- 巅峰对话在线研讨 Q&A:Oracle Database 21c vs openGauss 2.0新特性解读和架构演进
小兰 �
国产数据库技术文章数据库oracle华为
2021年11月11日,墨天轮《巅峰对话》栏目邀请到了两位数据库领域的巅峰人物:云和恩墨创始人盖国强老师,和来自清华大学计算机与技术系的李国良教授,为大家带来了在线研讨《OracleDatabase21cvsopenGauss2.0新特性解读和架构演进》,并对数据库技术演进和生态发展进行深入探讨。两位老师一共围绕10个特性作了深入、独到的解读,强强联手、共创了一场精彩的技术盛宴。当天的直播间吸引了
- 《ARM64 迁移深度实战:在飞腾 D2000+ 麒麟 V10 构建高可用全栈环境》
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pythonc++c语言c#
从源码编译优化到容器跨架构迁移|附自研文档转换工具开发全记录目录(带锚点)环境深度适配:飞腾芯片+KylinOS安全内核特性基础组件迁移(源码级优化)2.1JDK17GraalVMARM编译指南(性能提升40%)2.2MySQL8.0深度适配(解决麒麟安全模块冲突)2.3Redis7.0内存池优化(ARMNUMA架构调优)容器化迁移企业级实践3.1Docker离线安装+麒麟内核模块编译3.2构建多
- 《ARM64 架构迁移实战:在银河麒麟系统部署全栈环境及容器化应用》副标题: 从 MySQL 到 Docker+Nginx 的完整迁移适配指南
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架构mysqldocker
文章目录(带锚点跳转)环境准备:ARM64+KylinOS特性解析基础组件迁移安装2.1JDK(ARM优化版)2.2MySQL8.0(解决依赖冲突)2.3Redis6(源码编译优化)容器化迁移:Docker部署与镜像适配3.1Docker离线安装(适配麒麟内核)3.2拉取ARM版Nginx镜像3.3容器生命周期管理(启动/监控/删除)数据迁移实战:MySQL到Redis同步策略开发工具迁移:文档转
- SaaS 的订阅计费模型设计实战指南:按量、按用户、按功能的架构与实现全解析
SaaS的订阅计费模型设计实战指南:按量、按用户、按功能的架构与实现全解析关键词SaaS计费模型、按量计费、用户数计费、功能模块计费、订阅管理、计费系统架构、账单系统、分级定价、后付费、使用量追踪摘要在企业级SaaS系统架构中,计费模型不仅关系到产品商业化路径的可行性,还直接决定了系统架构、数据采集与账务合规的设计逻辑。本文将深入解析三种主流SaaS订阅计费模式:按量计费(Usage-based)
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漫画TiDB分布式数据库小明:“老王,TiDB作为NewSQL数据库,它是如何既保证ACID又实现水平扩展的?”♂️架构师老王:“TiDB是PingCAP开发的分布式关系数据库,它将传统数据库的ACID特性与NoSQL的扩展性完美结合!让我们深入了解这个’钛’级数据库!”目录TiDB核心架构分布式事务原理SQL兼容性集群部署管理性能优化Java集成实战最佳实践️TiDB核心架构三层架构设计┌─
- Cursor Rules优化实战:构建高效稳定的AI代码生成规范体系|得物技术
得物技术
人工智能
一、背景随着AI辅助编程工具的普及,CursorIDE已经成为越来越多开发者的选择。然而,在实际使用过程中,我们发现了一个关键问题:如何让AI真正理解项目需求并生成高质量、一致性的代码?答案在于构建一套系统化的AI协作规范。与传统的代码规范不同,AI协作规范需要考虑更多维度:如何让AI准确理解业务逻辑和技术要求如何确保生成代码的架构一致性和质量标准如何在团队中推广和维护统一的开发模式如何避免规范冲
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物联网零售人工智能ai
物联网零售领域AI算力网络与通信的应用探索关键词:物联网、零售领域、AI算力网络、通信、应用探索摘要:本文聚焦于物联网零售领域,深入探讨了AI算力网络与通信的应用。首先介绍了相关背景,包括目的、预期读者等。接着对核心概念进行解释,阐述它们之间的关系并给出原理架构示意图和流程图。然后详细讲解核心算法原理、数学模型与公式,通过项目实战展示代码案例及解读。还介绍了实际应用场景、推荐相关工具资源,分析未来
- AI原生应用必知:5大高效多轮对话框架对比
AI原生应用开发
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AI原生应用必知:5大高效多轮对话框架对比关键词:AI原生应用、多轮对话、对话框架、自然语言处理、上下文管理、意图识别、对话状态跟踪摘要:本文深入探讨了构建AI原生应用时必备的5大多轮对话框架,包括Rasa、Dialogflow、MicrosoftBotFramework、AmazonLex和IBMWatsonAssistant。通过对比分析它们的架构设计、核心功能和应用场景,帮助开发者选择最适合
- Kotlin 与移动开发的无缝对接秘籍
移动开发前沿
kotlin开发语言androidai
Kotlin与移动开发的无缝对接秘籍关键词:Kotlin、移动开发、Android、iOS、跨平台开发、协程、JetpackCompose摘要:本文深入解析Kotlin在移动开发领域的核心优势与实践方法,通过剖析Kotlin语言特性、跨平台架构、与原生生态的深度集成(如AndroidJetpack和iOSSwift互操作)、异步编程模型(协程)等关键技术,结合完整的项目实战案例,展示如何利用Kot
- 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标
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剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词:Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要:本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度,全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现,以及与其他主流语音识别
- 鸿蒙应用多租户为操作系统领域的创新提供动力
操作系统内核探秘
harmonyos华为ai
鸿蒙应用多租户为操作系统领域的创新提供动力关键词:鸿蒙操作系统、多租户架构、操作系统创新、资源隔离、安全沙箱、分布式能力、应用生态摘要:本文深入探讨鸿蒙操作系统(HarmonyOS)中多租户架构的创新设计与实现原理。我们将从操作系统基础概念出发,逐步解析多租户如何为鸿蒙带来独特的竞争优势,包括资源隔离机制、安全沙箱技术、分布式能力支持等核心特性。通过实际代码示例和架构图解,展示鸿蒙如何通过多租户设
- 操作系统NUMA架构下的内存一致性优化
操作系统内核探秘
架构perl开发语言ai
操作系统NUMA架构下的内存一致性优化关键词:NUMA架构、内存一致性、缓存一致性、多核处理器、性能优化、操作系统调度、内存访问延迟摘要:本文深入探讨了NUMA(Non-UniformMemoryAccess)架构下的内存一致性优化问题。我们将从基础概念出发,逐步分析NUMA架构的特点、内存一致性的挑战,以及操作系统层面的优化策略。通过实际代码示例和性能分析,帮助读者理解如何在高性能计算环境中有效
- ESP32 PWM开发对比:底层驱动 VS Arduino封装,谁更适合你?
小_楠_天_问
嵌入式硬件Arduinoesp32esp32-s3单片机PWM底层开发ESP-IDF
ESP32PWM开发对比:底层驱动VSArduino封装,谁更适合你?在ESP32的开发中,我们常常需要通过PWM(脉宽调制)控制LED灯的亮度、马达速度、蜂鸣器音调等。本篇文章将通过一个具体案例——呼吸灯效果,深入对比底层驱动方式(ESP-IDF原生API)与Arduino封装函数方式,帮助你理解它们之间的差异与各自适用的场景。我之前使用的是Arduino封装进行的PWM开发,但发现esp32开
- 零信任的两大关键技术:内容识别和行为分析
天空卫士
网络数据安全网络安全
零信任(ZeroTrust)安全对传统边界安全架构进行了重新评估和审视,并对安全架构思路给出了新的建议。零信任模型的核心零信任的意思是:从不信任,始终验证。其核心思想是,默认情况下不应该信任网络内部和外部的任何人/设备/系统,需要基于认证和授权重新构建访问控制的信任基础。如IP地址、主机、地理位置、所处网络等均不能作为可信的凭证。通过零信任,可以防止恶意用户访问企业内部的私有资源、防止数据泄露以及
- Python pip与Conda环境的兼容性问题
Pythonpip与Conda环境的兼容性问题关键词:Python环境管理、pip与conda冲突、依赖解析、虚拟环境、包管理、兼容性解决方案、依赖冲突摘要:本文深入探讨Python生态中pip和conda两种主流包管理工具的兼容性问题。我们将从底层机制分析冲突根源,通过具体案例展示常见问题场景,并提供多种解决方案和最佳实践。文章包含详细的依赖解析算法分析、环境隔离技术比较,以及通过实际代码演示如
- 实现零信任架构(ZTA)的三大技术,从零基础到精通,收藏这篇就够了!
一、零信任架构(ZTA)的三大王牌技术:“SIM”组合拳图1零信任三大技术SIM,安全界的“三剑客”话说2019年,美国国家标准委员会NIST发布了一份“武林秘籍”——《零信任架构ZTA》白皮书,瞬间在安全界掀起了一股“零信任”风暴!这份秘籍里,着重强调了零信任的安全理念,还介绍了实现零信任架构的三大技术,江湖人称“SIM”组合(SDP,IAM,MSG):南北向流量:就像高速公路上的车辆,从用户开
- 工业控制系统五层架构以及PLC、SCADA、DCS系统,从零基础到精通,收藏这篇就够了!
工业控制系统,这玩意儿可不是简单的“自动化”,而是关乎国计民生的关键基础设施!别再把它想象成几个孤立的PLC盒子了,它是一个活生生的、需要严密保护的生态系统。01***“经典五层架构”?别逗了,安全视角下它漏洞百出!IEC62264-1定义的那个“经典五层架构”,听起来很美,从物理设备到企业决策,层层递进。但说实话,在网络安全专家眼里,它简直就是一张漏洞百出的地图!L0物理设备层:传感器、执行器?
- 如何保证前端价格与后端最终价格一致:机制、架构与实践
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状态模式
在一个价格复杂、优惠叠加、规则动态的系统中,“前端展示价格”和“后端结算价格”出现不一致的情况,是非常常见且影响巨大的问题。这不仅会造成客户投诉、信任下降,还可能引发退款损失、财务对账错误、法务风险。本文系统性探讨:如何设计机制,保证前端价格≈后端最终成交价格,做到一致、安全、可溯源。一、典型场景与问题场景产生的风险客户看到是89.9元,提交订单后变成99.9元用户信任受损,投诉率高前端使用旧规则
- 【GitHub开源项目实战】Agent-Zero 多模态 Agent 框架的架构实现与实战落地
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开源项目实战解析:Agent-Zero多模态Agent框架的架构实现与实战落地关键词:Agent-Zero、LLMAgent、多模态融合、LangGraph、结构化对话、函数调用、RAG、真实场景实战、开源项目分析摘要:Agent-Zero是一个以LangGraph为核心构建的多模态智能体框架,专注于大语言模型(LLMs)驱动下的多模态Agent系统实现,具备高度模块化、支持结构化对话状态流转、工
- Happy-LLM 第二章 Transformer
HalukiSan
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- Eureka和Nacos都可以作为注册中心,它们之间的区别
怀揣小梦想
eureka中间件分布式服务发现微服务
在微服务架构中,由于服务实例数量多、位置动态变化,需要一套机制来管理服务的位置信息,也就是注册中心。Nacos与Eureka有相同点,也有不同之处,可以从以下几点来描述:接口方式对比实例类型对比健康检测对比服务发现对比1.接口方式对比Nacos与Eureka都对外暴露了Rest风格的API接口,用来实现服务注册、发现等功能Eureka的RESTAPI设计#服务注册POST/eureka/apps/
- happy-llm 第二章 Transformer架构
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transformer深度学习人工智能学习
文章目录一、注意力机制核心解析1.1注意力机制的本质与核心变量1.2注意力机制的数学推导1.3注意力机制的变种实现1.3.1自注意力(Self-Attention)1.3.2掩码自注意力(MaskedSelf-Attention)1.3.3多头注意力(Multi-HeadAttention)二、Encoder-Decoder架构详解2.1Seq2Seq任务与架构设计2.2核心组件解析2.2.1前馈
- 创新引入HAttention模块:提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】
程序员Gloria
YOLOv8YOLO目标跟踪人工智能目标检测
文章目录创新引入HAttention模块:提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】引言1.YOLOv8模型概述1.1YOLOv8架构1.2YOLOv8小目标检测的挑战2.HAttention模块:原理与设计2.1HAttention模块的动机2.2HAttention模块的结构3.HAttention模块在YOLOv8中的应用3.1引入HAttention模块3.2YOLOv8架构修改3.3
- 【无线通信】面向多天线用户的网络辅助全双工无蜂窝大规模MIMO研究
hans汉斯
论文荐读网络机器人大数据学习方法人工智能数据挖掘github
导读:基于网络辅助全双工技术无蜂窝大规模多输入多输出(multipleinputmultipleoutput,MIMO)系统是目前无线通信领域的关键技术之一。然而,现有的研究都假设采用完美硬件配置的单天线用户设备发送和接收信号,这种架构限制了系统整体性能的进一步提升。鉴于此,本文针对网络辅助全双工无蜂窝大规模MIMO环境中的多天线用户通信展开研究。利用现有的加性量化噪声模型,推导了低精度模数转换器
- 亿级流量架构:Envoy+Quarkus超高性能网关实战
Star_Sea_77
云原生与DevOps工程实践架构junitjava云原生开发语言
亿级流量架构:Envoy+Quarkus超高性能网关实战摘要本文针对高并发场景下传统网关的性能瓶颈(如SpringCloudGatewayQPS不足1.5万、Nginx+Lua内存占用高),提出基于Envoy+Quarkus的超高性能网关方案。通过实测对比,该方案在4核8G环境下实现6.3万QPS(是SpringCloudGateway的5.25倍),P99延迟仅9ms(降低81%),内存占用21
- Python(28)Python循环语句指南:从语法糖到CPython字节码的底层探秘
一个天蝎座白勺程序猿
Python爬虫入门到高阶实战python开发语言
目录引言一、推导式家族全解析1.1基础语法对比1.2性能对比测试二、CPython实现揭秘2.1字节码层面的秘密2.2临时变量机制三、高级特性实现3.1嵌套推导式优化3.2条件表达式处理四、性能优化指南4.1内存使用对比4.2执行时间优化技巧五、最佳实践建议六、总结Python爬虫相关文章(推荐)引言在Python编程中,循环语句是控制流程的核心工具。传统for循环虽然直观,但在处理大数据时往往面
- YOLOv11深度解析:Ultralytics新一代目标检测架构创新与实战指南
芯作者
D2:YOLOYOLO神经网络计算机视觉
2024年Ultralytics重磅推出YOLOv11**:在精度与速度的平衡木上再进一步,参数减少22%,推理速度提升2%,多任务支持全面升级!一、YOLOv11核心创新:轻量化与注意力机制的完美融合YOLOv11并非颠覆性重构,而是通过模块级优化实现“少参数、高精度、快推理”的目标。其三大创新点如下:1.1C3k2模块:动态卷积核的灵活设计取代YOLOv8的C2f模块,C3k2通过参数c3k动
- ASP.NET MVC 与 ASP.NET Core MVC:架构演进与技术对比
在当今数字化时代,构建高效、可扩展且易于维护的Web应用程序已成为开发人员的核心任务之一。ASP.NETMVC和ASP.NETCoreMVC作为微软在Web开发领域的两大重要框架,为开发者提供了强大的工具来实现这一目标。然而,随着技术的不断演进,这两个框架在设计理念、架构、性能以及生态系统等方面存在着显著差异。对于开发者来说,理解它们之间的区别至关重要,这不仅有助于选择适合项目的框架,还能提升开发
- React应用中的受保护路由与Flux架构
息相吹
受保护路由重定向机制Flux架构单向数据流Backbone模型
背景简介React.js因其组件化和声明式的编程范式受到了前端开发者的广泛喜爱。然而,对于大型应用来说,仅仅依赖React.js是不够的,特别是在状态管理和数据流方面。本文将结合书籍内容,探讨如何在React应用中实现受保护路由和如何采用Flux架构简化应用的状态管理。受保护路由的实现与重定向机制在React应用中,受保护路由是一种常见的需求,它确保未经授权的用户无法访问需要认证的页面。例如,如果
- flux介绍
tqs_12345
java架构react.js
Flux是一种前端应用开发架构,由Facebook的一群工程师提出,主要用于管理数据流。Flux的核心思想是利用单向数据流和逻辑单向流来解决MVC架构中状态混乱、数据流管理混乱的问题。Flux应用由三个主要部分组成:Dispatcher、Store和View。Dispatcher是应用的调度中心,负责接收并分发Action。Store负责存储应用状态,同时响应事件并更新数据。View则负责订阅来自
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号