- 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)
QRSN
运筹优化算法python人工智能
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)目录算法起源核心思想数学模型算法流程参数调优改进变体应用场景优缺点分析代码框架最新研究一、算法起源1.1生物学基础蚂蚁觅食行为:自然界蚂蚁通过释放**信息素(Pheromone)**标记路径,较短路径因信息素累积更快,吸引更多蚂蚁选择,形成正反馈。自组织特性:单个蚂蚁行为简单,群体涌现出智能协作能力。1.2提出与发展1992年:Marc
- 探秘 DeepSeek 硬件适配:GPU/TPU/NPU 异构计算原理剖析
FinkGO小码
深度学习程序人生算法语言模型数据分析学习方法经验分享
一、引言在深度学习领域蓬勃发展的浪潮中,硬件作为支撑技术腾飞的基石,其适配与协同能力成为决定深度学习应用效能的关键因素。DeepSeek作为前沿且极具创新性的技术框架,在与GPU、TPU、NPU等异构硬件的融合适配方面展现出卓越特性。依托清华大学《DeepSeek:从入门到精通》这一宝贵知识载体,我们得以深入挖掘其底层适配逻辑,全方位展现DeepSeek在异构计算舞台上的精彩表现。二、GPU:深度
- 领航者-跟随者编队算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码(带详细注释)
m0_74822999
面试学习路线阿里巴巴算法python开发语言
文章目录引言定义特性基本原理和公式推导基本原理公式推导运动模型领航者的控制跟随者的控制示例推导实现步骤和代码实现实现步骤Python代码实现(带详细注释)代码运行结果代码和图表说明应用案例优化和挑战优化挑战结论引言在现代科技的发展中,无人机和自动驾驶汽车已经变得越来越普遍。这些技术依赖于多智能体系统(MAS),即多个智能设备一起协作完成任务。在这些系统中,领航者-跟随者编队算法是非常重要的一部分。
- 目标检测进化史:从R-CNN到YOLOv11,技术的狂飙之路
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法#深度学习深度学习计算机视觉python目标检测YOLOcnn人工智能
一、引言在计算机视觉领域中,目标检测是一项至关重要的任务,它旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体,并确定它们的位置。目标检测技术的应用广泛,涵盖了自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像编辑等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展,目标检测算法也取得了巨大的突破,从最初的R-CNN到如今的YOLOv11,每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。回顾目标检测的发展历程,R-CNN作为第一个将深度
- 【学术投稿-第四届算法、微芯片与网络应用国际会议(AMNA 2025】算法,微芯片与网络应用的交流
禁小默
算法
重要信息时间:2025年3月7-9日地点:中国-扬州官网:ic-amna.net(点击了解参会投稿等)名词介绍算法、微芯片和网络应用是现代科技的重要组成部分,它们在推动数字化进程、提升信息处理能力和促进智能化应用方面扮演着关键角色。它们之间紧密联系,相互依存,助力我们进入了一个全新的信息化时代。以下是对三者的概述,以及它们之间的关系和应用。1.算法算法是处理特定问题的一系列明确的步骤或规则。算法是
- PTA 数据结构与算法题目集(中文)
天天向上的菜鸡杰!!
数据结构与算法题目集(中文)算法数据结构
一:数据结构与算法题目(中文版)7-2一元多项式的乘法与加法运算(20分)7-3树的同构(25分)7-4是否同一棵二叉搜索树(25分)7-6列出连通集(25分)(详解)7-7六度空间(30分)7-8哈利·波特的考试(25分)7-14电话聊天狂人(25分)7-15QQ帐户的申请与登陆(25分)7-16一元多项式求导(20分)7-17汉诺塔的非递归实现(25分)7-19求链式线性表的倒数第K项(20分
- 算法-二分查找-数的范围
k82596
算法数据结构
给定一个按照升序排列的长度为的整数数组,以及q个查询。对于每个查询,返回一个元素的起始位置和终止位置(位置从0开始计数)。如果数组中不存在该元素,则返回-1。输入格式第一行包含整数和,表示数组长度和询问个数。第二行包含个整数(均在1∼10000范围内),表示完整数组。接下来行,每行包含一个整数,表示一个询问元素。输出格式共行,每行包含两个整数,表示所求元素的起始位置和终止位置。如果数组中不存在该元
- 数据结构与算法设计-作业6-二分搜索相对于线性搜索的性能优势演示&DFS、BFS 和 A* 搜索算法在迷宫搜索中的表现对比
superace7911
数据结构与算法设计深度优先宽度优先算法
T1请创建包含100万个数的列表,用本章定义的linear_contains()和binary_contains()函数分别在该列表中查找多个数并计时,演示二分搜索相对于线性搜索的性能优势。线性搜索按照原始数据结构的顺序遍历空间中的每个元素,直到找到搜索内容或到达数据结构的末尾;定义如下线性搜索函数,它将遍历数据结构中的每个元素,并检查每个元素是否与所查找的数据相等:deflinear_conta
- 论文学习3:深度学习增强的光声成像(PAI)的最新进展(综述)
superace7911
基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
原文链接有空可以细看,这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像(PAI)的介绍,它结合了光学和超声成像的优点,为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习(DL)在解决PAI中存在的技术限制(如硬件限制、生物特征信息缺乏等)方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集:监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构:卷积神经网络(CNN)、U-形神经网络(U-Net)和
- Pytorch实现之混合成员GAN训练自己的数据集
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorch生成对抗网络人工智能python深度学习机器学习计算机视觉
简介简介:提出一种新的MMGAN架构,使用常见生成器分布的混合对每个数据分布进行建模。由于生成器在多个真实数据分布之间共享,高度共享的生成器(通过混合权重反映)捕获分布的公共方面,而非共享的生成器捕获独特方面。论文题目:MIXEDMEMBERSHIPGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS(混合成员生成对抗网络)会议:IEEEInternationalConferenceonIm
- 9、论文阅读:无监督的感知驱动深水下图像增强
Maker~
图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
- Pytorch实现论文:基于多尺度融合生成对抗网络的水下图像增强
这张生成的图像能检测吗
GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能深度学习神经网络计算机视觉python
简介简介:提出了一种新型的水下图像增强算法,基于多尺度融合生成对抗网络,名为UMSGAN,以解决低对比度和颜色失真的问题。首先经过亮度的处理,将处理后的图像输入设计的MFFEM模块和RM模块生成图像。该算法旨在适应各种水下场景,提供颜色校正和细节增强。论文题目:Underwaterimageenhancementbasedonmultiscalefusiongenerativeadversaria
- 【GoLang】【算法模板】2、GoLang 算法模板整理
Ypuyu
GoLanggolang算法开发语言
文章目录0、前言1、GoLang算法必会技巧1.1、标准库1.1.1、sort包1.1.2、slice包1.2、数据结构1.2.1、常用数据结构1.2.1.1、优先队列1.2.2、冷门的数据结构1.2.2.1、跳表2、板子2.1、二分2.1.1、lower_bound、upper_bound2.2、字符串2.2.1、kmp0、前言整理一下golang的算法板子,作为备忘录使用。可能有些板子、博文是
- 深入理解 ABA 问题与退让策略:Go 语言实现与优化
老赵不会写代码
go语言golang开发语言后端
深入理解ABA问题与退让策略:Go语言实现与优化在并发编程中,无锁数据结构(Lock-FreeDataStructures)因其高性能和避免死锁的特性而备受关注。然而,实现无锁算法时,开发者常常会遇到ABA问题和退让策略这两个关键问题。本文将详细解释这两个问题,并结合Go语言提供具体的实现示例。一、ABA问题1.问题定义ABA问题是CAS(Compare-And-Swap)操作中一个经典陷阱。当某
- 机器人部分专业课
栗少
机器人
华东理工人工智能与机器人导论IntroductionofArtificialIntelligenceandRobots必修考查0.5880116477012程序设计基础TheFundamentalsofProgramming必修考试3643232147450012算法与数据结构AlgorithmandDataStructure必修考试3564016318746020现代电子技术与系统ModernE
- 图像配准的方法
wangtaohappy
迄今为止,在国内外的图像处理研究领域,已经报道了相当多的图像配准研究工作,产生了不少图像配准方法。总的来说,各种方法都是面向一定范围的应用领域,也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配,依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位,根据其所采用的算法称之为图像相关等等。图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种:相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像,将其
- Did you forget to `#include <pybind11/stl.h>`? Or <pybind11/complex.h>,<pybind11/functional.h>
沉迷单车的追风少年
深度学习-计算机视觉深度学习pythonpytorch
项目场景:基于深度学习的三维点云可视化问题描述:Traceback(mostrecentcalllast):File".\draw_npy.py",line25,ino3d.visualization.draw_geometries([pcd.points])TypeError:draw_geometries():incompatiblefunctionarguments.Thefollowing
- 即插即用的注意力机制21种
@Mr_LiuYang
论文阅读AttentionModule注意力机制即插即用
提示:谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展,注意力机制(AttentionMechanism)已成为提升模型表现的关键技术,本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码。1、SEBlock(Squeeze-and-Excitation)功能:自适应学习通道权重,增强重要通道特征。出处:SENet#SEBlock(PyTorch)classSEBlock
- PID控制器简述(附代码)
J-TS
算法stm32c语言
本文主要是通过简单易懂的表述讲解一下PID。PID是一种常用且算法简单的控制器,在现实中的应用很广泛,通过本文,可以让一个小白对PID有一定了解(本文仅是写给小白看的,所以很多地方并不严谨)。PP是比例系数,假设你的误差为e,那么输出则为Kp*e。但是只用P会存在稳态误差(随着e的减小,输出也越来越小,例如无人机在上升时,到达目标位置之后,还需要抵抗重力,因此也需要电机持续输出,输出为0显然会时无
- 【STL】5.<set/multiset>
零零时
c/c++c++开发语言算法学习数据结构setmultiset
set/multiset前言set/multiset容器一.set构造和赋值和删除二.set容器的大小与交换三.set容器的查找与统计四.set与multiset容器的区别前言stl系列主要讲述有关stl的文章,使用STL可以大大提高程序开发的效率和代码的可维护性,且在算法比赛中,STL可以帮助我们更方便地实现各种算法。提高我们的效率。set/multiset容器要使用set/multiset要头
- 经典算法思想总结
2301_80148369
算法
贪心算法算法思想贪心的本质是选择每一阶段的局部最优,从而达到全局最优。一般解题步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解LeetCode455.分发饼干:455.分发饼干-力扣(LeetCode)121.买卖股票的最佳时机:121.买卖股票的最佳时机-力扣(LeetCode)122.买卖股票的最佳时机II:122.买卖股票的最佳时机II-力扣
- 【STL】4.<list>
零零时
c/c++c++list开发语言算法数据结构经验分享笔记
list前言list容器一.list初始化二.常用函数三.排序总结前言stl系列主要讲述有关stl的文章,使用STL可以大大提高程序开发的效率和代码的可维护性,且在算法比赛中,STL可以帮助我们更方便地实现各种算法。提高我们的效率。list容器要使用list,要包含list头文件list(链表)完成的功能实际上和数据结构中的双向链表是极其相似的,list中的数据元素是通过链表指针串连起来逻辑意义上
- DeepSeek预测2030年:全球 50% 的白领工作将由 AI Agent 辅助完成,金融、医疗等专业渗透率超 70%
未来AI编程
DeepSeek入门到精通人工智能金融
基于当前技术趋势、行业动态及搜索结果中的关键信息,对未来的发展进行多维度预测,涵盖人工智能、搜索行业、全球经济格局等领域:一、人工智能技术的革命性突破低成本高性能模型的普及DeepSeek-R1等国产大模型通过混合专家架构(MoE)和算法优化,以OpenAI1/70的训练成本实现同等性能,推动AI开发从“重训练”向“重推理”转型。这一模式将加速中小企业和新兴国家进入AI赛道,形成“算力平权”效应。
- 【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类:一维卷积层(处理一维数据的卷积运算)
彬彬侠
PyTorch基础Conv1d一维卷积层神经网络深度学习pytorchpython
torch.nn.Conv1d是PyTorch中的一维卷积层,用于处理一维数据的卷积运算,常用于时序数据、音频信号、文本等的处理。与二维卷积(Conv2d)和三维卷积(Conv3d)类似,Conv1d通过在输入数据的一个维度(通常是时间或空间)上滑动卷积核来提取特征。定义与参数torch.nn.Conv1d的定义如下:torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels
- 算法-数据结构(图)-DFS深度优先遍历
程序员南飞
深度优先算法数据结构java职场和发展
深度优先遍历(DFS)是一种用于遍历或搜索图的算法。以下是对它的详细介绍:1.定义基本思想:从图中某个起始顶点出发,沿着一条路径尽可能深地访问图中的顶点,直到无法继续前进(即到达一个没有未访问邻接顶点的顶点),然后回溯到上一个顶点,沿另一条未访问过的路径继续深入访问,重复此过程,直到所有顶点都被访问过。遍历方式:在遍历过程中,每次访问一个顶点后,会先将该顶点标记为已访问,然后递归地访问其所有未被访
- 深入剖析C语言中strstr函数的构建与实现
共享家9527
c语言
在C语言的字符串处理领域,strstr函数是一个非常实用的工具,它用于在一个字符串中查找另一个子字符串的首次出现位置。理解strstr函数的内部实现机制,不仅有助于我们更高效地使用它,还能加深对字符串处理算法的理解。今天,就让我们一起来深入探讨strstr函数的构建过程。一、strstr函数的功能与原型strstr函数的功能是在一个主字符串中查找一个子字符串的首次出现位置。如果找到,返回指向子字符
- 华为OD机试真题---服务器广播
努力努力再努力呐
算法数据结构java华为od服务器运维java华为开发语言数据结构
华为OD机试中的“服务器广播”题目是一个经典的算法问题,通常涉及图论和连通分量的概念。以下是对该题目的详细解析:一、题目描述服务器之间可以通过网络进行连接,连接方式包括直接相连和间接连接。给出一个N×N的数组(矩阵),代表N个服务器,matrix[i][j]==1表示服务器i和服务器j直接连接,matrix[i][j]!=1表示服务器i和服务器j不直接连接。matrix[i][i]==1,即服务器
- 【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统 b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程)
m0_74823471
面试学习路线阿里巴巴分布式数据分析spark
文章目录【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程)?一、项目概述二、研究意义三、背景四、国内外研究现状五、开发技术介绍六、算法介绍?七、数据库设计?八、系统启动九、项目展示?十、开发笔记十一、权威教学视频链接【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教
- 自然语言处理(NLP):文本向量化从文字到数字的原理
全栈你个大西瓜
人工智能自然语言处理人工智能文本向量化NLP
在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)中,将文本信息转化为机器可以理解的形式是一个至关重要的步骤。本文探讨如何将文本转换为向量表示的过程,包括分词、ID映射、One-hot编码以及最终的词嵌入(Embedding),并通过具体的案例代码来辅助解释这些概念。处理字符还是数字人工智能算法只能处理数字形式的数据,特别是浮点数。这意味着任何非数字的信息,如汉字、字母等,都需要被转换成数值形式才能用于
- PyTorch中文文档:API查询与使用的终极指南
仲照武Blanche
PyTorch中文文档:API查询与使用的终极指南【下载地址】PyTorch中文文档-API查询与使用PyTorch中文文档-API查询与使用欢迎来到PyTorch中文文档资源页面!本资源为您提供了一份详尽的《pytorch中文文档-API查询与使用.pdf》,这是每一个PyTorch开发者不可或缺的学习和参考资料项目地址:https://gitcode.com/Open-source-docum
- 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