- AI 自动剪视频神器,小白也能轻松上手!
6v6-博客
人工智能
你是否为剪辑视频烦恼?今天推荐一款AI自动剪视频工具——易剪媒!✨软件介绍易剪媒是一款纯净无广告的AI自动剪视频工具,基于DeepSeek对话式AI技术(DS-V3模型)进行分析推理。只需根据描述的要求以处理命令的形式交给AI,即可自动输出视频。无需复杂操作,适合批量短视频处理和小白用户粗略剪辑等场景。✨软件功能批量视频处理:支持批量任务,可多线程并行处理。CPU本地算力加速:利用本地CPU加速处
- 基于 FFmpeg 实现 H.264 转 MP4 视频转码
码农新猿类
FFMPEGffmpeg
引言FFmpeg是强大的开源音视频处理库,能实现多种音视频操作。本文将分享如何用FFmpeg把H.264视频文件转码为MP4格式。代码整体思路代码把转码功能封装在TranceVideo类中,通过一系列步骤完成H.264到MP4的转码,包括初始化、打开输入文件、获取视频流信息、确定输出格式、创建输出文件、转码并写入帧数据,最后清理资源。详细步骤1.初始化在类的构造函数里,进行基础的初始化操作:cpp
- 自己制作一个专业AI(deepseek、chatgtp、文心一言、豆包、kimi、grok4)
小阿技术
dockerchatgpt人工智能深度学习神经网络自然语言处理文心一言
自己制作一个专业AI(deepseek、chatgtp、豆包、通义千问、kimi)智能体这是一个自己制作的AI智能体(模型自己选择:豆包、chatgtp、deepseek、文心一言、kimi、通义千问等)功能可以上传自己的知识库,打造一个基于自己知识库的专业AI实现把自己知识库上传到服务器+调用大模型+调用API+部署到微信小程序需要的联系可以给代码可以教学,包学会不需要代码适合零基础❗️❗️
- 机器学习校招面经二
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能算法推荐算法数据挖掘搜索算法pytorch
快手机器学习算法一、AUC(AreaUndertheROCCurve)怎么计算?AUC接近1可能的原因是什么?见【搜广推校招面经四】AUC是评估分类模型性能的重要指标,用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。它是ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)下的面积。1.1.ROC曲线的坐标ROC曲线以真正例率(TruePositiveRate,TPR)
- 详解DeepSeek模型底层原理及和ChatGPT区别点
瞬间动力
语言模型机器学习AI编程云计算阿里云
一、DeepSeek大模型原理架构基础DeepSeek基于Transformer架构,Transformer架构主要由编码器和解码器组成,在自然语言处理任务中,通常使用的是Transformer的解码器部分。它的核心是自注意力机制(Self-Attention),这个机制允许模型在处理输入序列时,关注序列中不同位置的信息。例如,在处理句子“Thecatchasedthemouse”时,自注意力机制
- 《深度学习实战》第12集:大模型的未来与行业应用
带娃的IT创业者
深度学习实战深度学习
深度学习实战|第12集:大模型的未来与行业应用随着深度学习技术的快速发展,大模型(如GPT、LLaMA、Bloom等)已经成为人工智能领域的核心驱动力。本篇博客将探讨大模型的发展趋势及其在医疗、金融、教育等行业的实际应用,并通过2个实战项目展示如何使用开源大模型构建问答系统。此外,我们还会分析大模型的前沿技术方向。图示:大模型发展历程与行业应用场景1.大模型发展历程图以下是大模型从早期到现在的关键
- 华为面试题及答案——机器学习(二)
麦当当MDD
题目挖掘机器学习人工智能数据库开发数据库大数据
21.如何评价分类模型的优劣?(1)模型性能指标准确率(Accuracy):定义:正确分类的样本数与总样本数之比。适用:当各类样本的数量相对均衡时。精确率(Precision):定义:预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用:当关注假阳性错误的成本较高时(例如垃圾邮件检测)。召回率(Recall):定义:实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。适用:当关注假阴性错误的成本较高时(例如疾病检测)。
- VsCode使用
keep one's resolveY
前端vscodeide编辑器
vscode前端vue项目启动:Vue项目的创建启动及注意事项-CSDN博客vscode使用教程:史上最全vscode配置使用教程-夏天的思考-博客园vscode如何从git拉取代码:vscode如何从git拉取代码•Worktile社区
- 深度学习突破:LLaMA-MoE模型的高效训练策略
人工智能大模型讲师培训咨询叶梓
深度学习llama人工智能Llama-Moe大模型语言模型
在人工智能领域,大模型(LLM)的崛起带来了前所未有的进步,但随之而来的是巨大的计算资源需求。为了解决这一问题,Mixture-of-Expert(MoE)模型架构应运而生,而LLaMA-MoE正是这一架构下的重要代表。LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型,它通过将LLaMA的前馈网络(FFNs)划分为稀疏专家,并为每层专家插入top-K个门,从而显著减小模
- Shell:创建函数
二进制杯莫停
#Shell编程bash
1.创建函数的两种方式1.1创建函数有两种格式可以用来在bashshell脚本中创建函数。脚本中定义的每个函数都必须有一个唯一的名称。第一种格式采用关键字function,后跟分配给该代码块的函数名。name属性定义了赋予函数的唯一名称。functionname{commands}第二种格式更接近于其他编程语言中定义函数的方式。name(){commands}1.2使用函数$cattest1#!/
- 2万字长文,九篇论文读懂大语言模型的前世今生
人工智能
2万字长文,九篇论文读懂大语言模型的前世今生友情提示:这是一篇2W字长文,但我保证,它绝对值得一读!如果感兴趣的话,感谢关注,点赞转发在看收藏,五键四连,谢谢~更多LLM架构文章:LLM架构专栏近日热文:1.全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释2.大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体:全网最全~没有之一4
- 大语言模型技术发展
联蔚盘云
经验分享
摘要海外闭源模型领域竞争激烈,OpenAI保持领先地位,而开源模型如Meta的Llama系列也逐渐崛起。LLM技术呈现出大型模型和小型模型并行发展的趋势,同时,多模态功能和长上下文能力成为顶级模型的标准配置。MoE架构的出现推动了模型参数量向万亿级别迈进。未来,ScalingLaw的极限尚未触及,开源模型将扮演重要角色,数据供给成为关键挑战,新的模型架构将涌现,AIAgent和具身智能将成为推动通
- 第五阶段【MySQL数据库:常用开发语言连接MySQL】01:使用Shell操作MySQL
做一个有趣的人Zz
DBA数据工程师成长之路数据库mysqldba
一、创建测试用户和测试表CREATEUSER'shell_rw'@'%'IDENTIFIEDBY'admin';GRANTcreate,alter,insert,delete,select
- 基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统
源码空间站11
pythondjango开发语言课程设计机器学习成绩预测毕业设计
开发报告:一、项目概述本项目是一个基于Python和Django框架开发的学生成绩综合评价分析与预测可视化系统。系统的主要功能包括:学生成绩数据的管理与展示、成绩预测模型的建立与应用、以及预测结果的可视化展示。该系统利用机器学习算法(如线性回归)进行成绩预测,并通过DjangoWeb框架实现数据的展示和用户交互。二、系统功能概述学生信息管理:系统管理学生的基本信息,包括年龄、性别、爱好等,基于Dj
- 机器学习之学习笔记
孤城laugh
机器学习学习笔记人工智能python
机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法(KNN)4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归(实际上是分类算法,用于解决二分类问题)6.聚类算法1.无监督学习2
- 深入解析Java线程模型:从BIO到NIO的性能跃迁之路
千里码!
后端技术javaIOjavajavanio开发语言
深入解析Java线程模型:从BIO到NIO的性能跃迁之路编程相关书籍分享:https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/145855793DeepSeek使用技巧pdf资料分享:https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/145884039引言在高并发网络编程中,线程模型的
- Docker网络配置
滴滴滴~~~~~滴
docker
当我们安装docker后,它会自动创建3个网络,我们也可以通过dockernetwork命令来查看注意:这3个网络是被docker内建的。当我们运行一个容器需要制定的网络的时候,就可以通过--network参数来指定我们的容器连接到某一个被指定的网络1,bridge网络:默认连接docker0这个网桥(brctl命令在centos中可以使用,yuminstallbridge-utils来安装)启动
- SaaS私有部署多租户方案与考量
热爱技术的小陈
Javamybatis设计模式与架构java
SaaS私有部署多租户多租户技术或称多重租赁技术,简称SaaS,是一种软件架构技术,是实现如何在多用户环境下(多用户一般是面向企业用户)共用相同的系统或程序组件,并且可确保各用户间数据的隔离性。三种数据隔离方案1.独立数据库即一个租户一个数据库,这种方案的用户数据隔离级别最高,安全性最好,但成本较高。优点:为不同的租户提供独立的数据库,有助于简化数据模型的扩展设计,满足不同租户的独特需求;如果出现
- C#:LINQ学习笔记01:LINQ基础概念
gu20
C#数据库c#开发语言linq
一、LINQ架构体系1.LINQ的核心思想统一查询模型:对对象、XML、数据库等不同数据源使用一致的语法。强类型检查:编译时类型安全,减少运行时错误。2.核心组件技术数据源典型场景LINQtoObjects内存集合(IEnumerable)过滤/排序集合数据LINQtoXMLXML文档解析/查询XML节点LINQtoSQL关系数据库将查询翻译为SQL执行关键代码示例://LINQtoObjects
- 双盲机制(信念,欲望):模型上下文通常会包含所有信,双盲机制屏蔽:每个智能体分别进行独立的模型调用
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpython2024大模型以及算力人工智能androidpython自然语言处理pycharm
如何让人工智能生成的说服性对话更接近真实的日常交流目录如何让人工智能生成的说服性对话更接近真实的日常交流**一、核心创新点解析****1.双盲对话生成机制****2.因果心理理论指导****3.多智能体协作框架ToMMA****二、实验结论****三、论文贡献**怎么代码中实现Agent的双盲场景假设代码实现代码解释注意事项模型上下文通常会包含所有信,双盲机制屏蔽:每个智能体分别进行独立的模型调用
- DeepSeek开源大模型的市场策略:真实目的解析
与光同尘 大道至简
人工智能
根据第四期财经DeepSeek单纯硬件成本就近百亿,那为什么要免费开源呢?此博客深入分析大模型开源的市场策略,特别是DeepSeek的开源策略背后的真实目的。大模型的“开源”不同于传统软件开源,实际上是一种商业策略——免费给你挖半个坑,然后卖铁锹。1.大模型“开源”的定义传统软件的开源是指源代码完全公开,开发者可以自由查看、修改、发布改版。这意味着拿到源代码就如同拿到了软件的“配方”,可以按需调整
- 微服务即时通信系统---(七)文件管理子服务
YangZ123123
微服务即时通信系统微服务架构
目录功能设计模块划分业务接口/功能示意图服务实现流程服务代码实现封装文件操作模块(utils.hpp)获取唯一标识ID文件读操作文件写操作编写proto文件文件元信息文件管理proto单文件上传多文件上传单文件下载多文件下载RPC调用服务端创建子类(FileManageServiceImpl)完成RPC服务调用函数重写SingleFileUp(单文件上传)MultiFileUp(多文件上传)Sin
- Search-o1:智体搜索增强的大型推理模型
三谷秋水
机器学习大模型人工智能人工智能深度学习机器学习
25年1月来自人大和清华的论文“Search-o1:AgenticSearch-EnhancedLargeReasoningModels”。大型推理模型(LRM)(例如OpenAI-o1)已通过大规模强化学习展示长步推理能力。然而,它们的扩展推理过程通常会受到知识不足的影响,从而导致频繁出现不确定性和潜在错误。为了解决这一限制,引入Search-o1,这是一个使用智体检索增强生成(RAG)机制和用
- X-LoRA:高效微调 LoRA 系列,实现不同领域知识专家混合模型
yumuing blog
前沿论文解读llama人工智能语言模型
文献卡X-LoRA:MixtureofLow-RankAdapterExperts,aFlexibleFrameworkforLargeLanguageModelswithApplicationsinProteinMechanicsandMolecularDesign作者:EricL.Buehler;MarkusJ.BuehlerDOI:10.48550/arXiv.2402.07148摘要:We
- SqlServer自定义函数
呀243
sqlserver数据库
SqlServer自定义函数参考了前辈lanxingbudui的文章SQLserver自定义函数FUNCTION的使用_sqlserverfunction-CSDN博客1.创建及调用自定义函数1.1标量值函数(返回一个值)--创建CREATEFUNCTIONfunction_name(@参数名参数类型)--传参,可空RETURNS返回值类型--返回值的数据类型ASBEGIN函数体RETURN表达式
- 共享模型之管程(悲观锁)
小小uzi
java悲观锁juc并发
共享模型之管程(悲观锁)文章目录共享模型之管程(悲观锁)一、常见线程安全的类二、对象头三、Monitor(监视器/管程)四、偏向锁偏向锁的实现原理撤销偏向锁五、轻量级锁轻量级锁的释放六、重量级锁七、锁的升级流程八、sleep/wait/parksleepwaitpark九、多把锁相关十、ReentrantLock一、常见线程安全的类StringIntegerStringBufferRandomVe
- Python从入门到精通
航叔啦
python开发语言
1.Python变量使用进阶在Python程序中创建、改变、查找变量名时,都是在一个保存变量名的空间中进行,我们称之为命名空间,也被称之为作用域。Python的作用域是静态的,在源代码中变量名被赋值的位置决定了该变量能被访问的范围。即Python变量的作用域由变量所在源代码中的位置决定。只有当变量在Module(模块)、Class(类)、def(函数)中定义的时候,才会有作用域的概念。在作用域中定
- 有了AI检索平台工具,为什么还要创建“智能体”?
金融街小单纯
人工智能
有了AI检索平台工具,为什么还要创建智能体?AI检索平台工具主要用于高效地搜索和获取信息,而智能体(Agent)则是一种能够自主执行任务、做出决策并与环境互动的系统。智能体不仅具备检索信息的能力,还能根据获取的信息进行自主决策和执行任务,这是AI检索平台工具所不具备的。因此,智能体的创建是为了实现更高层次的智能化应用,满足更复杂和动态的需求。智能体是什么?智能体是一种能够感知环境、自主决策并执行任
- 一次性了解OpenAI的“草莓”(Strawberry)超强实力
金融街小单纯
预测模型生成式人工智能人工智能
OpenAI预计在秋季推出的代号为“草莓”(Strawberry)的新AI模型,是其在AI推理领域的一项重要突破。该项目的成功也将为人类实现通用人工智能(AGI)目标迈出重要一步。使模型不仅能够生成查询答案,还能处理复杂的科学和数学问题,进行自主可靠的“深度研究”。“草莓”项目是OpenAI在AI推理领域的一项重要突破具备高级推理能力、长任务规划、超大规模训练等核心功能与技术特点。该项目的推出将进
- 网络编程 day03
李倚墨
网络编程网络
网络编程day039.三次握手,四次挥手1.三次握手过程状态练习四次挥手过程状态转换练习10.LinuxIO模型阻塞IO非阻塞IO非阻塞IO的设置IO多路复用select特点流程函数接口9.三次握手,四次挥手1.三次握手第一次握手只能由客户端发起过程服务器处于监听状态,称为被动打开,服务器状态:listen第一次握手由客户端发起,客户端调用connect进行主动打开,客户端向服务器发送SYN数据包
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文