- LeetCode-5.最长回文子串 C++实现
一.问题描述给你一个字符串s,找到s中最长的回文子串(如果字符串向前和向后读都相同,则它满足回文性。)。示例1:输入:s="babad"输出:"bab"解释:"aba"同样是符合题意的答案。示例2:输入:s="cbbd"输出:"bb"提示:1usingnamespacestd;classSolution{public:stringlongestPalindrome(strings){intn=s.
- 浙江省经信厅数据算力与基础设施处处长庞为兴带队调研景联文科技,共探工业数据驱动智造新路径!
景联文科技
科技
7月2日上午,浙江省经信厅数据算力与基础设施处处长庞为兴、产业数字化处处长张君等一行领导带队莅临景联文科技调研指导工作,景联文科技CEO刘云涛参加调研并做汇报讲解,双方就数据服务公司业务,工业高质量数据集建设及政企合作方向展开深入探讨。景联文科技作为“懂模型、懂业务”的AI数据服务商,业务模式涵盖按需标注、预置数据集供应及平台部署服务,并积极汇聚公共数据资源,携手华为构建语料知识库,赋能数据标注产
- R 语言安装使用教程
小奇JAVA面试
安装使用教程r语言开发语言
一、R语言简介R是一种用于统计分析、数据挖掘和可视化的编程语言和环境。它在学术界和数据分析领域中广泛使用,拥有丰富的统计函数库和绘图功能。二、安装R语言2.1下载R安装包前往CRAN官网下载适合你操作系统的安装程序:官网地址:https://cran.r-project.org/2.2Windows安装下载.exe安装包;双击安装程序,按默认选项一路安装即可;安装完成后,可通过RGUI或命令行启动
- 缺少关键的 MapReduce 框架文件
计算圆周率时提醒Hadoop集群缺少关键的MapReduce框架文件mr-framework.tar.gz在http://master:7180/cmf/services/4/status里直接安装再次运行代码:
- 科技赋能电网安全:解析绝缘子污秽度在线监测装置的核心技术与应用价值
WHFENGHE
大数据人工智能
绝缘子是电力系统中保障输电线路安全运行的关键设备,其表面污秽积累可能引发闪络事故,导致线路跳闸甚至电网瘫痪。传统的人工巡检方式存在效率低、时效性差等问题,而绝缘子污秽度在线监测装置通过实时数据采集与分析,为电网安全运行提供了智能化解决方案。一、工作原理:多参数融合的监测体系绝缘子污秽度在线监测装置的核心在于对多重物理量的综合感知与分析,其工作流程可分为三个环节:1.数据采集层装置搭载高精度传感器阵
- MFC扩展库BCGControlBar Pro v36.2亮点:Ribbon Bar、表单等组件升级
界面开发小八哥
mfcribbonc++界面控件UI开发BCG
BCGControlBar库拥有500多个经过全面设计、测试和充分记录的MFC扩展类。我们的组件可以轻松地集成到您的应用程序中,并为您节省数百个开发和调试时间。BCGControlBar专业版v36.2已全新发布了,在这个版本中添加了一个新的扩展器控件、改进了网格和报表控件的性能、实现了SVG阴影过滤器优化等,最新版点击下方获取:BCGControlBarProforMFCv36.2正式版下载Ri
- 结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变(修改提纲)
刘海东刘海东
人工智能机器学习算法
结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变1.信息型智能科技概述1.1传统计算机科技的信息型继承者1.2信息型智能环境1.3信息型智能主体1.4机器学习创造的智能1.5信息型智能科技的缺陷2.结构型智能科技概述2.1传统计算机科技向生命结构的发展2.2结构型智能科技的环境2.3结构型智能科技创造的机器生命2.4结构型智能科技的科学性3.结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构
- 2025年- H93-Lc201-- 64.最小路径和(多维动态规划)--Java版
豆包版:每天进步一点点
javaleetcode动态规划java算法
1.题目描述2.思路(1)dp含义:dp[i][j]以i-1的word1字符串和j-1的word2字符串的最少操作次数。(2)递推公式:1)word1[i-1]和word2[j-1]相等的情况此时的字符串是不需要操作,i-2和j-2的操作次数与(i-1和j-1)的操作次数相等dp[i][j]=dp[i-1][j-1]2)word1[i-1]和word2[i-1]不相等的情况删除和添加是互逆的,操作
- 【Qt6.3 基础教程 11】 深入探索列表型控件:QListWidget和QComboBox
是阿牛啊
C++编程设计编程语言qt6.3开发语言人工智能qt数据库
文章目录前言QListWidget:便捷的项目列表主要特性示例:使用QListWidgetQComboBox:下拉选择的高效实现主要特性示例:使用QComboBox结合Model/View架构使用总结前言在任何现代用户界面中,列表是展示项目集合的重要组件。Qt框架提供了多种列表型控件,其中QListWidget和QComboBox是最常用的两种。在本篇博客中,我们将深入了解这两种控件的特点和用法,
- [贪心]BM95 分糖果问题
lanbing
多语言LeeCode的题解算法数据结构leetcode
一、题目牛客题目链接:分糖果问题_牛客题霸_牛客网LeeCode题目链接:135.分发糖果-力扣(LeetCode)题目描述:一群孩子做游戏,现在请你根据游戏得分来发糖果,要求如下:1.每个孩子不管得分多少,起码分到一个糖果。2.任意两个相邻的孩子之间,得分较多的孩子必须拿多一些糖果。(若相同则无此限制)给定一个数组arr代表得分数组,请返回最少需要多少糖果。要求:时间复杂度为O(n)空间复杂度为
- [贪心算法]BM96 主持人调度(二)
lanbing
多语言LeeCode的题解贪心算法算法
一、题目牛客题目链接:主持人调度(二)_牛客题霸_牛客网题目描述:有n个活动即将举办,每个活动都有开始时间与活动的结束时间,第i个活动的开始时间是startistart_istarti,第i个活动的结束时间是endiend_iendi,举办某个活动就需要为该活动准备一个活动主持人。一位活动主持人在同一时间只能参与一个活动。并且活动主持人需要全程参与活动,换句话说,一个主持人参与了第i个活动,那么该
- 深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大,传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构,成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
- qt使用QListWidget
一零点六
qt开发语言
在QListWidget里面设置一个固定大小的Qwidget在QListWidgetItem中,并且把QListWidgetItem放入QListWidget中QListWidgetItem*item=newQListWidgetItem;QWidget*widget=newQWidget;QVBoxLayout*widgetLayout=newQVBoxLayout;QLabel*imageLa
- ArcMap图斑四至坐标计算教程
JGiser
Arcpyarcgis
一、功能概述本教程介绍如何在ArcMap中自动计算矢量图层的每个图斑四至坐标(西、东、南、北边界点),并将结果保存到属性表中。四至坐标采用WGS84坐标系(经纬度),输出格式为:西:经度,纬度东:经度,纬度南:经度,纬度北:经度,纬度二、适用场景行政区划边界范围标注地块位置信息记录地理要素范围统计分析地图图例和位置索引制作三、两种实现方法方法一:手动操作(适合少量图斑)添加字段:右键图层→打开属性
- linux 信号量sem 使用示例
lxt的knowledge
linux服务器c语言
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文章目录前言一、信号量是什么?二、代码示例1.posix2.systemV总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:信号量主要用于进程间使用信号量:分为posix和systemV信号量posix信号量:sem_open:打开/创建semsem_close:关闭semsem_unlink:删除smesem_post:P操作+1se
- 【Linux】进程管理
nanguochenchuan
Linux操作系统linuxchrome运维
进程基础概念进程的定义与特征进程是操作系统资源分配的基本单位,具有以下核心特征:独立性:拥有独立的地址空间和系统资源动态性:具有创建、执行、终止的生命周期并发性:多个进程可以并发执行结构性:由代码段、数据段、堆栈等组成进程vs线程特性进程线程资源开销大(独立地址空间)小(共享地址空间)通信方式IPC机制共享内存创建/销毁成本高低安全性高(隔离性好)低(共享资源)进程生命周期创建:通过fork()系
- 手把手构建智能体:多模态AI Agent视-语-决融合实战指南
目录一、原创架构设计:三重融合智能体系统横向对比流程图:传统AIvs多模态Agent二、企业级可运行代码实现1.跨模态融合模块2.决策生成模块3.YAML配置文件(config.yaml)三、量化性能对比四、生产级部署方案安全部署架构安全审计要点部署步骤五、技术前瞻性分析下一代多模态智能体演进方向六、附录:完整技术图谱结语:构建真正智能的决策系统本文将深入探讨多模态AIAgent的核心架构设计与实
- 大模型在蛛网膜下腔出血预测与诊疗方案制定中的应用研究
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、蛛网膜下腔出血概述2.1定义与分类2.2发病原因及危险因素2.3临床表现与诊断依据三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于蛛网膜下腔出血预测的可行性分析四、大模型预测蛛网膜下腔出血的具体方案4.1术前风险预测4.1.1数据收集与预处理4.1.2模型构建与训练4.1.3预测指标与评估4.2术中情况
- 使用大模型预测胃穿孔的全流程系统技术方案大纲
目录一、项目概述二、项目背景三、建设目标四、建设内容(一)建设架构(二)核心功能(三)核心技术(四)预期成效(五)方案总结五、系统架构方案流程图六、实验验证证据七、健康教育与指导一、项目概述本项目旨在构建一套基于大模型的胃穿孔预测及全流程管理系统,通过整合术前、术中、术后各环节数据,利用先进的人工智能技术,实现对胃穿孔疾病的精准预测、手术方案优化、并发症风险预警以及术后护理指导等功能,为医疗决策提
- reveiw of test --welcome www.1maitao.com
从0到1的技术进阶
数据结构算法出版网络生活
--welcomewww.1maitao.comA数学的复习:1.最好能在7月前开始,如果你基础不是很好,又想在数学多拿分的话。2.课本很重要,08和09的题已经充分说明了基础的重要性,最好在5——6月把两册高数书及例题过两遍,有个宏观的把握,拿到题,就知道是在考什么。3.参考书的选择:个人觉得李永乐那本复习全书更注重基础,更贴近这2年的考研风格。全书中线性代数那100多页讲得超好。4.复习进度:
- BARN_dataset的生成代码jackal-map-creation-master的使用说明:
heng6868
研究生机器人python
主要代码是gen_world_ca.py,其中有各个参数来调节,来生成适合自己机器人的gazebo环境,顺带着还会生成路径等等(没有具体研究),具体参数如下:jackaltakesup2extragridsquaresoneachsideinadditiontocentersquarejackal_radius=3pgmfileresolutionpgm_res=0.15#metersperpix
- imxu6ull的启动
heng6868
imx6ulljavaspringboot开发语言
启动方式有四种,用到的只有两种,一种是串行下载(通过下载线下载到RAm中去,再启动),第二种是内部BOOT模式,这种模式下,芯片会执行内部的bootROM代码,这段bootROM代码会进行硬件初始化(一部分外设),然后从boot设备(就是存放代码的设备、比如SD/EMMC、NAND)中将代码拷贝出来复制到指定的RAM中,一般是DDR。boot模式下又分为几个启动设备:26个启动IO即可实现I.MX
- 匿名科创无人机学习心得
heng6868
嵌入式项目物联网网络iot
*1.*飞控stm32串口5连接imu,串口五发送的指令会发送到imu中,如果是自定义的用户格式帧(比如:AAFFF103010101A067)会先到imu,imu的串口1接stm飞控。串口2接数传,从串口1接收到的数据会通过串口二发送给数传,数传传给另一个数传,在通过USB线传输给上位机。但是如果不是属于用户自定义的格式帧,imu会进行处理,比如飞控串口5一上电就会输出电池信息(如:AAFF0D
- QT的语音识别
heng6868
imx6ull嵌入式项目qthttpjava
难点:难点就是如何跟百度云的语音应用进行通信。首先,要获取应用的APIKey、SecretKey,并通过请求鉴权接口换取token。向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求(推荐使用POST),并在URL中带上以下参数:并在URL中带上以下参数:grant_type:必须参数,固定为client_credentials;client_i
- 【TensorRT】TensorRT及加速原理
浩瀚之水_csdn
tensorrt
一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器,专为GPU加速设计。其核心架构分为三层:前端解析器支持ONNX/UFF/Caffe等格式的模型解析执行格式验证和初步结构优化优化引擎核心优化层(层融合、精度校准、内存优化等)生成优化后的计算图(OptimizedGraph)运行时环境管理GPU内存分配执行优化后的计算图二、核心加速原理(8大关键技术)1.层融合(La
- 深度学习相关指标工作笔记
Victor Zhong
AI框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Gou/Diou/CiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Gou/Diou/CiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
- 2020-10-30
Victor Zhong
AI框架人工智能深度学习机器学习
极片缺陷检测模型验证报告:1:数据准备训练集:326张验证集:81张2:模型准备模型:yolov33:训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3-spp-jp4:验证结果5:检测结果部分检测结果图,全部结果图见文件夹result:6:结果分析a.训练数据中,某一类缺陷标注数量相对较少,影响检测该类的目标;可以通过数据增强的方法或增
- 典型的几种神经网络
Victor Zhong
AI框架神经网络人工智能深度学习
骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层:输入层一般为一张图片(w,h,d),输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层(卷积核有权重系数)、池化层(没有权重系数)、全连接层,还有残差块?和Inception模块?。;输出层:RNN(循环神经网络)单向的RNN示意图:三级目录
- 算法理论知识
Victor Zhong
AI框架算法
算法理论知识排序二分查找冒泡排序插入排序选择排序快速排序堆排序希尔排序归并排序基数排序动态规划排序二分查找start=0end=len(list)mid=(start+end)//2冒泡排序每次都是相邻元素两两比较并交换位置。插入排序就好比扑克牌(分左边排好序,右边待排序),每次都是从右边拿一张牌去左边排好序的序列中找插入的位置。选择排序从后面找最小的和前面那个元素进行交换快速排序从中找一个元素作
- 二、OpenCV的第一个程序
文章目录一、第一个程序:显示图片1.1cv::imread1.2cv::namedWindow1.3cv::imshow二、第二个程序:视频2.1cv::VideoCapture三、加入了滑动条的基本浏览窗口一、第一个程序:显示图片示例:一个简单的加载并显示图像的OpenCV程序#include#include"./opencv2/opencv.hpp"intmain(){cv::Matimage
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文