zte10096334
zte10096334

MOSEK

安装

安装MOSEK

  1. 下载安装文件 mosek-9.0.98-py36_0.tar.bz2
  2. 将安装文件拷贝到anaconda的包路径下 C:\Users\Administrator\Anaconda3\pkgs
  3. 进入安装目录执行
(base) C:\Users\Administrator\Anaconda3\pkgs>conda install --use-local mosek-9.0.98-py36_0.tar.bz2

licence

(1) 发邮件给 [email protected] 获取licence
(2) Mosek Licence 上申请 licence，选择 personal-academic
(3) 将 licence 文件放置在 C:\Users\10096334\mosek 下面

工程

（1）使用anaconda，最好重新建个 project，编译器选择 anaconda 下面的 python.exe
（2）重建之后，会出现 python 文件右键没有 run 按钮的问题，此时还需要选择 Use Conda Package Manager 按钮执行一下即可。
MOSEK_第1张图片

API

MOSEK Python optimizer API

导读：半正定规划的API

MOSEK_第2张图片

你可能感兴趣的:(鲁棒优化)

  • 群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码） HR Zhou 算法matlab开发语言群体智能优化优化
    摘要旗鱼优化算法（SailfishOptimizer,SFO）是一种模拟旗鱼（Sailfish）和沙丁鱼（Sardine）之间捕食关系的新型元启发式算法。通过在搜索过程中模拟旗鱼对沙丁鱼的捕食行为，以及沙丁鱼群的逃逸与防御机制，SFO平衡了全局探索与局部开发，在处理复杂优化问题时具有良好的收敛性能。本文提供了SFO的核心思路并提供了完整MATLAB代码及详细中文注释，以帮助读者快速理解并应用该算法
  • C#原型模式：通过克隆对象来优化创建过程 江沉晚呤时 设计模式java开发语言.netcoremicrosoftasp.netc#
    在软件开发中，创建对象是非常常见的操作。然而，在某些情况下，构造对象的过程可能非常复杂或耗时，特别是当对象的创建涉及多个步骤或者需要初始化大量数据时。为了解决这个问题，**原型模式（PrototypePattern）**应运而生。它允许通过复制一个已有的对象来创建新的对象，从而避免了重复的创建成本和复杂的初始化过程。什么是原型模式？原型模式是一种创建型设计模式，它通过克隆一个现有的对象来生成新对象
  • 【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南 海棠AI实验室 “智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能深度学习DeepSeek
    目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一，不仅提供了强大的推理能力，同时也支持本地部署，使开发者可以灵活地进行自定义优化。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3，涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU（支持
  • 推荐文章：GPU 基于顶点着色器的高效动画系统 for Unity.Entities 劳治亮
    推荐文章：GPU基于顶点着色器的高效动画系统forUnity.Entities去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/1、项目介绍该项目是一个专为Unity.Entities设计的轻量级但极快的GPU顶点着色器动画系统。灵感源自Nordeus和Unity的合作，经过优化和调整，以适应最新的实体系统。它特别适用于需要大量角色各自独特动画的情况，且动画状态处理极其简单。2、项目
  • 【DeepSeek应用】本地部署deepseek模型后，如何在vscode中调用该模型进行代码撰写，检视和优化？ AndrewHZ 深度学习新浪潮AI算法工程师面试指北vscode人工智能深度学习DeepSeek算法语言模型编辑器
    若已成功在本地部署了DeepSeek模型（例如通过vscode-llm、ollama或私有API服务），在VSCode中调用本地模型进行代码撰写、检视和优化的完整流程如下：1.准备工作：确认本地模型服务状态模型服务类型：若使用HTTPAPI服务（如FastAPI/Flask封装），假设服务地址为http://localhost:8000。若使用ollama部署，模型名称为deepseek，调用命令
  • 基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案 大霸王龙 pythongradio
    基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案，结合了交互界面优化与数据持久化方案，支持本地JSON存储和动态界面更新：一、系统架构设计数据存储层采用JSON文件实现数据持久化（data.json）数据结构示例：{"items":[{"id":1,"name":"示例项目","category":"测试","status":"进行中"}]}界面交互层使用gr.Blocks实现多组件布局
  • pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道 小赖同学啊 人工智能pytorch人工智能python
    PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容，适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。实现：使用torch.cuda.amp模块。示例：fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradSc
  • 【GPT入门】第24课 langfuse介绍 *星星之火* 大模型gpt
    【GPT入门】第24课langfuse介绍1.langfuse概念与作用2.代码3.页面效果4.设计模式1.装饰器模式2.上下文管理模式1.langfuse概念与作用Langfuse是一款专为大规模语言模型（LLM）应用开发设计的开源平台。其作用主要包括以下几个方面：提升开发效率：通过消除LLM应用构建与运维的复杂性，让开发者、运维团队及产品经理能更专注于核心开发与迭代优化，减少在监控与优化方面的
  • 大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现 AIGC大模型 吱屋猪 djangopython后端AI-native人工智能llama百度
    ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题，通过代码与实例，讲解如何打造生产级系统，实现本地知识库的快速检索与智能问答。本文我将介绍一种效果更好的混合检索方法，在实际问答场景中，优于向量数据库自带的混合检索功能。1什么是混合检索目前，大模型RAG系统中普遍采用混合检索来提升检索
  • AI如何创作音乐及其案例 alankuo 人工智能
    AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构，其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性，能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
  • 【sklearn 07】sklearn工艺流程 @金色海岸 人工智能sklearnpython机器学习
    01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化
  • 第二十五篇 SQL优化杀手锏：用分析函数让你的查询快如闪电 随缘而动，随遇而安 SQL之道——从入门到精通数据库sql
    目录一、初识分析函数：外卖骑手的一天1.1真实工作场景二、分析函数三板斧（超直观对比表）三、手把手教学：5大核心函数详解️3.1排名三剑客（班级成绩单案例）3.1.1ROW_NUMBER()：唯一学号式排名3.1.2RANK()：运动会颁奖式排名3.1.3DENSE_RANK()：电梯楼层式排名3.2时间旅行函数（股票分析案例）3.3滑动窗口函数（疫情数据分析）四、性能优化三大绝招（让老板眼前一亮
  • 第十六篇 SQL优化之计划控制：进阶之路带上这篇文章，快到起飞 随缘而动，随遇而安 SQL之道——从入门到精通数据库sql
    目录一、执行计划是啥？为啥要控制它？1.1执行计划就像导航路线1.2不管控执行计划的后果二、操控执行计划的「三板斧」2.1第一招：HINT大法（直接下指令）2.2第二招：暗度陈仓（间接引导）方法1：统计信息大法方法2：虚拟列黑科技方法3：分区表妙用2.3第三招：计划冻结术（一劳永逸）SQLProfilevsBaseline对比表三、实战演练：从青铜到王者案例：分页查询优化（5秒→0.1秒）四、课后
  • 如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化! oceanbase
    随着OceanBase数据库应用的日益深入，数据量不断攀升，单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。因此，部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略，以及加强指标监测工作，都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景，所采取的一些部署和优化措施分享。一、OCP部署升级1．OCP升级（1）4.2.1BP1升级到4.2.2，本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
  • 产品经理如何管理需求 项目管理
    产品经理在管理需求时，应注重准确收集用户反馈、深入分析需求合理性、合理设定优先级、确保跨部门协作顺畅、有效控制需求变更、持续优化产品。其中，深入分析需求合理性尤为关键。产品经理需要验证收集到的需求是否符合公司的战略目标、技术条件和资源限制，确保所开发的功能真正满足用户需求并为企业创造价值。一、需求收集与分析有效的需求管理始于准确且全面的需求收集。产品经理应通过多种渠道进行需求收集，包括直接用户交流
  • Ubuntu 优化 Vim 指南 獨梟 #Linux软件安装配置ubuntuvimlinux
    Vim是一款功能强大的文本编辑器，通过合适的配置，可以变成一个接近IDE的高效开发工具。本指南提供最精简、最实用的Vim配置，满足代码补全、语法高亮、代码格式化、目录管理等常用需求。1.必须安装的软件首先，确保你的系统安装了Vim以及相关依赖：#更新系统包sudoaptupdate#安装Vim（推荐gvim，支持clipboard）sudoaptinstallvim-gtk-y#安装node.js
  • 利用pprof对golang进行性能分析 忍界英雄 go学习笔记golang
    利用pprof进行性能分析pprof性能分析的5个方面一、性能分析的五个核心维度CPU分析-剖析程序的CPU使用情况，定位高耗时函数内存分析-追踪内存分配与泄露，优化内存使用模式IO分析-监控文件/网络IO操作，发现瓶颈资源Goroutine分析-检测协程泄露与异常堆栈并发问题分析-诊断死锁及通过racedetector检测数据竞争数据采集时间生产环境采集：选择业务低峰期进行采样（凌晨2-4点）测
  • TK矩阵系统的软件服务 m0_74891046 矩阵
    TikTok矩阵系统的技术服务概述随着TikTok平台的发展，越来越多的内容创作者和企业选择通过矩阵系统来优化他们的内容管理和推广。TikTok矩阵系统是一种旨在高效管理多个账户、提升内容曝光、增强互动和加速推广的技术工具。以下是该系统提供的主要功能和技术服务：1.多账户集中管理TikTok矩阵系统允许用户集中管理多个账户。通过统一的操作界面，用户可以高效发布内容、分析互动数据，并实时跟踪多个账号
  • 【AI】使用Python实现机器学习小项目教程 丶2136 AI人工智能python机器学习
    引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测，降AIGC检测，AI降重，三连私信免费获取：ReduceAIGC9折券！DetectAIGC立减2元券！AI降重9折券！目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环
  • 请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。 2301_81121233 算法神经网络pythonmongodbstormzookeeperspark
    实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长，我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例，帮助你理解如何实现这个功能。请注意，这个示例不会包含所有细节，比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现（WOA是一个元启发式算法，需要单独实现或引用现有库），以及CNN-Bi
  • 这里是 Grok 3 为我规划的大学物联网工程自学计划！ 王倚山 物联网学习开发语言
    我理解你可能希望我提供更详细的优化版本，包含更具体的技术细节、时间分配、资源推荐以及项目示例，以便让规划更具操作性。我将在保持原有结构的基础上，显著扩展每个阶段的内容，增加更多具体建议和实践指导，确保优化后的规划更加详尽、全面，同时仍然基于你的裸机开发经验进行调整。优化后的详细学习规划总体思路（扩展版）你的裸机开发经验（数据采集、控制、配网、上云、手机交互）表明你已经掌握了嵌入式开发的基础技能，如
  • 《动态磁盘RAID阵列：深度解析与实战指南》 懂技术的小又又 计算机服务器linux数据库运维windows计算机网络
    目录一、RAID技术概述常见RAID级别RAID0：条带化，提升读写性能，无冗余RAID1：镜像，数据冗余，提供数据保护RAID5：奇偶校验，提供冗余和负载均衡RAID10：镜像+条带化，兼具数据保护和高性能二、动态磁盘管理动态磁盘的优势三、动态磁盘RAID阵列实战实验环境搭建（vmvareworkstation）四、实际应用案例五、RAID技术的优化与维护六、RAID技术的未来发展七、软RAID
  • 2025前端面试题超全面解析（附答案与深度扩展） 北辰alk 前端前端
    文章目录一、HTML篇（扩展版）1.**HTML5语义化标签的实际应用场景**2.**WebComponents实战：如何封装一个自定义按钮组件？**3.**WebWorker的用途与限制**二、CSS篇（扩展版）1.**CSS盒模型详解：border-boxvscontent-box**2.**CSS动画性能优化技巧**3.**CSS预处理器（Sass/Less）核心功能对比**三、JavaSc
  • Vue-Echarts图表组件性能优化 mao1632471875 echartsvue.js性能优化
    页面在渲染的时候出现了卡顿的情况。页面上的秒数从1-2-3秒-直接从1变成了5核心原因js单线程原因每次1秒轮询请求接口拿到数据一直重新渲染页面负荷不起。解决方案。定位电视机性能，取消轮询-页面是可以流畅加载的。说明电视机性能还是可以的-只是因为数据实时变化导致的卡顿。优化的本质是什么-那就是分类-如果还有那就是加载优先级。位置固定右上角和各个图表位置固定减少重排弄两个变量一个flag一个coun
  • Python 数据分析实战：电商平台用户行为洞察与营销策略优化 萧十一郎@ pythonpython数据分析开发语言
    目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析（RFM模型）三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-时间戳处理3.3数据分析-商品关联分析3.4数据分析-用户购买转化率分析3.5数据分析-用户价值分析（RFM模型）四、可能改进的代
  • 深入浅出Docker：从零构建容器化开发能力 庸子 docker容器运维linux
    目录一、容器革命：重新定义应用交付二、核心概念体系解析2.1镜像与容器2.2镜像构建哲学三、核心操作指令精要3.1容器生命周期管理3.2镜像管理进阶四、生产级实践指南4.1环境变量管理4.2持久化存储方案4.3网络架构设计五、持续交付流水线集成5.1Dockerfile优化原则5.2多环境配置策略六、安全加固要点一、容器革命：重新定义应用交付在传统软件部署中，环境差异导致的"在我机器上能跑"问题长
  • 运维面试常问的100道题（大数据统计） 無爲謂 人工智能运维面试
    一、基础知识类1、请解释什么是运维？运维是指对企业的IT系统进行运行维护，包括硬件设备、软件系统、网络等的监控、管理、优化和故障处理，以确保系统的稳定、高效运行，满足业务需求。2、简述运维的主要职责有哪些？服务器的安装、配置、维护和监控。网络设备的管理和维护。数据库的管理和维护。应用系统的部署、升级和维护。故障处理和应急响应。性能优化和容量规划。安全管理和漏洞修复。3、什么是服务器？有哪些类型？服
  • 基于内容分块（CDC）的重删算法详解：原理、实现与优化 这个懒人 算法
    引言在数据爆炸式增长的时代，存储资源优化成为技术领域的重要课题。重复数据删除（Deduplication）技术通过消除冗余数据副本，可将存储需求降低90%以上。其中基于内容分块（Content-DefinedChunking,CDC）算法凭借其对数据局部修改的强适应性，成为企业级备份系统、云存储服务的核心技术。一、CDC算法核心原理1.1动态分块vs静态分块传统固定分块算法将数据按固定大小（如4K
  • 当大模型训练遇上“双向飙车”：DeepSeek开源周 DualPipe解析指南 来自于狂人 人工智能gpu算力算法系统架构
    前言在大模型训练中，传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制，导致GPU利用率不足60%，成为算力瓶颈。DeepSeek团队提出的DualPipe双向流水线架构，通过双向计算流与计算-通信重叠的创新设计，将前向与反向传播拆解为“对称轨道”，使GPU可“边读边写、边算边传”，将流水线空闲时间压缩超50%。结合显存优化技术，其显存占用仅为传统方法的1/8，GPU利用率提升至92%，单epoch训练时
  • 五大基础算法——模拟算法 六七_Shmily 数据结构与算法分析算法
    模拟算法是一种通过直接模拟问题描述的过程或规则来解决问题的算法思想。它通常用于解决那些问题描述清晰、步骤明确、可以直接按照规则逐步实现的问题。以下是模拟算法的核心概念、适用场景、实现方法及经典例题：一、核心概念问题描述清晰问题的规则和步骤明确，可以直接按照描述实现。逐步模拟按照问题的规则，一步一步模拟过程，直到得到最终结果。无复杂优化模拟算法通常不涉及复杂的优化技巧，重点是准确实现问题描述。二、适
  • 多线程编程之卫生间 周凡杨 java并发卫生间线程厕所
    如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
  • How to Install GUI to Centos Minimal sunjing linuxInstallDesktopGUI
    http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html   I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
  • Shell 函数 daizj shell函数
    Shell 函数 linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 shell中函数的定义格式如下： [function] funname [()]{ action; [return int;] } 说明： 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 2、参数返回
  • Linux服务器新手操作之一 周凡杨 Linux 简单 操作
    1.whoami      当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。      此时可以使用whoami命令。      [ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami       e
  • 浅谈Socket通信（一） 朱辉辉33 socket
    在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。    首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包    ServerSock
  • 关于框架的简单认识 西蜀石兰 框架
    入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。 前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。 后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。 都说学前端的要知道三大框架，目前node.
  • You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your 林鹤霄
    You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids  ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
  • MySQL5.6的my.ini配置 aigo mysql
    注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存    [client]   port=3306   [mysql]   default-character-set=utf8     [mysqld]   port=3306   basedir=D:/mysql-5.6.21-win
  • mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 alxw4616 mysql
    mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 2013/6/14 by 半仙 [email protected] 目的: 项目需求实现模糊查找. 原则: 查询不能超过 1秒. 问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 解决方案: 使用mysql全文索引. 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
  • 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形) 百合不是茶 单项链表双向链表
         链表与动态数组的实现方式差不多,    数组适合快速删除某个元素    链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的       单项链表;数据从第一个指向最后一个   实现代码:        //定义动态链表 clas
  • threadLocal实例 bijian1013 javathreadjava多线程threadLocal
    实例1： package com.bijian.thread; public class MyThread extends Thread { private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() { protected synchronized Object initialValue() { return new Inte
  • activemq安全设置—设置admin的用户名和密码 bijian1013 javaactivemq
            ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 <bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint"> <p
  • 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类 bit1129 java
    本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。   范型内容 范型集合类 范型类
  • 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据 bit1129 hbase
    在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证   1. 建立一个有两个列族的表   create 'members','colfam1','colfam2'   2. 在members表中的colfam1中插入50*5
  • Nginx 官方一个配置实例 ronin47 nginx 配置实例
    user www www; worker_processes 5; error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 8192; events { worker_connections 4096;} http { include conf/mim
  • java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像， 即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环 bylijinnan java
    //use recursion public static void mirrorHelp1(Node node){ if(node==null)return; swapChild(node); mirrorHelp1(node.getLeft()); mirrorHelp1(node.getRight()); } //use no recursion bu
  • 返回null还是empty bylijinnan javaapachespring编程
    第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？ 第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？ 先看第一个问题 有两个约定我觉得应当遵守： 1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》） 理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： List<Person> list
  • [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期 comsci 工作流
          在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。         在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
  • 过度设计-举例 cuityang 过度设计
    过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。 未来的事情，比如 访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式  都是无法预料的 再举一个例子，对闰年的判断逻辑： 　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if (   ($Year%4==0  &am
  • java进阶，《Java性能优化权威指南》试读 darkblue086 java性能优化
    记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
  • 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议 dcj3sjt126com 学习笔记
      协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 　　两类服务： 　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
  • mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysqllinuxmac
    参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html  感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
  • MongDB查询（1）——基本查询[五] eksliang mongodbmongodb 查询mongodb find
    MongDB查询 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}  参数含义： query:查询参数 fie
  • base64，加密解密 经融加密，对接 y806839048 经融加密对接
    String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); // 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
  • JavaWeb之JSP概述 ihuning javaweb
      什么是JSP？为什么使用JSP？ JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。   JSP起源    在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。  如果使用Servl
  • apple watch 指南 啸笑天 apple
    1. 文档 WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina） 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
  • java经典的基础题目 macroli java编程
    1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
  • 你所不知道神奇的js replace正则表达式 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
    var v = 'C9CFBAA3CAD0'; console.log(v); var arr = v.split(''); for (var i = 0; i < arr.length; i ++) { if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i]; } console.log(arr.join('')); console.log(v.r
  • [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics) superlxw1234 hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
    关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics   类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。   表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等；   14.1 新表的统计信息 对于一个新创建
  • Spring Boot 1.2.5 发布 wiselyman spring boot
        Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。   这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。   官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。   项目首页 | 源
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他