- 使用Python构建去中心化预测市场:从概念到实现
Echo_Wish
Python!实战!python去中心化开发语言
使用Python构建去中心化预测市场:从概念到实现大家好,我是Echo_Wish。今天,我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场,并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。预测市场是基于市场参与者对未来事件的预测来产生结果的地方,通常被用来预测政治事件、金融市场走向、体育比赛结果等。传统的预测市场如Augur、Polymarket等,基于去中心化平台,利用区块链技术确保
- 基于 STC89C52 的智能秒表
@小张要努力
单片机stm3251单片机proteusmcuc++c语言
引言秒表作为一种常见的计时工具,在体育赛事、实验测量等众多场景中有着广泛应用。随着电子技术的发展,基于单片机的智能秒表凭借其高精度、多功能等优势逐渐取代传统机械秒表。本文将详细介绍一款基于STC89C52单片机的智能秒表设计,该秒表通过两位数码管进行时间显示。STC89C52单片机特性回顾STC89C52是一款性能卓越的8位CMOS微控制器。它拥有8K字节的系统可编程Flash存储器,可方便地存储
- 奇迹科技:蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究
Ms_lan
蓝牙网关北京桂花网智慧体育
一、引言本文研究了福建奇迹运动体育科技有限公司(简称‘奇迹科技’)如何利用其创新产品体系和桂花网蓝牙网关M1500,与少儿篮球教育实现深度融合。重点分析其在提升教学效果、保障训练安全、优化个性化教学等方面的实践与成效,为教育机构和从业者提供参考。二、企业背景奇迹科技由国资上市企业浙数集团与福建省互联网十强企业来玩互娱联合注资成立,专注于数字化体育产业,业务包括数字体育科技研发、打造并运营少儿科技篮
- 如何使用DeepSeek编写测试用例?
海姐软件测试
deepseek大数据测试工具
一、DeepSeek在测试用例设计中的定位DeepSeek作为AI工具,并非直接替代测试设计,而是通过以下方式提升效率:快速生成基础用例框架(等价类、边界值等)智能补充易遗漏场景(如特殊字符、异常流)自动化脚本片段生成(Python/pytest/JUnit等)测试数据构造建议(符合业务规则的Mock数据)二、四步法实战:AI协作编写测试用例Step1:明确需求输入输入质量决定输出质量,需向Dee
- 《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”
耘瞳科技
科技
在江宁开发区,机器人已不再是科幻电影里的遥远想象,他们就像人类的“同事”,在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测;在体育训练场上帮助运动员矫正姿势;在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆,在智慧工厂里与人类分工协作……作为南京市机器人产业“一核多翼”布局的“核”,江宁开发区当前聚集人工智能产业核心及上下游关联企业超百家。近日,《南京日报》走访了多家链条上的“明星企业”,耘瞳科技作为中国领先的智能检测与测量
- 【MySQL】插入查询结果,聚合函数
熙曦Sakura
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6.5插入查询结果语法:INSERTINTOtable_name[(column[,column...])]SELECT...案例:删除表中的的重复记录,重复的数据只能有一份--创建原数据表CREATETABLEduplicate_table(idint,namevarchar(20));QueryOK,0rowsaffected(0.01sec)--插入测试数据INSERTINTOduplica
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
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一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 【机器学习】模型拟合
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题,表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据,模型的预测误差都居高不下。在实际应用中,欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙,无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因:例如,使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据,或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下,模型的表
- 《算法笔记》9.2小节——数据结构专题(2)->二叉树的遍历 问题 A: 复原二叉树(同问题 C: 二叉树遍历)
圣保罗的大教堂
《算法笔记》算法
题目描述小明在做数据结构的作业,其中一题是给你一棵二叉树的前序遍历和中序遍历结果,要求你写出这棵二叉树的后序遍历结果。输入输入包含多组测试数据。每组输入包含两个字符串,分别表示二叉树的前序遍历和中序遍历结果。每个字符串由不重复的大写字母组成。输出对于每组输入,输出对应的二叉树的后续遍历结果。样例输入DBACEGFABCDEFGBCADCBAD样例输出ACBFGEDCDAB分析:不建树直接找的方法。
- SpringBoot测试:@SpringBootTest与MockMvc的实战应用
程序媛学姐
Spring全家桶Javaspringboot后端java
文章目录引言一、SpringBoot测试基础1.1测试环境配置1.2测试目录结构二、@SpringBootTest注解详解2.1基本用法与配置选项2.2不同WebEnvironment模式的应用场景三、MockMvc实战应用3.1MockMvc基本使用方法3.2高级请求构建和响应验证四、模拟服务层与依赖4.1使用@MockBean模拟服务4.2测试异常处理和边界情况五、测试最佳实践5.1测试数据准
- AI让奥运报道一键跨越,见证新华社新科技
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媒体智能与巴黎奥运的一场邂逅。随着巴黎奥运会开幕式为全世界掀起一场文艺浪潮,塞纳河畔也从浪漫艺术的盛宴,转向体育竞技的击攘。让全世界不可错过巴黎前方的每刻高光,更需要一场多媒体技术的迎赶革新。于是,我们看到另一场媒体技术舞台,浮出塞纳河的水面。新华社作为国际奥委会认可的唯一非西方的国际通讯社,此次启用由阿里云和山东广电信通联合打造的重大报道共享系统,以AI领先应用,助力巴黎奥运报道。图示:新华社在
- A/B测试结果置信度不足时如何决策
测试工具
在A/B测试结果置信度不足时,我们需要综合采用多种策略来做出明智决策。增加样本量、延长测试周期、结合实际业务场景、多指标综合评估。其中,增加样本量尤为关键,因为样本量不足往往导致数据波动较大,易产生假阳性或假阴性,从而使测试结论失去可靠性。通过优化采样策略和科学分配资源,能够有效提升测试数据的稳定性和可信度,为后续决策提供更为坚实的数据支撑。一、A/B测试原理与背景、测试信度的重要性A/B测试作为
- 神经网络基础之正则化
硬水果糖
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引言:正则化(Regularization)是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项(PenaltyTerm),对模型的复杂度进行约束,从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合:当模型过于复杂(例如神经网络层数过多、参数过多)时,容易在训练数据上“记忆”噪声或细节,导致在测试数据上表现差。简化模型:正则化通过限制模型参数的大小或数量,迫
- 教师杂志教师杂志社教师编辑部2025年第3期目录
QQ296078736
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- Java 大视界 -- Java 大数据在智能体育赛事直播数据分析与观众互动优化中的应用(142)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据体育赛事直播数据分析观众互动数据采集个性化推荐
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- RTX3060帧率优化与电竞级配置实战
智能计算研究中心
其他
内容概要《RTX3060帧率优化与电竞级配置实战》围绕NVIDIAGeForceRTX3060显卡的性能释放展开,系统梳理从硬件适配到软件调校的全链路优化策略。内容涵盖显卡驱动参数的精细化设置、游戏画质与帧率平衡的实战技巧,以及1080P与2K分辨率下的帧率对比测试数据。此外,针对电竞场景需求,文章详细解析了CPU、内存与散热系统的协同配置方案,确保硬件组合在高负载下的稳定性。核心章节优化方向显卡
- 【Python】测试数据生成工具 --- Faker
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Faker库介绍Faker是一个强大的库,能够帮助开发者和测试人员生成大量的假数据,但这些数据看起来却非常真实。它支持生成多种类型的数据,如姓名、地址、公司名称、电子邮件等,甚至能够根据不同国家的特定文化生成相应的数据。Faker的应用不仅限于测试,它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提:已安装python、pip安装命令如下:pipinst
- python ERA-5气象数据NetCDF格式解析(一)
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ERA-5气象数据NetCDF格式解析(一)1功能2数据来源3代码4测试数据1功能 读取并解析.nc文件(NetCDF)中的信息;2数据来源 ERA-5气象数据下载网址:https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/search3代码#ERA-5气象数据.nc格式解析importosimportnetCDF4asNcimportnumpyasnpfrom
- python中的scatter()函数用法
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若是现在已经对数据化有了解的话,那就一定要来参与看看本章要学习的函数,在样式以及排版上效果还是很好的,经常被用于测试数据上的大小更改以及设置不同颜色,还有时候,对于线条的宽度的更改也都需要利用到这个函数,以上基本就是本章函数的基本用法了,下面进行详细讲述。制作如图所示图片:需要准备:X、Y轴包括数值以及大小和颜色调用语法:plt.scatter()实现代码:importmatplotlibasmp
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目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法:设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理,难度适中,本选题是学生所学专业知识的延续,符合学生专业发展方向,对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
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最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE智能科技助力健康生活:开启体育与健身的新纪元在现代社会,科技的迅猛发展不仅改变了我们的生活方式,也深刻影响了体育与健身领域。从智能穿戴设备到虚拟现实训练系统,技术的进步为人们提供了前所未有的健身体验。而今天,我们将探讨一款强大的智能化工具——它不仅仅适用于编程开发,更能在体育与健身领域发挥巨大作用,帮助我们实现更加高效、科
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request怎么跟pytest结合起来,然后根据yaml文件去发一个基本的请求呢?下面是一个简单的示例。1、先新建一个名为“demo.yaml”的yaml文件,用来存放测试数据的。-name:G广州研发中心parentid:1#第一次用例的数据正常expect:60008#对请求结果进行断言-name:""parentid:1#第二次用例的数据name为空expect:40058#对请求结果进行
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随着华为鸿蒙操作系统HarmonyOSNEXT的发布,越来越多的开发者开始关注如何在这一新平台上进行应用开发。本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境,并通过一个体育竞技类应用的实例,展示如何在HarmonyOSNEXT上进行应用程序开发。一、开发环境搭建安装DevEcoStudio:DevEcoStudio是华为官方推出的集成开发环境(IDE),支持HarmonyOS应用的开发
- 跨域视线估计的协同对比学习(重点针对局部对比学习解释)
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跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中,跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域(如不同的个体、光照条件、拍摄设备等)时,模型性能会显著下降。这种性能下降主要是因为不同领域之间的差异导致模型难以泛化。为了解决这一问题,新方法(CrossGazeGeneralization,CGaG)旨在通过特征解耦的方式减少领域差异对视线估计的影响,从而提高模型在跨域情况下的准确性和稳定性。
- 京准电钟:体育馆GPS北斗卫星校时钟系统
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京准电钟:体育馆GPS北斗卫星校时钟系统京准电钟:体育馆GPS北斗卫星校时钟系统一、系统架构与组成主控系统(母钟)采用GPS/北斗双模接收模块,通过卫星信号获取标准UTC时间,精度可达±100ns14。主备冗余设计:两台母钟互为热备份,故障时自动切换(切换时间<50ms),内置铷原子钟或恒温晶振作为守时源,确保卫星失锁24小时内误差不超过20μs234。支持NTP/SNTP协议,为网络设备提供时间
- 过拟合:机器学习中的“死记硬背”陷阱
彩旗工作室
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在机器学习中,过拟合(Overfitting)是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑:当模型过于“聪明”时,可能会陷入对训练数据的过度依赖,从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践,深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合?过拟合是指模型在训练数据上表现极佳,但在新数据(测试数据或真实场景数据)上表现显著下降的现象。通俗来说,模型像一个“死记硬背的学生”,记住了训练集中
- Java 大视界 -- Java 大数据在智慧交通自动驾驶仿真与测试数据处理中的应用(136)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据自动驾驶智慧交通仿真测试数据处理数据存储
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- 万人在单一世界互动问答集(2)---公开数据多少玩家能进行多少即时互动?
微网兔子
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在先前的测试数据,每个逻辑伺服器能处理约80万个任务/秒,每个任务影响3-5个物件。若我们假设10个逻辑伺服器,每秒可处理800万个互动,而这是在24,000名玩家的情境下(每个代理服务处理2,400名玩家,假设10个代理)。测试数据显示,每个代理服务处理2,400名玩家时,流量为220MiB/s。若我们同样线性推算,则60,000名玩家将产生约5.5GiB/s(约5500MiB/s)的网路流量,
- 大模型+智能代理:自动化测试的终极组合?
测试者家园
软件测试质量效能人工智能人工智能软件测试质量效能职场和发展AI赋能智能体LLM
用ChatGPT做软件测试在软件测试领域,自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。然而,传统自动化测试仍然面临诸多挑战,例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限,以及难以覆盖复杂业务逻辑。近年来,大模型(LLM,LargeLanguageModel)+智能代理(Agent)的结合,为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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设计模式编程算法面试招聘
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
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switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
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- Java 定时任务总结一
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javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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