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根据zhangy代码改写,主要针对千言问题匹配进行文本数据增强。依赖安装pipinstalljiebapipinstallsynonymseda.pyimportjiebaimportsynonymsimportrandomfromrandomimportshufflerandom.seed(2019)#停用词列表,默认使用哈工大停用词表f=open('stopwords/hit_stopword
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任务描述本关任务:根据用户行为数据,编写MapReduce程序来统计出商品点击量排行。相关知识排序概述在MapReduce的Shuffle的过程中执行了三次排序,分别是:map中的溢写阶段:根据分区以及key进行快速排序。map中合并溢写文件:将同一分区的多个溢写文件进行归并排序,合成一个大的溢写文件。reduce输入阶段:将同一分区,来自不同maptask的数据文件进行归并排序。在MapRedu
- YOLO11改进|注意力机制篇|引入注意力机制Shuffle Attention
如果能为勤奋颁奖
YOLO11改进专栏YOLO
目录一、【ShuffleAttention】注意力机制1.1【ShuffleAttention】注意力介绍1.2【ShuffleAttention】核心代码二、添加【ShuffleAttention】注意力机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【ShuffleAttention】注意力机制1.1【Shuff
- 基于CNN卷积神经网络识别汉字合集-视频介绍下自取
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深度学习cnn人工智能神经网络
内容包括:含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版109含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版_哔哩哔哩_bilibili本代码用的python语言,pytorch深度学习框架运行,环境的安装可以参考博客:深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集
- 【Flink】Flink自定义流分区器Partitioner、数据倾斜、CustomPartitionerWrapper
九师兄
flink大数据
1.概述20240118今日在群里看到一个人的流计算任务发生数据倾斜了。然后第一怀疑是上游不均匀,然后发现上游是均匀的。但是后面发现他这个分区器是一个新的shufflebybucket但是我在文章中:【Flink】FlinkUI上下游算子并发之间的数据传递方式Partitioner、流分区器记得好像没有这种类型。然后查看了一下,发现果然没有。
- 28 - ShuffleAttention模块
Leo Chaw
深度学习算法实现深度学习计算机视觉pytorch人工智能
论文《SA-NET:SHUFFLEATTENTIONFORDEEPCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS》1、作用SA模块主要用于增强深度卷积网络在处理图像分类、对象检测和实例分割等任务时的性能。它通过在神经网络中引入注意力机制,使网络能够更加关注于图像中的重要特征,同时抑制不相关的信息。2、机制1、特征分组:SA模块首先将输入特征图沿通道维度分成多个子特征组,这样每个子特征组可以
- Spark Shuffle详解
zh_19995
spark大数据分布式数据仓库
Shuffle简介Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下,reducetask需要跨节点去拉取其它节点上的maptask结果。这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁
- 【STL】函数对象+常用算法
Cai junhao
C++算法c++stl考研笔记
文章目录STL-函数对象函数对象函数对象使用谓词一元谓词二元谓词内建函数对象算术仿函数关系仿函数STL-常用算法常用遍历算法for_eachtransform常用查找算法findfind_ifadjacent_findbinary_searchcountcount_if常用排序算法sortrandom_shufflemergereverse常用拷贝和替换算法copyreplacereplace_i
- Spark性能优化深度剖析:十大实战策略与案例解析
目录Spark核心优化原理资源调优实战技巧并行度优化指南广播变量高效应用数据倾斜终极解决方案Shuffle过程优化秘籍内存管理进阶技巧算子优化黄金法则真实案例深度解析全链路调优方案1.Spark核心优化原理Spark基于内存计算的特性使其比Hadoop快100倍,但实际性能取决于资源配置、数据倾斜处理、Shuffle优化等关键因素。核心优化公式:性能=资源效率×并行度×算法效率×数据均衡度内存计算
- SparkSQL 优化实操
社恐码农
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一、基础优化配置1.资源配置优化#提交Spark作业时的资源配置示例spark-submit\--masteryarn\--executor-memory8G\--executor-cores4\--num-executors10\--confspark.sql.shuffle.partitions=200\your_spark_app.py参数说明:executor-memory:每个Execu
- 突破协议限制:Python猴子补丁的动态魔力
钢铁男儿
流程Pythonpython网络开发语言
协议即契约,动态语言的可塑性让代码在运行时重生。问题根源:不可变序列的局限性协议缺失FrenchDeck实现了不可变序列协议(len和getitem),但缺少可变序列的关键方法setitem,导致无法就地修改元素位置。错误本质random.shuffle依赖元素赋值操作x[i]=x[j],抛出TypeError的根本原因是对象未实现可变容器协议。解决方案:猴子补丁技术剖析核心操作#定义元素赋值函数
- Python 接口:从协议到抽象基 类(使用猴子补丁在运行时实现协议)
钢铁男儿
流程Pythonpython开发语言
使用猴子补丁在运行时实现协议示例11-4中的FrenchDeck类有个重大缺陷:无法洗牌。几年前,第一次编写FrenchDeck示例时,我实现了shuffle方法。后来,我对Python风格有了深刻理解,我发现如果FrenchDeck实例的行为像序列,那么它就不需要shuffle方法,因为已经有random.shuffle函数可用,文档中说它的作用是“就地打乱序列x”(https://docs.p
- ResNet改进(45):结合通道混洗(ShuffleNet)的混合架构
点我头像干啥
ResNet改进【有效涨点!】机器学习人工智能深度学习算法
1.创新点分析今天我们将深入分析一个创新的卷积神经网络(CNN)实现,它巧妙地将经典的ResNet架构与新兴的通道混洗(ChannelShuffle)技术相结合。这个实现位于cnn_model.py文件中,展示了如何通过自定义模块来增强现有网络架构的性能。模型架构总览该实现定义了一个名为CustomResNet的类,它基于ResNet34架构,但在其中嵌入了自定义的ShuffleBlock模块。这
- 学习日记-day20-6.1
永日45670
学习
完成目标:知识点:1.集合_Collections集合工具类方法:staticbooleanaddAll(Collectionc,T...elements)->批量添加元素staticvoidshuffle(Listlist)->将集合中的元素顺序打乱staticvoidsort(Listlist)->将集合中的元素按照默认规则排序staticvoidsort(Listlist,Comparato
- yolov8添加注意力机制
LeonDL168
YOLOYOLOpython深度学习yolo数据集yolov8添加注意力机制yolov8/yolo11人工智能
在YOLOv8中添加注意力机制可以显著提升模型对关键特征的关注能力,从而提高检测精度。以下是几种主流注意力机制的实现方法和集成策略:1.注意力机制选择根据计算效率和效果,推荐以下几种注意力模块:CBAM:同时关注通道和空间维度,效果显著但计算开销较大。ECA:轻量级通道注意力,几乎不增加参数量。ShuffleAttention:高效的通道和空间注意力融合。SimAM:无需额外参数,基于神经元活跃度
- Hive的数据倾斜是什么?
安审若无
Hive性能优化及调优hivehadoop数据仓库
一、Hive数据倾斜的定义数据倾斜指在Hive分布式计算过程中,某一个或几个Task(如Map/Reduce任务)处理的数据量远大于其他Task,导致这些Task成为整个作业的性能瓶颈,甚至因内存不足而失败。数据倾斜通常发生在Shuffle阶段(如Join、GroupBy、Distinct等操作),本质是键分布不均匀导致的计算资源分配失衡。二、数据倾斜的原因1.数据源本身分布不均业务数据中某些键(
- spark- ResultStage 和 ShuffleMapStage介绍
大数据知识搬运工
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目录1.ShuffleMapStage(中间阶段)1.1作用1.2核心特性1.3示例2.ResultStage(最终结果阶段)2.1作用2.2核心特性2.3示例3.对比总结4.执行流程示例5.常见问题Q1:为什么需要区分两种Stage?**Q2:如何手动观察Stage划分?Q3:ShuffleMapStage的数据一定会落盘吗?在Spark的DAG调度模型中,Stage被划分为ResultStag
- spark shuffle的分区支持动态调整,而hive不支持
大数据知识搬运工
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根据Spark官方文档,SparkShuffle分区支持动态调整的核心原因在于其架构设计和执行模型的先进性:1.自适应查询执行(AQE)机制Spark3.0+引入的AQE特性允许在运行时动态优化执行计划,包括Shuffle分区调整:分区合并:通过spark.sql.adaptive.coalescePartitions参数,自动合并小分区(默认目标分区大小64MB)数据倾斜处理:自动将大分区拆分为
- spark 2.1 Stage and ResultStage and ShuffleMapStage
houzhizhen
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Stage/***Astageisasetofparalleltasksallcomputingthesamefunctionthatneedtorunaspart*ofaSparkjob,whereallthetaskshavethesameshuffledependencies.EachDAGoftasksrun*bytheschedulerissplitupintostagesatthebo
- 机器学习dataloader中shuffle=True及使用随机种子控制随机性
行至568
机器学习实践机器学习人工智能python深度学习数据分析数据库
我们首先来看如下代码:train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)val_loader=Dataloader(val_dataset,batch_size=x=batch_size,shuffle=False)为什么train_loader的shuffle=True而val_loader的shuf
- Java Collections集合的工具类使用方法
揭开画皮
javawindowspython
importjava.util.*;publicclasstest1{publicstaticvoidmain(String[]args){//Collections集合的工具类使用方法/*1.Collections.addAll(list,l1,l2,l3...)可变参数添加对象2.Collections.shuffle(list)打乱集合中的元素顺序3.Collection.sort(list
- spark-shuffle 类型及其对比
大数据知识搬运工
spark学习spark大数据分布式
1.HashShuffle原理:将数据按照分区键进行哈希计算,将相同哈希值的数据发送到同一个Reducer中。特点:实现简单,适用于数据分布均匀的场景。但在数据分布不均匀时,容易导致某些Reducer处理的数据量过大,产生性能瓶颈。适用场景:当数据分布相对均匀时,可以使用HashShuffle。2.SortShuffle原理:在Map端对数据进行排序,然后按照排序后的顺序将数据发送到Reducer
- 面向对象编程实战:用C#模拟扑克牌游戏
钢铁男儿
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程序中的对象世界在面向对象编程中,一个运行中的程序本质上是一组相互作用的类型对象集合。这些对象大多是类的实例,每个实例都代表程序中的特定实体,拥有自己的状态和行为。以扑克牌游戏为例,我们可以清晰地看到这种对象交互的生动体现:核心类设计Dealer类(庄家)职责:掌控游戏流程属性:当前牌堆状态玩家数量游戏阶段标识方法:Shuffle()-洗牌DealCards()-发牌ManageGameFlow(
- Spark中自定义分区器实现shuffle
自由幻想的人儿
sparkSpark自定义分区器PartitionerURL对象转换
Spark中实现了两种类型的分区函数,一个是基于哈希的HashPartitioner,另外一个是基于范围的RangPartitioner。只对于key--value的的RDD才有Partitioner。决定shuffle后的分区输出数量。同时我们可以自定义Partitioner。importjava.net.URLimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.ap
- 【大数据、数据开发与数据分析面试题汇总(含答案)】
花架ギ
数分数开数据分析数据挖掘数据开发面试试题
在大数据、数据开发与数据分析领域的面试中,扎实掌握各类知识点至关重要。以下是精心整理的面试题,涵盖单选题和多选题,助你备考一臂之力。试题目录大数据、数据开发与数据分析高频面试题解析1.数据仓库分层架构设计2.维度建模与范式建模的区别3.MapReduce的Shuffle阶段详解4.Hive数据倾斜的优化方法5.Spark比MapReduce快的核心原因6.Flink的Watermark机制7.SQ
- MapReduce基本介绍
姬激薄
mapreduce大数据
核心思想分而治之:将大规模的数据处理任务分解成多个可以并行处理的子任务,然后将这些子任务分配到不同的计算节点上进行处理,最后将各个子任务的处理结果合并起来,得到最终的结果。工作流程Map阶段:输入数据被分割成多个小块,每个小块作为一个独立的任务由不同的Map任务处理。Map函数将输入数据转换为键值对形式,并对键值对进行处理,生成中间结果。Shuffle阶段:对Map阶段产生的中间结果进行分区、排序
- 【Spark】-- DAG 和宽窄依赖的核心
oo寻梦in记
ApacheSparkspark大数据分布式
目录SparkDAG和宽窄依赖的核心一、什么是DAG?示例:WordCount程序的DAG二、宽依赖与窄依赖1.窄依赖2.宽依赖三、DAG与宽窄依赖的性能优化1.减少Shuffle操作2.合理划分Stage3.使用缓存机制四、实际案例分析:同行车判断五、总结SparkDAG和宽窄依赖的核心ApacheSpark是当前主流的大数据处理框架之一,其高效的内存计算和灵活的编程模型使其在大数据处理领域占据
- Java-Collections类高效应用的全面指南
AA-代码批发V哥
JavaSEjava开发语言
Java-Collections类高效应用的全面指南前言一、Collections类概述二、Collections类的基础方法2.1排序操作2.1.1`sort`方法2.1.2`reverse`方法2.1.3`shuffle`方法2.2查找与替换操作2.2.1`binarySearch`方法2.2.2`max`和`min`方法2.2.3`replaceAll`方法三、Collections类的高级
- MapReduce Shuffle 全解析:从 Map 端到 Reduce 端的核心数据流
线条1
mapreduce大数据hadoop
一、Shuffle的本质定位:MapReduce的核心枢纽Shuffle过程涵盖MapTask的后半程与ReduceTask的前半程,具体指从map方法输出到reduce方法输入之间的整个数据处理链路。它承担着三大核心使命:数据分区:决定数据归属哪个ReduceTask排序分组:为后续处理提供有序数据跨节点传输:实现分布式环境下的数据流动二、Map端处理:数据输出的三级加工流水线(一)环形缓冲区:
- wordCount程序设计思想
山河执手
大数据大数据mapreduce
MapReduce经典案例wordCount的设计思想Mapper阶段1.我们将MapTask传给我们的文本内容先转换成一行字符串2.根据空格对这一行进行分割,从而形成多个单词3.通过for循环我们将得到一系列这样形式的中间结果4.输出的中间结果将保存在内存的缓冲区中,而缓冲区的中间结果会被定期写到磁盘上。Shuffle阶段Shuffle阶段会对Map阶段产生的中间结果进行排序和分区,得到的形式,
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
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- 算法复杂度
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http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/