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前端视界
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- Python实现图像处理的快速傅里叶变换(FFT)或离散余弦变换(DCT)
闲人编程
图像处理图像处理python计算机视觉FFTDCT傅里叶离散余弦变换
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- 历史轨迹组件性能优化方案
欧阳天羲
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针对历史轨迹组件的性能优化,可从数据处理、渲染策略、内存管理和交互优化四个方面入手。以下是具体的优化方向和实现方案:一、数据处理优化1.轨迹数据抽稀算法原理:在不影响轨迹整体形状的前提下,减少轨迹点数量实现方案:采用Douglas-Peucker算法实现轨迹抽稀提供抽稀精度参数,根据地图缩放级别动态调整示例代码://轨迹抽稀函数exportconstsimplifyTrajectory=(poin
- 云原生SLO与AIOps的完美结合:智能运维新趋势
AI云原生与云计算技术学院
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云原生SLO与AIOps的完美结合:智能运维新趋势关键词:云原生、SLO、AIOps、智能运维、服务等级目标、自动化运维、机器学习摘要:本文深入探讨云原生环境下服务等级目标(SLO)与智能运维(AIOps)的融合实践。通过解析SLO的核心原理与AIOps的技术架构,揭示两者在指标定义、异常检测、自动化修复等环节的协同机制。结合具体算法实现、数学模型分析与项目实战案例,展示如何通过数据驱动的智能运维
- 深入Python:实现FFT与DFT
weixin_42668301
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:快速傅里叶变换(FFT)和离散傅里叶变换(DFT)是处理时域信号转换到频域的数字信号处理核心工具。本课程深入介绍FFT与DFT的原理及Python实现,涵盖从基本概念到使用numpy库进行信号处理的实战应用。学生将学习如何使用Python中的numpy库来执行DFT,掌握通过Cooley-Tukey算法实现的FFT来高效处理大型数据集。通过实际案例,理解如何分
- 一套基于粒子群优化(PSO)算法的天线波束扫描MATLAB实现方案
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以下是一套基于粒子群优化(PSO)算法的天线波束扫描MATLAB实现方案,包含完整代码、数学原理和详细注释。该方案针对均匀线性阵列(ULA)的波束方向图优化,通过调整阵元相位实现主瓣指向目标方向并抑制旁瓣。%%天线波束扫描的PSO算法实现%作者:DeepSeek%创建日期:2025-06-21%功能:使用PSO优化均匀线性阵列的相位分布,实现波束扫描和旁瓣抑制clc;clear;closeall;
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档逻辑回归模型在交通领域的应用:车流数量和平均速度之间的关系前言结果分析代码分析逻辑回归可视化:交通拥堵预测的动态建模过程一、交通数据生成与预处理二、逻辑回归核心算法实现三、动态可视化:决策边界的演变过程四、特征标准化与模型评估五、实验结果与模型解读六、拓展思考:逻辑回归的局限性结语:从代码到交通智能前言紧接上文的逻辑回归原理分析讲一讲
- 马斯克YC技术核弹全拆解:Neuralink信号编译器架构·星舰着陆AI代码·AGI防御协议(附可复现算法核心/开源替代方案/中国技术对标路径)
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- 2025 年焊接相机十大品牌测评:抗光耐高温解决方案深度解析
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一、引言在工业焊接领域,焊接相机作为实现智能化焊接的核心装备,正成为提升焊接质量、提高生产效率的关键工具。这类设备通过实时采集焊接过程中的图像信息,结合智能算法实现焊接轨迹引导、缺陷检测和质量监控,极大地提升了焊接自动化水平。本文聚焦全球主流的10款焊接相机,从技术参数、实战应用、性价比等维度进行深度测评,为汽车制造、航空航天、船舶制造等行业提供专业选型指南。二、国产领军品牌:迁移科技EpicEy
- 无线通信中的多智能体强化学习:基于CTDE-MAPPO的功率控制优化
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无线通信中的多智能体强化学习:基于CTDE-MAPPO的功率控制优化摘要本文提出了一种基于集中训练分布式执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)算法,用于解决无线通信网络中的分布式功率控制问题。通过将多个基站建模为协作智能体,我们设计了一个多智能体强化学习系统,能够在复杂动态环境中实现全局网络效用的优化。本文详细介绍了系统架构、算法实现、实验设置以及性能评估,展示了MAPPO在5G
- Node.js 后端开发实战:项目搭建与优化
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Node.js后端开发实战:项目搭建与优化关键词:Node.js、后端开发、项目搭建、性能优化、Express框架、MongoDB、RESTfulAPI摘要:本文深入探讨Node.js后端开发的实战技巧,从项目搭建到性能优化的完整流程。我们将从基础架构设计开始,逐步深入到核心算法实现、数据库优化策略,最后分享实际项目中的性能调优经验。通过本文,读者将掌握构建高性能Node.js后端服务的关键技术和
- 分类树/装袋法/随机森林算法的R语言实现
廖致君
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原文首发于简书于[2018.06.12]本文是我自己动手用R语言写的实现分类树的代码,以及在此基础上写的袋装法(bagging)和随机森林(randomforest)的算法实现。全文的结构是:分类树基本知识predginisplitrulesplitrule_bestsplitrule_randomsplittingbuildTreepredict装袋法与随机森林基本知识baggingpredic
- 【大数据】Multi-Paxos算法
大雨淅淅
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目录一、Multi-Paxos算法概述二、Multi-Paxos算法优缺点和改进2.1Multi-Paxos算法优点2.2Multi-Paxos算法缺点2.3Multi-Paxos算法改进三、Multi-Paxos算法实现3.1Multi-Paxos算法C语言实现3.2Multi-Paxos算法JAVA实现3.3Multi-Paxos算法python实现四、Multi-Paxos算法应用4.1Mu
- Java使用DFA算法实现敏感词过滤
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架构SpringBoot+mysql+mybatils-plus依赖就懒得提供了sql初始化一下敏感词表DROPTABLEIFEXISTS`filter`;CREATETABLE`filter`(`ID`int(0)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'主键ID',`NAME`varchar(255)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_0900_
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conkl
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- 【大数据】分布式文件系统算法
大雨淅淅
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目录一、分布式文件系统算法概述二、分布式文件系统算法分类三、分布式文件系统算法实现3.1分布式文件系统算法C语言实现3.2分布式文件系统算法JAVA实现四、分布式文件系统算法应用五、分布式文件系统算法发展趋势一、分布式文件系统算法概述分布式文件系统是一种允许通过网络将物理上分散存储的文件系统资源逻辑上集中管理的系统。它通过将文件数据分布在多个服务器上,提高了数据的可用性、可靠性和扩展性。二、分布式
- C语言:排序算法
C羊驼
C语言学习排序算法c语言算法
一、排序算法分类1.按时间复杂度分类O(n²)算法:冒泡排序、选择排序、插入排序O(nlogn)算法:快速排序、归并排序、堆排序O(n)算法:计数排序、桶排序、基数排序(线性排序,有特定条件)2.按稳定性分类稳定排序:冒泡、插入、归并、计数、桶、基数不稳定排序:选择、快速、堆3.按空间复杂度分类原地排序:冒泡、选择、插入、快速、堆非原地排序:归并、计数、桶、基数二、基础排序算法实现与解析1.冒泡排
- 基于大模型的尿毒症预测及综合治疗方案技术方案
LCG元
大模型医疗研究-技术方向技术方案机器学习深度学习人工智能
目录一、算法实现伪代码1.尿毒症风险预测模型(基于多模态融合Transformer)2.动态治疗方案生成算法二、系统模块流程图1.尿毒症智能预测系统流程2.治疗方案生成子系统流程三、系统集成方案1.系统架构设计2.数据流说明四、系统部署拓扑图1.生产环境拓扑2.高可用设计要点五、关键技术指标一、算法实现伪代码1.尿毒症风险预测模型(基于多模态融合Transformer)#数据预处理模块defpre
- 从代码学习深度强化学习 - REINFORCE 算法 PyTorch版
飞雪白鹿€
深度强化学习pytorch版pytorchDRL
文章目录前言**一、理论基础:什么是策略梯度?****1.1基于价值vs.基于策略****1.2策略梯度(PolicyGradient)****1.3REINFORCE算法:蒙特卡洛策略梯度****1.4REINFORCE算法流程****二、PyTorch代码实践****2.1环境与辅助函数****2.2核心算法实现****2.3训练与结果****总结**前言欢迎来到“从代码学习深度强化学习”系列
- 手把手教你用Python实现高可用人脸识别系统:从理论到实战全解析
AI_DL_CODE
AI赋能:Python人工智能应用实战人工智能基础:AI基石python人脸识别人工智能OpenCV计算机视觉特征提取图像识别
摘要:本博文围绕计算机视觉领域热门的人脸识别技术,深入阐述如何基于Python结合OpenCV、face_recognition等开源库,构建一个完整且实用的人脸识别系统。从环境搭建、数据采集与预处理,到核心算法实现、多场景应用,再到系统优化与挑战分析,均进行了细致讲解,并辅以丰富代码示例与运行效果展示。旨在帮助读者深入理解人脸识别技术原理,掌握实际开发技能,同时为进一步优化和拓展系统功能提供思路
- 用Zynq实现脉冲多普勒雷达信号处理:架构、算法与实现详解
神经网络15044
算法仿真模型python信号处理架构算法
用Zynq实现脉冲多普勒雷达信号处理:架构、算法与实现详解脉冲多普勒(PD)雷达是现代雷达系统的核心技术之一,广泛应用于机载火控、气象监测、交通监控等领域。其核心优势在于能在强杂波背景下检测运动目标,并精确测量其径向速度。本文将深入探讨如何利用XilinxZynqSoC(FPGA+ARM)平台高效实现PD雷达的信号处理链,涵盖理论基础、系统架构设计、关键算法实现及优化策略。一、脉冲多普勒雷达基础原
- OPENPPP2 内置 SIMD-AES-128-CFB 算法实现分析及优化路线
liulilittle
MarkdownExtensionC/C++算法网络协议AES安全密码学网络通信
引用源:OPENPPP2/simd_aes_128_cfb.cpp核心组件结构图AES-128-CFB加密系统密钥扩展CFB加密CFB解密加载初始密钥10轮密钥扩展使用aeskeygenassist字节移位与异或初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块块加密块加密AES加密核心初始轮密钥加9轮AESENC最终轮AESENCLAST详细流程分析一、密钥扩展流程(aes
- 梯度下降路径平滑算法详解(C++)
自动驾驶小卡
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算法概述:梯度下降平滑算法是一种常用的路径后处理方法,用于优化通过路径规划算法(如混合A*)得到的初始路径。其基本思想是将路径看作一系列点,然后通过迭代调整这些点的位置,使得路径同时满足平滑性(如曲率小)和安全(远离障碍物)的要求。算法实现关键步骤:1.目标函数:定义一个包含三个部分的目标函数:平滑项:相邻三个点形成的两个向量的夹角变化小(即路径曲率小)紧致项:调整后的点不要偏离原始点太远障碍物项
- Python凸包算法实现条形码检测——利用OpenCV和凸包算法进行条形码识别
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在图像处理中,条形码检测是一个重要的应用场景。本文将介绍如何利用Python的OpenCV库以及凸包算法来实现条形码的检测。第一步是导入必要的库:importcv2importnumpyasnp接着读入需要处理的图像,并将其转化为灰度图像:image=cv2.imread('barcode.jpg')gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)然后对灰度图
- Python机器学习小项目实战:随机森林算法实现信用卡欺诈检测
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Python机器学习小项目实战机器学习算法python
1.引言在之前的机器学习之旅中,我们已经探索了许多强大的算法,例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景,但它们也存在一些共同的局限性。单个模型往往难以完美地捕捉复杂的数据模式,容易受到过拟合或欠拟合的影响,并且在面对噪声数据时显得脆弱。想象一下,你正在尝试预测股票价格的涨跌。你可以使用逻辑回归,但是逻辑回归假设特征之间是线性相关的,这可能无法捕捉股票市场中的复杂非线
- 从理论到实践:情感分析如何提升量化价值投资收益率?
量化价值投资入门到精通
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从理论到实践:情感分析如何提升量化价值投资收益率?关键词:情感分析、量化价值投资、自然语言处理、投资组合优化、收益率提升、金融文本分析、量化策略摘要:本文系统解析情感分析技术在量化价值投资中的理论基础与实践路径。首先构建情感分析与价值投资的理论关联模型,揭示金融文本情感数据对资产定价的影响机制。其次通过数学建模和算法实现,演示如何将情感得分嵌入经典量化模型(如CAPM、Black-Litterma
- 2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解:二维流体动力学的MATLAB实现
乔钥曼
2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解:二维流体动力学的MATLAB实现【下载地址】2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解本项目提供了一个基于MATLAB的二维盖子驱动腔流求解示例,采用经典的SIMPLE算法实现速度-压力耦合。通过设置明确的边界条件,利用交错网格对速度场进行离散化,并结合Jacobi方法迭代更新解。项目中详细介绍了压力修正的技巧,帮助用户优化求解精度和收敛速度。无论是学习计算
- ks滑块验证码逆向分析与python识别
吴秋霖
反爬虫与风控对抗python算法滑动验证码
文章目录1.写在前面3.接口分析3.算法实现【作者主页】:吴秋霖【作者介绍】:擅长爬虫与JS加密逆向分析!Python领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云博客专家、华为云享专家。一路走来长期坚守并致力于Python与爬虫领域研究与开发工作!【作者推荐】:对爬虫领域以及JS逆向分析感兴趣的朋友可以关注《爬虫JS逆向实战》《深耕爬虫领域》未来作者会持续更新所用到、学到、看到的技术知识!包括但不限于
- BOLL指标
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目录一.什么是BOLL指标二.核心算法实现1.基础构成(三轨系统)2.关键数学原理三、六大核心交易信号1.通道边缘反转(经典策略)2.中轨趋势判断3.带宽收缩突破(高盈亏比机会)4.通道内震荡交易5.三轨同向(强趋势信号)6.M顶/W底形态识别三、量化实战进阶技巧1.动态参数优化(波动率适配)2.多周期共振策略3.结合订单流(机构级策略)四、风控模块设计五、参数敏感度测试(黄金参数区间)六、失效场
- 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