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机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代,机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理,从智能推荐系统到自动驾驶,机器学习的应用无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而,在这看似神奇的机器学习背后,数学作为其坚实的理论基础,起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说,数学是打开机器学习大门的钥匙,是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下,机器学习就像是一座
- 基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设
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博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有17年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系
- 算法在各领域的广泛应用:100 个实例全解析
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- Python爬虫教程:如何通过接口批量下载视频封面(FFmpeg技术实现)
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引言随着在线视频平台的蓬勃发展,视频封面作为视频内容的预览图,一直以来都是观众对视频的第一印象。在爬取视频资源时,很多开发者和研究者往往只关注视频本身,而忽略了视频封面。实际上,视频封面不仅能提供重要的信息(例如视频标题、主题或情感等),而且它们也能作为数据集中的重要属性,用于视频分类、推荐系统等应用。在这篇博客中,我们将深入探讨如何使用Python通过接口批量下载视频封面,利用FFmpeg等技术
- Python爬虫实战:抓取电子图书平台图书信息与下载数据
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前言电子图书平台汇集了海量的图书资源和丰富的信息,抓取这些数据可用于研究图书销售趋势、阅读偏好分析,甚至为书籍推荐系统提供数据支持。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取电子图书平台的图书信息和下载数据。我们会涵盖从需求分析到代码实现的完整流程,探讨如何应对复杂的反爬机制,并使用最新的技术工具优化抓取过程。目录前言一、需求分析与目标1.1抓取目标1.2难点与挑战二、技术选型与工具2.1使用
- 从零开始搭建搜索推荐系统(五十四)多路召回之万剑归宗
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聊的不止技术。跟着小帅写代码,还原和技术大牛一对一真实对话,剖析真实项目筑成的一砖一瓦,了解最新最及时的资讯信息,还可以学到日常撩妹小技巧哦,让我们开始探索主人公小帅的职场生涯吧!(PS:本系列文章以幽默风趣风格为主,较真侠和杠精请绕道~)一、奶茶引发的血案(会议室里,行服小姐姐把笔记本往桌上一拍,屏幕上是密密麻麻的搜索日志)行服姐姐:"小帅!你自己看看!用户搜'朝阳区低糖芝士草莓冰沙',你家系统
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在当今的数据驱动世界中,机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别,还是自动驾驶汽车,机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中,我们将探索几种基础的机器学习模型,并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量(通常是连续值)。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系,其数学表达式为:[y=
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机器学习入门指南:从TensorFlow到PyTorch机器学习(MachineLearning)是人工智能的核心领域之一,近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。本文将从基础概念入手,介绍机器学习的核心知识,并带你快速上手两大主流框架:TensorFlow和PyTorch。机器学习基础什么是机器学习?机器学习是一种通过数据训练模型,使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
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- LWC-KD:图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏
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LWC-KD:图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏《GraphStructureAwareContrastiveKnowledgeDistillationforIncrementalLearninginRecommenderSystems》2021作者是YueningWang、YingxueZhang和MarkCoates论文地址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/
- 基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档
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摘要随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来,就业市场日益复杂多变,求职者与招聘方之间的信息不对称问题愈发突出。为解决这一难题,本文设计并实现了一个基于大数据架构的就业岗位推荐系统。该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据,运用先进的机器学习算法,为求职者提供个性化的岗位推荐服务,同时帮助企业快速定位到合适的候选人。本文将从系统设计的背景与意义、技术基础、需求分
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向量数据库(VectorDatabase)是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术,支持基于向量相似度的查询和检索,可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同,向量数据库通常使用基于向量的数据模型,将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据,支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
- 开源向量数据库介绍说明
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开源向量数据库Milvus特点:分布式、高性能,支持亿级向量检索。支持的数据类型:文本、图像、音频、视频等。使用场景:推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端:支持多种后端,如SQLite、MySQL、PostgreSQL。Qdrant特点:高可用性、易用性,支持实时更新和过滤。编程接口:支持REST和gRPC。使用场景:个性化推荐、自然语言搜索、商品搜索。Weaviate特点:基于GraphQ
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计算机毕业设计JAVA人职匹配推荐系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw计算机毕业设计JAVA人职匹配推荐系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw本源码技术栈:项目架构:B/S架构开发语言:Java语言开发软件:ideaeclipse前端技术:Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术:JAVA运行环境:Win10、JDK1.8数据库:MySQL5
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构建基于协同过滤的推荐系统:从理论到实践推荐系统在现代应用中无处不在,从电商平台的商品推荐到流媒体服务的内容推荐,推荐系统极大地提升了用户体验。本文将详细介绍如何使用Python构建一个基于协同过滤算法的推荐系统,内容涵盖理论基础、数据处理、算法实现以及实际应用。一、推荐系统概述推荐系统主要分为三类:基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和混合推荐系统。本文重点介绍基于协同过滤的推荐系统。协同过滤(C
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内容概要在算法技术加速渗透金融、医疗、自动驾驶等关键领域的背景下,跨领域算法的安全性与可落地性成为核心挑战。本书从联邦学习的隐私保护架构切入,探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度,并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架,构建兼顾效率与安全的技术范式。值得注意的是,医疗影像分析中的对抗攻击防御机制与生成对抗网络驱动的推荐系统创新,揭示了算法动态演进中的风险控制逻辑。技术整合不应局限于单一场景优化,
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大模型不确定性量化与提示词校准关键词大模型不确定性量化提示词校准自然语言处理计算机视觉推荐系统摘要本文旨在探讨大模型不确定性量化与提示词校准这一前沿技术。首先,我们将介绍大模型不确定性的背景及其重要性,然后深入探讨不确定性量化的原理和方法,以及提示词校准在其中的作用。通过具体案例分析,我们将展示这些技术在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域的应用。最后,我们将讨论实现大模型不确定性量化与提示词
- 新闻推荐系统:Spring Boot框架详解
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2相关技术2.1MYSQL数据库MySQL是一个真正的多用户、多线程SQL数据库服务器。是基于SQL的客户/服务器模式的关系数据库管理系统,它的有点有有功能强大、使用简单、管理方便、安全可靠性高、运行速度快、多线程、跨平台性、完全网络化、稳定性等,非常适用于Web站点或者其他应用软件的数据库后端的开发工作。此外,用户可利用许多语言编写访问MySQL数据库的程序。作为开放源代码运动的产物之一,MyS
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快手推荐算法一、有10亿个数据量如何快速做召回在推荐系统的召回阶段,面对海量数据(如10亿条记录),需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大,直接对所有数据进行计算是不现实的,因此需要设计高效的召回策略。1.1.核心挑战数据规模大:10亿级别的数据无法直接加载到内存中。实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的,导致相似性计算复杂度增加。多
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图遍历和最短路径是图数据库中两个非常重要的概念,尤其是在图数据结构中,它们是解决许多问题(如社交网络分析、推荐系统、网络分析等)的核心算法。Neo4j提供了强大的图遍历和最短路径查询能力,帮助用户有效地从图中提取信息。1.图遍历(GraphTraversal)
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在当今数字化时代,人工智能(AI)技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断,从自动驾驶到自然语言处理,AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后,高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊,没有优质的数据,再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks,作为一款强大的大数据开发治理平台,在
- 2025年具有百度特色的软件测试面试题
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百度业务场景如何测试一个高并发的搜索系统(如百度搜索)?如何测试一个在线地图服务(如百度地图)?如何测试一个大型推荐系统(如百度推荐)的性能?百度技术栈你对百度的PaddlePaddle框架有了解吗?如何测试基于PaddlePaddle的服务?如何测试百度云的API服务?你对百度的DevOps实践有什么了解?
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毕业论文/研究报告elasticsearch大数据搜索引擎课程设计pythondjango开发语言
目录一、选题的背景和意义(一)选题背景(二)选题意义2.1.提升科研效率2.2促进学术创新2.3优化资源配置二、选题的国内外现状与总结(一)国内现状(二)国外现状(三)总结三、选题的主要内容和拟解决关键问题(一)主要内容1.数据库设计与实现2.搜索功能实现3.推荐功能实现4.用户管理与交互功能实现(二)拟解决关键问题1.数据质量与整合难题解决措施:2.搜索精准度与性能优化解决措施:四、选题的设计方
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微信小程序程序列表:微信小程序健身房课程预约系统6638微信小程序投票系统6640微信小程序小说阅读推荐系统6641微信小程序垃圾分类识别系统(语音识别,拍照识别)qt-93982微信小程序网上书店qt-93982微信小程序在线购物系统qt-93982微信小程序课堂签到系统qtail-93982微信小程序人脸识别图书馆座位预约系统qt-93982微信小程序二手物品交易系统qt-93982微信小程序
- 基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析
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基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python在数据处理与分析中的优势1.2.1丰富的数据处理库1.2.2强大的数据分析和可视化能力1.2.3简洁高效的语法1.3本文的研究目的和意义1.3.1探索豆瓣电影评论数据的特点1.3.2实践
- 融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统[Java]—计算机毕业设计源码+LW文档
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摘要随着信息技术的飞速发展和教育数据的日益丰富,高考择校推荐系统已成为帮助学生和家长做出明智选择的重要工具。本文介绍了一种基于SpringBoot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统。该系统通过整合高校的多源画像数据,如地理位置、学科实力、师资力量、就业情况等,结合协同过滤算法,为学生提供个性化的高校推荐。本文详细阐述了系统的设计与实现过程,包括技术选型、需求分析、系统设计、功能
- python 推荐算法库_[译] 详解个性化推荐五大最常用算法
weixin_39612733
python推荐算法库
允中若朴编译自Stats&Bots量子位出品|公众号QbitAI推荐系统,是当今互联网背后的无名英雄。我们在某宝首页看见的商品,某条上读到的新闻,甚至在各种地方看见的广告,都有赖于它。昨天,一个名为Stats&Bots的博客详解了构建推荐系统的五种方法。量子位编译如下:现在,许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐,驱动收入增长。推荐算法有很多种,数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
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jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
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SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
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内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
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Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
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public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
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- 一位30多的程序员生涯经验总结
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1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
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最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
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由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
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