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Altair澳汰尔
数据分析aiRapidMiner知识图谱人工智能
AIFabric架构是模块化、可扩展且面向未来的,是现代商业环境中企业实现卓越的关键。在当今商业环境中,数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生,新的应用场景不断涌现,前沿探索持续拓展。可遗憾的是,众多企业在利用数据和人工智能方面,脚步总是滞后。这是每个行业进行创新和获得竞争优势的冲刺阶段,但正如大多数企业时常感受到的那样,大规模实施下一代数据和AI工具说起来容易做起来难。
- Manus演示案例: 英伟达财务估值建模 解锁投资洞察的深度剖析
ylfhpy
Manus深度学习人工智能机器学习机器翻译Manus
在当今瞬息万变的金融投资领域,精准剖析企业价值是投资者决胜市场的关键。英伟达(NVIDIA),作为科技行业的耀眼明星,其在人工智能和半导体领域的卓越表现备受瞩目。Manus凭借专业的财务估值建模能力,深入挖掘英伟达的潜在价值,为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后,迅速且有条不紊地开展工作。数据收集是建模的基石,其重要性不言而喻。在收集英伟达公司
- python中常用的内置模块举例(入门级整理)
qq_恰同学少年
python
python对于初学者可以说是十分友好的一门编程语言,不仅语法简单,而且它自身还包含了十分丰富的第三方模块,我仅就将我自己常用的一些内置模块(自带的,无需安装)做一下简单的总结和介绍:1.turtleturtle,是python中比较好玩一个模块,它有一个专有名称“海龟作图”,光看名字就应该能够猜到它是用来干嘛的,没错,就是来画图的,它可以通过某些语句来控制一个点在白板上的运动轨迹,它在白板上走过
- Python学习指南:系统化路径 + 避坑建议
程之编
Python全栈通关秘籍青少年编程python开发语言人工智能机器学习
新手小白学习编程就像搭积木——需要从基础开始,逐步构建知识体系。以下是为你量身定制的Python学习路径,帮你告别杂乱,高效入门!一、学习前的关键认知明确目标:想用Python做什么?数据分析(如Excel自动化、可视化)Web开发(如搭建网站)人工智能(如机器学习)自动化办公(如处理文件、邮件)目标不同,后续学习侧重点不同(但基础通用)。避免误区:❌只看教程不写代码✅边学边动手,哪怕抄代码也要运
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
AI智能涌现深度研究
AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- 新的一年,新的感受和成长
是小天才哦
#高职生闲谈服务器
本人现在是工作快2年的打工人,我是前年7月份毕业的大专生。其实我在大学刚开始的时候因为体验过社会的毒打,所以发誓一定要好好学习,而我也的确好好学习了,在学校2年时间里,大部分时间都是在图书馆里面看书,主要为啥天天在图书馆很大原因是本专业的课程自己不是非常喜欢(我是人工智能专业,人工智能专业大专学历出来基本也是打框的无聊活)所以我就自己学习了系统运维方向,这个过程也考取了RHCE认证,也是因为这个认
- 架构生命周期(演进史)技术应服务于业务
Limbo1213
java架构生命周期演进史
架构生命周期简介本篇幅主要讲述架构的各阶段出现的需求问题、业务问题、性能问题以及相应的解决方案。1、web1.0时代(1996年左右)2、web2.0时代(2006年左右)3、互联网时代(2012年左右)–》互联网±-》智慧城市。滴滴打车。饿了么(工商局)4、大数据+云计算5、AI未来以来时代…第一时期单一应用架构allinone。所有的模块和代码都在一起。技术也不分层。(2000年左右)网站的初
- MySQL-关于如何保存“大数据”
赵师的工作日
mysql大数据数据库
作者:赵师的工作日(赵明中)现役OracleACE、MySQL8.0ocp、TiDBPCTA\PCTP、ElasticsearchCertifiedEngineer微信号:mzzhao23微信公众号:赵师的工作日墨天轮社区:赵师的工作日CSND:赵师的工作日数据库的种类有很多,各类数据库充分发挥各自的优势从而保证业务稳定运行,mysql轻量级、关键数据,redis缓存、快,ES搜索,Mongodb
- PIPCA个人信息保护合规审计师认证介绍!
熙丫 13381482386
大数据
个人信息保护合规审计师"(PersonalInformationProtectionComplianceAuditor-CCRC)是中国网络安全审查认证中心与市场监管大数据中心为深入贯彻实施《个人信息保护法》,推动个人信息处理者切实履行合规审计职责,针对企事业单位及第三方机构中从事个人信息保护合规审计(简称“个保审计”)的专业人员,依据《个人信息保护法》、《网络安全从业人员能力基本要求》
- Apache Doris 实现毫秒级查询响应
随风九天
匠心数据库服务javaapacheApacheDoris
1.引言1.1数据分析的重要性随着大数据时代的到来,企业对实时数据分析的需求日益增长。快速、准确地获取数据洞察成为企业在竞争中脱颖而出的关键。传统的数据库系统在处理大规模数据时往往面临性能瓶颈,难以满足实时分析的需求。例如,一个电商公司需要实时监控销售数据以调整库存和营销策略,而传统的数据库可能需要数分钟甚至数小时才能生成报表,这显然无法满足业务需求。1.2ApacheDoris简介ApacheD
- 通义万相2.1:AI视频生成迎来“质变”,运镜、文字、物理规律全面突破
that's boy
人工智能通义万象2.1chatgptopenaiqwenAI作画AI编程
AI视频生成,从“能看”到“惊艳”的跨越在人工智能的浪潮中,AI视频生成无疑是最受瞩目的领域之一。从最初的简单动画到如今的逼真模拟,AI视频生成技术正在快速发展,不断刷新人们的认知。近日,阿里云旗下通义万相视频生成模型宣布了2.1版本的重磅升级,不仅在性能上实现了全面提升,更在运镜、文字生成、物理规律模拟等方面取得了突破性进展,让AI视频生成真正进入了“质变”的新阶段。通义万相2.1的出现,不仅是
- C++开源库大全
大王算法
C/C++开发实战365C++入门及项目实战宝典c++开源
程序员要站在巨人的肩膀上,C++拥有丰富的开源库,这里包括:标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。标准库C++StandardLibrary:是一系列类和函数的集合,使用核心语言编写,也是C++ISO自身标准的一部分。
- LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话
喝不喝奶茶丫
langchain人工智能大模型大模型应用AI大模型Memory大语言模型
上节课,我我为您介绍了LangChain中最基本的链式结构,以及基于这个链式结构演化出来的ReAct对话链模型。今天我将由简入繁,为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。本教程将详细介绍这些记忆组件的工作原理、特性以及使用方法。【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习
- svn 的详细介绍及用法
xluo1715
工程化svn代码管理小乌龟工具
一、SVN的优缺点优点集中式管理所有代码和历史记录存储在中央服务器,权限控制严格,适合企业级项目管理。简单直观:用户只需要关注当前工作目录,无需处理复杂的本地仓库。目录版本控制支持对文件和目录的版本管理(包括重命名、移动等操作)。可以单独对目录进行版本控制。原子性提交提交操作要么完全成功,要么完全失败,避免部分提交导致的代码不一致。适合二进制文件对二进制文件(如图片、视频)的版本管理支持较好(Gi
- ELK安装配置
hu_wenjie
OpsDevOpsDev运维开发
ELK平台介绍日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误。
- llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析
Black_Rock_br
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前言:在人工智能领域,语言模型的高效部署和推理一直是研究热点。随着模型规模的不断扩大,如何在有限的硬件资源上实现快速、高效的推理,成为了一个关键问题。`llama.cpp`框架以其出色的性能和灵活性,为这一问题提供了有效的解决方案。其中,GGUF格式和模型量化参数是实现高效推理的重要技术手段。本文将对`llama.cpp`框架下的GGUF格式及量化参数进行详细解析,帮助读者更好地理解和应用这些技术
- AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
綦枫Maple
AI+软件测试人工智能自动化运维
引言:软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅
- 气膜科技赋能冰雪产业,开启可持续发展新路径—轻空间
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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
- ClickHouse Keeper 源码解析
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云栖号技术分享java开发语言后端
简介:ClickHouse社区在21.8版本中引入了ClickHouseKeeper。ClickHouseKeeper是完全兼容Zookeeper协议的分布式协调服务。本文对开源版本ClickHousev21.8.10.19-lts源码进行了解析。作者简介:范振(花名辰繁),阿里云开源大数据-OLAP方向负责人。内容框架背景架构图核心流程图梳理内部代码流程梳理Nuraft关键配置排坑结论关于我们R
- docker和kubectl客户端安装Linux
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在现代软件开发和运维领域,Docker和Kubernetes已成为不可或缺的工具。Docker是一个开源的应用容器引擎,允许开发者打包应用及其依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器或者Windows机器上。Kubernetes(简称K8s)是一个开源的容器编排工具,用于自动化容器的部署、扩展和管理。在Linux环境中安装Docker和Kubernetes客户端(kubect
- 基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档
qq_375279829
大数据架构python课程设计算法
摘要随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来,就业市场日益复杂多变,求职者与招聘方之间的信息不对称问题愈发突出。为解决这一难题,本文设计并实现了一个基于大数据架构的就业岗位推荐系统。该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据,运用先进的机器学习算法,为求职者提供个性化的岗位推荐服务,同时帮助企业快速定位到合适的候选人。本文将从系统设计的背景与意义、技术基础、需求分
- SassScript:Sass中的编程特性详解
love729234ming
日常分享sass前端css
Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)是一种强大的CSS预处理器,它允许开发者使用类似于编程语言的语法来编写CSS,然后通过编译生成标准的CSS代码。SassScript是Sass中的编程特性集合,它包含了变量、嵌套规则、混合、函数以及控制指令等,极大地提高了CSS的开发效率和可维护性。1.变量SassScript中的变量允许开发者在样式表中存储和重复使用值。变
- 供应链工作效率如何提升
dev.null
社会供应链
提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手:1.优化供应链管理数据驱动决策:利用AI和大数据分析,提高预测准确性,优化库存管理。供应链可视化:采用ERP(企业资源计划)和SCM(供应链管理)系统,实现实时跟踪和监控。流程自动化:使用RPA(机器人流程自动化)减少人为操作,提高效率。2.提高物流效率智能调度:使用AI优化配送路线,减少运输时间和成本。自动化仓储:采用自动分拣、机器人搬运、无人机配送
- 智慧树刷课插件常见问题解决方案
姬虹俪Humble
智慧树刷课插件常见问题解决方案zhihuishu智慧树刷课插件,自动播放下一集、1.5倍速度、无声项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zh/zhihuishu1.项目基础介绍本项目是一个开源的智慧树刷课插件,旨在帮助用户自动化观看智慧树教学视频。该插件能够自动播放下一集视频、提供1.5倍速播放以及无声播放的功能。主要使用的编程语言为JavaScript和HTML
- 在运维工作中,硬盘满了,新买了一块,如何扩容?
Dusk_橙子
Linux基础运维
在运维工作中,当硬盘满了且新增了一块硬盘后,可以通过以下几种方式扩容:直接使用新硬盘如果系统中已经没有多余空间,可以将新增硬盘格式化并挂载到系统中,用于存储数据,详细操作步骤如下:格式化新硬盘:#假设新增硬盘为/dev/sdb,使用XFS文件系统mkfs.xfs/dev/sdb创建挂载点并挂载:mkdir/data2mount/dev/sdb/data2配置开机自动挂载:echo"/dev/sdb
- 【C++基础学习笔记】C++的输入输出流及缺省参数
大家好我叫张同学
深入浅出学习C++c++
我要做一个好奇宝宝,带着疑问来阅读,哼~C++如何进行输入输出?和C语言何有区别?C++的缺省参数是什么?如何理解和掌握?文章目录C++的输入&输出缺省参数缺省参数的概念缺省参数的分类1.全缺省参数2.半缺省参数:C++的输入&输出婴儿降生到这个世界上时,会以自己独特的方式向这个崭新的世界打招呼。跟新生婴儿类似,C++语言刚出来后,也算是一个新事物,作为一门新的编程语言也会有自己问候这个美好世界的
- 大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)是近年来人工智能领域的一个重要突破。它们通过深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的模型,能够在自然语言处理(NLP)任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展,也在实际应用中展现了巨大的潜力。1.1大语言模型的起源大语言模型的起源可以追溯到早期的统计语言
- AI Prompt 提示词工程入门指南:新手小白快速上手
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近年来,人工智能(AI)发展迅猛,特别是大语言模型(LLMs)(如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等)的广泛应用,让人们可以用自然语言与AI进行互动。而提示词工程(PromptEngineering),即如何设计有效的提示词,已经成为一项重要技能。本篇博客专为新手小白打造,帮助你快速掌握Prompt工程的基础,学会如何撰写高质量的提示词,让AI更精准地理解你的需求,并产出最优
- AI提示词(Prompt)的理解和学习指南
时光不负追梦人
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AI提示词(Prompt)的理解和学习指南一、什么是AI提示词?AI提示词(Prompt)是用户输入给人工智能模型的指令或问题,用于引导模型生成特定类型的回答或内容。它如同与AI沟通的“钥匙”,设计得当的提示词能显著提升输出质量。二、提示词的核心要素明确目标模糊示例:“写一篇关于环保的文章。”优化示例:“以‘垃圾分类’为主题,撰写一篇面向社区居民的科普文章,要求包含实施步骤和常见误区,字数约800
- AI-NAS:当存储遇上智能,开启数据管理新纪元
DeepSeek+NAS
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在数据爆炸的时代,NAS(网络附加存储)已成为个人和企业存储海量数据的利器。然而,面对日益庞大的数据量,传统的NAS系统在文件管理和搜索效率上逐渐力不从心。AI-NAS应运而生,它将NAS与人工智能(AI)能力深度融合,为数据管理带来革命性的变化。AI-NAS的核心优势在于其智能化能力:智能文件分类与整理:告别繁琐的手动分类,AI-NAS能够自动识别文件类型、内容,并根据预设规则或学习用户习惯,将
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep