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我们先说一下为什么要讲多线程和高并发?原因是,你想拿到一个更高的薪水,在面试的时候呈现出了两个方向的现象:第一个是上天项目经验高并发缓存大流量大数据量的架构设计第二个是入地各种基础算法,各种基础的数据结构JVMOS线程IO等内容多线程和高并发,就是入地里面的内容。基本概念我们先从线程的基本概念开始,给大家复习一下,不知道有多少同学是基础不太好,说什么是线程都不知道的,如果这样的话,花时间去补初级内
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SomeB1oody
Python机器学习机器学习算法python聚类分类算法
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(关注即可查看全文),对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(=・ω・=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类,是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离:dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
- 你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求?(附特征优化方案)
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1特征工程的意义nlp任务中,原始文本经数值映射后形成的词向量序列,难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术:语义信息补全:突破单词语义局限,捕获词序关联特征模型适配优化:构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升:通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景,单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义,此时bi
- JVM GC四大算法
coding_-_半生
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JVMGC四大算法文章目录JVMGC四大算法GC四大算法一、引用计数法二、复制算法(COPY)三、标记清除算法(MARK-SWEEP)四、标记整理算法(MARK-COMPACT)五、总结GC四大算法一、引用计数法描述:给每一个对象分配一个计数器,用于记录对象是否被引用,被引用一次,计数进行+1优点:方便直接判断对象是否能够回收缺点:使用计数器需要消耗一定的内存,且每一次计数的修改同样需要消耗内存致
- 【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA
Nastu_Ho-小何同学
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importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.,num_classes=20):super().__init__()self.num_classes=num_classesself.n
- 懂车帝 2025.3.13 一面 经凉
WispX888
java面试
懂车帝2025.3.13一面经凉上来一道算法题:小于n的最大数(dfs)n=23121,数组{2,4,9},问利用数组中的数字组成的最大的小于n的数publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){for(inti=0;i<3;i++){dfs(1,a[i]);}System.out.println(ans);}privatestaticint[
- 算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制
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多头注意力机制 一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤:先不分多头,对输入张量分别做变换,得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split;用Q,KQ,KQ,K计算向量点积考虑是否要添因果mask利softmax计算注意力得分矩阵atten对注意力得分矩阵施加Dropout将atten矩阵和VVV矩阵相乘再过一道最终的输出变换代码 给出一个d
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Subject.625Ruben
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1.读取数据首先,我们从Excel文件中读取训练集和测试集:2.训练集划分我们将80%的数据用于训练,20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型,并存储预测结果。fori=1:length(modelNames)switchmodelNames{i}case'MultinomialLogisticRegression'B=mnrfit(X_train,Y_train,'model',
- 基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化,完整MATLAB代码
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1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒,而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率,以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中,传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点,形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN},第iii个节点的坐
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目录为什么要做特征归一化/标准化?常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling?什么时候不需要FeatureScaling?归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
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前言:SSL协议便是Internet上应用最为广泛的网络数据安全传输协议。SSL协议隶属于会话层,处于有连接的会话层之上,它一经产生就在Internet领域发挥了它的巨大作用。目前,国外著名的商用浏览器和Web服务器都支持SSL协议,SSL已成为最流行的WWW安全协议。目前已经有若干国外厂商推出了基于SSL的安全产品,但是协议在核心密码算法上都有出口限制,大多采用一些低安全强度的算法,而且协议代码
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前情提要,参考资料:单调队列优化DP(超详细!!!)-endl\n-博客园【动态规划】选择数字(单调队列优化dp)_哔哩哔哩_bilibili背景:最近作者快被DP逼疯了,写篇博客做记录。以下是对各DP的原理阐释:单调队列通过队列元素的吸入与弹出,形成单调性的结构,使算法能够进行线性处理,大大优化了时间复杂度。接下来讲解单调队列在区间DP、背包DP、树形DP还有数位DP中的应用:1.单调队列优化区
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目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现(Python)4.4代码解释五、复杂度分析5.1动态规划算法复杂度5.2二分查找优化算法复杂度六、实际应用6.1数据分析6.2生物信息学6.3信号处理七、结论摘要在数组处理的算法领域,寻找最长递增子序列是一个经典且具有广泛应用的问题
- ribbon负载均衡策略说明
高飞的Leo
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Ribbon负载均衡策略说明和比较类名说明特点使用场景RoundRobinRule基于轮询算法选择服务实例。简单、公平,每个实例被选择的机会均等。适用于所有服务实例性能相近的场景。RandomRule随机选择服务实例。简单、随机,每个实例被选择的概率相同。适用于需要随机负载均衡的场景。WeightedResponseTimeRule根据服务实例的响应时间分配权重,选择响应时间短的实例。动态调整权重
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A*算法是一种广泛使用的路径搜索算法,结合了启发式搜索和Dijkstra算法的优点。它通过评估每个节点的代价函数(f(n)=g(n)+h(n))来选择最优路径,其中:(g(n))是从起点到当前节点的实际代价。(h(n))是从当前节点到目标节点的启发式估计代价(如曼哈顿距离或欧几里得距离)。以下是一个Python实现的A*算法示例:Python实现A*算法importheapqfrommathimp
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一边用与找质数,不会单独出题,但是会成为题目的一部分(先找出质数再去解题)以下3个为时间复杂度依次降低的方法首先要了解质数的定义:质数又称素数。一个大于1的自然数,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数叫做质数;否则称为合数(规定1既不是质数也不是合数)。1普通的筛选质数(时间复杂度为n^2)基本思路:在prime数组中从2到i-1(排除1和本身)遍历如果能整除的就是质数然后是质数返回1,不是
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引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个二维矩阵,每个元素代表一个像素的灰度值或颜色值。在HarmonyNex
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华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试(JAVA)真题(E卷+D卷+A卷+B卷+C卷)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述大⼤⼯对垃圾短信深恶痛绝,希望能
- AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构(EEA)
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- 【图像处理】ISP(Image Signal Processor) 图像处理器的用途和工作原理?
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图像处理基石图像处理智能手机影像系统算法深度学习人工智能ISP
ISP(图像信号处理器)是数字影像设备的“视觉大脑”,负责将传感器捕获的原始电信号转化为我们看到的高清图像。以下从用途和工作原理两方面通俗解析:一、ISP的核心用途:让照片“更像眼睛看到的”提升画质:降噪:去除暗光下的噪点(如手机夜景模式,通过多帧合成+算法抑制噪点)。色彩还原:校正传感器偏色(例如索尼传感器常偏黄,ISP通过白平衡算法还原真实色彩)。动态范围优化:保留高光和暗部细节(类似HDR,
- 基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式
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摘要研究背景:传统电磁储能技术受限于较低的能量密度(约1-5Wh/kg)和充放电速度。热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换,其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。创新点:1.提出三层异质线圈结构(铜基主储层+Bi₂Te₃热电转换层+GdFeO₃磁热调谐层),实现温度梯度与磁场的协同调控。2.开发动态热-电-磁耦合模型,结合有限元分析(COMSOL)与机器学习算法(遗传算法优化参数)。
- 算法笔记(七)——哈希表
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算法算法笔记哈希c++
文章目录两数之和判定是否互为字符重排存在重复元素存在重复元素II字母异位词分组哈希表:一种存储数据的容器;可以快速查找某个元素,时间复杂度O(1);当频繁查找某一个数时,我们可以使用哈希表创建一个容器(unordered_map)用数组模拟一个简易哈希表容器数据结构unordered_mapmapunorded_setset实现机理hashRBThashRBT元素格式key+valuekey+va
- 数据结构(C\C++)——算法复杂度
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算法复杂度前言1.数据结构前言1.1数据结构1.2算法1.3如何学好数据结构和算法2.算法效率2.1复杂度的概念2.2复杂度的重要性3.时间复杂度3.1定义3.2大O的渐进表示法3.3时间复杂度计算示例3.3.1示例13.3.2示例23.3.3示例33.3.4示例43.3.5示例5冒泡排序时间复杂度3.3.6示例63.3.7示例74.空间复杂度4.1空间复杂度计算示例4.1.1示例14.1.2示例
- AI产品经理的前世今生
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最近大热的AI产品经理到底是个什么岗位呢?具体他们需要做些什么具体工作呢?好像听说很高大上,具体工作会不会很复杂呢?我想大家一定都会有或多或少的疑惑。别急,且听小编一点点娓娓道来。最早AI产品经理并没有这个细分岗位,这些工作都是集中于AI算法工程师为一体。从筛选项目,定义问题,拆解方案,具体执行,实际交付可能都由一人完成,所以项目质量和速度也不好保证。随着项目成熟化普遍化,公司意识到需要把岗位进行
- 基于AI编程,产品全流程变革的具体案例
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AI编程人工智能
一、制造业智能化生产案例1.长安汽车南京工厂通过部署AI驱动的柔性制造系统,工厂可在5分钟内切换生产不同型号的电动汽车底盘,并利用数字孪生技术实时模拟生产变量,将设备停机时间大幅缩短。AI算法结合历史订单数据、供应链状态等参数,自主生成最优生产计划,实现生产效率与灵活性的双重提升。2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术,每18秒完成12个电池串异常识别,解决传统追溯准确率低的问
- 密码学概述及其发展简史 【一】
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#密码学及其区块链应用密码学古典密码
1密码学1.1什么是密码学密码学是保障信息安全的核心技术,信息安全是密码学研究与发展的主要动力和目的。密码学能做什么?机密性:如何使得某个数据自己能看懂,别人看不懂认证:如何确保数据的正确来源,如何保证通信实体的真实性完整性:如何确保数据在传输过程中没有被删改不可否认性:如何确保用户行为的不可否认性密码算法密码算法的基本概念和术语包括:明文(M)、密文©、密钥(k秘密参数)、加密(E)、解密(D)
- pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训
小枫小疯
深度学习部署模型转移pytorchtensorflow人工智能
模型构建时候有时候在工程量比较大的时候,不可避免使用迭代算法,迭代算法本身会让错误的追踪更加困难,因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后,此时面临重要的问题就是,如果将通道打乱,在pytorch里面与tensorflow中间,两种通道排序是不一样的,是采用不同的
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
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Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
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linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro