Sweet_Harbour
Sweet_Harbour

【Neo4j基本操作】Neo4j修改密码

修改密码操作步骤

  1. 默认账号/密码neo4j/neo4j
  2. 启动Neo4j Server，使用命令：neo4j console
  3. 启动成功后在浏览器地址栏中输入neo4j的访问地址：http://localhost:7474
  4. 在Neo4j浏览器界面中命令输入处输入密码修改命令：:server change-password
  5. 在下图响应界面中输入原始密码和新密码点击Change password等待响应即可。

【Neo4j基本操作】Neo4j修改密码_第1张图片

你可能感兴趣的:(工具使用,数据仓库,知识图谱)

  • 【知识图谱构建系列1】数据集介绍 几道之旅 人工智能智能体及数字员工Python杂货铺AI自建MCP学习记录知识图谱
    文章目录项目简介数据集简介数据集核心内容应用与影响小细节参考论文：hal.science/hal-04862214/项目地址：https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/项目简介我们所要学习的项目（LLM4KGC）聚焦于利用大语言模型（LLMs）实现从文本到知识图谱（Text-to-KnowledgeGraph,T2KG）的自动化构建，旨在探索高效可靠的知识
  • postgresql增量备份系列二 pg_probackup necessary653 postgresqlpostgresql数据库
    已经很久没有发文章了，主要是最近工作上的内容都不适合发文章公开。可能往后文章发表也不这么频繁了，不过大家有问题我们可以交流。之前有写过PG增量备份的其他工具使用方法，pg_probackup也是应用比较多的PG备份工具。一.pg_probackuppg_probackup是一个用于管理PostgreSQL数据库集群备份与恢复的实用工具，截止2.5.15版本，支持PostgreSQL11-16及以上
  • 数据同步工具对比：Canal、DataX与Flink CDC 智慧源点 大数据flink大数据
    在现代数据架构中，数据同步是构建数据仓库、实现实时分析、支持业务决策的关键环节。Canal、DataX和FlinkCDC作为三种主流的数据同步工具，各自有着不同的设计理念和适用场景。本文将深入探讨这三者的技术特点、使用场景以及实践中的差异，帮助开发者根据实际需求选择合适的工具。1.工具概述1.1CanalCanal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库增量日志(binlog)解析的组件，主要用于
  • Neo4j 图数据库安装教程（2024最新版）—— Windows / Linux / macOS 全平台指南 2501_91537435 图数据库neo4j数据库windows
    Neo4j图数据库安装教程（2024最新版）——Windows/Linux/macOS全平台指南Neo4j是目前最流行的图数据库（GraphDatabase），广泛应用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。本文将详细介绍Windows、Linux和macOS三大平台的Neo4j安装方法，并包含配置优化、基础使用示例和常见问题解决。一、Neo4j简介1.什么是Neo4j？Neo4j是一个高性能的No
  • 信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK 致Great 分类数据挖掘人工智能
    信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取（IE）作为自然语言处理的核心任务，是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理，首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别（命名实体识别、关系提取
  • HTML前端的自动化构建工具使用 前端视界 前端艺匠馆前端html自动化ai
    HTML前端的自动化构建工具使用：从手工作坊到智能工厂的蜕变关键词：前端构建工具、自动化流程、Gulp、Webpack、前端工程化摘要：本文将带你从前端开发的“手工作坊时代”出发，一步步理解为什么需要自动化构建工具，揭秘核心概念和工作原理，并通过实战案例教你用Gulp和Webpack搭建高效的前端工作流。无论你是刚入门的前端新手，还是想优化现有项目的开发者，都能在这里找到从“手动劳动”到“智能生产
  • AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展
    AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展关键词：知识图谱、深度学习、神经网络、图嵌入、知识表示学习、推理机制、应用场景摘要：本文深入探讨了知识图谱与深度学习的融合应用，系统性地分析了知识图谱在深度学习中的关键技术路径和应用场景。文章首先介绍了知识图谱的基本概念和表示方法，然后详细阐述了知识图谱与深度学习结合的多种技术路线，包括图神经网络、知识嵌入和推理机制等。接着通过具体案例展示了知识图谱增
  • 信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系
    信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系摘要信息抽取（InformationExtraction,IE）作为自然语言处理的核心任务之一，旨在从非结构化文本中识别并结构化关键信息（如实体、关系、事件等），广泛应用于知识图谱构建、智能问答和数据分析等领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步，但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
  • 搜索领域知识图谱的知识推理算法研究 搜索引擎技术 知识图谱算法人工智能ai
    搜索领域知识图谱的知识推理算法研究关键词：知识图谱、知识推理、搜索算法、图神经网络、路径推理、规则推理、表示学习摘要：本文深入探讨搜索领域中知识图谱的知识推理算法。我们将从知识图谱的基本概念出发，分析不同类型的知识推理算法原理，包括基于规则的推理、基于表示的推理和基于路径的推理。通过实际案例和代码实现，展示这些算法如何提升搜索效果，最后讨论该领域的未来发展趋势和挑战。背景介绍目的和范围本文旨在系统
  • 人工智能中的知识图谱与向量数据库：选择与应用指南 AI Agent首席体验官 人工智能知识图谱数据库
    1.人工智能领域，知识图谱是什么？知识图谱是人工智能和语义网领域的一个重要概念，它是一种结构化的知识表示方法，用于存储实体之间的语义关系。知识图谱基本上是由节点（实体）和边（关系）组成的图结构：节点：代表现实世界中的实体或概念，如人物、地点、组织等边：代表实体间的语义关系，如"出生于"、“工作于”、"创立了"等知识图谱的主要特点和应用包括：语义网络表示：以三元组形式（主体-关系-客体）存储知识，如
  • SQLite 数据库在大数据分析中的应用潜力 数据库管理艺术 数据库sqlite数据分析ai
    SQLite数据库在大数据分析中的应用潜力关键词：SQLite、大数据分析、轻量级数据库、嵌入式数据库、数据仓库、OLAP、性能优化摘要：本文深入探讨了SQLite这一轻量级嵌入式数据库在大数据分析领域的应用潜力。我们将从SQLite的核心架构出发，分析其在大数据场景下的优势和限制，并通过实际案例展示如何通过优化策略和扩展技术使SQLite能够处理大规模数据集。文章包含性能对比测试、优化技巧和实际
  • SnowConvert：自动化数据迁移的技术解析与最佳实践 weixin_30777913 迁移学习数据库运维
    SnowConvert是Snowflake生态系统的关键迁移工具，专为将传统数据仓库（如Oracle、Teradata、SQLServer等）的代码资产高效、准确地转换为Snowflake原生语法而设计。以下基于官方文档对其技术原理、工作流程及最佳实践进行深入分析：一、SnowConvert核心技术解析精准的语法映射引擎语言支持：深度解析源系统特有语法（OraclePL/SQL,TeradataB
  • 增强版 Kimi：AI 驱动的智能创作平台，实现一站式内容生成（图片、PPT、PDF）！ 每天译点晓知识 AI人工智能专栏人工智能PPTPDF一键生成AI图片生成
    前言基于扣子Coze零代码平台，我们从零到一轻松实现了专属Bot机器人的搭建。AI大模型（LLM）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱，RAG，AGI的不同形态愈发显现，如何将其动态组合，凸显其强大爆发力！！！接下来，我们介绍通过Kimi进行功能增强？使得我们的Bot具备一键生成图片、PPT编写、PDF制作......模型配置Kimi月之暗面旗下国产大模型，以独特的长文本处理能力，
  • 实时数仓工具-SelectDB 清平乐的技术博客 实时数仓数据仓库
    一、SelectDB简介官网：https://www.selectdb.com/1、ApacheDorisApacheDoris是一款采用MPP架构的实时分布式OLAP数据仓库，专注于高效的实时数据分析。Doris项目于2013年内部开发，2017年正式开源，目前在GitHub上获得了接近13,000星，全球已有超过5,000家企业采用，社区活跃度极高，累计贡献者超过650人，且曾连续数月在大数据
  • 解锁 AnalyticDB for PostgreSQL 的潜力：从数据仓库到矢量数据库 aehrutktrjk 数据库postgresql数据仓库python
    引言在大数据时代，快速分析大量数据已成为企业竞争的关键。AnalyticDBforPostgreSQL是阿里云提供的一个强大的并行处理数据仓库服务，适用于在线分析海量数据。本文将探讨其基本功能及在矢量数据库中的应用，包括如何与Langchain进行集成。主要内容AnalyticDBforPostgreSQL的核心功能大规模并行处理(MPP)：允许高效地处理和分析大量数据。兼容性：支持ANSISQL
  • 针对数据仓库方向的大数据算法工程师面试经验总结 巴基海贼王 数据仓库大数据算法
    ⚙️一、技术核心考察点数据建模能力星型vs雪花模型：面试官常要求对比两种模型。星型模型（事实表+冗余维度表）查询性能高但存储冗余；雪花模型（规范化维度表）减少冗余但增加JOIN复杂度。需结合场景选择，如实时分析首选星型。建模实战题：例如设计电商销售数仓，需明确事实表（订单流水）、维度表（商品、用户、时间），并解释粒度选择（如订单级）。ETL流程与优化增量抽取方案：面试高频题。需掌握基于时间戳、CD
  • 解锁阿里云AnalyticDB：数据仓库的革新利器 云资源服务商 阿里云云计算数据库服务器
    AnalyticDB：云数据仓库新势力在数字化浪潮中，数据已成为企业的核心资产，而云数据仓库作为数据管理与分析的关键基础设施，正扮演着愈发重要的角色。阿里云AnalyticDB作为云数据仓库领域的佼佼者，以其卓越的性能、创新的架构和丰富的功能，为企业提供了强大的数据处理与分析能力，助力企业在数据驱动的时代中脱颖而出。AnalyticDB是阿里云自主研发的云原生数据仓库，采用存储计算分离+多副本架构
  • 【面试系列】云计算工程师 高频面试题及详细解答 野老杂谈 全网最全IT公司面试宝典面试云计算职场和发展
    欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！欢迎订阅相关专栏：⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典：收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来：详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。文章目录常见的初级面试题1.什么是云计算？2.
  • MySQL之索引使用指南与设计原则 AA-代码批发V哥 MySQLmysql
    MySQL之索引使用指南与设计原则一、索引基础概念回顾1.1索引的本质与作用1.2常见索引数据结构二、索引使用核心原则2.1索引创建的黄金法则2.2索引失效常见场景三、索引设计实战方法论3.1业务驱动的索引设计流程3.2典型业务场景索引设计四、索引性能优化实战4.1索引诊断工具使用4.2索引优化实践技巧五、索引使用常见误区与解决方案5.1误区一：索引越多越好5.2误区二：忽视索引维护5.3误区三：
  • 进阶向：新手详解Neo4j关系查询代码 nightunderblackcat Python进阶neo4jpycharmpython
    今天我将深入解析一段使用Neo4j图数据库进行关系查询的Python代码。这段代码实现了人物关系查询、知识图谱问答等功能，是图数据库应用的典型示例。我会用最详细的方式讲解每一部分，确保完全理解！代码概览这段代码主要包含四个核心功能：Zquery()-查询指定人物的所有关系Zget_json_data()-将查询结果转换为可视化所需的JSON格式Zget_KGQA_answer()-实现知识图谱问答
  • Al——tools 沸材 Al人工智能
    目录1.介绍工作原理2.SpringAl开发2.1工具调用的流程：2.2工具使用2.21工具定义2.2.2使用工具2.2.3主流开发工具2.2.4集中注册2.2.5正式使用工具1.介绍工具调用理解为让Al大模型借助外部工具来完成他自己做不到的事情工具可以是‎任何东西，比如网页‏搜索、对外部AP‎I的调用、访问外部数据、或执行特定‏的代码等。比如用户提‎问“帮我查询上海最‏新的天气”，AI本‎身并没
  • 使用Airbyte连接Shopify进行数据集成实践 2301_80727036 语言模型elasticsearchjenkins
    在当今的数据驱动时代，数据集成平台如Airbyte变得尤为重要。它不仅可以让从API、数据库和文件到仓库或数据湖的ELT流程变得高效，还提供了丰富的连接器，支持各种数据源的集成。尽管Airbyte的Shopify连接器已经不再推荐使用，但它的使用方法仍然能为我们揭示一些重要的实践技巧。技术背景介绍Airbyte是一个开源的数据集成平台，专注于从各种数据源将数据提取、加载到目标数据仓库或者数据湖中。
  • 大语言模型智能体开发的技术框架与应用前景 C7211BA 语言模型人工智能自然语言处理
    大语言模型智能体开发的技术框架与应用前景大语言模型(LLM)智能体开发已成为人工智能领域最活跃的研究方向之一，它通过赋予大模型规划、记忆和工具使用能力，极大地扩展了传统语言模型的应用边界。本文将系统梳理当前智能体开发的主流技术框架与工具链，分析其核心特性和适用场景，并展望未来主要应用方向和发展趋势。从金融保险行业的自动化流程到多智能体协作系统，从开源框架的快速发展到企业级解决方案的涌现，智能体技术
  • 前端领域Vue.js的性能优化案例分析 大厂前端小白菜 前端开发实战前端vue.js性能优化ai
    前端领域Vue.js的性能优化案例分析关键词：Vue.js、性能优化、虚拟DOM、懒加载、代码分割、缓存策略、性能监控摘要：本文深入探讨Vue.js框架在前端开发中的性能优化策略。通过分析Vue的核心机制如虚拟DOM和响应式系统，结合实际项目案例，详细介绍了从代码层面到架构层面的多种优化技术。文章包含性能瓶颈诊断方法、具体优化方案实现、性能监控工具使用等内容，旨在帮助开发者构建高性能的Vue.js
  • Java EDW三剑客：如何让数据从“沼泽”变身“报告神器”？手把手教你玩转企业数据仓库！ 墨瑾轩 Java乐园java数据仓库开发语言
    关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣一、你的EDW在“数据沼泽”里？是时候请个“数据炼金术士”了！“数据散落在10个系统里，生成月报要熬3个通宵？”——别慌！今天我们就用JDBC+ApacheSpark+Thymeleaf三剑客，教你如何让Java在EDW中将“数据沼泽”炼成“报告神器”！从“数
  • Vue2中Vuex的五种核心状态管理详解：从State到Modules 上单带刀不带妹 Vue前端javascript开发语言vuevue.js
    目录一、为什么需要Vuex？二、Vuex核心概念图解编辑三、五种核心状态详解1.State：数据仓库2.Getters：计算属性3.Mutations：同步修改器4.Actions：异步操作5.Modules：模块化四、各概念关系总结五、最佳实践技巧结语一、为什么需要Vuex？当组件层级变深、兄弟组件需要共享数据时，传统的props/$emit和事件总线会变得难以维护。Vuex通过集中式存储管理应
  • 搜索引擎爬虫开发：如何爬取需要短信验证的网站 搜索引擎技术 搜索引擎实战搜索引擎爬虫gitai
    搜索引擎爬虫开发：如何爬取需要短信验证的网站关键词：网络爬虫、短信验证、反爬机制、自动化测试、验证码识别、代理IP、爬虫框架摘要：本文深入探讨了如何开发能够应对短信验证机制的搜索引擎爬虫。我们将从爬虫基础原理出发，分析短信验证的技术实现，详细讲解绕过验证的多种策略，包括自动化测试工具使用、验证码识别技术、代理IP池构建等。文章包含完整的Python代码实现，数学模型分析，以及实际项目案例，帮助开发
  • YashanDB数据库的性能监控工具使用体验分享 数据库
    在现代数据库技术中，优化查询速度和增强系统稳定性始终是各大企业关注的重点。处理大量并发请求时，如何确保数据库的高性能和快速响应，成为了每个DBA面临的重要挑战。性能监控工具的有效应用，可以帮助识别瓶颈，及时调整策略，以保障系统的高可用性与稳定性。本文将深入探讨YashanDB数据库的性能监控工具及其在实际运用中的表现及优势。监控工具简介YashanDB提供了一套全面而强大的性能监控工具，它具备实时
  • 提升效率的QQ文件自动接收工具使用指南 凌莫凡
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：QQ自动接收文件是一款为提升用户工作效率而设计的工具，支持在任意电脑上自动接收文件并管理多个QQ账号。软件通过监控消息事件自动执行接收操作，并通过正版注册机制保障服务安全合法。更新至10.7版本可能包含性能优化和新功能，用户需要注意安全问题，并可通过个性化设置提高使用效率。1.QQ文件自动接收功能简介QQ作为一个广受欢迎的即时通讯工具，文件传输是其日常使用中的
  • 文心一言（ERNIE Bot）：百度打造的知识增强大语言模型 明似水 AI文心一言百度语言模型
    1.产品概述文心一言（ERNIEBot）是百度自主研发的知识增强大语言模型，于2023年3月16日正式发布，对标OpenAI的ChatGPT，具备文本生成、多模态交互、逻辑推理、中文理解等能力。该模型基于百度的飞桨深度学习平台和文心大模型（ERNIE）技术，融合海量数据和知识图谱，在中文理解、商业文案、数理逻辑、多模态生成等方面表现突出。2024年9月，百度将文心一言APP升级为文小言，定位为“新
  • 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