- 我在华为做Android外包的真实经历!附小技巧
m0_56259669
程序员android移动开发面试
前言不论是校招还是社招都避免不了各种面试、笔试,如何去准备这些东西就显得格外重要。不论是笔试还是面试都是有章可循的,我这个“有章可循”说的意思只是说应对技术面试是可以提前准备,所谓不打无准备的仗就是这个道理,以下为大家,描述了从面试准备到最后的拿到offer提供了非常详细的目录,建议可以从头看是看几遍,如果基础不错的话也可以挑自己需要的章节查看。应届坎坷求职路一个广州非985/211普通本科生,计
- 抖音算法:信息茧房的真相与AI代码生成器的助力
前端
近年来,抖音的推荐算法备受争议,引发了公众对“信息茧房”的广泛关注。抖音集团副总裁李亮近日接受采访,就抖音算法的运作机制和“信息茧房”问题发表了独到见解。他认为,抖音算法并非神秘莫测,其核心原理与业界普遍使用的算法并无本质区别,关键在于平台的目标和用户体验的侧重点。这也引出了一个关键问题:如何利用技术手段,例如AI代码生成器,来优化算法,提升用户体验,并最终打破“信息茧房”的困局?抖音算法:长期留
- Azure AI-102 认证全攻略: (二十二) AI的隐私与安全
海棠AI实验室
AI-102认证考试全攻略azure人工智能安全microsoftAI-102
引言:AI隐私与安全的重要性随着人工智能技术的飞速发展,数据隐私和安全问题已成为一个亟需解决的挑战。AI系统往往需要处理大量的敏感数据,这些数据的泄露或滥用不仅会对个人隐私产生严重影响,还可能对企业的声誉和信任度造成灾难性的损害。因此,在AI领域中,隐私与安全的保护已经成为设计和实施AI解决方案时必须严格遵守的基本原则。随着全球隐私保护法规的日益完善,如欧洲的《通用数据保护条例》(GDPR)和加利
- Flink系列-2、Flink架构体系
技术武器库
大数据专栏flink架构jvm
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。大数据系列文章目录官方网址:https://flink.apache.org/学习资料:https://flink-learning.org.cn/目录Flink中的重要角⾊Flink数据流编程模型Libraries支持Flink集群搭建Local本地模式(开发测试)Standalone-伪分布环境(开
- 【趣学SQL】第二章:高级查询技巧 2.2 子查询的高级用法——SQL世界的“俄罗斯套娃“艺术
精通代码大仙
数据库sql数据库
第二章:高级查询技巧2.2子查询的高级用法——SQL世界的"俄罗斯套娃"艺术如果说JOIN是数据库的"社交达人",那么子查询就是"逻辑鬼才"——它能像俄罗斯套娃一样,在查询中嵌套查询,甚至让AI都怀疑人生!今天我们将通过一个虚拟的「餐厅订单暴走事件」,揭秘子查询的七重幻境。2.2.1标量子查询——单身狗顾客的倔强--找出比平均消费高的顾客(子查询返回单个值)SELECTcustomer_name,
- OpenCV相机标定与3D重建(65)对图像点进行去畸变处理函数undistortPoints()的使用
jndingxin
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述从观测到的点坐标计算理想点坐标。该函数类似于undistort和initUndistortRectifyMap,但它操作的是稀疏点集而不是光栅图像。此外,该函数执行与projectPoints相反的变换。对于3D对象,它不会重建其3D坐标;但对于平面对象,如果指定
- OpenCV相机标定与3D重建(66)对立体匹配生成的视差图(disparity map)进行验证的函数validateDisparity()的使用
jndingxin
OpenCVopencv3d
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述使用左右检查来验证视差。矩阵“cost”应该由立体对应算法计算。cv::validateDisparity函数是OpenCV库中用于对立体匹配生成的视差图(disparitymap)进行后处理的一个工具。其主要功能是对计算出的视差值进行验证,确保相邻像素间的视差值
- 【原创】大数据治理入门(5)《数据生命周期管理:从采集到归档》入门必看 高赞实用
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数据库hadooppython大数据数据挖掘数据治理数据库python
数据生命周期管理:从采集到归档引言:数据生命周期的概念数据生命周期管理(DataLifecycleManagement,DLM)是指从数据的创建、使用、存储到最终归档或销毁的全过程管理。在大数据时代,企业需要通过对数据生命周期的全面管理,确保数据的可用性、安全性和合规性。本文将详细介绍数据生命周期的各个阶段,以及相应的管理策略和技术工具。各阶段介绍:采集、存储、处理、分析、归档数据采集(DataC
- 【机器学习实战入门】使用OpenCV进行性别和年龄检测
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GenderandAgeDetectionPython项目首先,向您介绍用于此高级Python项目的性别和年龄检测中的术语:什么是计算机视觉?计算机视觉是一门让计算机能够像人类一样观察和识别数字图像和视频的学科。它面临的挑战大多源于对生物视觉有限的了解。计算机视觉涉及获取、处理、分析和理解数字图像,旨在从现实世界中提取高维数据,从而生成可用来做决策的符号或数值信息。该过程通常包括物体识别、视频跟踪
- OpenCV相机标定与3D重建(2)鱼眼相机模型
jndingxin
OpenCV数码相机opencv3d
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述鱼眼相机是一种具有非常宽视野的相机,通常会产生强烈的径向畸变。鱼眼相机模型旨在捕捉这种畸变,以便能够准确地处理和校正图像。鱼眼相机模型通常使用多项式函数来描述径向畸变。定义:设P是世界参考系中的一个3D点,其坐标为X(存储在矩阵X中)。点P在相机参考系中的坐标向量
- 探索LangChain中OpenAI模型的token级log probabilities
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在AI模型的开发和调试中,了解每个生成token的概率是非常有用的。这些信息可以帮我们理解模型的决策过程,识别可能的错误。本篇文章将介绍如何通过LangChain与OpenAI整合来获取这些token级的logprobabilities。技术背景介绍什么是LogProbabilities?在自然语言处理中,logprobabilities是一种对token生成概率的度量。通常,这个值越高,表示生成
- 实现宿主机(Windows 10 Docker Desktop)和Linux容器之间的数据挂载的三种方法
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在Windows10上使用DockerDesktop运行Linux容器时,经常需要将宿主机上的文件或目录与容器内的文件或目录进行关联,以便实现数据的共享和持久化。Docker提供了多种方法来实现这一目标,包括使用-v选项挂载宿主机目录、创建Docker数据卷以及使用--mount指令进行绑定挂载。本文将详细介绍这三种方法的基本语法、具体实践以及它们各自的使用场景。一、使用-v选项挂载宿主机目录基本
- 使用VolcEngine Maas Chat进行语言模型对话的入门指南
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技术背景介绍VolcEngineMaasChat模型提供了一种便捷的方式进行对话接口的设计与实现,特别是对于自然语言处理(NLP)应用。通过简单的API调用,开发者可以轻松集成强大的AI对话能力到他们的应用中。本文将指导您如何使用VolcEngineMaasChat进行对话交互。核心原理解析VolcEngineMaasChat利用大语言模型来处理和生成自然语言,在接收到用户的输入后,模型会通过分析
- 使用iFlyTek SparkLLM进行实时聊天应用开发
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技术背景介绍在当今的AI应用开发中,实时对话模型越来越受到重视。iFlyTek的SparkLLM为开发者提供了强大的聊天模型API,支持灵活的集成和扩展。本文将介绍如何使用SparkLLM搭建一个简单的聊天应用,包括基本的API初始化和调用,以及如何实现流式输出。核心原理解析SparkLLM是一款基于大规模语言模型的对话生成系统。它的核心在于通过自然语言理解和生成,实现人机之间的自然交流。通过使用
- 如何使用 LangChain 实现模型功能调用
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在本文中,我们将探索如何使用LangChain框架实现语言模型(LLM)的功能调用。这是构建智能对话系统、工具调用代理等应用的核心能力。通过本文,你将能够理解模型功能调用的原理,并学习如何在代码中实现这一功能。技术背景介绍功能调用是近年来语言模型(特别是ChatGPT等对话模型)的一个重要特性。它允许开发者定义特定的工具或功能,并让模型根据上下文自动决定是否调用这些功能,以及如何调用。LangCh
- 使用ModelScope实现高效句嵌入生成
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技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,向量化文本(嵌入)是许多下游任务(如语义搜索、文本分类、问答系统等)的核心步骤之一。通过将文本转换为密集向量表示,我们可以在高维向量空间中构建更加高效的表示和检索算法。ModelScope是阿里云开源的一个模型和数据集管理平台,提供了大量预训练模型,涵盖了各种领域和任务。ModelScopeEmbeddings是一个与LangChain社区集成的工具类,
- 微软 azure_Microsoft Azure管理员方案相关的面试问题与解答
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微软azureInthisarticle,wewilldiscussseveralscenario-relatedinterviewquestionsthatyoumaybeaskedwhenapplyingtoanAzureAdministratorposition.在本文中,我们将讨论与多个方案相关的面试问题,当您申请Azure管理员职位时可能会被问到。Q1:Assumethatyourman
- 使用LangChain实现与维基百科集成的知识检索
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在构建知识驱动的AI应用时,实时获取可靠的信息是关键。维基百科是目前最大的在线百科全书,通过开放的编辑和高质量的内容,成为知识获取的主要来源之一。今天,我们将学习如何使用LangChain的WikipediaLoader和WikipediaRetriever模块,快速集成维基百科内容到AI应用中。在这篇文章中,我们会逐步解析以下内容:为什么选择维基百科作为知识源?LangChain核心模块解析实现
- 洋酒销售系统的设计与实现
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源码及论文下载:源码及论文下载:http://www.byamd.xyz/tag/java/摘要随着洋酒与中国市场的相互适应以及电子商务和网上商店的普及,洋酒类商品的网上展示与订购逐渐成为主流,如今洋酒不仅仅是贵族身份的象征,也渐渐进入了寻常百姓家。网上商店的技术实现同时也成为了一个比较常见的课题。本文就网上商店的实现做了一些研究。此设计主要采用JSP开发技术和mysql数据库技术来开发,根据实际
- 软件测试丨SDK 接口测试
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什么是SDK接口测试?SDK接口测试是验证和评估SDK所提供API的一个过程。它确保了这些接口的稳定性、兼容性和可靠性。通过接口测试,我们的目标是检测API的性能以及在不同条件下的行为。这种测试可以帮助我们提早发现潜在的缺陷,从而降低后期开发成本。SDK接口测试的功能SDK接口测试的核心功能包括:真假验证:确保API的请求和响应符合预期。性能测试:验证在高负载或长时间使用下API的表现。兼容性测试
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本文转自测试人社区,原文链接:https://ceshiren.com/t/topic/221581.简介pytest是一个成熟的全功能python测试框架测试用例的skip和xfail,自动失败重试等处理能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试,还可以用来做selenium/appnium等自动化测试,接口自动化测试pytest有很多第三方插件,并且可以自定义扩展,如pytest-allure(完
- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合,不定期会添加新的示例,可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- Prometheus + MySQL Exporter + Grafana 配置指南
洒家不吃香菜
prometheusmysqlgrafanadocker数据分析
Prometheus+MySQLExporter+Grafana配置指南本指南介绍如何使用DockerCompose来部署Prometheus、MySQLExporter和Grafana,以实现对MySQL数据库的监控与可视化展示。1.创建MySQL用户并授予权限首先,登录MySQL数据库,使用root用户创建一个新的exporter用户,并赋予其必要的权限。该用户将用于MySQLExporter
- DataX 的安装配置和使用 (详细版)
GDDGHS_
服务器linux运维大数据
1,上传解压1,开始上传安装包到你虚拟机上放置安装包的文件夹2,开始解压,配置环境变量1、上传/opt/modules2、解压tar-zxvfdatax.tar.gz-C/opt/installs3、修改vi/etc/profile配置环境变量:exportDATAX_HOME=/opt/installs/dataxexportPATH=$PATH:$DATAX_HOME/bin4,刷新环境变量s
- Python基础入门之随机数种子(seed)方法的使用
我的小星星
python前端linuxPython
随机数在编程中经常被用到,而在Python中,我们可以使用random模块来生成随机数。然而,有时候我们需要控制随机数的生成过程,使得每次运行程序时得到的随机数序列是可重复的。这时,就可以使用随机数种子(seed)方法来实现这个目的。随机数种子是一个整数值,它作为随机数生成算法的起始输入值。当使用相同的种子值时,每次生成的随机数序列都是相同的。这对于调试程序和复现实验结果非常有用。在Python中
- MySQL中的外键约束及级联删除
DfsnVue
mysql数据库
外键约束是关系型数据库中的一项重要功能,它能够维护表之间的关联关系,并保证数据的完整性。MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,它也支持外键约束以及级联删除。外键约束是指在一个表中的一个或多个字段引用了另一个表中的字段,用于建立两个表之间的关联关系。当定义了外键约束后,MySQL将确保在进行数据操作时,被引用的表中的数据始终存在,并且不会被意外删除或修改。级联删除是外键约束的一种行为,它指的是
- 重建大师倾斜高斯泼溅技术(OPGS)重建出来的模型是什么格式?
大势智慧
实景三维一问一答重建大师三维模型倾斜影像OPGS高斯泼溅
重建大师OPGS重建出来的模型是ply格式,三维高斯球体渲染的3D效果。重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产设计的集群并行处理软件,支持卫星影像、航空影像、倾斜影像和激光点云多源数据输入建模,可完成超大规模数据的空三解算、自动三维建模,输出高精度彩色网格模型。重建大师已更新7.0版本,如需请添加Das小助理获取,欢迎大家下载!
- 如何在检索应用中实现按用户检索
AWsggdrg
服务器数据库运维python
在构建检索应用时,我们常常需要考虑多用户的场景。这意味着不仅仅是为一个用户存储数据,而是为多个用户存储,并且用户之间的数据需要严格隔离。这就需要我们能够配置检索链,以确保只检索特定信息。本文将指导你如何配置检索链的运行时属性,以限制特定用户可以访问的文档。技术背景介绍在用户检索场景中,通常需要确保每个用户只能访问和检索到他自己上传或拥有的文档,而无法访问其他用户的数据。这通常涉及两步:确保所使用的
- Spring缓存自定义KeyGenerator的实现与应用
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spring缓存java个人开发
在Spring框架中,缓存机制是一种常用的优化手段,可以有效减少对数据库等后端系统的访问次数,提高应用性能。而自定义KeyGenerator则是让缓存更加灵活、精准地命中目标数据的关键所在。本文将通过一个实例,详细介绍如何实现并使用自定义的KeyGenerator。首先,我们需要创建一个自定义的KeyGenerator类。该类需要实现Spring提供的KeyGenerator接口,并重写gener
- php中的伪协议
rzydal
php开发语言安全笔记学习
简介在PHP中,伪协议是一种强大的工具,允许开发者以不同的方式访问和操作文件及数据流。然而,需要注意的是,不当使用伪协议可能导致安全漏洞。虽然PHP伪协议主要用于文件操作函数(如file_get_contents(),fopen(),include(),require()等),并且其中一些协议出于安全考虑被限制在某些上下文中使用,但了解它们仍然对安全研究和测试很有价值。然而,需要注意的是,使用PH
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号