- 【RabbitMQ】RabbitMQ中死信交换机是什么?延迟队列呢?有哪些应用场景?
熏鱼的小迷弟Liu
中间件rabbitmqruby分布式
1.死信交换机(DeadLetterExchangeDLX)1.1什么是死信交换机?死信:在RabbitMQ中,无法被消费者正常处理的消息称为死信(DeadLetter)。死信交换机:用于接收死信的交换机。当消息成为死信时,RabbitMQ会将其重新路由到死信交换机,再由死信交换机根据绑定规则路由到死信队列。1.2消息成为死信的条件1.消息被拒绝:消费者调用basic.reject或basic.n
- 教书育人杂志教书育人杂志社教书育人编辑部2024年第34期目录
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人工智能
卷首教育没有捷径韩庆文;1教育观察法制化视角下的幼儿园爱国主义教育邓敏;曾彬;4-7教育转型视域下优化师生关系的三个着力点严挺;8-10家庭环境对幼儿性格形成的影响钟兴琴;11-13探索创新中华优秀传统文化融入中职思政教育的创新路径高书文;李金怡;吴金星;14-16新媒体时代高中音乐教育特色发展路径朱静;17-19基于绘本阅读的幼儿阅读习惯培养丁艳娥;20-22本期话题_地域文化与学科教学的融合区
- 教师杂志教师杂志社教师编辑部2025年第3期目录
QQ296078736
人工智能
德育与管理基于差异化教学的留学生跨文化适应能力的提升策略研究柯思琼;5-7高校思政教育第一课堂与第二课堂双向育人模式构建策略研究章迎春;李聪;8-10皖西红色文化融入地方开放大学思想政治教育的策略探究马陈晨;王文韬;陈瑞丹;11-13工匠精神融入中职英语专业学生职业素养培养的策略研究吴小燕;14-16高质量发展视域下高中政治教学创新路径研究汪文刚;17-19红色文化教育融入幼儿体育游戏的路径研究陆
- 医疗影像联邦学习可解释性算法研究
智能计算研究中心
其他
内容概要医疗影像分析领域的联邦学习技术正面临数据隐私保护与模型可解释性的双重挑战。本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心,系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径,重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。通过引入动态特征选择机制与可解释性注意力模块,算法在保持数据本地化处理的同时,实现了关键病灶特征的跨域关联与可视化解析。研究同步整合自动化数据增强流程与多维度评估指标(如F1值、召
- React Native Navigation
清晨稻香
前端reactnative
ReactNativeNavigation官方文档路由跳转到app第一个页面方法navigation.popToTop()navigation.navigate(‘routeName’)不能用navigation.push(‘Home’),这个会入栈一个新路由页,而不是回到首页页面栈&跳转和浏览器环境类似,Native也是用栈来保存页面访问历史,但是不同与浏览器只有入栈一个页面,出栈一个页面两种操
- ROS工作空间路径移动后编译
TC1398
python
对于一些创建好的ROS工作空间,在一些必要场合需要对其移动(比如将其移到另一个文件夹中)。这里需要对编译文件进行修改,后续在工作空间中开发和编译新文件才能生效。解决方法:打开工作空间/build/Makefile文件,修改其中的CMAKE_SOURCE_DIR=移动后的新路径CMAKE_BINARY_DIR=移动后的新路径然后编译即可。
- 智能算法安全与跨领域创新实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在智能算法快速渗透各行业的背景下,安全治理与技术创新已成为驱动跨领域应用的核心议题。当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开,通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力,构建起多模态技术融合的创新路径。在应用场景层面,医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系,其中超参数优化、特征工程
- 气膜科技赋能冰雪产业,开启可持续发展新路径—轻空间
Qspace丨轻空间
大数据科技娱乐安全
冰雪运动的普及受到地域和气候条件的制约,传统冰雪场馆建设周期长、成本高,难以满足日益增长的市场需求。智能气膜冰雪场馆凭借建设周期短、空间利用率高、运维成本低的独特优势,成为破解冰雪运动场地短缺的关键方案,为冰雪产业的可持续发展提供了全新思路。绿色低碳,打造高效节能冰雪空间智能气膜冰雪场馆采用先进的膜结构技术,结合AI驱动的超低能耗恒温系统,实现精准温控,将场馆运营能耗降低40%以上,大幅减少碳排放
- 2025年五款电梯维保管理系统评测
无代码开发平台二维码
2025年中国的电梯保有量突破1063万台,向数字化管理转型已成必然。目前,已形成了政府主导的无纸化维保和市场化智能系统并行发展的趋势。然而,传统人工方式仍广泛存在于老旧小区和中小城市,纸面记录的方式存在效率低、漏检率高、一旦出现事故,数据追溯难等问题,正在被逐步淘汰。一、数字化转型的难点电梯管理的数字化转型虽然前景广阔,但也面临着诸多挑战:转型成本高:绝大部分智能巡检系统,需要大量的传感器来实时
- 《短剧副业:开启财富新路径,普通人也能实现梦想》
普通人如何开展短剧副业增加收入[]()在当今数字化飞速发展的时代,短剧如同一匹黑马,强势崛起,在各大视频平台占据了一席之地。它们以精炼的剧情、鲜活的人物和快速的节奏,紧紧抓住了观众碎片化的时间。而这部部短剧,不仅仅是供人消遣的娱乐产品,更是一座蕴藏无限商机的“金矿”,为普通人打开了副业创收的新大门。那么,普通人该如何迈出这短剧副业的第一步呢?洞察短剧魅力,坚定创收信念短剧之所以能从传统长剧的“围城
- 上海市闵行区数据局调研云轴科技ZStack,共探数智化转型新路径
ZStack开发者社区
人工智能云计算科技大数据
为进一步深化人工智能、大模型技术的应用,推动区域数字经济高质量发展,2025年2月27日,上海市闵行区数据局局长吴畯率队赴上海云轴科技股份有限公司(以下简称“云轴科技ZStack”)开展专题调研。此次调研旨在深入了解企业需求,积极扶持企业发展,共同探索数字化转型的新路径。区大数据中心主任李一及相关业务科室负责人参与调研。云轴科技ZStack详细介绍了其在智算平台的实践探索与成功案例,充分展现了企业
- 第十五篇 10分钟变身SQL优化大师 执行计划一看就懂
随缘而动,随遇而安
SQL之道——从入门到精通数据库sql
目录一、执行计划:SQL的导航仪1.1导航仪是啥?点外卖秒懂!二、统计信息:路况实时更新2.1为什么需要路况?2.2如何更新路况?三、5招获取执行计划:小白必备四、3分钟破解执行计划密码4.1关键字段速查表4.2看执行顺序口诀五、实战:揪出SQL中的“堵车王”5.1案例:索引失效的“鬼打墙”5.2案例:连接顺序引发“大塞车”六、闯关挑战:测测你的优化段位七、新手村→王者进阶指南7.1学习路线图摘要
- 智能模型轻量化:知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局
人工智能
智能模型轻量化:知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局前言在人工智能技术高速迭代的今天,模型优化领域正经历着静默的革命。当我们惊叹于DeepSeek在自然语言处理上的惊艳表现时,一个关键问题逐渐浮出水面:如何让这些"庞然大物"真正走入现实场景?知识蒸馏技术作为模型压缩领域的突破性方案,正在为AI技术的普惠化开辟新路径。一、技术本质的解构与重构知识蒸馏颠覆了传统模型训练的范式,构建了"师生传承"的新型学习
- 2025,AI变现有哪些机遇与挑战?
Imagination官方博客
人工智能
大模型的能力边界在不断拓宽,主流云端大模型普遍具备了多模态推理能力。技术路线上,也不再局限于算力堆叠,而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。并且,投入更小、更垂直的小模型涌现,为特定领域的应用提供了更高效的解决方案。与此同时,我国大模型领域仍然存在多方面痛点,例如:云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等,仍是市场
- 智能算法的全面应用:量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索
智能计算研究中心
其他
内容概要在现代社会,智能算法的应用逐渐渗透到各个行业,成为推动科技进步的重要力量。自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程,为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明,从而提高用户对算法决策的信任。此外,量子算法以其独特的计算能力,展现出在处理复杂问题时潜在的优势。金融风控领域通过运用金融风险预测模型,不仅提高了风险管理效率,还提升了预警能力。医疗影像分析则借助卷
- 联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在医疗诊断智能化进程中,数据隐私保护与模型效能提升的双重需求催生出技术创新范式。联邦学习框架通过分布式模型训练机制,有效破解医疗机构间的数据壁垒,使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。与此同时,边缘计算节点部署将模型推理能力延伸至诊疗终端,CT影像实时分析响应时间缩短62%,显著提升急诊场景下的决策效率。建议医疗机构在部署联邦学习系统时,优先采用差分隐私与同态
- AI驱动:解锁数字化转型的全新路径
蓝卓工业操作系统
人工智能智能制造数字化转型AI大数据工业互联网
在数字经济浪潮席卷全球的今天,数字化转型已不再是企业的“选修课”,而是关乎生存与发展的“必答题”。然而,传统转型路径常陷入“重投入、轻实效”的困局:系统升级成本高昂、数据孤岛难以打通、业务场景与技术应用脱节……如何破局?以AI框架为核心的数字化转型新路径,正为企业打开一扇通向智能化未来的大门。AI框架:重塑数字化转型的“核心引擎”AI框架并非简单的技术堆砌,而是通过算法、算力与数据的深度融合,构建
- 是否应该将教育发达地区的大学迁到欠发达地区
dev.null
社会教育
将教育发达地区的大学迁移到欠发达地区,虽然有其潜在的好处,但也伴随着一定的挑战和复杂性。下面是一些考虑的角度:潜在的好处:促进区域发展:大学的迁移可能带动欠发达地区的经济和社会发展。大学不仅带来高水平的教育,还能带动当地的科研、技术创新以及文化繁荣,从而吸引更多的投资和人才。教育资源的引入有助于提升地方人才培养,提升整体就业水平。教育资源的公平分配:将大学搬到欠发达地区可以缩小城乡、区域之间的教育
- 深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合,医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。当前,TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造(如TensorFlowLite与PyTorchMobile)逐步适应边缘设备的资源限制,同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟,还通过动态模型压缩策略(如量化与剪枝)将金融预测
- 微软发布Majorana 1芯片,开启量子计算新路径
新加坡内哥谈技术
人工智能深度学习语言模型自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/微软今日推出Majorana1,这是一款基于拓扑核心(TopologicalCore)架
- 《DeepSeek赋能工业互联网:解锁数据深度分析新姿势》
人工智能深度学习
在工业4.0与智能制造的浪潮中,工业互联网成为制造业转型升级的关键支撑。而数据,作为工业互联网的核心资产,其深度分析的质量直接影响着企业的决策准确性、生产效率与竞争力。DeepSeek,作为AI大模型领域的佼佼者,凭借独特的算法优势,为工业互联网的数据深度分析开辟了新路径,带来了前所未有的变革。精准高效的数据采集与预处理在工业场景中,设备种类繁多、数据来源广泛且格式各异。DeepSeek研发的智能
- SaaS+AI工具推荐:最适合智能化转型的解决方案
saas
不论是传统软件还是SaaS,其核心目标始终如一——帮助企业解决问题、提升效率。然而,随着技术的飞速发展,SaaS正在超越传统模式,尤其是在与AI(人工智能)的深度融合中展现出了强大的潜力。这种“智能化”的转型不仅让企业获得了更具针对性和效率的服务,还让解决问题的方式更加灵活和高效。下面我们将从“更好的解决方案”和“智能化技术应用”两个层面,探讨SaaS在企业问题解决中的新路径。SaaS+AI:智能
- 《深度Q网络优化:突破高维连续状态空间的束缚》
人工智能深度学习
在人工智能的发展历程中,深度Q网络(DQN)作为强化学习与深度学习融合的关键成果,为解决复杂决策问题开辟了新路径。但当面对高维连续状态空间时,DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题,严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间,成为当下研究的热点。深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中,Q学习通过Q表记录每个状态-动作对
- 销售易与腾讯战略合作再升级,共同开拓SaaS赛道增长新机遇
saassaas平台
2月14日,中国CRM领军者销售易宣布与腾讯战略合作升级,双方将围绕产品、技术、生态等维度加大协同力度,共同开拓SaaS赛道增长新路径、新机遇。为了进一步整合和发挥双方优势资源能力,腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强将兼任销售易董事长,销售易创始人史彦泽继续担任CEO。李强于2021年加入腾讯,此前曾担任SAP全球高级副总裁、中国区总经理,拥有20多年的企业管理经验,对云计算、商业软件以及创新商业模
- 一文读懂DeepSeek蒸馏技术,AI进阶的秘密武器
老黄浅谈质量
人工智能大数据
一文读懂DeepSeek蒸馏技术,AI进阶的秘密武器在AI领域蓬勃发展的当下,模型的性能与效率成为了研究者们关注的焦点。DeepSeek作为其中的佼佼者,其蒸馏技术为提升模型表现开辟了新路径。今天,就让我们深入探究DeepSeek蒸馏技术的奥秘。一、什么是蒸馏技术蒸馏技术,英文名为KnowledgeDistillation,简称KD,最早是由GeoffreyHinton、OriolVinyals和
- DeLLMa框架:优化复杂决策的新路径
XianxinMao
人工智能
标题:DeLLMa框架:优化复杂决策的新路径文章信息摘要:DeLLMa框架通过整合大型语言模型(LLMs)和结构化数据,优化了在不确定性条件下的决策过程,特别是在处理复杂决策问题时,能够增强决策的严谨性和精确性。该框架利用LLMs处理非结构化文本数据的能力,结合结构化数据的定量分析,弥补了传统决策方法中的认知偏差和信息处理不足。通过引入知识图谱和定量分析技术,DeLLMa不仅提高了决策的透明度和可
- 高效利用爬虫开发获取淘宝分类详情:电商数据挖掘新路径
Jason-河山
爬虫数据挖掘人工智能
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爬虫技术获取淘宝分类详情,并提供具体的实现方法和注意事项。一、淘宝分类详情数据的价值淘宝的分类详情数据不仅包括商品的分类名称、分类层级,还可能包含每个分类下的热门商品、价格区间等信息。这些
- 【C++动态规划】1473. 粉刷房子 III|2056
闻缺陷则喜何志丹
c++动态规划算法leetcode粉刷房子
本文涉及知识点C++动态规划LeetCode1473.粉刷房子III在一个小城市里,有m个房子排成一排,你需要给每个房子涂上n种颜色之一(颜色编号为1到n)。有的房子去年夏天已经涂过颜色了,所以这些房子不可以被重新涂色。我们将连续相同颜色尽可能多的房子称为一个街区。(比方说houses=[1,2,2,3,3,2,1,1],它包含5个街区[{1},{2,2},{3,3},{2},{1,1}]。)给你
- SpringCloud系列教程:微服务的未来(十七)监听Nacos配置变更、更新路由、实现动态路由
程序猿零零漆
SpringCloud专栏springcloud微服务java
前言在微服务架构中,API网关是各个服务之间的入口点,承担着路由、负载均衡、安全认证等重要功能。为了实现动态的路由配置管理,通常需要通过中心化的配置管理系统来实现灵活的路由更新,而无需重启网关服务。Nacos作为一个开源的动态服务发现与配置管理平台,可以方便地实现这一目标。本文将介绍如何利用Nacos配置中心来动态更新SpringCloudGateway的路由配置,确保路由信息的实时更新,并提升系
- 开发者实战 | OpenVINO™ 协同 Semantic Kernel:优化大模型应用性能新路径
OpenVINO 中文社区
openvino人工智能
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者:杨亦诚作为主要面向RAG任务方向的框架,SemanticKernel可以简化大模型应用开发过程,而在RAG任务中最常用的深度学习模型就是Embedding和Textcompletion,分别实现文本的语义向量化和文本生成,因此本文主要会分享如何在SemanticKernel中调用OpenVINO™runtime部署Embedding和Textcompleti
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR