- python中session的使用
白桃提拉米苏
使用场景:当接口之间有cookie数据之间的传递的情况下为了确保接口之间cookie数据传递,一定要使用同一个session对象接口返回的cookie数据,存储在session对象中#1.创建session对象session=requests.session()#2.使用session对象,实现之后所有的接口请求session.get()session.post()session.put()举例#
- halcon的Blob分析方法
斯人已去忆犹在
计算机视觉人工智能图像处理
阈值分割法图像分割常用方法就是阈值分割法,它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤。阈值分割法是一种传统的最常用的图像分割方法,特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。阈值分割是一种按图像像素灰度幅度进行分割的方法,把图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度门限(阈值)的方法确定有意义的区域或要分割物体的边界。阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。阈值分割的几个难
- 用户实操 | GBase 8a MPP Cluster慢SQL分析排查和优化方法
GBASE数据库
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本期供稿|中国农业银行研发中心蔡鹍鹏01排查和优化方法SQL任务历史性能对比分析:通过开启GBase8a的audit_log审计日志,可以连续收集周期性任务的执行时间,通过对比相同SQL任务历史执行时长可以判定相同任务SQL长周期内的执行耗时趋势,通过对比发现执行性能异常情况,并进行针对性的分析。如,相同SQL任务在一定周期内执行时间逐渐变长,则需要结合表内数据量变化趋势、SQL任务类型需要访问全
- GBase 8a数据库多并发insert性能缓慢的优化
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原文链接:https://www.gbase.cn/community/post/4847更多精彩内容尽在南大通用GBase技术社区,南大通用致力于成为用户最信赖的数据库产品供应商。多并发insert缓慢优化场景分析在业务上或者数据迁移时,经常会出现对同一张表进行多并发的insertvalues操作,GBase8a虽然支持标准的sql插入方式,但同一般的关系型数据库对比,8a的强项在于大事务和大数
- 30.4:Python如何安装Pandas库? (课程共4100字)
小兔子平安
Python完整学习全解答pythonpandas开发语言
课程概述(课程共4100字)①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口,输入以下命令来安装Pandas:当安装完成后,可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装:②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化③Python学习的深入讨论Python的应用领域Python的优点和缺点学习Python的建议学习Python的挑战课程总结课程概述Python是一种功能强大的编程
- 基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化
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一、引言随着大数据时代的到来,海量数据的存储和高效处理成为各行业的核心需求。GBase系列数据库(包括GBase8a、GBase8s和GBase8c)以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能,成为处理大规模数据的理想选择。本文将从GBase数据库的特性出发,探讨如何在实际应用中进行海量数据的高效处理,同时提供相关代码示例,帮助开发者更好地理解和应用GBase数据库。二、GBase数据库
- 分析投资策略数据
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投资策略分析(在实习最后一周,当然要再多学一点金融相关知识啦,于是就有了这篇文章,以下均出于个人对投资策略的浅薄见解,欢迎大家提出建议)任务:分析私募排排网上的数据,并根据不同的策略进行分析,写出报告由于本人之前对投资部分了解较少,所以名词解释会占相当大一部分篇幅,大家可以直接移步后面部分!私募投资投资策略分析数据名词解释投资策略名词解释股票策略债券策略期货及衍生品策略多资产策略组合基金对筛选出来
- python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解
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1、二维数组取值注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]list
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1数据库操作与维护1.1数据库启停[root@OMMB-66-V10-001~]#servicegcwarestopStoppingGCMonitsuccess!SignalingGCRECOVER(gcrecover)toterminate:[OK]Waitingforgcrecoverservicestounload:.....[OK]SignalingGCSYNC(gc_sync_serve
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- java web 项目中封装的下拉列表小组件:实现下拉列表使用者前后端0行代码 ...
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java前端后端ViewUI
导读:主要从4个方面来阐述,1:背景;2:思路;3:代码实现;4:使用一:封装背景像easyui之类的纯前端组件,也有下拉列表组件,但是使用的时候,每个下拉列表,要配一个URL,以及设置URL反回来的值和select的text,和value的对应关系,这有2个问题:一使用者必须知道URL,二,如果页面有10个下拉表表,要请求后台10次,肯定影响性能,而我想要的是使用者只要申明用哪个数据字典就行了,
- IDEA接入GPT王炸秘籍,开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接
数行天下
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大家好,我是数行天下,普通中间群体是凭借技术或业务在各行各业打工的重要群体,是AI技术的实践和推动者,个体的数字化程度越高就越能在百年未有之变局的AI时代赢得先机。各行各业数据分析、系统开发人员,科研领域研究人员,设计师,及各单位文字工作者等,谁能快速学习、加快效率,产出的内容更优质,在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。由于各种限制,大部分人无法有效使用GPT,即使费力注册成功也因为科学上网时间
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鸿宇太子哥
dialogelement删掉标题
在使用element开发通过之中使用Dialog弹窗创建数据或者数据回显在经常不过了。而且数据创建和数据编辑正常都是使用同一组件。出现的问题:title="提示弹窗":visible.sync="dialogVisible"width="30%"destroy-on-close>使用dialog提供的属性destroy-on-close也并不能实现实时的dialog销毁,进行创建和编辑数据正常的切
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这块必被安排
matlab延迟算子
既然有了序列,那怎么拿来分析呢?时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点,它通常是人们进行统计时序分析的第一步。2、统计时序分析(1)频域分析方法原理:假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程:1)早期的频
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web15117360223
面试学习路线阿里巴巴express大数据数据库
一、SQLServerExpress版本(一)功能特点数据库大小限制:SQLServerExpress版本数据库的最大大小限制为10GB。这对于小型应用程序、个人项目或者初学者学习和开发简单的数据库应用是足够的。例如,一个小型的学生成绩管理系统,用于记录班级学生的成绩、课程信息等,其数据量通常不会超过这个限制。资源使用限制:该版本使用的内存限制为1GB,处理器核心数也有限制。这使得它在资源占用方面
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- 记GBase8a一次简单的典型sql优化
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GBase8a数据库sql性能优化
原文地址:https://www.gbase.cn/community/post/3549某客户反映一条业务测试sql查询缓慢(3节点集群),百万级数据量用时6-8s,不满足小于1秒的业务需求!由于客户刚使用8a不久,希望远程进行优化演示。客户sql也比较简单,为两表关联分页查询,sql如下:SELECT*FROMAAAAa,BBBBbWHEREa.AAC001_JY=to_char(b.AAC0
- OpenWebUI,RAG+外部知识库+AI写文的开源应用
m0_74824780
人工智能开源
引言自从去年AI火起来之后,很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目,把各家大模型API接入到自己的AI程序里,便可以通过AI辅助完成一系列日常任务,比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、代码分析、角色扮演等等。一般情况下,大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高,像翻译总结、格式转换之类,市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求;但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信
- 深入理解TensorFlow中的形状处理函数
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摘要在深度学习模型的构建过程中,张量(Tensor)的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时,确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。本文将详细介绍几个常用的形状处理函数,包括get_shape_list、reshape_to_matrix、reshape_from_matrix和assert_rank,并通过具体的代码示例来展示它们的使用方法。1.引言在深
- 基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统
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iNeuOS工业互联网人工智能物联网
1.项目背景刨花板生产线由于原料、生产工艺等原因,会有一些产品板面出现颤纹、漏砂、胶斑、胶块、大刨花、粉尘斑、板面划痕和油污等缺陷。表面缺陷会降低板材强度、影响板材外观和二次加工,给企业带来经济损失。目前针对刨花板的瑕疵识别工作主要以人工检测为主,缺陷种类繁多和视觉疲劳导致漏检率和误检率较高,极大限制了工厂的生产效率和产品质量。同时,工厂现有刨花板产线质检环节无法积累生产过程数据、无法形成有效数据
- linux下共享内存和消息队列实现多进程间数据收发
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linux下进程通信的方式有很多,共享内存,消息队列,管道等。共享内存可以传输大量数据,但是多个进程同时读取共享内存就会出现脏读,可以借助消息队列实现多进程消息发送和接收。这种组合方式在实际开发中应用还是很多的,接下来就看一下。目录1.共享内存操作api(1)创建共享内存(2)挂载共享内存到当前进程(3)取消挂载(4)共享内存控制函数-可以删除2.消息队列操作api(1)创建消息附列(2)往消息队
- 深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法
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深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。外盘期货分钟高频历史行情数据链接:https://pan.baidu.com/s/19zhe1CCpDM56amDKO2nMwQ?pwd=4wpq提取码:4wpq请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。交易量与价格关系分析交易量与价格之间的关系
- 【论文精读】MotionLM
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【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队:Waymo时间:2023.9代码:简介:采用自回归的方式做轨迹生成,能够更好地建模交互,且避免模态坍缩,在数据集达到了SOTA。2存在的问题轨迹回归方面:原本xy预测认为空间过大,有的xy很大(t大速度快的时候),有的xy很小(t小速度慢的时候)。3具体方案Encoder采用了之前的论文Wa
- GBase 8a慢SQL优化案例-2 通过分析函数改写不等值关联排序取值
dudulang8088
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某气象现场一条查询语句,大数据场景下,单个机构查询耗时5分钟以上,需要分析,SQL语句如下:SELECTt.station_no,t.collect_time_stamp,t.r2020,t.topFROM(SELECTt1.station_no,t1.collect_time_stamp,t1.r2020,(SELECTCOUNT(*)+1FROM(SELECTstation_no,--站点编号
- 【PCIe XDMA开发】XDMA与MIG位宽一致性要求
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在基于FPGA的PCIeXDMA与MIG(MemoryInterfaceGenerator)协同设计中,位宽一致性对传输效率有重要影响,但具体实现需结合系统架构和性能需求综合考虑。一、位宽一致性的必要性数据路径对齐要求XDMA的AXI接口位宽(如128/256/512位)需与MIG的物理接口位宽保持一致15。若两者不一致,需插入位宽转换模块(如AXIDataWidthConverter),这会引入
- 数字内容体验未来趋势:五大平台横向对比与深度解析
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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
- 数据驱动业务增长,E-MapReduce 真实案例解析
Anna_Tong
mapreduce大数据云计算数据分析阿里云实时计算数据驱动
在大数据时代,数据已经成为企业核心竞争力的关键因素之一。无论是电商、金融、物流还是制造业,企业都在探索如何更高效地处理、分析和利用海量数据,以实现精准决策、优化运营并提升业务增长。然而,面对PB级甚至EB级的数据规模,传统的本地大数据计算架构往往难以满足性能和成本的要求。如何在保证计算效率的同时降低运维成本,成为企业数据战略中的关键挑战。阿里云E-MapReduce(EMR)作为一款云原生的大数据
- 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!
AGI大模型老王
人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
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
- 共享内存的数据结构 ——循环队列+信息量 ——互斥锁、多进程的消费者模型 源码模型 测试代码 C++
sevenysq
数据结构c++centoslinux
前言:简单来说,共享内存不能自动扩展,申请多少就是多少,而且只能用C++内置的数据类型。也不能用STL容器,例如vector会自动扩展,容易造成内存泄漏,越界等问题。移动语义也不能用。要想实现多进程的生产/消费者模型只能采用循环队列。循环队列类值得一提的是这里面头尾指针的移动算法:(指针+1)取最大长度的余数。其他都很简单。#include#include#include#include#incl
- GBase 数据库的高性能架构与优化实践
big crab
数据库架构
引言随着信息技术的快速发展,数据库作为支撑各行各业数据存储和处理的核心技术之一,承担着越来越重要的角色。在现代企业中,大数据量、复杂查询和高并发处理已成为普遍需求。GBase数据库作为国内领先的数据库产品之一,提供了卓越的性能和灵活的架构设计,能够高效处理复杂的事务、分析查询和海量数据。本文将探讨GBase数据库的高性能架构,并结合实际案例展示其优化实践。一、GBase数据库架构概述GBase数据
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比