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ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- 将cmd中命令输出保存为txt文本文件
落难Coder
Windowscmdwindow
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码,无可厚非,我们有必要保存我们的炼丹结果,但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的,其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是:运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下,我打开cmd并且ping一下百度:pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出:如果你再
- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- ES聚合分析原理与代码实例讲解
光剑书架上的书
大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
ES聚合分析原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在大规模数据分析场景中,特别是在使用Elasticsearch(ES)进行数据存储和检索时,聚合分析成为了一个至关重要的功能。聚合分析允许用户对数据集进行细分和分组,以便深入探索数据的结构和模式。这在诸如实时监控、日志分析、业务洞察等领域具有广泛的应用。1.2研究现状目前,ES聚合分析已经成为现代大数据平台的核心组件之一。它支持多种类型的聚
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跳房子的前端
前端面试javascript开发语言ecmascript
在JavaScript中,深拷贝(DeepCopy)和浅拷贝(ShallowCopy)是用于复制对象或数组的两种不同方法。了解它们的区别和应用场景对于避免潜在的bugs和高效地处理数据非常重要。以下是对深拷贝和浅拷贝的详细解释,包括它们的概念、用途、优缺点以及实现方式。1.浅拷贝(ShallowCopy)概念定义:浅拷贝是指创建一个新的对象或数组,其中包含了原对象或数组的基本数据类型的值和对引用数
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Aaron_945
Javajava爬虫开发语言
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- 免费的GPT可在线直接使用(一键收藏)
kkai人工智能
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1、LuminAI(https://kk.zlrxjh.top)LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统,旨在自然语言处理(NLP)的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力,轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛,能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
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- AI大模型的架构演进与最新发展
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍:Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
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回归算法安全系统架构交友小程序
在数字化时代,大数据和人工智能(AI)技术正逐渐革新相亲交友体验,为寻找爱情的过程带来前所未有的变革(编辑h17711347205)。通过精准分析和智能匹配,这些技术能够极大地提高相亲交友系统的效率和用户体验。大数据的力量大数据技术能够收集和分析用户的行为模式、偏好和互动数据,为相亲交友系统提供丰富的信息资源。通过分析用户的搜索历史、浏览记录和点击行为,系统能够深入了解用户的兴趣和需求,从而提供更
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- [实践应用] 深度学习之优化器
YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
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Bwywb_3
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生成式地图制图(GenerativeCartography)是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统(GIS)技术与现代生成模型(如深度学习、GANs等),能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点:自动化生成:通过算法和模型,系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图,而无需人工逐
- 深度 Qlearning:在直播推荐系统中的应用
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深度Q-learning:在直播推荐系统中的应用关键词:深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
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cesske
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目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的?做开发的生存空间如何?一、未来软件市场的发展趋势技术趋势:人工智能与机器学习:随着技术的不断成熟,人工智能将在更多领域得到应用,如智能客服、自动驾驶、智能制造等,这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据:云计算服务将继续普及,大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率,并
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正则化(Regularization)深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高,但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据,即存在高方差问题,那么最先想到的方法可能是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,这也是非常
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浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- Hadoop架构
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一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代,数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互,要处理的数据量实在是太大了,以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性、有效性的需求。HDFS顺应时代出现,在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合,
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大数据数据库运维
摘自“百度百科”。NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。虽然NoSQL流行语
- 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
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深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要:这篇文章提出了一种新
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损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据(反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有:均方差(MeanSquaredError,MSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteErrorLoss,MAE)、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- Kafka详细解析与应用分析
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Kafka是一个开源的分布式事件流平台(EventStreamingPlatform),由LinkedIn公司最初采用Scala语言开发,并基于ZooKeeper协调管理。如今,Kafka已经被Apache基金会纳入其项目体系,广泛应用于大数据实时处理领域。Kafka凭借其高吞吐量、持久化、分布式和可靠性的特点,成为构建实时流数据管道和流处理应用程序的重要工具。Kafka架构Kafka的架构主要由
- 分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目(源码、调试、LW、开题、PPT)
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Python项目大数据大数据pythonhadoop计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析spark毕设
作者:计算机源码社个人简介:本人八年开发经验,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等,大家有这一块的问题可以一起交流!学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码,可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
- 疫情,疫情
东山草
2020年,疫情爆发,至今已近三年,反反复复,此起彼伏。不但没被消灭,还自我发展,从德尔塔到奥密克戎,与时俱进的变异着。去年11月,疫情之下,大数据800米范围内,都成为时空伴随者。“你的码儿有没有变颜色”“你绿码还是黄码”成为那段时间的流行语,当然少不了的还有全员核酸。段子手整出来一首歌:我走过你走过的路,这算不算相逢?我吹过你吹过的风,这算不算相拥?800米内我们不曾擦肩而过,你却要我14天相
- 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题,太难查了
weixin_40293999
深度学习深度学习人工智能
现象:各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么?现象是在训练过程中,ssh上不去了,能ping通,没死机,但是ubunutu的pc侧的显示器,鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因:OOM了95G,尼玛!!!!pytorch爆内存了,然后journald假死了,在journald被watchdog干掉之后,系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般,即使被oomkill了,也要卡半天的,确实会这样,能不能配
- 在服务器计算节点中使用 jupyter Lab
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JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时,个人电脑不能满足大数据的分析需求,就需要用到高性能计算机集群资源,然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能,所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下:
- 大数据真实面试题---SQL
The博宇
大数据面试题——SQL大数据mysqlsql数据库bigdata
视频号数据分析组外包招聘笔试题时间限时45分钟完成。题目根据3张表表结构,写出具体求解的SQL代码(搞笑品类定义:视频分类或者视频创建者分类为“搞笑”)1、表创建语句:createtablet_user_video_action_d(dsint,user_idstring,video_idstring,action_typeint,`timestamp`bigint)rowformatdelimi
- Flume:大规模日志收集与数据传输的利器
傲雪凌霜,松柏长青
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Flume:大规模日志收集与数据传输的利器在大数据时代,随着各类应用的不断增长,产生了海量的日志和数据。这些数据不仅对业务的健康监控至关重要,还可以通过深入分析,帮助企业做出更好的决策。那么,如何高效地收集、传输和存储这些海量数据,成为了一项重要的挑战。今天我们将深入探讨ApacheFlume,它是如何帮助我们应对这些挑战的。一、Flume概述ApacheFlume是一个分布式、可靠、可扩展的日志
- 探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构
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探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构scalable_agent项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scalable_agent在当今的人工智能研究前沿,深度强化学习(DRL)因其在复杂任务中的卓越表现而备受瞩目。本文要介绍的是一个开源于GitHub的重量级项目:“ScalableDistributedDeep-RLwithImp
- 云服务业界动态简报-20180128
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一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud,包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包,通过QingCloudAppCenter一键部署交付,可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境,将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵,涵盖企业版、大数据版、AI
- Maven
Array_06
eclipsejdkmaven
Maven
Maven是基于项目对象模型(POM), 信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具。
Maven 除了以程序构建能力为特色之外,还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性,所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法,许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven,而且公司
- ibatis的queyrForList和queryForMap区别
bijian1013
javaibatis
一.说明
iBatis的返回值参数类型也有种:resultMap与resultClass,这两种类型的选择可以用两句话说明之:
1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候,则可直接用resultClass直接指定查询结果类
- LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重
Cwind
java位运算LeetCodeAlgorithm题解
原题链接:#191 Number of 1 Bits
要求:
写一个函数,以一个无符号整数为参数,返回其汉明权重。例如,‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。
汉明权重:指一个字符串中非零字符的个数;对于二进制串,即其中‘1’的个数。
难度:简单
分析:
将十进制参数转换为二进制,然后计算其中1的个数即可。
“
- 浅谈java类与对象
15700786134
java
java是一门面向对象的编程语言,类与对象是其最基本的概念。所谓对象,就是一个个具体的物体,一个人,一台电脑,都是对象。而类,就是对象的一种抽象,是多个对象具有的共性的一种集合,其中包含了属性与方法,就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象,这个对象就拥有了该类全部的属性,方法。相比于结构化的编程思路,面向对象更适用于人的思维
- linux下双网卡同一个IP
被触发
linux
转自:
http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/
由于需要一台机器有两个网卡,开始时设置在同一个网段的IP,发现数据总是从一个网卡发出,而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下,发现相同的问题不少:
一、
关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
- 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开
肆无忌惮_
安卓
遇到一个奇怪的问题,当SplashActivity跳转到MainActivity之后,按主页键,再去打开程序,程序没法再打开(闪一下),结束任务再开也是这样,只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity
本来代码:
// 销毁这个Activity
fin
- 通过cookie保存并读取用户登录信息实例
知了ing
JavaScripthtml
通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合;通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie;通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外,将一个cookie对象发送到客户端,使用response对象的addCookie()方法。
下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。
(1)创建index.jsp文件。在改
- JAVA 对象池
矮蛋蛋
javaObjectPool
原文地址:
http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html
Jakarta对象池
☆为什么使用对象池
恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
- ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法
alleni123
java
场景如下:
ArrayList<Obj> list
Obj-> createTime, sid.
现在要根据obj的createTime来进行定期清理。(释放内存)
-------------------------
首先想到的方法就是
for(Obj o:list){
if(o.createTime-currentT>xxx){
- 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝
百合不是茶
平台战略
“耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”,“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ,主要是用来进行农业方面,将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权,还增加了土地的流通与 利用率,提高了土地的产量,有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展,阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整,但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少,国家应出台相应的法律法规保护
- Spring注入有继承关系的类(1)
bijian1013
javaspring
一个类一个类的注入
1.AClass类
package com.bijian.spring.test2;
public class AClass {
String a;
String b;
public String getA() {
return a;
}
public void setA(Strin
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成功
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用
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velocity
什么是VelocityViewServlet
使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中,以Servlet+Velocity的方式实现web应用
Servlet + Velocity的一般步骤
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- 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service
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service
Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解?
A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
lua nginx 控制
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字, 在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字
bylijinnan
java
public class TwoElementEqualSum {
/**
* 第 14 题:
题目:输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字,
在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字。
要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字,输出任意一对即可。
例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
- Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder
bylijinnan
javanetty
今天看Netty如何实现一个Http Server
org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory:
pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder());
pipeline.addLast(&quo
- java敏感词过虑-基于多叉树原理
cngolon
违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包,用于java中的敏感词过滤
1、工具包自带敏感词词库,第一次调用时读入词库,故第一次调用时间可能较长,在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右,纯文本35毫秒左右。
2、如需自定义词库,将jar包考入WEB-INF工程的lib目录,在WEB-INF/classes目录下建一个
utf-8的words.dict文本文件,
- 多线程知识
cuishikuan
多线程
T1,T2,T3三个线程工作顺序,按照T1,T2,T3依次进行
public class T1 implements Runnable{
@Override
 
- spring整合activemq
dalan_123
java spring jms
整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分: a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接 b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
- MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime?
dcj3sjt126com
mysql
环境:Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1
第一步、创建一个表date_test(非定长、int时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
- Parcel: unable to marshal value
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在两个activity直接传递List<xxInfo>时,出现Parcel: unable to marshal value异常。 在MainActivity页面(MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>): Intent intent = new Intent(this, Next
- linux进程的查看上(ps)
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linux pslinux ps -llinux ps aux
ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469
http://eksliang.iteye.com
ps 这个命令的man page 不是很好查阅,因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态,为了要符合不同版本的需求,所以这个
- 为什么第三方应用能早于System的app启动
gqdy365
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Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了,这里就不细述了,这里不阐述ROM启动还有bootloader,软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来(包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等)-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
- App Framework发送JSONP请求(3)
hw1287789687
jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
App Framework 中如何发送JSONP请求呢?
使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/
如何发送Ajax请求呢?
(1)登录
/***
* 会员登录
* @param username
* @param password
*/
var user_login=function(username,password){
// aler
- 发福利,整理了一份关于“资源汇总”的汇总
justjavac
资源
觉得有用的话,可以去github关注:https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用
free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍
精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2
ResumeSample 程序员简历
- 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务
macroli
java编程WebREST
转载:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/
JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API,可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
- CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项
超声波
oraclelinux
前言:
这两天项目要上线了,由我负责往服务器部署整个项目,因此首先要往服务器安装oracle,服务器本身是CentOS6.5的64位系统,安装的数据库版本是11g,在整个的安装过程中碰到很多的坑,不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。
安装过程中可能遇到的问题(注
- HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法
supben
httpclient
ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() {
@Override
public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) {
long keepAlive
- Spring 4.2新特性-@Import注解的升级
wiselyman
spring 4
3.1 @Import
@Import注解在4.2之前只支持导入配置类
在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean
3.2 示例
演示java类
package com.wisely.spring4_2.imp;
public class DemoService {
public void doSomethin