- 如何根据企业架构设计IT架构?
自由鬼
IT应用探讨行业发展架构企业架构IT架构
企业IT架构高度匹配企业架构是实现战略目标、提高业务效率和增强组织竞争力的关键。以下是关于企业架构(EnterpriseArchitecture,EA)及其与IT架构设计关系的详细说明:一、什么是企业架构(EA)?企业架构是一种方法论和工具集,用于系统地描述和分析企业的业务、信息、流程和技术,以支持企业的战略目标和业务运营。它是一个全局视角,确保企业内各个部分协同一致。企业架构的核心组成部分(通常
- 乡村振兴背景下县域农业数字化转型的关键要素与持续路径——基于30个案例的模糊集定性比较分析
罗伯特之技术屋
人工智能与智能系统专栏人工智能大数据政务
摘要:县域农业数字化转型是大力推进以县城为重要载体的城镇化建设及实现乡村振兴战略的重要途径。基于TOE理论框架,以我国30个县为案例,运用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法探讨技术、组织和环境条件对县域农业数字化转型的组态效应及其持续路径。研究发现:存在驱动高水平县域农业数字化转型的四条路径,分别是以技术基础设施、财政资源供给和社会资本参与为核心条件的全能型,以财政资源供给和社会资本参与为核心条
- Yolov8分割训练自己的数据集记录
小俊俊的博客
yolov8分割训练自己的数据集
Yolov8分割训练自己的数据集记录第一章、标签制作一、安装labelmelabelme安装很简单,直接在终端输入:pipinstalllabelme启用labelme在终端输入:labelme接下来就是标注数据了。实例分割数据标注选择“创建多边形”标注就行。二、json转txt使用labelme标注的label数据格式为json格式,但是yolov8分割使用的依旧是txt格式。需要进行转换。转换
- YOLOv8实例分割训练自己的数据集
NoContours
YOLOpython开发语言
转载https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/1299752571.利用labelme进行数据标注1.1Labelme安装方法首先安装Anaconda,然后运行下列命令:####################forPython2####################condacreate--name=labelmepython=2.7s
- Qwen2.5 技术报告
三谷秋水
大模型机器学习人工智能语言模型机器学习人工智能
24年12月来自通义千问的论文“Qwen2.5TechnicalReport”。本报告介绍Qwen2.5,这是一系列全面的大语言模型(LLM),旨在满足多样化的需求。与之前的迭代相比,Qwen2.5在预训练和后训练阶段都有显著的改进。在预训练方面,将高质量的预训练数据集从之前的7万亿个token扩展到18万亿个token,为常识、专家知识和推理能力提供坚实的基础。在后训练方面,用超过100万个样本
- 富士康员工的逆袭之路,从月薪4K到现在月入1W+,是如何做到的?
程序员与Python
程序人生程序人生职场和发展python开发语言转行
前言改变不难,难的是如何迈出第一步,有想法就要行动!想法+行动+坚持=成功!!!我18年毕业于黑龙江科技大学,电子信息工程学院,是一个很不出名的小本科,大学期间专业知识也没有去认真的学习,所以毕业的时候就随便找了一份工作,在富士康的昆山厂区,做自动化工程师。记得那时候税前薪资大概是4-6k,因为是在工厂,工作环境很差,也很危险,工作三年零存款,感觉继续这样下去既对不起父母也赚不到钱就想转行。转行理
- 2024年前端框架选择指南:React、Vue、Angular与新兴框架对比
海豹工匠
前端框架
在当今快速发展的前端技术领域,选择合适的框架对于项目成功至关重要。本文将深入探讨主流前端框架的特点、优缺点及适用场景,为开发者提供全面的选择指南。主流框架概览React特点:基于组件的开发方式,虚拟DOM差分算法优点:灵活性强,生态系统丰富缺点:需要学习JSX和状态管理库适用场景:中大型项目,需要高度灵活性和复杂状态管理的应用Vue特点:简单易学,模板直观,内置状态管理优点:学习曲线平缓,适合快速
- GAN(Generative Adversarial Network)—生成对抗网络
算法资料吧!
深度学习机器学习人工智能
GAN(GenerativeAdversarialNetwork)代表了深度学习中生成建模的尖端方法,通常利用卷积神经网络等架构。生成建模的目标是自主识别输入数据中的模式,使模型能够生成与原始数据集相似的新示例。本文涵盖了您需要了解的有关GAN、GAN架构、GAN的工作原理以及GAN模型类型等的所有信息。目录什么是生成对抗网络?GAN的类型GAN的架构GAN是如何工作的?生成对抗网络(GAN)的应
- 爆发的AI智能体(4):智能体构建与开发
caridle
人工智能
1.理解智能体的基本概念在开始构建智能体之前,重要的是要理解智能体的基本概念。智能体可以被看作是一个系统,它能够感知环境,拥有一定的推理能力,并能根据这些信息做出决策和行动。智能体的基本架构通常包括感知模块、推理模块和行动模块。2.确定智能体的目标和功能在构建智能体之前,需要明确其目标和功能。这包括确定智能体需要完成的任务、它将如何与用户或其他系统交互,以及它需要满足的性能标准。例如,一个客服智能
- kitti数据集【图片、点云、IMU、GPS】话题发布(kitti2bag方式+python源码方式)
liiiuzy
ROS学习python
kitti数据集传感器话题发布一、前期准备工作kitti数据集转bag安装vscode新建工作环境安装opencv-python二、发布图片三、发布点云数据四、整理前两次的代码五、添加汽车图片和摄像头视角常规写法优化写法六、发布IMU七、发布GPS一、前期准备工作kitti数据集转bag如果只是想把kitti数据集转成bag,直接用kiiti2bag指令就可以完成,教程在下面链接中。后文是详细的代
- 代码随想录算法训练营第58天|拓扑排序精讲、dijkstra(朴素版)精讲
Yinems
算法
打卡Day581.拓扑排序精讲2.dijkstra(朴素版)精讲1.拓扑排序精讲题目链接:拓扑排序精讲文档讲解:代码随想录给出一个有向图,把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序要检测这个有向图是否有环,即存在循环依赖的情况,因为这种情况是不能做线性排序的。所以拓扑排序是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序的过程,有两步,第一步,找到入度为0的节点,加入结果集;第二步,将该节点从图中移
- 【YashanDB 知识库】JDBC 驱动的 date 类型字段结果集调用 getString 方法只返回日期,不返回时分秒
数据库date
问题现象JDBC驱动查询date类型字段,对ResultSet直接调用getString方法,驱动返回的字符串只有日期,没有时分秒。如上Java代码片断只返回YYYY-MM-DD类型的字符串,没有带时分秒问题的风险及影响返回的字符串只有日期,没有时分秒,影响业务逻辑。问题影响的版本所有的YashanDB驱动。问题发生原因YashanDB驱动内部实现问题。解决方法及规避方式使用rs.getTimes
- 【TOGAF系列】ADF技术第二章架构原理
东临碣石82
架构
第2章:架构原理本章描述了企业架构开发中使用的原则。2.1介绍原则是一般规则和指导方针,旨在持久且很少修改,为组织履行使命的方式提供信息和支持。反过来,原则可能只是一套结构化思想中的一个要素,这些思想共同定义和指导着组织,从价值观到行动和结果。根据组织的不同,原则可以在不同的领域和不同的层次上建立。两个关键领域为架构的开发和利用提供了信息:企业原则为整个企业的决策提供了基础,并告知组织如何着手履行
- DeepSeek Coder
百态老人
人工智能大数据笔记
DeepSeekCoder是由DeepSeekAI推出的一系列代码生成模型,旨在解决编程中的各种任务,如代码生成、补全、调试和优化等。以下是对该模型的详细分析:模型背景与特点模型规模与训练数据:DeepSeekCoder系列模型从头开始训练,覆盖了超过80种编程语言,总参数量从1B到33B不等,其中包含基础版和指令调优版。模型基于高质量的代码数据集进行训练,包含约2万亿个token,其中87%为代
- 基于深度学习的行人跌倒检测系统:UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解
深度学习&目标检测实战项目
深度学习uiYOLO目标检测人工智能
引言随着人口老龄化的加剧,老年人的安全问题日益引起重视,跌倒事故是导致老年人伤亡的重要原因之一。为了降低跌倒事故的发生率和伤害程度,行人跌倒检测系统的研究变得愈加重要。本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统,并设计相应的用户界面,结合深度学习技术实现实时检测。目录引言系统设计概述数据集准备数据集选择数据预处理data.yaml文件模型选择与训练YOLOv5介绍模型训练步骤用户界
- 【python】flash-attn安装
x66ccff
python开发语言
这个命令:确保使用正确的CUDA12.6工具链设置必要的CUDA环境变量包含了常见的GPU架构支持利用你的128核心进行并行编译#清理之前的安装proxychains4pipuninstall-yflash-attn#获取CUDA路径CUDA_PATH=$(dirname$(dirname$(whichnvcc)))#使用proxychains4安装CUDA_HOME=$CUDA_PATH\TOR
- 大批量影像瓦片优化
水塔鸡丝
GIS瓦片处理影像GIS
背景在很多场景中,需要用的影像瓦片,常规的思路是将tif进行切图,做成分层的瓦片:但是,如果层级太高,产生的文件将十分庞大,据测试,某地级市18层级切片,内存占用高达200多G,在部署和传输的过程中,都很不利。通用处理因此,采取的思路是如何能够压缩每一张图层,在尽可能保留原有分辨率和色彩的同时,减少影像图片内存的大小。最初采用开源压缩工具:pngquantwindows下有GUI版本,但是GUI版
- python中的join函数连接dataframe_Python Pandas pandas.DataFrame.join函数方法的使用
weixin_39597868
DataFrame.join(other,on=None,how='left',lsuffix='',rsuffix='',sort=False)源代码在索引或键列上与其他DataFrame连接列。通过传递列表,有效地通过索引连接多个DataFrame对象。参数:other:DataFrame,具有名称字段集的Series,或DataFrame列表索引,应该类似于此列中的一列。如果传递了Serie
- python 第三方库 打包 离线电脑安装
新手老张
离线环境安装python
最开始一个个下载第三方库,然后拷贝到离线电脑pip安装,弄好了发现离线电脑系统有问题,重装,,,,前面的又白干了。找了很久,终于找到2022-4月可行且简单的方法:Python第三方库离线安装包制作_Chelseady的博客-CSDN博客_python第三方库的离线安装1.清理python环境:使用piplist命令查看已安装的包;如果有其它的包,则使用pipuninstall[包名]进行删除;2
- BP算法的python实现 + 男女生分类器
乐宝不是酒
机器学习机器学习神经网络算法
模式识别课上学习了BP算法,并用BP算法实现了男女生分类器,之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现,现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题,于是修改了一下Bug,也当做是复习吧。本文完整代码和数据集可以到这里:BP算法的python实现获得。BP算法是神经网络中十分经典的算法之一,要把它解释清楚实在需要很多时间,我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现,理论方面推荐看知乎大
- Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线
诗雨时
loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号(左)、Python+智能大数据+AI学习交流群(右):欢迎关注和加群,大家一起学习交流,共同进步!目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz
- 团体程序设计天梯赛-练习集——L1-052 2018我们要赢
SY师弟
GPLT天梯赛算法c语言数据结构c++PTAGPLT团体程序设计天梯赛
前言这个题看题目有点年代感了,2018是有啥大事来着吗?像一颗海草海草,随风飘摇哈哈哈,下面看看题目L1-0522018我们要赢2018年天梯赛的注册邀请码是“2018wmyy”,意思就是“2018我们要赢”。本题就请你用汉语拼音输出这句话。输入格式:本题没有输入。输出格式:在第一行中输出:“2018”;第二行中输出:“wo3men2yao4ying2!”。输入样例:无输出样例:2018wo3me
- 2024年Agent AI:Agent AI的基本概念、关键技术、应用前景、未来展望
大模型部署
人工智能langchain程序员知识图谱LLMAI大模型编程
在2024年,人工智能领域迎来了一个新的里程碑——AgentAI的兴起。AgentAI,即代理智能,是一种能够感知并在不同领域和应用中采取行动的系统。它不仅是人工智能研究的一个新方向,更是通向人工通用智能(AGI)的一条充满希望的途径。本文将详细介绍AgentAI的基本概念、关键技术和应用前景。一、AgentAI的基本概念AgentAI,或称代理智能,是指一类能够感知环境、理解情境并在此基础上执行
- 揭秘波士顿房价密码:从经典数据集到线性回归实战
珠峰日记
线性回归算法回归机器学习深度学习
引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域,预测问题是一个核心研究方向,而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息,通过
- 第三讲-神经网络八股
loveysuxin
Tensorflowtensorflow
一、搭建神经网络六部法tf.keras搭建神经网络六部法1、import相关模块 2、train,test #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构4、model.compile #配置训练方法,选择训练使用的优化器、损失函数和最终评价指标5、model.fit #执行训练过程,告知训练集和测试集的输入值和标签、每个batc
- 【PyTorch 实战2:UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现(详细代码实现)
xiaoh_7
pytorch网络图像处理计算机视觉
UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net,自2015年诞生以来,便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体,U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构,不仅在医学图像分析中大放异彩,更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构,其特点在于其U型结构,包括一个收缩路径
- ERP : 产出控制
ZhuCheng Xie
ERP
控制的要素对任何功能的控制要求下列四个要素:1、标准或计划,对照它去度量实际数据,可知该功能何时达标。2、反馈,它报告要同计划去作比较的实际绩效。3、某种容差限度,它便得系统对于最终将被相反的变化所抵销的微小变化不作反应但它将允许系统敏捷地去认出显著变化并要求校正行动。4、具体的校正行动,当该功能失控时可采取它使功能返回到计划,或作为最后的一着,对计划的修正。在产出控制,标准就是第9章讨论过的能力
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
胖墩会武术
深度学习PyTorch项目实战pythonunetpytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- 基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割
海洋 之心
深度学习pytorch人工智能python
前言大家好,我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境:平台:Windows10语言环境:python3.7编译器:PyCharmPyTorch版本:1.8.1项目专栏:【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像
- ERP系统之比较——SAP Oracle BAAN JDE SSA
又是两个大汉堡
ERP系统之比较——SAP、Oracle、BAAN、JDE、SSAERP/MRPII系统剖析SAPSAP公司简介R/2和R/3系统是德国SAP公司所提供的MRPII产品。R/2是用于集中式大型机环境的系统,R/3是用于分布式的客户机/服务器环境的系统。SAP是国际上著名的标准应用软件公司。SAP总部设在德国南部的沃尔道夫市,公司成立于1972年,1988年成为德国股票上市公司。到1995年底,SA
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (quickselect@163.com), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu