- MySQL复合索引的最左匹配原则
web2u
MySQLmysqlandroid数据库
聊聊MySQL复合索引的最左匹配原则:从一个简单例子说起今天想跟你们聊聊MySQL里一个挺有意思的话题——复合索引的最左匹配原则。说实话,我刚接触数据库的时候,看到索引这个东西脑袋就有点晕,后来慢慢踩了点坑,才发现这玩意儿其实没那么神秘,反而有点像生活里找东西的逻辑。今天就拿个小例子,带你们看看这东西到底怎么回事,顺便分享下我的理解和心得。先搭个简单场景假设我们有个用户信息表,叫user_info
- FastSAM:高效图像分割算法详解与实战
阿qi 爱喝拿铁
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像分割在图像处理领域中起着至关重要的作用,而FastSAM作为一种高效的图像分割算法,结合了像素的局部特征与全局信息,以自适应聚类方式实现了快速且精确的像素级别分割。其采用基于密度的空间聚类方法处理噪声和不规则形状,自适应策略调整聚类参数以增强泛化能力,并优化计算流程实现并行化处理以提升运行速度。FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。
- 数据库的 DDL、DML、DQL、DCL 分别是什么?下面谈谈这四者的概念。
雪碧聊技术
MySQL数据库四种操作语句MySQLSQL
欢迎来到“雪碧聊技术”CSDN博客!在这里,您将踏入一个专注于Java开发技术的知识殿堂。无论您是Java编程的初学者,还是具有一定经验的开发者,相信我的博客都能为您提供宝贵的学习资源和实用技巧。作为您的技术向导,我将不断探索Java的深邃世界,分享最新的技术动态、实战经验以及项目心得。让我们一同在Java的广阔天地中遨游,携手提升技术能力,共创美好未来!感谢您的关注与支持,期待在“雪碧聊技术”与
- DeepSeek:大模型时代的“破局者”
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ai深度学习人工智能
DeepSeek,是谁?DeepSeek,中文名深度求索,是一家成立于2023年7月17日的创新型科技公司,由知名量化资管巨头幻方量化创立,法定代表人系裴湉。公司专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术,致力于在人工智能领域实现技术突破和创新应用。在成立后的短时间内,DeepSeek取得了令人瞩目的成绩。2024年1月5日,发布首个包含670亿参数的大模型DeepSeekLLM,该模型从零开
- vLLM专题(十四)-自动前缀缓存
AI专题精讲
大模型专题系列人工智能
一、介绍自动前缀缓存(AutomaticPrefixCaching,简称APC)缓存现有查询的KV缓存,以便新查询如果与现有查询共享相同的前缀,可以直接重用KV缓存,从而跳过共享部分的计算。注意有关vLLM如何实现APC的技术细节,请参阅此处。二、在vLLM中启用APC在vLLM引擎中设置enable_prefix_caching=True以启用APC。以下是一个示例:importtimefrom
- 深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能LangGraph
文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2调用图2.2裁剪历史信息2.2.1创建图2.2.2调用图3面向对象编程3.1定义类MyState3.2定义类AIChat3.3应用4附录4.1问题及解决tokenizer4.2参考附录1通用配置L
- 软件工程应试复习(考试折磨版)
愚戏师
软件工程
针对学校软件工程考试,参考教材《软件工程导论(第6版)》1-8章学习的艺术:不断地尝试,我一定会找到高效用的方法,让学习变成一门艺术,从应试备考中解救出我的时间同胞们。好嘞!既然时间紧迫,咱们就用「闪电战」学习法,把知识点当零食一样快速吞下(但记得消化哦)!上攻略三步速成秘籍(测试版):应试求生指南!1.开挂第一步:「抓大放小」狙击战!锁定BOSS级考点:翻开目录,用荧光笔把老师敲黑板的内容(PP
- 【数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取】
调皮的芋头
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好的,我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客,重点阐述特征发现和特征提取,特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤,并结合Python和TensorFlow进行代码示例。完成后,我会通知您进行查看。数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取1.概述在金融领域的量化交易中,数据挖掘扮演着极其重要的角色。量化交易依赖于对海量金融数据的分析,从中寻找规律和模式,以支撑交易决策。数据挖掘技
- AI人工智能机器学习之监督线性模型
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1、概要 本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型,以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例,从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务,其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
- 利用Java爬虫获取Amazon商品详情:实战案例指南
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在电商领域,Amazon作为全球最大的电商平台之一,其商品详情数据对于市场分析、竞争策略制定以及电商运营优化具有极高的价值。通过Java爬虫技术,我们可以高效地获取这些数据,为电商从业者提供强大的数据支持。本文将详细介绍如何利用Java爬虫技术获取Amazon商品详情数据。一、准备工作(一)环境搭建确保你的开发环境中已经安装了以下必要的Java库:Jsoup:用于解析HTML页面。HttpClie
- 利用Java爬虫精准获取淘宝分类详情:实战案例指南
Jason-河山
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在电商领域,淘宝作为中国最大的电商平台之一,其分类详情数据对于市场分析、竞争策略制定以及电商运营优化具有极高的价值。通过Java爬虫技术,我们可以高效地获取这些数据,为电商从业者提供强大的数据支持。本文将详细介绍如何利用Java编写爬虫程序,快速获取淘宝分类详情数据。一、准备工作(一)环境搭建确保你的开发环境中已经安装了以下必要的库:HttpClient:用于发送HTTP请求。Jsoup:用于解析
- 大数据模型:技术赋能,引领未来
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随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展,我们正身处一个数据爆炸的时代。数据,已经成为这个时代最为宝贵的资源之一。而如何挖掘和利用这些海量数据,为企业和社会创造价值,正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨:概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法,通过对海量数据进行处理和分析,挖掘出有价值的信息和知识,
- 如何根据企业架构设计IT架构?
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企业IT架构高度匹配企业架构是实现战略目标、提高业务效率和增强组织竞争力的关键。以下是关于企业架构(EnterpriseArchitecture,EA)及其与IT架构设计关系的详细说明:一、什么是企业架构(EA)?企业架构是一种方法论和工具集,用于系统地描述和分析企业的业务、信息、流程和技术,以支持企业的战略目标和业务运营。它是一个全局视角,确保企业内各个部分协同一致。企业架构的核心组成部分(通常
- go基础语法
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前后端学习golang开发语言后端
go基础语法先下载安装go,然后到vscode下载go插件某校今年没有一个人考上UESTC,还没发展起来就开历史倒车,实属是大溃败了。byd,很多同学还沉迷电子产品,go学完衔接上瓦,瓦学完衔接上小视频。看看人家家境贫困的同学都开始兼职送外卖了,虽然一天才四五十。食堂里外经常有毕业工作的老学长过来推销东西,一打听都是四川本地人不想到外地工作,感叹专业不好没前途,低薪高压遂跑路,金牌销售才靠谱。1.
- 乡村振兴背景下县域农业数字化转型的关键要素与持续路径——基于30个案例的模糊集定性比较分析
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人工智能与智能系统专栏人工智能大数据政务
摘要:县域农业数字化转型是大力推进以县城为重要载体的城镇化建设及实现乡村振兴战略的重要途径。基于TOE理论框架,以我国30个县为案例,运用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法探讨技术、组织和环境条件对县域农业数字化转型的组态效应及其持续路径。研究发现:存在驱动高水平县域农业数字化转型的四条路径,分别是以技术基础设施、财政资源供给和社会资本参与为核心条件的全能型,以财政资源供给和社会资本参与为核心条
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二叉树的所有路径问题:思路:1.分治递归:若要得到一颗二叉树的所有路径,需先将根节点加入路径中,然后将左右子树的所有路径与根节点组合。若为根节点,将其加入路径,然后对左右子树递归得到以它们为根的路径。递归结束条件为当前处理的节点为叶子节点,即左右子树均为空。递归结束前将当前路径记录。路径用string表示,在加入根节点时使用C++11string头文件的to_string函数将数值转化为字符串。在
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BCPD++算法原理详解一、算法概述BCPD++(BayesianCoherentPointDrift++)是BCPD(BayesianCoherentPointDrift)的增强版本,专为非刚性点云配准设计。它基于贝叶斯概率框架,结合变分推断与高效优化策略,显著提升了配准精度、鲁棒性与计算效率。BCPD++的核心创新在于:分层贝叶斯模型:自适应学习超参数,减少人工调参需求。变分贝叶斯推断:替代传
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点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
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React作为当前最流行的前端框架之一,凭借其组件化、声明式编程和高效的虚拟DOM机制,成为构建复杂用户界面的首选工具。本文将深入解析React的核心API、方法函数及属性,覆盖从基础到高级的各个方面,助你全面掌握React开发技巧。文章目录1.React核心概念1.1组件化开发1.2JSX语法1.3虚拟DOM2.组件生命周期方法(类组件)2.1挂载阶段(Mounting)2.2更新阶段(Upda
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Vue和React作为当前最主流的前端框架,各自凭借独特的理念和设计哲学赢得了大量开发者的青睐。Vue以“渐进式框架”和易上手著称,React则以“声明式UI”和灵活性见长。本文将从代码风格、底层原理、API设计、性能优化、生态系统等多个维度,对两者进行深度对比,助你在技术选型时做出明智决策。文章目录1.核心设计理念对比1.1Vue:渐进式框架1.2React:声明式UI库1.3哲学差异总结2.模
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DeepSeekGRPO:面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里,DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星,频繁出现在各类科技前沿讨论中,热度持续攀升。从惊艳的模型表现,到不断拓展的应用场景,DeepSeek正以强劲之势重塑着行业格局。大家不难发现,无论是复杂的自然语言处理任务,还是充满挑战的智能推理难题,DeepSeek都能展现出卓越的性能。而这斐然成绩的背后
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- 面试基础--线程生命周期、线程池(ThreadPoolExecutor 工作原理)
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深入解析线程生命周期与线程池(ThreadPoolExecutor)的工作原理:从源码到底层实现在现代高并发的互联网应用中,多线程编程是提升系统性能的重要手段之一。然而,线程的创建、销毁以及管理成本较高,直接使用线程可能会导致系统资源耗尽。为了解决这一问题,Java提供了线程池(ThreadPoolExecutor)机制,能够高效地管理线程的生命周期,提升系统性能。本文将深入探讨线程的生命周期、线
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科技人工智能后端
赋能农业数字化转型,雏森科技助力“聚农拼”平台建设在数字化浪潮席卷各行业的今天,农业领域也在积极探索转型升级之路。中农集团一直以“根植大地,服务三农”为核心,以“乡村振兴,农民增收”为目标,及时响应国家号召,在数字化浪潮改革的当下积极布局农业数字化转型。在中央一号文件连续多年对发展智慧农业作出重要部署的背景下,集团领导们积极响应,组织开发了“聚农拼”数字农业服务平台,通过互联网信息化、数字化精准匹
- Qwen2.5 技术报告
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24年12月来自通义千问的论文“Qwen2.5TechnicalReport”。本报告介绍Qwen2.5,这是一系列全面的大语言模型(LLM),旨在满足多样化的需求。与之前的迭代相比,Qwen2.5在预训练和后训练阶段都有显著的改进。在预训练方面,将高质量的预训练数据集从之前的7万亿个token扩展到18万亿个token,为常识、专家知识和推理能力提供坚实的基础。在后训练方面,用超过100万个样本
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高项软考法律法规学习笔记
目录中华人民共和国著作权法第一章总则第二章著作权第一节著作权人及其权利第二节著作权归属第三节权利的保护期第四节权利的限制第三章著作权许可使用和转让合同第四章与著作权有关的权利第一节图书、报刊的出版第二节表演第三节录音录像第四节广播电台、电视台播放第五章著作权和与著作权有关的权利的保护第六章附则中华人民共和国著作权法修订记录(1990年9月7日第七届全国人民代表大会常务委员会第十五次会议通过根据20
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reactreact.js自定义Hook实现Hooks的使用规则Hook
React自定义Hook实现概念:自定义Hook是以use打头的函数,通过自定义Hook函数可以用来实现逻辑的封装和复用封装自定义hook通用思路:声明一个以use开头的函数在函数体内封装可复用的逻辑(只要是可复用的逻辑)把组件中用到的状态或者回调return出去(以对象或者数组)在哪个组件中要用到这个逻辑,就执行这个函数,解构出来状态和回调进行使用代码实现://问题:布尔切换的逻辑当前组件耦合在
- 使用 yolov8 进行对象检测
算法资料吧!
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在计算机视觉领域,YOLOv8对象检测确实以其超高的准确性和速度而脱颖而出。它是YOLO系列的最新版本,以能够实时检测物体而闻名。YOLOv8凭借其一流的对象检测将Web应用程序、API和图像分析提升到一个新的水平。在本文中,我们将了解如何利用yolov8进行对象检测。YOLO概述YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种改变游戏规则的对象检测算法,于2015年问世,以其一次闪电般快速处理整
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
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<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>