- 专门为高速连续扫描设计的TDI工业相机
51camera
工业相机线阵工业相机TDI工业相机
TDI(TimeDelayIntegration,时间延迟积分)工业相机是一种基于特殊CCD(电荷耦合器件)技术的成像设备,主要用于高速、高灵敏度、高分辨率的图像采集场景。其核心原理是通过多级积分和同步电荷转移技术,在物体连续运动时逐行扫描并累积信号,显著提升图像质量和信噪比(SNR)。它是一种特殊的线阵工业相机。核心原理1.多级积分:TDI相机通过多行感光单元(如多级CCD)对同一运动目标进行多
- SQL*LOADER错误总结
春风剑客
Oracle
SQL*LOADER错误总结2015-12-0922:51by潇湘隐者,4900阅读,0评论,收藏,编辑在使用SQL*LOADER装载数据时,由于平面文件的多样化和数据格式问题总会遇到形形色色的一些小问题,下面是工作中累积、整理记录的遇到的一些形形色色错误。希望能对大家有些用处。(今天突然看到自己以前整理的这些资料,于是稍稍整理、归纳成这篇博客,后面如果碰到其他案例,会陆陆续续补充在此篇文章。)E
- 21-梯度累积原理与实现
机器人图像处理
深度学习算法与模型人工智能深度学习YOLO
一、基本概念在深度学习训练的时候,数据的batchsize大小受到GPU内存限制,batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batchsize智能缩小,这个时候,梯度累积(GradientAccumulation)可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。二、Batchsize的作用训练数据的Batchsize大小对训
- 定积分及其在概率论与统计学中的应用
AI天才研究院
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计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
定积分及其在概率论与统计学中的应用1.背景介绍1.1定积分的概念定积分是微积分学中一个基本概念,它是对连续函数在一个区间上的累积变化量进行测度。定积分可以看作是对无限小量的累加,是对函数在给定区间内的面积进行测量。1.2定积分在概率论与统计学中的重要性在概率论和统计学中,定积分扮演着非常重要的角色。概率论中的概率密度函数、累积分布函数等核心概念都需要借助定积分来定义和计算。统计学中的置信区间估计、
- 物联网设备数据流转之搭建环境:开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine
Heartsuit
时序数据库物联网分布式TDengine涛思数据
背景我们的项目涉及物联网相关业务,由于一开始的年少无知,传感器数据采用了MySQL进行存储,经过近两年的数据累积,目前几个核心表,单表数据已过亿,虽然通过索引优化、SQL优化以及读写分离等措施,勉强满足基本的查询,能在秒级给出数据;但是一方面当前MySQL数据表索引的大小甚至超过了数据大小,这样下去肯定不行;另一方面来自于前端感知设备的数据量还在持续增加,当面对用户多维度的统计需求,在实现上、效率
- 贪心算法简介(greed)
神里流~霜灭
贪心算法精讲贪心算法c++c语言数据结构顺序表链表动态规划
前言:贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每个决策阶段都选择当前最优解的算法策略,通过局部最优的累积来寻求全局最优解。其本质是"短视"策略,不回溯已做选择。什么是贪心、如何来理解贪心(个人对贪心的理解)前言对贪心是一种概念的回答。接下来就了解一下自己对贪心的理解,如果学习算法的化建议优先学习动态规划,动态规划相对于其他算法来说很简单。但是,贪心算法跟动态规划不同,非常难,贪心讲究策略
- 贪心算法——c#
山水CAD筑梦人
C#学习笔记贪心算法算法
贪心算法通俗解释贪心算法是一种"每一步都选择当前最优解"的算法策略。它不关心全局是否最优,而是通过局部最优的累积来逼近最终解。优点是简单高效,缺点是可能无法得到全局最优解。一句话秒懂自动售货机找零钱:用最少数量的硬币凑出指定金额。比如找零198美分,它会优先用25美分的大硬币,不够再用小的,直到凑够金额。背景故事想象你在加拿大超市当收银员(CAD场景):顾客买了东西你需要快速找出零钱198分收银台
- PID 控制的通俗理解
杨航 AI
算法
好的!我尽量用通俗的语言和例子来解释PID控制,避免使用复杂的公式。PID控制的通俗理解PID控制就像你在开车时控制车速的过程。假设你想把车速保持在60km/h,但路上有上坡、下坡、风阻等各种干扰因素。为了保持车速稳定,你需要不断调整油门。PID控制就是帮助你调整油门的“智能系统”。PID控制由三个部分组成:比例(P):根据当前误差调整油门。积分(I):根据过去误差的累积调整油门。微分(D):根据
- 深度学习训练中GPU内存管理
@Mr_LiuYang
遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中,主流GPU显存通常为8GB~80GB,内存不足会导致训练中断或BatchSize受限,GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧,帮助开发者高效利用显存资源。
- 论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习机器人
ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积,且人类演示可能是非平稳的,提出了ACT(ActionChunkingwithTransformers)方法。ActionChunking模仿学习中,compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说,当智能体(agent)在测试时遇到训练集中未见过的情况时,可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积,导致智能体进入未知状态,最终
- 技术债务未纳入计划管理怎么办
项目管理
技术债务管理的关键在于全面识别、动态整合、持续优化。其中,全面识别尤为重要,因为只有清晰了解现有系统中累积的技术债务,才能在项目计划中合理安排修正工作,防止负债失控;动态整合则要求将技术债务作为项目计划的重要组成部分,实时监控并定期调整修复策略;持续优化确保在项目迭代中不断改进和预防新的技术债务生成,从而提升整体系统质量和研发效率。一、明确技术债务概念与现状技术债务是指在软件开发过程中为追求短期目
- 洛谷P3586 [POI 2015] LOG Logistyka 分析与解答
里欧布鲁斯
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操作1是对序列的修改,重点来看如何实现操作2维护一个长度为n的序列,一开始都是0,支持以下两种操作:Uka将序列中第k个数修改为a。Zcs在这个序列上,每次选出c个正数,并将它们都减去1,询问能否进行s次操作。每次询问独立,即每次询问不会对序列进行修改。“减去1”的操作如何直观得被感受呢,可以把一个数写成很多个1累积而成的形式例如,现在有一组数13243,可以表示成下面这样424523451234
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- cv君独家视角 | AI内幕系列十四:【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)
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原创项目级实战项目cv君独家视角AI内幕系列深度学习与计算机视觉精品人工智能aiisp科技python
目录摘要主要防抖技术手机防抖对比某拇指相机技术分析:1.基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤:代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
- 【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统
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解码前沿多模态大模型:认知分析和工业级实战python开发语言AIGC人工智能chatgpt
写在前面:为什么需要端到端语音交互近年来,随着深度学习技术的飞速发展,语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手,语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而,传统的语音交互系统往往采用“语音识别(ASR)-自然语言理解(NLU)-对话管理(DM)-自然语言生成(NLG)-语音合成(TTS)”的级联式架构,这种架构存在着诸多弊端,如:错误累积:每个模块的错误都会传递到下一个模块,导致最终结果
- 软件架构---质量属性(二)
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一般情况下,质量属性可分为三类,系统的质量属性,商业属性,概念属性。这里主要讨论的是系统的质量属性,可用性,可修改性,性能,安全性,可测试性和易用性。1.可用性Availability可用性是指系统掩盖或修复故障的能力,使得累积的服务中断时间不超过规定时间间隔内的所要求的值当一个系统不再提供其规格说明中所声明的服务时,我们就认为其出了故障,即出现了可用性问题通常情况下,我们以下面这个公式来量化可用
- [自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定
simba丶小小程序猿
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文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人,每个雷达的位置和姿态不同,需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系(旋转矩阵RRR和平移向量ttt),将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。具体需求包括:数据融合:消除多雷达间的位姿差异,生成全局一致的点云。减少累积误差:避免多传感器数据因
- FLOPS, FLOPs and MACs
Aidanmomo
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FLOPS:FloatingPointOperationsPerSecond,每秒浮点运算次数,是一个衡量硬件速度的指标FLOPs:FloatingPointOperations,浮点运算次数,用来衡量模型计算复杂度,常用来做神经网络模型速度的间接衡量标准MACs:Multiply–AccumulateOperations,乘加累积操作数,常常被人们与FLOPs概念混淆实际上1MACs包含一个乘法
- Scala高阶函数之reduce,reduceleft,fold
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在Scala中,reduce、reduceLeft和fold是处理集合的高阶函数,它们通常用于将集合中的元素聚合为一个单一的结果。这些函数都基于某种形式的累积操作,但它们之间存在细微差别。reducereduce函数通过二元操作符(接受两个参数)来减少集合中元素的数量,直到得到一个单独的结果。它要求集合非空,因为没有初始值可以用来开始累积过程。如果尝试在一个空集合上调用reduce,将会抛出异常。
- 2025校园私域攻略开源PHP源码分享/校园生活系统/校园服务平台/智慧校园程序
越来越多的人开始做校园表白墙,朋友圈影响力下降,校园小程序校园社区崛起。今年大家可以明显感觉到做校园社区的人更多了,一方面是做教学助教的,再不断地招学员,一方面各家社区、平台也有自己的加盟。导致本来小众的校园私域市场变得热闹起来了,目前各大社区平台累积加盟的校园数量已经有4000-5000家了,带来了更多的连锁反应,很多去年有用的方法现在都不管用了。比如某音某书,其他人也可以做甚至做的更加精致,开
- 强化学习是否能够在完全不确定的环境中找到一个合理的策略,还是说它只能在已知规则下生效?
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强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏策略和金融决策等领域。其核心理念是通过与环境的互动,不断学习如何选择最优行动以最大化累积奖励。尽管强化学习在许多已知和相对确定的环境中表现出色,但在面对完全不确定或动态变化的环境时,其表现和可靠性是否依然能保持一致是一个值得深入探讨的问题。我们生活的世界充满了不确定性,尤其是在
- 151、Python数据处理利器:深入探秘插值与拟合技巧
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Python开发之数值积分与微分:数值计算的基本方法数值积分与微分是计算机科学和工程领域中非常常见的计算任务。在这篇文章中,我们将学习Python中用于数值积分与微分的几种基本方法,并探讨它们在实际应用场景中的应用。数值积分数值积分是求解函数在某一区间上累积量的过程。在日常生活中,数值积分可以看作是计算商品的总价,当你购买多个商品时,你需要计算出每个商品的价格并将其相加,得到最终的总价。梯形法则梯
- 基于企业架构理论的研发工艺流程
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银行传统的研发工艺流程通常以瀑布模型或部分敏捷开发为主,但在企业架构(EnterpriseArchitecture,EA)理论的指导下,可以升级为更加灵活、高效和业务驱动的研发流程。以下是调整后的工艺流程升级方案:1.传统研发工艺流程的问题业务与IT脱节:业务需求与IT实现之间缺乏有效的对齐机制。流程僵化:瀑布模型导致开发周期长,难以快速响应市场变化。技术债务累积:缺乏整体架构规划,导致系统复杂度
- 贪心算法理解与Python实现
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贪心算法理解与Python实现什么是贪心算法?贪心算法是一种每一步选择当前最优解的算法策略,通过局部最优解的累积达到全局最优解。其核心思想是:在每一步做出对当前最有利的选择,不考虑未来影响。贪心算法适用条件贪心选择性质:局部最优解能导致全局最优解最优子结构:问题的最优解包含子问题的最优解实现步骤将问题分解为多个子问题定义每个步骤的最优选择标准执行贪心选择并缩小问题规模重复直到问题解决示例1:会议室
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近年来,我国游戏市场日益繁荣,《热血传奇》凭借多年累积的人气依然稳居榜首。然而,在近日《热血传奇》服务器却遭遇一起恶意攻击事件。本次攻击事件不仅让众多期待更新内容的玩家感到遗憾,也给服务器稳定运行带来严重影响。一、传奇服务器被袭背景据《热血传奇》官方通报,此次袭击事发在昨晚9月22时至凌晨1时的时间段内。受此影响,多台传奇服务器遭遇大规模拒绝服务攻击(DDoS),导致大量玩家无法正常登录游戏。目前
- 深入详解人工智能机器学习:强化学习
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目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中的一个重要领域,其核心目标是通过与环境的交互学习如何采取行动以最大化累积奖励。与监督学习不同的是,强化学习不依赖于给定的输入输出对,而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化
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强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,旨在通过与环境交互,使智能体(Agent)学习如何采取最优行动,以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同,强调试错探索(Exploration-Exploitation)以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述:机器处于环境EEE中,状态空间XXX,其中每个状态x∈Xx\inXx∈X是
- 主成分回归(PCR)与特征值因子筛选:从理论到MATLAB实战
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内容摘要:本文深入解析主成分回归(PCR)的原理与MATLAB实现,结合Hald水泥数据案例对比PCR与普通回归的性能差异。详细讲解特征值筛选策略(累积贡献率、交叉验证),并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果,助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。关键词:主成分回归特征值筛选多重共线性MATLAB实现交叉验证—1.主成分回归(PCR)概述主成分回归(PrincipalComp
- 神经网络中的Nesterov Momentum
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
NesterovAcceleratedGradient(NAG),也称为NesterovMomentum,是一种改进版的动量优化算法,旨在加速梯度下降过程中的收敛速度,并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出,是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中,更新规则不仅考虑当前的梯度,还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积(即“动量”),以帮助克
- 神经网络中的Adagrad
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adagrad(AdaptiveGradient)是一种自适应学习率的优化算法,专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效,并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说,它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和,然后用这个累积值来缩放当前的学
- [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)
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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
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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
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
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- 一位30多的程序员生涯经验总结
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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