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Xiao_Ya__
深度学习pytorchpytorch分类神经网络
下面给出了神经网络的训练流程,包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。importtorchastimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.transformsimportToPILImageimporttorch.nnasnnimporttorch.n
- OmniPlan Pro for Mac 项目管理流程
甜于酸
办公软件macmacos
介绍OmniPlanPromac是一款项目管理流程软件。能被用来优化资源、精简预算快速共享或添加任务,旨在能够帮助您可视化维护和简化项目,包含了自定检视表、阶层式的纲要模式、成本追踪、里程碑、任务限制与相关性、资源分配、时程控制、Gantt图表、违反事项显示、关键路径等等非常实用的多种功能。效果下载百度网盘:https://pan.baidu.com/s/13yi75kSPFx3e5l9mcadt
- 基于Python+OpenCV校园人脸采集和人脸识别系统
2301_79809972
pythonpythonplotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义随着科技的发展和校园安全管理的需求增加,人脸识别技术逐渐被引入到校园安全管理中。人脸识别技术可以实现对校园内人员的快速、准确识别,提高校园安全管理水平。本项目旨在利用Python和OpenCV库,开发一个校园人脸采集和人脸识别系统,实现对校园内人员的人脸信
- 射频学习之HFSS入门(一)
OKay_J
学习经验分享笔记
HFSS下载与介绍下载介绍基本概念特点工作流程优势下载我下载的版本是ANSYSElectromagneticsSuite2023R1通过这篇文章下载,教程非常详细介绍基本概念HFSS(High-FrequencyStructureSimulator)是由ANSYS开发的一个专业的电磁场仿真软件,广泛用于高频电子工程中的电磁场分析。它主要用于设计和优化电磁设备,如天线、微波元件、射频(RF)设备等,
- MySQL 数据库作发布系统的存储,一天五万条以上的增量, 预 计运维三年,怎么优化?思维导图 代码示例(java 架构)
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对于一个每天有五万条以上增量、预计运维三年的MySQL发布系统,优化和规划是非常重要的。这不仅涉及到数据库本身的性能优化,还包括架构设计、硬件选择、监控与维护等多个方面。以下是一些建议和策略:优化策略数据库架构设计分库分表(Sharding):将数据分散到多个数据库或表中,减轻单个实例的压力。读写分离:使用主从复制,将读操作分流到从服务器上,减少主服务器负载。缓存机制:利用Redis或Memcac
- if constexpr 与常量表达式: 编译时的“如果“【仓鼠学CPP17】
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前言if,条件语句,可以说是众所周知的东西了。但在cpp-17里,又推出了一个“ifconstexpr”,同样是表示比较。两者区别在于:if是在运行时比较,而ifconstexpr,是在编译器里比较。一个程序,编译只要一遍,实际运行则可能会跑很多次,因此,在对于一些能在编译器里所确定的内容,使用ifconstexpr是一个好主意!当然,大部分内容是不会就在编译器的时候就确定的,因此,其使用有局限性
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- Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线
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loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号(左)、Python+智能大数据+AI学习交流群(右):欢迎关注和加群,大家一起学习交流,共同进步!目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz
- python安装pyaudio_我不能在我的python上安装pyaudio?怎么做?
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我有一台windows10pc,我想安装pyaudio,以便与chatterbot一起使用,chatterbot支持,我尝试了两种不同的安装pyaudio的方法。方法是在命令提示符下编写python-mpipinstallPyAudio结果是:C:\Users\Waaberi>python-mpipinstallPyAudioCollectingPyAudioUsingcachedhttps://
- DeepSeek强化学习(Reinforcement Learning)基础与实践
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引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,专注于训练智能体(Agent)在环境中通过试错来学习最优策略。与监督学习和无监督学习不同,强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为,使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践,并通
- GCC 和 G++的基本使用
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GCC和G++命令GCC和G++命令GCC(GNUC编译器)基本用法常用选项示例G++(GNUC++编译器)基本用法常用选项示例GCC与G++的区别选择使用GCC还是G++C++编译流程1.预处理(Preprocessing)2.编译(Compilation)3.汇编(Assembly)4.链接(Linking)综合示例头文件搜索路径1.引号包含的头文件(`"add.h"`)搜索路径示例2.尖括号
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第一章:初入量化江湖——Python与量化的第一次邂逅故事情境在一个热闹的理财交流群里,小K偶然听到有人提起“量化投资”。那一刻,他心中燃起了一种莫名的好奇与憧憬:“量化投资究竟是什么?我真的能用代码来炒股吗?”然而,面对这一连串新奇的名词,小K感到有些茫然,一头雾水。就在他犹豫不决的时候,一位神秘的前辈私信他:“想要在量化江湖中闯出一片天地,首先得打好基础。先从搞定Python和学习如何读取股票
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第二章:初试身手——Python基础与神秘股票清单在这一章中,我们将跟随小K的脚步,开启Python的初探之旅。小K刚刚踏入量化投资的世界,就收到了前辈神秘发送的一份文件——“神秘股票清单.csv”。前辈告诉他,只有牢牢掌握Python的基础语法,才能游刃有余地处理金融数据,进一步深入量化分析的奥秘。接下来,就让我们一起体验小K如何用Python完成这个第一个小任务,从而收获满满的成就感吧!故事情
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第三章:初探数据世界——Pandas与数据清洗的武林秘笈在量化江湖中,数据正如武林秘籍中的内功心法,必须先打好基础,才能施展后续高深武技。小K这次获得了一份历史股票交易数据,但初看之下却是一团乱麻:缺失值、重复记录、日期格式不统一……前辈笑着说:“兄弟,若想踏入量化之路,先要学会如何把这‘脏数据’炼成一手干净的‘真气’!”下面,就跟随小K的脚步,逐步揭开数据清洗的秘密,掌握Pandas的基本功法,
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数据分析师的日常工作中,发现数据中的隐藏模式和预测未来趋势是非常重要的一环。借助OpenAI的强大语言模型(如GPT-4),我们可以轻松完成这些任务,无需深厚的编程基础,也能快速上手。在本文中,我们将通过一个简单的例子,展示如何利用OpenAI模型帮助数据分析师识别模式和预测趋势,尤其是在时间序列预测(如销售、流量等)中的实际应用,并加入数据可视化来更直观地展示分析结果。一、模式识别与趋势预测的重
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在数字化浪潮的推动下,项目管理正经历一场深刻的变革。传统依赖人工协调、纸质文档和静态计划的管理方式已无法应对日益复杂的项目需求。据统计,采用数字化工具的项目团队效率可提升40%以上,成本超支风险降低30%。本文将深入解析项目管理数字化转型的五大核心趋势,结合真实案例与工具应用,为读者提供可落地的实践指南。一、数字化转型的五大核心趋势1.虚拟团队与协作工具的常态化远程协作已成为项目管理的主流模式。通
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今天给大家分享的是一位粉丝的提问,研二自学C++想转码,如何规划才能成功?有什么好的开源项目推荐?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家,希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问:你好,我想咨询一下转码相关的问题。我的学历背景是安徽大学本科西安电子科技大学研二在读,目前已经完成了C++基本语法的学习,也完成了两个国外的公开课CS144和6.s081的学习与相关lab的编写。接下来
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在AICoding蓬勃发展的大背景下,全球开发者对智能化工具的依赖度攀升。据Gartner预测,2028年AI辅助编程渗透率将突破75%。开发者正面临着从“工具使用者”到“AI协同创新者”的身份转移。为促进AI编程技术交流与创新思维的碰撞,稀土掘金联合Trae共同发起【AIFORCODE创意挑战赛】,汇聚来自不同背景、不同经验的开发者,共同探索AI与编程结合的创意边界。扫码预约直播3月3日18:0
- #渗透测试#批量漏洞挖掘#华测监测预警系统2.2 UserEdit.aspx SQL注入(CVE-2022-24876)
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- 揭秘波士顿房价密码:从经典数据集到线性回归实战
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引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域,预测问题是一个核心研究方向,而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息,通过
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一.系统架构概述系统架构的定义系统架构(SystemArchitecture)是系统的一种整体的高层次的结构表示,是系统的骨架和根基,支撑和链接各个部分,包括构件、连接件、约束规范以及指导这些内容设计与演化的原理,是刻画系统整体抽象结构的一种手段。软架构的定义软件体系结构为软件系统提供了结构、行为和属性的高级抽象,由构成系统的元素描述、元素的外部可见属性、这些元素的相互作用、指导元素集成的模式以及
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在当今快速发展的科技领域,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、机器学习(MachineLearning,ML)、深度学习(DeepLearning,DL)、集成学习(EnsembleLearning)以及大模型(LargeModels)等概念频繁出现在人们的视野中。它们不仅推动了科技的进步,也深刻影响了社会生活的方方面面。本文将对这些概念进行全面解析,并探讨它们之间的联
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- 计算机二级公共基础知识考点整理,超全面,超全面
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数据结构算法java
第一章数据结构与算法经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析,笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找,读者应对此部分进行重点学习。详细重点学习知识点:1.算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念2.数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义3.栈的定义及其运算、线性链表的存储方式4.树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历5
- Activity 任务栈 taskAffinity 用法
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taskAffinity属性taskAffinity是Activity的一个重要属性,主要用于任务栈管理,通常和singleTask和allowTaskReparenting配合使用;taskAffinity主要作用:1.任务栈分配:-默认情况下,同一应用的Activity共享同一个任务栈-通过taskAffinity可以为Activity指定不同的任务栈-任务栈名称默认为应用的包名2.常见使用场
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【不定滑窗】2023Q1A-区块链文件转储系统题目描述与示例题目描述区块链底层存储是一个链式文件系统,由顺序的N个文件组成,每个文件的大小不一,依次为F1,F2,…,Fn。随着时间的推移,所占存储会越来越大。云平台考虑将区块链按文件转储到廉价的SATA盘,只有连续的区块链文件才能转储到SATA盘上,且转储的文件之和不能超过SATA盘的容量。假设每块SATA盘容量为M,求能转储的最大连续文件大小之和
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从输入URL到页面展示到底发生了什么?1.输入URL与浏览器解析当你在浏览器地址栏输入URL并按下回车,浏览器首先会解析这个URL(统一资源定位符),比如https://www.example.com。浏览器会解析这个URL中的不同部分:协议(如:http或https):决定了数据传输的方式和安全性。域名(如:www.example.com):确定请求的目标服务器。路径(如:/index.html
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java开发语言
1.Exception和Error的区别Exception和Error都是Throwable类的子类,但它们有不同的用途和含义。Exception:代表程序运行时可以处理的异常情况。Exception是可预料的,通常是程序逻辑错误或者其他外部因素导致的,程序可以通过捕获这些异常来做出适当的处理。例如:FileNotFoundException、IOException等。Error:代表程序无法控制
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
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设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
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oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟