来份芒果布丁
来份芒果布丁

Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤

1.注册账号

我投的是KBS，Elsevier旗下的应该都差不多
Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第1张图片

2.选择文章类型

我选的 full length article
Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第2张图片

3.Attach Files

Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第3张图片
必填项可以去搜一下，都有模板，Elsevier作者指南都有超链接，可以直接看例子，或者去期刊官网看看其他论文怎么写的（比如 highlights）
Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第4张图片
Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第5张图片
检查一下是不是都上传对了
{Author Agreement, Cover Letter, Credit Author Statement, Declaration of Interest Statement, Highlights}-----docx

需要注意的是，Manuscript 需要上传很多文件才能编译成功（tex, bib, sty, cls, bst, pdf / eps / png / jpg）
更新：kbs审稿意见里说 Figures should be in good quality 300 dpi and not in pdf format
所以，图片不要上传pdf格式了

Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第6张图片

4.Additional Information

根据提示自行选择就可以
Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第7张图片

5.Comments

我空着没写，如果需要指定审稿人，可以写在这
Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第8张图片

6.Manuscript Data

Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第9张图片
把这些信息都对应着填好，一定要仔细检查
系统会根据你的latex文件自动识别一些信息，但不准确
摘要可能不全，作者信息之类也不全，自己认真核对一下

都写完之后，就可以生成 PDF 查看一下有没有问题
Save & Submit Later 保存当前信息
Build PDF for Approval 生成 PDF，注意这不是投稿，这是让你核对你生成 PDF 有没有问题。编辑和审稿人看的就是这个 PDF 文件。
Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第10张图片
publishing options有两个选择
1.OA
Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第11张图片
2.subscriptionLatex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第12张图片
我选的OA

Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第13张图片
proceed 之后系统在生成 PDF 文件
Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第14张图片
view submission 下载查看生成的 PDF
Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第15张图片
无错误，参考文献，公式，图表等都正确
Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第16张图片

7.投稿

Latex模板elsevier爱斯维尔KBS投稿步骤_第17张图片

祝 Accept

你可能感兴趣的:(latex,人工智能,推荐系统,数据挖掘,机器学习,人工智能,神经网络,深度学习)

  • 【Python】一文详细介绍 py格式 文件 高斯小哥 Python基础【高质量合集】python新手入门学习
    【Python】一文详细介绍py格式文件个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文章目录一、py格式文件简介二、如何创建和编辑py格式文件三、如何运行py
  • 数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法 皖山文武 数据挖掘数据建模与分析python数据挖掘开发语言
    基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前，通常需要先将数据标准化（Standardization），利用标准化后的数据进行数据分析，以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的，处理后的数据均值为0，方差为1，符合标准正态分布
  • 大创项目推荐 深度学习 opencv python 公式识别(图像识别 机器视觉) laafeer python
    文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题
  • ES-LTR粗排模块 poins jenkins运维
    ES-LTR粗排模块官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rankElasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名。它为维基媒体基金会和Snagajob等地方的搜索提供了动力！这个插件有什么功能此插件：允许您在Elasticsearch中存储特征（Elasticsearch查询模板）记录特征得分（
  • Ai插件脚本合集安装包，免费教程视频网盘分享 全网优惠分享君
    随着人工智能技术的不断发展，越来越多的插件脚本涌现出来，为我们的生活和工作带来了便利。然而，如何快速、方便地获取和使用这些插件脚本呢？今天，我将为大家分享一个非常实用的资源——AI插件脚本合集安装包，以及免费教程视频网盘分享。首先，让我们来了解一下这个AI插件脚本合集安装包。它是一个集合了众多AI插件脚本的资源包，涵盖了各种领域，如数据分析、自动化办公、智能客服等等。通过这个安装包，用户可以轻松地
  • 过去一年，这16本好书不容错过 m0_54050778 perl
    编者按：2023年在动荡与希望中收尾，2023年注定会被载入史册。疫情寒冬结束，ChatGPT横空出世，带动了人工智能技术的飞速发展；淄博烧烤、天津大爷、尔滨之旅等充满感动与幸福。但与此同时，2023年又是动荡与不安的一年，俄乌冲突的延宕，新一轮的巴以冲突，极端天气频发。在这个大环境下，有一些经典的书籍著作诞生。本文将分享2023年最值得一读的16本书籍，文章来自翻译，希望对你有所启示。关于202
  • python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践 weixin_39805119 python清华大学出版社答案
    第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.
  • UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS liferecords LLM语言模型人工智能自然语言处理
    UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
  • 深度学习项目-基于深度学习的股票价格预测研究 雅致教育 计算机毕业设计深度学习人工智能
    概要  随着经济的发展，中国股票市场的规模持续扩大，早已成为金融投资的重要部分，掌握股票市场的变化规律无论是对监管者还是投资者都具有极其重要的意义。正因如此，人们不断探索着股票市场的变化规律，其中使用深度学习预测股价是当前国内国际研究与应用的热点。  本文首先从有效市场假说和分形市场假说两个角度讨论了中国股票市场的有效性，说明股票市场具有复杂的非线性特征。其次，结合股票市场特征对比了当前的预测方法
  • PaperWeekly sapienst PapersPaperwithCodeGeneralML
    1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题：（1）神经网络和损失分离的模块化设计（2）强大便捷的基准测试能力（3）易于使用但难以修改（4）github:https://github.com/marrlab/domainlabTrainer和Models之间是什么关系Trainer和Models是DomainLab中的两个核心概念。Trainer是一个用于指导数据流向模型并计算S
  • ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界 2401_83550420 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
  • ChatGPT：AI合作伙伴助你成为论文写作高手 2401_83550420 chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达摘要：本文将介绍ChatGPT3.5Turbo（以下简称ChatGPT），一款强大的AI合作伙伴，能够助你成为一名论文写作高手。我们将深入探讨ChatGPT的特点、优势，并提供多个示例，展示ChatGPT在论文写作中的应用。无论是开展研究、撰写论文、还是与ChatGPT进行互动交流，都能够帮助你提升写作效率和质量。引言：随着人工智能的发展，聊天型语言模型在各个领域都
  • AI大模型学习：开启智能时代的新篇章 游向大厂的咸鱼 人工智能学习
    随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
  • 【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchinfo‘ 高斯小哥 BUG解决方案合集pythonpytorch新手入门学习debug
    【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torchinfo’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文
  • OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库） 简介 愚梦者 OpenCV人工智能人工智能opencvc++图像处理计算机视觉开源
    返回：OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇：OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发，最初是为了加速处理器
  • 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透 CX330的烟花 rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
    目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN）等算法结
  • 零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估 一只特立独行猪 机器学习机器学习线性回归人工智能
    文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
  • ChatGPT：智能论文写作指南，让您成为写作高手 AI臻蚌 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达写作是学术研究中不可或缺的一环，然而，对于许多人来说，写作往往是一项艰巨而费时的任务。但是，现在有了ChatGPT，您将能够以前所未有的速度和准确性编写高质量的论文。本文将向您介绍如何利用ChatGPT的强大功能成为写作高手，并为您提供一些示例，展示其在不同领域的应用。1.简介ChatGPT是一种基于人工智能的语言模型，它可以理解并生成人类语言。通过训练大量的语料库
  • ChatGPT神技：AI成为你的编程良友 2401_83481083 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技：AI成为你的编程良友近年来，人工智能技术的发展迅猛，ChatGPT作为其中一项创新技术，正逐渐走进我们的生活。在编程领域，AI不仅可以助力我们提高效率，还能成为我们的良友，帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型，能够理解输入的文本并生成
  • 数字逻辑不可能涌现出智能 dog250 人工智能
    先看一系列竖式乘法的步骤：相乘的两个数数位越大，步骤越多。如果不纠结数制，二进制运算也是这回事，把单个步骤用一个晶体管表达(其实一个步骤不止一个晶体管)，数位越大，所需的晶体管越多。先说结论，所有基于n进制的逻辑运算都不可扩展。硅基时序电路可如此巧妙完成精确计算，开启了数字化时代，人们试图将AI构建在这二进制世界。但若二进制运算不可扩展，基于数字逻辑的人工智能就不可能。前面提到过，二进制运算本质上
  • 深度学习如何入门？ 科学的N次方 深度学习
    入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累，以下是一份详细的入门指南，包含了关键的学习步骤和资源：预备知识：•编程基础：熟悉Python编程语言，它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念，并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计
  • 深度学习与（复杂系统）事物的属性 科学禅道 深度学习模型专栏深度学习人工智能
    深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在：特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。每一层神经网络都可能对应着事物属性的不同抽象层次，底层可能对应简单直观的属性，而随着网络深度的增加，顶层可以学习到更抽象、复杂的属性及其相互关系。非线性关系建模:深度学习特别擅长处理非线性关系，而在复杂系统中，事物属性间的相互作用往往表现为非线性，例如，某些属
  • 让数据说话：人工智能与六西格玛的完美结合 张驰课堂 人工智能六西格玛
    当人工智能与六西格玛结合，企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力，实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化，从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍：1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定，而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术，可以自动收集和整理大量的数据，并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
  • 智合同如何助力建筑行业合同智能化管理 智合同（小智） 合同智能应用AI技术降本增效提质人工智能自然语言处理知识图谱深度学习大数据
    #建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术，为企业提供专业的合同相关的智能服务。其主要服务包含：合同智能审查、合同要素智能提取、合同版本对比、合同智能起草、ICR智能识别、合同履约追踪、文本一致性对比、广告审查、合同范本库等服务。智合同在助力建筑行业合同智能化管理方面具有显著的优势。首先，智合同利用A
  • 神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数） MarkHD 深度学习神经网络计算机视觉
    神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通
  • AI原生安全 亚信安全首个“人工智能安全实用手册”开放阅览 亚信安全官方账号 安全网络web安全人工智能大数据
    不断涌现的AI技术新应用和大模型技术革新，让我们感叹从没有像今天这样，离人工智能的未来如此之近。追逐AI原生？企业组织基于并利用大模型技术探索和开发AI应用的无限可能，迎接生产与业务模式的全面的革新。我们更应关心AI安全原生。实施人工智能是一项复杂又长远的任务，任何希望利用大模型的组织在设计之初，都必须将安全打入地基，安全一定是AI技术发展的核心要素。针对人工智能和大模型面临的威胁与攻击模式，亚信
  • 开发chrome扩展（ 禁止指定域名使用插件） 徐同保 chrome前端
    mainfest.json:{"manifest_version":3,"name":"ChatGPT学习","version":"0.0.2","description":"ChatGPT,GPT-4,Claude3,Midjourney,StableDiffusion,AI,人工智能,AI","icons":{"16":"./images/logo.png","48":"./images/lo
  • 2022-05-14 败者食尘_40a0
    本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户IDif_sign:当日是否签到,1表示签到，0表示未签到问题①：请计算截止到当前每个用户已经连续签到的天数（输出表仅包含当天签到的所有用户，计算其连续签到的天数）输出表结构如下：user_id:
  • Android 实现照片抠出人像。 No Promises﹉ android
    谢谢阅览、关注！！一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成TensorFlowLite和预训练的人像分割模型；使用第三方API服务：利用如百度AI、腾讯AI等提供的在线API进行图像处理。步骤：集成必要的库或API、加载和处理图像、应用抠
  • ai智能语音机器人的出现未来电销行业会如何发展？ VO_794632978 WX-794632978语音机器人人工智能机器人交互语音识别大数据
    人工智能和移动互联网技术的发展，对于很多行业都产生了颠覆性的影响。而对于电销这一重复度较高的行业来说，也是产生了巨大的推动作用。对于传统电销人来说，电销机器人可以帮助你提高销售效率，提高影响客户的能力和转化率，将你过去繁琐简单无效的需要个人做的工作，都交给机器，让你的时间和精力，放在重要的客户和有创造性的事情上。我们一起来看看都有哪些发展。自动化程度提高：AI机器人能够不间断地工作，自动拨打电话、
  • 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。 相关新闻： （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    component    webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
  • 浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
                                     浅谈程序员的数学修养
  • 批量执行 bulk collect与forall用法 daizj 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。
  • Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rulesyiivalidate
    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 247687009 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() { int n = 1; 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： 单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性 @Value注解不能解析带通配符的路径字符串 解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。 第二个问题的具体实例是：    
  • Java 定时任务总结一 tuoni 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 yangshangchuan 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）。     2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他