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明达技术
分布式物联网
在现代化物流中心,快速、高效、准确的包裹分拣是衡量整个系统性能的关键指标。为了实现这一目标,国产IO模块与西门子S7-1200PLC的结合应用,正成为越来越多企业的首选方案。这一组合不仅优化了数据采集和处理流程,还显著提升了分拣效率,降低了运营成本。精准配合分布式IO模块是工业自动化系统中的关键组件,负责采集现场设备的各种信号,并将这些信号转换为数字信号传输给PLC。在分拣系统中,这些模块外接了各
- 可达鸭J3题目 拦截导弹
可达鸭s15192
算法可达鸭coduck可达鸭·勰码教育
题目描述某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹。输入导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是不大于30000的正整数,导弹数不超过1000),计算这套系统最多能拦截多少导弹
- redis热Key问题
思静鱼
#Redis-缓存redis数据库缓存
文章目录一、定位Redis热Key问题二、解决Redis热Key问题什么是热Key呢?在Redis中,我们把访问频率高的key,称为热点key。如果某一热点key的请求到服务器主机时,由于请求量特别大,可能会导致主机资源不足,甚至宕机,从而影响正常的服务。Redis热key问题通常是指在Redis中某些键(key)被频繁访问,导致对这些热点数据的访问压力过大,可能引起Redis性能问题原因热点Ke
- Python 最最最使用的动态规划入门教程 + 10道经典例题
我是阿核
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不多废话,直接开讲动态规划三大步骤动态规划是一种将问题分解为若干个子问题,并存储这些子问题的解(通常使用数组或矩阵等数据结构),以便在后续计算中重复使用,从而避免了重复计算,提高了算法的效率。需要注意的是,动态规划并非一种特定的算法,而是一种解决问题的思想和方法。在实际应用中,需要根据具体问题的特点来设计合适的动态规划算法。动态规划的根本在于用已知项的求出未知项,并再次调用已经求出的未知项来解决更
- C++ 数据结构——二叉树(最最最最最实用的二叉树教程)
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本文章以实用为主,所以不多废话直接开整本文所介绍的二叉树是最基础的二叉树,不是二叉搜索树,也不是平衡二叉树,就基本的二叉树若需要Python版,请跳转到Python数据结构——二叉树(最最最最最实用的二叉树教程)二叉树的构建二叉树为一个父节点连接到两个子节点,若还要加入新的节点,那么此时的子节点将会变成新加入节点的父节点,以此类推,每一个父节点最多只有两个节点(所以叫二叉树)structTreeN
- Redis 7.0 新特性助力:小红书利用 I/O 多线程模型应对高并发挑战
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在当今的互联网环境中,高并发问题一直是众多平台开发者和技术运维人员面临的重大挑战。特别是在像小红书这样的社交电商平台上,用户访问量巨大,数据交互频繁,如何在高并发场景下保持系统的稳定性和高效性,成为了一项至关重要的任务。Redis作为一款轻量级、高性能的键值对存储系统,凭借其独特的特性和不断优化的新版本,成为了小红书应对高并发挑战的得力助手。本文将深入探讨Redis7.0的新特性——I/O多线程模
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- 如何查看和终止正在运行的Python进程
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- WPS按双字段拆分工作表到独立工作簿-Excel易用宝
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- 科技护航:分布式 IO 模块与大型 PLC,稳筑地铁安全防线
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科技分布式
在城市的地下脉络中,地铁如灵动的巨龙,承载着无数人的出行需求。保障地铁的稳定安全运行,是城市高效运转的关键,而这背后,分布式IO模块与大型PLC的默契协作,功不可没。智慧大脑大型PLC,作为自动化控制领域的核心力量,犹如地铁控制系统的“智慧大脑”。它具备强大的数据处理与逻辑运算能力,能够精准调控地铁运行的各个环节。从列车的启动、加速、减速到停靠,从站台屏蔽门的开关,到通风、照明系统的有序运作,大型
- Python 数据结构——二叉树(最最最最最实用的二叉树教程)
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本文章以实用为主,所以不多废话直接开整本文所介绍的二叉树是最基础的二叉树,不是二叉搜索树,也不是平衡二叉树,就基本的二叉树二叉树的创建基本二叉树的创建其实比链表还要简单,只需创建一个节点的类即可,随后用指针将其串起来。不同于链表的是,二叉树为一个父节点连接到两个子节点,若还要加入新的节点,那么此时的子节点将会变成新加入节点的父节点,以此类推,每一个父节点最多只有两个节点(所以叫二叉树)我们将上述图
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在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 看懂数仓:维度设计
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大数据维度设计数据仓库
一、维度的基本概念维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中,将度量称为“事实”将环境描述为“维度”,维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如在分析交易过程时,可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。维度所包含的表示维度的列,称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源,是数据易用性的关键。例如,在查询请求中,获取某类目的商品、正常状态的商品等,是通过约束商品类
- 数据管理之数据存储
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一、数据存储如何操作1.1数据存储与操作的目标:1)在整个数据生命周期中管理数据的可用性:说白了就是数据保存了,别人需要用的时候能找到。2)确保数据资产的完整性:录入的数据不能乱,比如年龄录成负数这种错误。数据被修改时必须有规则,不能随便乱改。3)管理数据交易事务的性能:意思是当系统对数据进行操作(比如存、取、改、删)时,要保证这些操作能快速完成,不卡顿、不失败。简单总结:第一条是保证数据“随时能
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一.音视频为什么要编码?音视频编码技术在音视频领域有着举足轻重的地位,这是由于音视频原始数据量较大,在传输的过程中如果不进行编码的话,则无法进行传输。比方说,一张普通的图片的大小大概是1-2M,假设我们传输的帧率是30帧,则相当于一秒钟三十张2M的图片,那这个传输量是不得了的。所以此时我们就要引入视频编码技术进行压缩处理,目前常见的视频压缩技术有H264/H265两种压缩技术(这方面我们后面再慢慢
- RK3568笔记七十六:使用V4L2框架录制MP4视频保存到本地
殷忆枫
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- RV1126笔记十二:实现RTMP单路拉流
殷忆枫
RV1126项目实战ffmpeg音视频
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。一、介绍相比推流,拉流就简单了一点,只需要连接RTMP服务器,获取流,把数据解码出来显示和播放就可以,使用的是易百纳板子,测试时音频输出是不正常的,所以只解析了视数据,不处理音频。如果想测试音频,建议用其他开发板,正点原子的就不错。拉流后,如果有屏幕,可以在屏幕上显示,这里采用的是软解码方式显示,后面多路拉流显示比较方便,也可以自行参考rkmedia采用硬解码
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现在我们有一个这样的分类列表:categories=['Layer1','Layer2','Layer3','Layer4','Layer5','Layer6','WM']我们想保留其中的分类的数字,去除字母,该怎么做呢?首先第一步:importpandasaspdimportre#原始分类数据categories=['Layer1','Layer2','Layer3','Layer4','Lay
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redisRedis是什么是一个高性能的key-value形式的数据库常常被用于缓存Redis有什么优势内存数据库,速度快,也支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。Redis读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s,且是单台服务器的Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据
- 2000-2022年31省农业碳排放测算数据(计算过程+结果+参考文献)
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数据名称:2000-2022年31省农业碳排放测算数据(计算过程+结果+参考文献)区域范围:全国31个省份时间范围:2000-2022年主要使用以下指标计算:化肥使用量(万吨)、塑料薄膜使用量(万吨)农用柴油使用量(万吨)农药使用量(万吨)农作物播种面积(千公顷)灌溉面积(千公顷)化肥碳排放量(万吨)薄膜碳排放量(万吨)柴油碳排放量(万吨)农药碳排放量(万吨)翻耕碳排放量(万吨)参考文献:丁宝根,
- 论文阅读--Qwen2&2.5技术报告
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Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken(7万亿)的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen(Bai等人,2023a)的做法,我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表,包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型,具
- springboot 根据UUID生成唯一的短链接
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为了生成唯一的短链接,我们可以利用UUID(通用唯一识别码)来确保每个短链接的唯一性。然后,我们将这个UUID进行Base62编码以缩短其长度。以下是完整的SpringBoot应用程序示例,展示了如何实现这一功能。1.添加依赖首先,在你的pom.xml文件中添加必要的依赖项:org.springframework.bootspring-boot-starter-webcom.h2databaseh
- 几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因
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可能有几个原因导致DeepFaceLab训练速度较慢:复杂度:DeepFaceLab的算法和模型较为复杂,需要处理大量数据和计算复杂的数学运算,这可能导致训练速度较慢。硬件配置:DeepFaceLab需要较高的计算机配置才能运行,包括较大的内存、高性能的GPU、快速的存储器等。如果你的计算机配置不够高,可能会导致训练速度较慢。数据量:DeepFaceLab需要大量的训练数据来训练模型,如果你的数据
- 一文带你了解QT Model/View框架的设计思想和实现机制
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开源组件及数据库技术C/C++实战专栏C/C++软件开发从入门到实战C++QTModal/View
目录1、QTModel/View框架简介1.1、QTModel/View是什么?1.2、QTModel/View框架核心思想1.3、Model/View框架工作机制1.4、Model/View框架的类2、Model2.1模型简介2.2、模型索引2.3、数据角色2.4、QStringListModel2.5、QFileSystemModel2.6、QSortFilterProxyModel3、Vie
- Mybatis-Plus基本使用:从入门到精通
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Mybatis-Plus基本使用:从入门到精通一、Mybatis-Plus简介1.1核心特点1.2快速启动二、基本使用详解示例一:CRUD操作示例二:条件查询示例三:分页查询示例四:自动填充示例五:代码生成器三、高级技巧与实战经验3.1多表关联查询3.2性能优化3.3错误排查与调试四、最佳实践与建议五、结语在当今快速发展的软件工程领域,数据库操作的便捷性与效率成为了众多开发者关注的焦点。Mybat
- R语言机器学习算法实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
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R语言机器学习实战r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择(FeatureSel
- 日本年金-连续15年以上,每月可领近15w日元的退休金?
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日本的年金主要由国民年金和厚生年金两大类构成,国民年金只要连续缴纳超过十年,便可以在65岁之后领取基础养老金。领取的金额取决于年金缴纳的时长,如果连续缴纳40年,则可以领取满额基础养老金。而厚生年金领取的金额取决于职工的月薪以及缴纳时间的长短。只要连续缴纳超过十年,便可以在65岁之后领取厚生养老金。根据日本厚生省发布数据统计,日本国民平均每月可领取国民年金+厚生年金达到14.9万円。日本的年金制度
- F#语言的图形用户界面
沈霁晨
包罗万象golang开发语言后端
F#语言的图形用户界面开发引言随着软件开发的日益复杂化,图形用户界面(GUI)在现代应用程序中的重要性不可忽视。它提供了一种直观的方式,使用户能够与应用程序进行交互。F#语言作为一种函数式编程语言,近年来在开发领域越来越受到关注,尤其是在数据分析和机器学习领域。但F#同样能够用于图形用户界面的开发,尤其是结合.NET平台及其丰富的库。本文将深入探讨F#语言在图形用户界面开发中的应用,包括常用的框架
- Assembly语言的物联网
沈霁晨
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Assembly语言在物联网中的应用引言物联网(IoT,InternetofThings)是一个迅速发展的技术领域,它将物理设备、车辆、建筑物等通过互联网连接在一起,实现数据的交换和通信。在这个充满可能性的世界里,各种各样的设备都能互相连接、收集和交换数据。而作为计算机底层的语言,Assembly语言在物联网设备的开发中仍然发挥着重要的作用。本文将探讨Assembly语言在物联网中的应用、其优势、
- MDX语言的语法
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包罗万象golang开发语言后端
MDX(MultidimensionalExpressions)语言是一种用于多维数据库的查询语言,广泛应用于微软的SQLServerAnalysisServices(SSAS)中。MDX的设计初衷是为了对多维数据进行复杂的查询和分析,尤其是在数据仓库和商业智能领域。本文将从MDX的基础知识、语法结构、常用函数以及实际应用等多方面进行详细探讨。一、MDX语言的基础知识MDX语言的核心是对多维数据集
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
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yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
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- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比