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俊哥V
AI由AI辅助创作人工智能AI
刚才列的三个问题AI的能力边界?适合做什么、不适合做什么?通用与专用模型平衡?结合特定应用场景的选择人机协作模式?人与AI的角色协调与配合...索性先丢给了AI,摘录其回复:以下是对三个核心问题的结构化分析,结合当前AI发展现状与搜索结果中的关键信息:一、AI能力边界的界定与适用场景适合领域:模式识别与数据处理医疗影像分析(如肿瘤检测)、金融风控(反欺诈模型)等场景中,AI凭借高精度数据处理能力显
- 使用 EXPLAIN分析结果来优化 SQL 查询
小俊学长
sql数据库
使用EXPLAIN分析结果优化SQL查询是数据库性能调优中的一项重要技能。EXPLAIN语句能够展示数据库查询优化器对SQL查询的处理计划,从而帮助开发者识别查询中的瓶颈和低效部分。本文将详细介绍如何使用EXPLAIN分析结果来优化SQL查询。一、什么是EXPLAINEXPLAIN语句是SQL中用于显示查询执行计划的关键字。通过EXPLAIN,你可以看到数据库引擎是如何解析、优化和执行你的SQL查
- 使用NLTK,Natural Language Toolkit(Python自然语言工具包)对“PyMuPDF、Pillow和pytesseract实现PDF文件中文OCR识别”的改进
岳涛@泰山医院
Dashpythonpillowpdf
文章目录一、“PyMuPDF、Pillow和pytesseract实现PDF文件中文OCR识别”存在的问题及改进方向1.1存在问题1.2改进方向1.2.1使用PyMuPdf识别文字元素1.2.2使用NLTK对两次识别的结果进行相似度比对二、NLTK的安装2.1NLTK简介2.2pip安装2.3下载nltk_data2.4解压到C:/Users/Administrator/AppData/Roami
- AI 声音:数字音频、语音识别、TTS 简介与使用示例
凌虚NPG
AI人工智能人工智能语音识别后端python深度学习
在现代AI技术的推动下,声音处理领域取得了巨大进展。从语音识别(ASR)到文本转语音(TTS),再到个性化声音克隆,这些技术已经深入到我们的日常生活中:语音助手、自动字幕生成、语音导航等应用无处不在。数字音频音频是声音的“数字化”。声音本质上是空气中振动的波,这些波的振动被麦克风捕捉后转化为电信号。接着,这些信号会通过采样和量化存储为数字数据。如上图所示。声波最开始是一个连续的模拟信号,然后经过特
- 4、使用百度飞浆训练字符验证码
时光亦不回首
验证码识别python百度飞浆字符验证码识别模型训练
前言:前面我们讲了环境的安装,这一篇就讲一讲如何使用飞浆来训练我们的字符验证码实战讲解:老规矩,有文档我们就先看文档:十分钟完成PP-OCRv3识别全流程实战可以看到第一步就是准备运行环境,由于飞浆的运行环境我们前面已经安装好了,所以接下来安装环境只是训练OCR识别的环境,那下面直接开始吧!1.环境准备先下载PaddleOCRPaddleOCR将下载下来的压缩包进行解压,解压之后如下
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晴天_QingTian
.NET8从入门到放弃.netwindows
ASP.NETCore中提供了多种身份证认证模式,几种常见的身份认证模式有以下几种。本文将详细介绍一下Windows身份认证在ASP.NETCore中如何使用。认证模式介绍Cookie最常见的身份认证方式之一。用户登录成功后,服务器会生成一个加密的Cookie并发送给客户端,客户端在后续请求中携带该Cookie来验证用户身份。JWTJSONWebToken)是一种基于JSON的开放标准(RFC75
- .NET8入门:8.身份验证(JWT)
晴天_QingTian
.NET8从入门到放弃.net
ASP.NETCore中提供了多种身份证认证模式,几种常见的身份认证模式有以下几种。本文将详细介绍一下JWT身份认证在ASP.NETCore中如何使用。认证模式介绍Cookie最常见的身份认证方式之一。用户登录成功后,服务器会生成一个加密的Cookie并发送给客户端,客户端在后续请求中携带该Cookie来验证用户身份。JWTJSONWebToken)是一种基于JSON的开放标准(RFC7519),
- vue3手搓固钉组件
巴巴博一
仿抖音vue.js前端javascript
#创作灵感今天用固钉组件时发现element-ui的固钉会阻止移动端移动事件,我思来想去决定自己写一个固定组件得了实现思路获取钉子的ref实例并监听window滚动事件,当window.scrollY等于钉子的offsetHeight,添加position:fixed和top:0到钉子上,就能强行固定不动了。这时候会有一个bug:如果元素本来并没有定位,直接添加定位属性会使其脱离文档流造成周围元素
- 深度解析:使用 Headless 模式 ChromeDriver 进行无界面浏览器操作
亿牛云爬虫专家
爬虫代理python代理IPHeadlessChromeDriverChrome无界面爬虫代理代理IP动态加载
一、问题背景(传统爬虫的痛点)数据采集是现代网络爬虫技术的核心任务之一。然而,传统爬虫面临多重挑战,主要包括:反爬机制:许多网站通过检测请求头、IP地址、Cookie等信息识别爬虫,进而限制或拒绝访问。动态加载内容:一些页面的内容是通过JavaScript渲染的,传统的HTTP请求无法直接获取这些动态数据。为了解决这些问题,无界面浏览器(HeadlessBrowser)技术应运而生。无界面浏览器是
- @Param
是小傲雨呀^_^
mybatisjava
简介:MyBatis中的@Param是一种用于标记方法参数的注解,主要用于指定参数的名称和类型,以便在MapperXML文件中引用该参数。注意:当Mapper方法有多个参数时,使用@Param注解是非常必要的。不使用@Param时,在MapperXML文件中只能通过位置来识别参数,而使用@Param则可以通过名称来访问基本用法单个参数:当方法只有一个参数时,可以直接使用@Param注解为
- 最新技术趋势与应用探讨
jiemidashi
经验分享
量子计算在金融风险预测中的应用正逐渐引起关注。许多金融机构开始探索量子计算如何帮助他们更准确地预测风险。量子计算能处理大量数据,速度远超传统计算机。这使得量子计算在分析复杂的金融市场时,有更多优势。一个显著的例子是投资组合优化。传统方法通常需要大量时间来寻找最佳投资组合。但量子计算可以同时考虑多个投资组合,快速找到最佳方案。此外,量子算法能更好地识别市场波动和风险模式。这有助于金融机构制定更有效的
- 一篇文章讲清楚什么是Java的垃圾回收机制?(什么是GC?GC的基本原理是什么?什么是老年代和什么是新生代?什么时候才会发生垃圾回收?)
沐闻题
java面试GCjvm垃圾回收机制垃圾回收机制的基本原理新生代和老年代
1.什么是垃圾回收机制Java的垃圾回收机制(GarbageCollection,GC)是其内存管理的核心功能之一。通过GC,Java自动管理对象的生命周期,回收不再使用的对象所占的内存空间2.垃圾回收机制的基本原理垃圾回收的主要任务是识别和回收不再使用的对象。GC的基本工作过程包括:标记阶段:标记所有存活的对象清除阶段:回收所有未标记的对象压缩阶段(可选):整理内存碎片3.什么是新生代和老年代这
- 跨语言语义理解与生成:多语言预训练方法及一致性优化策略
网罗开发
AI大模型人工智能深度学习负载均衡
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
- CTF解题技能之MISC基础(持续更新)
l2xcty
网络安全
CTF解题技能之MISC基础文章目录CTF解题技能之MISC基础前言一、文件类型识别二、文件分离1.binwalk分离2.foremost分离3.dd4.fcrackzip5.010editor总结前言本篇主要介绍杂项基础题目的知识点以及所需的工具以及案例。通过百度网盘分享的文件:第二次小组活动链接:https://pan.baidu.com/s/1p02AwZDKCPyGeBbh1YhmDg?p
- 6月5日世界环境日:Agoda发布可持续旅游趋势调查报告
美通社
微软分布式存储vm办公软件datagridview
Agoda近日发布“可持续旅游趋势调查”报告,揭示轻松识别可持续的环保旅行选择、限制使用一次性塑料制品以及为最大限度提高能源效率的住宿供应商提供经济激励是让旅行更具可持续性所需的前三大额外措施。建立更多保护区,限制游客人数并取消一次性卫浴用品排在全球前五大措施之列。为纪念2021年6月5日世界环境日,Agoda公布这项调查结果。从调查中我们还发现,过度旅游、海滩和水道污染是人们最担心的旅游会带来的
- HarmonyOS Next智能安防系统中的人脸比对与异构计算实战
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- HarmonyOS Next智能语音助手的语音合成与模型优化实战
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本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)构建智能语音助手过程中语音合成与模型优化技术的实战应用,基于实际开发经验进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、语音助手功能需求与架构规划(一)功能需求梳理语音指令识别需求智能语音助手需要准确识别用户的语音指令
- Hadoop之HDFS的使用
想要变瘦的小码头
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HDFS是什么:HDFS是一个分布式的文件系统,是个网盘,HDFS是一种适合大文件存储的分布式文件系统HDFS的Shell操作1、查看hdfs根目录下的内容-lshdfsdfs-lshdfs://hadoop01:9000/url在使用时默认是可以省略的,因为hdfs在执行的时候会根据HDOOP_HOME自动识别配置文件中的fs.defaultFS属性可以写成:hdfsdfs-ls/还有一版旧版写
- Vision Transformer(ViT):用 Transformer 颠覆图像识别
金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
VisionTransformer(ViT):用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而,近年来,自然语言处理(NLP)领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天,我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer(ViT),它将Transformer的强大能力直接应用于图像
- 路由导航守卫
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Vue3学习前端javascript开发语言
路由导航守卫(NavigationGuards)是VueRouter提供的功能,用于控制用户在应用中的导航行为。简单来说,它们允许你在用户访问不同路由时执行一些代码,比如检查用户是否登录、加载数据或阻止导航等。比喻:可以将其想象成机场的安检。安检元在你登机前会检查你的证件和行李,确保一切符合要求,然后才允许你进入登机口。路由导航守卫的主要类型1.全局守卫:(全局守卫就像博物馆的总管理员,负责在你进
- CSS flex布局 列表单个元素点击 本行下插入详情独占一行
Cxiaomu
CSS3UI设计css前端
技术栈:Vue2+javaScript简介在实际开发过程中有遇到一个场景:一个list,每行个数固定,点击单个元素后,在当前行与下一行之间插入一行元素详情,便于更直观的查看到对应的数据详情。这种情形,在移动端比较常见,比如用户列表,点击单个列表展示详情,可以考虑flex布局+positionrelative定位。实现思路对于需求重点和实现拆解列表元素:for遍历每行固定(3)个元素:flex布局、
- 信息获取、扫描与服务识别、漏洞验证、嗅探攻击、代理与隧道、metasploit渗透攻击等
Utopia.️
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1.信息获取信息获取是渗透测试和安全评估的第一步,主要目的是收集目标系统的各种信息。这些信息可以帮助确定攻击面和潜在的安全漏洞。技术和工具:域名信息:使用whois查询域名注册信息。DNS查询:使用nslookup或dig获取DNS记录,包括A记录、MX记录等。网络扫描:使用nmap或Masscan扫描目标网络,收集IP地址和开放端口信息。公开信息:通过搜索引擎、社交媒体、公司网站等公开资源获取目
- 《揭秘AI语音助手:从“听”到“说”的智能之旅》
人工智能深度学习
在当今数字化时代,AI语音助手已成为我们生活和工作中的得力伙伴。无论是苹果的Siri、亚马逊的Alexa,还是国内的小爱同学、小度等,它们能轻松执行指令,如查询天气、播放音乐,甚至陪我们聊天解闷。但你是否想过,这些语音助手是如何听懂我们的话语,又如何给出恰当回应的呢?今天,就让我们深入探索AI语音助手背后的技术原理。自动语音识别(ASR):让机器“听懂”人类语言自动语音识别(AutomaticSp
- Android. WebView出现net::ERR_UNKNOWN_URL_SCHEME错误
沙漠蓝色披头
小技巧webviewandroid
1.仔细观察图中url可以发现这是一个自定协议的url,究其原因,就是拦截webview中的url,如果url是自定义协议(如:tel,weixin,alipays等等)开头的,就url转换成原生调用(intent跳转),因为webview只能识别http,https这样的协议.webview其实就相当于pc端的浏览器,遇到http/https开头的url时会向host发起一个请求,而遇到自定义的
- YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理
い不靠譜︶朱Sir
实用项目部署YOLO人工智能pythonlinuxpip
关注微信公众号:朱sir的小站,发送202411081即可免费获取源代码下载链接一、简单介绍YOLOv8-Pose是一种基于YOLOv8架构的姿态估计模型,能够识别图像中的关键点位置,这些关键点通常表示人体的关节、特征点或其他显著位置。该模型在COCO关键点数据集上训练,适合多种姿势估计任务。二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型,下载pt模型这里给出官方的权重下载地
- SQL面试题集:累计值与1000差值最小的记录
数星星的阿波罗
Sql能力通关sql算法数据库数据仓库大数据数据分析面试
一、题目描述司机累计收入首次接近目标值的订单定位,滴滴平台计划优化司机奖励策略的触发机制,需精准识别司机在接单过程中累计收入首次接近特定目标值1000元的订单节点。该分析用于动态调整奖励发放规则,提升司机接单积极性。样例数据假设表t_sales结构如下:driver_idorder_idincomeorder_time11012002025-02-1909:00:0011023002025-02-
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
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QQ3990385023
数据分析区块链人工智能
市场波动中的数据分析与策略优化在市场交易中,价格的波动往往受到多种因素影响,包括资金流向、经济数据、政策调整等。如何利用数据分析优化交易策略,提升市场适应能力,是投资者需要重点关注的问题。借助科学的分析方法,结合技术指标,可以更精准地识别趋势,提高交易稳定性。一、市场数据分析的核心要素1.价格趋势分析市场价格的变动通常会形成一定的趋势,例如上涨趋势、震荡趋势或下跌趋势。通过均线(MA)等技术指标,
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
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图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- 代理IP助力AI图像处理,开启行业新篇章
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关于代理IP那些事儿人工智能tcp/ip图像处理
目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一:AI图像生成软件案例二:AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天,AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力,正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析,AI图像处理技术无处不在,发挥着不可
- 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