- AI原生应用领域反馈循环:助力应用持续进化
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据AI-nativeai
AI原生应用领域反馈循环:助力应用持续进化关键词:AI原生应用、反馈循环、持续进化、数据驱动、用户体验摘要:本文围绕AI原生应用领域的反馈循环展开探讨。首先介绍了反馈循环在AI原生应用中的重要性,接着详细解释了反馈循环的核心概念及其相关要素。通过具体的算法原理和操作步骤展示了反馈循环如何在技术层面实现。以实际项目案例说明反馈循环在实际开发中的应用和效果。还探讨了反馈循环在不同场景下的应用,推荐了相
- AI原生应用性能优化:混合推理的7个最佳实践
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据AI-native性能优化ai
AI原生应用性能优化:混合推理的7个最佳实践关键词:AI原生应用、性能优化、混合推理、最佳实践、推理效率摘要:本文主要探讨了AI原生应用性能优化中混合推理的相关内容。首先介绍了文章的背景、目的、预期读者和文档结构等信息,接着对混合推理的核心概念进行了通俗易懂的解释,并阐述了各核心概念之间的关系,给出了核心概念原理和架构的文本示意图以及Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,用数
- c++STL库与快速排序
浪子小院
基础精讲c++算法开发语言数据结构
什么是STL库STL=StandardTemplateLibrary,标准模板库,是一系列软件的统称。从根本上说,STL是一些“容器”的集合,这些“容器”有list,vector,set,map等,STL也是算法和其他一些组件的集合。前面已经学习过的中sort函数、中string类都是STL的内容。STL库还有很多内容,比如:向量(vector)、栈(stack)、队列(queue)、优先队列(p
- AI伦理与自动驾驶:当机器掌握方向盘时的道德抉择
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云算力网络人工智能自动驾驶unixai
AI伦理与自动驾驶:当机器掌握方向盘时的道德抉择关键词:AI伦理、自动驾驶、道德算法、电车难题、责任归属、技术监管、人机协作摘要:本文深入探讨自动驾驶技术发展过程中面临的伦理挑战,从经典的"电车难题"出发,分析AI决策系统在生死抉择中的道德困境。我们将剖析自动驾驶的伦理框架设计原则,探讨技术实现方案,并通过代码示例展示伦理算法如何嵌入自动驾驶系统。文章还将讨论法律责任划分、社会接受度等现实问题,最
- 利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率
大数据洞察
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利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率关键词:大数据、Doris、企业数据决策、数据处理、效率提升摘要:本文围绕利用大数据领域的Doris来提升企业数据决策效率展开。首先介绍了背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了Doris的核心概念、架构以及与其他系统的联系。详细讲解了Doris的核心算法原理和具体操作步骤,并给出Python代码示例。同时介绍了相关的数学模型和公式。通过
- Python 运用 Matplotlib 绘制动画图的流程
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Python运用Matplotlib绘制动画图的流程关键词:Python、Matplotlib、动画图、绘制流程、动画原理摘要:本文详细介绍了使用Python的Matplotlib库绘制动画图的完整流程。从背景知识入手,阐述了Matplotlib动画绘制的目的和适用读者群体,接着深入剖析了核心概念,包括动画的基本原理和架构。通过核心算法原理的讲解和Python源代码示例,展示了如何实现动画绘制。同
- Python Pandas 如何进行数据分组统计
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PythonPandas如何进行数据分组统计关键词:PythonPandas、数据分组、groupby、聚合函数、数据透视表、数据统计、数据分析摘要:本文将深入探讨如何使用PythonPandas库进行高效的数据分组统计操作。我们将从基础概念入手,详细讲解groupby机制的原理和使用方法,介绍各种聚合函数的应用,探讨高级分组技巧,并通过实际案例展示如何解决复杂的数据分析问题。文章还将涵盖性能优化
- 什么是 Paxos和Raft
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Raft和Paxos是两种经典的分布式一致性算法(ConsensusAlgorithms),广泛应用于数据库、分布式系统、微服务架构中,用来确保在多个节点中即使有部分节点故障,系统仍然可以就“某一值”达成一致(即:分布式共识)。它们不是区块链专属,但在联盟链、私有链或数据库复制系统中常被用来替代PoW、PBFT等共识机制。一、什么是Paxos?定义:Paxos是一种保证在部分节点失效或网络延迟时,
- 什么是DPoS(Delegated Proof of Stake,委托权益证明)
MonkeyKing.sun
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DPoS(DelegatedProofofStake,委托权益证明)是一种基于PoS(权益证明)演进而来的共识算法,设计初衷是提高性能、增强治理效率、实现社区自治。一、什么是DPoS(委托权益证明)?DPoS是一种将记账权“委托给投票选出的代表节点”的共识机制。普通用户不直接参与出块,而是通过投票选出“代表人”代为记账和验证交易。可以理解为:“股东大会投票选董事会代表他们管理公司”。二、DPoS的
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器,支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz,可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
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深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中,传统分类算法模型数量众多,适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标(示例)本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle,该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集,包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集,搭建相应的传统机器
- 基于AFM注意因子分解机的推荐算法
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深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有:中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等,曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝,拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色:深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程,请进入官网:zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑,v:zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
- 算法训练营|数组总结
慧泽huize
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时间复杂度:算法执行语句的次数空间复杂度:算法在运行过程中临时占存储空间大小数组(C++):存放在连续内存空间的相同类型固定大小的数据的集合,不能删除,只能覆盖列表(Python):数据可以是不同类型,列表长度可变1.二分查找循环不变量原则,清楚区间定义时间复杂度:O(logn)空间复杂度:O(1)2.双指针法快指针找到新数组元素,慢指针指向新数组下标时间复杂度:O(n)空间复杂度:O(1)3.双
- 手把手教程:在 VS2017 32位 Windows 环境下编译 OR-Tools 9.6 并集成到 C++ 项目
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C++知识算法c++开发语言or-tools算法库
OR-Tools是Google开源的优化算法库,支持路径规划、线性规划、约束编程等多种功能。本文将详细介绍在VisualStudio201732位Windows环境下编译OR-Tools9.6的两种方法:联网自动下载依赖和手动编译依赖项,并提供避坑指南。方法一:联网自动下载依赖(推荐新手)步骤1:克隆OR-Tools仓库gitclonehttps://github.com/google/or-to
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在当今数字化时代,优化问题无处不在,从物流配送到生产计划,从资源调度到交通流量优化,这些看似复杂的问题都可以通过专业的工具来解决。Google的OR-Tools正是这样一款强大的运筹学和优化工具包,它为开发者提供了丰富的算法和功能,帮助解决各种复杂的优化问题。一、OR-Tools简介OR-Tools(OperationsResearchTools)是Google开源的一个用于组合优化的软件套件,旨
- 第十届“信也科技杯”全球 AI 算法大赛火热开赛!巅峰对决 · 超三十万奖金等你挑战
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猫头虎精品博客专栏科技人工智能神经网络计算机视觉语音识别机器学习目标检测
巅峰对决·超三十万奖金等你挑战!第十届“信也科技杯”全球AI算法大赛火热开赛!第十届信也科技杯全球AI算法大赛活动目录合作单位赛事概况赛事奖励赛事日程速览即刻报名参赛电脑端报名报名选手交流群关于“信也科技杯”关于信也科技合作单位“信也科技杯”是由信也科技主办的数据算法竞赛平台,信也科技与两大全球顶级AI会议合作不仅是IJCAI2025官方合作单位,“信也科技杯”也被CIKM2025AnalytiC
- 《聚类算法》入门--大白话篇:像整理房间一样给数据分类
一、什么是聚类算法?想象一下你的衣柜里堆满了衣服,但你不想一件件整理。聚类算法就像一个聪明的助手,它能自动帮你把衣服分成几堆:T恤放一堆、裤子放一堆、外套放一堆。它通过观察衣服的颜色、大小、款式这些特征,把相似的放在一起,不相似的分开。在计算机世界里,聚类算法就是帮我们把杂乱的数据分成有意义的组。它不需要提前知道答案(这就是"无监督学习"),而是像侦探一样,从数据中发现隐藏的规律。二、最常见的三种
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- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
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算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- C8051F单片机在三轴伺服转台动力学模型与伺服算法仿真中的应用【附设计】
自动化设计|控制系统|毕业设计指导|工业自动化解决方案✨专业领域:程序设计与调试工业自动化控制系统HMI人机界面开发工业传感器应用电气控制系统设计工业网络通信擅长工具:西门子S7系列编程三菱/欧姆龙应用PIC单片机触摸屏界面设计电气CAD制图工业现场总线技术自动化设备调试主要内容:控制系统设计工业自动化方案规划电气原理图绘制控制程序编写与调试毕业论文指导毕业设计题目与程序设计✅具体问题可以私信或查
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NL2SQL进阶系列(1):DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(SpidervsBIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理1.MindSQL(库)MindSQL是一
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Ollama实战指南LobeChat实战DeepSeek实战DeepSeek全栈应用开发AI入门大模型CSDN技术干货
一、企业级大模型集群架构全景解析在人工智能落地应用的过程中,大模型服务的高可用性、成本控制和灵活扩展能力成为企业关注的核心痛点。本方案通过LobeChat前端、AI网关层和Ollama模型集群的三层架构设计,实现了无需复杂运维即可部署的生产级大模型服务体系。该架构不仅支持负载均衡、故障转移和模型热切换等企业级特性。还通过量化技术将硬件成本降低60%以上,为中小企业提供了与商业云服务相当的性能体验。
- Python爬虫实战:用Tushare和Baostock爬取股票历史数据及K线图与技术指标计算
在金融数据分析和量化交易中,股票历史数据的获取是进行技术分析、回测和策略研究的第一步。传统上,投资者需要依赖付费数据服务,然而如今,借助Python强大的爬虫工具和开源数据接口,我们能够轻松地爬取免费的历史股票数据,并结合K线图与技术指标来进行深入分析。Tushare和Baostock是两个非常流行的开源金融数据接口。Tushare提供了丰富的国内外金融数据,特别是A股市场的历史数据和实时数据,而
- 【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法原理及流程
F_D_Z
机器学习方法数理算法学习机器学习k近邻算法k-近邻算法
【k近邻】K-NearestNeighbors算法原理及流程【k近邻】K-NearestNeighbors算法距离度量选择与数据维度归一化【k近邻】K-NearestNeighbors算法k值的选择【k近邻】Kd树的构造与最近邻搜索算法【k近邻】Kd树构造与最近邻搜索示例k近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种常用的监督学习算法,可以用于分类和回归问题。在OpenCV中
- 高通手机跑AI系列之——3D姿势估计
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Qualcomm智能手机AI编程armpython人工智能
目录环境准备手机软件算法Demo代码功能分析关键模块解析示例代码代码效果环境准备手机测试手机型号:RedmiK60Pro处理器:第二代骁龙8移动--8gen2运行内存:8.0GB,LPDDR5X-8400,67.0GB/s摄像头:前置16MP+后置50MP+8MP+2MPAI算力:NPU48TopsINT8&&GPU1536ALUx2x680MHz=2.089TFLOPS提示:任意手机均可以,性能
- 矩阵题解——螺旋矩阵 II【LeetCode】
chao_789
我的学习记录矩阵篇_刷题笔记算法leetcodepython数据结构矩阵
59.螺旋矩阵II第一个算法:基于层数和偏移量的方法算法逻辑思路:初始化阶段:创建n×n的零矩阵,设置起始点(0,0),计算需要循环的层数(n//2),初始化计数器为1核心循环逻辑:通过偏移量控制每一层的边界外层循环:遍历每一层(offset从1到loop)内层四个循环:按顺时针方向填充当前层左→右:填充上边,范围[starty,n-offset)上→下:填充右边,范围[startx,n-offs
- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
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AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要:本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念,通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理,结合Python代码进行详细说明,同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分,带领
- 动手学Python:从零开始构建一个“文字冒险游戏”
network爬虫
pythonpython开发语言
动手学Python:从零开始构建一个“文字冒险游戏”大家好,我是你的技术向导。今天,我们不聊高深的框架,也不谈复杂的算法,我们来做一点“复古”又极具趣味性的事情——用Python亲手打造一个属于自己的文字冒险游戏(TextAdventureGame)。你是否还记得那些在早期计算机上,通过一行行文字描述和简单指令来探索未知世界的日子?这种游戏的魅力在于它能激发我们最原始的想象力。而对于我们程序员来说
- 深入详解:决策树算法的概念、原理、实现与应用场景
猿享天开
算法决策树机器学习
深入详解:决策树算法的概念、原理、实现与应用场景决策树(DecisionTree)是机器学习中一种直观且广泛应用的监督学习算法,适用于分类和回归任务。其树形结构易于理解,特别适合初学者。本文将从概念、原理、实现到应用场景,全面讲解决策树,并通过流程图和可视化示例增强理解,通俗易懂,帮助小白快速掌握决策树算法相关知识。1.决策树的概念1.1什么是决策树?决策树通过一系列条件判断(决策节点)将输入数据
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod