- 数仓_数据口径
TTXS123456789ABC
#XM1离线数仓_金融零售大数据
数仓_数据口径数据口径含义数据口径包含口径收敛数据口径含义在数据仓库(数仓)中,数据口径是指在数据统计和分析过程中,对数据的定义、计算方法、范围和标准等方面的详细规定。它确保了数据的一致性和准确性,避免因统计标准不一致导致的数据误解和混淆。数据口径包含具体来说,数据口径包括以下几个方面:数据定义:明确指标的具体含义。例如,“用户注册数”指的是在某一定时间内通过平台注册的新用户数量。计算方法:规定如
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能算法数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术人工智能(AI)的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力,也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习:智能的基
- Bash 中的运算方式
躺不平的理查德
#bash开发语言
目录概述:1.(())运算符2.let命令3.expr命令4.$[]直接运算5.bc(计算器,支持浮点数)6.awk(强大的文本处理工具,也可计算)概述:Bash本身只支持整数运算,但可以结合bc和awk进行浮点运算。以下是常见的计算方法:1.(())运算符(())是Bash的整数计算语法,支持算术运算符、逻辑运算符,并且可以直接操作变量。echo$((2+3))#输出5echo$((10/3))
- 初阶c语言(循环语句习题,完结)
不灭锦鲤
c语言算法数据结构
前言:c语言为b站鹏哥,嗯对应视频37集昨天做的c语言,今天在来做一遍,发现做错了今天改了平均值的计算,就是说最大值加上最小值,如果说这个数值非常大的话,两个值加上会超过int类型的最大值,从而导致数值的重新计算,导致结果不稳定,所以换一种计算方法第二题,折半查找法环境介绍,就是devc++软件运行编译就是说最大值减去最小值,然后中间有个差值,将他分成一半给最小值,那两个就都是平均值了#inclu
- 【GreatSQL优化器-04】贪婪搜索算法浅析
数据库mysql
【GreatSQL优化器-04】贪婪搜索算法浅析一、贪婪搜索(greedy_search)介绍GreatSQL的优化器用greedy_search方法来枚举所有的表连接场景,然后从中根据最小cost来决定最佳连接顺序。这里面就涉及每种场景的cost计算方法,不同计算方法会导致不同的排序结果。因为枚举所有join场景,当表数量很大的时候就有可能无穷无尽消耗系统资源,因此GreatSQL执行greed
- 我国化学信息学研究的地位与近期研究进展
xoaxo
算法优化生物数据库网络工作
近两年来,我国的化学信息学研究得到了快速发展,在某些专题的研究方面达到了国际前沿水平。在理论与计算化学研究中,基于第一性原理的新型并行计算方法被提出并用于纳米材料电子结构的高效计算[24],轨道分解方法被用来简化磁性质的四分量相对论计算[25]。同时,量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27],并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外,密度泛函理
- 模糊模式识别:从贴近度到分类决策的Matlab实践
青橘MATLAB学习
模糊数学模型分类matlab数据分析数学建模
模糊模式识别是模糊数学在现实问题中的核心应用之一,其核心思想是通过量化模糊集合之间的“相似性”或“贴近度”,实现对未知模式的分类与识别。本文将从贴近度的定义出发,详解海明贴近度、欧几里得贴近度、黎曼贴近度及格贴近度的计算方法,并结合最大隶属原则与择近原则,解析模糊模式识别的完整流程。一、贴近度的定义与分类1.1贴近度的数学定义贴近度(ProximityDegree)是衡量两个模糊集合相似性的指标。
- Sora如何颠覆20个商业场景?Sora模型的商业应用及成本效益分析
大F的智能小课
玩转大模型人工智能
Sora模型简介Sora模型,作为一种先进的长视频生成模型,具有广泛的应用潜力。以下是Sora模型可能的20个商业场景应用,包括每个场景在Sora模型未发布时的普遍做法、Sora模型发布之后的改变以及节省成本的维度分析。节省成本的说明节省成本的说明:节省成本的计算是基于几个关键因素,包括时间、人力、设备和材料成本。以下是具体计算方法的一个概述:时间成本:使用Sora模型可以显著减少视频制作的时间。
- R中单细胞RNA-seq分析教程 (6)
后端
引言本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程,持续更新,欢迎关注,转发!简介现在,很少有人只进行一次单细胞RNA测序实验并仅产生一份数据。原因很直接:目前的单细胞RNA测序技术每次只能捕捉到有限样本的分子状态。为了在多个实验和不同条件下对众多样本进行测量,通常需要对来自不同实验的单细胞RNA测序数据进行联合分析。虽然有些实验策略,比如细胞哈希!,以及一些计算方法,比如demuxlet和scS
- 电子放大倍率计算方法
Carlos_Ni
计算机视觉相机
电子放大倍率,即显示器的放大率,显示器对你图像的放大倍率简单点想就是,显示器的单显示点实际尺寸:477mm/1920=a;相机采集图像本身单像素代表尺寸:17.2mm/2700=b显示放大倍率:a/b当然要算整体相对物方实物的放大倍率还要*本身镜头的放大倍率c比如照片上17.2mm的元器件所占像素为2700,照片解析度就是17.2/2700≈6.37μm/pix。显示器为1920*1080,21寸
- Day36【AI思考】-表达式知识体系总览
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法数据库
文章目录**表达式知识体系总览**回答1:**表达式知识体系****一、三种表达式形式对比****二、表达式转换核心方法****1.中缀转后缀(重点)****2.中缀转前缀****三、表达式计算方法****1.后缀表达式计算(栈实现)****2.中缀表达式计算(双栈法)**回答2:**终极生活类比(3秒懂核心)****灵魂三问(人类本能验证法)****手动转换术(不背算法,用自然思维)****脑内
- 机器学习数学基础:11.行列式的多种计算方法
@心都
机器学习数学基础机器学习线性代数人工智能
行列式的多种计算方法行(列)相等型对于行列式∣1+a11122+a22333+a34444+a∣\begin{vmatrix}1+a&1&1&1\\2&2+a&2&2\\3&3&3+a&3\\4&4&4&4+a\end{vmatrix}1+a23412+a34123+a41234+a,通过将第一行元素都变为10+a10+a10+a,得到∣10+a10+a10+a10+a22+a22333+a344
- 4.4 Qt Graphics 场景中的二维空间变换
Fighting Horse
Qt框架性开发实践qt
本文是《用Qt实现电子白板》的其中一节,建议全章阅读。场景中的二维空间变换是针对控件的平移、缩放、旋转变换。在上一级我们介绍过场景中的交互逻辑,其中一大块就是操作空间变换,那些是空间变换的输入。另外,我们在《场景视图中二维空间变换矩阵的计算》中介绍了变换矩阵的计算方法。本文的重点在于对二维变换的管理。二维空间变换API在QtGraphics中,二维变换相关的api有(QGraphicsItem):
- 开放寻址法
小海螺123
算法
开放寻址法开放寻址法的装载因子开放寻址法插入关键字查找关键字删除关键字开放寻址法探查序列的计算方法开放寻址法的装载因子 给定一个能存放n个元素的、具有m个槽位的哈希表T,采用开放寻址法时T的装载因子为:α=n/m,n≤m\alpha=n/m,n\leqmα=n/m,n≤m开放寻址法 解决哈希表(在一些文献中又称作散列表)冲突的方法有:链接法(chaining)和开放寻址法(openaddres
- 100.3 AI量化面试题:解释配对交易(Pairs Trading)的原理,并说明如何选择配对股票以及设计交易信号
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融机器学习python算法数学建模面试
目录0.承前1.配对交易基本原理1.1什么是配对交易1.2基本假设2.配对选择方法2.1相关性分析2.2协整性检验3.价差计算方法3.1简单价格比率3.2回归系数法4.交易信号设计4.1标准差方法4.2动态阈值方法5.风险管理5.1止损设计5.2仓位管理6.策略评估6.1回测框架6.2性能指标7.回答话术0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组合模型
- 100.1 AI量化面试题:解释夏普比率(Sharpe Ratio)的计算方法及其在投资组合管理中的应用,并说明其局限性
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python机器学习大数据
目录0.承前1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法1.2实际计算示例2.在投资组合管理中的应用2.1投资组合选择2.2投资组合优化3.夏普比率的局限性3.1统计假设的限制3.2实践中的问题4.改进方案4.1替代指标4.2实践建议5.回答话术0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组合模型进化全图鉴1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法夏普比率是
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例11:基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测SVR人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- matlab——计算VPD(vapor pressure defict)
小琳子要开心呀
MATLABVPD计算饱和水汽压Goff-Gratch公式matlab
需求:计算VPD(vaporpressuredefict)。介绍:饱和水汽压差(简称VPD)是指在一定温度下,饱和水汽压与空气中的实际水汽压之间的差值(百度百科)。因此,温室中VPD的理想范围是0.45kPa至1.25kPa,理想情况下约为0.85kPa。通常,大多数植物在VPD在0.8到0.95kPa之间时生长良好(维基百科)。计算方法:一、先计算饱和水汽压二、饱和水汽压减去实际水汽压。世界气象
- Flink流式计算入门
@Rocky
Flinkflink大数据
什么是流式计算流式计算是一种实时处理和分析大规模数据流的计算方法,其核心思想是将数据视为连续流动的序列,而不是静态存储的数据。与传统的批处理计算不同,流式计算能够在数据生成的同时进行处理,提供及时的结果。核心概念数据流:流式计算中的基本单位,表示一系列动态生成的数据。数据流可以来自传感器、网络请求、用户行为等多种来源。计算流:在数据流上进行的各种计算操作,如过滤、聚合和转换等。这些操作实时进行,并
- SAP关于成本的概念-差异的计算方法-实际成本计算方法
saplakes
#SAP_FICOSAP实际成本FICOCO管理会计生产订单
一、成本的概念标准成本=标准价格*标准数量+作业价格*标准数量计划成本=计划价格*计划数量+作业价格*计划数量实际成本=实际价格*实际数量+作业价格*实际数量目标成本=标准价格*实际数量+作业价格*实际数量注意在SAP中目标成本,是根据生产订单中产品成本评估时的价格,乘以生产订单完工入库量,乘以BOM用量的结果。计划成本,为生产订单计划生产量,乘BOM用量,乘计划生产变式中定义的价格。计划成本,即
- Java 实现度量地理分布标准距离的多种方法
老师来上课了
算法java开发语言
目录一、Java度量地理距离的需求与重要性二、常用的地理距离计算方法(一)Haversine公式计算法(二)利用高德地理信息API(三)RedisGEO测算法(四)JavaGeo库计算法(五)利用地图工具计算法三、总结一、Java度量地理距离的需求与重要性在日常的软件开发中,根据地理点位坐标计算距离的需求广泛存在于多个领域。例如,在物流管理系统中,需要准确计算货物运输的起点与终点之间的距离,以便合
- matlab阿卡曼公式,阿克曼函数--一个计算方法
手机队长
matlab阿卡曼公式
在数学上有一个著名的“阿克曼函数”,它是二元函数,其定义式为:(1)ACK(0,N)=1+N(2)ACK(M,0)=ACK(M-1,1)(M>0)(3)ACK(M,N)=ACK(M-1,ACK(M,N-1))(M>0,N>0)试用手工求解ACK(3,7)的值。因为这个函数是用递归方式定义的,如果使用递归算法编程求解并不困难。但是,要解这个具体问题,还必须经过将近70万次(693964次)递归调用!
- 差分轮算法-两个轮子计算速度的方法-阿克曼四轮小车计算方法
鼾声鼾语
仅仅我可见算法angular.jsjavascript单片机
四轮驱小车的话:转向角度计算方法:floatturning_angle=z_angular/x_linear;//转向角度,单位为弧度速度的话直接用线速度两轮驱动小车:计算公式:leftSpeed=x_linear-z_angular*ORIGINBOT_WHEEL_TRACK/2.0;#左轮速度rightSpeed=x_linear+z_angular*ORIGINBOT_WHEEL_TRACK
- DeepMind的新突破:GenCast
新加坡内哥谈技术
人工智能大数据语言模型
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/如今,人工智能(AI)在天气预报领域的表现已经可以与传统计算方法媲美。然而,AI模型的训
- 顺序表、链式表、顺序栈、链式栈以及顺序队列、链式队列
¿134
数据结构算法c语言
一、什么是数据结构1、数据结构的起源1968,美国高德纳教授,《计算机程序设计艺术》第一卷《基本算法》,开创了数据结构和算法的先河数据结构是研究数据之间关系和操作的学科,而非计算方法数据结构+算法=程序美国沃斯提出这句话揭示了程序的本质2、数据结构相关概念结构:所以能够输入到计算机中,能够被程序处理的描述客观事物的符号数据项:有独立含义的数据的最小单位,也称为域数据元素:组成数据的有一定含义的基本
- 在MATLAB中,梯度gradient计算方法的理解
qq_43272922
matlab算法人工智能
以矩阵为例:[FX,FY]=gradient(F)在MATLAT中,grandient函数计算方法:1)FX方向(或行向量):(1)第1列=第2列-第1列(2)中间第j列=(第j+1列-第j-1列)/2(3)第n列=第n列-第n-1列。2)FY方向(或列向量):(1)第1行=第2行-第1行(2)中间第i行=(第i+1行-第i-1行)/2(3)第m行=第m行-
- 备战2025美赛数学建模,蒙特卡洛模拟算法,2025美赛数学建模A题+B题+C题+D题+E题思路+模型+代码(1.24第一时间更新,)
灿灿数模
人工智能
备战2025美赛数学建模,蒙特卡洛模拟算法,2025美赛数学建模A题+B题+C题+D题+E题思路+模型+代码(1.24第一时间更新,)更新见文末名片一、引言蒙特卡洛模拟算法是一种基于概率和统计理论的数值计算方法,通过随机抽样来近似复杂系统的概率问题。它以摩纳哥著名的赌场蒙特卡洛命名,象征着其基于随机性的特点。二、算法原理蒙特卡洛模拟算法的核心思想是利用随机抽样来估计一个函数的期望值或者某个概率分布
- python分段线性插值_计算方法(3)——分段插值法(附Python程序)
weixin_39900206
python分段线性插值
在上一节计算方法(2)——插值法(附Python程序)当中,主要讲了插值法,介绍了龙格现象,并给出了插值法的代码。这一讲主要分段插值中的分段线性插值和分段Hermite插值,并给出分段插值的Python程序。在此之前需要注意一下,n为区间数,n+1为插值节点的个数。分段线性插值分段线性插值,需要两个列表,一个用于存放各点的x坐标,一个用于存放各点的y坐标。因为分段插值的算法需要x坐标按顺序增长,而
- Ansys Fluent流体仿真计算分析、硬件配置分析
深度学习服务器
深度学习服务器python算法caffe
AnsysFluent流体仿真计算分析、算法及硬件配置AnsysFluent是目前国际上比较流行的商用CFD(ComputationalFluidDynamics,计算流体力学)软件包求解器,在美国的市场占有率为60%。与流体、热传递和化学反应等有关的行业均可使用它。它具有丰富的物理模型、先进的数值计算方法和强大的前后处理功能,在航空航天、汽车设计、石油、天然气、涡轮机设计等方面都有着广泛的应用。
- PLUTO:突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限
硅谷秋水
机器学习自动驾驶人工智能自动驾驶人工智能机器学习计算机视觉
24年4月来自香港科技大学的论文“PLUTO:PushingtheLimitofImitationLearning-basedPlanningforAutonomousDriving”。PLUTO,突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限。改进来自三个关键方面:一种纵向横向感知模型架构,可实现灵活多样的驾驶行为;一种创新的辅助损失计算方法,可广泛应用且可高效地进行批量计算;一种利用对比学习的训练框架,采
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc