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万小猿En
程序员英语学习指北javajava英语英文单词语法
高频词就是出现频率很高的单词,它们是我用软件从JavaAPI中常用的5个包(lang,util,io,net,sql)整理的,涉及的文档有1702个。单词的意思大多不是通用的,已经选取了计算机软件开发语境下的含义。你可能也发现了,翻译过来的JavaAPI文档有些表述不好理解或信息有损耗,所以不如直接看英文版JavaAPI文档,而这些高频词可以帮到你。学习建议:熟悉的快速过,不熟悉的多记一下。序号频
- Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法
Yuleave
论文学习语言模型人工智能自然语言处理
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2305.182901.背景与挑战近年来,大规模无监督语言模型(LM)在知识获取和推理能力方面取得了显著进展,但如何精确控制其行为仍是一个难题。现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈(RLHF)**来引导模型行为,但RLHF存在以下问题:复杂性高:RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好,然后使用强化学习来微调语言模型,使其在最大化奖励的
- JS在HTML页面内动态创建SVG元素
一粒马豆
html5JavaScript数据可视化SVGJSD3WEB
最近在学习数据可视化,深入了解了如何在网页上实现数据的动态可视化。比如D3.JS主要应用JS在HTML页面内动态生成SVG元素并绑定数据。以下是我的例程://通过createElementNS创建svg元素并设置属性varsvg=document.createElementNS('http://www.w3.org/2000/svg','svg');svg.setAttribute("style"
- 18、方法区与垃圾回收机制
周某某~
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目录一.方法区1.1.从哪里读class文件?1.2.类型信息有哪些?1.3.方法区中存储的类型信息与堆栈有何关系?1.3.1.类加载阶段:1.3.2.对象创建阶段:1.3.3.方法调用阶段:1.3.4.方法执行阶段:1.3.5.方法返回阶段:1.3.6.垃圾回收阶段:二.垃圾回收机制2.1.finalize方法2.2.内存中的状态2.3.强制垃圾回收一.方法区当虚拟机(JVM)装载某个类型时(第
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w(゚Д゚)w吓洗宝宝了
c++c语言javac#python
洛谷(Luogu)是中国领先的在线编程学习和竞赛平台,自成立以来,已经成为许多编程爱好者的首选平台。洛谷不仅提供了丰富的编程题目和资源,还支持多种编程语言,并且拥有活跃的社区氛围。本文将详细介绍洛谷的核心功能、使用技巧以及推荐理由,帮助你更好地利用洛谷进行编程学习和竞赛训练。一、洛谷的核心功能1.题库与练习洛谷拥有庞大的题库,涵盖了从入门到高级的各种难度级别的题目。这些题目不仅覆盖了基础算法,还包
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人工智能是计算机科学中一个非常热门的领域,近年来得到了越来越多的关注。它通过模拟人类思考过程和智能行为来实现对复杂任务的自主处理和学习,已经被广泛应用于许多领域,包括语音识别、自然语言处理、机器人技术、图像识别和推荐系统等。本文将介绍如何使用Python构建一个简单的聊天机器人,以展示人工智能的基本原理和应用。我们将使用Python语言和自然语言处理库来构建一个聊天机器人,该机器人可以接收用户的输
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栗筝i的Java技术栈(付费部分)#Java基础-专栏栗筝i的Java技术栈Java基础JavaIO流
大家好,我是栗筝i,这篇文章是我的“栗筝i的Java技术栈”专栏的第042篇文章,在“栗筝i的Java技术栈”这个专栏中我会持续为大家更新Java技术相关全套技术栈内容。专栏的主要目标是已经有一定Java开发经验,并希望进一步完善自己对整个Java技术体系来充实自己的技术栈的同学。与此同时,本专栏的所有文章,也都会准备充足的代码示例和完善的知识点梳理,因此也十分适合零基础的小白和要准备工作面试的同
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Ts静态类型可以直接在编译器进行类型检查js动态类型在代码执行期的时候才会进行类型检查好处优势程序中任何位置的代码都会有错误提示,避免浪费时间提高维护性让代码重构更容易只需要修改类型就可以全局安装打开cmd电脑全局安装npmi-gtypescript检查是否安装成功tsc-vTypeScript入门教程1.安装TypeScriptnpminstall-gtypescript2.创建TypeScri
- 深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器
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深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数据驱动的时代,深度学习模型在图像处理领域展现出了强大的潜力,尤其是在语义分割任务中。今天,我们向您推荐一个基于PyTorch实现的开源项目——DeepResUnet和ResUnet++。这两个模型源自于学术界的最新研究,旨在提高图像分割的准确性和效率。项目介绍这个开源
- 学习ASP.NET Core的身份认证(基于JwtBearer的身份认证9)
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测试数据库中只有之前记录温湿度及烟雾值的表中数据较多,在该数据库中增加AppUser表,用于登录用户身份查询,数据库表如下所示: 项目中安装SqlSugarCore包,然后修改控制器类的登录函数及分页查询数据函数,将之前函数中的固定数据修改为从数据库中查询数据,并将分页查询数据函数中返回数据集合修改为返回环境检测数据的集合,主要调整的代码如下所示。客户端页面中的JavaScript代码主要修
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之70 详细设计 之11 维度运动控制的应用:上下文受控的自然语言
一水鉴天
软件智能人工语言智能制造数据库
本文要点要点前面我们讨论了“维度”及其运动控制原理以及维度控制如何在中台微服务架构中撑起了“架构师”角色的一片天。下面我们从“维度”运动控制的一个典型应用场景:受控的自然语言”开始讨论。拼块文字型风格:维度运动控制下的受控自然语言演示了支持/支撑/支援的三因式分解(三化:化仪/化解/化法)效果。C单独支撑(独立支撑)的分组交换(激活:前/后。维度=0--静止“方”),A三顶支持(共同支持)的分段替
- 医学类 使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集
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息肉数据集/息肉瘤分割项目解决(已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的(肠胃)息肉用于器官内部息肉瘤分割,息肉目标检测,息肉定位任务息肉分割是一个重要的医学影像分析任务,特别是在内窥镜检查中。EDD2020数据集是一个很好的起点。我们将使用几种流行的深度学习模型(如Tra
- 单片机基础模块学习——数码管(二)
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一、数码管模块代码这部分包括将数码管想要显示的字符转换成对应段码的函数,另外还包括数码管显示函数值得注意的是对于小数点和不显示部分的处理方式由于小数点没有单独占一位,所以这里用到了两个变量i,j用于跳过小数点导致的占据其他字符显示在数码管上的位置不想让某一位数码管显示的时候,用空格来代替,根据共阳数码管原理图,应将P0引脚全部设为高电平才可熄灭#include"seg.h"//段码转换函数//0x
- Effective C++ 规则43:学习处理模板化基类内的名称
哎呦,帅小伙哦
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1、背景在C++中,模板化基类为我们提供了强大的灵活性。然而,模板化基类的名称查找却经常会引发困惑,甚至导致编译错误。这是因为模板的名称查找规则与普通类不同。在普通类中,派生类可以直接访问基类的成员变量和成员函数,因为这些名称在编译时是确定的。然而,在模板化基类中,由于基类的定义依赖于模板参数,其成员的名称查找需要更多的信息来完成。如果派生类也是模板类,那么基类的成员名称只有在模板参数确定之后才能
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一、[ACTF2020新生赛]BackupFile1.题目2.解题步骤看了一眼源码什么都没有。难道要暴力扫目录?先试试flag.php阿这还真有…但是还是什么都没有显示。再试试index.php的备份呢?备份有点东西。审计一下发现是弱类型。这段源码的大意就是输入一个key变量,如果key=str(123ffwsfwefwf24r2f32ir23jrw923rskfjwtsw54w3),那么打印fl
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊运动鞋品牌识别设置GPU导入数据构建CNN模型编写训练函数编写测试函数设置动态学习率等间隔动态调整自定义调整多间隔调整余弦退火正式训练结果可视化使用模型进行预测个人总结设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchv
- 【学习笔记】昇思25天学习打卡(D14)CV05-SSD目标检测.ipynb
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SSD目标检测模型简介SSD,全称SingleShotMultiBoxDetector,是WeiLiu在ECCV2016上提出的一种目标检测算法。使用NvidiaTitanX在VOC2007测试集上,SSD对于输入尺寸300x300的网络,达到74.3%mAP(meanAveragePrecision)以及59FPS;对于512x512的网络,达到了76.9%mAP,超越当时最强的FasterRC
- 躺着敲代码第二天-----聊聊Spring的AOP(面向切面编程)
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AOP(Aspectorientedprogramming)什么是AOPAOP(AspectOrientedProgramming)即面向切面编程,AOP是OOP(面向对象编程)的一种延续,二者互补,并不对立。AOP的目的是将横切关注点(如日志记录、事务管理、权限控制、接口限流、接口幂等等)从核心业务逻辑中分离出来,通过动态代理、字节码操作等技术,实现代码的复用和解耦,提高代码的可维护性和可扩展性
- 【gopher的java学习笔记】一文讲懂controller,service,mapper,entity是什么
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gopher的java学习笔记java学习笔记
刚开始上手Java和Spring时,就被controller,service,mapper,entity这几个词搞懵了,搞不懂这些究竟代表什么,感觉使用golang开发的时候也没太接触过这些名词啊~经过两三个月的开发后,逐渐搞懂了这几个词的意义,也对为什么要这么分有了一点见解,总结了一下希望能帮到各位刚刚接触Java和Spring的同学。组件介绍Entity(实体)作用:代表数据库中的表结构,是数
- Sqoop数据导出 第3关:Hive数据导出至MySQL中
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为了完成本关任务,你需要掌握:Hive数据导出至MySQL中。Hive数据导入MySQL中MySQL建表因为之前已经创建过数据库了,我们直接使用之前的数据库hdfsdb,在数据库中建表project,表结构如下:名类状态pro_noint主键,序号pro_namevarchar(20)课程名pro_teachervarchar(20)课程老师#首先进入MySQLmysql-uroot-p12312
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点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达来源:DeepHubIMBA本文约1800字,建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。在数学上,高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布,也称为高斯分布,是一种连续概率分布,由其概率密度函数(PDF)定义:pdf(x)=(1/(σ*sqrt(
- Matlab进阶绘图第58期—带填充纹理的横向堆叠图
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带填充纹理的横向堆叠图是通过在原始横向堆叠图的基础上添加不同的纹理得到的,可以很好地解决由于颜色区分不够而导致的对象识别困难问题。由于Matlab中未收录提供填充纹理选项,因此需要大家自行设法解决。本文使用hatchfill2工具(KeshIkuma.MatlabCentral,2023)进行带填充纹理的横向堆叠图的绘制,先来看一下成品效果:特别提示:本期内容『数据+代码』已上传资源群中,加群的朋
- 深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升
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文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络(DQN)的高频交易策略设计2.1状态空间构建:从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化3.业务视角下的策略优化与风险管理3.1策略有效性验证3.2实时部署与延迟优化3.3合规与伦理考量4.实验:基于NASDAQLOB数据的策略对比4.1数据集与
- 【Matlab高端绘图SCI绘图模板】第05期 绘制高阶折线图
小熊科研路(同名GZH)
可视化matlab信息可视化开发语言
1.折线图简介折线图是一个由点和线组成的统计图表,常用来表示数值随连续时间间隔或有序类别的变化。在折线图中,x轴通常用作连续时间间隔或有序类别(比如阶段1,阶段2,阶段3)。y轴用于量化的数据,如果为负值则绘制于y轴下方。连线用于连接两个相邻的数据点。折线图用于分析事物随时间或有序类别而变化的趋势。如果有多组数据,则用于分析多组数据随时间变化或有序类别的相互作用和影响。折线的方向表示正/负变化。折
- [每周一更]-(第121期):模拟面试|微服务架构面试思路解析
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每周一更Go面试架构面试微服务
这一系列针对Go面试题整理,仅供参考文章目录00|综合服务治理方案:怎么保证微服务应用的高可用?1.**什么是微服务架构?**2.**怎么保证微服务架构的高可用?**3.**怎么判定服务是否已经健康?**4.**如果服务不健康该怎么办?**5.**怎么判定服务已经从不健康状态恢复过来了?**6.**Redis崩溃时如何处理?**7.**Kafka崩溃时如何处理?**8.**设计开放平台时需要考虑哪
- 算法学习019 BFS实现迷踪步 c++算法学习 中小学算法思维学习 比赛算法题解 信奥算法解析
小兔子编程
信奥算法详解算法宽度优先BFSC++BFS广度优先算法c++迷宫步数c++迷踪步
C++BFS实现迷踪步一、题目要求1、编程实现有一个n行m列的方格迷宫,用0表示可以通过,用1表示不可以通过,每一步可以向上、下、左、右任意方向移动一格,请计算从左上角(1,1)位置移动到右下角(n,m)位置,最少移动多少步?2、输入输出输入描述:第一行输入矩阵大小n和m
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。