- TCP长连接实践与挑战
字节跳动终端技术
tcp/ip网络协议字节跳动http后端
本文介绍了tcp长连接在实际工程中的实践过程,并总结了tcp连接保活遇到的挑战以及对应的解决方案。作者:字节跳动终端技术———陈圣坤概述众所周知,作为传输层通信协议,TCP是面向连接设计的,所有请求之前需要先通过三次握手建立一个连接,请求结束后通过四次挥手关闭连接。通常我们使用TCP连接或者基于TCP连接之上的应用层协议例如HTTP1.0等,都会为每次请求建立一次连接,请求结束即关闭连接。这样的好
- AI在农业中的应用:精准农业的新时代
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石,也是全球经济的重要支柱。然而,随着人口增长和资源短缺,传统农业面临着诸多挑战,例如低效率、资源浪费、环境污染和气候变化的影响。为了应对这些挑战,精准农业应运而生。精准农业是指利用现代信息技术和数据分析手段,对农业生产进行精细化管理,提高资源利用效率、产量和产品质量,同时减少环境污染。人工智能(AI)作
- C语言-GPS经纬度数据提取
昇柱
C语言
一帧数据:constcharinput[1024]="$GNGGA,084852.000,2236.9453,N,11408.4790,E,1,05,3.1,89.7,M,0.0,M,,*48$GNGLL,2236.9453,N,11408.4790,E,084852.000,A,A*4C$GPGSA,A,3,10,18,31,,,,,,,,,,6.3,3.1,5.4*3E$BDGSA,A,3,0
- PHP Captcha实现图片验证码生成及识别(附源码)
mayday1102
PHPphpcaptcha
目录什么是Captchacomposer安装思路修改Captcha.php源码调用什么是CaptchaCAPTCHA(CompletelyAutomatedPublicTuringTesttoTellComputersandHumansApart)是区分计算机和人类的一种程序算法。composer安装composerrequirephp-quickorm/captcha思路由于原扩展基于sessi
- 3 算法1-3 火星人
咚咚轩
算法数据结构
题目描述一个火星人用一个人类的手演示了如何用手指计数。如果把五根手指――拇指、食指、中指、无名指和小指分别编号为1,2,3,4和5,当它们按正常顺序排列时,形成了5位数12345,当你交换无名指和小指的位置时,会形成5位数12354,当你把五个手指的顺序完全颠倒时,会形成54321,在所有能够形成的120个5位数中,12345最小,它表示1;12354第二小,它表示2;54321最大,它表示120
- 明知是在乎的人还是忍不住生气怎么办
魙先生
生活问题都有解/让自己变更好生活
不克制情绪也不被情绪控制(四)■有时,明知对方不会伤害自己,明知是在乎的人,还是忍不住对他或因他生气怎么办■1其实很多都是误会2陌生人也就罢了,倘若是在乎自己的人,如家人、朋友、爱人…可以生气但也可以不生气■追本溯源•误会、频道•安全需求《复原力》:“人类有三种最基本的需求:安全感、满足感和与他人的连接而生气,大多是以为感觉安全感受到威胁,而本能的反应而实际很多时候,安全感并没有受到威胁,只是误会
- halcon手眼标定例程详解_七、机器人运动控制算法——标定
戴亦舒
halcon手眼标定例程详解
在工程中,标定实验是经常要做的,有一些小伙伴可能不太清楚标定是什么,所以我就拿机器人来举例说明一下。前几章的主要任务是建立模型,那我们为什么要建立(数学)模型呢?(数学)模型又是什么呢?(数学)模型是对现实世界中各种物体、运动、或者工作过程的一种抽象,即用数学语言描述我们存在的世界。我们了解自然的目的是让自然界更友好地对待我们人类,让我们人类生存在这个地球上更容易一些。既然要改造自然,那前提是了解
- 第十五个问题-什么是CoT?
释迦呼呼
AI一千问算法人工智能语言模型机器学习深度学习
Chain-of-Thought(CoT)思维链技术详解一、核心概念Chain-of-Thought(思维链)是一种通过引导大语言模型展示逐步推理过程来提升复杂问题解决能力的技术。其核心思想是模仿人类解决复杂问题时的分步思考模式,通过显式的中间推理步骤,帮助模型更准确地推导出最终答案。二、技术原理显式推理路径要求模型将解题过程分解为多个可解释的中间步骤示例:复制问题:小明有5个苹果,吃掉2个后又买
- 每日一题之屏蔽信号
Ace'
算法c++
问题描述在与三体文明的对抗中,人类联邦探测到了两个重要的信号源,分别用非负整数aa和bb来表示。为了抵御三体舰队的入侵,科学家们制定出一项关键策略——屏蔽信号,目标是要让aa、bb这两个信号源其中之一的数值归零。在实施屏蔽操作时,有着一套既定规则:每次操作,科学家们需要先对比两个信号源的数值大小,然后用较大的那个数减去较小的数,得出差值之后,再把原本较大的那个数替换成这个差值。就这样反复操作,一轮
- 丹尼尔·卡尼曼《噪声》——读书笔记
阅读读书笔记思维
好久没有写博客了,趁着出差有时间,读完了《噪声》这本买了很久的书,整体感觉还是有一些认知层面的迭代的,也整理下书中的一些内容,让自己能够沉下心来把思维和逻辑整理清楚,也能给大家做个分享。书籍介绍这本书是已故诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的新书,之前就是在这位作者去世的时候买回来学习的。本书主要讲的是人类在判断过程中的一个常见“噪声”问题,由于人或者时间原因导致决策的随机性偏差。这本书通过对人类决
- 揭开人工智能中 Tokens 的神秘面纱
东锋1.3
人工智能easyui前端javascript
揭开人工智能中Tokens的神秘面纱在人工智能,尤其是自然语言处理(NLP)领域,"tokens"是一个频繁出现且至关重要的概念。对于理解语言模型如何处理和理解人类语言,tokens起着基础性的作用。那么,究竟什么是tokens呢?它又在人工智能系统中扮演着怎样关键的角色?让我们一探究竟。什么是Tokens简单来说,tokens是将文本分割成的一个个基本单元。当我们输入一段文字时,人工智能模型不会
- 自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念
山海青风
#自然语言处理自然语言处理人工智能python
本部分主要介绍NLP的基础概念,并通过实际案例演示NLP的核心任务,同时引导你搭建NLP开发环境,确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理(NLP)1.1NLP的定义自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个子领域,专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习,以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
- 基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别:从数据到部署的实战之旅
那年一路北
Pytorch理论+实践pytorch网络人工智能
前言:本文将详细介绍基于Pytorch框架,利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程,涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练,再到模型的部署与预测,通过代码实现以及详细讲解,帮助读者深入理解并掌握这一技术。一、引言人脸表情是人类情感交流的重要方式,不同的表情能够传达出丰富的情感信息。人脸表情识别在智能交互、安防监控、心理健康分析等众多领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的
- 怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”?
人机与认知实验室
人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能,解决现有人工智能系统(特别是深度学习模型,如各种大模型)可能出现的问题,比如“机器幻觉”现象。机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时,做出错误的、非理性的判断或预测,这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。通过人机融合的方式,可以有效减少这种“幻觉”,进而提升人机环境系统智能的可靠性和解释能力。1.结合人类的直觉
- 《AI大模型开发笔记》——提示词工程
Richard Chijq
AI大模型开发笔记前端服务器运维
1.什么是提示工程提示工程(PromptEngineering),也被称为上下文学习,是指通过精心设计的提示技术来引导LLM行为,而无需更改模型权重。其目标是使模型输出与给定任务的人类意图一致。提示工程帮助用户控制语言模型输出,生成适合的特定需求。提示调整提供了对模型行为的直观控制,但对提示的确切措辞和设计敏感,因此需要精心制定的准则以实现期望的结果。2.提示工程的原则2.1.给模型清晰指令:
- 人类驾驶的人脑两种判断模式(反射和预判)-->自动驾驶两种AI模式
liron71
人工智能机器学习
一种模式是直觉模式,判断是基于条件反射,视觉感知触发到直接条件反射(从经历中沉淀形成的神经信息闭环),类似现在自动驾驶技术的传统AI模式。另一种模式是物理时空图式推理模式,判断是基于预判预测,人脑把物理世界的物理动态时空规则(规律)图像已经编码为脑内符号(语言或图式)系统,通过预判预测的思维链推理过程(语言符号或物理时空图式的推理运算,映射推理出了物理世界的后续时空图像,作出反馈的动作选择),根据
- 验证码介绍及生成与验证(HTML + JavaScript实现)
学习&实践爱好者
JavaScrip技术HTML5与CSS3编程实践系列javascript
验证码介绍及生成与验证(HTML+JavaScript实现)验证码验证码(全自动区分计算机和人类的图灵测试,CAPTCHA,CompletelyAutomatedPublicTuringtesttotellComputersandHumansApart)是一种用于区分用户是人类还是自动化程序的安全机制,通过生成人类易识别、机器难破解的测试题目实现身份验证。作用防止恶
- 2025 AI展望:Scaling Law新叙事加速AI变革
阿里巴巴淘系技术团队官网博客
人工智能
我们正身处一场技术革命的历史开端,以ChatGPT为标志的这轮AI科技浪潮是算法和软件诞生以来人类科技最重要的技术变革,由此开启了以智能为核心的第四次工业革命。这次AI变革是由以ScalingLaw为底层逻辑的基础模型驱动,其整体的发展脉络由基础模型的技术逻辑主导。进入2025年,我们清晰地看到,ScalingLaw本身仍然成立,但以堆算力以及一味追求扩大模型尺寸的迭代路径已经被打破。同时,基础模
- 【生态系统服务】构建生态安全格局--权衡与协同动态分析--多情景模拟预测--社会价值评估
程序员菠萝
安全
生态系统服务生态系统服务(ecosystemservices)是指人类从生态系统获得的所有惠益,包括供给服务(如提供食物和水)、调节服务(如控制洪水和疾病)、文化服务(如精神、娱乐和文化收益)以及支持服务(如维持地球生命生存环境的养分循环)生态安全是指生态系统的健康和完整情况。生态安全的内涵可以归纳为:一,保持生态系统活力和内外部组分、结构的稳定与持续性;二,维持生态系统生态功能的完整性;三,面临
- 一文看懂 Claude 3.7 Sonnet,为什么是第一个融合推理模式的 AI 模型
董董灿是个攻城狮
人工智能
1.Claude3.7Sonnet有何特别之处?Claude3.7Sonnet是Anthropic最新发布的AI模型,发布过程中,最突出最吸引眼球的特点是首个“融合推理”模型。什么是融合推理模型?简单来说,这个AI既能快速响应问题,也能进行深度思考,并且允许用户控制思考的深度和时长。这种设计让AI更加接近人类的思考模式,能够在不同情境下灵活调整回答方式。传统的大语言模型(LLM)通常有两种工作方式
- 当量因子法、InVEST、SolVES模型等多技术融合在生态系统服务功能社会价值评估中的应用及论文写作、拓展分析
_遇见jia
生态遥感模型专栏农田作物模型专栏经验分享
生态系统服务是人类从自然界中获得的直接或间接惠益,可分为供给服务、文化服务、调节服务和支持服务4类,对提升人类福祉具有重大意义,且被视为连接社会与生态系统的桥梁。自从启动千年生态系统评估项目(MillenniumEcosystemAssessment,MA)以来,生态系统服务成为学术界的研究热点,其中在生态系统服务功能如何转化为经济价值方面取得了巨大进展。然而,在全球气候变暖及土地利用变化速度加快
- 爬取数据IP被封了如何解决?更换被封电脑IP的有什么方法?
当爬取数据时IP被封,可以采取以下措施来解决问题:使用代理IP:轮换代理IP:使用多个代理IP轮换进行请求,避免单一IP被封。高匿名代理:选择高匿名代理,隐藏真实IP地址,减少被封的风险。降低请求频率:设置延迟:在爬虫程序中设置请求之间的延迟,模拟人类浏览行为,避免触发反爬虫机制。限制并发数:控制同时进行的请求数量,减少服务器压力。模拟真实用户:User-Agent轮换:定期更换User-Agen
- 编码与字符集
HaoChen/ChenHao
服务器前端运维
知识点1图片展示了一段Python代码,该代码演示了如何将一个包含中文字符的字符串使用不同的编码方式转换为字节序列(bytes)。具体来说,代码将字符串"陈浩"分别用GBK和UTF-8编码进行了编码,并打印出了编码后的结果。GBK编码:GBK编码GBK是一种用于简体中文的字符编码,它扩展自GB2312编码,能够支持更多的中文字符。"陈"在GBK编码中的字节表示为\xb3\xc2。"浩"在GBK编码
- 自然语言处理入门:从基础概念到实战项目
范范0825
自然语言处理人工智能
自然语言处理入门:从基础概念到实战项目一、引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能的重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着大数据和深度学习的发展,NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。本文将从NLP的基础概念入手,逐步介绍关键技术,最终通过一个完整的实战项目帮助读者掌握如何在实际应用中使用NLP
- Linux查看磁盘命令df-h详解
小毛驴850
linux服务器运维
df-h是一个常用的Linux命令,用于查看文件系统的磁盘使用情况并以易于阅读的方式显示。以下是df-h命令的详细解释:-h:以人类可读的格式显示磁盘空间大小。例如,使用GB、MB、KB等单位代替字节。执行df-h命令后,将会显示如下输出:FilesystemSizeUsedAvailUse%Mountedon/dev/sda120G10G10G50%/tmpfs2.0G02.0G0%/dev/s
- AI提示词终极秘籍:用「COT+分步法」让ChatGPT智商暴涨300%
曦紫沐
提示词人工智能提示词
掌握这两个关键词,普通指令也能触发AI的"博士级思考模式"一、为什么你的提示词总像"985学渣"?当别人能用一句话得到媲美资深研究员的分析报告,而你的查询却得到敷衍回答时,很可能是因为缺少两个AI思维激活器:✅COT(ChainofThought):让AI学会像人类一样分步推理✅Step-by-Step:用结构化指令唤醒AI的逻辑思维二、COT:给AI装上"思考导航仪"1.什么是COT?本质:通过
- AI产品怎样才能打造出像人类一样聪明和有情商?
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介随着人工智能技术的飞速发展、算法能力的不断增强、数据集的积累、计算设备的普及,人工智能已经成为各个行业、各个领域的重要突破性技术。然而,面对这一技术带来的巨大变革,如何为用户提供更加人性化的服务,并让人工智能模型对用户输入做出智能回应,则成为了一个长期且艰难的挑战。今天,我们将讨论一些常见的人机交互相关的问题,如语言模型、对话系统、生成模型等,并从中可以窥视到人
- Python人工智能学习路线,来自阿里巴巴佛系Python程序员的指南
阿里P6+
2024年程序员学习python人工智能学习
其实,这两方面都是存在的,但都很片面,这里不加赘述。客观地说,数字化、智能化是人类社会发展的趋势,而当下人工智能无疑是一大热门,那是蓝海还是火海?我们回到老道理——水的深度,只有你自己去试试水才知道。当你对上面情况有了初步的了解并想试试水,需要面对的问题是:AI入门容易吗?答案其实是否定的,难!AI领域需要钻研算法原理、大量复杂的公式及符号、无所适从的项目都是劝退一时热度初学者的原因。但对于一个初
- 微调 LLM (RLHF + DPO)
人工智能
微调LLM(RLHF+DPO)使用强化学习(RL)根据人类反馈微调大语言模型(即RLHF)的方法,以及一种更有效的改进方法(即DPO)。一、GPT-3与InstructGPT2020年,OpenAI发布了GPT-3,这是一种大型语言模型(LLM),只需查看几个示例即可执行任意自然语言处理(NLP)任务。这包括为模型编写巧妙的输入(即提示),使其执行所需的任务(例如翻译、问答和完形填空任务)。尽管G
- 注意力机制(Attention Mechanism)详细分类与介绍
Jason_Orton
分类数据挖掘人工智能
注意力机制(AttentionMechanism)是近年来在深度学习中非常流行的一种技术,特别是在自然语言处理(NLP)、计算机视觉等任务中,具有显著的效果。它的核心思想是模仿人类在处理信息时的注意力分配方式,根据不同部分的重要性给予不同的关注程度。1.注意力机制的背景与动机在传统的深度学习模型(如RNN、CNN等)中,信息处理通常是按照固定的规则和结构进行的,模型对输入的各个部分给予相同的关注。
- 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