- AlphaFolding填补蛋白质动态结构预测空白!复旦大学等提出4D扩散模型,成果入选AAAI 2025
HyperAI超神经
ScienceAI人工智能深度学习机器学习扩散模型蛋白质结构AI4S4D
蛋白质的功能很大程度上取决于其3D结构。19世纪中期,科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的,类似「锁与钥匙」模型(lock-and-keymodel),即蛋白质与配体的结合是由固定的三维结构决定的。然而,当DanielKoshland提出酶与底物结合时会发生构象变化的观点后,传统思维开始受到挑战。1980年代,分子动力学模拟(MolecularDynamics,MD)兴起,首次从计算角度揭示了
- 图论——Prim算法
水代码的程序猿
力扣算法图论数据结构
53.寻宝(第七期模拟笔试)题目描述在世界的某个区域,有一些分散的神秘岛屿,每个岛屿上都有一种珍稀的资源或者宝藏。国王打算在这些岛屿上建公路,方便运输。不同岛屿之间,路途距离不同,国王希望你可以规划建公路的方案,如何可以以最短的总公路距离将所有岛屿联通起来(注意:这是一个无向图)。给定一张地图,其中包括了所有的岛屿,以及它们之间的距离。以最小化公路建设长度,确保可以链接到所有岛屿。输入描述第一行包
- 时间序列分析的军火库:AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts 和 FancyTS解析
赛卡
大数据人工智能深度学习python概率论数学建模
引言:时间序列分析的现代挑战时间序列分析在多个领域中扮演着关键角色,包括工程、金融、气象、工业预测等。随着开源工具的快速发展,开发者可以通过多种库快速实现时间序列预测与分析。本文将对AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts和FancyTS六大主流库进行详细解析,并提供代码示例,帮助你根据实际需求选择最佳工具。核心库技术解析与场景化实践1.AutoTS:自动化时间序列预测技术亮
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- CCF CSP 历年真题 C语言版 满分代码集合 (至2021.9 持续更新中
JY_0329
CCFc语言开发语言cspccf算法
CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合(全部原创)2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12-2期末预测之最佳阈值2020-9-1称检测点查询2020-9-2风险人群筛查2020-6-1线性分类器2020-6-2稀疏向量2019-12-1报数2019-12-2回收站选址2019-9-1小明
- 深入分析串口使用rs485功能的内部机制之使用gpio控制传输方向读取rs485温湿度传感器数据(第一期)
@曙光,
linux网络嵌入式
前言首先这是一篇涉及内核分析的,学习这篇文章最好是打开内核源码跟着我的分析去看,我参考的内核源码是linux5.4内核,也可以辅助ai去分析。ModbusRTU读取rs485温湿度传感器使用ModbusRTU读取rs485温湿度传感器有俩种方法,第一种采用gpio控制数据的传输方向:高电平表示主发从收,低电平表示主收从发。第二种采用硬件流控的方法使用串口的rts引脚和cts引脚自动控制收发方向,接
- 图像识别技术与应用课后总结(20)
一元钱面包
人工智能
图像分割概念图像分割是把图像中不同像素划分到不同类别,预测目标轮廓,属于细粒度分类。比如将图像里不同物体、背景等区分开来,就像把一幅画里的各个元素精准归类。应用场景人像抠图:能精准分离人物和背景,用于图片编辑、影视制作等,比如去除照片背景换背景。医学组织提取:在医学影像(如CT、MRI图像)中分离出不同组织,辅助疾病诊断、手术规划等。遥感图像分析:分析卫星或航空遥感图像时,区分土地、植被、建筑等不
- 【机器学习】模型拟合
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题,表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据,模型的预测误差都居高不下。在实际应用中,欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙,无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因:例如,使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据,或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下,模型的表
- 基于Wasm的边缘计算Pandas:突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰
Eqwaak00
Pandas人工智能wasm边缘计算pandas架构深度学习
引言:边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天,传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。本文将揭示如何通过WebAssembly(Wasm)+Pandas的技术组合,在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析,并通过智慧工厂设备预测性维护案例,展示从理论到工程的全链路实现。一、技术架构设计1.1边缘计算范式演进mermaid:gra
- 后“智驾平权”时代,谁为安全冗余和体验升级“买单”
高工智能汽车
安全人工智能
线控底盘,正在成为新势力争夺下一个技术普及红利的新赛点。尤其是进入2025年,比亚迪、长安等一线传统自主品牌率先开启高阶智驾的普及战,加上此前已经普及的智能座舱,舱驾智能的「科技平权」进一步加速行业启动「线控底盘」上车窗口期。去年4月,华为数字能源率先对外发布了DriveONE纯电智动方案,并与车企在EMB线控制动领域率先展开深度合作。这套方案通过驱动和制动系统的融合控制,来大幅缩短刹车距离和高速
- 运维颠覆!一文解锁AI赋能运维实战秘籍,效率飙升!
ivwdcwso
运维人工智能运维机器学习智能运维自动化运维故障预测
导语在科技飞速发展的当下,运维领域正经历着深刻变革,AI的融入成为提升运维效率与质量的关键。然而,许多运维人员虽对AI满怀期待,却不知如何将其真正落地到实际工作中。本文将深入实战,带你领略AI如何在运维各环节大显身手,让你的运维工作开启智能高效新模式。一、AI在故障预测与诊断中的实战故障预测实战数据收集:以Linux服务器为例,利用Prometheus监控工具收集服务器的CPU使用率、内存使用率、
- 华为OD机试九日集训第2期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,提升编程能力和解题技巧,从而提高机试通过率
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为od算法九日集训Java
目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1期第1天、逻辑分析第2天、队列第3天、双指针第4天栈第5天滑动窗口第6天、二叉树第7天、并查集第8天、矩阵第9天、贪心算法六、国内直接使用满血ChatGPT4o、o1、o3-mini-high、Claude3.7Sonnet、满血DeepSeekR11、纯原版ChatGPT、Claude2、技术支持3、支持所
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 基于Python爬虫的商业新闻趋势分析:数据抓取与深度分析实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言媒体游戏
在信息化和数字化日益发展的今天,商业新闻成为了行业动向、市场变化、竞争格局等多方面信息的重要来源。对于企业和投资者来说,及时了解商业新闻不仅能帮助做出战略决策,还能洞察市场趋势和风险。在此背景下,商业新闻分析的需求日益增长。通过爬虫技术获取和分析商业新闻数据,不仅可以节省时间和成本,还能高效、精准地进行趋势预测与决策支持。本篇博客将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取商业新闻数据,并进行趋势分
- 云原生分布式存储:数据洪流中的时空折叠艺术
桂月二二
云原生分布式
引言:数据维度战争的新防线蚂蚁集团存储集群达500EB规模,Netflix每日处理3PB视频数据。AWSS3支持每秒1.5亿次请求,字节跳动对象存储延迟低至12ms。IDC预测2026年全球存储开销达亿,沃尔玛每秒处理万笔交易日志,沙特阿美地震勘探数据集超。微软冷存单价降至0.00099/GB·月,中国天眼FAST每秒生成160GB射电数据,Twitter使用Ambry实现250万IOPS。Gar
- 基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据(功率预测、故障诊断)模型及代码详解
清风AI
深度学习算法详解及代码复现人工智能神经网络深度学习pythoncondapippandas
GCN基础在深度学习领域中,图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上,能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示,这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代,GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示,为后续的分类、预测等任务提供
- 科技资讯杂志科技资讯编辑部科技资讯杂志社2025年第2期目录
QQ296078736
人工智能
学思践悟二十大党的二十大背景下以人民为中心发展教育的路径探究宋靖玮;韩冰;1-3党的二十大精神引领下药学课程群思政育人探索与实践——以应用型本科生物制药专业为例张志国;张媛婷;刘畅;闫立地;岳华;徐晶雪;秦姝冕;王雨欣;4-8党的二十大背景下“资源再生利用”思政教学的设计研究孟娟;秦恒飞;罗京;蒋杰;程龙;9-11+15践行党的二十大精神探索机器人工程专业创新型人才培养新模式郭霆;安少军;张明慧;
- ESG证书:AI预测未来十年职场人的黄金入场券
ESG学习圈
pandaspythondjango
当ChatGPT开始撰写ESG报告,当机器学习模型精准预测企业碳排放轨迹,一场由AI驱动的ESG革命正在颠覆传统可持续发展领域。根据彭博新能源财经预测,到2030年全球ESG资产管理规模将突破50万亿美元,而AI技术将成为撬动这个万亿级市场的核心杠杆。一、AI透视下的ESG黄金时代在微软开发的AI模型ESG-NOW系统中,通过分析全球4300家上市公司近十年的环境数据,成功预测2025年新能源行业
- 云原生边缘计算:分布式智能的时代黎明
桂月二二
云原生边缘计算分布式
引言:从集中式算力到万物智联的范式裂变AT&T边缘节点部署超5000个,特斯拉自动驾驶系统每节点200TOPS算力。国家电网通过边缘计算实现毫秒级电网故障隔离,菜鸟物流分拣效率提升400%。IDC预测2027年边缘基础设施支出将达亿,宝马汽车工厂设备预测性维护准确率达9亿运维成本。一、边缘计算范式进化论1.1算力拓扑结构演变世代大型主机中心化云计算分布式雾计算去中心化边缘计算泛在化神经形态计算体计
- 基于大模型的腮腺多形性腺瘤全周期诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究现状与趋势二、大模型预测原理与方法2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1肿瘤特征预测3.2风险评估3.3案例分析四、术中方案制定与实施4.1手术方案选择4.2面神经保护策略4.3麻醉方案确定五、术后恢复与并发症预测5.1恢复情况预测5.2并发症风险预测5.3案例分析六、术后护理与康复6.1护理措施6.2康复训练6
- Trae AI 上新 SSHremote:服务器 Python 接口日志排查实战指南
芯作者
DD:日记人工智能深度学习机器学习
在当今的软件开发中,服务器端的稳定性和可靠性至关重要。然而,生产环境中的问题往往难以预测,尤其是接口返回502错误却无日志记录的情况,更是让开发者头疼不已。幸运的是,字节跳动推出的AI原生IDE——Trae,近期上线的SSHremote功能,为远程服务器日志排查提供了全新的解决方案。本文将结合实战案例,深入探讨如何利用TraeAI的SSHremote功能高效排查Python接口日志问题,并分享创新
- 鸿蒙HarmonyOS 5.0开发:应用程序包-HAP
炫酷盖茨猫先生
鸿蒙5.0开发ArkTS组件ArkUI框架harmonyos华为前端androidArkUIArkTS鸿蒙系统
往期鸿蒙全套实战文章必看:(文中附带鸿蒙全栈学习资料)鸿蒙开发核心知识点,看这篇文章就够了最新版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目,看这一篇文章就够了(部分项目附源码)HAPHAP(HarmonyAbilityPackage)是应用安装和运行的基本单元。HAP包是由代码、资源、第三方库、配置文件等打包生成的
- Moodle + Websoft9:创新教育的强大组合,助力教学与学习
开源软件
Moodle+Websoft9:构建未来课堂的技术基石一、Moodle:开源生态的深度解析•模块化设计:支持超800个官方插件,如H5P交互内容创作、BigBlueButton虚拟课堂,满足个性化教学需求。•学习分析引擎:内置LearningAnalyticsAPI,可集成Python/R语言进行深度学习,预测学生学业风险。•移动优先战略:MoodleApp支持离线学习、扫码签到,2023年新增A
- Trading星周二Space第三期:理性应对波动,聚焦长期价值
web3区块链比特币
作者:Trading星周二在3月20日美联储利率决议这一关键节点前夕,TechubNews王牌栏目「Trading星周二」第三期以「加密资产仓位攻防战:政策拐点下的BTC/ETH配置法则」为主题,引发行业高度关注。数据显示,本期由主持人茄哥与Balance(Kingdata&Geniidata联合创始人)、A神(RITDLab联合创始人)、交易员Beyond、Cassie(LYSLab研究员)组成
- Demo发布- ClkLog客户端集成 uni-app
sdk开源软件数据分析埋点
前言在上一期推文中【Demo发布-ClkLog客户端集成-ReactNative】,我们与大家分享了ReactNative的集成demo。本期,我们将继续介绍ClkLog集成uni-app的demo。uni-app允许开发者编写一套代码,然后可以编译到iOS、Android、H5以及各种小程序等多个平台。因此,本次demo中将涵盖上述所有平台,并且我们会详细说明集成过程中遇到的难点及解决方案。un
- 你准备好迎接它了吗?英伟达CEO黄仁勋预言:人形机器人将成为未来主流
杰克尼
机器人人工智能
在近日举行的“CadenceLIVE硅谷2024”大会上,英伟达公司的首席执行官黄仁勋与大会主办方Cadence公司的CEO进行了一场富有深度的对话。在这场引人瞩目的交流中,黄仁勋大胆预测,未来人形机器人将成为主流,引领科技发展的新潮流。你准备好迎接它了吗?英伟达CEO黄仁勋预言:人形机器人将成为未来主流©由18183手游网提供黄仁勋坚信,在不久的将来,我们所有人都都要制造的设备将会是人形机器人。
- 【MALTAB递归预测未来】VMD-Bayes-LSTM单变量时序预测-递归预测未来 (单输入单输出)
前程算法屋
私信获取源码lstm人工智能rnn
VMD-Bayes-LSTM单变量时序预测递归预测未来MALTAB代码一、引言1.1单变量时序预测的背景和意义在当今快速发展的社会中,数据无处不在,而时间序列数据作为其中一种重要类型,在众多领域发挥着不可替代的作用。单变量时序预测,即对单一变量随时间变化趋势的预测,在工业、经济等领域具有极其重要的意义。工业生产是国民经济的支柱产业,其稳定运行对整个社会经济发展至关重要。在制造业中,设备是生产的基础
- Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法
天天酷科研
工艺参数优化matlab神经网络工艺参数优化
Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能(如翘曲变形、收缩率、硬度等)之间的非线性映射关系,作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验。其优势在于:能够处理多输入-多输出的复杂非线性关系,例如激光功率、扫描速度与熔覆层性能的关联。在注塑成型中,预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
代码骑士
#机器学习集成学习机器学习人工智能
文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- 图像分割技术的应用
不要不开心了
计算机视觉dashpython
今天的内容为:图像分割技术与应用,以下是内容总结1.图像分割概述图像分割是指预测目标的轮廓,将不同的像素划分到不同的类别,属于非常细粒度的分类任务。其应用场景广泛,包括人像抠图、医学组织提取、遥感图像分析、自动驾驶、材料图像分析等。2.图像分割的前景与背景-物体(Things):可数的前景目标,如行人、车辆等。-事物(Stuff):不可数的背景,如天空、草地、路面等。3.图像分割的三层境界-语义分
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分