- Java线程揭秘:守护线程与用户线程的深入解析及实战
橘子-青衫
后端开发java开发语言后端算法性能优化
目录前言一、守护线程与用户线程的定义、设置及其关键差异1.定义与设置2.守护线程与用户线程的区别二、实战案例解析1.代码案例:守护线程的设置与运行2.代码案例:用户线程与守护线程的交互三、如何识别守护线程总结前言在Java编程的并发与多线程领域,深入理解线程的类型是构建高效、可靠应用程序的重要基石。Java的多线程模型因其灵活性和广泛的应用场景,在高性能服务器开发、并发处理系统以及复杂业务逻辑实现
- 30、法律案例的关联检索:提升法律实践的信息处理能力
android
法律案例关联检索信息处理
法律案例的关联检索:提升法律实践的信息处理能力1.引言在当今信息爆炸的时代,法律从业者面临着前所未有的挑战。大量的法律案例、法规和判例使得信息检索变得复杂而耗时。为了提高工作效率和决策质量,法律从业者迫切需要一种高效的工具来发现和检索相互关联的法律案例。本文将探讨如何通过先进的信息检索技术和算法来实现这一点。2.关联模型关联模型是法律案例关联检索的核心。为了确定案例之间的关联性,通常采用以下几种模
- 软件工程中Selenium的关键字驱动测试
软件工程实践
软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构软件工程selenium测试工具ai
软件工程中Selenium的关键字驱动测试关键词:Selenium、关键字驱动测试、自动化测试、测试框架、Web测试、测试脚本、测试维护摘要:本文深入探讨了在软件工程中使用Selenium实现关键字驱动测试的方法论和实践。文章从基本概念入手,详细解析了关键字驱动测试的核心原理和架构设计,通过Python代码示例展示了具体实现方式,并提供了数学模型分析测试覆盖率。此外,文章还包含了实际项目案例、工具
- 由浅入深:Python异步函数调用的艺术 - 从脚本到API架构设计
Ven%
pythonpython网络开发语言
文章目录引言:异步编程的新范式一、基础篇:事件循环中的直接调用1.1理解异步执行模型1.2简单调用示例1.3关键注意事项二、进阶篇:API接口中的异步调用2.1为什么需要API封装?2.2FastAPI实现示例2.3调用对比分析三、架构篇:分层设计的最佳实践3.1问题:紧耦合的陷阱3.2解决方案:三层架构设计3.2.1核心业务层(core/retrieval.py)3.2.2API接口层(api/
- 【数据标注师】语音校对标注
试着
数据标注师语音识别人工智能数据标注师语音校对标注
目录一、语音校对标注的核心使命**任务本质****四大核心价值**二、专业工作环境配置**硬件黄金组合****软件栈深度掌握**三、九大错误类型识别与修正**语音校对错误矩阵**四、专业校对工作流**五步双轨校对法****复杂场景攻坚策略五、质量与效率的平衡术**质检三维度****效率提升方案**六、领域专业化路径**医疗语音校对专精****法律语音校对专精**七、职业进阶方向**能力跃迁模型**
- 云原生函数计算:冷启动优化全攻略
AI云原生与云计算技术学院
云原生ai
云原生函数计算:冷启动优化全攻略关键词:云原生,函数计算,Serverless,冷启动,性能优化,资源调度,运行时优化摘要:本文深入解析云原生函数计算场景下的冷启动问题,系统阐述冷启动的技术原理、核心影响因素及全链路优化策略。通过对函数计算架构的深度拆解,结合具体代码实现和数学模型分析,提供从基础设施层到应用层的端到端优化方案。涵盖轻量级运行时设计、依赖管理优化、资源预分配策略等关键技术点,并通过
- 如何在pytorch中使用tqdm:优雅实现训练进度监控
Ven%
简单入门pytorchpytorch人工智能python
文章目录为什么需要进度条?tqdm简介基础用法示例深度学习中的实战应用1.数据加载进度监控2.训练循环增强版3.验证阶段集成高级技巧与最佳实践1.自定义进度条样式2.嵌套进度条(多任务)3.分布式训练支持4.与日志系统集成性能优化建议完整训练流程示例常见问题解决方案总结掌握训练进度监控是深度学习工程师的基本功。本文将带你从零开始,深入探索如何用tqdm为深度学习训练添加专业级进度条。为什么需要进度
- 9.5 6B参数吊打百亿?清华开源VisualGLM-6B多模态模型实战全解
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力开源机器学习人工智能语言模型langchain
6B参数吊打百亿?清华开源VisualGLM-6B多模态模型实战全解初探多模态VisualGLM-6B1.多模态时代的挑战与突破在通用大模型向多模态演进的过程中,如何实现跨模态的语义对齐是核心挑战。VisualGLM-6B作为GLM家族首个开源多模态模型,通过创新的跨模态连接架构,在参数量仅6B级别下实现了媲美百亿级模型的图文理解能力。
- [2025CVPR]DE-GANs:一种高效的生成对抗网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现生成对抗网络人工智能神经网络
目录引言:数据高效GAN的困境核心原理:动态质量筛选机制1.判别器拒绝采样(DRS)的再思考2.质量感知动态拒绝公式(1)质量感知阶段(2)动态拒绝阶段模型架构:轻量化设计技术突破:三大创新点1.首创训练阶段DRS2.动态拒绝机制3.质量重加权策略实验验证:全面性能提升1.数据集与指标2.对比实验结果(1)低样本数据集(2)FFHQ数据集代码解析:关键实现细节对比结果:全面超越现有方法1.低样本数
- Dimba: Transformer-Mamba Diffusion Models————3 Methodology
图解图片中的每个模块详解1.文本输入(Text)描述:输入的文本描述了一个具有具体特征的场景。功能:提供关于要生成图像的详细信息。2.T5模型(TexttoFeature)描述:使用T5模型将文本转换为特征向量。功能:提取文本中的语义信息,为后续的图像生成提供条件。3.图像输入(Image)描述:输入图像通过变分自编码器(VAE)编码器处理。功能:将图像转换为潜在表示,用于添加噪声并进行扩散过程。
- Nacos与Eureka、ZooKeeper的区别?
leijmdas
java
Nacos、Eureka和ZooKeeper是分布式系统中常用的服务注册与发现组件,但它们在功能定位、一致性模型、性能特性及适用场景上存在显著差异。以下从核心维度进行对比分析:一、功能定位对比特性NacosEurekaZooKeeper核心功能服务注册发现+动态配置管理仅服务注册发现分布式协调(含服务发现)健康检查多模式(心跳+服务端主动探测)仅客户端心跳临时节点会话机制管理界面功能丰富,支持配置
- LlamaIndex + 智谱大模型GLM 实现智能代理(Agent)
不吃辣的陈
人工智能pythonlangchainfaiss自然语言处理
LlamaIndex+智谱大模型GLM实现智能代理(Agent)文章目录LlamaIndex+智谱大模型GLM实现智能代理(Agent)前言一、模型加载二、向量数据库加载1.向量库加载2.向量库生成三、方法创建1.创建FAISS查询引擎适配器(本地外挂知识库查询)2.数学计算工具函数(计算器)3.WebSearch工具(网络搜索)4.手机号码归属地信息(号码归属地工具)四、FunctionTool
- 计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)
程序员小天00
课程设计毕业设计小程序pythoneclipsejava
计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)一、选题方向全景图(按技术维度划分)智能服务系统开发技术架构:SpringBoot+Vue3+MySQL/MongoDB典型场景:●智慧校园:实验室预约系统、学术成果可视化平台●医疗健康:电子病历智能分析系统、慢性病管理助手●城市治理:垃圾分类智能识别系统、交通拥堵预测模型创新点:融合OCR识别/NLP技术,实现无感化服务跨平台应用开发技术选型:Unia
- onnx模型部署 python_深度学习模型转换与部署那些事(含ONNX格式详细分析)
weixin_39759270
onnx模型部署python
背景深度学习模型在训练完成之后,部署并应用在生产环境的这一步至关重要,毕竟训练出来的模型不能只接受一些公开数据集和榜单的检验,还需要在真正的业务场景下创造价值,不能只是为了PR而躺在实验机器上在现有条件下,一般涉及到模型的部署就要涉及到模型的转换,而转换的过程也是随着对应平台的不同而不同,一般工程师接触到的平台分为GPU云平台、手机和其他嵌入式设备对于GPU云平台来说,在上面部署本应该是最轻松的事
- 如何禁止GPTBot等爬虫爬取网站内容:保护数据安全的实用指南
淮橘√
人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展,网络爬虫(如OpenAI的GPTBot、GoogleBot、Anthropic的ClaudeBot等)被广泛用于抓取网站数据以训练AI模型或索引内容。然而,部分网站管理员可能不希望自己的内容被爬虫抓取,原因包括保护原创内容、降低服务器负载或防止数据被滥用。一、为什么需要禁止爬虫?网络爬虫可能带来以下问题:内容盗用风险:原创内容可能被AI模型或其他服务未经授权使用。服
- 动态脱敏引擎设计:基于上下文感知的字段级权限控制模型
在数据流通日益频繁的数字化时代,敏感数据泄露风险持续攀升。传统脱敏技术多采用静态规则,难以适应复杂多变的业务场景,导致数据保护与业务需求间矛盾突出。动态脱敏引擎基于上下文感知的字段级权限控制模型,通过实时分析数据访问场景,实现对敏感字段的精细化权限管理与动态脱敏处理,为数据安全流通提供有效保障。一、核心痛点与需求分析1.1传统脱敏技术的局限性静态脱敏规则难以应对动态业务需求,存在过度脱敏影响数据可
- 华为认证系统备考指南全解析
噗老师
华为认证ITHCIEHCIAHCIP备考备考攻略
Hello!大家好,小编是一名专注IT领域的资深探索家。都知道华为认证就像技术江湖的"段位证书"!从HCIA的入门小白到HCIE的架构大神,这套认证体系藏着清晰的成长路径。今天就带你拆解备考密码,把考纲变地图、把难点变台阶,轻松解锁技术进阶新姿势一、华为认证体系:技术进阶的阶梯华为认证构建**“HCIA→HCIP→HCIE”三级能力模型**,覆盖数据通信(Datacom)、云计算(Cloud)、网
- 从零开始理解Transformer模型:架构与应用
淮橘√
transformer深度学习人工智能
引言近年来,Transformer模型席卷了自然语言处理(NLP)领域,成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用,Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始,深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景,并提供一个简单的代码示例
- java opencv 数字识别算法_[机器学习]基于OpenCV实现最简单的数字识别
后期小雨
javaopencv数字识别算法
本文将基于OpenCV实现简单的数字识别。这里以游戏AngryBirds为例,通过以下几个主要步骤对其中右上角的分数部分进行自动识别。1.学习分类器根据训练样本,选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库(如NIST等),也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。前者优在泛化性,后者强在准确率,当然常用做法是将这两者结合,即在通用数字库基础上做修改。另外这里由于模式并不复杂,计算
- MVVM前端开发模型,怎么快速定位问题
MVVM(Model-View-ViewModel)是一种常见的前端开发架构,主要用于分离应用的逻辑和UI,提升代码的可维护性和可测试性。在MVVM中,Model代表数据层,View代表用户界面层,而ViewModel是连接两者的中介,负责处理UI和数据之间的交互。在开发中,尤其是调试和快速定位问题时,可能会遇到一些挑战。以下是一些基于MVVM前端架构的调试技巧和方法:1.明确问题的层次首先,要清
- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十四章(LangChain与Retrieval组件)Text Splitters详解 ?
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十四章(LangChain与Retrieval组件)TextSplitters详解?【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十四章(LangChain与Retrieval组件)TextSplitters详解?文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十四章(LangChain与Re
- 鸿蒙应用开发:多线程性能优化技巧
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos性能优化华为ai
鸿蒙应用开发:多线程性能优化技巧关键词:HarmonyOS、多线程编程、性能优化、线程调度、并发控制、异步编程、内存管理摘要:本文深入解析鸿蒙应用开发中的多线程性能优化技术,系统阐述HarmonyOS线程模型的核心机制,包括轻量级任务(LWT)、线程池架构、调度策略等关键技术点。通过具体代码示例和数学模型分析,详细讲解线程安全控制、异步任务处理、资源竞争解决方案,结合项目实战演示如何通过合理的线程
- 推客系统小程序终极指南:从0到1构建自动化分销帝国,让客户疯狂帮你卖货!
ywyy6798
推客系统推客小程序小程序推客分销系统短剧推客系统开发推客小程序开发
前言:为什么你需要一个推客系统?在流量成本飙升的今天,企业面临三大核心挑战:获客难:传统广告投放ROI持续下降,单客成本突破行业警戒线留存差:用户忠诚度低,复购率不足20%增长慢:依赖少数销售精英,无法形成规模化裂变推客系统的本质:通过“社交关系+智能激励”重构商业增长模型,让每个客户都成为你的“销售员”。数据证明:使用分销系统的企业,客户终身价值(LTV)平均提升3-5倍裂变获客成本比广告投放低
- Keras环境复现代码(三)
yanyiche_
keras深度学习人工智能
DQN雅达利Breakout强化学习实验要求明确实验目的:学习和实现深度Q学习(DQN),这是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习算法,用于解决复杂的决策问题。清楚实验原理:1、深度Q学习(DeepQ-Network)将卷积神经网络与Q学习结合,解决高维视觉输入的强化学习问题:2、经验回放:将状态转换存储到缓冲区,打破数据相关性,稳定训练。3、目标网络:定期更新目标Q值计算网络,减少训练中的目
- Keras环境复现代码(二)
yanyiche_
Keras机器学习人工智能
PPOCartPole控制算法实践实验要求明确实验目的:学习和实现PPO算法,这是一种改进的策略梯度方法,通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。清楚实验原理:PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法,它旨在解决传统策略梯度方法(如REINFORCE算法)在训练过程中可能出现的策略更新不稳定问题。PPO算法通过引入一种新的策略更新机制,限制每次更新的幅度,从而提高训练的稳定性和效率。PPO算法
- 基于开源AI大模型AI智能名片S2B2C商城小程序的流量转化与价值沉淀研究
说私域
开源人工智能小程序
摘要:在数字化商业生态中,公域流量转化已成为企业竞争的核心战场。本文以开源AI大模型AI智能名片S2B2C商城小程序为研究对象,结合服装、健康食品、快时尚等行业的实践案例,系统分析其通过技术赋能实现精准获客、用户留存与商业闭环的机制。研究发现,该系统通过“AI算法+用户行为分析”双轮驱动,将公域流量转化为高黏性私域用户,同时提出“尊重用户价值”的伦理框架,警示企业需警惕流量霸凌与数据滥用风险。研究
- vLLM调度部署Qwen3
你好,此用户已存在
人工智能linux大模型
vLLM介绍在之前的文章中,我们介绍了如何使用ollama部署qwen3,一般而言,ollama适合个人部署使用,在面对企业级的模型部署时,一般更建议使用vLLMvLLM(高效大语言模型推理库)是一个专为大语言模型(LLMs)优化推理速度的开源框架,由斯坦福大学系统研究组开发。其核心目标是通过创新的软件和算法设计,大幅提升LLM在生成文本时的吞吐量和效率,尤其适用于处理高并发的推理请求。从各种基准
- 浙大IInftyThink(无限深度推理引擎)原理解析及应用场景
DK_Allen
大模型InftyThink
InftyThink(无限深度推理引擎)是由浙江大学与北京大学联合研发的大模型推理范式创新,通过“分段思考+中间总结”机制突破传统模型的上下文与计算瓶颈。以下从技术原理、核心优势到应用场景进行系统分析:⚙️一、技术原理:分步迭代与动态内存管理1.分段推理与中间总结(迭代式推理)流程拆解:将长推理任务(如数学证明)分解为多个短片段(默认≤4Ktokens),每段生成有限长度的推理内容和精炼总结。信息
- 混合推送/拉取(push/pull)模型
lang20150928
reactorjava
Reactor中的create操作符遵循混合推送/拉取(push/pull)模型,这意味着它结合了推送(push)和拉取(pull)两种机制,以实现更灵活和可控的数据流处理。我们可以从以下几个方面来理解这一概念:1.什么是Push(推送)?Push是一种异步的机制,上游操作符(如create)会主动将数据推送到下游。例如,当onMessage被调用时,sink.next(s)会立即将数据发送到订阅
- 从源码编译 ONNX Runtime GPU 1.18.2 并验证 CUDA 推理成功
草莓奶忻
SLAM基础Deep+SLAMubuntu
文章目录从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测环境+完整步骤】✅环境信息(实测成功)第一步:获取源码️第二步:编译命令参数说明(重点)第三步:安装构建好的`.whl`✅第四步:验证是否成功启用GPU方法1:命令行快速验证方法2:加载模型并查看执行设备⚠️常见警告说明(可忽略)✅总结从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR