- 时间序列预测综述
Super_Whw
时序预测
文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集,使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet,类似于STL分解思路3.深度学习网络,结合CNN+RNN+Attention,作用各不相同互相配合参考:非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集,使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2s
- AndroidStudio简单计算器的实现
松醪
javaandroidstudio
项目简介首先此项目是本人学校安卓开发的一次作业,用AndroidStudio开发一个简单的计算器,这个计算器正常的功能为带括号的加减乘除多项式计算!界面展示废话不多说先展示一下界面!(模仿了小米计算器),有两种方式添加控件,一种为动态添加,一种为直接添加。这里使用了EditText(1),TextView(1),Button(19)”activity_main.xml“展示部分AndroidStu
- IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性
Jackie_AI
计算机视觉stablediffusion自然语言处理语言模型Imagen
IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现(发现治疗药物)领域的应用以及传统方法面临的挑战。药物(尤其是我们将在本文中讨论的被称为抑制剂的药物)通过与在人体中发挥不良功能的蛋白质结合并改变这些蛋白质的功能来发挥治疗效果。因此,在设计药物时,必须优化这些结合的亲和力和药理特性,并准确预测蛋白质与药物之间的相互作用。近年来,人们尤其提倡使用
- 基于大数据的商品推荐系统的设计与实现
JAVA编码选手
个人作品案例展示分享大数据springbootmavenvue.js后端javascript
摘要在当今互联网时代,随着电子商务的快速发展,各行各业都面临着海量数据的挑战和机遇,电子商务极大地改变了商业运作的方式,为消费者和企业带来了前所未有的便利和机会。该毕业设计以京东商品数据为来源,设计与实现基于大数据的电商商品推荐系统。通过对电商商品数据进行深度挖掘,可以发现消费趋势、产品热门度、价格以及地区差异等信息,为市场营销和产品策略提供重要参考。利用Java语言及SpringBoot框架、M
- Python 中 PIL 构建图片裁剪工具
winfredzhang
pythoncrop
概述这篇博客将为您展示如何使用wxPython和PIL库开发一个图片裁剪工具。本工具能够加载图片,允许用户通过拖拽选择框裁剪图片,并保存裁剪后的结果。以下是完整代码和实现步骤。C:\pythoncode\new\cropimageandsave.py功能特性图片加载:支持加载JPG和PNG格式的图片。动态裁剪:通过鼠标绘制矩形选择框进行裁剪。缩放适配:图片会根据面板大小自动缩放显示。保存裁剪结果:
- Python 操作 Elasticsearch 全指南:从连接到数据查询与处理
XMYX-0
pythonelasticsearchjenkins
文章目录Python操作Elasticsearch全指南:从连接到数据查询与处理引言安装`elasticsearch-py`连接到Elasticsearch创建索引插入数据查询数据1.简单查询2.布尔查询更新文档删除文档和索引删除文档删除索引批量插入数据处理分页结果总结Python操作Elasticsearch全指南:从连接到数据查询与处理引言在大数据分析与搜索应用中,Elasticsearch是
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测:深度学习应用与实现
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言随着全球航空运输业的持续增长,机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分,主要负责对乘客和行李进行检查,防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查,效率低下且容易出错。因此,基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生,通过计算机视觉技术,自动识别和分类行李中的物品,大大提高了安检的效率与准确性。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,由于其高效的目
- Python 3.13性能大提升:免费多线程时代来临
敖行客 Allthinker
pythonjava开发语言爬虫
在编程的世界里,Python一直以其简洁、易读和强大的功能而备受青睐。随着技术的不断进步,Python的每一个新版本都带来了新的惊喜和改进。而Python3.13无疑是其中的一颗璀璨明星。在一个数据驱动的世界里,Python已经成为了一种无处不在的编程语言,它的性能和功能的提升始终是开发者们关注的热点。随着大数据、人工智能、云计算等技术的飞速发展,对编程语言性能的要求也在不断提高。在这样的背景下,
- 深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化
网络安全研发随想
rnngptlstm
从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
- Ruby语言的软件开发工具
2501_90183952
包罗万象golang开发语言后端
Ruby语言的软件开发工具概述引言Ruby是一种高效、灵活的动态编程语言,因其简洁的语法和强大的功能而受到开发者的欢迎。在软件开发过程中,使用合适的开发工具可以大幅提高工作效率,提升代码质量。本文将详细介绍一些常用的Ruby开发工具,从代码编辑器到版本控制,再到测试工具,深入探讨它们的功能及使用方法。1.Ruby语言简介Ruby语言由松本行弘(YukihiroMatsumoto)于1995年首次发
- 深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器
小仇学长
深度学习深度学习transformer人工智能编码器解码器
学习目录:深度学习理论基础(一)Python及Torch基础篇深度学习理论基础(二)深度神经网络DNN深度学习理论基础(三)封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础(四)Parser命令行参数模块深度学习理论基础(五)卷积神经网络CNN深度学习理论基础(六)Transformer多头自注意力机制深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器本文目录学习目录:前述:Transformer
- 分布式存储的技术选型之HDFS、Ceph、MinIO对比
Linux运维老纪
勇敢向前迎接运维开发之挑战分布式hdfsceph云原生运维开发大数据云计算
分布式存储的技术选型比:HDFS、Ceph、MinIO对比一文读懂分布式存储在当今数字化时代,数据呈爆炸式增长,分布式存储技术应运而生,成为大数据存储与管理的得力助手。它将数据分散存于多台独立设备,构建起一个庞大而可靠的虚拟存储体系,有效突破了传统集中式存储的性能瓶颈,大幅提升了可靠性、可用性及存取效率,轻松应对海量数据的存储挑战。分布式存储的应用场景极为广泛。在大数据处理领域,如互联网公司应对海
- Transformer架构原理详解:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来,Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果,例如文本分类、问答系统、文本摘要
- 小结:直连路由配置检验
flying robot
HCIE网络
直连路由是指通过直接连接到路由器的接口形成的路由。直连路由不需要手动配置,路由器会根据接口的IP地址自动生成直连路由。直连路由的特点直连路由由路由器根据接口配置自动添加到路由表中。直连路由的优先级通常比静态路由和动态路由更高(优先级为0)。直连路由通过接口的物理状态(up/down)来动态更新。直连路由的配置步骤1.配置接口的IP地址直连路由的基础是接口的IP地址配置。以下是配置两个接口的示例:内
- 基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战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
基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现文章目录基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现1.背景介绍1.1电影推荐系统的重要性1.2传统推荐系统的缺陷1.3Hadoop在大数据处理中的作用2.核心概念与联系2.1协同过滤算法2.2基于用户的协同过滤2.3基于项目的协同过滤2.4Hadoop在协同过滤算法中的应用3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于用户的协同过滤算法流程
- STM32 FreeROTS 任务创建和删除实验(静态方法)
雁过留声花欲落
STM32FreeRTOSstm32嵌入式硬件单片机
实验目标学会xTaskCreateStatic()和vTaskDelete()的使用:start_task:用来创建其他的三个任务。task1:实现LED1每500ms闪烁一次。task2:实现LED2每500ms闪烁一次。task3:判断按键KEY1是否按下,按下则删掉task1。看代码直接看代码修改,其余和动态创建和删除一样。STM32FreeRTOS任务创建和删除实验(动态方法)-CSDN博
- day 21
qq_50996930
C++学习专栏c++stl
C++11新特性智能指针右值引用和move语句auto关键字(根据初始化的值自动推导类型)lambda表达式for的范围遍历类和结构体中初始化列表nullptr代替null统一的初始化方式…智能指针:智能指针利用RAII思想将指针进行封装,使其在构造时分配内存,析构时释放内存,将动态分配的内存交给类对象管理,防止堆内存泄漏。常见的三种智能指针分别是unique_ptr,shared_ptr,wea
- Java 驱动大数据流处理:Storm 与 Flink 入门 (大数据)
用心去追梦
大数据javastorm
Java是一种广泛使用的编程语言,特别适用于企业级应用开发。随着数据量的不断增长,处理大数据流成为了现代软件开发中的一个重要领域。ApacheStorm和ApacheFlink是两个用于处理大规模数据流的开源框架,它们都支持用Java编写的应用程序。下面将简要介绍这两个框架,并提供一些入门指导。ApacheStormApacheStorm是一个免费、开源的分布式实时计算系统。Storm让用户能够轻
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
人工智能大数据数据分析
基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- 数据结构之链表(linked list)代码实现(小白轻松懂,C语言版)
Morandi_Chen
数据结构链表c语言
一、前言:链表的简单介绍链表(LinkedList)是一种重要的线性数据结构,它以节点(Node)的形式存储数据,每个节点通过指针(或引用)指向下一个节点,从而形成一个动态的数据链条。与数组不同,链表的内存分配并不连续,因此具有更灵活的插入和删除操作,但在随机访问元素时效率相对较低。链表通常分为单向链表(SinglyLinkedList)、双向链表(DoublyLinkedList)和循环链表(C
- 深度学习中超参数
fengbingchun
DeepLearninghyperparameter
深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间,也会影响模型的性能。超参数是在训练开始之前设置的,而不是从数据中学习的参数。超参数是模型训练期间无法学习的参数,需要事先设置。在深度学习中,模型由模型参数(如神经网络的权重和偏置)定义或表示。然而,训练模型的过程涉及选择最佳超参
- 基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用
梦想的初衷~
机器学习人工智能matlab机器学习深度学习
近年来,MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域,MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱,极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
- 深度求索DeepSeek V2.5-1210发布:AI代码生成器迎来全新升级
前端
深度学习技术日新月异,而强大的AI代码生成器也随之不断进化。今天,我们将聚焦于深度求索团队发布的DeepSeekV2.5-1210版本,这款标志着DeepSeekV2系列收官之作,为我们带来了令人惊喜的Post-Training能力提升和备受期待的联网搜索功能。这篇文章将深入探讨DeepSeekV2.5-1210的各项改进,以及其开源带来的深远影响。DeepSeekV2系列的研发历程与V2.5-1
- 大数据组件之Azkaban简介
努力的小星星
大数据linux运维数据结构
一、Azkaban介绍1.1背景一个完整的大数据分析系统,必然由很多任务单元(如数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析等)组成,所有的任务单元及其之间的依赖关系组成了复杂的工作流。复杂的工作流管理涉及到很多问题:如何定时调度某个任务?如何在某个任务执行完成后再去执行另一个任务?如何在任务失败时候发出预警?......面对这些问题,工作流调度系统应运而生。Azkaban就是其中之一。1.2功能Azk
- 分析-MQ消息队列中间件-在IM即时通讯系统的用途
酱油瓶啤酒杯
中间件分布式队列kafka
MQ消息队列在IM即时通讯的用途1)用户聊天消息的离线存储环节:因为IM消息的发送属于高吞吐场景,直接操作DB可能会让DB崩溃,所有离线消息在落地入库前,可以先扔到MQ消息队列中,再由单独部署的消费者来有节奏地存储到DB中;2)用户的行为数据收集环节:因为用户的聊天消息和指令等,可以用于大数据分析,而且基于国家监管要求也是必须要存储一段时间的,所以此类数据的收集同样可以用于MQ消息队列,再由单独部
- 2024年最全(一)大数据---Hadoop整体介绍(架构层)----(组件,并发知识体系大全
2401_84586689
程序员大数据hadoop架构
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!Hadoop方案一、大数据介绍============
- 深度学习学习笔记(第30周)
qq_51339898
深度学习人工智能
一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果,本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型,在2015年被提出。UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络,其特点是采用了U型网络结构,因此称为UNet。UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接(SkipConnections),即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接
- 安装 Kong Gateway 及其基本配置指南
张声录1
kongkonggateway
KongGateway是一款轻量级、快速且灵活的云原生API网关,它位于您的服务应用程序前,动态控制、分析和路由请求与响应。KongGateway通过插件化、低代码的方式实现API流量的管理策略。本篇文章将带领您通过一系列简单步骤,安装并配置KongGateway,以便快速上手并进行常见的API管理任务。1.安装KongGatewayKongGateway是一款高效的API网关,它在前端充当路由器
- 数据分析 基础定义
阿金要当大魔王~~
数据分析数据分析数据挖掘
一、大数据的定义数据分析是基于商业等目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价值信息的过程。大数据分析即针对海量的、多样化的数据集合的分析大数据分析是一种利用大规模数据集进行分析和挖掘知识的方法。随着互联网、社交媒体、移动设备等产生庞大的数据,大数据分析成为了当今世界各行业的重要技术。这篇文章将从数据收集、存储、处理、分析、可视化、应用等方面进行全面讲解,以帮助读者更好地理解大数据分析
- 大数据学习(36)- Hive和YARN
viperrrrrrr
大数据学习hive
&&大数据学习&&系列专栏:哲学语录:承认自己的无知,乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦当客户端提交SQL作业到HiveServer2时,HiveServer2会根据用户提交的SQL作业及数据库中现有的元数据信息生成一份可供计算引擎执行的计划。每个执行计划对应若干MapReduce作业,Hive会将所有的MapReduce作业都提交到YARN中。Y
- 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