- 硬盘数据恢复软件哪个好?2024最新最新数据恢复软件分享
仙剑魔尊重楼
Mac软件热门软件easyrecovery电脑macos数据恢复软件哪个好数据恢复easyRecovery
当我们的硬盘中发生数据丢失的情况,很多小伙伴都会很着急,不知道该怎么办,其实这是很常见的情况,可以先尝试使用硬盘数据恢复软件进行数据恢复。今天我就来给大家分享一些硬盘数据恢复软件,有需要的朋友可以使用起来。移动硬盘数据恢复可以使用数据恢复软件EasyRecovery进行恢复,具体步骤如下:1、停止使用硬盘如果你发现数据丢失,此时一定要停止使用硬盘,这样可以防止数据进一步伤害。2、下载EasyRec
- easyrecovery数据恢复软件免费版下载
CoCo玛奇朵
EasyRecovery最新版macos电脑其他经验分享mac
OntrackEasyRecovery是威力非常强大的数据恢复软件,可从被破坏或是已经格式化的磁盘中恢复数据,能够恢复多种介质内不同格式的文件数据并重建文件系统。E通过easyrecovery可以从硬盘、光盘、U盘、数码相机、手机等各种设备中恢复被删除或丢失的文件、图片、音频、视频等数据文件。EasyRecovery功能介绍支持恢复的存储设备EasyRecovery支持恢复的文件类型EasyRec
- 阿里云:机器学习平台及OpenSearch
uncle_ll
机器学习阿里云OpenSearch
机器学习流程相关项目BladeDISC-AI编译优化EasyRec-推荐算法库EasyCV-视觉图像算法库EasyNLP-NLP/多模态算法库模型开发中算法团队面临的工程挑战DevelopplatformOpenSearch向量检索库
- easyrec资料整理
_Elias
easyrec
easyrec:一个java库的推荐系统!一:环境搭建安装JDK和JRE,分别安装在同一个文件夹(java)下的两个文件夹中(jdk、jre)系统变量配置:1:新建系统JAVA_HOME变量→F:/java/jdk2:系统Path变量→编辑加入→%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;3:新建系统CLASSPATH变量→.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA
- EasyRec排序模型config文件设置
小李飞刀李寻欢
Notebook推荐算法排序模型configeasyRec
以movielens中ml-1m数据集为试验,主要是din,deepfm,wide&deep模型的config文件。wide&deep的config文件,EasyRec中将wide部分和deep部分使用同样的特征,而tf官方的脚本并不是这样的,但这里不述及。wide与deep,deepFM,双塔DSSM等模型均是采用的Tower结构。train_input_path:"/data/ml-1m/tr
- ML:阿里云计算平台之搜索推荐演讲分享《多场景智能推荐助力业务增长》、《阿里云智能推荐应用实践:PAI-EasyRec Framework》、《新一代数仓架构漫谈》
一个处女座的程序猿
MLAI阿里云云计算大数据
ML:阿里云计算平台之搜索推荐演讲分享《多场景智能推荐助力业务增长》、《阿里云智能推荐应用实践:PAI-EasyRecFramework》、《新一代数仓架构漫谈》目录《多场景智能推荐助力业务增长》开箱即用+推荐精准+灵活适配实时的互动式推荐功能新商品冷启动物品圈选、人群圈选、流量策略标签沉淀、人群分析、人群圈选基于归档算法定制召回和排序基于原子组件定制为趣短视频个性化推荐方案阿里云智能推荐应用实践
- 推荐系统 部署 服务器,推荐系统总体设计(3页)-原创力文档
weixin_39909366
推荐系统部署服务器
推荐系统总体设计EasyRec是一个易集成、易扩展、功能强大且具有可视化管理的推荐系统。EasyRec可以同时给多个不同的网站提供推荐服务,通过商户(tenan)来区分不同的网站。架设EasyRec服务器,为网站申请商户Id(tenant),通过商户Id就可以很方便地将推荐服务集成到网站中。通过各种不同的数据收集动作(view,buy.rating)API收集到网站的用户行为(Action),Ea
- 推荐系统实战6——EasyRec 搭建WideAndDeep排序模型实现CTR点击平台
Bubbliiiing
推荐系统实战深度学习人工智能tensorflow
推荐系统实战6——EasyRec搭建WideAndDeep排序模型实现CTR点击平台学习前言EasyRec仓库地址WideAndDeep实现思路一、WideAndDeep整体结构解析二、网络结构解析1、Embedding层的构建a、字符串形式的输入b、连续值(特定范围值)的输入c、Wide网络和Deep网络的Embedding2、网络层的构建a、Wide网络的构建b、Deep网络的构建c、输出网络
- easyrec 推荐系统搭建
lorry2010
easyrec
easyrec推荐系统搭建http://wenku.baidu.com/link?url=6rgjimVpQBzd3Jcpvio9VBcJECZN8d3E5VPUEhnCzuntiaN4AjAHYuPclDpZT_S8NaUTg-halNQXJiugL_m9fVJNt6nPcD6wz0spd1rr97WitemType:如果商品类型名称在easyrec推荐系统的商户商品类型之中,则动作信息将不会保
- 推荐系统实战4——EasyRec 搭建DSSM召回模型实现CTR点击平台
Bubbliiiing
推荐系统实战人工智能深度学习推荐系统EasyRec
推荐系统实战4——EasyRec搭建DSSM召回模型实现CTR点击平台学习前言EasyRec仓库地址DSSM实现思路一、DSSM整体结构解析二、网络结构解析1、Embedding层的构建2、网络层的构建3、余弦相似度计算三、训练部分解析训练自己的DSSM模型一、数据集的准备二、Config配置文件的设置三、开始网络训练四、训练结果的评估五、训练结果的预测1、训练模型的导出2、导出模型的预测学习前言
- easyrec——一个开源推荐系统
weixin_33950035
php人工智能git
easyrec简介 easyrec是一个易于使用、易于集成、易于维护的开源推荐系统。easyrec是一个用java编写的web应用。根据esayrec提供的API,我们可以很容易地将easyrec集成到自己的应用中来实现个性化推荐,并且可以集成多个应用。 easyrec还提供了一个可视化的页面,通过页面我们
- 推荐系统:开源项目/工具【谷歌:TensorFlow Recommenders】【Facebook:TorchRec】【百度:Graph4Rec】【阿里:DeepRec和EasyRec】
u013250861
推荐系统/RS推荐系统
推荐系统(RecommenderSystem)主要是用于解决大数据时代信息过载的问题,其主要根据用户的历史偏好和约束为用户提供排序的个性化物品(item)推荐列表,更精准的推荐系统可以提升和改善用户体验。目前在推荐系统领域已有大量的开源项目,包括谷歌,Facebook,百度三大家官方都有提供相关的工具支持。本文详细列举了目前在推荐系统领域的一些项目/工具,用于助力推荐系统研究。一、谷歌:Tenso
- easyrec推荐系统学习过程中容易混淆的几个概念
让爱远行2015
在学习easyrec推荐系统的过程中,有如下几个概念容易混淆:1、tenant:用来标识一个网站。多个网站可以同时调用easyrec的API,依靠tenantID区分不同的网站。2、user:用户,即实际的实施行为的对象。行为数据是由每个tenant上的许多users产生的。3、item:项目,即待推荐的对象。具体到电影推荐系统中,就是指某一部电影。4、cluster:类,即将相似的item放入一
- 深度解析开源推荐算法框架EasyRec的核心概念和优势
智能推荐系统
算法大数据编程语言python机器学习
省时查报告-专业、及时、全面的行研报告库省时查方案-专业、及时、全面的营销策划方案库【免费下载】2022年2月份热门报告盘点机器学习在B站推荐系统中的应用实践小红书推荐系统中台应用实践微信视频号实时推荐技术架构分享某短视频APP推荐算法及策略最详细拆解随着移动App的普及,个性化推荐和广告成为很多App不可或缺的一部分,它们在改善用户体验和提升App收益方面都产生正向作用。深度学习在搜广推领域的应
- 推荐系统实战5——EasyRec 在DSSM召回模型中添加负采样构建CTR点击平台
Bubbliiiing
推荐系统实战深度学习人工智能推荐系统EasyRec
推荐系统实战5——EasyRec在DSSM召回模型中添加负采样构建CTR点击平台学习前言EasyRec仓库地址DSSM实现思路一、DSSM整体结构解析二、网络结构解析1、Embedding层的构建2、网络层的构建3、相似度计算三、训练部分解析训练自己的DSSM模型一、数据集的准备二、Config配置文件的设置三、开始网络训练四、训练结果的评估五、训练结果的预测1、训练模型的导出2、导出模型的预测学
- 序列特征在推荐算法中的应用
阿里云云栖号
云栖号技术分享推荐算法人工智能机器学习
简介:行为序列特征在推荐,广告等领域中有着广泛应用,最近几年涌现了很多有关行为序列的研究论文,讲解如何将行为序列应用到实际场景中。但是论文中的实际思想距离落地还有一段距离,因此本文先介绍一些论文中的序列特征的用法,然后介绍一下在大规模分布式推荐系统框架EasyRec中如何将序列特征快速落地,提升实际场景效果。作者:刘国强-机器学习PAI团队序列特征简介序列特征推荐的目的是利用历史行为序列来预测下一
- 推荐系统实战2——EasyRec 推荐框架环境配置
Bubbliiiing
推荐系统实战tensorflow人工智能python推荐系统推荐算法
推荐系统实战2——EasyRec推荐框架环境配置学习前言先验条件EasyRec仓库地址EasyRec环境配置一、EasyRec的下载二、EasyRec的初始化三、EasyRec的安装四、一些额外的情况学习前言EasyRec是阿里巴巴开源的推荐系统框架。生命苦短,从建好的推荐系统框架开始学,可以更高效的学习与入门推荐系统,也有利于对推荐系统有个整体的认知。先验条件学习推荐系统还是建议使用Ubuntu
- 序列特征在推荐算法中的应用
阿里云云栖号
序列特征推荐算法
**简介:**行为序列特征在推荐,广告等领域中有着广泛应用,最近几年涌现了很多有关行为序列的研究论文,讲解如何将行为序列应用到实际场景中。但是论文中的实际思想距离落地还有一段距离,因此本文先介绍一些论文中的序列特征的用法,然后介绍一下在大规模分布式推荐系统框架EasyRec中如何将序列特征快速落地,提升实际场景效果。作者:刘国强-机器学习PAI团队序列特征简介序列特征推荐的目的是利用历史行为序列来
- 深度解析开源推荐算法框架EasyRec的核心概念和优势
算法机器学习
简介:如何通过机器学习PAI实现快速构建推荐模型作者:程孟力-机器学习PAI团队随着移动app的普及,个性化推荐和广告成为很多app不可或缺的一部分。他们在改善用户体验和提升app的收益方面带来了巨大的提升。深度学习在搜广推领域的应用也已经非常深入,并且给各种场景的效果带来了巨大的提升。针对推荐流程的各个阶段,业界已经有很多的模型,这些模型大部分也有开源的实现,但是这些实现通常散落在github的
- Java开源推荐引擎
lazythinker
推荐系统
收集摘抄网上java相关开源推荐系统,希望正在查找相关资源的朋友有些帮助。1、EasyRecJava开发的推荐系统,感觉更像一个完整的推荐产品,包括了数据录入模块、管理模块、推荐挖掘、离线分析等,整个系统比较完备。项目地址:http://easyrec.org/2、Lenskithttp://lenskit.grouplens.org/这个Java开发的开源推荐系统,来自美国的明尼苏达大学,也是推
- 实践easyRec2
Hell_Angel_
javaeasyRec
下载安装好easyRec之后开始操作使用。1.新建Tenant,按照操作执行即可。website我使用的是我本地的一个项目做测试。2.importitem,我在js里面调用官方API,第一个问题涉及到跨域问题,使用jsonp解决。添加item代码如下:functionaddItem(){varadd_url="http://localhost:8081/easyrec-web/api/1.1/im
- easyrec推荐系统系列之安装篇
起个名字太难了_这也被占用
easyrec推荐系统安装条件:Java5SE以上Tomcat6.0以上MySQL5.1(实际安装推荐mysql5.5)安装步骤一:安装jdk,tomcat6.0(不会请baidu)安装MYSQL并且做配置如果MYSQL没有开启INNODB引擎,需要安装innodb引擎插件安装插件参考地址:http://dev.mysql.com/doc/innodb-plugin/1.0/en/innodb-p
- 推荐引擎(豆瓣迅雷等大站核心功能之一)easyrec半天学习分享
Fly01404421
推荐引擎(Recommendation)的原理,大家可以参考这个文章:探索推荐引擎内部的秘密,第1部分:推荐引擎初探这两天在学习推荐引擎,昨天看了apache的mahout,最后发现这个跑起来还挺麻烦,需要Hadoop支持,无意中发现了easyrec这个东西,感觉比较简单,花了半天时间了解了一下,大概功能有这些:1.easyrec提供了rest和javascript两种访问方式2.大部分常用方法e
- 推荐系统---EasyRec整体架构
ssisse
数据挖掘
一、EasyRec整体架构什么是EasyRec?EasyRec是一个易集成、易扩展、功能强大且具有可视化管理的推荐系统。EasyRec可以同时给多个不同的网站提供推荐服务,通过tenant来区分不同的网站。架设EasyRec服务器,为网站申请tenant,通过tenant就可以很方便的集成到网站中。通过各种不同的数据收集(view,buy.rating)API收集到网站的用户行为,EasyRec通
- 推荐系统深入研究
Hell_Angel_
推荐系统mahouteasyrec
还是针对这两个:easyRec和Mahout。1.MahoutMahout是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题。Mahout实现3大类算法,推荐(Recommendation),聚类(Clustering),分类(Classification)。首先从聚类开始讲起:簇(Cluster):一个数据对象的集
- 实践easyRec
Hell_Angel_
javaeasyRec
1.安装MySQL,在终端执行MySQL的时候老是说mysqlcommandnotfound查询之后,因为mysql命令的路径在/usr/local/mysql/bin下面,所以你直接使用mysql命令时,系统在/usr/bin下面查此命令,所以找不到了。查询之后说是需要执行ln-s/usr/local/mysql/bin/mysql/usr/bin但是执行之后还是报错:ln:/usr/bin/m
- Docker 部署 easyrec
天高s
最近要做一个推荐系统,首先想到的就是看看有什么现成成熟的解决方案,看到easyrec的介绍就觉得好像可以试一试最开始在本机装,本机是mysql5.7,一直配不成功,再后来改配置文件,因为之前有数据库,改完配置就启动不了,不改easyrec的setup流程一直就走不到最后一步,真是蛋疼,最后换mysql5.5就好了...真是醉了还是到服务器上用Docker部署,方便省事还干净环境准备~$docker
- 世面上除了使用mahout做推荐系统,还有别的吗? - 知乎
需要看应用场景(基于内容的推荐引擎或协同过滤)、语言(Python、Java/Scala等)以及方案完整度(完整系统或库)。1、基于内容的推荐Python的话,推荐考察一下gensim:gensim:Topicmodellingforhumans。Java的话,可以考虑easyrec:easyrec::opensourcerecommendationengine另外可以考虑类似solr或Elast
- 扬帆,起航
Sheldon_Law
随感
缘由这应该算是我的第一篇博客,之前研究easyrec推荐系统源码写的只能算文档。最近真是够忙的,今天总算是把期中熬过去了,刚开完党支部会议还有一篇新闻稿没写,我也不知道哪来的闲情逸致来写博客,但是内心隐隐告诉自己,我要去做这件事情,我想要一个新的开始。从初中到高中我是一个很爱总结的人,每经历一段时间都会有不同的感触,我喜欢把这些不常和别人提起的困惑和迷茫写下来,这让我感到踏实,有一种everyth
- 一些推荐系统包
推荐系统
下面是一些开源的推荐系统的包,希望对大家有用。
1、http://lenskit.grouplens.org/
2、http://easyrec.org/
3、http://savannah.nongnu.org/
4、http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/software
5、http://mahout.apache.org/
6、http://www.i
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比