- 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
@我们的天空
人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
一、机器学习的基本概念定义:机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型:监督学习:在这种类型的学习中,算法通过已知输入输出数据对进行训练,学习映射函数,以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习:无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
- 2024年免费的微信红包封面序列号最新列表(库洛米,原神系列)
全网优惠分享君
随着科技的不断发展,微信红包已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。每到节日、生日等特殊时刻,发送微信红包已经成为了人们表达祝福和关怀的一种常见方式。而微信红包封面作为红包的外观展示,更是增添了不少趣味性和个性化。在2024年,有一系列备受欢迎的微信红包封面序列号,其中包括库洛米和原神系列,这些序列号将为大家带来全新的红包体验。关注微信公众号:小云线报圈领取封面序列号,几千款可选(含库洛米,原神系
- 从零开始设计一款全新GPU
jack_201316888
GPUAI大模型渲染GPUGPGPU
(提纲::)设计一款全新的GPU(图形处理单元)是一项复杂且多方面的工程工作,涉及到硬件架构、软件编程模型、性能优化、功耗管理等多个领域。以下是从零到一设计一款全新GPU的基本步骤和关键考虑因素。1.定义需求和目标1.1应用场景首先,需要明确GPU的应用场景。这可以是图形渲染(如游戏、电影制作)、通用计算(如科学计算、人工智能训练)、嵌入式系统(如移动设备、汽车电子)等。1.2性能目标根据应用场景
- 深度学习目标检测入门COCO数据集
日暮途远z
深度学习目标检测人工智能
常见数据集类型:COCO数据集:Pytorch加载COCO数据集:COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
- 【数据获取与读取】JSON & CSV
yogurt=b
数据分析jsonpython
数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨(百度旗下深度学习平台)数据集:https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview天池(阿里云旗下开发者竞赛平台):https:/tianchiaiyun.com/dataset/和鲸社区(数据科学开源社区)数据集:htps://www.heywhale
- DL参考资源(二)
antkillerfarm
深度学习
DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
- 2023-06-12
快乐有我_c00f
大荔县心理咨询协会郭亚婵坚持分享第915天:自从参加高考以来,三十多年以后的今天,我再一次参加国家级考试,真是时过境迁,事如当初,紧张、忐忑加慌张。初去参考,先是找考场,熟悉场地,然后进入考试,八十道选择题,一百二十分钟时间,包括读题、审题、做题,然后又一系列答题涂卡,时间一点都不宽裕,总算是一场考完了,走出校园。看着门外马路上万头攒动的人群,拥堵不堪的车辆,加之饥渴难耐的炎热天气,刚刚放松的紧张
- 【1193】亲子阅读儿童文学系列之《第六病室》
登登一君
我是昭君,我想记录我生活工作的点点滴滴,今天是我每日一篇文章的第1193天。今天分享俄国著名文学家契诃夫以及他的中篇小说《第六病室》。俄国文学在人类漫长的文学史中,一直有着非常深远的意义。有关俄国的文学家,我们更是如数家珍了。比如列夫·托尔斯泰,还有屠格涅夫、普希金等等,今天分享的安东·巴普洛维奇·契诃夫可以说是众多俄国作家中,闪耀着特殊光辉的一位。说他特殊是有原因的,不同于托尔斯泰、普希金,还有
- python调用pyd文件_python的py文件生成pyd文件,pycharm直接调用pyd文件
weixin_39799561
python调用pyd文件
这段时间做接口自动化测试,用python直接调用接口,sign值是经过系列复杂算法加密后生成的字符串,保密级别高,不能直接以py文件供大家调用~~pyc文件呢,很容易就被反编译了,pyd文件和一般dll类似,不容易被反编译。生成pyd很容易,网上百度一堆堆,但是调用pyd文件会遇到好多错误。在此贴一下生成pyd到调用pyd文件的方法供参考:1.新建一个setup.py文件:#用cpython生成p
- COI实验室技能:图像到图像的深度学习开发框架(pytorch版)
山颠海涯
深度学习pytorch人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接:https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
- 【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享(附原数据表)
拓端研究室
人工智能
原文链接:https://tecdat.cn/?p=37516随着人工智能技术的迅猛发展,AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示,2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元,且未来五年复合增长率有望达到30.4%。多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向,从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末403
- 美股开户网:iPhone 16系列今年出货预估上调至8800~8900万部
一手财富小米
金融资讯iphoneios
天风国际分析师郭明錤发布iPhone16/Pro系列生产报告,2024年iPhone16系列出货预估从8700~8800万部上调至8800~8900万部,主要增量来自iPhone16标准版。郭明錤预计,iPhone16标准版、iPhone16Plus、iPhone16Pro与iPhone16ProMax占2024年iPhone16系列出货分别约26%、6%、30%与38%。报告显示,iPhone1
- 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
@我们的天空
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自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支,旨在缩小人与机器之间的交流障碍,使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务:文本分类:将文本划分为预定义的类别,如情感分析、主题分类等
- 2019-08-14
星河1
开一家木桶鱼火锅加盟店需要投资多少鱼排队木桶鱼火锅,营养健康吃火锅,喷泉造型吸引人,吃货追捧,自带流量。外观上更亮眼、模式上更新意、吃法上更注重养生,先喝汤再吃鱼,吃完鱼肉还能再涮锅,一锅多吃,尽享不同美味。轻投开店,2人省心经营,技术易学,还能线上线下双线经营,更有整店输出模式助力创业早获成功!【8大烤制系列】疯狂烤翅系列特色烤鱼系列烤羊腿羊排系列火焰梭边鱼系列特色烤串系列麻辣烫系列疯狂小串系列
- 鸿蒙内核解析,鸿蒙内核源码分析(内存概念篇)|解读鸿蒙源码
刘轩鸿
鸿蒙内核解析
提示:本文基于开源鸿蒙内核分析,官方源码【kernel_liteos_a】官方文档【docs】参考文档【HuaweiLiteOS】本文作者:鸿蒙内核发烧友,用生活场景讲故事的方式去解构内核,一窥究竟,让神秘的内核栩栩如生,浮现眼前。博文全部原创,持续更新,敬请关注。内容仅代表个人观点,错误之处,欢迎大家指正完善。本系列全部文章进入鸿蒙源码分析(总目录)查看目录最难讲的章节坦白讲内存是整个系列里面最
- 音视频入门基础:WAV专题(5)——FFmpeg源码中解码WAV Header的实现
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=================================================================音视频入门基础:WAV专题系列文章:音视频入门基础:WAV专题(1)——使用FFmpeg命令生成WAV音频文件音视频入门基础:WAV专题(2)——WAV格式简介音视频入门基础:WAV专题(3)——FFmpeg源码中,判断某文件是否为WAV音频文件的实现音视频入门基础:W
- 鸿蒙轻内核A核源码分析系列七 进程管理 (3)
OpenHarmony_小贾
OpenHarmony鸿蒙开发HarmonyOSharmonyos嵌入式硬件OpenHarmony鸿蒙嵌入式鸿蒙开发鸿蒙内核进程关联
本文记录下进程相关的初始化函数,如OsSystemProcessCreate、OsProcessInit、OsProcessCreateInit、OsUserInitProcess、OsDeInitPCB、OsUserInitProcessStart等。1、LiteOS-A内核进程创建初始化通用函数先看看一些内部函数,不管是初始化用户态进程还是内核态进程,都会使用这些函数,包含进程控制块初始化函数
- 鸿蒙轻内核A核源码分析系列五 虚实映射(6)虚拟映射修改转移
OpenHarmony_小贾
鸿蒙开发HarmonyOSOpenHarmonyharmonyosOpenHarmony移动开发驱动开发鸿蒙内核
6.1映射属性修改函数LOS_ArchMmuChangeProt函数LOS_ArchMmuChangeProt用于修改进程空间虚拟地址区间的映射保护属性,其中参数archMmu为进程空间的MMU结构体,vaddr为虚拟地址,count为映射的页数,flags为映射使用的新标签属性信息。其中函数名称中的Prot是英文Protect的简写。⑴处对参数进行校验,⑵处查询虚拟地址映射的物理地址,如果没有映
- 鸿蒙轻内核A核源码分析系列五 虚实映射(1)基础概念
OpenHarmony_小贾
鸿蒙开发HarmonyOSOpenHarmonyharmonyos嵌入式硬件鸿蒙开发OpenHarmony鸿蒙嵌入式鸿蒙内核
虚实映射是指系统通过内存管理单元(MemoryManagementUnit,MMU)将进程空间的虚拟地址(VA)与实际的物理地址(PA)做映射,并指定相应的访问权限、缓存属性等。程序执行时,CPU访问的是虚拟内存,通过MMU找到映射的物理内存,并做相应的代码执行或数据读写操作。MMU的映射由页表(PageTable)来描述,页表保存虚拟地址和物理地址的映射关系以及访问权限等。每个进程在创建的时候都
- 鸿蒙轻内核A核源码分析系列四(3) 虚拟内存
OpenHarmony_小贾
OpenHarmonyHarmonyOS鸿蒙开发harmonyosOpenHarmony鸿蒙内核移动开发驱动开发系统开发
4.2函数LOS_RegionAlloc函数LOS_RegionAlloc用于从地址空间中申请空闲的虚拟地址区间。参数较多,LosVmSpace*vmSpace指定虚拟地址空间,VADDR_Tvaddr指定虚拟地址,当为空时,从映射区申请虚拟地址;当不为空时,使用该虚拟地址。如果该虚拟地址已经被映射,会先相应的解除映射处理等。size_tlen指定要申请的地区区间的长度。UINT32regionF
- 鸿蒙轻内核A核源码分析系列四(1)虚拟内存进程空间编号
OpenHarmony_小贾
OpenHarmonyHarmonyOS鸿蒙开发harmonyos移动开发鸿蒙内核鸿蒙开发OpenHarmony
在熟悉下OpenHarmony鸿蒙轻内核提供的虚拟内存(Virtualmemory)管理模块之前,作为预备基础知识,我们先了解下虚拟内存进程空间编号,进程空间编号功能相对独立,源代码文件单独维护。涉及的头文件和C源代码文件分别为arch/arm/arm/include/los_asid.h和arch/arm/arm/src/los_asid.c。本文先介绍OpenHarmony鸿蒙轻内核LiteO
- 鸿蒙轻内核A核源码分析系列一 数据结构-双向循环链表
OpenHarmony_小贾
OpenHarmony鸿蒙开发HarmonyOS数据结构harmonyos链表OpenHarmony移动开发鸿蒙内核鸿蒙开发
在学习OpenHarmony鸿蒙轻内核源代码的时候,常常会遇到一些数据结构的使用。如果没有掌握它们的用法,会导致阅读源代码时很费解、很吃力。本文会给读者介绍源码中重要的数据结构,双向循环链表DoublyLinkedList。在讲解时,会结合数据结构相关绘图,培养读者们的数据结构的平面想象能力,帮助更好的学习和理解这些数据结构的用法。本文中所涉及的源码,以OpenHarmonyLiteOS-A内核为
- 大模型面试通关指南:常见问题与答案解析 史上最全超详细 收藏我这一篇就够了
程序员辣条
面试职场和发展大模型人工智能AI大模型
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式:请简述什么是大模型,以及它与传统模型的主要区别是什么?回答:大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型,如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模:大模型拥有更多的参数和更复杂的结构,从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外,大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- ChatGPT在环境科学领域的应用前沿分享
树谷-胡老师
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ChatGPT在环境科学领域的应用前沿在党的二十届三中全会上,明确要求健全因地制宜的发展新质生产力体制机制。新质生产力通过创新驱动,以高科技、高效能、高质量为特征,旨在摆脱传统经济增长方式和生产力发展路径,符合新发展理念。环境科学的新质生产力主要体现在基础数据、数据管理和数据分析三方面。通过增加数据覆盖率、提升数据管理自动化水平和利用人工智能(AI)进行数据分析,实现环境质量的实时监控和管理,为环
- 如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示
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chatgpt人工智能
ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西,但是通过精心设计提示,可以确保获得最佳结果。在这篇文章中,我们将探讨如何做到这一点。在本文中,我将向你展示如何编写提示,激励驱动ChatGPT的大语言模型(LLM)提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来,我测试了几十个AI聊天机器人。这里是我最新的首选编写有效提示,通常被称为提示工程,已经成为一个高薪职
- 一口气了解大模型相关通识,基础笔记!
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笔记数据库架构面试职场和发展transformerai
一、大模型生态有哪些语言类大模型:GPT-3、GPT-3.5、GPT-4系列模型。并且,OpenAl在训练GPT-3的同时训练了参数不同、复杂度各不相同的A、B、C、D四项大模型(基座模型),用于不同场景的应用;其中,A、B、C、D模型的全称分别是ada、babbage、curie(居里)和davinci(达芬奇),四个模型并不是GPT-3的微调模型,而是独立训练的四个模型;四个模型的参数规模和复
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
- 【日更挑战】2022-06-07比赛日NOTES(季后赛)
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日更挑战当前排名:第426天,第961名,排名较昨日前进2名。比赛日,官网给出每场比赛的Notes(极个别场次没有),翻译如下Avalanche(6)vs.Oilers(5)Makar成为联盟历史上首位在系列赛晋级比赛中得到5分的后卫。扩大到前锋,则只有2人可以得到更多分:WayneGretzky(油人,7分,1985年分区决赛)和JohnAnderson(威尔士人,6分,1986年分区半决赛);
- Netty源码分析:NioEventLoopGroup
HelloWorld_EE
netty源码分析源代码nettyEventLoop
Netty源码分析:NioEventLoopGroup在工作之余,看到自己公司的超哥(俞超)关于Netty的系列博文,讲解的很好,因此,自己在学习之余也跟了下源代码,来了解Netty,也做了相关的笔记,将形成系列博文,这是第一篇。超哥的博文地址在这里:http://www.jianshu.com/p/c5068caab217Netty版本:4.0.23.Final借用超哥的例子,一般服务端的代码如
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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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
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
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int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文