- 财务管理核心知识深度剖析
阿贾克斯的黎明
基础学科学习
目录财务管理核心知识深度剖析一、财务指标计算：企业财务状况的量化洞察二、成本计算方法：企业成本管控的核心策略三、财务分析方法：解读企业财务密码的钥匙在华为财经笔试的知识体系中，第二章财务管理核心知识是重中之重，它涵盖了从基础指标计算到复杂分析方法、预算管理、资金与投资决策以及风险把控等多方面内容，对企业的财务运营和决策起着关键作用。深入理解这些知识，不仅有助于在笔试中取得优异成绩，更能为实际的财务
- 《数据挖掘导论》 第二章数据
爱吃草莓的西瓜酱
数据挖掘导论数据挖掘
第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，如ID是无界的，age有最大值和最小值1.特征的类型Nominal（标称）Examples:IDnum
- 23章11节：自助抽样及其在R语言中的实现与验证
DAT｜R科学与人工智能
用R探索医药数据科学r语言开发语言r-4.2.1microsoft信息可视化
在统计学中，数据分析的核心任务之一是如何在样本数据的基础上推断总体的性质。传统方法往往依赖于已知的概率分布假设和解析推导，但在现实问题中，我们往往无法准确得知总体分布，或者数据样本量较小，难以满足经典统计推断方法的要求。自助抽样作为一种非参数的计算方法，为我们提供了基于样本数据“自我重复”构建抽样分布的途径。1977年，斯坦福大学的B.Efron在著名论文《BootstrapMethods:Ano
- 论文中自己写的内容会被标红吗？
kexiaoya2013
人工智能论文阅读论文笔记
很多人在写论文时，会担心一个问题，如果内容完全是自己写的，查重时会不会被系统标红？一、查重系统工作原理查重系统的核心功能是比对文本相似度。它会将你的论文与数据库中的海量文献进行对比，找出重复或高度相似的片段。要注意的是，查重系统并不会区分内容是谁写的，它只能关注文字本身的重复率。即使某段话是你原创的，但如果数据库中存在相似的表达，系统依然会判定为重复。二、为什么自己写的内容也可能被标红1、常用术语
- 论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects
游离态GLZ不可能是金融技术宅
知识图谱机器学习深度学习人工智能
论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism)，来计算出一对图之间的相似度评分。（核心创新点）论文证明了该模型在不同领域的有效性，包括具有挑战性的基于控制流图(control
- KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集
巷955
机器学习人工智能
原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类，并使用轮廓系数（SilhouetteScore）来评估聚类结果的质量。1.数据准备首先，我们需要导入必要的库并加载数据集。本文使用的数据集是一
- 使用Couchbase中的向量搜索进行智能查询
eahba
python
技术背景介绍Couchbase是一种强大的分布式NoSQL数据库，广泛应用于云、移动、AI和边缘计算应用中。其向量搜索功能，作为全文搜索服务的一部分，支持在应用中进行高效的语义查询。这为开发者在实现AI驱动的应用时提供了极大的便利。核心原理解析Couchbase的向量搜索利用向量嵌入技术对文本进行处理，可以实现基于语义相似度的查询。这与传统的关键词匹配有根本的不同，更适合AI应用场景中模糊或语义相
- 聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现
皖山文武
数据挖掘商务智能kmeans聚类python数据挖掘机器学习
k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，
- 向量数据库简介
openwin_top
python编程示例系列python编程示例系列二数据库
向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同，向量数据库通常使用基于向量的数据模型，将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据，支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
- PTA L2-005 集合相似度
名字在哪啊
天梯刷题PTAL2-005集合相似度
题目给定两个整数集合，它们的相似度定义为：Nc/Nt×100%。其中Nc是两个集合都有的不相等整数的个数，Nt是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。输入格式：输入第一行给出一个正整数N（≤50），是集合的个数。随后N行，每行对应一个集合。每个集合首先给出一个正整数M（≤104），是集合中元素的个数；然后跟M个[0,109]区间内的整数。之后一行给出一个正整数
- 毕业论文查重六大误区，你踩坑了吗？
kexiaoya2013
论文笔记论文阅读
又到毕业季了，论文查重也成了无数同学的一块心病。有人熬夜改稿到崩溃，有人查重报告看懵圈，其实，很多焦虑都源于对查重的误解！那么，今天我们就来扒一扒那些年你踩过的查重坑，看完这篇保你少走弯路！误区一：认为重复率低就绝对安全查重系统本质上就是一个算法程序，它只能机械的比对文字相似度，根本看不懂你论文的学术价值。所以除了重复率符合学校标准外，同时还要确保内容的原创性和逻辑性合理。误区二：只用一个查重软件
- DeepSeek smallpond搅动大数据风云
彭铖洋
javascriptreactjs
DuckDB走向分布式？DeepSeek的smallpond涉足大数据DuckDB！降维打击传统大数据领域，搅动中台数据工程风云！DeepSeek正在利用smallpond（一种新的、简单的分布式计算方法）推动DuckDB超越其单节点根源。但它是否解决了可扩展性挑战——还是带来了新的权衡？DeepSeek最近搞了个大新闻。他们的R1模型在2025年1月发布时，就直接干翻了OpenAI的O1等竞争对
- lammps教程：单原子温度计算及输出方法
lammps加油站_小马老师
lammps教程lammps
大家好，我是小马老师。在lammps模拟中，可以使用thermo命令输出整个体系的温度。但在有些时候可能需要输出每个原子的温度，并绘制温度云图，如下图所示：单个原子的温度应该如何输出？温度云图又是如何绘制？接下来将详细介绍但原子温度计算方法。既然是输出单个原子的信息，必然要用到dump命令，但是默认情况下，lammps并没有提供单原子温度属性。因此，需要根据动能和温度转换关系计算单个原子的速度，代
- iOS：如何使用OpenVC库计算照片相似度
zzialx
ioscocoamacos
图像格式转换使用UIImage到cv::Mat的转换时，注意通道顺序（iOS使用BGRA格式）。性能优化对于移动端，可降低HOG参数复杂度（如减少方向数）。使用@autoreleasepool管理内存。动态阈值建议根据实际数据集通过ROC曲线确定最佳阈值。错误处理增加对空图像、无轮廓等异常情况的检查。**关键步骤：**1.引入OpenCV库2.涉及C++，需要将.m文件更新为.mm文件#pragm
- FastGPT 引申：混合检索完整实例
窝窝和牛牛
FastGPT开源
文章目录FastGPT引申：混合检索完整实例1.各检索方式的初始结果2.RRF合并过程3.合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申：混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程，假设我们有一个查询：“如何使用Python进行数据分析”1.各检索方式的初始结果向量检索结果(相似度分数0-1):1.{id:"doc1",q:"Pyth
- 人工智能之数学基础：对线性代数中逆矩阵的思考？
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习逆矩阵向量
本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念，它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用，我们可以更好地理解和应用线性代数知识，解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示，我们知道矩阵的作用就是函数，向量a先经过矩阵1进行函数作用，然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c，这个过
- 相似度计算
Panesle
python人工智能算法
1.余弦相似度计算（不区分向量方向，互换顺序也相同）sen_vec1=sbert.get_sentence_emb(context15)#向量化sen_vec1=sen_vec1*(1.0/(np.linalg.norm(sen_vec1)+0.00001))#normal化sen_vec2=sbert.get_sentence_emb(context14)#向量化sen_vec2=sen_vec
- 数值计算模型范围的取值与思考--水泵水轮机压力脉动问题--学术论文模式--个人经验总结
lalalaO°C_m
经验分享-高效率！笔记算法数据分析经验分享信号处理
数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题目录数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题写在前面摘要1研究背景2研究现状3研究方法3.1模型结构参数的选取3.2数值计算方法和参数3.3计算工况参数3.4求解器参数4总结与思考参考文献写在前面压力脉动是引起水力机械振动进而影响水泵水轮机安全运行的重要原因，使用数值模拟模型能够实现高精度且高效的压力脉动特性的计算研究。本文是博主
- 基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现
小呀白呀兔
javaspringboot
基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现1.引言随着计算机视觉技术的发展，人脸识别在安全监控、身份验证等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用OpenCV库和Java语言构建一个简单的人脸识别系统。该系统能够从图像中检测人脸，并通过深度学习模型提取特征进行比对，最终输出相似度评分及置信度等级。2.环境搭建为了确保项目顺利运行，请按照以下步骤配置开发环境：安装JDK：确保已安装JavaD
- 网络模型打印 参数量 模型计算量 FLOPs MACs 简单计算方法
L_egend_ing
Python网络python机器学习
目录网络模型打印模型参数量实现效果1实现效果2网络模型打印最简单的就是print(model)importtorchvision.modelsasmodelsnetwork=models.resnet18()print(network)当然，一般需求都比这个多，效果我放在文末尾了。继续往下看模型参数量参考github使用torchinfo，安装使用pipinstalltorchinfofromto
- 终于把所有的 Python 库都整理出来啦
编程简单学
程序员pythonpythondjango后端
常用库Chardet字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。difflib，[Python]标准库，计算文本差异Levenshtein，快速计算字符串相似度。fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。esmre,正则表达式的加速器。shortuuid,一组简洁UR
- 从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵（IPC共同出现在同一专利为1，否则为0），利用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率
pk_xz123456
算法深度学习矩阵线性代数
要完成这个任务，你可以按照以下步骤进行：数据预处理：从专利数据中提取IPC代码，并构建共现矩阵。图卷积网络（GCN）：使用GCN提取特征。链路预测：评估IPC之间的相似度概率。以下是一个Python示例代码，展示了如何完成上述任务：importnumpyasnpimportnetworkxasnximporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functio
- 【数据结构与算法】试卷一
Want595
C语言数据结构与算法算法数据结构链表
目录试卷一1.选择题2.填空题3.判断题其他试卷试卷一1.选择题1.计算机算法指的是（）A.计算方法B.排序方法C.解决问题的有限运算序列D.调度方法2.表达式a*(b+c)-d的后缀表达式是（）A.abcd+-B.abc+*d-C.abc*+d-D.-+*abcd3.一个栈的入栈序列是a,b,c,d,e，则栈的不可能的输出序列是（）A.edcbaB.decbaC.dceabD.abcde4.非空
- 大模型训练内存预估计算方法
junjunzai123
人工智能深度学习机器学习
方法论大模型在训练过程中,需要预估需要多少显存进行参数的存储,需要进行预估.来方便GPU的购买.举例以DeepSeek-V3模型为例,总共有671B个参数.B=Billion（十亿）,因此，671B模型指拥有6710亿参数的模型。基础计算（以训练为例）假设使用FP16（16位浮点数）存储参数：每个参数占用2字节。671B参数总显存≈6710亿×2字节≈1,342GB实际训练时需额外存储梯度、优化器
- DVB-S相关知识第二章-卫星接收锁频参数介绍
好多渔鱼好多
数字电视技术网络电视智能电视
目录前言波段C波段Ku波段度数频点符号率极化方式本振本振，中频，与下行频率三者之间的关系C波段中频计算方法：Ku波段中频计算方法：本振和波段对应频率关系前言介绍DVBS卫星电视搜索节目中所使用的知识点，包括卫星电视系统组成，卫星电视信号传输，卫星天线系统组成说明，天线种类，C波段跟Ku波段知识，高频头原理，本振，本振与中频计算关系，极化方式，22K开关，Tonebusrt，DiSEqC,Motor
- 语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型
来自于狂人
人工智能语言模型
一、语义向量模型：自然语言处理的基石语义向量模型（SemanticVectorModel）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。通过向量距离（如余弦相似度）衡量语义的相似性，支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s：基于统计的浅层模型，如TF-IDF（直接表征词的重要性）、LSA（通过矩阵分解降维
- 开源的向量数据库Milvus
研创通之逍遥峰
数据库数据库milvus
Milvus是一款开源的向量数据库，专为处理向量搜索任务而设计，尤其擅长处理大规模向量数据的相似度检索。官网地址：https://milvus.io/以下是关于Milvus的详细介绍：一、基本概念向量数据库：Milvus是一款云原生向量数据库，它支持多种类型的向量，如浮点向量、二进制向量等，并且可以处理大规模的向量数据。向量在Milvus中作为基本数据单元，用于表示高维空间中的点，可以是图像、音频
- BERT 模型 和 Milvus 向量数据库分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」
结合BERT模型和Milvus向量数据库，通过一个Python示例分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」。整个过程分为：文本向量化→存储到Milvus→相似度搜索。1️⃣环境准备安装必要的库：pipinstallpymilvustransformerstorch2️⃣流程图解BERT模型↓将文本转为向量Milvus数据库（存储所有向量）↓输入问题文本Milvus搜索相似向量→返回最相似的答案3️⃣完
- Milvus「非结构化数据」 的超级搜索引擎
后端机器学习深度学习
Milvus可以简单理解为一个专门处理「非结构化数据」的超级搜索引擎。它的核心价值是：帮你快速从海量数据（比如图片、音频、视频、文本）中找到最相似的内容。举个例子秒懂：假设你有100万张图片，你想找其中和「某张猫咪图片」最相似的10张。如果用传统方法（比如人工比对或普通数据库），可能需要几小时甚至更久。而Milvus可以在毫秒级完成搜索，就像用百度搜文字一样快。核心作用：向量相似度搜索非结构化数据
- DeepSeek vs text2vec:谁更适合Python题库向量提取对比
黑金IT
向量数据库pythonpython开发语言
在Python培训题库提取标题和答案用于学习的应用场景中，选择text2vec-large-chinese和DeepSeek的优劣取决于具体需求和资源限制。以下是对两种模型在该场景下的适用性分析：1.应用场景分析在Python培训题库中，常见的任务可能包括：题目相似度计算：判断题目是否重复或相似。自动分类：将题目按照难度、知识点等分类。智能推荐：根据用户的学习进度推荐相关题目。文本特征提取：用于后
- Java开发中，spring mvc 的线程怎么调用？
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎，看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题，觉得挺有意思的，那哥们儿问的也听仔细，下面的回答也很详尽，分享出来，希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题：
在用spring mvc架构的网站上，设一线程在虚拟机启动时运行，线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖，编译和打包不依赖，如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖，打包不依赖，如：tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖，编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的，test不支持传递
1.传递的意思是项目A，引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误：
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream，然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式，可为什么页面的显示没有匹配上呢？ because specificity
CSS 的选择符是有权重的，当不同的选择符的样式设置有冲突时，浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则：
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生，而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍： java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven：
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压，
我将解压后的文件夹：apache-maven-3.2.3，
并将它放在 D:\tools目录下，
即 maven 最终的路径是：D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id，实现对一个表的增删改，另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块，结合到之前的terasoluna框架，觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容，对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种，我承认后两种的内容很好，很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库，就要首先下载oralce公司的驱动程序，将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式，我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载，所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例，懒汉式在获取实例时才去创建实例，即延迟加载。
饿汉式：
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员，其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A，假设它的原型对象是B，B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值，那么JS会优先在A中查找，如果找到了name属性那么就返回；如果A中没有name属性，那么就到原型B中查找name，如果找到了就返回；如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持，如：
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode，Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码：
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军：QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门，从PC到移动端，从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代，社交领域应用开始彻底爆发，直奔黄金期。腾讯在过去几年里，社交平台更是火到爆，QQ和微信坐拥几亿的粉丝，QQ空间和朋友圈各种刷屏，写心得，晒照片，秀视频，那么谁来为企鹅保驾护航呢？支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢？本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转，该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客，应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客，应该是有方向的:
我现在就复习以前的，在补补以前不会的，现在还不会的，同时完善完善项目，也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理，数据结构，一些算法，还有关于android,java的。
2.对于我，也快大四了，看一些职业规划的，以及一些学习的经验，看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢？ 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程，但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性，如果你希望长期从事某个科研项目，但是却又必须依赖于某种行政和商业体系，那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以，为避免这种不确定性风险，我
- 一个 sql优化 （[精华] 一个查询优化的分析调整全过程！很值得一看 ）
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境：
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，当前版本是3.05。它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架，当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言，iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库，这里整理一下，做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流，这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素，同时也可以加快速度。
步骤：
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号，本身blog的版本号没什么意义，但是如果让恶意玩家看到，可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor，从后者的表现来看，可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比：
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验：http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js，该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上，不再兼容IE8以前的浏览器，现在移动端浏览器一般都支持HTML5，所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求，对一个服务类的每一个方法，在方法开始和结束的时候分别记录一条日志，内容包括方法名，参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1，处理超大量的数据
2，运行在便宜的PC服务器集群上，
3，击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型：
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中，如何实现分布式锁机制，其中用redis来实现是很好的方法之一，我们先来看一下jedis包中，有个类名BinaryJedis,它有个方法如下：
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能，中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写，是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具，其数据来源于各个业务系统，如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统，他号称是一个整体应用的解决方案，是融入管理思想的强大系统：有着系统整体的设计思想，支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入：
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默
