芳尘2018
芳尘2018

"不配得感"，是通往幸福的"拌脚石"

我有个熟人，老公是公司领导，自己是公务员，女儿也在大公司就职，按理说她的生活很富足了。然而No，她喜欢穿便宜衣服，看上的东西，会反复比较性价比，买替代品。和人交往，也扣扣索索，因此她到哪儿都灰头土脸，在谁面前都陪着小心。

她的行为，无疑是在宣告——我不值得拥有。

我另外有一对长辈，智慧又可爱。我时不时会给他们寄去市面上珍奇好吃的水果，每次他们都乐呵呵地接受，让人心生欢喜。他们非常习惯儿孙们的孝顺，因为年轻时努力为大家付出过很多，才能如此坦然吧。

这就是事实的真相：我们生来值得一切美好的事物，我们愿意付出，我们也配得上所有美好的事物。

所以丰盛的秘诀——诚实地面对自己想要的东西，然后大胆的去要，相信自己值得！

如果看了我每天的介绍，你也认为"营养美学"这个产品不错，可以找我聊聊。相信自己，你值得拥有。[爱心]

（这是加入007后的第一篇变现软文）

图片发自App

你可能感兴趣的:("不配得感"，是通往幸福的"拌脚石")

  • 多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical 小小帅AIGC informationextraction人工智能自然语言处理语言模型多分类学术领域生物医学
    AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https://arxiv.org/abs/2404.13779github：本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务，训练自己的数据集，分类每个句子对应的实验方法。没有什么讲的。文章目录～1.背景动机
  • nvm的使用汇总 柒柒钏 小知识点安装教程NVM
    nvm的使用汇总在Linux中安装nvm使用nvm安装Node.js一些特殊用法总结在Linux中安装nvm运行以下命令,用来下载并执行nvm的安装脚本：curl-o-https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.0/install.sh|bash注意：v0.40.0是截至2023年的最新稳定版本。如果需要其他版本，请替换为对应的版本号。安装
  • 数据挖掘技术介绍 柒柒钏 数据挖掘数据挖掘人工智能
    数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系，从而为决策提供支持。分类定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
  • You are using pip version 10.0.1, however version 20.0.2 is available.的解决方案 柒柒钏 小知识点python
    在安装第三方库时出现以下提示：Youareusingpipversion10.0.1,howeverversion20.0.2isavailable.输入：python-mpipinstall--upgradepip结果：还是提示上述错误输入：python-mpipinstall--Upip结果：如下所示，更新完成之后继续安装第三库即可。
  • Linux中如何终止进程？这三种办法要刻在脑子里 wljslmz Linux技术linux运维服务器
    在Linux中，进程是程序运行时的实例。简单来说，每当你启动一个应用（比如Firefox浏览器或一个脚本），系统就会为它创建一个进程，并分配一个唯一的编号——进程ID（简称PID）。通过这个PID，系统知道该如何管理和调度它。但进程并非总是乖乖听话。以下几种情况，可能让你不得不挥起“终结者”之手：无响应：程序卡死，窗口一动不动，怎么点都没反应。资源霸占：某个进程狂吃CPU或内存，让系统慢如蜗牛。任
  • 第01课：什么是微服务？ Wei_Cui_csdn 从零开始掌握微服务软件测试微服务测试DevOps
    微服务的由来微服务的前身是PeterRodgers博士在2005年度云端运算博览会上提出的微Web服务(Micro-Web-Service)。微软的JuvalLöwy随后也提出了类似的想法，并提议将其作为微软下一阶段最主要的软件架构。2014年，MartinFowler与JamesLewis共同提出了微服务的概念，给出了微服务的具体定义：从本质上来说，微服务是一种架构模式。它是面向服务型架构（SO
  • 北京工业大学计算机考研难度,北京工业大学考研好考吗？性价比怎么样？ 徐小疼 北京工业大学计算机考研难度
    学校介绍北京工业大学(北工大，BeijingUniversityofTechnology)，坐落于北京市，是一所以工为主，工、理、经、管、文、法、艺术、教育相结合的多科性市属重点大学，也是国家“211工程”建设高校、世界一流学科建设高校。目前学校拥有国家重点一级学科光学工程，国家重点二级学科材料学和结构工程，学校有7个学科跻身2019年QS世界大学排行榜前500，在QS发布的2019年中国大陆大学
  • 应用统计学学什么科目_统计学考研科目分别有哪些？你都知道吗 心言星愿 应用统计学学什么科目
    在现实社会社会中统计学的应用范围是比较广泛的，想要报考统计学的朋友也是不再少数的，那么问题就来了关于统计学应该要学习哪一些科目呢，下面就来详细的看一下关于统计学方向具体的统计学考研科目分别有那些。首先对于统计学来讲英语政治史必然的初试科目，而专业课的考研科目具体是什么还是要看你选择的院校的实际出题情况了，所以在确定了考研科目之后一定要在在确定一下你想去的高校，以便能够更好的准备。在来看一下在学校方
  • LoRa无线技术解析 wmq163 物联网lora
    一、Lora技术基础与特点1、LoRa是一种低功耗广域网通信（LPWAN）技术中的一种，是Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术。比sigfox的FSK技术更加灵敏，传送距离更远，更节能。2、LoRa是物理层（PHY）协议，能被应用在几乎所有的网络技术中。3、LoRa模块主要在全球免费频段运行，频率范围从137MHz-1050MHz，常见的主要是433MHz、868M
  • 【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务 彬彬侠 PyTorch基础log_softmax多分类交叉熵损失分类pytorchpython深度学习
    torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失，可以提高数值稳定性并防止数值溢出。1.log_softmax的数学公式对于输入张量XXX，softmax计算如下：softmax(Xi)=eXi∑jeXj\text{softma
  • 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数 彬彬侠 PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
    torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异，常用于多分类任务（multi-classclassification）。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本，交叉熵损失的计算公式为：L=−∑i=1Cyilog⁡(yi^)\
  • 数学中常用的求导数的公式汇总 彬彬侠 数学基础机器学习
    一、基本求导公式常数函数的导数ddx[c]=0\frac{d}{dx}[c]=0dxd[c]=0其中ccc是常数。幂函数的导数ddx[xn]=nxn−1\frac{d}{dx}[x^n]=nx^{n-1}dxd[xn]=nxn−1其中nnn是实数。指数函数的导数自然指数函数：ddx[ex]=ex\frac{d}{dx}[e^{x}]=e^{x}dxd[ex]=ex一般指数函数：ddx[ax]=ax
  • 【Python】全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL） 彬彬侠 Python基础全局解释器锁GILCPython多进程C扩展python
    全局解释器锁（GlobalInterpreterLock，简称GIL）是CPython（Python的标准实现）中的一个机制，它确保同一时刻只有一个线程在执行Python字节码。GIL的主要作用是保护Python内部的数据结构，避免多线程访问共享数据时发生竞争条件，导致数据损坏。GIL的工作原理在Python的多线程环境中，GIL会限制多个线程同时执行Python字节码。尽管操作系统可以调度多个线
  • Spring Cloud 与微服务学习总结（14）—— 云原生时代，如何从 Java 开发者转型微服务？ 一杯甜酒 SpringCloud与微服务java云原生springcloud微服务微服务架构
    前言根据维基百科定义，微服务不是整体应用程序中的一个层。相反，微服务是一个独立的业务功能，具有清晰的接口，并且可以通过内部组件实现分层架构。从战略角度来看，微服务架构基本上遵循“做一件事，就要做得好”的Unix哲学。为了应对传统单体架构的缺陷，微服务架构被企业广泛应用。然而，实践之前有很多问题都需要提前考虑清楚，比如Java背景的开发者是否更有优势？微服务、容器化、DevOps和CI/CD之间的关
  • 《基于单片机的交通灯设计与实现（附论文+源代码）》 Blossom.118 单片机课程设计系列单片机嵌入式硬件单片机课程设计51单片机工科软硬件技术stm32c++
    1、项目背景交通灯控制系统是城市交通管理的重要组成部分，其作用是合理分配道路资源，缓解交通拥堵，保障行人和车辆的安全。传统的交通灯系统多为固定时长控制，而基于单片机的交通灯控制系统可以通过编程实现更灵活的控制逻辑，例如根据车流量调整信号时长，甚至实现智能交通管理。2、设计思想交通灯设计是以单片机AT89C51芯片作为核心原件，LED灯、八段数码管等构成交通灯显示系统，利用单片机的电源电路、时钟电路
  • 101、探索Rust模式匹配的奥秘：简洁代码的艺术 多多的编程笔记 Rust之Web开发rust开发语言后端
    Rust模式匹配：学会使用match表达式进行模式匹配，了解iflet和whilelet的用法在编程中，我们经常需要根据不同的条件来执行不同的代码块。Rust语言提供了丰富的模式匹配机制，使得这种根据条件分支执行代码变得简单而直观。本文将介绍Rust中的模式匹配，重点讲解match表达式，以及iflet和whilelet的用法。一、Match表达式Match表达式是Rust中进行模式匹配的一种机制
  • 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
    引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
  • PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程 算法如诗 物理信息网络（PINN）神经网络人工智能深度学习物理信息网络
    基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法，如有限差分法和有限元法，通常需要进行网格离散化和迭代求解，对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此，研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展，能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而，将神经网
  • PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模 算法如诗 物理信息网络（PINN）神经网络机器学习人工智能流体动力学建模PINN物理信息网络
    背景物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks，PINN）是一种结合了神经网络和物理方程的方法，用于建模和求解物理问题。传统的基于物理方程的数值方法在处理复杂的非线性偏微分方程时可能面临数值稳定性、高计算复杂度和网格依赖性等问题。而PINN作为一种数据驱动的方法，通过使用神经网络来近似物理方程，能够有效地解决这些问题。在流体动力学建模中，PINN可以应用于求解N
  • TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建 小白学视觉 论文解读IEEETPAMI3d深度学习论文解读顶刊论文IEEETPAMI
    论文信息Glissando-Net:DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者：BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua论文创新点联合估计3D形状和6D姿态：Glissando-N
  • C++调用Python程序方法 超级大反派@_@ C++c++python开发语言
    前言：在之前做的一个项目中，要使用一段Python的代码。一般来讲可以将Python代码中的功能在C++项目中重构，但是如果Python项目太大，或者这部分是别人写的，自己不清楚整个项目的逻辑，这样重构起来就比较麻烦。这里给出了另外一种实现方法，即利用Python的API使得C++项目可以直接启动Python程序，快速在PC端验证代码功能。急性子可直接看：2.2C++调用python有参有返回值函
  • C# Type类中Name、FullName、Namespace、AssemblyQualifiedName的区别 鲤籽鲲 C#c#microsoft开发语言C#知识捡漏
    总目录前言在C#中，Type类提供了多种属性来获取类型的相关信息。以下是Name、FullName、Namespace和AssemblyQualifiedName这几个属性的区别和具体用途。一、获取各名称属性示例namespaceReflectionDemo{publicclassUser{}internalclassProgram{staticvoidMain(string[]args){var
  • 图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四） AI专题精讲 图神经网络入门到精通人工智能
    小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
  • 北本海硕腾讯二面没过，该如何准备才能再战大厂？ 程序员yt 面试
    今天给大家分享的是一位粉丝的提问，北本海硕腾讯二面没过，该如何准备才能再战大厂？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：bg北本海硕两段大厂实习，感觉自己bg其实不错但问题是实习干的都是些crud当时也没意识记录一些更深刻的技术或者架构上的问题，八股又欠背(大致看完了小林codinga和csguilde的c++指北但实际中延伸出来的问题太
  • 西电计科保研无望无实习无竞赛无科研，该考研还是直接就业？ 程序员yt 考研
    今天给大家分享的是一位粉丝的提问，西电计科保研无望无实习无竞赛无科研，该考研还是直接就业？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：您好，请问西电计科学生，保研无望，无实习无竞赛无科研无技术栈，是准备考研呢，还是准备就业，本科均分80，感觉准备考研就没有后路了。Yt回答：作为一个西电计科，计算机科班生，保研无望，无实习无竞赛无科研无技术也没
  • 1985-2024年地级市人工智能专利数据 经管数据库 人工智能
    《地级市人工智能专利数据（1985-2024）》于2025年1月完成最新更新。数据聚焦于中国各地级市，时间跨度设定为1985年至2024年。在数据整理过程中，参照《关键数字技术专利分类体系（2023）》，依据其中“人工智能”类技术的专利分类号，结合国家知识产权局所提供的信息，对各地每年的专利申请展开搜索与匹配。在此基础上，从众多专利申请中精准筛选出属于“人工智能”类别的专利，并进行数量统计，数据涵
  • YOLOv12模型详解及代码复现 清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
    算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下，YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题，在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念，将其定位为一种回归问题，而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程，还显著提高了处理
  • YOLOv8涨点大全总结（源码） 清风AI 深度学习YOLO计算机视觉神经网络人工智能python
    （需要全部源码请私信或留言）性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前，我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准，也是后续改进工作的出发点。常见的性能指标包括：指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内，步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall预测正确的正样本占实际正样本总数的
  • 医学文本分析中的命名实体识别：从理论到实践 软件职业规划 语言模型unity人工智能
    1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤，其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节，其目的是将医学文本中的实体明确标记出来，以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的方式通常采用BIO标注法。1.1.1BIO标注法BIO标注法是一种广泛应用于命名实体识别任务的标注方式，它通过
  • Rust语言基础知识详解【八】 学习两年半的Javaer rustrust
    继上一章对rust复合类型中的数组和元组讲解之后，接下来对结构体进行详细的介绍。结构体跟之前讲过的元组有些相像：都是由多种类型组合而成。但是与元组不同的是，结构体可以为内部的每个字段起一个富有含义的名称。因此结构体更加灵活更加强大，你无需依赖这些字段的顺序来访问和解析它们。结构体语法天下无敌的剑士往往也因为他有一柄无双之剑，既然结构体这么强大，那么我们就需要给它配套一套强大的语法，让用户能更好的驾
  • 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类） AdyZhang POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
    推荐:MiddlegenIDE插件,   是一个Eclipse   插件.     用它可以直接连接到数据库,   根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件!     今天开始试着使用
  • .9.png Cb123456 android
      “点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png 　　智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。 　　我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
  • 算法的效率 天子之骄 算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
    算法的效率 效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。   以下是我的学习笔记：   1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。   2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
  • java数据结构 何必如此 java数据结构
    Java 数据结构 Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类： 枚举（Enumeration） 位集合（BitSet） 向量（Vector） 栈（Stack） 字典（Dictionary） 哈希表（Hashtable） 属性（Properties） 以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
  • MybatisHelloWorld 3213213333332132
    //测试入口TestMyBatis package com.base.helloworld.test; import java.io.IOException; import org.apache.ibatis.io.Resources; import org.apache.ibatis.session.SqlSession; import org.apache.ibat
  • Java|urlrewrite|URL重写|多个参数 7454103 javaxmlWeb工作
     个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点 1.0  web -info 目录下建立     urlrewrite.xml  文件 类似如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>   <!DOCTYPE u
  • 达梦数据库+ibatis darkranger sqlmysqlibatisSQL Server
    --插入数据方面 如果您需要数据库自增... 那么在插入的时候不需要指定自增列. 如果想自己指定ID列的值, 那么要设置 set identity_insert  数据库名.模式名.表名; ----然后插入数据; example: create table zhabei.test( id bigint identity(1,1) primary key, nam
  • XML 解析 四种方式 aijuans android
    XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。 XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
  • spring中配置文件占位符的使用 avords
    1.类 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
  • 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流 bee1314 webpack
    题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？   我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？ 你真的想这样嘛？   var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。  
  • 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？ bijian1013 项目管理沟通IT职业规划
    问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应         正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。   Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的         虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
  • TortoiseSVN，过滤文件 征客丶 SVN
    环境： TortoiseSVN 1.8 配置： 在文件夹空白处右键 选择  TortoiseSVN -> Settings 在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件： 多类型用英文空格分开 *name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹 *.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹 --------
  • 【Flume二】HDFS sink细说 bit1129 Flume
    1. Flume配置   a1.sources=r1 a1.channels=c1 a1.sinks=k1 ###Flume负责启动44444端口 a1.sources.r1.type=avro a1.sources.r1.bind=0.0.0.0 a1.sources.r1.port=44444 a1.sources.r1.chan
  • The Eight Myths of Erlang Performance bookjovi erlang
    erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide 里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html   Myth: Funs are sl
  • java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17 ljy325 java多线程socket
    利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。 使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer. 客户端: 修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式 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/ import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;
  • 配置心得 chenyu19891124 配置
    时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。 作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。 做了一年的配置管理给自总结下： 1.改变 从一个以前对配置毫无
  • 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考 comsci 算法工作软件测试嵌入式领域模型
    2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
  • Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 daizj oracle
    Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738 http://pan.baidu.com/share/l
  • 非常好的介绍：Linux定时执行工具cron dongwei_6688 linux
    Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。 新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
  • Yii assets目录生成及修改 dcj3sjt126com yii
    assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。 assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php   assets配置方法 在m
  • mac工作软件推荐 dcj3sjt126com mac
    mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。 我为什么要要iterm2 切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点： * 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
  • Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache frank1234 memcachedehcachespring ioc
    本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。 cache.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  • Remove Duplicates from Sorted List II hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list. For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
  • Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进 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
  • MySQL安装文档 liyong0802 mysql
      工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。   安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。   Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
  • 使用VS2010构建HotSpot工程 p2p2500 HotSpotOpenJDKVS2010
    1. 下载OpenJDK7的源码：      http://download.java.net/openjdk/jdk7      http://download.java.net/openjdk/      2. 环境配置     ▶
  • Oracle实用功能之分组后列合并 seandeng888 oracle分组实用功能合并
    1       实例解析 由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下： 表test 数据如下： ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE 1&nbs
  • Java定时任务注解方式实现 tuoni javaspringjvmxmljni
    Spring 注解的定时任务，有如下两种方式： 第一种： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  xmlns:xsi="http
  • 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比 yangshangchuan word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
    本文的目标有两个： 1、学会使用11大Java开源中文分词器 2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。 11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口： /** * 获取文本的所有分词结果, 对比
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他