- 芯麦GC1808立体声ADC芯片解析:高性价比与全集成音频采集方案
青牛科技-Allen
GLOBALCHIP音视频单片机嵌入式硬件收录机人工智能家用电器
引言在直播设备、智能语音终端等新兴应用的推动下,高性能音频采集系统的需求持续增长。芯麦半导体推出的GC1808立体声音频模数转换器,凭借其全集成信号链设计和灵活的接口配置,为开发者提供了高性价比的音频前端解决方案。本文将从核心架构、关键技术特性及典型应用场景三个方面,深入解析这款芯片的设计亮点。一、GC1808核心特性概览全集成信号链内置64倍过采样率Δ-Σ调制器集成数字梳状滤波器(CombFil
- 20250218 隨筆 垂直分库分表(Vertical Sharding) 和 水平分库分表(Horizontal Sharding)
靈臺清明
XdClass网络数据库垂直分库分表和水平分库分表
垂直分库分表(VerticalSharding)和水平分库分表(HorizontalSharding)是数据库拆分的两种策略。它们在大规模数据库优化、分布式架构设计中至关重要,主要用于降低单库压力、提高查询效率、支持高并发。1.垂直分库分表(VerticalSharding)概念垂直分库和垂直分表的核心思想是按业务模块或功能拆分数据库,即:垂直分库(VerticalDatabasePartitio
- HCIA网络层协议与IP编址
夏の橘
HCIA学习之路网络
摘要:网络层是OSI模型中的核心层级,负责实现跨网络的数据传输。本文深入解析HCIA认证要求的网络层协议(IP/ICMP/ARP)及IP编址技术,涵盖子网划分、NAT原理及数据转发流程,帮助读者掌握网络层关键技术。目录一、网络层协议核心功能二、核心协议解析1.IP协议(InternetProtocol)2.ICMP协议3.ARP协议三、IPv4编址技术详解1.地址结构与分类关键细节2.子网划分实践
- RESTful API与Spring MVC注解结合详解
龙阳ω
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1、RESTfulAPIRESTfulAPI,全称为RepresentationalStateTransfer(表述性状态转移)的API,是现代Web服务中最为流行的架构风格之一。其核心思想是将网络中的资源抽象为一系列URL,客户端通过HTTP协议对这些URL进行访问和操作,从而实现资源的获取、创建、更新和删除等操作。使用HTTP协议中的方法(GET、POST、PUT、DELETE等)来表示对资源
- 【Java】Java 常用核心类篇(二)
hrrrrb
#Java基础java开发语言
目录Math类Math类概述常用常量Math.PIMath.E常用方法三角函数方法反三角函数方法指数和对数方法取整方法绝对值和最值方法随机数方法角度转换方法Math类Math类概述在Java编程里,Math类是一个极其重要的工具类,它存于java.lang包下。java.lang包是Java语言的核心包,在使用其中的类时,无需额外导入,Java编译器会自动处理。Math类有两个显著特点:被fina
- Steamworks:Steamworks数字版权管理(DRM)技术教程_2024-07-25_01-07-07.Tex
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Itch.io:Itch.io平台入门与游戏发布流程Itch.io平台简介Itch.io的历史与愿景Itch.io,成立于2011年,是一个由LeafCorcoran创建的在线平台,旨在为独立游戏开发者提供一个发布和销售游戏的场所。其愿景是打造一个开放、包容的社区,让游戏创作成为一种可持续的艺术形式。Itch.io鼓励创新和实验性游戏,支持开发者通过直接销售、捐赠或订阅模式获得收入,同时保持对内容
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Steamworks:Steamworks平台概览Steamworks简介1.1Steamworks平台概述Steamworks是一个由Valve公司开发的全面的软件开发工具包(SDK),旨在帮助游戏开发者和发行商在Steam平台上发布和管理他们的游戏。Steamworks集成了Steam的多项服务,包括但不限于自动更新、成就系统、云存储、社交网络功能、反作弊机制、以及Steam创意工坊等,为游戏
- ZBrush:导出与导入ZBrush模型_2024-07-15_19-55-08.Tex
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- 使用LangChain与Clarifai模型进行交互
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在现代AI应用开发中,Clarifai提供了一个完整的AI生命周期管理平台,包括数据探索、数据标注、模型训练、评估和推理。本文将探讨如何使用LangChain库与Clarifai的模型进行交互。技术背景介绍Clarifai是一个全面的AI平台,专注于模型的构建和部署。要开始使用Clarifai,你需要一个账户和个人访问令牌(PAT)。确保先在Clarifai获取或创建你的PAT。核心原理解析通过L
- Redis安全机制与数据备份:保障数据安全与高可用性
一碗黄焖鸡三碗米饭
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Redis安全机制与数据备份:保障数据安全与高可用性作为一个高效的内存数据库,Redis因其卓越的性能和灵活的应用场景,成为了分布式缓存、消息队列、实时分析等领域的核心组件。然而,在大规模的生产环境中,Redis不仅需要关注性能,还需要具备高安全性和高可用性,以保障数据的完整性和持续服务。为此,Redis提供了一些安全机制和数据备份方案,帮助用户应对各种潜在的风险。本文将深入探讨Redis的安全机
- 深入剖析Java内存管理与垃圾回收:优化程序性能的核心技能
一碗黄焖鸡三碗米饭
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深入剖析Java内存管理与垃圾回收:优化程序性能的核心技能在现代Java开发中,内存管理与垃圾回收(GC)是至关重要的议题。良好的内存管理不仅能够有效避免内存泄漏,还能提高程序的性能。Java作为一种高效的编程语言,采用了自动垃圾回收机制(GarbageCollection),大大简化了内存管理。但这并不意味着开发者可以完全忽视内存的管理与优化。本文将深入探讨Java的内存管理机制、堆与栈的概念、
- 【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》
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「2025DeepSeek技术全景实战」算法分布式docker计算机视觉人工智能自然语言处理DeepSeek
大家好,今天我们来深入探讨一下《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》这篇技术博客。我们将从核心内容、原理、应用场景等多个方面进行详细解析,力求让大家对这两种异常检测方法有一个全面而深入的理解。一、引言在数据科学和机器学习领域,异常检测(AnomalyDetection)是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
- Linux系统性能调优技巧
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Linux系统性能调优需要结合硬件资源、业务场景和系统瓶颈进行针对性优化。以下是系统化的调优思路和常用技巧,涵盖CPU、内存、磁盘、网络、内核参数等核心方向:一、性能分析工具速查工具用途示例命令top/htop实时监控进程CPU、内存占用htop-d10vmstat查看内存、进程、CPU上下文切换vmstat15iostat监控磁盘I/O和吞吐量iostat-x1sar历史性能数据收集(需安装sy
- Solon —— 容器
发强-CrazyAirhead
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说明Solon的核心概念有IoC、AOP和本地事件总线。有人常常有误解以为IoC和AOP是Spring提出的,其实这两种思想在Spring之前就已经有了,但Spring把这两个思想在技术上落地和推广做得很好,让Ioc和AOP广为人知。核心概念IoCIoc的全称是InversionofControl,是控制反转或者反转控制的意思。它是一种思想,主要解决的是对象创建和管理的问题,用于解耦依赖。Ioc有
- 探索AutoJS:一款强大的Android自动化工具
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探索AutoJS:一款强大的Android自动化工具去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在如今高度数字化的世界中,自动化扮演着越来越重要的角色。尤其在移动端,AutoJS是一个专为Android设计的强大自动化工具,它允许用户编写JavaScript代码来实现各种自动化任务,极大地提高了效率。这篇推荐文章将带你了解AutoJS的核心技术、应用场景以及其独特之处。项目简介
- B-4 拍拍乐
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“拍拍乐”游戏是将小朋友们排成n排,每排m个人。游戏开始后,每位小朋友手机上会同时收到一个数字指令:1代表向前、2代表向后、3代表向左、4代表向右。小朋友要按照指令向指定方向的小朋友拍一下。问有多少小朋友被不止一个小伙伴拍到?注意:在平面图中,一个格子的上方为“前”、下方为“后”。位于边角的小朋友有可能拍到空气,那也是允许的。输入格式:输入第一行给出2个正整数n和m(2≤n,m≤100),依次为座
- 吐血整理!检查点存储策略优化,数据存储效率飙升不是梦
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吐血整理!检查点存储策略优化,数据存储效率飙升不是梦引言你是否还在为数据存储的高成本和低效率而烦恼?为啥投入了大量资源在检查点存储上,数据存储效果却依旧差强人意?其实啊,问题很可能就出在检查点存储策略上。接下来我就带你深入了解如何优化检查点存储策略,让你的数据存储轻松升级!核心内容避坑指南:常见检查点存储策略误区场景化描述:你在进行数据存储时,可能随意选择了一种检查点存储策略,觉得能用就行。但过了
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吐血整理!权重持久化方案优化,让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时,遭遇过模型训练结果无法有效保存,导致之前的努力付诸东流的痛苦?又或者在模型权重持久化时,发现保存和加载的速度极慢,严重影响项目进度?今天咱们就来好好聊聊权重持久化方案的优化,帮你解决这些让人头疼的问题!核心内容❗传统方案痛点:大多数人都踩过的坑在很多深度学习项目里,大家常用的权重持久化方案存在不少问题。比如说,使用普通的
- 吐血整理!训练时数据增强策略调整,让模型性能飙升
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吐血整理!训练时数据增强策略调整,让模型性能飙升引言你是否遇到过模型训练效果不佳,明明投入了大量数据,可模型的准确率、泛化能力就是提不上去?其实啊,很多时候问题就出在数据增强策略上。不合理的数据增强方式,就像给运动员吃错了补药,不仅起不到提升效果,还可能适得其反。今天我就来和你好好聊聊训练时数据增强策略的调整,让你的模型也能“脱胎换骨”!核心内容策略选择误区:80%的人都会犯的错场景化描述:你满心
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吐血整理!模型版本回滚机制支持,让你的模型训练不再走弯路引言你是否遇到过模型训练过程中,因为一个小失误导致之前的努力白费,只能从头再来的糟心事?为什么辛辛苦苦训练出来的模型,突然效果变差,却找不到问题所在?别担心,模型版本回滚机制的支持,能帮你轻松解决这些难题。接下来,我就带你深入了解这个超实用的技术。核心内容问题根源:模型训练中的常见陷阱在模型训练的过程中,你可能会遇到各种问题。比如,你在调整参
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吐血整理!模型热加载能力大比拼,谁才是真正王者?引言你是否在开发过程中,为了模型更新而频繁重启服务,浪费大量时间?又是否疑惑为什么有些模型加载速度快如闪电,而有些却慢得像蜗牛?今天就带你深入了解模型热加载能力的支持对比,让你不再为模型加载问题而烦恼!核心内容模型热加载概念科普场景化描述:想象一下,你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时,如果不能进行热加
- 吐血整理!过拟合抑制策略调整方法大揭秘,让模型性能飙升
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吐血整理!过拟合抑制策略调整方法大揭秘,让模型性能飙升引言你是否遇到过模型在训练集上表现完美,可一到测试集就“原形毕露”的糟心情况?为啥模型训练得好好的,实际应用时却差强人意呢?这其实就是过拟合在捣乱!接下来,我就带你深入了解过拟合抑制策略的调整方法,让你的模型告别过拟合,重获新生!核心内容数据层面的调整:扩充与清洗的力量场景化描述:你想象一下,你训练模型的数据集就像做饭的食材,如果食材种类单一,
- 惊呆了!模型版本迁移成本差异大揭秘,轻松省下一大笔!
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惊呆了!模型版本迁移成本差异大揭秘,轻松省下一大笔!引言你是否在进行模型版本迁移时,被高昂的成本搞得焦头烂额?为什么同样是模型版本迁移,有些团队花费甚少,而有些却成本高得离谱?今天咱们就来深入探讨一下模型版本迁移的成本差异,让你轻松应对这个难题。核心内容成本差异源头:数据规模的影响场景化描述:你想想看,当你要迁移一个小公司只有几百条数据的简单模型和一个大型企业拥有数百万条复杂数据的模型时,这成本能
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吐血整理!梯度累积和优化器配置差异,让模型训练效果天差地别!引言你是否还在为模型训练效果不佳而苦恼?明明花费了大量时间和精力,模型的性能却始终无法达到预期。其实,很多时候问题可能就出在梯度累积和优化器配置上。不同的配置会对模型训练产生巨大的影响,接下来我就带你详细了解其中的奥秘。核心内容避坑指南:梯度累积和优化器配置易踩的雷区场景化描述:你满心欢喜地开始训练模型,却发现训练过程中损失函数波动剧烈,
- 还在为模型权重共享效率发愁?模型权重共享策略优化让效果飙升
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还在为模型权重共享效率发愁?模型权重共享策略优化让效果飙升引言你是否在进行模型训练时,常常被漫长的训练时间和巨大的计算资源消耗搞得焦头烂额?为什么明明使用了模型权重共享策略,却还是达不到理想的训练效果和效率?今天咱们就来深入剖析模型权重共享策略的优化,让你在模型训练的道路上少走弯路。核心内容问题根源:模型权重共享常见痛点场景化描述:你满心欢喜地使用模型权重共享策略,想着能大大提升训练效率,可实际情
- 【开源免费】基于Vue和SpringBoot的医院后台管理系统(附论文)
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本文项目编号T170,文末自助获取源码\color{red}{T170,文末自助获取源码}T170,文末自助获取源码目录一、系统介绍二、数据库设计三、配套教程3.1启动教程3.2讲解视频3.3二次开发教程四、功能截图五、文案资料5.1选题背景5.2国内外研究现状六、核心代码6.1查询数据6.2新增数据6.3删除数据一、系统介绍在管理员功能模块确定下来的基础上,对管理员各个功能进行设计,确定管理员功
- Excel核心函数VLOOKUP全解析:从入门到精通
The god of big data
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一、函数概述VLOOKUP是Excel中最重要且使用频率最高的查找函数之一,全称为VerticalLookup(垂直查找)。该函数主要用于在数据表的首列查找特定值,并返回该行中指定列的对应值。根据微软官方统计,超过80%的Excel用户在日常工作中都会使用到这个函数。二、函数语法详解=VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_loo
- 教程 | Ventoy全攻略:2025最新安装与使用教程,打造万能多系统启动盘
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教程神器?三叉戟?虚拟系统系统架构
一、Ventoy简介与核心优势Ventoy是一款开源免费的多系统启动盘工具,支持Windows、Linux、macOS等操作系统及各类维护工具。其最大特点是无需反复格式化U盘,只需将ISO/WIM/IMG等镜像文件直接拷贝至U盘即可启动,且支持LegacyBIOS与UEFI双模式。相较于传统工具,Ventoy的优势包括:多系统兼容性:支持超1000种ISO镜像,涵盖主流操作系统及工具(如Windo
- 如何编写一个猜数字游戏的代码
Maysheeo
c语言c#
一、菜单的样式关于菜单的样式其实可以自己进行DIY,在这里只是一个示范。如下代码,按“1”开始游戏,看“0”退出游戏。我们将其定义为一个函数,不需要返回类型故此返回类型为void.voidmenu(){printf("**************************\n");printf("******1.play******\n");printf("******0.exit******\n"
- 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