- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- 设备树学习(二十三、番外篇-中断子系统之softirq)
奔跑的小刺猬
设备树设备树原理和实现
既然开始学了,那么还是一次把中断的所有知识都系统的学一下。刚好有蜗窝大神的博客做指引。http://www.wowotech.net/irq_subsystem/soft-irq.html一、前言对于中断处理而言,linux将其分成了两个部分,一个叫做中断handler(tophalf),是全程关闭中断的,另外一部分是deferabletask(bottomhalf),属于不那么紧急需要处理的事情
- Hyperlane:Rust 生态中的轻量级高性能 HTTP 服务器库,助力现代 Web 开发
LTPP
rusthttp服务器开发语言后端前端面试
Hyperlane:Rust生态中的轻量级高性能HTTP服务器库,助力现代Web开发在Rust生态系统中,Hyperlane是一个备受关注的HTTP服务器库,以其轻量级、高性能和易用性脱颖而出。无论你是想快速构建一个高效的Web服务,还是需要支持实时通信的现代应用,Hyperlane都能成为你的理想选择。它不仅简化了网络服务的开发,还提供了强大的功能支持,如HTTP请求解析、响应构建、TCP通信,
- SelectDB 实时分析性能突出,宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅
SelectDB技术团队
大数据物联网dorisselectdb人工智能电商场景数据分析
BOCDOP宝舵早期基于TiDB构建实时数仓,随着数据量增长,在数据处理效率、OLAP能力扩展、功能支持、成本与资源方面存在一定优化空间。为提升数据分析能力并优化成本,宝舵引入SelectDB,达成写入速度提升10倍,成本直降30%的显著成效。本文转录自高瑞军(宝尊科技高级架构师)在DorisSummitAsia2024上的演讲,经编辑整理。业务背景宝尊集团创立于2007年,是中国品牌电商服务行业
- Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构
MfvShell
apacheflink架构Flink
随着大数据技术的迅猛发展,构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中,我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构,并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构,结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎,专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
- 每日一题——二叉树的直径
tt555555555555
面经算法题C语言数据结构算法leetcode
二叉树的直径问题描述示例示例1示例2提示问题分析算法设计代码实现复杂度分析测试用例测试用例1测试用例2总结问题描述给定一棵二叉树的根节点,返回该树的直径。二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点root。两节点之间路径的长度由它们之间边数表示。示例示例1输入:root=[1,2,3,4,5]输出:3解释:最长路径的长度为3,例如路径[4,2,1,3]或
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- (六一)HarmonyOS Design 的用户引导设计
小_铁
HarmonyOSNextHarmonyOSNext
HarmonyOSDesign的用户引导设计在HarmonyOS应用生态中,用户引导设计犹如新用户探索应用世界的指南针,其重要性不言而喻。精心构建的用户引导不仅能帮助新用户快速上手应用,更能在初次交互中建立起良好的用户体验,为应用的长期留存和口碑传播奠定基础。接下来,我们深入剖析用户引导的重要性,并结合HarmonyOS的特性,探讨如何设计出切实有效的引导流程,同时辅以代码示例,让开发者能够更直观
- 从关键词到权重:TF-IDF算法解析
多巴胺与内啡肽.
机器学习tf-idf算法机器学习
文章目录前言一、TF-IDF:关键词的“价值”评估师二、TF-IDF的计算:拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用:从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现:从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能1.2代码实现1.2.1、读取文件1.2.2逐行处理1.2.3.关闭文件2、分词与停用词过滤2.1代码功能2.2代码实现2.2.1读取分卷内容构建DataFrame:2.2.2分词与停用词过滤
- Node.js系列(4)--微服务架构实践
一进制ᅟᅠ
Node.js架构node.js微服务
Node.js微服务架构实践引言微服务架构已成为构建大规模Node.js应用的主流选择。本文将深入探讨Node.js微服务架构的设计与实现,包括服务拆分、服务治理、通信机制等方面,帮助开发者构建可扩展的微服务系统。微服务架构概述Node.js微服务架构主要包括以下方面:服务拆分:业务领域划分与服务边界服务治理:服务注册、发现与负载均衡通信机制:同步与异步通信方案数据管理:分布式事务与数据一致性可观
- 【算法学习之路】12.DFS
零零时
算法学习之路深度优先算法学习c++开发语言数据结构全排列
DFS前言一.DFS简介二.思路三.缺点四.三种类型五.题目1.2前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完,形成一套完整的算法体系,以及大量的各个难度的题目,目前算法也写了几篇,题单正在更新,其他的也会陆陆续续的更新,希望大家点赞收藏我会尽快更新的!!!一.DFS简介1.深度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先,就是说每次搜尝试向更深的节点走。2.在搜索算法中,该DFS常常
- 《解锁元宇宙构建:AI与云原生区块链的协同奥秘》
程序猿阿伟
人工智能云原生区块链
在科技飞速发展的今天,元宇宙已从最初的概念设想逐渐步入人们的视野,成为全球瞩目的焦点。元宇宙,这个融合了虚拟与现实、跨越时空界限的数字世界,正以其独特的魅力和无限的潜力,引领着新一轮的科技革命和产业变革。而在这场变革的背后,AI与云原生区块链技术宛如两颗璀璨的明星,交相辉映,为元宇宙的构建提供了不可或缺的关键支撑。AI:赋予元宇宙“智慧灵魂”智能内容生成,丰富元宇宙的“物质基础”在元宇宙的广袤世界
- java实现二叉树的深度优先遍历
开往1982
深度优先算法java
深度优先三种遍历方法1.先序遍历2.中序遍历3.后序遍历1.定义树节点(这里我重构了tostring方法)packagecom.data.tree;publicclassNode{intvalue;Nodeleft;Noderight;publicNode(intval){value=val;}@OverridepublicStringtoString(){return"Node[value="+
- Tsfresh + TA-Lib + LightGBM :A 股市场量化投资策略实战入门
船长@Quant
Python金融科技pythontsfreshTA-LibLightGBM量化技术策略开发
Tsfresh+TA-Lib+LightGBM:A股市场量化投资策略实战入门本项目以A股市场为研究对象,通过量化技术对市场数据进行分析,构建量化投资策略,并利用历史数据回测验证策略的有效性。项目旨在为量化技术初学者提供一个系统的学习框架,帮助读者掌握从数据获取到策略评估的全流程操作。文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认
- Mininet树形拓扑解析
漫谈网络
网络技术进阶通途网络mininetsdnnfv
在Mininet中,tree,depth,fanout用于定义树形拓扑的参数,其中:depth:树的深度(层数),包括根节点所在的层。fanout:每层节点的分叉数(每个节点连接的子节点数量)。对于tree,4,3,即深度为4,分叉数为3,其节点生成规则如下:一、拓扑参数定义depth=4:交换机的层级数(根为第1层,共4层交换机)。fanout=3:每台交换机(非最后一层)连接3台子交换机或主机
- 【数据库】MySQL的索引详解
此木|西贝
数据库数据库mysql
简介索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构,类似于书的目录。在几百页的书通过几页目录就可以精确定位到我们想看的章节优点和缺点优点正确的使用索引可以大大提高检索速度可以使用唯一索引保证数据在库中的唯一性使用聚合索引减少回表,降低IO次数缺点索引不宜创建的太多,否则增删改时不仅修改数据,还要修改大量的索引数据索引也会占用磁盘空间索引结构B树:多路平衡查找树,B树的所有节点都会存储key(索引)和d
- 使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发
UwoiGit
tensorflowopencvpygame
在本篇文章中,我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行,并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具,并提供相关的源代码示例。安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架,提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
- PTA天梯赛PYthon7-10 树的遍历
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给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历,请你输出其层序遍历的序列。这里假设键值都是互不相等的正整数。输入格式:输入第一行给出一个正整数N(≤30),是二叉树中结点的个数。第二行给出其后序遍历序列。第三行给出其中序遍历序列。数字间以空格分隔。输出格式:在一行中输出该树的层序遍历的序列。数字间以1个空格分隔,行首尾不得有多余空格。输入样例:723157641234567输出样例:4163572代码长度限制
- Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库
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在线处理PDF文件时,能够直接在浏览器中测量尺寸和内容可以显著提高工作效率。本指南将引导您完成使用ComPDFKit的WebSDK构建在线PDF测量工具的简单过程。先决条件首先,您需要访问我们的“WebSDK指南”页面来检查您是否满足这些要求:Node.js的最新稳定版本。与npm兼容的包管理器。应用许可证密钥如何获取30天免费许可证ComPDFKit为每个人提供30天免费许可证密钥,以测试他们的
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引言Vue.js是一个非常流行的前端框架,而ElementUI是基于Vue2.x的一套完整的UI组件库,非常适合用来构建企业级的后台管理系统。本文将详细介绍如何使用Vue2.x和ElementUI来搭建一个后台管理系统,包括项目初始化、路由配置、状态管理、权限验证等关键步骤。vue2后台管理项目源码合集下载地址见最下方1.环境准备确保你的开发环境中已安装Node.js和npm。接下来,我们将使用V
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使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中,大规模语言模型(LLMs)已经展示了强大的能力。然而,在应对复杂的推理问题时,传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER,一种新兴的框架,如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建,以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型(如GPT-4和PaLM2)已
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前言:线性表是数据结构与算法的重中之重,所有具有线性逻辑结构的数据结构,都能称为线性表。这篇文章我们先来讨论线性表中的顺序表,顺序表和线性表都是后续实现栈,树,串和图等等结构的重要基础。目录❀简单介绍线性表❀顺序表❀顺序表的存储❀动态存储❀静态存储❀静态存储与动态存储的优缺点❀顺序表操作❀1.初始化顺序表❀2.销毁顺序表❀3.插入数据❀插入数据之判断已满否❀插入操作之尾插❀插入操作之头插❀插入数据
- openai 标准化协议 Structured Outputs 具体示例教程
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StructuredOutputs具体示例教程场景:个人财务管理助手假设我们要构建一个AI助手,帮助用户记录和管理个人财务支出。用户可以输入自然语言描述(如“昨天我花了50元买了午餐”),助手将提取关键信息并以结构化JSON格式返回,包括日期、金额、类别和备注。示例1:使用StructuredOutputs提取财务记录步骤1:定义JSONSchema我们需要一个清晰的Schema来描述财务记录:{
- 【一起学Rust | Tauri2.0框架】基于 Rust 与 Tauri 2.0 框架实现跨平台二维码扫描应用
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程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3rust开发语言后端
《一起学Rust|Tauri2.0框架》是一个结合Rust语言与Tauri框架开发跨平台应用的教程。Tauri2.0是一个非常适合构建跨平台桌面应用的框架,它让开发者可以使用Web技术(如HTML、CSS、JavaScript)来创建前端,同时利用Rust编写后端逻辑,确保应用运行高效且轻量。在这个教程中,开发者可以学习如何使用Rust与Tauri2.0框架实现一个跨平台二维码扫描应用。具体步骤可
- create-react-app创建的项目中设置webpack配置
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react.jswebpack前端
create-react-app创建的项目默认使用的是react-scripts(存在于node_modules文件夹中)来处理开发服务器和构建,它内置了一些webpack相关配置。一般不会暴露出来给开发者,但是在有些情况下我们需要修改下webpack默认配置,如修改outputPath、sourcemap方案等,但由于eject是不可逆的,所以craco插件应运而生,为我们提供了更好的解决方案。
- 推荐开源项目:Tower - 网络服务构建利器
劳治亮
推荐开源项目:Tower-网络服务构建利器towerasyncfn(Request)->Result项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/towerTower是一个为构建强大、模块化和可重用的网络客户端和服务端组件库。这个库以其高效且易于使用的特性,为开发者提供了一种便捷的方式去构建可靠的网络应用。项目介绍Tower面向的是那些希望简化网络通信复杂性的开发者
- 使用 DashVector 进行高效的矢量检索和自查询检索器演示
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在当代AI应用中,向量数据的管理和检索是至关重要的部分。DashVector是一个完全托管的向量数据库服务,提供了对高维稠密和稀疏向量的支持,允许实时插入和过滤搜索。这个服务基于DAMOAcademy自研的高效向量引擎Proxima核心构建,具备云原生和横向扩展能力,能够快速适应不同应用需求。在本篇文章中,我们将演示如何使用DashVector和SelfQueryRetriever来高效地进行矢量
- 【一起学Rust | Tauri2.0框架】基于 Rust 与 Tauri 2.0 框架实现生物识别(指纹识别)应用
广龙宇
Tauri2应用开发一起学Rustrust开发语言后端
前言Tauri,作为一个新兴的跨平台应用开发框架,允许开发者使用Web前端技术构建界面,并利用Rust的高性能和安全性编写后端逻辑。这种架构巧妙地结合了Web的灵活性和原生应用的性能,为开发者提供了一种构建高效、跨平台应用的全新选择。而生物识别技术,如指纹识别、面部识别等,则为应用安全提供了更高级别的保障。将生物识别技术集成到Tauri应用中,可以提升用户体验,增强应用安全性。试想一下,用户只需轻
- 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
dcj3sjt126com
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
▶
- 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