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编程
《计算机组成及汇编语言原理》学习第1天,p1-p8总结,总计8页。一、技术总结1.Intel8088microprocessor(微处理器),1979-1988。2.MS-DOSMicrosoftDiskOperatingSystem的缩写,是一个操作系统(operatingsystem)。3.Moore'sLaw&Moore'ssecondlaw(1)Moore'slawThenumberoft
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
程序员后端
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- C语言结构体学习笔记
BUG 劝退师
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C语言结构体学习笔记目录结构体基本概念结构体变量定义结构体初始化结构体数组结构体指针共用体枚举类型typedef自定义类型总结结构体基本概念1.什么是结构体?结构体:一种用户自定义的数据类型,用于将多个不同类型的变量组合成一个整体。用途:表示复杂数据(如学生信息:学号、姓名、成绩等)。2.结构体定义struct结构体名{数据类型成员1;数据类型成员2;//可以嵌套结构体struct子结构体名子成员
- OpenAI揭示o3的推理过程,以弥合与DeepSeek-R1的差距
c++服务器开发
人工智能deepseek
生成式人工智能开发商OpenAI公司首席执行官SamAltman最近在RedditAMA问答活动中承认,该公司在开源软件研究方面站在了“历史错误的一边”。尽管OpenAI公司尚未发布其开源模型,但已经迈出了提高透明度的第一步。正如该公司在其X帐号上所宣布的那样,其最新的推理模型o3-mini现在展示了其思维链(CoT)跟踪的更详细版本。此前,OpenAI公司的推理模型仅展示了CoT的高级概述,这使
- TT无人机零散笔记
xzal12
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TT扩展板上传模式:sdk:软件开发工具包。一键安装驱动:扩展模块使用Mind+编程是通过USB串口,因此在首次使用Mind+连接扩展模块时需要一键安装驱动。恢复设备初始设置:由于扩展模块可编程,如果扩展模块中存在程序则会导致实时模式的控制无法生效,因此在使用实时模式前需要将扩展模块恢复默认固件。serial.begin(9600)#初始化串口通信,设置数据传输速率(波特率)为9600。波特率:表
- 第26篇:pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习
还不秃顶的计科生
联邦学习深度学习人工智能开发语言
第一部分:解决的问题联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种分布式机器学习方法,允许客户端在本地数据上训练模型,同时通过中心服务器共享学习成果。传统FL框架假设客户端使用相同的模型结构(模型同构),但在实际中可能面对:统计异质性:客户端的数据分布不均(non-IID)。资源异质性:客户端硬件资源有限。模型异质性:客户端可能拥有不同的模型结构。模型异构的个性化联邦学习(MHPFL)
- 零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六:专栏总结
借雨醉东风
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本专栏以实战为主,轻理论。如果哪里有不太懂的,可关注博主后加个人微信(平台规定文章中不能贴联系方式,需先关注博主,再加微信),后续一起交流学习。-------------------------------------正文----------------------------------------目录本专栏总结后续方向项目简介项目结构使用方法项目地址关键特点LLaMA机器学习简介使用LLaMA
- 探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)
带娃的IT创业者
AIGC程序员创富人工智能音视频ai
探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面,其中音乐创作也不例外。AI音乐生成工具不仅为专业音乐人提供了新的创作方式,也让普通人能够轻松创作出高质量的音乐作品。本文将介绍八款知名的AI音乐生成工具,帮助你了解它们的特点和优势。1.SunoSuno是一款AI驱动的音乐生成器,能够快速创建高质量的
- 《JavaScript高级程序设计》——第四章:变量、作用域与内存管理
dorabighead
javascript开发语言ecmascript
《JavaScript高级程序设计》——第四章:变量、作用域与内存管理大家好!我是小哆啦,欢迎回到《JavaScript高级程序设计》的读书笔记大本营!在这章中,我们要聊的是两个让人头疼又迷人的话题——变量、作用域与内存管理。有些人一提到这些,就会感到一阵头晕目眩,恍若置身一场JavaScript版的迷宫大冒险!但今天,小哆啦会带你们轻松过关,深入了解这些概念,并且保持足够的幽默感,让你既能笑着学
- 深入理解DAG任务调度系统:核心原理与实现
AI天才研究院
计算Python实战编程实践python算法dag
1.背景介绍随着大数据、人工智能等领域的发展,任务调度系统的重要性日益凸显。DirectedAcyclicGraph(DAG)任务调度系统是一种常见的任务调度系统,它可以有效地解决多个依赖关系复杂的任务调度问题。本文将深入探讨DAG任务调度系统的核心原理和实现,为读者提供一个深入的理解。1.1背景介绍1.1.1任务调度系统简介任务调度系统是计算机科学中一个重要的研究领域,它主要关注于在并行计算系统
- python 自动化数据提取之正则表达式_python 正则提取(2)
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程序员python学习面试
一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。二、Python必备开发工具工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!三、最新Python学习笔记当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理
- Mysql学习笔记-Mysql基础进阶
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MysqlMysql数据库多表查询数据库备份Mysql查询
#知识点1.DQL:查询语句1.排序查询2.聚合函数3.分组查询4.分页查询2.约束3.多表之间的关系4.范式5.数据库的备份和还原#DQL:查询语句1.排序查询*语法:orderby子句*orderby排序字段1排序方式1,排序字段2排序方式2...*排序方式:*ASC:升序,默认的。*DESC:降序。*注意:*如果有多个排序条件,则当前边的条件值一样时,才会判断第二条件。2.聚合函数:将一列数
- 嵌入式学习DAY28 --- 线程、同步和互斥问题、如何实现同步和互斥?
楼台的春风
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- Python从0到100(三十九):数据提取之正则(文末免费送书)
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 接入DeepSeek后,智慧园区安全调度系统的全面提升
Guheyunyi
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随着人工智能技术的快速发展,智慧园区的安全管理正逐步向智能化、自动化方向迈进。DeepSeek作为先进的人工智能解决方案,为智慧园区安全调度系统注入了强大的技术动力。通过接入DeepSeek,智慧园区安全调度系统在多个方面实现了显著提升,进一步增强了园区的安全性、管理效率和用户体验。1.智能化监控:从被动到主动传统的监控系统主要依赖人工查看视频画面,容易出现漏检或误判。接入DeepSeek后,智慧
- (九万字)面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析
快撑死的鱼
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面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习(ML)理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论,包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中,给定带标签的数据,算法尝试学习从输入到输出的映射关系;无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构;强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
- Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务
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JupyterNotebook(此前被称为IPythonnotebook)是一个交互式笔记本,支持运行40多种编程语言。JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown。用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流,请勿用于商业用途一
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
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在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- 【人工智能时代】- AI 聚合平台
xiaoli8748_软件开发
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最近听朋友介绍,国内有个团队开发了一个全功能的AI聚合平台,包含主流的GPT和绘画功能,以及一些其他的衍生功能,几乎应有尽有。于是,对AI很感兴趣的我,便也来瞧瞧这是个什么样的存在,以下便是我的真实使用感受。除此以外,作为一个程序员,我还使用了该平台提供的API接口,开发了一个简单的小程序。文章的末尾,我将提供免费的AI机器人,以及小程序体验地址,记得查收哦~官方网站:https://302.ai
- 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南
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YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战YOLOc++开发语言
在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- DeepSeek-R1 技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
雪停时偶遇一叶春
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合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出:Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方”—
- Java 运行时常量池笔记(详细版
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Java运行时常量池笔记(详细版)Java的运行时常量池(RuntimeConstantPool)是JVM方法区的一部分,用于存储编译期生成的字面量和符号引用。它是Java类文件常量池的运行时表示,具有动态性和共享性。运行时常量池的核心概念1.什么是运行时常量池?运行时常量池是JVM方法区的一部分,存储类文件中常量池的内容。它包含:字面量:如字符串、整数、浮点数等。符号引用:如类名、方法名、字段名
- 侯捷 C++ 课程学习笔记:C++ 面向对象开发的艺术
孤寂大仙v
c++c++学习笔记
在侯捷老师的C++系列课程中,《C++面向对象开发》这门课程让我对面向对象编程有了更深入的理解。面向对象编程(OOP)是现代软件开发中最重要的编程范式之一,而C++作为支持OOP的语言,提供了强大的工具和特性。侯捷老师通过系统的讲解和实战案例,帮助我掌握了如何在C++中高效地使用面向对象技术。以下是我对这门课程的学习笔记和心得体会。一、课程核心内容:C++面向对象开发的关键特性![侯捷老师的课程详
- 利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战
傻啦嘿哟
pandas
目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中,数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。今天,我们将通过一个实战案例,演示如何利用Python中的BeautifulSoup库进行网页数据抓取,并使用Pandas库进行数据清洗和处理。这个案例不仅适合初学者,也能帮助有一定经验的朋友快速掌握这两个强大的工具。一、准备工作在开始之
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
python
图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
2301_82243733
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 使用 Docker 基本命令创建并发布带有新功能的镜像到阿里云
2021级计算机网络技术2班梁嘉敏
docker阿里云容器
1.关于Docker镜像1.基础假定您在开发一个网上商城,您使用的是一台笔记本电脑而且您的开发环境具有特定的配置。其他开发人员身处的环境配置也各有不同。您正在开发的应用依赖于您当前的配置且还要依赖于某些配置文件。此外,您的企业还拥有标准化的测试和生产环境,且具有自身的配置和一系列支持文件。您希望尽可能多在本地模拟这些环境而不产生重新创建服务器环境的开销。请问?您要如何确保应用能够在这些环境中运行和
- 代理IP助力AI图像处理,开启行业新篇章
傻啦嘿哟
关于代理IP那些事儿人工智能tcp/ip图像处理
目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一:AI图像生成软件案例二:AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天,AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力,正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析,AI图像处理技术无处不在,发挥着不可
- 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
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