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Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能算法python深度学习pytorch推荐算法
快手推荐算法一、有10亿个数据量如何快速做召回在推荐系统的召回阶段,面对海量数据(如10亿条记录),需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大,直接对所有数据进行计算是不现实的,因此需要设计高效的召回策略。1.1.核心挑战数据规模大:10亿级别的数据无法直接加载到内存中。实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的,导致相似性计算复杂度增加。多
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图遍历和最短路径是图数据库中两个非常重要的概念,尤其是在图数据结构中,它们是解决许多问题(如社交网络分析、推荐系统、网络分析等)的核心算法。Neo4j提供了强大的图遍历和最短路径查询能力,帮助用户有效地从图中提取信息。1.图遍历(GraphTraversal)
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在当今数字化时代,人工智能(AI)技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断,从自动驾驶到自然语言处理,AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后,高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊,没有优质的数据,再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks,作为一款强大的大数据开发治理平台,在
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软件测试基础及工具分享程序人生软件测试面试题专栏测试工具经验分享自动化
百度业务场景如何测试一个高并发的搜索系统(如百度搜索)?如何测试一个在线地图服务(如百度地图)?如何测试一个大型推荐系统(如百度推荐)的性能?百度技术栈你对百度的PaddlePaddle框架有了解吗?如何测试基于PaddlePaddle的服务?如何测试百度云的API服务?你对百度的DevOps实践有什么了解?
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毕业论文/研究报告elasticsearch大数据搜索引擎课程设计pythondjango开发语言
目录一、选题的背景和意义(一)选题背景(二)选题意义2.1.提升科研效率2.2促进学术创新2.3优化资源配置二、选题的国内外现状与总结(一)国内现状(二)国外现状(三)总结三、选题的主要内容和拟解决关键问题(一)主要内容1.数据库设计与实现2.搜索功能实现3.推荐功能实现4.用户管理与交互功能实现(二)拟解决关键问题1.数据质量与整合难题解决措施:2.搜索精准度与性能优化解决措施:四、选题的设计方
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微信小程序程序列表:微信小程序健身房课程预约系统6638微信小程序投票系统6640微信小程序小说阅读推荐系统6641微信小程序垃圾分类识别系统(语音识别,拍照识别)qt-93982微信小程序网上书店qt-93982微信小程序在线购物系统qt-93982微信小程序课堂签到系统qtail-93982微信小程序人脸识别图书馆座位预约系统qt-93982微信小程序二手物品交易系统qt-93982微信小程序
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大模型架构专栏已经更新了30多篇文章。完整的专栏内容欢迎订阅:LLM架构专栏1、LLM大模型架构专栏||从NLP基础谈起2、LLM大模型架构专栏||自然语言处理(NLP)之建模3、LLM大模型架构之词嵌入(Part1)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part2)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part3)4、LLM架构从基础到精通之Word2Vec训练全解析5、LLM架构从基础到精通之循环神经网络(R
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基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python在数据处理与分析中的优势1.2.1丰富的数据处理库1.2.2强大的数据分析和可视化能力1.2.3简洁高效的语法1.3本文的研究目的和意义1.3.1探索豆瓣电影评论数据的特点1.3.2实践
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摘要随着信息技术的飞速发展和教育数据的日益丰富,高考择校推荐系统已成为帮助学生和家长做出明智选择的重要工具。本文介绍了一种基于SpringBoot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统。该系统通过整合高校的多源画像数据,如地理位置、学科实力、师资力量、就业情况等,结合协同过滤算法,为学生提供个性化的高校推荐。本文详细阐述了系统的设计与实现过程,包括技术选型、需求分析、系统设计、功能
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允中若朴编译自Stats&Bots量子位出品|公众号QbitAI推荐系统,是当今互联网背后的无名英雄。我们在某宝首页看见的商品,某条上读到的新闻,甚至在各种地方看见的广告,都有赖于它。昨天,一个名为Stats&Bots的博客详解了构建推荐系统的五种方法。量子位编译如下:现在,许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐,驱动收入增长。推荐算法有很多种,数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。
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Python智能推荐系统与个性化电商探索宝藏:揭开推荐系统的神秘面纱数据炼金术:挖掘用户行为背后的黄金智能导购员:为每位顾客定制专属购物体验实时响应大师:打造即时反馈的动态推荐社交网络效应:借助朋友的力量扩大影响力反馈循环艺术家:持续改进与优化用户体验未来展望:迎接智能化零售的新时代探索宝藏:揭开推荐系统的神秘面纱在电子商务的世界里,推荐系统就像是一个藏宝图,它帮助商家找到那些隐藏在海量商品中的“
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基于内容的推荐引擎是怎么工作的基于内容的推荐系统,正如你的朋友和同事预期的那样,会考虑商品的实际属性,比如商品描述,商品名,价格等等。如果你以前从没接触过推荐系统,然后现在有人拿枪指着你的头,强迫你在三十秒之内描述出来,你可能会描述这样一个基于内容的系统:呃,呃,我可能会给你看一大堆来自同一个厂家,并且拥有类似的说明的产品。你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品。这样做非常合理,因为这就是我们在
- 计算机毕业设计 ——jspssm510springboot 的人职匹配推荐系统
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作者:程序媛9688开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等。文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题(免费咨询指导选题),项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人计算机毕业设计——jspssm510springboot的人职匹配推荐系统人职匹配推荐系统技术说明本毕业设计项目“jsps
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在现代电商平台中,用户的行为数据对于优化用户体验、提升销量以及个性化推荐至关重要。通过抓取和分析用户的浏览、点击、购买等行为数据,电商平台能够更好地了解用户的偏好,从而推荐相关产品,增加用户的黏性和购买意愿。本篇博客将详细介绍如何通过爬虫技术抓取电商平台的用户行为数据,并结合数据分析和推荐算法,构建一个简单的推荐系统。目录一、电商平台用户行为数据二、爬虫技术实现2.1网站分析2.2使用Seleni
- 大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案
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在现代应用中,向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同,向量数据库的“热更”(即在不中断服务的情况下更新索引)是一个具有挑战性的问题。本文将深入探讨这一问题,对比主流向量数据库的热更方案,并给出Qdrant的代码示例。1.什么是向量数据库的“热更”?想象一下,你正在运营一个大型电商平台,用户可以上传图片搜索相似商品。你的商品库每天都在更新:新商品上架:需要将新商品
- 使用DashVector作为LangChain中的VectorStore插件
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背景介绍DashVector是一个支持高维稠密和稀疏向量的全托管向量数据库服务,支持实时插入和过滤搜索。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。这使得DashVector在需要高效处理和搜索向量数据的应用中非常有价值,特别是在自然语言处理和推荐系统等领域。本篇文章将展示如何在LangChain生态系统中利用DashVector。主要内容包括DashVector的安装和配置,以及其作为VectorSto
- 图神经网络:拓扑数据分析的新时代
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随着图数据的广泛应用,图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)作为一种强大的深度学习工具,逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在,诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据,能够更好地捕捉节点之间的关系信息,从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
- DeepSeek 高阶应用技术详解(4)
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#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用deepseek
1.引言在前三篇中,我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络(GNN)和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向,具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术,广泛应用于金融、气象、医疗等
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一、系统架构详解1.输入层a.用户行为数据数据来源:网站浏览历史、购物车内容、购买记录、收藏夹、搜索记录等。处理方式:数据清洗、去重、时间序列分析,提取用户的长期和短期兴趣。特征工程:行为序列:用户行为的时间顺序,如最近浏览的商品类别。频率与时长:浏览某类商品的频率和时长。转化率:从浏览到购买的转化情况。b.商品数据数据来源:商品数据库,包括价格、品牌、类别、库存、评价、销量等。处理方式:标准化处
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目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
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ReentrantLockvsSynchronized:源码级解析与高并发场景下的锁博弈引言:多线程编程中的锁为何重要?业务背景:北京互联网大厂的高并发场景(如电商秒杀、支付交易、实时推荐系统)对线程安全和性能的极致要求。锁的核心作用:解决竞态条件(RaceCondition)、保证可见性(Visibility)和有序性(Ordering)。痛点直击:错误选锁可能引发性能瓶颈(如线程阻塞、上下文切
- DeepSeek基础之机器学习
珠峰日记
机器学习ai人工智能
文章目录一、核心概念总结(一)机器学习基本定义(二)基本术语(三)假设空间(四)归纳偏好(五)“没有免费的午餐”定理(NFL定理)二、重点理解与思考(一)泛化能力的重要性(二)归纳偏好的影响(三)NFL定理的启示三、应用场景联想(一)电商推荐系统(二)医疗诊断四、机器学习的基本流程(一)问题定义(二)数据收集与预处理(三)模型选择与训练(四)模型评估与优化(五)模型部署与应用五、机器学习的挑战(一
- 【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统 b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程)
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面试学习路线阿里巴巴分布式数据分析spark
文章目录【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程)?一、项目概述二、研究意义三、背景四、国内外研究现状五、开发技术介绍六、算法介绍?七、数据库设计?八、系统启动九、项目展示?十、开发笔记十一、权威教学视频链接【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教
- 神经网络与深度学习入门:理解ANN、CNN和RNN
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ChatGPTAI神经网络深度学习cnn
在现代科技日新月异的今天,人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手,还是推荐系统,背后都有一项核心技术在支撑,那就是神经网络与深度学习。今天,我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题,其实它也没那么难懂!什么是神经网络?首先,我们要了解什么是神经网络。神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经
- 模型蒸馏:让 AI 模型 “轻装上阵”,开启无限可能
东锋1.3
人工智能人工智能模型蒸馏
模型蒸馏:让AI模型“轻装上阵”,开启无限可能在当今AI技术蓬勃发展的时代,大模型宛如一位无所不能的“超级智者”,深度融入到我们生活的每一个角落。无论是手机上精准的语音助手,还是购物平台个性化的推荐系统,又或是医疗领域辅助诊断的智能工具,大模型都展现出了令人惊叹的能力。然而,这位“超级智者”却有着不为人知的烦恼。随着应用场景不断拓展,它在运行效率和资源消耗方面的局限性逐渐暴露出来。就像一个体型庞大
- GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用
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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
GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用1.背景介绍1.1人工智能的兴起人工智能(AI)在过去几年中经历了爆炸式增长,成为推动科技创新的核心动力。从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。1.2硬件加速的必要性为满足AI算法对计算能力的巨大需求,硬件加速技术应运而生。专用硬件如GPU(图形
- 【机器学习算法选型:分类与回归】 常见分类算法介绍
云博士的AI课堂
哈佛博后带你玩转机器学习机器学习分类回归分类与回归机器学习算法选型深度学习人工智能
第2节:常见分类算法介绍在机器学习中,分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域,分类算法都扮演着至关重要的角色。不同的分类算法各自有不同的优缺点和应用场景,因此了解这些算法的特点及其适用条件,是构建高效分类模型的关键。1.逻辑回归(LogisticRegression)介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型,其目标是根据输入特征预测
- #渗透测试#漏洞挖掘#红蓝攻防#护网#sql注入介绍02-基于错误消息的SQL注入(Error-Based SQL Injection)
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安全渗透测试红蓝攻防漏洞挖掘sqlweb安全数据库
免责声明本教程仅为合法的教学目的而准备,严禁用于任何形式的违法犯罪活动及其他商业行为,在使用本教程前,您应确保该行为符合当地的法律法规,继续阅读即表示您需自行承担所有操作的后果,如有异议,请立即停止本文章阅读。目录基于错误消息的SQL注入(Error-BasedSQLInjection)1.工作原理2.常见技巧例如:利用示例3.实际案例基于错误消息的SQL注入(Error-BasedSQLInje
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&