- 复试英文准备方法
小王Jacky
计算机英语英语计算机英语
为了高效准备计算机领域的英文文献翻译面试,可以按照以下步骤进行系统训练,重点提升专业术语积累、文献结构理解和即时翻译能力:一、核心能力针对性训练专业术语速记建立术语库:-每天整理《算法导论》《人工智能:现代方法》等经典教材目录中的核心术语(如:Backpropagation-反向传播、HashCollision--用Excel或Anki卡片记录英文术语+中文释义+例句(例:"Thetimecomp
- 统一 SASE 架构中的网络和安全融合
网络研究观
网络研究观架构网络安全服务融合SASE框架
网络威胁情报技术的进步传统的网络边界一片混乱,剩下的只是无人管理的设备、分散在私有云和公共云中的资产、无法读取的应用程序流量泛滥,混合工作结构正在给现有网络的功能带来压力。更重要的是,这些问题早在生成式人工智能和大型语言模型的新障碍被引入公众之前就已出现。现在,每个办公室职员、宠物店老板、社交媒体影响者和咖啡店咖啡师都能够使用难以想象的处理能力,能够处理无数TB的数据,给全球网络带来新的压力。这些
- DeepSeek:大模型时代的“破局者”
qq_44233281
ai深度学习人工智能
DeepSeek,是谁?DeepSeek,中文名深度求索,是一家成立于2023年7月17日的创新型科技公司,由知名量化资管巨头幻方量化创立,法定代表人系裴湉。公司专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术,致力于在人工智能领域实现技术突破和创新应用。在成立后的短时间内,DeepSeek取得了令人瞩目的成绩。2024年1月5日,发布首个包含670亿参数的大模型DeepSeekLLM,该模型从零开
- Opencv之图像SIFT 特征检测与Harris角点检测
是十一月末
opencvopencv计算机视觉人工智能python特征检测
图像SIFT特征检测与Harris角点检测目录图像SIFT特征检测与Harris角点检测1SIFT特征检测1.1概念1.2主要步骤1.3优缺点1.4函数及参数2Harris角点检测2.1概念2.2**算法思想**2.3特点2.4函数及参数3角点、特征检测3.1焦点、特征检测代码及结果1SIFT特征检测1.1概念SIFT(尺度不变特征变换)是一种用于图像处理中检测和描述图像中局部结构的算法。它是由D
- 脑洞打开话题:deepseek这么火,什么时候能完全代替人类?
噔噔噔噔@
网络
AI完全代替人类是一个复杂且充满争议的话题,涉及技术、伦理、社会和经济等多个方面。目前来看,AI在某些领域已经表现出超越人类的能力,但要完全代替人类仍然面临许多挑战和限制。以下是关于AI何时可能完全代替人类的一些分析和思考:1.技术层面的限制尽管AI在某些特定任务上已经超越了人类(如图像识别、语音识别、围棋等),但要完全代替人类,AI需要在以下几个方面取得突破:通用人工智能(AGI)目前的AI主要
- 未来至少十年时间里,哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代?
向贤
人工智能人工智能
未来至少十年时间里,哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代?在人工智能技术快速迭代的背景下,未来十年内,以下六大类行业因其对人类独特能力的依赖,将展现出强大的抗替代性,并成为具有长期发展潜力的领域:一、医疗健康行业:生命科学与人文关怀的交织复杂决策与不确定性应对医学诊断需要结合患者个体差异、病史和社会背景进行综合判断,AI虽能辅助影像识别和数据分析,但面对突发并发症或罕见病例时,医生的临床
- AI人工智能机器学习之监督线性模型
rockfeng0
人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型,以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例,从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务,其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
- 大数据模型:技术赋能,引领未来
大模型教程
人工智能AI大模型大模型语言模型
随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展,我们正身处一个数据爆炸的时代。数据,已经成为这个时代最为宝贵的资源之一。而如何挖掘和利用这些海量数据,为企业和社会创造价值,正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨:概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法,通过对海量数据进行处理和分析,挖掘出有价值的信息和知识,
- 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具
学步_技术
自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
人工智能深度学习系列—深度解析:交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析:均方误差损失(MSELoss)在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失:深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵:GHM(GeneralizedH
- 点云配准(点云拼接)论文综述
点云SLAM
点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
- 解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO
进一步有进一步的欢喜
LLM算法DeepSeekGRPO
DeepSeekGRPO:面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里,DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星,频繁出现在各类科技前沿讨论中,热度持续攀升。从惊艳的模型表现,到不断拓展的应用场景,DeepSeek正以强劲之势重塑着行业格局。大家不难发现,无论是复杂的自然语言处理任务,还是充满挑战的智能推理难题,DeepSeek都能展现出卓越的性能。而这斐然成绩的背后
- 详细介绍人工智能学习框架
日记成书
反正看不懂系列人工智能
人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。以下从框架分类、核心框架介绍、学习方法三个维度展开详解:一、主流人工智能框架全景图(一)基础框架层TensorFlow(Google)核心优势:工业级部署能力,支持移动端(TFLite)、浏览器(TF.js)、服务器(TFServing)特色功能:SavedModel格式跨平台兼容,XLA编译器优化计算图适用场景:生产环境部署、大
- Python常见库的使用
浪子西科
Pythonpython开发语言
文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2.Scrapy自动化测试1.unittest2.pytest自然语言处理1.NLTK2.SpaCy数据库操作1.SQLite32.SQLAlchemy日期和时间处理1.datetime2
- 使用 yolov8 进行对象检测
算法资料吧!
YOLO
在计算机视觉领域,YOLOv8对象检测确实以其超高的准确性和速度而脱颖而出。它是YOLO系列的最新版本,以能够实时检测物体而闻名。YOLOv8凭借其一流的对象检测将Web应用程序、API和图像分析提升到一个新的水平。在本文中,我们将了解如何利用yolov8进行对象检测。YOLO概述YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种改变游戏规则的对象检测算法,于2015年问世,以其一次闪电般快速处理整
- 中国AI震撼教育界!DeepSeek让个性化学习“弯道超车”?
盼达思文体科创
经验分享
引言家人们,最近科技圈简直炸锅了!中国AI的一股强大力量——DeepSeek横空出世,它带来的震撼可远不止于科技领域,更是像一颗重磅炸弹,投向了传统的教育行业。在过去,教育常常是“一刀切”的模式,就像给所有学生都穿上同样尺码的鞋子,合适与否只有学生自己知道。而如今,随着人工智能技术的飞速发展,个性化学习成为了教育界追求的新目标。DeepSeek的出现,无疑为实现这一目标带来了新的曙光。DeepSe
- 一文读懂智能体架构:模块化设计如何提升效率与灵活性
功城师
人工智能大语言模型自然语言处理大模型深度学习智能体LLM
随着人工智能技术的快速发展,智能体在企业知识管理、客户服务、业务数据分析等领域的应用愈加广泛。一个优秀的智能体设计不仅要具备高效处理用户需求的能力,还需要灵活适配不同场景的任务需求。本文将通过一个智能体的具体设计流程图,结合实际案例,详细解析其架构设计、功能实现及背后的技术逻辑,帮助大家深入了解智能体的构建过程。一、智能体设计的核心思路在智能体的设计过程中,最关键的是对用户需求的精准理解和快速响应
- kitti数据集【图片、点云、IMU、GPS】话题发布(kitti2bag方式+python源码方式)
liiiuzy
ROS学习python
kitti数据集传感器话题发布一、前期准备工作kitti数据集转bag安装vscode新建工作环境安装opencv-python二、发布图片三、发布点云数据四、整理前两次的代码五、添加汽车图片和摄像头视角常规写法优化写法六、发布IMU七、发布GPS一、前期准备工作kitti数据集转bag如果只是想把kitti数据集转成bag,直接用kiiti2bag指令就可以完成,教程在下面链接中。后文是详细的代
- CSDN 博客文章:Genesis 安装指南与环境配置(Python 3.9+)
qq_27492797
python开发语言
引言随着人工智能和机器学习的蓬勃发展,各式各样的框架和工具如雨后春笋般涌现,为科研人员和开发者的创新之路提供强大支持。今天,我们聚焦于Genesis——一个在物理模拟、计算机图形学以及机器人领域展现出卓越潜力的先进平台。需要特别说明的是,目前Genesis项目中备受期待的对话式生成AI接口,当前仍处于概念展示阶段,仅存在于PPT之中,尚未对外开放,大家在关注其发展时需留意这一情况。本文将着重介绍如
- 星河飞雪网络安全学习笔记-安全见闻1-3
芝士布偶
网络安全
安全见闻-了解安全知识编程语言日常编程语言C语言:一种通用的、面向过程的编程语言,广泛运用于系统软件呵呵嵌入式开发C++:面向对象的编程语言,常用于游戏开发、高性能计算等领域Java:一种广泛使用的面向对象编程语言、具有跨平台性、应用于企业级应用开发等Python(萌新推荐):简洁易学,拥有丰富的库,适用于数据分析、人工智能、web开发等Javascript:主要用于网页前端开发,也可用于服务器端
- 《人工智能之高维数据降维算法:PCA与LDA深度剖析》
机器学习人工智能
在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下,数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时,也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。降维算法应运而生,它能将高维数据映射到低维空间,在减少维度的同时最大程度保留关键信息。主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)作为两种常用的降维算法,在人工智能领域应用广泛。本文将深入探讨它们的原理。PCA:无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差
- 物联网+人工智能:发那科、思科、罗克韦尔自动化联合推出FIELD system
weixin_33962621
人工智能嵌入式
2016年11月2日,工博会,发那科与全球科技领导厂商思科、全球最大的专注于工业自动化与信息化公司罗克韦尔自动化,共同为FIELDsystem进行中国区的合作发布,实现工厂中设备的智能互联,推动智能制造的发展。发那科株式会社会长稻叶善治、发那科株式会社社长山口贤治、发那科株式会社董事、专务执行役员兼机器人事业本部本部长稻叶清典、上海发那科机器人有限公司总经理钱晖、思科系统(中国)网络技术有限公司副
- 使用django调用deepseek api,搭建ai网站
陈王卜
人工智能
一、deepseek简介DeepSeek是一家人工智能公司,专注于开发先进的人工智能模型和技术。以下是关于DeepSeek的一些详细介绍:1.公司背景DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,致力于通过创新的技术和算法,推动人工智能领域的发展。2.技术与模型DeepSeek-V3:这是DeepSeek开发的一个大型语言模型,具有超过600B的参数,在多项性能指标上与国际顶尖模
- AI大模型时代,新手和程序员如何转型入局AI行业?
大模型RAG实战
人工智能aiagi程序员转行
在人工智能(AI)的浪潮中,大模型技术正以前所未有的速度发展,并在各个领域展现出其强大的应用潜力。在近期的全国两会上,“人工智能”再次被提及,并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里,人工智能将获得巨大的发展红利。技术革命正在从“互联网+”向“人工智能+”逐步迈进,我们将迎来新一轮技术革新和人才需求的增长。毫无疑问,AI工程师将是未来最紧俏的岗位。对于想要进入AI领域的新手或转
- 深入探索 llama-cpp-python:在 LangChain 中启用本地 LLM 推理
aehrutktrjk
llamapythonlangchain
引言在人工智能的迅猛发展中,大语言模型(LLM)扮演着不可或缺的角色。Llama.cpp是一个用于推理许多LLM模型的开源库,它的Python绑定——llama-cpp-python提供了在Python中更加便捷的接口。这篇文章旨在介绍如何在LangChain中运行llama-cpp-python,并探讨其安装和使用中的一些细节。主要内容1.安装llama-cpp-python首先,我们需要选择合
- GLake:优化GPU内存管理与IO传输的开源项目
2401_87458718
开源
GLake:突破GPU内存和IO瓶颈的利器在人工智能快速发展的今天,大模型训练和推理正面临着严峻的挑战。随着模型规模的不断扩大,GPU内存容量和IO带宽的增长速度已经远远跟不上AI模型规模的增长速度,形成了所谓的"内存墙"和"IO传输墙"。为了应对这些挑战,一个名为GLake的开源项目应运而生,旨在通过底层优化来突破GPU内存和IO传输的瓶颈。GLake简介GLake是一个专注于优化GPU内存管理
- OpenAI: 人工智能领域的领军企业
2401_87458718
人工智能
OpenAI简介OpenAI是一家位于美国旧金山的人工智能研究实验室,成立于2015年。作为人工智能领域的领军企业,OpenAI致力于开发安全友好的通用人工智能(AGI),其使命是确保人工通用智能能够造福全人类。自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆
- Nginx + ElasticSearch + Kibana结合
周天祥
ElasticSearch大数据
Nginx+ElasticSearch+Kibana结合操作系统软件下载安装编译工具及库文件安装PCRE安装NginxElasticSearch配置Kibana配置Nginx配置启动Nginx对人工智能感兴趣点下面链接现在人工智能非常火爆,很多朋友都想学,但是一般的教程都是为博硕生准备的,太难看懂了。最近发现了一个非常适合小白入门的教程,不仅通俗易懂而且还很风趣幽默。所以忍不住分享一下给大家。点这
- DeepSeek:突破闭源封锁,引领大模型新时代
fanstinmsl
算法语言模型
近年来,人工智能领域蓬勃发展,大模型作为其中的核心技术,其重要性不言而喻。然而,大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。DeepSeek的出现,为解决这些问题提供了全新的思路和方案。DeepSeek的核心优势:1.减少硬件依赖:DeepSeek通过算法优化和架构创新,降低了对高性能硬件的依赖,使得大模型的训练和部署可以在更广泛的硬件平台上进行,极大地降低了应用门槛。**
- 如何通过提示词更好地利用AI
lally.
人工智能
如何通过提示词工程释放AI的全部潜力:7个深度优化技巧前言:为什么提示词决定AI的输出质量?在人工智能对话系统的使用中,提示词(Prompt)就像开启宝藏的密码钥匙。研究表明,优化后的提示词可使输出质量提升300%(AIResearchLab,2023)。本指南将系统解析提示词设计的核心方法论,并提供可直接复用的模板库。一、基础构建:打造高效提示词的4大支柱1.1精准目标定位术原理分析:模糊指令导
- QT开发技术 【opencv图片裁剪,平均哈希相似度判断,以及获取游戏窗口图片】
增援未来章北海
QT开发技术qtopencv哈希算法
一、图片裁剪intCJSAutoWidget::GetHouseNo(cv::MatmatMap){cv::imwrite(m_strPath+"/Data/map.png",matMap);for(inti=0;i(i);uchar*data2=matDst2.ptr(i);intnTmp=i*8;for(intj=0;j=nAvg1)?1:0;nArr2[i]=(nArr2[i]>=nAvg2
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include