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写在前面:学习操作系统是一个漫长且容易迷茫的过程。这本书在我的学习过程中给予了很大的帮助。本文将尽量精简内容,仅保留关键部分,并对学习中遇到的难点进行注释和解释。希望这能为初学者提供一些帮助和指引。本文所有涉及的图片及内容皆引用自:OperatingSystems:ThreeEasyPieces作者:RemziH.Arpaci-DusseauandAndreaC.Arpaci-Dusseau(Un
- 前沿科技改变生活新趋势
jiemidi
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纳米技术在电子设备制造中的应用越来越广泛。这种技术能够帮助制造更小、更快、更耐用的电子产品。举个例子,手机的处理器是其核心部件。随着纳米技术的进步,现在的处理器比以前小得多,但功能却更强。这样不仅让手机变得更轻薄,还提高了运行速度和电池寿命。此外,纳米材料也使得屏幕更加清晰,触控反应更灵敏。未来,纳米技术将继续推动电子设备的发展。它可以帮助解决当前的一些难题,比如提高电池效率,减少热量产生等。这会
- 3D机器视觉的类型、应用和未来趋势
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3D机器视觉的类型、应用和未来趋势类型3D机器视觉技术主要分为以下几类:立体视觉(StereoVision)通过两个或多个摄像头从不同角度捕捉图像,利用视差计算深度信息,生成3D模型。结构光(StructuredLight)使用投影仪将特定光图案投射到物体表面,通过摄像头捕捉变形图案,计算物体形状和深度。飞行时间(TimeofFlight,ToF)通过测量光脉冲从发射到反射回传感器的时间,计算物体
- 边缘AI架构提升LLM应用的响应速度
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边缘AI架构提升LLM应用的响应速度关键词边缘计算、边缘AI、LLM、响应速度、模型压缩、分布式计算摘要本文探讨了如何通过边缘AI架构提升大型语言模型(LLM)应用的响应速度。文章首先介绍了边缘计算与边缘AI的基本概念、优势和应用场景,然后深入分析了边缘AI系统的架构设计与实现,以及提升LLM响应速度的关键技术。通过实际案例展示了边缘AI在LLM应用中的效果,并对未来发展趋势和潜在挑战进行了展望,
- 量子计算机:未来科技革命的引擎
百态老人
人工智能笔记
量子计算机的基本概念和优势量子计算机是一种遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。与传统计算机相比,量子计算机的主要优势在于其使用量子比特(qubit)作为信息处理的基本单位,能够同时处于多个状态的叠加,以及量子比特之间的纠缠现象,这使得量子计算机在处理某些特定问题时具有潜在的指数级加速能力。量子计算机的计算基础是量子比特,它通过量子态的演化进行信息的传递与加工。量子
- 未来的量子通信:从量子密钥分发到量子互联网的安全通信
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
未来的量子通信:从量子密钥分发到量子互联网的安全通信关键词:量子通信量子密钥分发量子互联网安全通信量子隐形传态摘要:本文旨在探讨量子通信的广阔前景,从量子密钥分发到量子互联网的安全通信。我们将逐步分析量子通信的核心概念、技术原理以及其实际应用,旨在为读者提供一个清晰而全面的理解。通过深入探讨量子密钥分发(QKD)和量子隐形传态(CHT)的基本原理,以及量子重复器和量子中继的概念,我们将展示量子通信
- 【深度学习基础】什么是注意力机制
我的青春不太冷
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文章目录一、注意力机制的核心地位:从补充到主导二、技术突破:从Transformer到多模态融合三、跨领域应用:从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制:深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中,注意力机制(AttentionMechanism)的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷,更通过动态聚焦关键信息的能力,重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
一、开篇:为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻?各位技术爱好者们,今天我们要聊的这个话题,可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加,而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景:你现在训练一个GPT-5级别的模型,不需要耗费价值上亿美元的算力资源,不需要等待数周的训练时间,甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
- 贴现率(Discount Rate):投资决策中的关键因素(中英双语)
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贴现率(DiscountRate):投资决策中的关键因素引言在金融分析和投资决策中,贴现率(DiscountRate)是一个至关重要的概念,它决定了未来现金流的现值,直接影响项目投资、企业估值、债券定价等关键决策。本文将深入解析:什么是贴现率?贴现率在投资分析中的作用如何计算贴现率?为什么贴现率难以预测?1.什么是贴现率?贴现率是用于将未来现金流转换为现值(PresentValue,PV)的比率。
- 数字内容体验未来趋势:五大平台横向对比与深度解析
清风徐徐de来
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内容概要当前,企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧,AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力,以及跨渠道的品牌一致性维护,已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱,通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践,揭示未来数字内容体验的演进方向。首先,AI驱动不仅改变了内容分发的效率,更通过深度学习算法实现用户行
- DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA
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目录1.多头潜在注意力(MLA)2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例:DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力(MLA)(1)定义“多头潜在注意力(Multi-HeadLatentAttention,MLA)”是一种基于注意力机制的深度学习方法,旨在通过多个注意力头(Multi-HeadAttention)对潜在空间
- 全面解析:AI大模型入门教程,让你的学习之路不再迷茫,这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了!
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前言AI大模型,作为当前人工智能领域的热点,凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力,受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者,本教程都将带你从入门到实践,逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义:AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型,能够处理复杂的数据和任务。应用:广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力:掌握大模
- 揭秘海外机房服务:为何它成为全球化时代的“必备神器”
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在全球化浪潮的推动下,海外机房服务逐渐崭露头角,成为众多企业和个人在数字化转型过程中的得力助手。今天,就让我们一起走进海外机房的世界,探索它为何能成为全球化时代的“必备神器”。一、全球化网络,触手可及你是否曾因为跨国数据传输速度慢、不稳定而烦恼?海外机房服务拥有全球化的网络布局,让数据传输不再受地域限制。无论你身处何地,都能轻松接入高速、稳定的网络环境,享受全球化的便捷服务。微软将在未来4年中,投
- 电子书阅读项目的学习效果与学生反馈
火箭统
电子书阅读学习效果学生反馈英语学习教学设计
背景简介随着数字技术的不断进步,电子书(e-books)作为一种新兴的阅读方式,正在逐渐改变人们的阅读习惯和学习方式。本文将基于《电子书阅读项目的学习效果》章节的内容,探讨电子书在英语作为外语(EFL)学习环境中的应用,以及学生们对电子书阅读项目的感知、优势、劣势和未来的改进建议。电子书阅读项目的学习效果从章节内容来看,学生们普遍对电子书阅读持积极态度。他们认为电子书可以提升阅读能力(M=3.62
- 电子书阅读在语言学习中的影响与未来趋势
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背景简介电子书作为一种新兴的阅读媒介,在教育领域开始被广泛应用。随着数字技术的迅猛发展,传统的阅读方式正逐渐被电子书、iPad、Kindle等数字阅读设备所取代。这不仅改变了人们的阅读习惯,也为教育模式带来了革命性的变化。电子书阅读的优势与挑战根据Hsin-chouHuang的研究,电子书阅读在教育中的应用具有明显的优势。首先,电子书能够提供更丰富的功能,如在线搜索、文本高亮、注释和多媒体内容等,
- 微软.NET 8:性能爆表、跨平台终端框架、丰富生态,未来开发者首选?
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如果你是一名开发者,那么你一定听说过微软的.NET,但今天我们要聊的,是最新的.NET8。这款工具简直是程序员的梦想,性能炸裂、跨平台无敌、生态系统超丰富,让人忍不住想立刻跳进这个技术池子里畅游一番。快来看看.NET8到底有多牛,让你一眼爱上它!性能炸裂:快得飞起的编程体验.NET8的性能可以用一个字来形容——“炸”。它不仅提升了CPU和内存的利用效率,还让你的应用程序跑得像火箭一样快。记得以前那
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- 数据泄露后的安全重构:文件安全再思考
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近年来,数据泄露事件频发,企业数据面临的风险急剧增加。每次数据泄露事件都在提醒企业,文件安全并非一次设定即可一劳永逸的防护体系。数据泄露不仅会造成经济损失,更会损害客户信任,带来声誉风险。因此,事件发生后的安全重构尤为重要。如何在数据泄露后有效地重构安全体系、提升文件保护能力,是企业保障未来文件安全的关键。数据泄露后的安全重构必要性数据泄露带来的直接影响包括敏感信息外泄、业务中断和法律风险,但更严
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- 活动集锦 | 英码科技积极参与行业盛会,AI赋能城市数字化转型
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在当今数字经济时代,城市全域数字化转型已经成为提升城市管理效能、优化资源配置、推动经济发展的重要手段。英码科技始终致力于为企业打造高效、低成本的行业应用方案,助力企业实现数字化转型。近日,英码科技受邀参加了多场行业展示活动,展示了其在数字化转型方面的成果和技术。▎2024新型智慧城市建设成果展览会6月5日至6月7日,以“数字经济赋能,洞见未来城市”为主题的2024新型智慧城市建设成果博览会在广州琶
- Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程
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人工智能与机器人技术的飞速发展让人型机器人逐渐从科幻概念转变为现实应用,成为未来智能生活的重要组成部分。为了实现人型机器人动作的精准与流畅,惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器(如加速度计、陀螺仪等)捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术,惯性动捕不受环境光线和空间限制,具有更高的便携性和灵活性。在人型机器人AI训练过程中,惯性动捕技术能够实时捕
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欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
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从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
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农业机器人综述:技术现状、应用场景及未来展望引言一、农业机器人的技术现状1.感知模块2.导航与定位模块3.控制与执行模块4.通信与数据传输模块5.决策与人工智能模块6.电源管理与能源模块二、农业机器人的应用场景1.播种与施肥2.植保与除草3.采摘与收获4.土壤和作物监测5.温室管理与环境控制6.多机器人协作三、农业机器人面临的挑战1.成本较高2.环境适应性差3.技术成熟度有待提高4.数据安全和隐私
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AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- 基于Istio Ambient Mesh的无边车架构:实现零侵入式服务网格的云原生革命
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引言:轻量化时代的服务通信进化论当传统Sidecar模式面临内存开销暴增的困境,Istio社区推出的AmbientMesh架构给出终极解决方案。某证券交易系统实测显示,采用该架构后服务延迟降低至1.7ms(降幅达73%),同时资源消耗减少60%。零侵入式流量劫持与按需安全分层的创新设计,正在重塑服务网格的未来格局。一、传统Sidecar模式的性能天花板1.1典型服务网格开销分析(千级节点集群)资源
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一、人工智能与数据科学专业聚焦人工智能、大数据技术、计算机科学与技术、机器学习、数据科学与大数据技术等专业,构成了这一前沿领域的核心。这些专业旨在培养学生掌握从数据收集、处理到模型构建、算法优化的全流程能力。就业前景洞察人工智能已广泛渗透到医疗、金融、制造、交通等众多领域。在医疗领域,AI辅助诊断系统帮助医生更精准地识别疾病;金融行业里,智能风控模型有效防范风险。未来,算法工程师负责开发和优化各种
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
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众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
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scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分