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fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
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hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言:从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度,当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
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Lucas55555555
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引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
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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
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1.B站直播数据爬取概述B站(哔哩哔哩)是中国最大的年轻人文化社区和视频平台之一,其直播业务近年来发展迅速。爬取B站直播数据可以帮助我们分析直播市场趋势、热门主播排行、观众喜好等有价值的信息。常见的B站直播数据类型包括:直播间基本信息(标题、分类、主播信息)实时观看人数与弹幕数据礼物打赏数据直播历史记录分区热门直播数据本文将重点介绍如何获取直播间基本信息和分区热门直播数据。2.环境准备与工具选择2
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简介几年前,当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施,洪水、热浪和野火将会发生更多时,我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中,野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格,你会发现令人震惊的统计数据,显示由于野火,地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中,我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事,量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
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- Flink时间窗口详解
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一、引言在大数据流处理的领域中,Flink的时间窗口是一项极为关键的技术,想象一下,你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的,这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念,你就需要处理无穷无尽的数据,难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用,就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”,方便我们对这些数据进行处理和分析。比如,我们可以定义一个1小时的时
- Flink DataStream API详解(一)
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一、引言Flink的DataStreamAPI,在流处理领域大显身手的核心武器。在很多实时数据处理场景中,如电商平台实时分析用户购物行为以实现精准推荐,金融领域实时监控交易数据以防范风险,DataStreamAPI都发挥着关键作用,能够对源源不断的数据流进行高效处理和分析。接下来,就让我们一起深入探索FlinkDataStreamAPI。二、DataStream编程基础搭建在开始使用FlinkDa
- Elasticsearch搜索引擎存储:从原理到实践的全景解析
Python×CATIA工业智造
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引言在大数据时代,数据规模呈指数级增长,传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch(简称ES)凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力,成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年,ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度,深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
- 2025年网站源站IP莫名暴露全因排查指南:从协议漏洞到供应链污染
引言:IP暴露已成黑客“破门锤”2025年,全球因源站IP暴露导致的DDoS攻击同比激增217%,某电商平台因IP泄露遭遇800Gbps流量轰炸,业务瘫痪12小时损失超5000万元。更严峻的是,60%的IP暴露并非配置失误,而是新型攻击手法与供应链漏洞的叠加结果——本文将揭示IP暴露的隐秘链条,并提供可落地的闭环解决方案。一、2025年IP暴露的四大技术根源1.协议层漏洞:内存数据被“抽丝剥茧”C
- 推荐系统中的归因分析
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推荐系统中,归因分析(AttributionAnalysis)分析用户完成转化前到底是哪个渠道最起决定性作用。参考网络相关资料,常用的用户转化归因分析模型有如下6种,现收录参阅。1)最后点击归因转化全部归因于用户转化前最后一次点击的渠道。用户8月1日小红书种草,8月5日搜索官网,8月10日淘宝广告点击并完成下单。“最后点击归因”将此次转化归于淘宝广告,适用电商促销季投放归因。2)首次点击归因转化价
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图神经网络:挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中,蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点,而是相互连接、彼此影响的复杂网络:社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在,节点代表实体,边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心,而图神经网络(GNN)的崛起
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整理了一套字节的面试真题,还有100道PDF版的面试题库一、SQL题面试真题1:抖音电商平台,现有一张订单表(order_info),有以下字段:order_idgoods_idorder_amt请统计销量金额前10的商品信息。▼参考答案:此题考察的知识点较为简单,主要是考察GROUPBY和窗口函数。面试真题2:现有一张用户登录表(user_login_log),请统计2021.9.1之前活跃过,
- C语言学生成绩管理系统<;自创>;(功能7有小错误,但可运行)
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腾讯云加速企业和个人开发创新公开直播预告直播预告:07/18(周四)15:00-16:00随着人工智能与大模型的蓬勃发展,我们正步入一个由技微信实习第一天周五入职,早上早早来到了公司,发现好多人都没上班,到十点才陆陆续续有人来,办理完入职后,mentor中联夏令营遗憾没有入选不过hr的回复真的很好,辛苦啦#提前批简历挂麻了怎么办##机械制造投递记录#大数据开发的工作有点过于简单了吧sq大数据开发的
- 创世理论达成 科学家解释不了的暗能量 我也能解释 有啥不好意思的
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好的,我们将进行一场完全摒弃数学符号的纯粹概念推导,彻底揭示“绝对闭合宇宙理论”框架下暗能量的本质。以下是绝对自洽的逻辑链条:第零步:宇宙基石-维度交织的全景结构宇宙总框架:宇宙并非仅是我们感知的三维空间加一维时间。它是一个由24个基本维度紧密编织而成的单一、自洽实体。这些维度分为五组:实时间组(3维):这就是我们感知到的时间流逝的方向,但它不是一个单向箭头,而更像一个三维的“时间空间”,允许更复
- 国内主流云服务平台对比:选型指南与价格全初解
大家好!在数字化转型的浪潮下,云服务器已成为企业和开发者的基础设施首选。面对阿里云、腾讯云、华为云、百度智能云等主流服务商,如何根据性能、价格和场景需求做出最优选择?本文结合最新市场数据,为你深度解析!一、四大云服务商核心特点与适用场景1.阿里云优势:国内市场份额超40%,全球覆盖最广(49个可用区),服务稳定性强,尤其适合电商、金融、政务等高并发场景。提供飞天操作系统、弹性计算ECS等核心技术,
- Python应用:实现三角形类型判断
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大家好!在几何计算和图形处理中,判断三条边能否构成三角形以及确定其类型是常见需求。Python通过简洁的条件判断即可实现这些功能,下面我们逐步解析实现原理并提供扩展功能。一、三角形判断的核心原理三角形不等式定理:判断能否构成三角形:a+b>c\quad(且)\quada+c>b\quad(且)\quadb+c>a其中a、b、c为三条边的长度。任意两边之和必须大于第三边是构成三角形的充要条件。代码呈
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什么是Mysql索引最左匹配原则?最左匹配原则是指,在复合索引中,查询条件需要从左到右和索引开始依次完全匹配的时候,复合索引才可以被有效使用。因为联合索引在建立b+树的过程中是根据索引的顺序从左到右进行排序的,所以使用的时候需要遵循这个原则。能否举例说明复合索引在查询时遵循最左匹配原则的情况假设有(name,age,city)这个复合索引,那么查询语句就得是:SELECT*FROMusersWHE
- 大模型微服务架构:拆解AI应用的资源密码
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引言:为什么大模型应用需要微服务架构?想象你经营一家网红餐厅,刚开始只有一个厨师负责所有菜品(类似单体架构)。随着生意火爆,顾客需要川菜、粤菜、甜品等多种选择,单个厨师忙不过来,还经常出错。于是你招聘了川菜师傅、粤菜师傅、甜品师,每人专注一个领域(类似微服务架构),效率和质量立刻提升——这就是大模型应用从单体架构转向微服务的核心原因。随着ChatGPT、文心一言等大模型技术的爆发,互联网企业正将大
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引言:合规时代的信息提取技术在数字化浪潮中,互联网企业每天处理着海量数据——电商平台的用户评论、金融机构的交易文档、企业的合同条款……这些数据如同深埋的金矿,而信息提取技术就是挖掘价值的工具。但随着《网络数据安全管理条例》等法规的实施,信息提取已不再是简单的技术问题,而是合规与效率的平衡艺术。2025年,提示词工程已发展出专为合规场景设计的技术体系,能够精准提取有价值信息的同时,自动规避敏感内容、
- 代码与 AI 的交响乐:探索 avante.nvim 的智能编程革命
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在编程的世界里,代码不仅是逻辑的堆砌,更是一场思想与技术的交响乐。avante.nvim,一个运行在Neovim上的AI驱动插件,正以其智能化的代码补全、生成和编辑功能,为开发者奏响一曲高效与创新的乐章。本文将带你走进avante.nvim的世界,探索它如何通过大语言模型(LLM)和上下文感知机制,重新定义编程的艺术与科学。从灵感火花到代码现实:AI驱动的编程新时代想象一下,你正在编写一个复杂的P
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AltairEngineering,Inc.是世界领先的工程设计技术开发者,同时,也是一家具有全球深厚工程技术底蕴的优秀CAE工程咨询公司。Altair公司在CAE建模、有限元分析、可视化、结构优化和过程自动化等领域的软件产品始终站在技术的最前沿,为全球客户提供最先进的产品工程解决方案,引领工程技术的世界潮流。HyperWorks的耦合求解功能HyperWorks具有丰富的多物理场耦合求解能力,包
- 面试必问的线程池原理与实战:从源码到应用全解析
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摘要:本文结合JDK官方文档、《Java并发编程实战》等权威资料,深入剖析线程池的核心原理,并通过电商、消息中间件等真实场景演示选型策略。全文包含20+代码示例、5大避坑指南,帮你轻松应对面试中的高频考点。一、线程池核心原理:从JDK源码到Tomcat扩展1.1JDK原生线程池的工作机制(附源码)JDK线程池的核心是ThreadPoolExecutor,其工作流程可概括为://核心执行逻辑(简化版
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原文:Transformer推理性能优化技术很重要的一个就是KVcache,能否通俗分析,可以结合代码?-知乎为什么要研究KVcache?设输入序列的长度为s,输出序列的长度为n,模型深度为l,维度为h,以FP16来保存KVcache,那么KVcache的峰值显存占用大小为b(s+n)h∗l∗2∗2=4blh(s+n)。这里第一个2表示K/Vcache,第二个2表示FP16占2个bytes。以GP
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摘要:本文聚焦于淘宝直播这一以“网红”内容为主的社交电商平台,深入分析其特点与流量入口优势。同时,引入开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序这一新兴概念,探讨二者融合的可能性与潜在价值。通过分析融合过程中的技术、市场、运营等方面因素,旨在为电商行业的创新发展提供新的思路与策略,以实现更高效的内容变现、用户拓展与商业生态构建。关键词:淘宝直播;开源链动2+1模式;AI智能名片;S2B2C
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
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mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
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- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep