- Go开发技术路线全解析:从基础到资深的系统学习指南(2025年版)
Mr.小海
golang开发语言后端容器云原生vim中间件
Go开发技术路线全解析:从基础到资深的系统学习指南(2025年版)一、基础阶段:Go语言入门与核心语法环境搭建与工具链环境标准化是Go开发流程的基础,其核心目标是确保开发环境的一致性与可重复性。2025年主流的Go环境安装方式包括两种:一是通过Go官方网站下载对应操作系统的二进制安装包,二是使用系统包管理器(如Linux的apt/yum、macOS的Homebrew等)进行安装。安装完成后,需配置
- 基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发
YOLO实战营
人工智能NanoDet深度学习计算机视觉ui
1.引言在现代健身行业中,正确的运动姿势至关重要,不仅能提升训练效果,还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时,如深蹲、俯卧撑等,错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导,但随着人工智能技术的发展,使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正,逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。本文将详细介绍如何基于NanoDet(一个轻量化目标检测模型)开发一个
- 大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁
Mr.小海
大模型算法数据挖掘人工智能机器学习深度学习机器翻译web3
文章目录大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段(0-2年经验):构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段(2-4年经验):深化模型技术与工程落地能力大模型预训练与微调技术预训练原理:数据与任务的协同设计微调工具:参数高效适配与工程优化对齐实践:价值观优化与实证效果分布式训练与框架工具并行策略:多维度协同
- 【Pandas超实用经验汇总-数据建模分析】
Mr.小海
Python数据挖掘数据分析python
Pandas超实用经验汇总-数据分析前言基本方法1.读取文件2.查看数据3.修改、删除、替换数据等总结前言看见了很多教程虽然很全,但是很多技巧容易忘记且几乎用不上,读起来晦涩难懂,今天我给大家总结了Pandas的一些学习经验技巧,包含常见日常使用的pandas知识,以及一些技巧,这些技巧常见于数学建模,数据分析,数据挖掘比赛等。基本方法1.读取文件方法如下:importpandasaspd#正常写
- Go与Python在数据管道与分析项目中的抉择:性能与灵活性的较量
真智AI
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你正在设计一个全新数据管道或启动一个分析项目,此时你或许正在思考该选择Python还是Go。五年前,这甚至不是个值得讨论的问题——你会毫不犹豫地选择Python,故事到此为止。然而,近年来Go在数据领域,尤其是在数据基础设施和实时处理方面,正逐渐被更多人采用。实际上,这两种语言都已在现代数据技术栈中找到了各自的定位。Python依然非常适合机器学习和数据分析,而Go则逐步成为高性能数据基础设施的首
- Python爬虫实战:从新浪财经爬取股票新闻的完整实现
Python爬虫项目
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第一部分:爬虫概述1.1什么是爬虫?爬虫是指通过程序模拟浏览器的行为,自动化地抓取网络上的数据。通过爬虫技术,能够从各种网站上提取信息,广泛应用于数据采集、数据分析、机器学习等领域。1.2新浪财经简介新浪财经是中国最大的财经信息平台之一,提供股票、基金、债券、外汇等多方面的财经新闻和数据。在股票领域,新浪财经提供了大量的股票行情、实时数据、新闻报道等信息,因此爬取新浪财经的股票新闻对于投资分析和决
- Spring AI高级RAG功能查询重写和查询翻译
非ban必选
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1、创建查询重写转换器//创建查询重写转换器queryTransformer=RewriteQueryTransformer.builder().chatClientBuilder(openAiChatClient.mutate()).build();查询重写是RAG系统中的一个重要优化技术,它能够将用户的原始查询转换成更加结构化和明确的形式。这种转换可以提高检索的准确性,并帮助系统更好地理解用户
- AutoGen C#三步变强:比Python还野的多AI协作实战!
墨瑾轩
一起学学C#【四】c#python人工智能
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣一、第一步:环境搭建——给AutoGen装上"AI乐高积木"目标:用C#搭建AutoGen基础环境,像组装乐高一样准备工具。步骤:克隆AutoGen项目:访问AutoGenGitHub仓库,克隆到本地:gitclonehttps://github.com/mi
- AI 智能运维,重塑大型企业软件运维:从自动化到智能化的进阶实践
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一、引言:企业软件运维的智能化转型浪潮在数字化转型加速的背景下,大型企业软件架构日益复杂,微服务、多云环境、分布式系统的普及导致传统运维模式面临效率瓶颈。AI技术的渗透催生了智能运维(AIOps)的落地,通过机器学习、大模型、智能Agent等技术,实现从"人工救火"到"智能预防"的范式转变。本文结合头部企业实践,解析AI在运维领域的核心应用场景、技术架构及未来趋势,特别针对基础运维中流程重构、技术
- 本周总结(12、21)
糖果屋1968
一、本周回顾,自己的满意度打分(说明为什么),还可以包括本周的计划完成情况,四象限时间管理分析,本周做得好的和需要改善的。9分本周开始真正关注自己的身体了,并付诸行动。扣一分是自己没有写觉察日记,有觉察但实在不想再趴在电脑前了。1、本周以听书为主,看书《卓有成效的领导者—德鲁克52周教练指南》,坚持每天看一点,循序渐进2、准备年会分享的PPT3、作为观察者参加教练个案(王卫民-祥宇),真实的反馈观
- Spring AI从入门到精通:构建智能Spring应用的全面指南
java干货仓库
Spring八股文汇总大模型spring人工智能java
随着人工智能技术的快速发展,将大语言模型(LLM)与企业应用集成已成为趋势。SpringAI作为Spring官方推出的AI集成框架,为开发者提供了便捷、标准化的方式来构建智能应用。本文将从基础概念到高级应用,全面介绍SpringAI的核心功能与实践技巧。一、SpringAI概述1.1什么是SpringAI?SpringAI是VMware于2023年推出的开源框架,旨在简化大语言模型(LLM)与Sp
- 大前端开发者如何应对 AI 浪潮:技能提升与职业发展规划
欧阳天羲
大前端与AI的深度融合#AI大前端行业应用与趋势篇人工智能前端
AI技术的爆发正深刻重塑大前端领域的技术栈与职业边界——从代码生成到智能交互,从自动化测试到自主化应用,AI不再是“可选技能”,而是“生存必备”。对于前端开发者而言,这既是挑战(传统技能贬值加速),更是机遇(新职业赛道涌现)。本文将系统梳理AI时代前端开发者的技能升级路线图,解析三大核心职业方向的能力要求,并提供可落地的学习路径与实践方案,帮助开发者在技术变革中实现竞争力跃迁。一、AI时代对大前端
- RabitQ 量化:既省内存又提性能
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《向量数据库指南》《实战AI智能体》人工智能AI自动化大禹智库AI智能体向量数据库
突破高维向量内存瓶颈:MlivusCloudRaBitQ量化技术的工程实践与调优指南作为大禹智库高级研究员,拥有三十余年向量数据库与AI系统架构经验的我发现,在当今多模态AI落地的核心场景中,高维向量引发的内存资源消耗问题已成为制约系统规模化部署的“卡脖子”因素。特别是在大规模图像检索、个性化推荐系统和语义搜索引擎中,动辄数亿级别的向量数据需要实时处理,传统全精度索引方式会让内存资源消耗呈指数级增
- 回顾2023
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学习轨迹总结
今年的思考我仔细回忆了下,今年我做了哪些事情呢,忙忙碌碌一整年,除了搬砖还是搬砖,记录了许多笔记,但知识点都碎了,对自己的提升很有限,随着时间的推移,很多灵感都以及消逝,对我这个记性不好的人来说,尤为致命且严重的,接下来的时间,我会打算在过年前,将零碎的知识花时间归总一下,将知识完善,巩固起来今年的成果1.对相机模块更加熟悉且得心应手,很多需求,问题都能凭借经验能够很快的分析,归类,流转,进行处理
- 从服务实例的元数据中获取配置值 vs 从本地配置文件中获取配置值
在微服务架构中,配置管理是保障系统灵活运行的核心环节。开发者常面临选择困境:该从服务实例元数据(如instance.getMetadata().get("weight"))还是本地配置文件(如@Value("${weight}"))获取配置?两者有何本质区别?能否随意互换?本文将整合两种配置获取方式的核心特性,从技术原理到实际应用进行全面解析。一、两种配置获取方式的核心原理与示例1.服务实例元数据
- 基于用户画像的商品推荐系统
Dush32
机器学习人工智能python推荐算法
随着人工智能和大数据技术的进步,产品推荐系统成为了现代广告与电商平台中不可或缺的部分。通过深度挖掘用户的行为数据,能够为广告主提供精准的用户画像,从而更高效地推荐相关产品,提升购买转化率。本项目基于科大讯飞AI营销云大赛的赛题,目的是利用用户画像进行产品推荐,预测用户是否会购买相应商品。我们使用了机器学习的二分类模型,通过分析用户的性别、年龄、常驻地、机型等信息,来判断用户的付费行为。项目目标:本
- Spring Boot 自动配置:从 spring.factories 到 AutoConfiguration.imports 的演变
大手你不懂
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引言SpringBoot的自动配置机制是其【开箱即用】特性的核心支撑,通过减少显式配置和简化开发流程,显著提升了开发效率。随着SpringBoot版本的迭代,自动配置的实现机制也在不断优化。本文将深入解析spring.factories和AutoConfiguration.imports的演进历程、技术差异、使用场景及迁移策略,帮助开发者更好地理解和应用SpringBoot的自动配置能力。一、自动
- 现在开什么店最赚钱关于儿童?最有赚钱潜力的加盟店推荐!
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加盟开店是现在很流行的一种创业方式,现在各行各业都在迅速发展,很多创业者都想问现在开什么店最赚钱,Maigoo小编整理了相关信息,为您分析现在开什么店最赚钱,向您提供最赚钱的加盟店以及其相关资讯供您参考选择。➤推荐网购返利app“氧惠”,一个领隐藏优惠券+现金返利的平台。氧惠只提供领券返利链接,下单全程都在淘宝、京东、拼多多等原平台,更支持抖音、快手电商、外卖红包返利等。(应用市场搜“氧惠”下载,
- Windows Server 2012 Hyper-V PK VMware 性能
weixin_33933118
运维操作系统
近几年来,服务器虚拟化已经有了长足的演进,从刚萌芽的技术演变为成熟的IT功能。在演化过程中,各种规模的企业开始利用其强大的功能,满足日新月异的业务需求。组织通过将工作负载虚拟化,能够控制并降低成本,同时提升IT系统的扩展性、灵活性和涵盖范围。但随着演进的发展,我们也逐渐地领悟到只凭虚拟化本身,无法使组织构建或利用云服务,而云服务正在不断成长,在业务工作中扮演日益重要的角色。微软已经通过Hyper-
- 【技术】鸡体质差、易生病?养鸡人做好这3点,鸡发病少、产蛋高!!
高乐高1
对我们养鸡户来说,一批体质好的鸡,能省不少麻烦。体质好的鸡不仅抗病力强、发病少,而且鸡群整体产蛋水平还高。要想鸡群能有好体质,先天遗传因素是一方面,另一方面就是后天管理因素。先天遗传我们无法改变,只能通过控制好管理因素。在管理方面,影响鸡群免疫力主要有以下3点:1、提高鸡舍空气质量鸡舍内的空气会影响鸡群的免疫力。鸡舍中粪便堆积会产生氨气、硫化氢等有毒气体,尤其是冬季通风不良,有些有害气体直接刺激呼
- 驱动人类行为模型的公式
妮可儿_
《福格行为模型》一书中作者提出,人类所有行为的驱动都有3个关键要素,既动机,能力,提示,每个因素在驱动人类行为中起到了重要作用。这个行为模型的公式=动机+能力+提示,用这个模型分析一下自己的生活会很有意思。比如,早上起来为什么要吃早餐呢?动机是饿了,能力是准备为早餐发几块钱?提示是街边的早餐店。如果应用在工作中,你可以把模型设想为:什么要去做一件事情?有好处,能做到,知道能具体怎么做。1.触发行为
- python 利用多进程实现文件的拷贝
AI算法网奇
python宝典python开发语言
python利用多进程实现文件的拷贝版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/m0_37338590/article/details/78472103整个程序的流程可分为四步:第一步是提示用户输入要拷贝的文件夹;第二步是创建新文件夹;第三步是获取文件夹中所有文件的名字;最后一步是就是利用进程池创建进程完成复制。具体的分析在程序中都有了,不再做过
- 11月28日 NBA常规赛 尼克斯vs老鹰比赛前瞻分析
好球体育
对阵双方:尼克斯vs老鹰联赛类型:NBA常规赛比赛时间:2021-11-2808:30:00星期日双方基本面分析:尼克斯:有利情报1.兰德尔赛季场均可以得到19.8分10.1篮板5.1助攻,巴雷特场均14.5分,富尼耶场均12.7分,罗斯场均12分,肯巴-沃克场均11.7分,伯克斯场均9.8分,奎克利场均9.3分。免费高清地址:www.haoqiutiyu.com2.两队在上赛季中共交手8次,其中
- 基于 Python/PHP/Node.js 的淘宝 API 商品数据抓取开发教程
在电商数据分析、竞品监控等场景中,抓取淘宝商品数据是常见需求。淘宝开放平台(OpenPlatform)提供了标准化的API接口,通过合法途径调用可高效获取商品信息。本文将分别基于Python、PHP、Node.js三种语言,详解淘宝API商品数据抓取的开发流程,并提供完整代码示例。一、淘宝API准备工作在开发前,需完成以下准备步骤:注册开发者账号访问注册账号并完成实名认证,创建应用(应用类型选择“
- 面向向量检索的教育QA建模:九段日本文化研究所日本语学院的Prompt策略分析(6 / 500)
semantist@语校
语言学校Prompt模板集人工智能prompt数据集ai百度支持向量机开源
面向向量检索的教育QA建模:九段日本文化研究所日本语学院的Prompt策略分析(6/500)系列说明500所日本语言学校结构化建模实战,第6篇。每篇拆解1所学校在Prompt-QA系统中的建模策略,分享工程经验,本项目持续在HuggingFace上同步更新,欢迎AI工程师们关注。一.案例选择:为什么是九段日本语学院?在以中国学生为中心设计的语言学校数据建模中,我们往往默认为目标用户熟悉中文、学习节
- 百度权重提升技巧分析:从底层逻辑到实战策略
在搜索引擎优化(SEO)领域,百度权重始终是网站运营者关注的核心指标之一。它不仅反映了网站在百度搜索中的综合表现,更直接影响着流量获取能力与商业价值。然而,百度权重并非百度官方直接公布的数据,而是第三方平台(如爱站、站长工具等)依据网站关键词排名、流量预估等数据综合计算的参考值。想要有效提升这一指标,需从搜索引擎工作原理出发,结合内容、技术、外链等多维度制定系统策略。一、明确百度权重的核心影响因素
- Webpack构建流程详解
TEN01Y
webpackwebpack前端node.js
Webpack的构建流程从一个或多个入口文件开始,递归分析项目中所有的依赖,最后将这些依赖打包成一个或多个输出文件。这个过程包括很多步骤,每个步骤都有特定的任务,Loader和Plugin可以插入到这些步骤中以完成文件转换或扩展功能。以下我会详细说明Webpack的整个构建流程,包括从初始化配置到生成最终的打包结果。1.初始化(Initialization)Webpack的打包流程从初始化开始,它
- 密码管理安全防御
密码管理是信息安全的核心环节,其目标是通过规范密码的生成、存储、传输、验证和生命周期管理,防止未授权访问,保护用户账号和系统资源的安全。以下从核心原则、技术实践、常见问题及解决方案等方面详细说明:一、密码管理的核心原则密码管理需遵循“安全性”与“可用性”的平衡,核心原则包括:复杂性原则密码需足够复杂以抵御暴力破解(如字典攻击、brute-force攻击)。通常要求:长度至少10-12位(越长越安全
- 前端开发中的字体子集化实现
aiguangyuan
前端架构前端开发系统架构
字体子集化(FontSubsetting)是指从一个完整的字体文件中提取出页面实际使用的字符,并生成一个包含这些字符的精简字体文件。这种技术可以大幅减少字体文件的大小,从而提高网页加载速度,特别是在多语言网站中,子集化可以显著优化资源加载效率。在现代Web开发中,字体优化是提升性能的关键步骤之一。在很多设计或者文档网站,字体都是可以灵活设置的,那就导致有一个问题:字体文件加载会非常消耗性能。所以我
- AI原生应用领域多租户的技术架构剖析
AI天才研究院
AI-native架构人工智能ai
AI原生应用领域多租户技术架构深度剖析元数据框架标题:AI原生应用多租户技术架构:从隔离性到智能化的分层设计与实践关键词:AI原生应用、多租户架构、数据隔离、模型共享、云原生租户管理摘要:本文系统解析AI原生应用场景下多租户技术架构的核心设计逻辑,覆盖从数据层到模型层的全栈隔离与共享机制。通过第一性原理推导,结合云原生、机器学习生命周期管理(MLOps)等技术范式,提出包含租户上下文管理、动态资源
- 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