信手之拈来
信手之拈来

矛盾

我喜欢这山顶的房梁

迎着银白的新衣

我爱上爬呀爬呀

贪恋着一望无际

但却被一记纸上的通行证

逼退了步步为营

图片发自App

你可能感兴趣的:(矛盾)

  • 标题：2025传统制造业护网实战指南：从合规防御到智能免疫的体系化进阶 上海云盾商务经理杨杨 网络
    引言2025年，随着《工业互联网企业网络安全》三项国家标准全面实施，护网行动已从“合规检查”升级为“能力对抗”。传统制造业在数字化转型浪潮中，面临设备老旧、人才短缺、供应链风险激增等挑战，41.5%的企业计划年内增加安全预算。本文将结合新规要求与行业最佳实践，深度解析传统制造业如何构建“技术-管理-运营”三位一体的护网防御体系。一、传统制造业的护网困境：三大核心矛盾1.设备老旧化vs安全新标准历史
  • AI原生应用开发：LLM的异常检测与处理 SuperAGI2025 AI大模型应用开发宝典AI-native人工智能ai
    AI原生应用开发：LLM的异常检测与处理关键词：大语言模型（LLM）、异常检测、AI原生应用、错误处理、提示工程摘要：在AI原生应用中，大语言模型（LLM）已成为核心“大脑”，但它的“不靠谱”行为（如虚构事实、逻辑矛盾、敏感内容输出）常让开发者头疼。本文将用“修LLM的医生”视角，从异常类型识别、检测方法到处理策略，结合生活案例与代码实战，带你掌握LLM异常检测与处理的全流程，让你的AI应用更可靠
  • 「无痛成长」框架：用辩证思维搭建可持续变强的底层逻辑 默大老板是在下 表达想法思考人工智能学习经验分享重构
    核心前提：成长是「动态平衡系统」真正的成长既不是「苦熬式内卷」，也不是「躺平式摆烂」，而是在「自我突破」与「接纳现状」之间找支点——就像开发软件时既要迭代功能，又要兼容旧系统，最终形成一套轻量化、低内耗的「个人成长操作系统」。一、认知基石：3个「辩证成长观」（打破非黑即白）核心逻辑：成长的底层矛盾不是「选A还是选B」，而是「A与B如何协同」：「敢想」与「落地」的平衡术误区：要么空想「月入十万」却从
  • 电子凸轮追剪算法深度解析：2500字图解+代码实战 芯作者 DD：计算机科学领域计算机外设
    在包装机械、印刷设备、管材切割等连续生产线上，追剪（FlyingCut）是最具挑战性的运动控制技术之一。本文将深入剖析电子凸轮在追剪系统中的核心算法，通过原创图解和可运行的PLC代码，带您掌握这一高端运动控制技术。一、追剪工艺的本质与挑战1.1什么是追剪？工艺需求：在物料连续运动过程中完成精准切割核心矛盾：切割瞬间刀具与物料必须绝对同步传统方案：机械凸轮（结构复杂，调整困难）现代方案：电子凸轮（柔
  • 从连接到赋能：数商云B2B2B系统如何激活产业链长尾价值 数商云网络 架构源代码管理重构java人工智能
    在数字经济重构全球产业格局的今天，B2B领域正经历从"流量争夺"到"价值深挖"的范式转变。传统B2B平台通过信息撮合实现供需连接，却难以解决长尾市场效率低下、协同成本高企的深层矛盾。数商云B2B2B系统以"技术中台+业务中台"双轮驱动，通过模块化架构设计、智能数据引擎和生态化服务网络，成功激活产业链长尾价值，为制造业、快消品、农业等30余个行业创造了年均18%的运营效率提升。本文将从技术架构创新、
  • 数字平台的未来：区块链与域名创新的融合图景 boyedu 终端域名区块链区块链域名
    在数字经济浪潮中，区块链技术与域名系统的创新结合正在重塑数字平台的底层逻辑。从去中心化身份认证到抗审查的域名解析，从数字资产确权到跨平台数据互通，这一融合不仅解决了传统互联网的核心痛点，更开辟了价值互联的新纪元。一、传统域名体系的困境与区块链的破局之道传统域名系统（DNS）的集中化架构暴露出三大结构性矛盾：信任依赖风险：ICANN主导的层级管理导致单点故障隐患，2021年Fastly缓存服务器宕机
  • 为什么让AI洗碗比写诗难百倍？清华教授揭秘具身智能鸿沟 Loving_enjoy 计算机学科论文创新点机器学习人工智能facebook课程设计
    >**人类小脑数亿年进化出的运动智慧，成了AI最难破解的密码**2025年3月，一位网友困惑地发问：“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服，没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此，全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出：**“大模型没有创新能力，想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后，隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
  • 从源码到思想：OneCode框架模块化设计如何解决前端大型应用痛点 低代码老李 软件行业领域设计低代码前端框架架构
    在前端大型应用开发中，“模块拆分混乱、依赖关系复杂、资源加载失控”是三大痛点。OneCode框架通过Module.js（模块基类）和ModuleFactory.js（模块工厂）构建了一套完整的模块化管理机制，不仅实现了模块的“生老病死”全生命周期管控，更解决了跨模块通信、依赖加载等核心问题。本文从“为什么这么设计”的角度，拆解其底层逻辑与实战价值。一、先理解：前端模块化的核心矛盾无论用什么框架，模
  • 基于虚拟化技术的网闸安全交换：物理隔离时代的智能数据流通引擎 109702008 #linux系统安全安全人工智能网络
    摘要：在等保2.0和零信任架构背景下，传统网闸正从“物理断网”向“智能交换”演进。本文将深入解析如何通过硬件虚拟化+策略容器化在网闸内部实现安全数据交换，并提供工业级落地方案。一、痛点：隔离与效率的终极矛盾当企业面临以下场景时，传统网闸力不从心：生产网与办公网需实时同步数据库公有云与私有云间敏感文件传输多租户环境下跨安全域业务协同核心矛盾：物理隔离阻断攻击链的同时，也阻断了业务流！二、技术破局：虚
  • （阳：算法霸权 / 阴：数据确权）→当GDPR类法规覆盖53%经济体量时，催生出隐私计算新范式 百态老人 人工智能机器学习深度学习算法
    当GDPR类法规覆盖53%经济体量时，隐私计算新范式的兴起可归因于以下多维度因素的相互作用：一、算法霸权与数据确权的矛盾激化算法霸权的危害大型科技公司通过算法歧视、大数据杀熟等手段形成垄断优势，利用数据优势操控用户行为，导致消费者权益受损。这种"算法黑箱"不仅加剧市场不公平，还阻碍数据要素的自由流动。例如，算法框架的底层逻辑掌握在少数企业手中，产生"数据黑箱"问题。数据确权的立法需求数据权属不明确
  • SSL 终结（SSL Termination）深度解析：从原理到实践的全维度指南 （:满天星:) ssl网络协议网络linux运维服务器centos
    SSL终结（SSLTermination）深度解析：从原理到实践的全维度指南一、SSL终结的本质与技术背景1.定义与核心价值SSL终结是指在网络通信链路上，由前端设备（如负载均衡器、反向代理）作为加密流量的“终点”，负责完成SSL/TLS协议的解密过程，并将明文数据转发给后端服务器。其技术本质是通过计算资源的集中化管理，解决HTTPS服务中加密计算与性能扩展的矛盾。2.技术演进背景HTTPS普及的
  • Grab×亚矩云手机：重构东南亚数字出行的“超级接口“
    ——从"多国拼图"到"云端一体"，破解区域化与规模化的终极矛盾在东南亚这个由11个国家、6亿人口、上千种语言文化组成的碎片化市场，Grab作为超级App的代表，长期面临"本地化深不下去"与"规模化扩不出来"的双重困境：在印尼需适配300余种方言，在新加坡需满足金融管理局对支付数据的严格隔离要求，在越南需应对摩托车与汽车混行的复杂路况。亚矩云手机的介入，通过"硬件虚拟化+场景智能"的融合创新，不仅让
  • 九章数学体系开源工程白皮书
    《九章数学体系开源工程白皮书》前言：从公理冲突到场景适配的计算革命传统计算系统深陷“体系冲突陷阱”：阿基米德体系以“无穷可分”“绝对无穷不可达”为公理，适合描述开域，然而，99%以上的物理闭域场景（如星系边界、原子结构）是闭域。因“开域无穷假设”与“闭域有限性”的本质矛盾，必然产生类似芝诺悖论的逻辑错误——暗物质谜题、量子叠加态的概率描述、高维空间假设，本质上都是这种“公理-场景错配”的产物。如同
  • 二叉搜索树的删除 高斯林.神犇 数据结构算法
    一，二叉搜索树的删除首先，我们要删除二叉搜索树树中的节点必须保证逻辑完备性，也就是删除完后的二叉树性质不变(左小右大)，由于度不同的节点删除难度也不一样我们可以分类讨论a.度为0的节点：直接删除b.度为1的节点：把度为1的节点的子节点补上c.度为2的节点：转移矛盾，改为删除度为2节点左子树的最大值或右子树的最小值代码逻辑a.递归写法删除树中节点，传入参数，树、要删的值，定义内部函数用于删除节点，内
  • 高可扩展属性建模设计：架构师的全局思考与落地方案 nbsaas-boot 数据库
    在复杂业务系统中，动态属性扩展始终是架构设计的核心难题之一。传统方案如宽表设计和EAV（实体-属性-值）模型分别在性能与扩展性上各有优势与劣势，但也都有明显局限。为了兼顾性能、扩展性、维护成本，需要引入更灵活的设计模式。本文将深入探讨除宽表和EAV以外的几种现代解决方案，并提供综合推荐。一、问题背景：属性扩展的基本矛盾属性扩展的根本矛盾是：字段的多样性&动态性↔结构化存储&高性能查询需求变动频繁↔
  • 亚马逊广告进阶指南：什么时候应降低曝光 跨境小渊 人工智能
    “如何判断广告曝光是否过度？“高ACOS但低转化时该怎么调整？”“新品推广应该优先保曝光还是控成本？”“自动广告跑出的词如何高效利用？”“预算有限时怎样避免广告浪费？”如果你也在纠结这些问题，今天的分享或许能给你一个新视角。曝光失控的底层逻辑亚马逊广告的核心矛盾永远是流量质量与成本的平衡。许多卖家陷入两难：盲目追求曝光可能导致ACOS飙升过度控制预算又会错失潜在订单传统人工优化的三大痛点：数据滞后
  • 动态脱敏引擎设计：基于上下文感知的字段级权限控制模型
    在数据流通日益频繁的数字化时代，敏感数据泄露风险持续攀升。传统脱敏技术多采用静态规则，难以适应复杂多变的业务场景，导致数据保护与业务需求间矛盾突出。动态脱敏引擎基于上下文感知的字段级权限控制模型，通过实时分析数据访问场景，实现对敏感字段的精细化权限管理与动态脱敏处理，为数据安全流通提供有效保障。一、核心痛点与需求分析1.1传统脱敏技术的局限性静态脱敏规则难以应对动态业务需求，存在过度脱敏影响数据可
  • 深入理解HashMap：从数据结构到高并发战场 达利源 java面试题哈希算法散列表算法
    以下是我在财税业务中的自我体会：一、核心矛盾与设计哲学想象一个存放千万级纳税人信息的仓库（Map）。你需要：极速存取：输入ID，瞬间定位到对象。动态扩容：纳税人数量激增时，仓库能自动变大。空间高效：避免仓库大部分区域空置。线程安全(可选)：多窗口（线程）同时办理业务不混乱。HashMap的答卷：核心武器：数组+链表/红黑树灵魂算法：哈希函数(HashFunction)扩容策略：负载因子(LoadF
  • 从“能讲”到“非你不可”的创始人IP超级定位策略|创客匠人 创客匠人老蒋 创客匠人商业思维知识变现创始人IP
    一、定位偏差：知识变现困境的根源许多知识创业者面临这样的矛盾：内容专业度高却无人问津，努力输出却难以变现。创客匠人创始人老蒋在接触无数教育工作者后发现，核心问题在于缺乏“非你不可”的定位逻辑。70多岁的孙老师为听媛姐课程从千里之外赶来，正是因为课程定位精准切中了他的需求痛点——这印证了一个事实：用户买单的不是“内容”本身，而是“解决自身问题的唯一性方案”。二、超级定位的底层逻辑：打造用户心智中的“
  • 蜂鸟代理IP+云手机：跨境电商多账号运营的“隐形风控引擎” IP管家 大数据网络网络协议tcp/ip安全ip
    在亚马逊、TikTokShop等平台的严苛风控下，跨境电商多账号运营长期面临“设备关联封号”“IP污染限流”“地域画像矛盾”三大痛点。传统方案账号存活率不足35%，而蜂鸟代理IP与云手机技术的协同，通过IP层隔离+设备层虚拟化+行为层仿真三重防护，将账号存活率提升至95%以上，运营成本降低80%。本文从实战角度解析其技术赋能逻辑与场景化策略。一、风控核心痛点与破局逻辑平台风控机制的本质设备指纹聚类
  • 亚马逊广告，为什么你的流量都帮了竞品？
    “为什么广告点击率高但转化率低""如何避免为竞品做嫁衣的无效流量""新品推广怎样快速找到高转化关键词""预算有限情况下如何精准分配广告支出""竞品ASIN投放到底该不该做"这些问题背后都指向同一个核心矛盾——你的广告流量正在被竞品截胡。本文将揭示这一现象的本质原因，并分享我们团队通过DeepBI实现ACOS大幅下降的实战经验。流量被劫持的背后是数据失焦在亚马逊这个封闭的生态系统中，广告投放本质上是
  • 面向隐私保护的机器学习：联邦学习技术解析与应用 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习tensorflowpython神经网络cnn
    在当今数字化时代，数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施，企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而，机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持，这就产生了一个矛盾：如何在保护数据隐私的前提下，充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化？联邦学习（FederatedLearning）作为一种新兴的隐私保护技术，为解决这一问
  • 有序充电系统点亮零碳园区未来
    在零碳园区，大规模电动汽车充电需求与分布式光伏发电曲线天然错位。若放任无序充电，午间光伏大发时充电需求低迷，而傍晚用电高峰时大量车辆集中充电，不仅加剧电网负担、推高用能成本，更造成宝贵绿电的浪费。有序充电系统正是破解这一矛盾的智能钥匙.落地场景：充电桩变身能源路由器光储充智能微网：光伏、储能、充电桩通过系统协同作战：光伏优先供能，储能平抑波动，有序充电作为柔性负荷动态调节，构建高度自洽的清洁供能单
  • 工厂模式中使用Map管理策略实例时，为何仍需要Context？
    看这篇文章前，可以先了解一下：策略模式与工厂模式的黄金组合：从设计到实战一、核心矛盾：创建职责与调用职责的分离问题当使用Map管理策略实例时（如MapstrategyMap），工厂确实能高效获取策略实例，但这仅解决了**“策略从哪里来"的问题。而策略的"如何使用”**仍面临以下挑战：上下文逻辑碎片化：策略调用前后的公共逻辑（如参数校验、结果处理）会散落在客户端代码中调用流程不一致：不同客户端可能以
  • 深入剖析Redis高性能的原因，IO多路复用模型，Redis数据迁移，分布式锁实现
    一、深入剖析Redis单线程处理命令仍具备高性能的原因Redis虽然是单线程处理命令的（主线程负责网络I/O和命令处理），但它依然具备百万级QPS的吞吐能力。这个看似矛盾的现象，其实是Redis高性能架构设计和底层实现精妙配合的结果。下面我们从架构、内核原理、操作系统机制、与其他系统对比等多维度深入剖析，为何Redis单线程却读写性能极高。1.Redis是“单线程处理命令”，但不是完全单线程模块是
  • OpenFeature 实战：统一特征开关在风控模型的落地与灰度发布方案 大熊计算机 #阿里云网络
    1风控系统的特征管理困境在金融风控场景中，我们面临的核心矛盾：模型迭代速度与线上稳定性的平衡。典型问题包括：#传统硬编码特征开关的弊端示例ifuse_new_fraud_model_v2:#全局开关result=new_model.predict(request)else:result=old_model.predict(request)痛点分析：开关逻辑与业务代码耦合（发布周期=代码部署周期）无
  • 防御OSS Bucket泄露：RAM权限策略+日志审计+敏感数据扫描三重防护 大熊计算机 #阿里云网络
    1.OSS存储桶泄露的严峻态势2024年数据：阿里云安全报告显示，42%的云存储泄露事件源于权限配置错误真实案例：某金融公司因ListObjects权限开放导致6TB客户数据泄露，直接损失**$2.3M**核心矛盾：便捷访问需求与最小权限原则的冲突三重防护体系架构图（Mermaid）尝试访问非法请求合法请求异常行为定期检测泄露风险攻击者OSSBucketRAM策略拦截拒绝访问操作日志日志审计系统实
  • OSS与NAS混合云存储架构：非结构化数据统一管理实战
    AI训练集管理面临的核心挑战：数据规模爆炸式增长与访问模式多样化的矛盾。ImageNet等典型数据集已达150TB规模，传统单一存储方案面临三重困境：NAS在PB级场景下硬件成本呈指数增长OSS对象存储无法满足高频随机访问需求跨存储数据访问导致训练流程碎片化混合架构创新点：通过统一命名空间整合OSS与NAS，实现热数据本地加速与冷数据云存储的自动分层。实测表明该方案使存储成本降低62%，训练迭代速
  • YashanDB数据库的异步复制技术及企业应用价值 数据库
    在如今大数据时代，企业面临着日益增长的数据处理需求。数据库系统在高并发、数据一致性及系统可用性等方面的挑战愈发突出。传统的同步复制在保证数据一致性的同时，往往导致性能瓶颈。YashanDB数据库的异步复制技术，能够有效地平衡可用性与性能之间的矛盾，满足企业高效、稳定的数据处理需求。本文将深入探讨YashanDB的异步复制技术及其在企业中的应用价值，旨在辅助开发人员和DBA更好地理解和应用该技术。异
  • [特殊字符] AIGC工具深度实战：GPT与通义灵码如何彻底重构企业开发流程 Lucas55555555 AIGCgpt重构
    第一模块：理念颠覆——为什么AIGC不是“玩具”而是“效能倍增器”？▍企业开发的核心痛点图谱（2025版）研发效能瓶颈：需求膨胀与交付时限矛盾持续尖锐，传统敏捷方法论已触天花板知识断层加剧：新技术栈（如Rust、WebAssembly）兴起，传统培训模式跟不上迭代速度质量保障困境：人工测试覆盖率和AI大模型类产品的黑盒特性形成根本冲突人力成本高企：一线城市资深Java/Python工程师年薪突破7
  • Java序列化进阶篇 g21121 java序列化
            1.transient         类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
  • escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解 aigo JavaScriptWeb
    原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html   JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。 下面简单介绍一下它们的区别 1 escape()函
  • ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移 Cb123456 添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
    ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:  个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.  具体实现: 一、引入命名空间    using ESRI.ArcGIS.Geometry;    using ESRI.ArcGIS.Controls; 二、代码实现.
  • Java集合框架概述 天子之骄 Java集合框架概述
       集合框架 集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。 从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。   简单介绍：   Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
  • 旗正4.0页面跳转传值问题 何必如此 javajsp
    跳转和成功提示 a)        成功字段非空forward 成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
  • 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程 cocos2d-x小菜 web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
        移动互联网时代来了！     App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
  • Log4J通用配置|注意问题 笔记 7454103 DAOapachetomcatlog4jWeb
    关于日志的等级 那些去 百度就知道了！ 这几天 要搭个新框架  配置了 日志 记下来 ！做个备忘！ #这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~! log4j.rootLogger=INFO,allLog # DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件 log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
  • SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager darkranger sqlcwindowsSQL ServerXP
    当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动.. 发现需要启动客户端协议 : TCP/IP  需要打开 SQL Server Configuration Manager... 却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..?? 解决方法:  C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
  • [置顶] 做有中国特色的程序员 aijuans 程序员
    从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
  • document.domain 跨域问题 avords document
    document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
  • 关于管理软件的一些思考 houxinyou 管理
    工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱. 在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下. 做为管理软件,就像现在讲究MVC这
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一.Redis的数据类型 1.String类型及操作         String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。         Set方法：设置key对应的值为string类型的value
  • Tomcat 一些技巧 征客丶 javatomcatdos
    以下操作都是在windows 环境下 一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME 在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加 set JAVA_HOME=JAVA 安装目录 set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre 即可； 二、查看Tomcat 版本 在 tomcat 安装目
  • 【Spark七十二】Spark的日志配置 bit1129 spark
    在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console   在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
  • Haskell版冒泡排序 bookjovi 冒泡排序haskell
    面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。     sort [] = [] sort [x] = [x] sort (x:x1:xs) | x>x1 = x1:so
  • java 路径 配置文件读取 bro_feng java
    这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。 取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。 在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。 读取文件使用方式： 1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties") 2. properties.load(MyTest.
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式 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/ package design.pattern; /* * 个人理解：简单工厂模式就是IOC; * 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了 */ interface IProduct {
  • SVN与JIRA的关联 chenyu19891124 SVN
    SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤： 一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务 二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版 三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
  • JWFDv0.96 最新设计思路 comsci 数据结构算法工作企业应用公告
                       随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
  • vi 保存复制内容格式粘贴 daizj vi粘贴复制保存原格式不变形
        vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？ 答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。     在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
  • shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法 dongwei_6688 shell脚本
    出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致 解决办法： 1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh 2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题 3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
  • 高一上学期难记忆单词 dcj3sjt126com wordenglish
    honest 诚实的；正直的 argue 争论 classical 古典的 hammer 锤子 share  分享；共有 sorrow 悲哀；悲痛 adventure 冒险 error 错误；差错 closet 壁橱；储藏室 pronounce 发音；宣告 repeat 重做；重复 majority 大多数；大半   native 本国的，本地的，本国
  • hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性 frankco POJOhibernate查询DTO
          DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。       简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。         有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
  • Partition List hcx2013 partition
    Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x. You should preserve the original relative order of th
  • Spring MVC测试框架详解——客户端测试 jinnianshilongnian
    上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
  • 关于推荐个人观点 liyonghui160com 推荐系统关于推荐个人观点
        回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】     第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
  • 不间断旋转的动画 pangyulei 动画
    CABasicAnimation* rotationAnimation; rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"]; rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
  • 自定义annotation sha1064616837 javaenumannotationreflect
    对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。 下面这个例子 主要用到了 1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解 2.简单的反射 3.枚举
  • Spring 源码 up2pu spring
    1.Spring源代码 https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x 注：兼容svn检出 2.运行脚本 import-into-eclipse.bat 注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7 build.gradle compileJava { sourceCompatibilit
  • 利用word分词来计算文本相似度 yangshangchuan wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
    word分词提供了多种文本相似度计算方式： 方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度 实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity 用法如下： String text1 = "我爱购物"; String text2 = "我爱读书"; String text3 =
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他