- 弱网测试究竟要怎么做,才能防止漏测?
学掌门
IT软件测试程序员软件测试软件测试工程师
1、为什么要进行弱网测试?在游戏测试–黑盒测试中,分为功能测试与专项测试,在上几篇文章中说的都是功能测试,而专项测试主要包括弱网和性能测试。(其实弱网也是性能的一种。)功能测试主要是保证功能的完整性,能让玩家能够流程的体验整个游戏功能,而弱网测试就是其中需要关注的异常点。首先我们知道现在的网络场景一般是无网络2g3g4g和wifi,以及即将要到来的5g。弱网当然就包括无网、2g,3g不知道算不算,
- 决策树算法及其python实例
m0_74831463
算法决策树python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- 车载以太网测试-14【交换机以及MAC地址表】
车载测试工程师
车载以太网测试tcp/ip网络网络协议经验分享车载系统
目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表3.4.1MAC地址表的工作原理3.4.2MAC地址表示例3.4.3MAC地址表的超时机制4总结1摘要车载交换机工作在OSI模型的数据链路层(DataLinkLayer),具体来说是数据链路层的
- 在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈
微网兔子
後端技術前端网络服务器c++unity架构3d
累积到目前测试回馈给我们的心得,主要问题还是在前端显示的部分。所以就来聊聊在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈!!!数万个3D角色与场景物件需即时渲染,导致GPU/CPU过载,低端设备卡顿。已经使用的解决方案:LOD(LevelofDetail)技术:根据距离动态调整模型细节,远距离使用低多边形模型。InstancedRendering:批次渲染相同模型(如重复的树木、建筑物)。Culling(剔除
- 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建(SfM 算法)
小寒学姐学AI
3d算法计算机视觉人工智能深度学习python三维重建
【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
- OpenAI 发布新一代 STT/TTS 模型,10 行代码构建 Voice Agent;声网推出对话式 AI 开发套件丨日报
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开发者朋友们大家好:这里是「RTE开发者日报」,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE(Real-TimeEngagement)领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」,但内容仅代表编辑的个人观点,欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑:@qqq、@鲍勃01有话题的技术1、OpenAI推出全新一代音频模型今日凌晨,Open
- 使用Three.js渲染器创建炫酷3D场景
引言在当今数字化的时代,3D图形技术正以其独特的魅力在各个领域掀起波澜。从影视制作到游戏开发,从虚拟现实到网页交互,3D场景以其强烈的视觉冲击力和沉浸式的体验,成为了吸引用户、传达信息的重要手段。而Three.js,作为一款功能强大且广受欢迎的JavaScript3D库,为我们提供了便捷、高效的途径来创建令人炫目的3D场景。本文将深入探讨使用Three.js渲染器创建炫酷3D场景的方方面面,带领读
- QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比
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笔记深度学习边缘计算
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域,量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示,量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备),量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具:QKeras、Brevitas和QONNX,从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
- 手机游戏《银河历险记2》:一场奇幻的星际解谜之旅
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《银河历险记2》是一款经典的解谜冒险游戏,故事发生在一个只有男孩和一只狗的星球上。一天,小狗被外星人抓走了,于是男孩踏上了营救小狗的冒险之旅。游戏的画面风格独特,采用了复古的像素艺术,营造出一种静谧而神秘的异星世界。游戏特色:奇幻与解谜的完美结合1.独特的像素艺术风格游戏的画面虽然简洁,但细节丰富,每个星球都有独特的风景和风格,从荒凉的沙漠到神秘的森林,让玩家仿佛置身于一个真实的异星世界。2.丰富
- 2. 猜数字游戏
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Rust小白初学rust开发语言后端
目录创建一个新项目处理一次猜测生成一个秘密数字使用crate来增加更多功能Cargo.lock文件确保构建是可重现的更新crate到一个新版本生成一个随机数比较猜测的数字和神秘数字使用循环来允许多次猜测猜测正确后退出处理无效输入最终代码程序会随机生成一个1到100之间的整数。接着它会提示玩家猜一个数并输入,然后指出猜测是大了还是小了。如果猜对了,它会打印祝贺信息并退出。创建一个新项目project
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机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结,涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变:1.早期神经网络:感知机(Perceptron)时间:1950年代末至1960年代。背景:感知机由FrankRosenblatt提出,是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成,可以用于简单的二分类任务。特点:输入层和输出层之间直接连接,没有隐藏层。使用简单的
- 关于重投影误差小记
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乱七八糟数码相机算法
重投影误差(ReprojectionError)讲解1.什么是重投影误差?在三维重建或相机标定过程中,我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下,该点的投影位置应该与实际图像中的观测点(如特征点)完全匹配,但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差,这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量,即:e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_
- 关于离子滤波小记
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粒子滤波(ParticleFilter,PF)粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法,主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本(粒子)**来近似后验概率分布,而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设(如高斯分布)。设系统的状态模型如下:xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
- 旋转位置编码(Rotary Positional Encoding, RoPE):中文公式详解与代码实现
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旋转位置编码(RotaryPositionalEncoding,RoPE):中文公式详解与代码实现在序列模型中,位置信息对于任务的理解至关重要。传统的绝对和相对位置编码各有优缺点,而RoPE作为一种创新的位置编码方法,展现了其独特的优势。RoPE的核心思想RoPE通过旋转机制动态地捕捉位置信息。它允许查询(query)和键(key)向量的旋转程度根据它们之间的相对或绝对位置自动调整。这种方法使模型
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在目标检测任务中,归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度,主要有以下几个原因:1.统一尺度不同图像可能具有不同的宽度和高度。通过将坐标和尺寸除以图像的宽度和高度,可以将所有图像的标注信息统一到相同的尺度范围([0,1])。这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像,而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的,而不是绝对像素值。这种相对性使得
- 关于神经网络中的正则化
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神经网络训练中的正则化正则化(Regularization)是神经网络训练中的一个关键技术,主要用于防止模型过拟合(overfitting),提高泛化能力。1.为什么需要正则化?在神经网络训练过程中,模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数,同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂(如参数过多、层数过深),它可能会记住训练数据中的噪声,而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合(ov
- Python异步编程 - asyncio库
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Python全栈系列教程python异步编程asyncioyield协程
目录:每篇前言:异步IOPython中的异步编程实现方式:协程Python传统协程示例:实现生产者-消费者模型消费者:生产者:运行流程:整体流程:传统协程——>现代协程:asyncio库async/await每篇前言:作者介绍:【孤寒者】—CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、华为云享专家Python全栈领域博主、CSDN原力计划作者本文已收录于爬虫必备前端技术栈专栏:《爬虫必备前端技术栈
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你一身傲骨怎能输
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在UnrealEngine4(UE4)中,LevelStreaming是一种用于管理大型开放世界游戏场景的技术。它允许开发者将游戏世界分成多个小的“关卡”,并根据玩家的位置和视野动态加载和卸载这些关卡。这种机制在许多情况下都非常有效,但在实际应用中也存在一些不足之处,尤其是在手游开发中。以下是UE4手游大世界现有LevelStreaming加载机制的一些不足之处:1.性能开销在UnrealEngi
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- 谷歌:对比学习将LLM转为嵌入模型
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标题:GeminiEmbedding:GeneralizableEmbeddingsfromGemini来源:arXiv,2503.07891摘要在本报告中,我们介绍了Gemini嵌入,这是一种最先进的嵌入模型,它利用了Gemini、Google最有能力的大型语言模型的力量。利用Gemini固有的多语言和代码理解能力,GeminiEmbedding为跨越多种语言和文本模式的文本生成高度可概括的嵌入
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目录一、维度建模核心理论体系1.1Kimball方法论四大支柱1.2关键概念对比矩阵二、四步建模法全流程解析2.1选择业务过程(以电商为例)2.2声明原子粒度(订单案例)2.3维度设计规范时间维度(含财年逻辑)SCDType2完整实现(Hudi)2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战:电商用户分析3.1业务矩阵分析3.2模型实现代码四、高级建模技巧4.1多星型模式关联4.2大数据场景优化五、性能
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人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- 一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用
AI Echoes
深度学习人工智能deepseek机器学习算法
一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调(Fine-Tuning)的含义与特点定义与作用微调指在预训练好(通用)的基础模型上,通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数,使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”,更好地理解专业术语和领域知识,从而提升准确性和响应质量。例如,为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型,往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
- AI界劳斯莱斯o1 -Pro来了!百万token收费600刀,OpenAI在AI普惠反方向狂奔?
算家计算
话题文章人工智能算家云OpenAIo1-proAPIOpenAI发布最贵模型DeepSeek
刚刚,OpenAI宣布推出其最新的高性能推理模型o1-pro。当大家还在为GPT-4.5的订阅费感到肉痛时,OpenAI用一记价格暴击刷新了认知——全新推理模型o1-pro的API定价,输入每百万token收费150美元,输出每百万token收费600美元,比前代模型贵了10倍,更是将DeepSeek-R1甩出270倍价差。与OpenAI其他模型相比,o1-pro的价格高出了不止一点:目前o1-p
- 模型上下文协议 (MCP)是什么?Model Context Protocol 需要你了解一下
同学小张
学习AIGCAI-nativeagigpt开源协议
大家好,我是同学小张,+v:jasper_8017一起交流,持续学习AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,订阅我的大模型专栏,共同学习和进步。在人工智能领域,ModelContextProtocol(MCP)正逐渐成为连接AI模型与各类数据源及工具的重要标准。MCP究竟为何物?它又将如何改变AI应用的开发与使用?文章目录0.概念1.MCP的总体架构2.为何使用MCP?3.我的理解4
- MCP服务器:AI智能体的新时代连接标准
真挺乐
人工智能
在AI技术的不断发展中,MCP(ModelContextProtocol,模型上下文协议)正成为AI智能体与外部系统交互的新标准。MCP的目标是提供一个统一的方法,让AI智能体能够安全、高效地访问各种数据源、API接口和系统工具,从而扩展其能力,提升智能化水平。本文将深入探讨MCP服务器的架构、优势及其在现实世界中的应用。什么是MCP服务器?MCP服务器是MCP架构中的关键组件,它们充当AI智能体
- ollama 基本使用教程
海上彼尚
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目录1.安装OllamamacOS或LinuxWindows(WSL2)2.基础命令启动与停止更新Ollama3.模型管理下载预训练模型运行模型查看已安装模型删除模型从Modelfile创建自定义模型4.高级功能服务器模式与API多会话管理环境变量配置5.常见问题与技巧加速模型下载查看日志模型参数调整模型导出与分享Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具,能够帮助用户在本地运行大模型。通过简单
- java Spring Boot ruoyi-vue-pro 模型接入微软 OpenAI(chatgpt)方法
代码简单说
开发必备2025开发必备java若依ruoyi教程javaspringbootvue.jsruoyi-vue-proopenaichatgpt大模型
javaSpringBootruoyi-vue-pro模型接入微软OpenAI方法本项目基于SpringAI提供的spring-ai-azure-openai,实现与微软Azure上部署的OpenAI的接入,涵盖AI对话和AI绘画功能。1.申请密钥1.1AzureAPI申请在微软AzureAI申请。社区小伙伴提供过密钥接入,申请流程应不复杂。申请完成后会得到类似模型列表(如图)。购买完成后,在系统
- 【新品发售】NVIDIA 发布全球最小个人 AI 超级计算机 DGX Spark
segmentfault
GTC2025大会上,NVIDIA正式推出了搭载NVIDIAGraceBlackwell平台的个人AI超级计算机——DGXSpark。赞奇可接受预订,直接私信后台即刻预订!DGXSpark(前身为ProjectDIGITS)支持AI开发者、研究人员、数据科学家和学生,在台式电脑上对大模型进行原型设计、微调和推理。用户可以在本地运行这些模型,或将其部署在NVIDIADGXCloud或任何其他加速云或
- 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