- 基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统:UI界面 + R-CNN + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
R-CNN检测系统深度学习uir语言开发语言计算机视觉cnn人工智能
在制造业中,钢材表面缺陷的检测是保证产品质量和生产效率的关键环节。随着工业自动化水平的提高,传统的人工检测已经无法满足快速、精确的检测要求。基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统能够通过计算机视觉自动识别钢材表面的缺陷类型和位置,极大地提升了检测的准确性和效率。本文将详细介绍如何基于深度学习、R-CNN算法和自定义数据集构建一个钢材表面缺陷检测系统。内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计
- 洛谷题单python解 【算法1-1】模拟与高精度
Keyk__
算法python开发语言
P1009[NOIP1998普及组]阶乘之和deffac(n):ifn==0orn==1:return1else:returnn*fac(n-1)s=int(input())fac_sum=0forjinrange(1,s+1):fac_sum+=fac(j)print(str(fac_sum))
- C语言学习,插入排序
五味香
c语言学习排序算法算法开发语言android数据结构
C语言,插入排序是一种简单直观的排序算法,插入排序是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。示例://插入排序函数voidinsertionSort(intarr[],intn){for(inti=1;i=0&&arr[j]>key){arr[j+1]=arr[j];j=j-1;}arr[j+1]=key;}}//打印voidprintArray(inta
- java设计模式单件模式_Head First设计模式(5):单件模式
weixin_39822493
java设计模式单件模式
更多的可以参考我的博客,也在陆续更新inghttp://www.hspweb.cn/单件模式确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访点。例子:学生的学号生成方案,是在学生注册后,通过录入学生的基本信息,包括入学学年、学院、专业、班级等信息后,保存相应的资料后自动生成的。学号生成器的业务算法为:入学学年(2位)+学院代码(2位)+专业代码(2位)+班级代码(2位)+序号(2位)1.目录image2.
- 基于ThinkPHP 5~8兼容的推荐算法类实现,
极梦网络无忧
自建推荐算法算法机器学习
在现代推荐系统中,随着用户量和物品量的增长,传统的推荐算法可能会面临性能瓶颈。本文将介绍如何基于ThinkPHP实现一个高性能的推荐系统,结合显性反馈(如兴趣选择)、隐性反馈(如观看时长、评论、点赞、搜索等)、行为序列分析和关键词拆分(支持中文)等功能,并通过优化方案支持大规模用户场景。目录推荐系统简介数据库设计推荐算法类的实现优化方案总结与扩展推荐系统简介推荐系统的目标是根据用户的历史行为,预测
- 计算机考研之数据结构:大 O 记号
CS创新实验室
考研复习408考研数据结构
《数据结构》不仅是计算机考研408的必考科目,也是很多自命题学校要考的科目。这里将刊登系列文章,对《数据结构》这门课的某些问题进行讲解,供学习者参考。在计算机科学领域,算法的效率至关重要。随着数据规模的不断增大,一个高效的算法能够显著提升系统性能,而低效的算法则可能导致程序运行缓慢甚至无法正常工作。为了准确评估算法的效率,我们需要一种科学的方法来衡量算法随着输入规模增长时的运行时间或空间使用情况。
- Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景
Java资深爱好者
深度学习推荐算法
SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,用于处理和分析大规模数据。以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述:一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法:逻辑回归:用于二分类问题,通过最大化对数似然函数来估计模型参数。支持向量机(SVM):用于分类和回归问题,通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。决策树
- 实测|用DeepSeek批量生成头条爆款标题,1小时搞定1周工作量!效率提升300%的秘诀全公开
kang_deepsk
AI写作人工智能ai
一、[痛点直击]创作者的标题困境标题内卷:头条每天新增200万条内容,90%的文章因标题平庸被算法“雪藏”。时间黑洞:人工想1个爆款标题平均耗时15分钟,团队日均消耗6小时。数据玄学:模仿热门标题却跑不出量,平台规则变化永远追不上。用户共鸣:“上月写了30篇优质长文,阅读量全不过万,问题竟出在标题上!”——某科技领域创作者自述二、[技术革命]DeepSeek的标题生成黑科技1.爆款基因解码系统实时
- 八大经典排序算法
BUG 劝退师
算法c语言排序算法算法数据结构
八大经典排序算法目录算法概览算法详解冒泡排序选择排序插入排序希尔排序归并排序快速排序堆排序计数排序性能对比1.算法概览排序算法平均时间复杂度空间复杂度稳定性排序方式冒泡排序O(n²)O(1)稳定In-place选择排序O(n²)O(1)不稳定In-place插入排序O(n²)O(1)稳定In-place希尔排序O(nlogn)O(1)不稳定In-place归并排序O(nlogn)O(n)稳定Out
- Vue中虚拟DOM的全面解析
七公子77
vuevue.js前端javascript
一、虚拟DOM的核心概念虚拟DOM(VirtualDOM)是一个轻量级的JavaScript对象,它是对真实DOM的抽象表示。在Vue中,组件模板会被编译成虚拟DOM树,通过Diff算法对比新旧虚拟DOM,计算出最小化的DOM操作,最终批量更新真实DOM。二、为什么需要虚拟DOM?1.直接操作DOM的问题性能瓶颈:DOM操作是浏览器中最昂贵的操作之一,频繁操作会导致性能下降。手动优化困难:开发者需
- 程序三大结构详解:顺序、选择、循环
禁小默
C算法数据结构c++pythonjava
目录前言一、顺序结构二、选择结构1.单分支结构2.双分支结构3.多分支结构4.条件匹配结构三、循环结构1.for循环2.while循环3.do-while循环四、总结与建议前言程序设计中,顺序结构、选择结构、循环结构是最基本的控制结构,也是任何程序的核心组成部分。这三种结构可以组合成任意复杂的算法,掌握它们是学习编程的第一步。本文将详细讲解这三种结构的定义、特点,并结合实际示例帮助理解其应用。一、
- ssd训练自己的数据集
reset2021
目标检测目标检测python深度学习人工智能pytorch
基于SSD算法实现对自己数据集的训练与检测。(该专题以操作为主)SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法,one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的,其主要思路是利用CNN提取特征后,均匀地在图片的不同位置进行密集抽样,抽样时可以采用不同尺度和长宽比,物体分类与预测框的回归同时进行,整个过程只需要一步,所以其优势是速度快。这篇文档主要讲述怎样用SSD算法来实现对自己数据集的训
- 【算法通关村 Day7】递归与二叉树遍历
Ava_J
算法数据结构
递归与二叉树遍历青铜挑战理解递归递归算法是指一个方法在其执行过程中调用自身。它通常用于将一个问题分解为更小的子问题,通过重复调用相同的方法来解决这些子问题,直到达到基准情况(终止条件)。递归算法通常包括两个主要部分:基准情况(也叫递归终止条件):当问题规模足够小,递归可以停止,通常返回一个简单的结果。递归部分:将问题分解成更小的子问题,并在递归过程中调用自身。为了更清晰地说明递归,我给你一个经典的
- 嵌入式人工智能应用-第四章 KNN 算法介绍 3
数贾电子科技
嵌入式人工智能应用人工智能算法linuxknn
KNN算法介绍1KNN介绍1.1基本概念1.1.1主要步骤1.1.2.距离计算:1.1.3进行预测:2分类介绍2.1KNN算法的K值说明2.2K值的选取2.3距离计算2.4KNN算法特点2.5KNN算法流程3实验验证3.1实验代码-具体代码可以从附件下载3.2演示效果1KNN介绍K邻近(K-NearestNeighbors,KNN)是一种广泛使用的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。以下是K邻近
- 美国第3代哈希散列算法之SHA3(Keccak)
黄金龙PLUS
Hash算法哈希算法算法密码学人工智能网络安全
目录(1)Keccak算法简介(2)消息填充规则(3)海绵结构的实现过程(4)内部状态及表示方法(5)Keccak-f置换美国第3代哈希散列算法之SHA3(Keccak)(1)Keccak算法简介Keccak算法是美国国家标准与技术研究院(NIST)发起的SHA3竞赛的获胜算法,采用的是新型的海绵结构。根据摘要值长度的不同可以分为Keccak224、Keccak256、Keccak384、Kecc
- 蓝桥杯学习大纲
ん贤
蓝桥杯算法数据结构
(致酷德与热爱算法、编程的小伙伴们)在查阅了相当多的资料后,发现没有那篇博客、文章很符合我们备战蓝桥杯的学习路径。所以,干脆自己整理一篇,欢迎大家补充!一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向:1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公
- 【Python 语法】heapq 模块
一杯水果茶!
python
堆的应用场景主要功能示例:使用`heapq`实现优先队列heapq是Python标准库中用于实现堆队列(heapqueue)算法的模块。堆队列是一个基于堆(heap)数据结构的优先队列,它能在O(logn)时间内执行插入、删除最小元素等操作。Python中的heapq模块实现的是一个最小堆(min-heap),即堆顶元素是堆中的最小元素。堆的应用场景优先队列:heapq可以用来实现优先队列,按优先
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
路野yue
人工智能机器学习聚类
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
- 初识pytorch
m0_73286250
pytorch人工智能python
一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系,我们可以将它们放在人工智能(AI)的大框架中来看。机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一个子集,也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示:三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理(NLP)3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)
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实现水下航行器(AUV)的惯性导航(SINS)与虚拟长基线(VLBL)融合校正,抑制导航误差累积。文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果:代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新(如搜索结果3所述),解决大角度旋转问题实现速度/位置力学编排(参考搜索结果14的机械编排流程)虚拟长基线校正:模拟4个海底信标的测距数据(
- 三大平台云数据库生态服务对决
title:三大平台云数据库生态服务对决date:2025/2/21updated:2025/2/21author:cmdragonexcerpt:包含自动分片算法实现、跨云迁移工具链开发、智能索引推荐系统构建等核心内容,提供成本优化计算模型、灾备演练方案设计、性能调优路线图等完整解决方案。categories:前端开发tags:云数据库弹性扩展多云架构数据库即服务自动运维全球部署成本优化扫描二维
- 前端面试题---虚拟dom更新原理
*星之卡比*
前端前端vue.js
vue的生命周期里有"挂载"这个阶段这个阶段里,vue实例已经把准备好的组件挂载到页面,模版被编译成虚拟DOM,最终渲染到实际的dom中Vue虚拟DOM更新原理1数据变化:当组件数据变化时,Vue会重新生成虚拟DOM。2Diff算法:Vue比较新旧虚拟DOM,找到差异。3生成补丁:根据差异生成补丁(需要更新的DOM操作)。4应用补丁:将补丁应用到真实DOM,更新视图。5异步更新:Vue将更新操作异
- 机器学习课程的常见章节结构
zhangfeng1133
机器学习分类学习
以下是机器学习课程的常见章节结构,结合了搜索结果中的信息:1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法2.1线性模型一元线性回归与多元线性回归梯度下降算法(批
- 机器学习_18 K均值聚类知识点总结
数据媛
机器学习均值算法聚类pythonscikit-learnpandasnumpy
K均值聚类(K-meansClustering)是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇,使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天,我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能接近,而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说,K均值聚类最
- 深度学习归一化与正则化
鱼儿也有烦恼
深度学习深度学习
文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义:归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内。它的目的是为了方便后续的数据处理,并加快程序的收敛速度。归一化的主要作用是统一样本的统计分布。在0到1之间的归一化代表的是概率分布,而
- Cavishape: Python编程与图像处理的艺术之作
laforet
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Cavishape可能是一个以Python编写的创新软件项目,它的名称和标签暗示着该项目具有非传统的设计和创新的特性。项目的主要元素可能与图形用户界面设计和图像处理相关,特别是以鱼形为设计元素。它可能采用了面向对象编程方法,图形界面可能利用了Python的GUI库,图像处理方面可能涉及特定的图形生成算法。项目可能使用了版本控制,如Git,并强调测试与调试的重要
- 【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升
若兰幽竹
机器学习机器学习线性回归人工智能
向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法,介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而,这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能,视频引入了向量化运算的概念,即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量
- openssl中dh算法实现
sjtu_chenchen
加密技术c++openssldh
Openssl的DH实现在crypt/dh目录中,各个源码如下:(1)dh.h定义了DH密钥方法数据结构以及各种函数。(2)dh_asn1.cDH密钥参数的DER编解码实现。(3)dh_lib.c实现了通用的DH函数,设计层面的。(4)dh_gen.c实现了生成DH密钥参数。(5)dh_key.c实现openssl提供的默认的DH_METHOD,实现了根据密钥参数生成DH公私钥,以及根据DH公钥(
- 推荐:Rust语言的OpenSSL绑定库 - rust-openssl
黎杉娜Torrent
推荐:Rust语言的OpenSSL绑定库-rust-openssl去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个安全日益重要的时代,加密库的作用不言而喻。rust-openssl是一个专门为Rust编程语言设计的OpenSSL绑定库,它为开发者提供了与OpenSSL无缝交互的接口。无论你是Web开发人员,网络安全专家,还是对加密算法有热情的程序员,rust-openssl都
- k8s ssl 漏洞修复
魏 无羡
kubernetesssl容器
针对Kubernetes集群中SSL/TLS协议信息泄露漏洞(CVE-2016-2183)的修复,需重点修改涉及弱加密算法的组件配置。以下是具体修复步骤及验证方法:一、漏洞修复步骤1.修复etcd服务修改配置文件:编辑/etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml,在command段添加以下参数禁用弱加密算法:---cipher-suites=TLS_ECDHE_RSA_W
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文