿汉式单例懒汉式单例总结单例模式的实际应用UserDao类UserService类(成员变量包含一个UserDao)什么是单例模式?单例模式是设计模式中最简单也是最常用的设计模式之一,单例顾名思义就是系统中只有唯一实例,这个唯一实例的获取方式就是通过一个方法的调用获得,而不是通过正常流程中的new实例化。在Spring
- 在JavaScript中实现简单的发布/订阅模式
2401_85812053
javascript开发语言ecmascript
在现代Web开发中,发布/订阅模式是一种常见的设计模式,它允许不同部分的应用程序之间进行解耦和通信。这种模式特别适用于事件驱动的编程模型,能够有效地管理复杂的交互和数据流。本文将详细介绍如何在JavaScript中实现一个简单的发布/订阅模式,包括其工作原理、实现步骤以及实际应用示例。1.理解发布/订阅模式发布/订阅模式是一种消息传递模式,允许对象之间进行通信而不需要彼此直接引用。它主要由两个角色
- 深度神经网络详解:原理、架构与应用
阿达C
活动dnn计算机网络人工智能神经网络机器学习深度学习
深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域,深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。一、深度神经网络的基本原理1.1神经元和感知器神经元是深度神经网络的基本组成单元。一个
- 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
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- 【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