- 数据结构---算法
薄荷364
算法
一、算法和算法分析什么是算法:对特定问题的求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列,其中每一条指令表示一个或多个操作。算法的五个重要特性:有穷性确定性可行性输入输出算法设计的要求:正确性可读性健壮性高效率与低存储算法效率的度量:算法的执行时间需要依据该算法所编制的程序在计算机上运行所消耗的时间来度量,一般有两种方法:事后统计的方法:很多计算机内部都有计时功能,不同的算法的程序可通过一组或若干相同的统
- 基于STM32的智能物料运载小车:OpenMV和OpenCV结合图像识别与运动控制算法优化(代码示例)
极客小张
stm32opencv嵌入式硬件系统架构物联网c语言机器人
一、项目概述智能物料运载小车项目旨在开发一款能够自主移动并进行物料搬运的智能设备。该小车通过多种传感器和智能控制算法,实现自动识别和搬运物料,提高物流效率,减少人工成本。项目的核心价值在于:提高效率:通过自动化搬运,减少人力需求,提升工作效率。降低错误率:利用传感器和图像处理技术,确保物料的准确搬运。增加灵活性:全方位移动能力使小车能够在复杂环境中自如穿行。二、系统架构1.系统架构设计本项目的系统
- OSPF基础
别叫我王工
智能路由器
OSPF基础由于静态路由由网络管理员手工配置,因此当网络发生变化时,静态路由需要手动调整,这制约了静态路由在现网大规模的应用,动态路由协议因其灵活性高、可靠性好、易于扩展等特点被广泛应用于现网。在动态路由协议之中,OSPF协议是使用场景非常广泛的动态路由协议之一。动态路由的分类按工作区域分类:IGP:RIPOSPFIS-ISEGP:BGP按工作机制及算法分类:距离矢量路由协议---RIP链路状态路
- 总结:大模型技术栈---算法与原理
lichunericli
LLM零碎知识人工智能自然语言处理算法
原文地址:大模型技术栈-算法与原理1.tokenizer方法word-levelchar-levelsubword-levelBPEWordPieceUniLMSentencePieceByteBPE2.positionencoding绝对位置编码ROPEAliBi相对位置编码Transformer-XLT5/TUPEDeBERTa3.注意力机制Mamba,H3,Hyena,RetNet,RWKV
- fpga图像处理实战-双线性插值算法(任意比例)
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理fpga开发算法
FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDate:2024/08/3114:48:47//DesignName://ModuleName:image_line_buffer//ProjectName://TargetDevices://ToolVersions://Description:////Dependencies://
- 基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集
Midsummer-逐梦
解决方案深度学习人工智能计算机视觉
基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集一、前言最近在做微光目标检测的研究工作,使用了Rank_DETR;这个模型是基于detrex框架,而detrex框架又是基于detectron2的。找了一圈没找到载入数据集的地方,后面查阅了资料得知要用API进行注册。二、步骤注册数据集:在脚本中,我们首先要注册数据集。Detectron2提供了多种注册数据集的方式,常用的是register
- 智能听诊器:宠物心脏健康监测的创新工具
萌宠心语
宠物
智能听诊器作为宠物医疗领域的新兴技术,提供了一种创新的监测手段。与传统听诊器相比,它能更准确地捕捉宠物心脏的声音,并通过算法分析识别潜在的心脏问题。便携性是智能听诊器的一大优势。宠物主人可以在家中轻松监测宠物的心跳和呼吸频率,并将数据上传至互联网平台,为兽医提供实时监控宠物心脏健康状态的途径。上传至互联网平台的数据可以被兽医远程访问和分析,提供个性化的健康管理方案。智能听诊器的数据分析功能,帮助兽
- 宠物健康新守护:智能听诊器引领科技突破
萌宠心语
宠物科技
在宠物护理领域,一项令人瞩目的科技创新正逐渐兴起,那便是智能听诊器。这款革命性的设备以前所未有的准确性和便利性,为宠物主人提供了一种全新的健康监测体验。只需将智能听诊器轻轻放置在爱宠的身上,它便立即开始工作,捕捉到宠物胸腔的微小振动。借助高精度传感器和先进的数据分析技术,这些振动被转化为宠物的关键健康指标,如心率和呼吸频率。智能算法的力量使得这个过程变得简单直观。智能听诊器的实时监控功能,赋予了宠
- 宠物智能听诊器在早期监测呼吸道疾病中的应用
萌宠心语
宠物
宠物呼吸道疾病是常见的健康问题,包括支气管炎、肺炎、哮喘等。早期发现和治疗对于宠物的预后至关重要。传统的诊断方法主要依赖兽医的听诊和影像学检查,但前者需要丰富经验,后者费用较高。近年来,宠物智能听诊器的出现为早期监测呼吸道疾病提供了新的可能。宠物智能听诊器通过声音传感器,可以高灵敏地捕捉宠物呼吸时的声音,并通过算法分析,识别出不同的异常听诊音,如干啰音、哮鸣音等。与人工听诊相比,智能听诊器可以更客
- 无人机及固定机巢自动化控制软件技术详解
无人机技术圈
无人机技术无人机自动化运维
随着科技的飞速发展,无人机技术已成为众多行业中不可或缺的一部分,特别是在航拍、环境监测、农业植保、应急救援等领域展现出巨大潜力。无人机及固定机巢自动化控制软件作为支撑无人机高效、安全、自主运行的核心,集成了先进的系统架构、飞行控制算法、传感器技术、通信协议及数据处理能力。本文将从系统架构设计、飞行控制算法、传感器融合技术、通信与数据传输、自主巡航与定位、故障检测与预警、应急响应与处理、数据处理与报
- 数据切分的艺术:使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南
2402_85758349
机器学习
数据切分的艺术:使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中,合理地分割数据集至关重,它不仅关系到模型训练的有效性,还直接影响到模型的泛化能力。PyTorch提供了一个强大的工具torch.utils.data.random_split,它能够以随机的方式将数据集分割成若干个子集。本文将详细介绍如何使用这一工具进行数据集的随机分割。1.随机
- 工业相机测长仪的组成部分
蓝鹏测控
自动化制造其他
关键字:工业相机测长仪,高精度测长仪,视觉测量系统,蓝鹏测控测长仪,工业测长仪,本文介绍了蓝鹏测控公司机器视觉业务测长仪的核心产品及技术特点,主要涵盖相机部分、相机防护系统、补光系统和软件部分。(一)相机部分我司的机器视觉业务聚焦工业视觉传感应用,专注光学技术、嵌入式硬件技术和底层算法软件,为客户提供领先的机器视觉硬件产品和算法平台。公司拥有成熟的研发及质量管控体系,从设计源头确保每一款产品的高品
- 二分法介绍
我是回頭呀
算法Java学习路线java算法数据结构
二分法一、介绍二、二分法边界1.一般二分法2.左边界二分法3.右边界二分法三、代码实现1、一般二分法2、左边界二分法3、右边界二分法一、介绍二分法(BinarySearch)是一种常用的查找算法,它的原理是将有序数组分成两部分,通过比较目标值与数组的中间值,可以确定目标值在哪一部分中,然后再继续在目标部分进行查找,直到找到目标值或者确定目标值不存在。二、二分法边界二分法可以分为以下三种情况:1.一
- 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用
电气_空空
自动驾驶自动驾驶机器人人工智能毕设
摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下,可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词:无人叉车;自动驾驶;机器学习;数据集随着人工智能技术的持续进步,无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
- 【MATLAB源码-第157期】基于matlab的海马优化算法(SHO)机器人栅格路径规划,输出做短路径图和适应度曲线。
Matlab程序猿小助手
通信原理算法matlab机器人开发语言信息与通信启发式算法
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述海马优化器(SeaHorseOptimizer,SHO)是一种近年来提出的新型启发式算法,其设计灵感来源于海洋中海马的行为模式,特别是它们在寻找食物和伴侣时表现出的独特策略。海马因其独特的外形和行为而著称于世,它们的这些行为为解决复杂的优化问题提供了新的思路。启发式算法通常模拟自然界中生物的行为或自然现象来解决数学和工程中的优化问题,海马优化器正是这样一
- 机器学习(2)单变量线性回归
天凉玩个锤子
2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中,我们有一个数据集,这个数据集被称为训练集(TrainingSet)。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例,将训练集里房屋价格喂给学习算法,学习算法工作后输出一个函数h,h代表hypothesis(假设)。函数h输入为房屋尺寸大小x,h根据输入来得出y值,y值对应房子的价格。因此,h是一个从x
- 打卡第60天------图论
感谢上Di_123
前端算法题图论
加油!尽管前面的道路很困难,但是依然要坚持下去✊。在算法训练营我学到了很多东西,对于算法的方法来说真的是涨知识了,对于我一个非科班出身,半路转行的干IT的人来说真的给予了我很大的帮助。我会继续回头看代码随想录分享的那些干货的,温故而知新。接下来我就要开始去攻克前端的框架源码和底层原理了,技术深度不够,面试总是挂,要攻克薄弱点了。今天大家会感受到Bellman_ford算法系列在不同场景下的应用。建
- 代码随想录算法训练营第58天| 图论 拓扑排序 dijkstra算法
煤球小黑
算法图论数据结构
拓扑排序:听起来是排序实际上是图论问题。对于一个有向图,把这个有向图转化成线性的排序,就叫拓扑排序。实际上是按先后顺序输出需要处理的事件。实现拓扑排序有两种方法,一种是BFS,另一种是DFS。如果要使用BFS,可以先通过入度为0判断起点是哪个点,只要遍历一遍所有边计算所有点的入度就可以找到起点了。在将该节点加入结果集之后删除,继续寻找集合中入度为0的点加入结果集然后再删除,所以如果出现多个入度为零
- 剑指 Offer 11. 旋转数组的最小数字
邦_
其实是求最小值,但是直接这样写的话,题目里面的有序数组的反转就失去了意义,应该是有不用全部遍历一遍的算法funcminArray(_numbers:[Int])->Int{varmin=numbers[0]fornumberinnumbers{ifnumberInt{varleft=0varright=numbers.count-1whileleftnumbers[right]{left=mid+
- 深度学习项目实践——QQ聊天机器人(transformer)(三)功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写
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深度学习项目实践——QQ聊天机器人(transformer)(三)功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写在前两节中,我们详细讲解了QQ聊天的原理、QQ机器人的框架与环境配置的流程。本节将重点介绍NoneBot2的插件构成,以及如何从零开始编写一个属于自己的插件。这一篇文章主要就是充当搬运工,参考了nonebot2的官方文档第一步:了解NoneBot2的架构在开始编写插件之前,我们先来了解
- Python比C语言到底有什么优势?为什么越来越多人都学python?
马大哈(Python)
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Python作为一种高级编程语言,在众多编程语言中脱颖而出,主要得益于其多方面的优势。以下是Python相比于其他语言的一些显著优势:简单易学:Python的语法清晰、简洁,易于阅读和编写,这使得它成为初学者的首选语言。其语法结构接近于自然语言,减少了学习曲线的陡峭度。丰富的库和框架:Python拥有庞大的标准库和第三方库,涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各
- 买卖股票的最佳时机
MrHitchcock
题目描述:给定一个数组,它的第i个元素是一支给定股票第i天的价格。如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票一次),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意:你不能在买入股票前卖出股票。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天(股票价格=1)的时候买入,在第5天(股票价格=6)的时候卖出,最大利润=6-1=5。注意利润不能是7-1=6,因为卖出价格需要大于买入价格
- 【百日算法计划】:每日一题,见证成长(004)
码上一元
数据结构与算法算法java数据结构
题目回文数一个整数x,如果x是一个回文整数,返回true,否则,返回false回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数示例1:输入:x=121输出:true思路1取余取整反转这个数字,反转后的数跟原数比较。publicstaticbooleanisPalindrome(intx){if(x0){y=y*10+x%10;x=x/10;}returnm==y;}思路2转成字符数组,
- 【模板方法模式】设计模式系列:构建可扩展的算法骨架(打造可定制的算法框架)
无理 Java
#设计模式模板方法模式设计模式行为型设计模式后端java面试
文章目录Java设计模式之模板方法模式:理解与应用1.引言2.模板方法模式定义2.1定义与意图2.2模式的参与者3.模板方法模式结构3.1类图解析3.2代码示例3.3模式变体4.模板方法模式的应用场景4.1应用背景4.2实际案例分析4.3使用模式的好处5.模板方法模式的优势与劣势5.1优势5.2劣势6.与其他模式的关系6.1与策略模式的区别6.2与工厂模式的结合6.3与装饰器模式的对比7.最佳实践
- 浅谈研发项目经理的技能要求
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人工智能大数据
有一次,隶属于一个大项目的一支开发团队的领导者被提升后,ArnoldC.被指定去接替他。Arnold的资历主要来自于其在数据处理方面的销售经历,然而他假装自己在程序开发方面富有经验。在项目遇到一个关键的问题时,他却做的太过头了,居然“提供”了一个解决问题的“算法”。但是对于他手下极具经验的两名程序员来说,他显然根本没有弄明白自己在说什么。当他私下里向这两个人解释他的“方案”时,他们并没有立即指出其
- 【重走编程路】设计模式概述(八) -- 策略模式、模板方法模式
咖啡+=方糖
重走编程路设计模式策略模式模板方法模式
文章目录前言13.策略模式(Strategy)定义解决方案应用场景优缺点14.模板方法模式(TemplateMethod)问题解决方案应用场景优缺点前言行为型模式关注对象之间的交互以及如何分配职责,提供了一种定义对象之间的行为和职责的最佳方式。本章介绍创建型模式中的策略模式和模板方法模式。13.策略模式(Strategy)定义策略模式定义了一系列算法,并将每一种算法封装起来,使它们可以相互替换。策
- 算法入门篇(八) 之 查找算法
战族狼魂
算法哈希算法
目录一、哈希表哈希函数哈希函数的应用常见的哈希函数线性探测、二次探测、链地址1.线性探测(LinearProbing)2.二次探测(QuadraticProbing)3.链地址法(Chaining)4.总结POJ3349、POJ1840、POJ2002POJ3349-AncientCipherPOJ1840-MaximumNumberPOJ2002-TournamentScheduling二、字符
- 前端-JS进阶-API/WebAPI/DOM
知恩️
前端javascripthtml
文章目录1.API与WebAPI2.DOM1.DOM树2.获取元素3.事件基础4.常见鼠标事件3.改变文本内容/元素属性1.改变文本内容2.改变元素属性4.改变表单属性5.改变CSS样式属性6.排他思想(算法)7.获取/修改/删除属性内容1.获取属性的值2.设置属性的值3.移除属性8.H5自定义属性9.节点操作1.父子节点2.兄弟节点3.创建/添加节点4.删除节点5.复制节点6.创建元素10.DO
- 大语言模型原理与工程实践:混合微调策略
AGI通用人工智能之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:混合微调策略作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练,学习到了
- AI写作神器有哪些,分享2024年比较常用的几款ai写作软件
全网优惠分享君
随着人工智能技术的不断发展,AI写作神器逐渐成为写作领域的热门话题。这些工具通过自然语言处理和机器学习技术,为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。在2024年,比较常用的AI写作软件包括以下几款:1.智能写作助手:智能写作助手是一款集成了自然语言处理和机器学习技术的写作工具,能够帮助用户快速生成高质量的文本内容。它支持多种语言和领域,可以根据用户的需求自动生成文章、摘要、标题等文本内容,并可进
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分