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你一身傲骨怎能输
Lua语言lua
Lua是一种轻量级、高效的脚本语言,广泛应用于游戏开发、嵌入式系统和其他需要灵活性和可扩展性的应用程序中。以下是关于Lua语言的一些基本信息和特点:1.特点轻量级:Lua的设计目标是简单和高效,核心库非常小,适合嵌入到其他应用程序中。高效:Lua具有高效的执行速度,适合实时应用程序,如游戏。可扩展性:Lua允许用户通过C/C++扩展其功能,能够与其他语言和库进行无缝集成。动态类型:Lua是动态类型
- 商业航天更青睐哪些芯片
forgeda
商业航天fpga开发人工智能硬件架构EDA硬件辅助验证仿真加速商业航天嵌入式系统
随着以SpaceXStarlink为代表的小卫星组网服务的快速崛起,使得航天探测器的设计思路,正在发生转变。一直以来,传统航天器以可靠性为最高目标,尽可能降低风险,通常是大尺寸、重量、功率和成本(SWaP-C)的旗舰系统。现在各国争相发布的小型卫星组网概念,则完全不同。以低成本、批量化、快速部署的低批快三要素构成,更像是作为“日常消费品”概念的具体化,所以风险容忍度相对更高。伴随商业航天的蓬勃发展
- 电影智能推荐系统
风又起而叶落地
pandas
电影智能推荐系统背景介绍人们经常会在视频平台上观看影片,有时目标明确,想要观看某部电影,但有时仅仅是随机搜寻。如果视频平台可以利用基于物品的智能推荐系统,有效地从用户对其观看过的电影的评分中挖掘数据,便可以根据用户偏好的电影个性化地推荐更多类似的电影,优化用户体验,提高用户粘性,创造额外收入。分析步骤读取数据数据分析合并电影数据和评分数据计算每部电影的评分均值计算每部电影的“评分次数”创建数据透视
- 探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统
孟振优Harvester
探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的开源电影推荐系统,由pojiezhiyuanjun开发并维护。该项目的目标是为用户提供个性化的电影推荐服务,通过机器学习算法理解用户的观影偏好,并据此进行智能推荐。技术分析FreeMovie的核心架构包括以下关键组件:数据处理-项目采用Hadoop进行大数据预处
- 龙珠训练营机器学习task04
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学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容,学习链接为:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction?spm=5176.20222472.J_3678908510.8.8f5e67c2RKrT98总体思路:分别使用LightGBM,xgboost,gbdt,catboost建立多个个体学习器(加入b
- 1.7K star!AI Cover:开源的红包封面[特殊字符]生成器,赶快收藏!
前端后花园
前端热门开源项目人工智能githubjavascript开发语言前端代码片段
欢迎来到前端后花园!我们专注分享前端开源项目,目标是探索分享精选100个高质量的开源项目。这是系列的第3篇文章,分享一个AI红包封面生成开源项目。大家好,我是小前!想要制作一款红包封面?却不懂PS,没关系,小前今天分享的开源项目-AI红包封面生成,输入提示词(eg.蛇年快乐)即可生成符合设计规范的红包封面,快来看看吧!简介AICover是一款开源的红包封面生成器,输入要生成的红包描述,即可快速生成
- 基于大语言模型构建本地个人AI助理
由数入道
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在构建本地专属的个人AI助理时,我们需要处理多个方面的技术需求,确保其在多模态数据处理、实时查询、灵活推理、知识图谱更新等方面具备高效性、实时性和可扩展性。以下探讨如何基于大语言模型构建一个具备全面功能的个人AI助理,涵盖知识库管理、动态推理、用户交互、实时学习和跨模态集成等关键技术。一、技术设计总体架构1.目标与需求个性化AI助理:构建一个本地专属AI助理,能够处理多种输入格式(文本、图像、音频
- 【实践】Python实现气象数据分析与可视化
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一、项目需求在本节中,我们将明确“气象数据分析与可视化”项目的需求,定义项目的功能和目标,为后续的实现奠定基础。通过本项目,读者将学习如何使用Python的各种数据处理和可视化工具来分析和展示气象数据,从而掌握数据处理与可视化的核心技能。1.项目目标“气象数据分析与可视化”项目的目标是通过对历史气象数据的处理和分析,生成直观的图表和统计结果,帮助用户理解气象趋势并预测未来变化。项目的主要功能如下:
- 激光线扫标定和相机标定:中高级C++程序员与计算机视觉工程师的指南
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激光线扫标定和相机标定:中高级C++程序员与计算机视觉工程师的指南简介在计算机视觉和机器人领域,激光标定和相机标定是实现高精度测量和检测的关键技术。激光线扫标定和相机标定在许多应用中都是必不可少的,如自动驾驶、工业检测、三维重建等。本文将详细介绍激光线扫标定和相机标定的基本概念、实现细节以及常见问题的解决方案。目标读者为中高级C++程序员和计算机视觉工程师,文章将提供详细的技术细节和代码示例,确保
- 改进候鸟优化算法之二:基于混沌映射的候鸟优化算法(MBO-CM)
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基于混沌映射的候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimizationbasedonChaoticMapping,MBO-CM)是一种结合了混沌映射与候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimization,MBO)的优化方法。一、候鸟优化算法(MBO)简介候鸟优化算法是一种自然启发的元启发式算法,由Duman等人于2011年(也有说法为2012年)提出。该算法模拟候鸟在迁徙过
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非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)是一种在目标检测中常用的后处理技术。NMS能够抑制那些与真实目标重叠较大的冗余检测框,留下最好的一个。非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)的原理是:在目标检测中,对于检测到的冗余框,保留置信度最高的那个,抑制其他与它有较大重叠的冗余框。其基本原理是先在图像中找到所有可能包含目标物体的矩形区域,并按照
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专栏内ABCDEF题持续更新中这个数学建模问题要求我们开发两个模型:一个用于保险公司决定是否在极端天气事件频发地区承保保单的模型,另一个为社区领导人提供如何保护具有文化、历史、经济或社区意义建筑的指导模型。我们将分步骤地探讨这两个模型的开发过程,提供详细的解决思路和方法。保险公司模型目标开发一个模型,帮助保险公司评估在特定地区承保财产保险的风险与收益,特别是在极端天气事件日益增多的背景下。方法数据
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使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
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堡垒机简介跳板机属于内控堡垒机范畴,是一种用于单点登陆的主机应用系统。跳板机就是一台服务器,维护人员在维护过程中,首先要统一登录到这台服务器上,然后从这台服务器再登录到目标设备进行维护。但跳板机的缺点是没有实现对运维人员操作行为的控制和审计,出现误操作或违规操作难以定位到原因和责任人;并且跳板机存在严重的安全风险,如果跳板机系统被攻入,则后端资源完全暴露无遗。对于个别资源(如telnet)可以通过
- 初学Guns
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笔记java开发语言
大道至简系列目标:系统架构师系列课程课程:大道至简之Guns框架介绍-慕课网1、系统高可用,包括:负载均衡、限流测试、分布式事务、分布式Session、压力测试等等。2、系统高并发,包括:缓存应用、HTTP缓存、异步高并发处理、JVM的优化、队列应用、动静分离等等。构建应用系统:框架guns,快速构建应用系统,Guns基本概念1.快速构建后台管理系统的开源框架2.Guns默认提高诸多业务系统的基本
- Apache Doris 2.1.8 版本正式发布
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Doris数据库大数据数据分析数据仓库
亲爱的社区小伙伴们,ApacheDoris2.1.8版本已于2025年01月24日正式发布。该版本持续在湖仓一体、异步物化视图、查询优化器与执行引擎、存储管理等方面进行改进提升与问题修复,进一步加强系统的性能和稳定性,欢迎大家下载体验。立即下载:https://doris.apache.org/downloadGitHub下载:https://github.com/apache/doris/rel
- 蓝牙LE Audio的三大改进
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蓝牙技术资讯蓝牙
多流音频的优势AppleAirPods的最大功能之一是,每个Pod都从配对的iOS设备接收单独的信号。通常,无线耳塞仅将一个芽与输出设备配对,然后将信号投射到另一个芽。这会给整体声音带来延迟,并降低声音质量。蓝牙LE的多流音频将允许任何受支持的设备连接到多个设备,这意味着可以将两个耳塞分别配对并获得真实的立体声。这为真正的无线耳机打开了大门,该无线耳机可用于计时至关重要的环境中,例如竞争性游戏。L
- doss攻击为什么是无解的?
网络安全教程库
pythonlinux网络安全计算机网络ddoswireshark网络攻击模型
这个让Google、亚马逊等实力巨头公司也无法避免的攻击。可以这么说,是目前最强大、最难防御的攻击之一,属于世界级难题,并且没有解决办法。Doss攻击的原理不复杂,就是利用大量肉鸡仿照真实用户行为,使目标服务器资源消耗殆尽,最终无法为用户提供服务。就好像一家火锅店来了一群流氓,光占座不叫餐,导致正常顾客没座位点不了餐,火锅店无法正常开店。相信大家都经历过,双11做活动时,访问量激增,导致页面打开速
- 读论文 Situated Instruction Following
MhZhou0412
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研究背景:在传统的指令跟随范式中,代理独自在一个空房子里行动,导致语言使用既简单又人为“完整”。与此相反,我们提出了情境指令跟随(SIF),该方法拥抱真实世界通信中固有的不完全和模糊性,具有人的物理存在。情境指令的意义通过人类的过去行动和预期未来行为自然展开。在我们的设置中,指令具有以下特征:(1)模糊不清,(2)具有时间演变的意图,(3)可以通过代理的动态行动更精确地解释。SIF中的任务包括两个
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21.合并两个有序链表21.合并两个有序链表题目来源题目分析题目难度题目标签题目限制解题思路思路:核心算法步骤迭代法代码实现代码解读性能分析复杂度结果测试用例扩展讨论优化写法其他实现总结21.合并两个有序链表题目来源21.合并两个有序链表题目分析将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。题目难度难度:简单题目标签标签:链表题目限制两个链表的节点数目
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计算机网络中常用端口号及其应用程序详解在计算机网络的世界里,端口号扮演着至关重要的角色,它是标识网络应用程序的一种方式,使得不同的应用程序能够在同一台计算机上同时运行,并通过各自不同的端口与网络进行通信。在网络通信过程中,每个数据包都包含源端口号和目标端口号,以此来确保数据包能准确无误地传输到目标应用程序。接下来,让我们详细了解一些网络中常用的端口号及其对应的应用程序。1.端口号:80应用程序:H
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文章目录前言新闻和社区外媒:iPhone的平均售价直逼1000美元创历史新高分析师:iPhone需求良好,苹果股价还能涨22%准备好迎接即将在5月9日推出的增强全球定价机制提案通过的提案正在审查的提案Swift论坛推荐博文话题讨论关于我们前言本期是Swift编辑组自主整理周报的第十九期,每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议,欢迎在文末留言。欢迎投稿或推荐内容。目前计划每两周周一发布,欢迎志同
- React Native 0.77 发布:更强的样式支持与性能优化
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CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读ReactNative0.77正式发布!此次版本带来了多项重要改进,包括样式功能的增强、Android平台的性能优化以及项目模板的升级。这一版本的核心目标是提升开发效率,同时确保在不同平台上的兼容性。接下来,我们来看看这次更新中的亮点内容。主要更新内容✨全新CSS特性支持:新增对display:contents、boxSizing、
- python爬取自如网房源信息
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python开发语言
本次爬取自如网房源信息所用到的知识点:requestsget请求lxml解析htmlXpathMongoDB存储正文分析目标站点url:http://hz.ziroom.com/z/nl/z3.html?p=2的p参数控制分页get请求获取单页源码--coding:utf-8--importrequestsimporttimefromrequests.exceptionsimportRequest
- MySQL 执行计划:优化查询性能
J老熊
MySQL实战秘籍mysql数据库开发语言后端面试性能优化系统架构
一、什么是MySQL执行计划?MySQL执行计划(ExecutionPlan)是MySQL在执行SQL查询时,所采取的具体执行策略。它描述了查询如何从数据库中获取数据,执行的步骤顺序以及使用的索引等信息。通过执行计划,我们可以直观地看到查询语句的执行路径,从而判断是否可以优化。二、如何查看MySQL执行计划?查看执行计划有几种方式:EXPLAIN语句使用EXPLAIN可以查看单个查询的执行计划。例
- 7. 马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案(理论+Python实战)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python机器学习算法大数据线性回归
目录0.承前1.深度金融研报准备2.核心AI函数代码讲解2.1函数概述2.2输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对前两篇文章,链接:5.马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(Qwen-Max)增强方案(理论+Python实战)6.马科维茨资产组合模型+政策意图A
- PointNet++改进策略 :模块改进 | OA-CNNs | , 全自适应3D稀疏卷积神经网络(OA-CNNs),超越基于Transformer的模型,同时显著降低计算和内存成本
我是瓦力
PointNet++改进策略3dtransformer深度学习计算机视觉人工智能神经网络
目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
- PointNet++改进策略 :模块改进 | PointCAT, 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度
我是瓦力
PointNet++改进策略3d深度学习人工智能计算机视觉transformer
论文题目:PointCAT:Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址:南京理工大学代码地址:https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构:PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络,专门用于点云表示。它通过两个不同的多尺度特征分支,利用交叉注意力机制来交换信息。通
- 【wiki知识库】05.分类管理模块--后端SpringBoot模块
熊哈哈O_o
从0到1带你搭建wiki知识库springboot后端javaspring
个人主页:哈__期待您的关注目录一、今日目标二、☀SpringBoot代码修改1.使用逆向工程生成Category表结构2.新增CategoryQueryParam3.新增CategorySaveParam4.新增CategotyQueryVo三、新增分类管理的相关接口1./category/all2./category/save3./category/delete1.我们删除的是一个二级分类2.
- Zookeeper(26)Zookeeper的ZAB协议是什么?
辞暮尔尔-烟火年年
微服务zookeeper分布式云原生
Zookeeper的ZAB协议(ZookeeperAtomicBroadcast)是Zookeeper保证数据一致性和高可用性的核心协议。ZAB协议主要用于在分布式系统中提供原子广播和一致性保证。它的设计目标是确保在任何时候,集群中的所有节点都能看到相同的事务更新顺序,从而保证数据的一致性。ZAB协议详细介绍ZAB协议由两个主要部分组成:Leader选举:当Zookeeper集群启动时,或当前Le
- 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
--------
- 【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