- C++11堆操作深度解析:std::is_heap与std::is_heap_until原理解析与实践
文章目录堆结构基础与函数接口堆的核心性质函数签名与核心接口std::is_heapstd::is_heap_until实现原理深度剖析std::is_heap的验证逻辑std::is_heap_until的定位策略算法优化细节代码实践与案例分析基础用法演示自定义比较器实现最小堆检查边缘情况处理性能分析与实际应用时间复杂度对比典型应用场景与手动实现的对比注意事项与最佳实践迭代器要求比较器设计C++标
- 冒泡、选择、插入排序:三大基础排序算法深度解析(C语言实现)
xienda
算法排序算法数据结构
在算法学习道路上,排序算法是每位程序员必须掌握的基石。本文将深入解析冒泡排序、选择排序和插入排序这三种基础排序算法,通过C语言代码实现和对比分析,帮助读者彻底理解它们的差异与应用场景。算法原理与代码实现1.冒泡排序(BubbleSort)工作原理:通过重复比较相邻元素,将较大元素逐步"冒泡"到数组末尾。voidbubbleSort(intarr[],intn){ for(inti=0;iarr[
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- Java大厂面试故事:谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录(Spring Boot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等)
来旺
Java场景面试宝典JavaSpringBootMyBatisKafkaRedis微服务AI
Java大厂面试故事:谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录(SpringBoot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等)互联网大厂技术面试不仅考察技术深度,更注重业务场景与系统设计能力。本篇以严肃面试官与“水货”程序员谢飞机的对话,带你体验音视频业务场景下的Java面试全过程,涵盖主流技术栈,并附详细答案解析,助你面试无忧。故事场景设定谢飞机是一名有趣但技术基础略显薄弱的程序员,这次应
- Java三年经验程序员技术栈全景指南:从前端到架构,对标阿里美团全栈要求
可曾去过倒悬山
java前端架构
Java三年经验程序员技术栈全景指南:从前端到架构,对标阿里美团全栈要求三年经验是Java程序员的分水岭,技术栈深度决定你成为“业务码农”还是“架构师候选人”。本文整合阿里、美团、滴滴等大厂招聘要求,为你绘制可落地的进阶路线。一、Java核心:从语法糖到JVM底层三年经验与初级的核心差异在于系统级理解,大厂面试常考以下能力:JVM与性能调优内存模型(堆外内存、元空间)、GC算法(G1/ZGC适用场
- AIGC工具与软件开发流程的深度集成方案
Irene-HQ
软件开发测试AIGC测试工具githubAIGC程序人生面试
一、代码开发环节集成路径环境配置标准化安装AIGC工具包并配置环境变量(如设置AIGC_TOOL_PATH),确保团队开发环境一致。在IDE插件市场安装Copilot等工具,实现编码时实时建议调用。人机协作新模式需求解析:上传PRD文档,AI自动提取业务规则生成类结构(如支付模块的PaymentService雏形)。代码补全:输入注释//JWT验证中间件,生成OAuth2.0
- Topview Avatar 2深度实测:AI数字人带货的新高度,还是又一个营销噱头?
神码小Z
AI工具人工智能
在AI数字人赛道越来越卷的今天,各家产品都在宣传自己的"独门秘技"。最近,TopviewAI推出的Avatar2引起了我的注意——号称突破了产品尺寸限制,实现了"万物皆可带"。作为一个经常需要制作营销视频的内容创作者,我决定亲自上手测试一番,看看这款工具是否真的像宣传的那样强大。TopviewAvatar2是什么?革命性升级还是渐进式改良?TopviewAvatar2是TopviewAI推出的第二
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- .NET nupkg包的深度解析与安全防护指南
深盾科技
.net
在.NET开发领域,nupkg包是开发者们不可或缺的工具。它不仅是代码分发和资源共享的核心载体,还贯穿了开发、构建、部署的全流程。今天,我们将深入探讨nupkg包的核心功能、打包发布流程以及安全防护措施,帮助你在.NET开发中更加得心应手。nupkg包的核心功能nupkg是NuGet包的文件格式,本质上是一个ZIP压缩包,包含编译后的程序集(.dll文件)、调试符号(.pdb文件)、描述文件(.n
- 群狼调研:以深度调研赋能餐饮服务升级,筑牢行业竞争力
湖南群狼调研
神秘顾客湖南群狼市场调查暗访长沙群狼调用武汉市场调查线下门店暗访调查
在餐饮市场竞争日趋激烈的当下,(长沙餐饮神秘顾客调查公司)(湖南消费者调查)(线下门店暗访调查)消费者对用餐体验的需求已从“满足味蕾”升级为“全程优质服务”。服务品质的高低,直接决定了品牌的客户留存率与市场口碑。群狼调研凭借17年深耕餐饮调研领域的专业经验,以系统化的神秘顾客调查为核心,为餐饮企业提供从问题诊断到方案落地的全链条支持,助力企业实现服务升级,夯实行业竞争力。一、餐饮服务升级:从“生存
- 【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用
Jackilina_Stone
人工智能QualcommSNPE
目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE(SnapdragonNeuralProcessingEngine),是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架,能够支持多种深度学习模型,包括Pytor
- 设计可靠 LoRaWAN 设备时需要考虑的关键能力
门思科技
技术分享网络服务器物联网运维嵌入式硬件
引言LoRaWAN已经成为低功耗广域网(LPWAN)中的重要标准,在智慧农业、能源管理、城市基础设施监测等领域得到大规模应用。然而,设计一款真正能够在各种复杂环境中稳定运行、可远程管理、可持续升级的设备,需要从底层架构就进行深度思考,而不仅仅是简单集成一个无线模块。如果缺乏系统性的设计,设备在面对实际部署时会遇到连接不稳、电池过快耗尽、远程控制受限等问题,导致后期维护成本大幅上升。下面,我们将从工
- Qualcomm Hexagon DSP 与 AI Engine 架构深度分析:从微架构原理到 Android 部署实战
观熵
国产NPU×Android推理优化人工智能架构android
QualcommHexagonDSP与AIEngine架构深度分析:从微架构原理到Android部署实战关键词QualcommHexagon、AIEngine、HTA、HVX、HMX、Snapdragon、DSP推理加速、AIC、QNNSDK、Tensor编排、AndroidNNAPI、异构调度摘要HexagonDSP架构是QualcommSnapdragonSoC平台中长期演进的异构计算核心之一
- 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包
Atticus-Orion
上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器,具有强大的AI计算能力,而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构,用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍:昇腾NPU架构设计:采用达芬奇架构,是一个片上系统,主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心,包括控制CPU和AICPU,前者用于控制处理器整体运行,后者承担非矩阵类复杂计算。此外,还拥有AICore
- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- 为什么你的服务器总被攻击?运维老兵的深度分析
作为运维人员,最头疼的莫过于服务器在毫无征兆的情况下变得异常缓慢、服务中断,甚至数据泄露。事后查看日志,常常发现一些“莫名其妙”的攻击痕迹。为什么服务器会成为攻击者的目标?这些攻击又是如何悄无声息发生的?今天,我们就从实战角度分析几种常见且容易被忽视的攻击模式,并教你如何通过日志分析初步定位问题。一、服务器被攻击的常见“莫名其妙”原因“扫楼式”探测与弱口令爆破:现象:服务器CPU、内存无明显异常,
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- 第三章:网络安全基础——构建企业数字防线
阿贾克斯的黎明
网络安全web安全安全
目录第三章:网络安全基础——构建企业数字防线3.1网络协议安全深度解析3.1.1TCP/IP协议栈安全漏洞图谱3.1.2关键安全协议剖析3.2网络攻击全景防御3.2.1OWASPTop102023最新威胁3.2.2高级持续性威胁(APT)防御3.3网络安全设备部署指南3.3.1下一代防火墙(NGFW)配置要点3.3.2IDS/IPS系统部署方案3.4企业网络架构安全设计3.4.1安全分区最佳实践3
- 资深开发者挖掘创作潜能指南
太棒了!码龄超过4年的开发者们,你们早已不是编程新手,而是积累了宝贵经验、踩过无数坑、解决过复杂问题的宝藏创作者!是时候将这些无形的资产转化为有影响力的内容,点亮他人也成就自己了。挖掘创作潜能、展现写作才华,可以从以下几个维度入手:一、重新认识你的“创作金矿”-找到你的独特价值深度复盘你的技术旅程:“踩坑”与“填坑”史:哪些Bug让你彻夜难眠?哪些架构设计让你拍案叫绝或后悔不已?哪些性能优化带来了
- 比亚迪创新脉冲自加热技术深度解析
百态老人
算法数据库
一、技术原理与核心创新比亚迪脉冲自加热技术通过电池包内部能量闭环利用实现低温环境下的高效自加热,其核心原理可分解为以下三级机制:内阻产热机制将电池包物理分割为两组(A/B),通过高频充放电(频率达数百Hz)使电流流经高内阻电芯产生焦耳热。在-30℃环境下,电池内阻可升高至常温的3-4倍,此时焦耳热功率密度可达:P=I2⋅Rint(其中I为脉冲电流,Rint为低温内阻)P=I^2\cdotR_{in
- 全面探索Kafka:架构、应用与流处理
Kafka:企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台,广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档,详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统,支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据,并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容,逐层深入,从入门到高级应用,帮助读者全
- Doris用户管理
Edingbrugh.南空
运维大数据数据库sql
用户管理是Doris权限体系的核心,所有用户操作均依赖于严格的权限控制。本文将用户管理操作与对应权限要求深度绑定,详细说明用户创建、修改、删除等全流程的权限边界及操作规范。一、用户标识与权限基础用户标识(UserIdentity)唯一标识格式:username@'userhost',其中:username:用户名称(大小写敏感)userhost:登录IP限制(支持%通配符,如192.168.%)示
- 探索实时流处理的未来:Kafka Streams 深度指南
秋或依
探索实时流处理的未来:KafkaStreams深度指南项目介绍欢迎进入KafkaStreams:实时流处理的世界!这不仅仅是一本书,更是一个通往流处理领域深层奥秘的门户。由PrashantPandey编著,这本书以ApacheKafka2.1中的KafkaStreams库为核心,为读者铺就了一条从理解基础概念到熟练掌握KafkaStreams编程的路径。无论是软件工程师、数据架构师,还是对大数据处
- Elasticsearch混合搜索深度解析(下):执行机制与完整流程
GeminiJM
ES学习笔记elasticsearchjenkins大数据
引言在上篇中,我们发现了KNN结果通过SubSearch机制被保留的关键事实。本篇将继续深入分析混合搜索的执行机制,揭示完整的处理流程,并解答之前的所有疑惑。深入源码分析1.SubSearch的执行机制1.1KnnScoreDocQueryBuilder的实现KNN结果被转换为KnnScoreDocQueryBuilder,这个类负责在查询阶段重新执行KNN搜索://server/src/main
- ARM64+KylinOS环境下MySQL数据库的图文版安装步骤和故障排查
weixin_47690215
数据库mysql
前言随着信息技术应用创新产业的快速发展,ARM64架构处理器与麒麟操作系统(KylinOS)已成为我国关键信息基础设施建设的核心组合。MySQL作为全球最流行的开源关系型数据库,在金融、政务等关键领域的国产化替代进程中发挥着重要作用。本文档针对ARM64架构与KylinOSV10SP2/SP3的深度适配需求,提供完整的MySQL8.0部署方案及故障排查体系。背景意义技术自主可控:基于华为鲲鹏、飞腾
- 网络安全行业核心人才需求与职业发展路径
Gappsong874
安全网络安全程序人生职场和发展
在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为驱动经济、重塑社会的核心资产。从智慧城市到工业互联网,从移动支付到远程医疗,数字技术深度融入人类生活的每个角落。然而,技术赋能的另一面是风险的指数级放大——网络攻击手段日益复杂,数据泄露事件频发,关键基础设施面临瘫痪威胁,甚至国家安全与公民隐私也暴露在未知风险之中。在此背景下,网络安全早已超越技术范畴,成为关乎国家战略、企业存续与个人权益的“数字生命线”。无论
- NumPy-@运算符详解
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码:符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法:二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组:批次矩阵运算4.广播机制:灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景:从基础到高阶1.深度学习
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
macken9999
自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
- 解决 Python 包安装失败问题:以 accelerate 为例
在使用Python开发项目时,我们经常会遇到依赖包安装失败的问题。今天,我们就以accelerate包为例,详细探讨一下可能的原因以及解决方法。通过这篇文章,你将了解到Python包安装失败的常见原因、如何切换镜像源、如何手动安装包,以及一些实用的注意事项。一、问题背景在开发一个深度学习项目时,我需要安装accelerate包来优化模型的训练过程。然而,当我运行以下命令时:bash复制pipins
- 思维链革命:让大模型突破“机器思考”的边界
John Song
AI人工智能思维链2.0CoT多模态思维链元认知优化
以下是对LilianWeng思维链技术深度解析文章(原文链接)的博客化重构,融合技术本质与应用实践:思维链革命:让大模型突破“机器思考”的边界——解析ChainofThought技术体系与下一代推理架构一、从黑箱到透明思考:CoT的核心突破传统LLM困境:“大模型如同天才自闭症患者——知识渊博却无法展示思考路径”CoT解决方案:#标准CoT提示模板prompt="""问题:小明有5个苹果,吃掉2个
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro