- 正式开源,Doris Operator 支持高效 Kubernetes 容器化部署方案
SelectDB技术团队
kubernetes容器化部署数据仓库云原生开源
容器化凭借其灵活性、跨平台性、自动化管理和极致弹性,吸引了众多企业的关注。一些企业希望将ApacheDoris容器化部署,以实现高效的资源利用与部署迭代。Kubernetes提供的编排和管理功能,能完成大规模容器部署,但Kubernetes自身的复杂性也导致众多企业面临部署复杂、运维困难、使用难度高等挑战。为满足用户在Kubernetes平台上对Doris的高效部署和运维要求,飞轮科技推出了Dor
- OpenStack的G版Keystone对象模型
ztejiagn
OpenStack
Users:表示API的一个特定使用者,属于一个指定的domain。可以赋予user权限(role),每一个user-domain或user-project都可以有一组权限。Groups:表示一组拥有某权限的用户,属于一个指定的domain。可以赋予group特定的role,此时group内的user都自动具备该role表示的权限。Credentials:与user关联的认证凭据。一个user可能
- 10款免费开源的CMS建站系统,拿去接活吧!
兴风键盘侠
建站知识php前端后端开发语言
以下是10款轻量级免费开源CMS建站系统,支持独立建站私有化部署,并标注是否支持商用,拿去接私活吧:1.WordPress简介:WordPress是开源CMS。支持商用:✅可商用(GPLv2.0许可证)。特点:插件和主题生态。对SEO友好,适合博客、企业网站。2.DedeCMS(织梦CMS)简介:国内流行的内容管理系统。支持商用:⚠️限个人非盈利商用。特点:老牌CMS,丰富的模板资源。适合门户网站
- 计算机视觉与深度学习:使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器(MATLAB源码-Faster R-CNN)
ZhShy23
javascript深度学习
在人工智能领域,计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据,从而做出有意义的决策。其中,目标检测是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用,在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术,特别是FasterR-CNN模型,来训练一个车辆检测器。文章目录一
- GAN在图像增强中的应用实战指南
码字仙子
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
- gan 总结 数据增强_两幅图像!这样能训练好 GAN 做图像转换吗?
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gan总结数据增强
前言GAN似乎离不开大量的训练数据量。之前在知乎回答过一个问题,关于用GAN做数据增强的个人鄙见:https://www.zhihu.com/question/372133109/answer/1081321788GAN作为一种生成模型,很多人以为它主要用途是进行数据增广。但是在这一方面,GAN是有很多局限之处的。首先,GAN不好训练,目前的技术还是需要大量训练样本。而一旦有大量训练样本,那GAN
- 利用双分支CycleGAN进行图像数据的高效增强
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人工智能
随着人工智能技术的快速发展,图像数据处理变得越来越重要。为了提高图像数据的质量和可用性,我们需要采用高效的数据增强方法。双分支CycleGAN网络作为一种先进的图像处理技术,为我们提供了一种全新的解决方案。本文将详细介绍双分支CycleGAN的工作原理,并展示其在图像数据增强方面的实际效果。同时,我们也将讨论在实际应用过程中可能遇到的挑战以及如何解决这些问题。,,CycleGAN是一种用于图像到图
- 【端到端模型】
W Y
端到端模型CNN
什么是端到端模型?端到端模型就像是一个超级智能的黑盒子。想象你要完成一个任务,比如把一张写着字的图片变成电脑里能编辑的文字(这是光学字符识别的任务)。传统的做法可能是先人工分析图片,找到文字的轮廓、笔画这些特征,然后用别的方法把这些特征转变成文字。但是端到端模型很厉害,你直接把图片丢进这个黑盒子,它自己就知道怎么从图片里的原始信息(一堆像素点)直接输出最后你想要的文字,中间不需要你去操心怎么提取特
- 【RabbitMQ】超详细Windows系统下RabbitMQ的安装配置
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RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件,广泛用于分布式系统中的异步消息传递。它支持多种消息协议,易于扩展,功能强大。本文将详细介绍如何在Windows系统下安装和配置RabbitMQ,包括所需的依赖项、安装步骤、基本配置和常见问题解决方案。目录什么是RabbitMQ?安装前的准备2.1系统要求2.2安装ErlangRabbitMQ的安装步骤3.1下载RabbitMQ3.2安装RabbitMQ配
- DNA图谱分析:自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习目标跟踪机器人人工智能
目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步,DNA图谱分析已经成为基因检测、疾病诊断、遗传学研究等领域的重要工具。在DNA图谱中,通常会呈现出染色体的多个片段,其中的一些变异可能对健康产生深远的影响。手工分析DNA图谱变异不仅
- 基于LiteFlow的风控系统开源了!指标策略规则
后端
个人博客:无奈何杨(wnhyang)个人语雀:wnhyang共享语雀:在线知识共享Github:wnhyang-Overview开篇先道个歉吧,因为大概会让很多人失望了,这次开源仅仅是开源,不是发版,也就是说开源并非非完全体,仅仅是开放源码。如果说1是发版,就算放低一些要求,现在只可能只算是0.2左右,还有很多很多很多事情要做。开源地址:https://github.com/wnhyang/coo
- 程序员必须掌握的消息中间件-RabbitMQ
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一、Rabbit概述RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器,用来通过普通协议在完全不同的应用中间共享数据,RabbitMQ是使用Erlang语言来编写的,并且RabbitMQ是基于AMQP协议的。特点:开源、性能优秀Erlang语言最初用在交换机的架构模式,这样使得RabbitMQ在Broker之间进行数据交互的性能时非常优秀的。Erlang的优点:Erlang有着和原生Socket一样
- 【软考速通笔记】系统架构设计师⑬——云原生架构设计理论与实践
小康师兄
系统架构设计师笔记系统架构云原生软考分布式容器微服务
文章目录一、前言二、云原生架构基础知识2.1定义2.2特点2.3原则三、云原生架构模式3.1服务化架构模式3.2Mesh化架构模式3.3Serverless模式3.4存储计算分离模式3.5分布式事务模式3.6可观测模式3.7事件驱动架构3.8反云原生模式四、云原生技术4.1容器技术4.2容器编排技术4.3微服务4.4无服务器技术4.5服务网格五、其他一、前言笔记目录大纲请查阅:【软考速通笔记】系统
- 揭秘AIP智能体平台:构建未来AI基础设施的新引擎
大东(AIP内容运营专员)
人工智能
在人工智能的浪潮中,科技正在改变我们生活的方方面面。从智能推荐到自动驾驶,从个性化广告到实时风险控制,AI的触角无处不在。但这些令人瞩目的成果背后,究竟是什么在支撑着AI的飞速发展?答案是——人工智能平台。人工智能平台是连接计算资源、开发工具和行业应用的重要桥梁,支撑着从模型开发到行业场景落地的每一个环节。它不仅为开发者提供高效便捷的工具,还为企业创造了无限的创新可能。本文将带你深入了解人工智能平
- 【Python】已解决:WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i
屿小夏
pythonpipssl
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码)
Scabbards_
1500深度学习笔记深度学习人工智能
参考博文:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene
- ChatGPT详解
Loving_enjoy
实用技巧人工智能自然语言处理
ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型(NLP),全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer,于2022年11月30日发布。以下是对ChatGPT的详细介绍:###一、技术架构与原理1.**技术架构**:ChatGPT建立在Transformer架构之上,这是一种深度学习模型,特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制,允许模型在
- 《鸿蒙Next应用商店:人工智能开启智能推荐与运营新时代》
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在科技飞速发展的当下,鸿蒙Next系统的出现为操作系统领域带来了新的变革与机遇,而人工智能技术的融入更是让其应用商店的智能化推荐和运营迈向了一个全新的高度。用户画像精准构建在鸿蒙Next系统中,应用商店可以借助系统强大的权限管理和数据收集能力,全方位收集用户的多维度数据。通过对用户在应用商店内的浏览历史、下载记录、搜索关键词,以及在其他鸿蒙应用中的使用行为等多源数据进行汇总和分析,利用人工智能算法
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一叶_障目
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一、feature_importances_属性在机器学习中,分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用,通过feature_importances_属性,您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要,从而可以进行特征选择或特征工程,以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
- Electron 开发者的 Tauri 2.0 实战指南:安全实践
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在桌面应用开发中,安全性至关重要。相比Electron,Tauri2.0提供了更严格的安全模型和更完善的权限系统。本文将帮助你理解和实践Tauri的安全特性。权限系统对比Electron的安全模型在Electron中,我们通常这样处理安全://main.jsconst{app,BrowserWindow}=require('electron')functioncreateWindow(){cons
- 机器学习的介绍
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目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么?如何评估机器学习模型的性能,除了交叉验证、MSE和RMSE外,还有哪些其他重要的指标?在金融风险管理中,机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险?市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
- 你会选择java还是node做后台管理
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目前后台开源千千万,但说好用且容易上手的也就那几个。node和java就看你怎么选了如果你擅长Java,那RuoYi首选RuoYI后台管理系统https://gitee.com/y_project/RuoYi-Vue有vue2又有vue3。MIT协议全免费开源,功能齐全!如果你擅长Node,那vue-node这个开源后台管理系统最合适了vue-node后台管理https://gitee.com/M
- 【架构设计】现代软件交付中的灵活性与可靠性———云原生与不可变基础设施(微服务/容器化/持续交付,计算/存储/网络)
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#后端开发网络云原生微服务系统架构云计算
【架构设计】现代软件交付中的灵活性与可靠性———云原生与不可变基础设施(微服务/容器化/持续交付,计算/存储/网络)文章目录1、云原生与基础设施的关系2、云原生的概念(灵活性)3、云原生=微服务+容器化+持续交付(容器化)4、基础设施的概念(可靠性)5使用Packer、Ansible和Terraform构建不可变的基础设施(镜像化)1、云原生与基础设施的关系定义:云原生:云原生是一种设计和运行应用
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文章目录1serverless架构、微服务架构和云原生架构区别1.Serverless架构示例:AWSLambda+APIGateway2.微服务架构示例:Flask微服务3.云原生架构示例:Docker和Kubernetes2Kubernetes中管理多个副本和流量两个关键组件1.Deployment2.Service负载均衡流量管理1serverless架构、微服务架构和云原生架构区别别用代码
- Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题
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###Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中,欺诈检测是一项至关重要的任务。然而,欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点,这给机器学习模型的训练带来了挑战。传统的分类算法在面对这种不平衡数据时,往往会导致模型对多数类(正常交易)过拟合,而对少数类(欺诈交易)的识别能力较差。为了解决这个问题,生成对抗网络(GAN)提供了一种有效的手
- 新手对于中国工业互联网2.0架构的认知
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架构
目录2.0体系架构组成部分各部分细分:为了推动工业互联网的发展,各个国家的工业互联网联盟纷纷推出了自己的工业互联网参考架构模型,用以指导相关标准体系建设及产业推进。国外比较著名的有美国工业互联网参考架构IIRA德国工业互联网参考架构RAMI4.0中国工业互联网产业联盟在参考美国工业互联网参考架构IIRA、德国RAMI4.0、日本IVRA的基础上于2016年8月发布了《工业互联网体系架构1.0》。其
- 大数据学习(五):如何使用 Livy提交spark批量任务--转载
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livy
Livy是一个开源的REST接口,用于与Spark进行交互,它同时支持提交执行代码段和完整的程序。Livy封装了spark-submit并支持远端执行。启动服务器执行以下命令,启动livy服务器。./bin/livy-server这里假设spark使用yarn模式,所以所有文件路径都默认位于HDFS中。如果是本地开发模式的话,直接使用本地文件即可(注意必须配置livy.conf文件,设置livy.
- 【开源】基于SpringBoot框架教学资料管理系统(计算机毕业设计)+万字毕业论文 T286
计算机毕业设计_gzs
开源springboot课程设计毕设java后端mybatis
系统合集跳转源码获取链接点击主页更能获取海量源码10年计算机开发经验,主营业务:源码获取、项目二开、语音辅导、远程调试、毕业设计、课程设计、毕业论文、BUG修改一、系统环境运行环境:最好是javajdk1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。IDE环境:Eclipse,Myeclipse,IDEA或者SpringToolSuite都可以tomcat环境:Tomcat7.x,8.x,9
- Apache SeaTunnel 荣登 2024 年度中间件开源项目 Top 50 榜单
SeaTunnel
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近日,ApacheSeaTunnel项目成功入选2024年度中间件开源项目Top50榜单。该榜单由OpenGithub技术社区评选,旨在表彰在中间件领域具有突出表现的开源项目。榜单链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/16116358605关于ApacheSeaTunnelApacheSeaTunnel是一个云原生的高性能海量数据集成工具。北京时间2023年6月1日,全球
- YOLOv10改进,YOLOv10检测头融合RepConv卷积,添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉
摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构,其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构,仅由一堆3x3卷积和ReLU组成,而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现,因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作(如多个卷积层、跳跃连接等)来提高模型的表达能力和
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比