- 2023-05-09
论文小天才
2023年社会科学、人文艺术与文化国际会议(SSHAC2023)大会简介2023年社会科学、人文、艺术和文化国际会议(SSHAC2023)将在四川省成都市举行。会议旨在为从事“社会科学”和“人文艺术”研究的专家学者提供一个平台,分享科研成果和前沿技术,了解学术发展趋势,拓宽研究思路,加强学术研究和讨论,促进学术成果产业化合作。大会邀请了来自国内外高校和研究机构的专家、学者、企业家等相关人员。热忱欢
- 【Python】(三)面试题和Py基础题
戏精亿点点菜
面试职场和发展python
1.技术面试题(1)解释Linux中的进程、线程和守护进程的概念,以及如何管理它们?答:进程(Process):进程是操作系统中资源分配的基本单位,是正在运行的程序的实例。每个进程都有自己的内存空间、文件描述符和执行上下文。管理:①查看进程:使用ps、top、htop等命令查看当前运行的进程。②启动进程:通过命令行或脚本启动新进程。③终止进程:使用kill命令发送信号终止进程,例如kill-9PI
- Haproxy七层代理
陈小铃子
学习运维linux
一、负载均衡核心概念它本质上是一种反向代理技术,通过硬件或软件设备,将来自客户端的请求智能地分发到后端的多台服务器上。这样做的主要目的是:提高并发处理能力:避免单台服务器过载,提升整体服务的吞吐量。保证高可用性:当某台后端服务器发生故障时,负载均衡器可以将流量自动切换到健康的机器上,确保服务不中断。便于水平扩展:可以根据业务量增长,方便地增加后端服务器数量,实现弹性伸缩,且对用户透明。二、使用负载
- 开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-玩转ollama(一)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
一、前言在AI大模型百花齐放的时代,很多人都对新兴技术充满了热情,都想尝试一下。然而,实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备,还需要面临复杂的部署和安装过程,这让很多人望而却步。在这样的背景下,Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路,极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。通过这个平台,用户可以轻松下载、运行和管理各种机器学习模型,而无需
- 来宾亲子鉴定准确度高吗?来宾上户口亲子鉴定怎么做【附最新办理流程】
中正DNA鉴定中心
来宾亲子鉴定准确度高吗?在广西来宾做亲子鉴定准确度非常高,只要选择正规有资质的鉴定机构,出具结果是有保障的,不管是个人隐私还是司法用途,虽然办理流程和报告用途有区别,检测实验流程一样,准确度非常精准。有关来宾上户口亲子鉴定怎么做也是咨询比较多的话题,下面第四点详细解答。一、亲子鉴定的方法亲子鉴定是目前最科学、准确的判断亲子关系的方法,依赖DNA分析技术,对比测序样本DNA后,实验室内精确辨识个体与
- 简化 Go 开发:使用强大的工具提高生产力
-睡到自然醒~
golang开发语言后端qt笔记spring
作为Go开发人员,应该都知道维持简洁高效开发工作流程的重要性。为了提高工作效率和代码质量,简化开发流程并自动执行重复性任务至关重要。在本文中,我们将探讨一些强大的工具和技术,它们将简化Go开发过程,助力您的编码之旅。Cookiecutter:使用一致的模板快速启动项目问题描述从头开始创建新的Go项目通常涉及设置标准项目结构和配置基本文件。此过程可能非常耗时且容易出错。Cookiecutter通过允
- 重磅!TDengine 入选 2024 中国物联网创新产品榜
在全球数字化浪潮和#AI技术驱动下,#物联网产业正经历新一轮革新升级。面对跨境合规、本地化需求多样、技术标准差异等挑战,如何以更高效、更智能的方式推动#物联网数据价值释放,成为行业共同关注的课题。近日,在2025中国物联网企业出海与创新发展峰会暨“2024物联之星”年度榜单颁奖典礼上,#TDengine凭借在#时序数据管理领域的持续突破,荣登“2024年度中国物联网行业创新产品榜”。作为物联网领域
- ISO11898 与 SAE J1939 通信协议详细介绍
芊言凝语
汽车常见功能分享网络
ISO11898与SAEJ1939通信协议的详细介绍:ISO11898通信协议ISO11898是一系列国际标准,专门用于道路车辆的控制器局域网(CAN)的数据链路层和物理层6。它定义了CAN网络的基本操作,规定了网络设计、实施和测试的要求,为CAN网络的设计和实施提供了全面的指导。其核心技术特点包括高可靠性、实时性、支持多主控系统、高效的数据包结构以及灵活性等7。具体如下5:ISO11898-1:
- 2021-01-12
蹦哒吧小蹦儿
终于开始明白为什么很多人不愿从舒适圈里出来,并不是因为舒适圈有多舒服,只是因为舒适圈外挑战太多了——需要去适应这个社会,需要去学习很多新的东西,需要去接受挑战……本来拍照就可以完成的事,现在需要拍摄视频,而如何拍出好的视频,并且剪辑好看,这真是一门技术呀。需要学习太多东西。为了能更好的拍片,特意买了云台,但是为什么云台不听使唤?令人发愁,于是又开始新一轮的学习。汽车领域的平台开始了讲师课,可以有更
- 时序数据库主流产品概览
时序数据说
时序数据库数据库物联网iotdb大数据
时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)是专为处理时间序列数据优化的数据库系统,近年来随着物联网(IoT)、金融科技、工业互联网等领域的快速发展而备受关注。本文将介绍当前主流的时序数据库产品。一、时序数据库概述时序数据是带时间戳记录的数据点序列,具有以下特点:数据时间属性强数据通常为追加写入近期数据访问频率高于历史数据数据量通常非常庞大,需要高效的压缩技术时序数据库针对这些特点
- PD分离技术分析
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PD分离中的“PD”指的是大语言模型(LLM)推理过程中的两个核心阶段:Prefill(预填充)和Decode(解码)。这两个阶段在计算特性和资源需求上存在显著差异,分离部署可优化整体性能。以下是详细解析:一、PD的具体含义Prefill(预填充阶段)任务:处理用户输入的整个提示(Prompt),为所有Token生成初始的键值缓存(KVCache)和隐藏状态(HiddenStates)。特性:计算
- 大模型微调技术的详细解析及对比
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以下是四种主流大模型微调技术的详细解析及对比,结合技术原理、适用场景与性能表现进行说明:1.Full-tuning(全量微调)核心原理:加载预训练模型的所有参数,用特定任务数据(通常为指令-回答对)继续训练,更新全部权重。相当于对模型整体知识结构进行重构。操作流程:加载预训练模型;用任务数据集(如分类文本)和优化目标(如最小化误差)训练;所有参数参与梯度更新。优势:模型充分学习任务特征,效果通常最
- 大模型训练中的“训练阶段”(如Pre-training、SFT、RLHF等)与“微调技术”
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人工智能深度学习机器学习
大模型训练中的“训练阶段”(如Pre-training、SFT、RLHF等)与“微调技术”(如Full-tuning、Freeze-tuning、LoRA、QLoRA)是两类不同维度的概念,二者共同构成模型优化的完整流程。以下是二者的关系解析及技术对照:一、训练阶段的核心流程与目标预训练(Pre-training)目标:在无标注通用数据(如互联网文本)上训练模型,学习语言、视觉等通用特征。微调技术
- 合成孔径雷达干涉测量InSAR技术流程(星载/地基系统+DEM重建+DInSAR形变监测+时序分析)等
WangYan2022
遥感合成孔径雷达干涉测量InSAR形变信息提取地形三维重建
合成孔径雷达干涉测量(InterferometricSyntheticApertureRadar,InSAR)技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术,凭借其可以穿过大气层,全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性,已在地表形变监测、DEM生成、滑坡、火山活动、冰川运动、人工建筑物形变信息提取等多种领域展开了成功应用。通过典型案例,熟练掌握InSAR数据处理(包括InSAR高程测量、DInSAR形变
- 时序数据库在数据库领域的应用前景
数据库管理艺术
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时序数据库在数据库领域的应用前景关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、监控系统、金融分析、大数据、实时分析摘要:本文深入探讨了时序数据库在现代数据管理中的关键作用和应用前景。我们将从时序数据的基本特性出发,分析时序数据库的核心架构和设计原理,比较主流时序数据库产品的技术特点,并通过实际案例展示其在物联网、金融科技、运维监控等领域的应用价值。文章还将提供时序数据库选型指南,探讨未来技术发展趋势,
- 快手开源 Kwaipilot-AutoThink 思考模型,有效解决过度思考问题
新闻在专为防止数据泄露设计的挑战性基准测试LiveCodeBenchPro中,Kwaipilot-AutoThink位列所有开源模型榜首,甚至超越了Seed和o3-mini等强大的专有系统。介绍KAT(Kwaipilot-AutoThink)是一个开源大语言模型,通过学习何时生成显式思维链及何时直接作答,有效缓解过度思考问题。它的发展遵循简洁的两阶段训练流程:阶段核心思想关键技术成果1.预训练阶段
- 基于STM32的智能窗帘控制系统设计与实现
基于STM32的智能窗帘控制系统设计与实现引言随着物联网(IoT)技术的发展,智能家居逐渐融入日常生活。其中,智能窗帘控制系统是智能家居中较为基础和常见的应用,通过远程或自动控制窗帘的开闭,不仅提高了用户的生活便利性,还能帮助节约能源。例如,系统可以根据光线强度自动开关窗帘,从而优化室内光照。本文将详细讲解如何基于STM32设计并实现一个智能窗帘控制系统,从硬件设计到软件实现,全面覆盖整个开发过程
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Llama-Turbo
AI大模型程序员LLM人工智能大模型dify
Dify简介Dify是一个开源大型语言模型(LLM)应用程序开发平台,旨在弥合AI应用程序原型设计与生产部署之间的差距。本文为希望了解或扩展该平台的开发者和技术用户提供了Dify架构、组件和功能的技术概述。平台概述Dify提供端到端解决方案,通过可视化工具和API的组合,构建基于LLM的应用程序。其架构旨在支持AI应用程序开发的整个生命周期,包括模型集成、提示、知识管理、工作流编排和部署。主要特点
- 不正规不靠谱:假摩根士丹利内部群推荐绿色低碳减排平台骗局揭露!送一万体验资金做慈善全是假的!
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关于曝光网上摩根士丹利何晓斌宝丰能源节能减排在炒股群推荐智慧农业中粮仓平台骗局的文章,其内容主要揭示了近期频发的一种投资诈骗手段。以下是该骗局的主要特点和步骤:为什么明明跟老师对过视频,确认是本人,怎么还会被骗了?你有没有想过一个名人大咖怎么会有时间给你们一对一视频,其次我来给大家揭露一下,这个套路AI换脸骗局是一种利用人工智能技术,通过替换视频中的人脸来伪造身份或进行诈骗的行为。你的账户“余额”
- 什么是arm-arm体系架构版本(指令集版本)-arm内核版本
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1、什么是arm?arm公司:是英国一家电子公司的名字,该公司成立于1990年11月,是苹果电脑,Acorn电脑集团和VLSITechnology的合资企业。Acorn曾在1985年推出世界上首个商用单芯片RISC(ReducedInstructionSetComputing)处理器。ARM主要出售芯片设计技术的授权。ARM处理器:英国Acorn有限公司设计的低功耗成本的第一款RISC微处理器。全
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Python成第四个支持CUDA的编程语言3月19日NVIDIA的GTC2013图形技术大会将开幕,在此之前会有很多宣传造势内容,其中最重大也是最主要的就是NVIDIA老总黄仁勋的开幕词了,其他合作伙伴也会发布各自的演讲。ContinuumAnalytics联合NVIDIA宣布将会引入新的PythonCUDA编译器——NumbaPro,Python也成为继C、C++以及Fortan之后的第四个支持
- 每日早晚都读书1000/73-阅读“历史典籍”|《罗马人的故事2-汉尼拔战记》盐野七生箸 学习历史视角智慧 使自己拥有“多元思维”
李廿
罗马人,智力不如希腊人,体力不如高卢人,技术不如埃特鲁利亚人,经济不如迦太基人,但为何却能一一打败对手,建立并维持庞大的罗马帝国?在这平庸年代,人人渴望英雄。日本女作家盐野七生,决然出走日本,远赴罗马,寻找英雄。定居罗马50多年,15年写就15册巨著《罗马人的故事》,还原一个意大利半岛的小国成为世界帝国,持续1300年的辉煌历程,再现一个英雄辈出的时代……《罗马人的故事2-汉尼拔战记》以女作家自己
- 消息队列MQ
不辉放弃
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消息队列(MessageQueue,简称MQ)是一种基于异步通信模式的中间件技术,核心作用是在分布式系统中实现消息的存储、传递和缓冲,解决不同组件/服务之间的通信耦合问题,提升系统的灵活性、可靠性和可扩展性。一、核心概念与本质消息队列的本质是一个“存储消息的容器”,但它并非简单的存储工具,而是通过一套规则(如消息路由、持久化、确认机制等)实现“生产者”和“消费者”的解耦通信:生产者(Produce
- 开源的大语言模型(LLM)应用开发平台Dify
概述Dify是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,结合了后端即服务(Backend-as-a-Service)和LLMOps的理念,旨在帮助开发者快速构建生产级的生成式AI应用。它通过直观的界面、强大的功能和灵活的部署方式,降低了AI应用开发的门槛,即使是非技术人员也能参与应用的定义和数据运营。本文档将指导您了解Dify的核心功能、安装部署、应用创建及常见使用场景。Dify简介Dify(D
- 如何区分Bug是前端问题还是后端问题?
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缺陷管理bug前端
在软件测试中,精准定位Bug的归属(前端or后端)是高效协作的关键。以下是系统化的排查方法,结合技术细节和实战技巧:1.核心判断逻辑「数据vs展示」二分法:后端问题:数据本身错误(API返回错误数据/逻辑错误/数据库问题)前端问题:数据正确但展示异常(UI渲染错误/交互逻辑问题)2.四步定位法第一步:抓包分析(必做)工具:ChromeDevTools>Network/Fiddler/Charles
- 2025乐彩V8影视系统技术解析:双端原生架构与双H5免签封装实战 双端原生+双H5免签封装+TV级性能优化,一套代码打通全终端生态
CH资源网ch-h点cn(测评师 )
架构性能优化
1.双端原生实现方案Android端:基于Kotlin+JetpackCompose架构,深度优化ExoPlayer内核,支持4KHDR硬解与DRM加密流iOS端:Swift+SwiftUI构建,集成AVFoundation定制播放器,实现画中画与杜比全景声支持TV专属优化:针对AndroidTV和AppleTV分别实现焦点引擎和遥控器键位映射452.双H5站免签封装方案系统创新性地实现双H5站点
- 第六届研究所操盘群老姜(姜新宁)算力3.0云端算个靠谱吗?别再被洗脑了赶紧止损!
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这年头,你不理财,财不理你。理财方式有很多,不能投资的只有一种:骗人的。近期,我们接到多起网络投资理财被骗的案情,而每一宗案情都有相似之处,那就是:事主都是加入了某个理财投资微信群,然后通过群里的“投资理财专家”的“指点”,到某个投资平台进行投资理财,随后再用技术手段让所有的投资的钱有去无回。商小信第六届研究所操盘群老姜(姜新宁)算力3.0,第六届【研究所】圆梦反击战(分仓方案)数字经济算力大赛骗
- bug复现不了开发人员不解决,遇到疑难bug该如何排查 ,这两个方法你需要知道。
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在测试的时候,有时候经常会遇到一些难以复现的bug,比如有的线上bug在少部分用户哪里出现,但是自己复现却是没有问题的;亦或者是在测试环境上发现了一个偶现bug,然后再复现就很难以找到了;亦或者是出现一个技术问题,像环境部署,明明部署的是没有问题,按照正确的步骤来的,但是就是无法访问系统。那么,像这类问题它都属于恢复性问题,就是正常情况下,它都是没有问题的,但是在操作的过程中产生了某些微小变化导致
- 基于深度学习的语音识别:从音频信号到文本转录
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习语音识别音视频人工智能机器学习线性代数计算机视觉
前言语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域中一个极具挑战性和应用前景的研究方向。它通过将语音信号转换为文本,为人们提供了更加自然和便捷的人机交互方式。近年来,深度学习技术在语音识别领域取得了显著进展,极大地提高了语音识别的准确率和鲁棒性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建一个语音识别系统,从音频信号的预处理到模型的训练与部署。一、语音识别的基本概
- 阿里通义千问Qwen3深夜升级:架构革新+性能碾压
俊哥V
AIAI新闻热点由AI辅助创作AI人工智能
(以下借助DeepSeek-R1&Grok3辅助整理)北京时间2025年7月22日凌晨,阿里云通义千问团队发布了Qwen3旗舰模型的最新更新——Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8。这一更新不仅在性能上实现了突破,还标志着开源大模型技术架构的重大进化。本报告基于官方发布信息、社区反馈以及相关分析,全面解读该更新的技术细节、性能表现、社区反应及未来展望。一、技术架构与战
- 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。
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(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
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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
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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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
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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
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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()
{
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case 1:
printf("--1--\n");
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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。
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- Java 定时任务总结一
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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
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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