一点寒芒先至
一点寒芒先至

activiti课程导学（二）基于activiti源代码的学习

略。。。 自己看视频去。

参考

https://blog.csdn.net/hj7jay/article/category/9265653

你可能感兴趣的:(activiti,学习)

  • 深度学习Pytorch(一) Bgemini 深度学习pytorch深度学习python
    深度学习Pytorch(一)前言：必须使用英伟达显卡才能使用cuda（显卡加速）！移除环境：condaremove-npytorch--all一、安装Pytorch下载Anaconda打开AnacondaPrompt创建一个Pytorch环境：condacreate-npytorchpython=3.9激活Pytorch环境：condaactivatepytorch查看当前包：piplist安装P
  • 关于 Linux中系统调优的一些笔记 山河已无恙 Linux笔记Linux性能调优1024程序员节linux运维
    写在前面推送的的邮件里看到有大佬讲的公共课，听了之后这里整理学习笔记。因为是公开课，所以讲的很浅，没接触过，这里做为了解，长长见识。博文内容包括系统调优原理概述如何检测系统的性能瓶颈如何进行内核参数调优如何限制服务的资源占用自定义tuned调优配置集我突然又明白，死亡是聪明的兄长，我们可以放心地把自己托付给他，他会知道在我们有所准备的适当时刻前来。我也突然懂得，原来痛苦、失望和悲愁不是为了惹恼我们
  • PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南 智算菩萨 深度学习pytorch人工智能
    引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟，特别是最新2.7版本的发布，框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能，从编译器优化到注意力机制革新，从内
  • AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AI-nativeai
    #AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析>关键词：多模态交互、AI原生应用、人机交互、深度学习、应用场景>摘要：本文将深入解析多模态交互技术的核心原理，通过智能家居、医疗诊断、自动驾驶、教育创新和虚拟助手五大应用场景，揭示AI如何像人类感官协同工作般理解世界。文章包含技术原理图解、真实案例代码和未来趋势预测。##背景介绍###目的和范围解析多模态交互技术在AI原生应用中的落地实践，涵盖
  • PyTorch 2.7深度技术解析：新一代深度学习框架的革命性演进 智算菩萨 深度学习pytorch人工智能
    引言：站在AI基础设施变革的历史节点在2025年这个充满变革的年份，PyTorch团队于4月23日正式发布了2.7.0版本，随后在6月4日推出了2.7.1补丁版本，标志着这个深度学习领域最具影响力的框架再次迎来了重大突破。这不仅仅是一次常规的版本更新，而是一次面向未来计算架构和AI应用场景的全面重构。从底层硬件支持到上层API设计，从编译器优化到注意力机制革新，PyTorch2.7展现出了前所未有
  • Boltz-2：革命性生物分子模型，加速药物发现的新引擎 花生糖@ AIGC学习资料库Boltz-2生物模型AI
    在药物研发领域，预测蛋白质与其他分子间的结合强度（BindingAffinity）始终是核心挑战之一。传统方法如自由能微扰法（FEP）虽然精确，但计算成本极高，难以大规模应用。如今，Boltz-2的诞生打破了这一瓶颈——这是首个开源的深度学习模型，其结合强度预测准确度接近FEP方法，却将速度提升了1000倍，成为药物早期筛选的“加速器”。项目简介Boltz-2是由jwohlwend团队开发的生物分
  • Node.js 后台系统 - 基本增删改查实现
    个人简介‍‍个人主页：魔术师学习方向：主攻前端方向，正逐渐往全栈发展个人状态：研发工程师，现效力于政务服务网事业人生格言：“心有多大，舞台就有多大。”推荐学习：Vue2Vue3Vue2/3项目实战Node.js实战Three.js鸿蒙开发小程序使用备注：仅供学习交流严禁用于商业用途，若发现侵权内容请及时联系作者更新进度：持续更新内容个人名片：每篇文章最下方都有加入方式，旨在交流学习&资源分享，快加
  • CSC研修计划的书写
    博主最近在申请CSC，所以也会更新一下自己的学习笔记，有需要的可以关注我一下，同时有问题大家可以一起交流一下啊一要求（fromCSC官网）①拟留学专业(研究课题)在国内外研究情况及水平；②拟选择的留学国别、留学单位及选择原因(应简单评述对方国家及留学单位在申请人所从事学科、专业领域的水平、优势，申请人及所在单位与对方有无合作基础及业务联系);③达到本次出国学习预期目标的可行性,结合本人目前从事的工
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1：完美分类；AUC=0.5：随机猜测。适用于二分类及多分类（OvR或OvO策略）。混淆矩阵：可视化模型在各类别上的具体错误（如将
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记分类
    1.多类分类（Multi-classClassification）定义多类分类是指目标变量（标签）有超过两个类别的分类任务。例如：手写数字识别：10个类别（0~9）。图像分类：区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类：政治、经济、体育等。特点互斥性：每个样本仅属于一个类别（区别于多标签分类）。输出要求：模型需输出每个类别的概率分布，且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR)：训练K个二分类器（
  • DRM 显示控制与硬件参数配置链路总结（以 i.MX8MP 为例）
    DRM显示控制与硬件参数配置链路总结（以i.MX8MP为例）支持作者新书，深入学习嵌入式开发知识：京东购买链接一、核心理解显示参数（如分辨率、时序、色深）最终来源于用户空间，由DRM驱动完成传递与配置，并由LCD控制器驱动实际硬件输出。设备树中通常不写死这些参数。二、显示硬件参数：定义与归属参数项通常设置位置说明分辨率用户空间（如Weston）通过DRMAPI设置，例如1920x1080@60Hz
  • 大语言模型（LLM）课程学习（Curriculum Learning）、数据课程（data curriculum）指南：从原理到实践
    在人工智能的浪潮之巅，我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型（LLM）所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知，能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是：它们是如何“学”会这一切的？大多数人会回答：“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据（比如15万亿个token）随机打乱，然后“一锅烩”地喂给模型，
  • Halcon学习之select_shape（）算子参数介绍
    一、算子介绍select_shape()是HALCON中用于基于形状特征筛选区域的关键算子，广泛应用于图像分割、目标检测和工业质检等领域。它允许用户根据指定的几何特征从输入区域集合中选择符合条件的区域。至于为什么单独介绍这个算子呢，因为他筛选特征的方式有太多种了，如果可以熟练的掌握这些特征，那在后面的例程学习以及实际应用中，可谓是得心应手了。二、算子参数select_shape(Regions:S
  • Halcon例程学习四：pcb_inspection.hdev CVer_ Halcon例程学习学习
    一、例程介绍这个例程主要是检测pcb电路板中的一些电路线缺陷二、例程相关算子gray_opening_shape()//特定形状结构元的灰度开运算gray_closing_shape(）//特定形状结构元的灰度闭运算dyn_threshold（）//动态二值化操作三、例程处理流程1.对原图像进行灰度开运算，图像先腐蚀再膨胀。经过灰度开运算后，图像整体会变暗一些，并且会将黑色区域中的白色缺陷进行填充
  • PPT处理控件Aspose功能演示：使用C＃从PowerPoint文件中提取文本 Lee-Shyllen Aspose文档开发文档管理asposePPT文档开发文档处理
    有时需要从PowerPoint幻灯片中提取文本以执行文本分析。另一方面，可能需要提取文本并将其保存在文件或数据库中以进行进一步处理。因此，本文介绍了如何使用C＃从PowerPoint演示文稿中提取文本。特别是，将学习如何从特定的幻灯片或整个演示文稿中提取文本。从PowerPoint幻灯片中提取文本从PowerPoint演示文稿中提取文本为了处理PowerPoint演示文稿，Aspose提供Aspo
  • 人工智能学习资源 Hemy08 人工智能学习
    无机器学习基础：https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础：MachineYearning深度学习入门：https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
  • opencv初步学习——图像处理2
    这一部分主要讲解如何初步地创建一个图像，以及彩色图像我们的一些基本处理方法一、创建一个灰度图像1-1、zeros()函数[NumPy库]要用到这一个函数，首先我们需要调用我们的NumPy库，这一个函数的作用是可以帮助我们生成一个元素值都是0的二维数组，如果我们把这些数据放到一张图片里面去，那么就对应着我们的一个黑色图像。当然我们也可以通过修改数组中的数字大小来改变图像的颜色（但还是灰度图像）（1）
  • 【DeepSeek开源周】Day 4：DualPipe & EPLB 学习笔记 蓝海星梦 DeepSeek开源周探秘开源学习笔记人工智能云计算分布式
    目录一、DualPipe&EPLB概述二、DualPipe详解1.流水线并行策略（1）F-then-B策略（2）1F1B策略2.朴素流水线并行3.GPipe微批次流水线并行4.PipeStream5.ZBPP6.DualPipe7.DualPipeV8.流水线并行方案对比三、EPLB详解1.专家并行（EP）2.EPLB冗余专家策略3.负载均衡策略（1）分层负载均衡（2）全局负载均衡（3）接口和示例
  • 2025最新盘点：9款高效韦恩图工具推荐 Designseek满血版 人工智能图论
    在数据分析、逻辑推理以及众多学术研究领域，韦恩图都扮演着极为关键的角色。它以直观的圆形或椭圆形重叠区域，清晰地展现出不同集合之间的关系，无论是集合间的交集、并集还是补集，都能一目了然地呈现出来。无论是学生在学习数学、逻辑学课程时梳理知识点，还是专业人士在进行市场调研、项目规划时分析数据，亦或是科研人员在撰写论文、展示研究成果时阐述理论框架，一款好用的韦恩图绘制工具都显得至关重要。今天，就让我为大家
  • 量子计算+AI芯片：光子计算如何重构神经网络硬件生态
    前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站量子计算+AI芯片：光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点：英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU，IBM量子处理器突破512比特，光子计算商用成本降至$5/TOPS实测突破：Llama3-405B在光子-量子混合集群训练能耗下
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
    推理（Inference）是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析：1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数（权重和偏置）。前向传播：输入数据逐层计算，得到输出。后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型
  • 【大厂面试题】千万级大表如何快速删除大量数据 CBeann 【面试题】【架构&案例】【MySQL】java开源springjvmmysql大厂面试题
    -作者简介：大厂高级Java开发工程师-称号：CSDN博客专家✨、阿里云博客专家-公众号：云服务小管家。免费的阿里云服务器☁和云环境直接使用-生活：专注于后端技术分享迷茫时可来瞅瞅码农轨迹‍♂️-服务：提供模拟面试和简历辅导，提供生产项目。内推可私信✉-卷卷群：可以和大家一起学习，一起进步-如果感觉博主的文章还不错的话，请三连支持一下博主哦背景最近在做一个项目，除了验证功能，还需要验证性能，所以前
  • 开源语音分离工具大比拼：人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)！！！ 小丁学Java python人工智能
    开源语音分离工具大比拼：人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理，特别是机器学习训练数据的准备中，获取纯净的人声（去除背景音乐或噪声）是一个常见的痛点。幸运的是，开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务！本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目，重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具，并根据GitHub星标⭐（反映社区关注度
  • TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南 AI天才研究院 AI人工智能与大数据tensorflow神经网络人工智能ai
    TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词：TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要：本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始，深入探讨GNN的核心原理，包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构，并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
  • 鸿蒙（HarmonyOS）性能优化实战-启动分析工具Launch Profiler 学习指南 愿天堂没有996 HarmonyOS鸿蒙开发移动开发harmonyos性能优化HarmonyOSOpenHarmony移动开发
    LaunchProfiler概述DevEcoStudio内置Profiler分析调优工具。其中Launch主要用于分析应用或服务的启动耗时，分析启动周期各阶段的耗时情况、核心线程的运行情况等，协助开发者识别启动缓慢的原因。此外，Launch任务窗口还集成了Time、CPU、Frame场景分析任务的功能，方便开发者在分析启动耗时的过程中同步对比同一时段的其他资源占用情况。场景示例如下代码在页面绘制之
  • 十五天Python系统学习教程第十五天
    Day15详细学习计划：Python综合项目实战与学习路径规划学习目标✅综合运用前14天知识完成完整项目开发✅掌握生产级项目架构设计与优化技巧✅制定后续学习计划与技能提升方案✅理解Python工程化开发最佳实践一、实战项目：企业级任务管理系统1.1项目需求核心功能：用户认证（JWT令牌）任务CRUD与状态流转（待办/进行中/已完成）任务分类与优先级管理数据统计可视化（任务完成率/耗时分析）邮件通知
  • 【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记算法
    异常检测算法（AnomalyDetection）详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本（离群点）的技术，广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析：1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常（如时间序列）夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
  • 【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论：1.特征选择的核心目标提升模型性能：去除噪声和冗余特征，增强泛化能力。降低计算成本：减少训练和预测时间。增强可解释性：简化模型，便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法（FilterMethods
  • 机器学习笔记二-回归
    回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念：自变量（IndependentVariable）:也称为预测变量、解释变量，是模型中的输入变量，用于预测或解释因变量的变化。因变量（Dependent
  • OpenHarmony解读之设备认证：Pake协议详解与实战 陈乔布斯 鸿蒙开发HarmonyOSOpenHarmonyharmonyos分布式鸿蒙开发软总线openHarmony嵌入式硬件
    往期推文全新看点（文中附带最新·鸿蒙全栈学习笔记）①鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景？②嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发？看完这篇你就了解了~③对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？④鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？⑤记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~⑥持续更新中……一、概述在设备认证过程中，pake协议用于认证会话密钥协商，基于该会话密钥，双方可以安全地交换各自的
  • [星球大战]阿纳金的背叛 comsci
          本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........     但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会     所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院    
  • 看懂它，你就可以任性的玩耍了！ aijuans JavaScript
              javascript作为前端开发的标配技能，如果不掌握好它的三大特点：1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢？如果标配的技能都没有撑握好，怎么可以任性的玩耍呢？怎么验证自己学好了以上三个基本点呢，我找到一段不错的代码，稍加改动，如果能够读懂它，那么你就可以任性了。 function jClass(b
  • Java常用工具包 Jodd Kai_Ge javajodd
    Jodd 是一个开源的 Java 工具集， 包含一些实用的工具类和小型框架。简单，却很强大！ 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb Jodd 被分成众多模块，按需选择，其中 工具类模块有： jodd-core    &nb
  • SpringMvc下载 120153216 springMVC
    @RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD) public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) { OutputStream os = null; InputStream is = null;
  • Python 标准异常总结 2002wmj python
    Python标准异常总结 AssertionError 断言语句（assert）失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF（Ctrl+d） FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
  • SQL函数返回临时表结构的数据用于查询 357029540 SQL Server
    这两天在做一个查询的SQL，这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据，这些数据都是INT类型，然后用IN条件进行查询，并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据，于是想到了用SQL函数返回值，并且也这样做了，由于是返回多条数据，所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串，这时就遇到问题了，在查询SQL中因为条件是INT值，SQL函数的CAST和CONVERST都
  • java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记 7454103 javaeclipsetomcatcMyEclipse
    个人总结！ 不当之处多多包含！ 引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区：          位置：(catalina.bat---JAVA_OPTS  下面加上)          set JAVA_OPT
  • 时间获取Clander的用法 adminjun Clander时间
    /**    * 得到几天前的时间    * @param d    * @param day    * @return    */   public static Date getDateBefore(Date d,int day){    Calend
  • JVM初探与设置 aijuans java
    JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以在多种平台
  • SQL中ON和WHERE的区别 avords
    SQL中ON和WHERE的区别   数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。   www.2cto.com   在使用left jion时，on和where条件的区别如下：  1、 on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。 
  • 说说自信 houxinyou 工作生活
    自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?     无论工作还
  • WEBLOGIC事务超时设置 bijian1013 weblogicjta事务超时
            系统中统计数据，由于调用统计过程，执行时间超过了weblogic设置的时间，提示如下错误： 统计数据出错! 原因：The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
  • 两年已过去，再看该如何快速融入新团队 bingyingao java互联网融入架构新团队
    偶得的空闲，翻到了两年前的帖子 该如何快速融入一个新团队，有所感触，就记下来，为下一个两年后的今天做参考。     时隔两年半之后的今天，再来看当初的这个博客，别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队，加入另外的一个项目组，2011年的这篇博客之后的时光，我很好的融入了那个团队，而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
  • 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log bit1129 apache
    Spark分析Nginx和Apache的access.log，第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析，按行解析就的方法是正则表达式：   Nginx的access.log解析正则表达式   val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
  • Erlang patch bookjovi erlang
    Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs. IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature. but the functional programming style
  • log4j日志路径中加入日期 bro_feng javalog4j
    要用log4j使用记录日志，日志路径有每日的日期，文件大小5M新增文件。 实现方式 log4j: <appender name="serviceLog" class="org.apache.log4j.RollingFileAppender"> <param name="Encoding" v
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式 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/ /** * 个人觉得关于桥接模式的例子，蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的：http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html * 笔和颜色是可分离的，蜡笔把两者耦合在一起了：一支蜡笔只有一种
  • windows7下SVN和Eclipse插件安装 chenyu19891124 eclipse插件
    今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装，今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式，一种是直接下载插件包，二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别，始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统：windows7JDK：1.7svn插件包版本：1.8.16Eclipse：3.7.2工具下载地址：Eclipse下在地址：htt
  • [转帖]工作流引擎设计思路 comsci 设计模式工作应用服务器workflow企业应用
    作为国内的同行，我非常希望在流程设计方面和大家交流，刚发现篇好文(那么好的文章，现在才发现，可惜)，关于流程设计的一些原理，个人觉得本文站得高，看得远，比俺的文章有深度，转载如下 ================================================================================= 自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
  • Linux 查看内存，CPU及硬盘大小的方法 daizj linuxcpu内存硬盘大小
    一、查看CPU信息的命令 [root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz model name :
  • linux 踢出在线用户 dongwei_6688 linux
    两个步骤： 1.用w命令找到要踢出的用户，比如下面：   [root@localhost ~]# w 18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00 USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
  • 放手吧,就像不曾拥有过一样 dcj3sjt126com
    内容提要： 静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事，触碰生命最深层次的感动，献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由，将那些令你痛苦的、扛起的、背负的，一并都放下吧！把憔悴的面容换做一种清淡的微笑，把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符，让自己踏着轻快的节奏，在人生的海面上悠然漂荡，享受宁静与
  • php二进制安全的含义 dcj3sjt126com PHP
    PHP里，有string的概念。 string里，每个字符的大小为byte（与PHP相比，Java的每个字符为Character，是UTF8字符，C语言的每个字符可以在编译时选择）。 byte里，有ASCII代码的字符，例如ABC，123，abc，也有一些特殊字符，例如回车，退格之类的。 特殊字符很多是不能显示的。或者说，他们的显示方式没有标准，例如编码65到哪儿都是字母A，编码97到哪儿都是字符
  • Linux下禁用T440s，X240的一体化触摸板(touchpad) gashero linuxThinkPad触摸板
    自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大，其中最让人恼火的莫过于触摸板。   Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位，还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板，不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。   实际使用中，触摸板一堆问题，比如定位有抖动，以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
  • graph_dfs hcx2013 Graph
    package edu.xidian.graph; class MyStack { private final int SIZE = 20; private int[] st; private int top; public MyStack() { st = new int[SIZE]; top = -1; } public void push(i
  • Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证 liyonghui160com
        具体从网上看   http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication   LDAP Authentication using OpenLDAP Setting
  • 一位30多的程序员生涯经验总结 pda158 编程工作生活咨询
    1.客户在接触到产品之后，才会真正明白自己的需求。 　　这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候，他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间，所有安全防御系统都将失败。 　　安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它，因为黑客只要有一次成功，就可以彻底打败你。   3.
  • 分布式web服务架构的演变 自由的奴隶 linuxWeb应用服务器互联网
    最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候已经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了，这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而数据库出问题的时候，应用也容易
  • 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录 xingsan_zhang 日志连接池druid慢SQL
    由于工作原因，这里先不说连接数据库部分的配置，后面会补上，直接进入慢SQL日志记录。   1.applicationContext.xml中增加如下配置： <bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他