- 网络编程的基本概念
阿昭L
TCP/IP编程(C/C++)网络c++
写在前面这篇文章是笔者在复习的时候整理出来的,希望对大家有所帮助。套接字两台计算机在进行网络通信的时候,除了需要有可靠的物理连接之外,还需要对应的软件才能进行通信,这个软件需要程序员手动编写。两台进行通信的计算机平台和系统都有可能不同,使用使用系统提供的一组API可以让我们忽略这种差异性。这类API我们称之为套接字。套接字(Socket)并不是指一个独立的软件,而是网络通信的编程接口(API),是
- 【存储系统】
flyair_China
网络服务器linux
一、存储系统1.1数据存储和数据管理针对存储系统中数据存储与数据管理差异性的系统分析、深层次分类及设计方法,综合行业实践与技术原理展开说明:1.1.1、数据存储与数据管理的核心差异维度数据存储数据管理核心目标物理数据的持久化保存(如硬盘、SSD、云存储)数据的逻辑控制(元数据、生命周期、安全策略)技术焦点介质选择(HDD/SSD/磁带)、存储架构(SAN/NAS/对象存储)数据分类分级、访问控制、
- AFC自动售检票系统终端设备读写器进行一体化,通用化解决方案
Ray_1997
java算法oraclec++c语言c#开发语言
摘要:为实现AFC自动售检票系统终端设备中读写器的“一体化、通用化”,需要从硬件适配、底层驱动抽象、标准协议设计、接口统一化及后续维护优化等方面着手。以下是详细可行的解决方案。问题分析硬件差异性:不同厂商提供的读写器使用不同的芯片架构、通信接口(UART、SPI、I2C、USB等)和协议。功能支持不同,例如部分设备支持NFC、RFID等,部分可能仅支持磁卡或接触式读卡。软件兼容性:厂家提供的SDK
- 数学建模期末速成 聚类分析与判别分析
HCl+NaOH=NaCl+H_2O
数学建模
聚类分析是在不知道有多少类别的前提下,建立某种规则对样本或变量进行分类。判别分析是已知类别,在已知训练样本的前提下,利用训练样本得到判别函数,然后对未知类别的测试样本判别其类别。聚类分析根据样本自身的属性,用数学方法按照某些相似性或差异性指标,定量地确定样本之间的亲疏关系,并按这种亲疏关系程度对样本进行分类。常见的聚类分析方法有系统聚类法、动态聚类法和模糊聚类法等。对样本进行分类称为Q型聚类分析,
- 教育领域:个性化学习与智能辅导
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1传统教育的困境传统的教育模式往往采用“一刀切”的方式,忽视了学生个体之间的差异性。这种模式下,学习进度统一、教学内容固定,难以满足不同学生的学习需求,导致部分学生感到学习吃力,学习兴趣下降,甚至出现厌学情绪。1.2个性化学习的兴起随着科技的进步和教育理念的更新,个性化学习逐渐成为教育领域的研究热点。个性化学习旨在根据学生的individualneeds,interests,and
- 第4章 地下水动力场演化与环境效应
___Y1
三场一空间算法
4.1地下水动力场演化4.1.1潜水动力场时空演化根据笔者对关中盆地557个动态观测孔近20年来约10万个水位动态数据的分析得知,关中盆地区域地下水动力场的时空演化在不同地貌和水文地质条件的地段有较大的差异性。这种差异性既受地质地貌、气象与水文变异的影响,也受到人类活动的干扰与叠加,形成了自然与人类双重作用下区域水循环模式。在空间上,潜水动力场演化的差异性大体上可划分为三个地段,即环绕盆地周边山前
- AIGC的常见概念
艾露z
AIAIGCjavaweb
生成式模型和判别模型生成式模型:模型根据数据集训练得出其所有特点,进而实现判断和生成同类实物的功能判别模型:模型根据数据集训练得出,数据间的最大差异性,进而实现判断的功能Token定义:大模型处理文本的基本和计费单位Token成本优化:不同问题采用不同大模型解决精简Prompt限制大模型思考方向或输出结构向量检索代替直接输入限制历史对话RAG前导:LLM的生成机制:得出每个token作为下一个词的
- 从0开始学习R语言--Day09--方差分析
Chef_Chen
学习r语言开发语言
前两天我们学习了T检验来判断两组数据之间的差异是显著存在还是因为偶然,但如果存在多组数据,我们还是两两去对比作T检验的话,会存在假阳性(也就是把没有差异判断为有差异),虽然每次单独的T检验只有5%,但即使数据只是多了三组,也要作三次T检验,假阳性的概率就被叠加到了大概14%。方差分析而如果我们采用方差分析的方式,先判断是否存在差异,并在后续判断两两之间的差异时,考虑数据组内的差异性,因为存在即使两
- 超越感官的实相:声、光、气味的科学与哲学探微
109702008
杂谈人工智能
在人类的感官世界中,声、光、气味是日常生活中最直接的现象:我们聆听音乐、观赏光影、呼吸花香。然而,若深入探究它们的本质,科学与哲学竟以截然不同的视角,揭示了一个超越感官的实相世界。本文将从经典物理学、佛教哲学、量子理论三个维度,解析这些现象的底层逻辑,并探讨其统一性与差异性。一、经典物理学:现象的表层解释在牛顿力学和电磁学的框架下,声、光、气味的本质被清晰地划分:声波:机械振动在介质(空气、水、固
- 【计算机视觉系列实战教程 (十二)】:图像分割(阈值分割threshold、分水岭算法watershed的使用步骤、洪水填充floodFill算法的使用)
还下着雨ZG
计算机视觉计算机视觉人工智能
1.图像分割概述(1)What(什么是图像分割)将图像划分为不同的子区域,使得同一子区域具有较高的相似性,不同的子区域具有明显的差异性(2)Why(对图像进行分割有什么作用)医学领域:将不同组织分割成不同区域帮助分析病情军事领域:通过对图像的分割,为自动目标识别提供参数,为飞行器或武器的精准导航提供依据遥感领域:通过遥感图像分析城市地貌、作物生长情况。此外,云系分析和天气预报都离不开图像分割交通领
- 如何将“结果越差评分越高”的值转换为“结果越好评分越高”的值?
某大一菜鸟
算法设计科研算法作业c
之前在做C++作业,里面涉及了对两幅图的相似度进行评估的方法,很简单,用像素点RGB值的差异性做了。但是做完之后出了个问题。由于接下来我需要将这个“差异值”作为输入塞进某个处理算法中,这个算法要求的输入是“结果越好评分越低”的值。当时想了很多方法(如取倒数、减去最差值什么),但效果都不理想。今天在座实验的时候在某篇Paper上发现了一个算法,较为完美地解决了这个问题….超简单…Value=exp(
- A3C框架
LeeKooktao
强化学习算法人工智能
文章目录一、动机二、A3C算法一、动机基于AC框架的算法很难收敛,因此可以采用DQN的经验回放的方法降低数据间的相关性,基于这种思想A3C算法采用异步的思想降低数据间的差异性,具体做法:在多个线程里与环境进行交互,将每个线程内的交互的经验收集起来,共同保存,指导所有智能体与环境进行交互二、A3C算法异步训练框架如下图所示:包括全局的网络架构和n个worker线程,n个worker线程中的网络与全局
- docker安装kafka教程(亲测有效,最新版)
如果有一把吉他
docker容器kafka
以下是基于Docker安装Kafkav2.1并挂载到宿主机、配置开机自启动及访问权限的详细步骤,同时考虑了最新版本Kafka的安装差异性问题,使用Docker官方镜像(ZooKeeper和Kafka):1.准备工作确保已安装Docker及DockerCompose(推荐使用最新版本)。若在国内,建议配置Docker镜像加速(如阿里云、网易等)以提升拉取速度。2.拉取指定版本的ZooKeeper和K
- thinkPHP查询方法
北极鱼fly
PHPthinkphpPHP
介绍ThinkPHP内置了非常灵活的查询方法,可以快速的进行数据查询操作,查询条件可以用于读取、更新和删除等操作,主要涉及到where方法等连贯操作即可,无论是采用什么数据库,你几乎采用一样的查询方法(个别数据库例如Mongo在表达式查询方面会有所差异),系统帮你解决了不同数据库的差异性,因此我们把框架的这一查询方式称之为查询语言。查询语言也是ThinkPHP框架的ORM亮点,让查询操作更加简单易
- 软件测试项目实战具体操作流程
程序员筱筱
软件测试功能测试自动化测试软件测试程序人生职场和发展
一、测试需求分析阶段测试需求分析阶段主要工作是获得测试项目的测试需求(测试规格)。输出产物:《可测试性需求说明书》和《测试规格》在实际过程中针对软件的安全性测评项目,甲方通常会提供安全功能测试需求,这就需要我们通过需求分析把甲方的安全测试需求对应到软件的信息安全性的六大子特性中。通常情况软件的安全功能应该是和我们的软件产品质量的信息安全性是对应的,但是在实际检测过程中,由于软件的差异性和各自的功能
- Snapman设计中的思考
a15462259
jsonluajava
Snapman主页:http://www.snapman.xyz原文链接地址:http://www.snapman.xyz/newsitem/277785310feiren工作室主要研究人类意识原理、智能提高以及减少团队合作中资源、意识损耗的方法和工具。意识研究表明:1、人的意识在物质层面构造上不存在差异性,人在表层表现出来的天资差异只是由于物质中嘎嘎效态下组合的意因子的不同2、意因子的构造决定了
- 多模态(multi-modal)和多视图(multi-view)有什么区别?
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人工智能深度学习机器学习
多模态(multi-modal)多模态(multi-modal)指的是同一对象或场景在不同的感官模态下呈现出来的多种信息,例如文本、图像、音频和视频等。简单来说,是指所表现出来的可能是不同的模态,但之间有联系。比如文本和对应的音视频。多模态数据的处理和应用需要考虑如何将不同模态之间的关联性和差异性加以利用和平衡,从而实现更高层次的特征提取、分类、检索等任务。例如A在看视频,B在听声音,C在看
- SQL Server备份
weixin_49756432
数据库sqlserversql
SQLSever备份的类型:完全备份:可以备份整个数据库,包含用户表、系统表、索引、视图和存储过程等所有数据库对象。但是同样要注意的是,也需要花费更多的时间和空间。事物日志备份:事务日志备份的内容是从还未被备份的事务日志开始,直到备份结尾的最后一个事务日志为止。差异性数据库备份:包括自从上一次完整性备份以来所有改变的数据页,以及备份结尾的部分活动事务日志。在SQLServer数据库中使用SSMS工
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- 【Python Qt 基本概念】深入探讨 PySide6 与 PyQt6:选择、共存与最佳实践
泡沫o0
Qt应用开发-探索Qt的魅力与实践Python基础教程mfcc++qt开发语言python嵌入式linux
目录标题第一章:Python绑定的Qt库——PySide6与PyQt6的比较1.1PySide6与PyQt6的基本介绍1.1.1PySide6:Qt官方推荐的Python绑定1.1.2PyQt6:成熟的第三方Python绑定1.1.3主要差异:许可证1.2两者的相似性与差异性1.2.1功能和性能差异1.2.2API差异与兼容性1.3总结:选择的自由与责任第二章:在VSCode中使用PySide6与
- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
代码骑士
#机器学习集成学习机器学习人工智能
文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- edger多组差异性分析_R语言统计分析微生物组数据
weixin_39961636
edger多组差异性分析
我在学习这本书记了一些笔记,如果你有学习,欢迎分享你的笔记或者教程。我的已有笔记汇总如下:宏基因组学习笔记宏基因组学习笔记2宏基因组笔记(第二章)R语言宏基因组学统计分析学习笔记(第三章-1)R语言宏基因组学统计分析学习笔记(第三章-2)https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-13-1534-3下载方法,sci-hub大法啦。出版日期:2018
- 数据挖掘导论——第七章:聚类
Wis4e
数据挖掘聚类人工智能
什么是聚类?数据间的相似性和距离的测量方式有哪些?数据标准化如何进行距离计算?层次聚类的思想和流程?K-均值聚类的思想和流程?距离的计算方式如何影响聚类结果?聚类的要素,包括数据,差异性/相似性测量方式,聚类算法(标准化执行程序或流程)理解相似性和差异性的度量(p40)。Jaccard和余弦相似性度量。以下内容由AI生成:余弦相似度(CosineSimilarity)是一种衡量两个向量在方向上相似
- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
进一步有进一步的欢喜
Python精进系列算法pythonkmeans
一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- 《深入理解java虚拟机 JVM高级特性与最佳实践》 读后日志
max90
深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践读后日志走进javaJava技术的一个重要优点是:在虚拟机层面隐藏了底层技术的复杂性以及机器与操作系统的差异性。走进Java/2概述java不仅仅是一门编程语言,这是一个由一系列计算机软件和规范形成的技术体系,这个技术体系提供了完整的用于软件开发和跨平台部署的支持环境,并广泛应用于嵌入式系统、移动终端、企业服务器、大型机等各种场合。Java技术体系Su
- iOS Safari移动端H5页面调试全攻略:利用ios-webkit-debug-proxy进行内嵌H5页面调试
Cuckoosai
iossafariwebkit
随着移动互联网的飞速发展,H5页面在移动端的应用越来越广泛。然而,由于不同设备和浏览器的差异性,H5页面在iOSSafari上可能会遇到各种兼容性和性能问题。为了有效地解决这些问题,我们需要对iOSSafari上的H5页面进行调试。本文将介绍如何使用ios-webkit-debug-proxy工具对iOSSafari移动端内嵌H5页面进行调试。一、ios-webkit-debug-proxy简介i
- MATLAB的.m文件与Python的.py文件:比较与互参
小桥流水---人工智能
matlab深度学习simulinkmatlabpython开发语言
simulinkMATLAB的.m文件与Python的.py文件:比较与互参相似之处**1.基本结构****2.执行逻辑****3.可读性和维护性**差异性**1.语法特性****2.性能和应用****3.开发环境**互相学习的可能性结论MATLAB的.m文件与Python的.py文件:比较与互参在编程语言的选择上,MATLAB和Python都是科学计算和工程领域中极为流行的选项。特别是在文件格式
- 开源数据平台构建:从0到1搭建企业级数据平台系统
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介数据平台作为业务数据的重要基础设施,其提供的数据服务和分析能力已成为公司各部门协同工作、高效沟通、提升工作效率的关键。然而,由于不同行业领域需求的差异性、不同数据规模和复杂度等多种因素的影响,制造出具有高质量、低延迟、易扩展、可靠、安全、易用的数据平台也面临着巨大的挑战。近年来,随着云计算、容器技术和微服务架构的普及,基于开源解决方案构建数据平台这一需求越来越受
- 关于DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据
月光技术杂谈
大模型初探chatgptdeepseek训练数据语料库AI模型训练样本数据分类
DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据是否一样训练数据的相似性与差异性相似性:DeepSeek和ChatGPT等模型在训练数据上有一定的重叠。它们都使用了大量的公开互联网文本,包括网页内容、书籍、论文、社交媒体帖子等。这些数据为模型提供了广泛的知识基础和语言理解能力。差异性:DeepSeek更侧重于中文语境的优化,因此其训练数据中包含了更多的中文互联网内容,如新闻、论坛、百科等。而C
- 聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】
飞火流星02027
云计算机器学习算法聚类人工智能聚类算法
概念机器学习聚类算法是一种无监督学习方法,旨在将数据集分割成不同的类或簇,使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大,而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。聚类算法广泛应用于新闻自动分组、用户分群、图像分割等领域。主要聚类算法及其特点层次聚类算法层次法(hierarchicalmethods)通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类,可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。代表算法包括CU
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交