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YOLO
随着计算机视觉技术的飞速发展,目标检测模型在各类应用场景中的重要性与日俱增。从自动驾驶到智能监控,目标检测的准确性和实时性都直接影响着应用的效果和用户体验。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列作为实时目标检测的代表性模型,自发布以来便因其速度与精度的平衡性得到了广泛关注和应用。如今,随着YOLOv10的即将推出,我们站在技术的前沿,思考如何对这一模型进行革新,使其在面对复杂多变的场景时表
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mingo_敏
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1概述本文介绍了DeepSeek-V3,一个强大的混合专家(MoE)语言模型,总参数量为6710亿,每个token激活的参数量为370亿。为了实现高效的推理和经济高效的训练,DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外,DeepSeek-V3率先采用了无辅助损失的负载均衡策略,并设定了多token预测训练目
- 替代传统汽车行业FTP传输方式,实现数字化重大转型
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在当今快速发展的数字化时代,汽车行业的竞争日益激烈。为了在这个充满挑战的市场中保持竞争力,企业需要不断优化其内部流程和技术基础设施。其中,文件传输作为信息交流的重要环节,对企业的效率和安全性有着至关重要的影响。然而,传统的FTP(文件传输协议)传输方式在汽车行业中的应用正面临着前所未有的挑战。本文将探讨传统FTP传输方式在汽车行业中的局限性,并介绍镭速FTP替代升级方案如何帮助企业实现数字化的重大
- YOLOv5:目标检测新星,解锁高性能实时识别
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YOLOv5:目标检测新星,解锁高性能实时识别【下载地址】yolov5改进策略案例分析资源合集YOLOv5,作为目标检测领域的一颗明星,基于经典的YOLOv4算法进行了一系列创新性优化,显著提升了检测速度与精度。本资源集合深入解析YOLOv5的设计理念与技术细节,旨在帮助开发者和研究者更全面地理解并应用这些进步。从数据预处理到网络架构设计,再到后处理策略,我们逐一探讨其核心改进之处项目地址:htt
- 前端的核心技术
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前端开发的核心技术主要围绕HTML、CSS、JavaScript三大基础语言展开,同时结合现代前端开发的需求,还包括前端框架、构建工具、前端安全和性能优化等内容。下面,我们详细解析前端开发中的核心技术。一.HTML(超文本标记语言)详解HTML(HyperTextMarkupLanguage)是前端开发的基础,用于构建网页的结构。HTML由各种标签(Tag)组成,每个标签都有不同的作用,主要用于定
- 强化学习在自动驾驶中的实现与挑战
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人工智能前沿技术自动驾驶人工智能机器学习
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一,正通过各种方式改变我们的出行方式。而强化学习(ReinforcementLearning,RL),作为机器学习的一大分支,在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程,为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。然而,强化学习在实际应用中并非一帆风顺,还面临着诸多技术和现实挑战。本文将从原理、实现与挑战
- 2024-2025自动驾驶技术演进与产业破局的深度实践——一名自动驾驶算法工程师的年度技术总结与行业洞察
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一、引言:站在自动驾驶的"技术奇点"2024年是自动驾驶行业从"技术验证"迈向"商业化落地"的关键转折点。从特斯拉FSDV12的端到端技术突破,到中国L3法规的破冰,从大模型重构感知架构,到城市NOA的"千城大战",自动驾驶正在经历从实验室到真实场景的"惊险一跃"。作为某自动驾驶公司的算法工程师,我亲历了从传统模块化架构到数据驱动范式的技术跃迁。本文将以技术演进、行业洞察与个人实践为主线,剖析自动
- AI:263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集自动驾驶汽车强化学习人工智能
强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向,而强化学习(ReinforcementLearning,RL)因其在复杂动态环境中的决策能力,成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战,并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。
- 强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战
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自动驾驶人工智能机器学习
摘要:围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍;系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础;按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例;深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战,并提出若干展望。关键词:强化学习;自动驾驶;人工智能近年来,人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统
- 强化学习:在无人驾驶中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算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
强化学习:在无人驾驶中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展,无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点。无人驾驶汽车被认为是未来交通系统的重要组成部分,它能够提高道路安全性、缓解交通拥堵、降低环境污染等。然而,实现无人驾驶面临着诸多挑战,其中最为关键的是如何让汽车在复杂多变的交通环
- 基于强化学习的自动驾驶决策规划算法
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LLM大模型落地实战指南AI大模型应用入门实战与进阶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
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。自动驾驶汽车需要在复杂多变的交通环境中做出安全、舒适和高效的决策和行动。传统基于规则和模型的决策规划方法已经难以满足自动驾驶的需求。近年来,基于强化学习的决策规划算法越来越受到关注,它能够在复杂动态环境中学习出高效的决策策略。2.核心概念与联系强化学习是一种通过与环境的
- 探索PySide6:一个全面的Qt绑定库,助您构建华丽的Python应用
黎情卉Desired
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- 搞嵌入式开发,如何才能“小有所成”,获得更高的收入?
智驾
杂谈嵌入式职业规划
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- 构建DDPM模型:实现手写数字生成
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AI大模型企业级应用开发实战大数据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
构建DDPM模型:实现手写数字生成作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.图像生成技术的演进图像生成技术近年来取得了飞速的发展,从早期的像素级操作到如今的深度生成模型,技术不断革新,生成的图像也越来越逼真。早期的图像生成方法主要依赖于手工设计的规则和特征,例如,基于规则的纹理合成、基于特征的图像变形等。这些方法通常需要大量的领域知识和人工调整,难以生成高质量的图像。1.2.深度生成模型的崛
- 深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型
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深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型在现代人工智能应用中,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLM)已经成为了强大的工具,能够生成高质量的自然语言文本,并且被广泛应用于各种任务中,如对话系统、文本生成、内容总结等。然而,如何更加高效地调用这些模型,特别是在实时交互的应用中,往往是开发者面临的挑战。流式传输(Streaming)技术提供了一种解决方案
- MySQL数据库安全
关了个尔
mysql数据库网络安全web安全
文章目录前言一、MySQL二、数据库安全1.基础概念2.数据库安全目标3.数据库安全防护技术4.影响数据库安全的因素三、数据库系统安全相关因素1、外围网络2、主机3、数据库4、代码补充:sql注入四、保障MySQL安全的方法总结前言无论是对于企业还是个人,数据库中所保存数据的安全性是尤其重要的。尤其是对于公司企业等来讲,其商业数据往往带有着巨大的价值。本文对MySQL数据库安全做了一些介绍。一、M
- 大屏幕排队叫号小程序系统产品核心功能需求规划开发实例分享
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系统概述大屏幕排队叫号系统借助先进的信息技术,将排队、叫号、信息展示与数据分析等功能集于一体,为服务场所构建一个有序、高效的排队环境。通过自动化的排队叫号流程,减少人工干预,提高服务的准确性和效率;通过大屏幕实时展示排队信息,让客户对等待情况一目了然,增强信息透明度;通过数据分析功能,为服务场所提供决策依据,助力其优化服务流程与资源配置,从而全方位提升服务质量与客户满意度。以下我将详细介绍该系统的
- 新零售社交电商系统小程序功能开发详细解析
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现在的购物方式是越来越有趣了,新零售社交电商系统是互联网、大数据、人工智能的技术和咱们熟悉的传统零售深度结合后产生的。它整合线上线下渠道及数据,带来全方位、多渠道、个性化购物体验。借助实时库存管理、智能推荐和无缝购物体验等功能,打破传统电商与实体店界限,其具备以下显著特点:一、系统主要功能分销管理独家推广代码机制:在这个新零售社交电商系统里,每个经销商都有一个只属于自己的推广代码。把这个代码分享给
- 单位订餐系统小程序技术开发架构功能分析
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单位订餐系统功能包括:用户管理功能菜品展示与管理功能订餐流程功能订单管理功能配送管理功能反馈与评价功能数据管理与报表功能。一、用户管理功能员工信息维护:存储员工姓名、工号、部门、联系方式等基本信息,便于识别订餐人员身份与所属部门,利于后续统计分析与配送安排。例如新员工入职时自动录入信息,员工信息变更可及时更新。角色权限设置:划分普通员工、管理员、食堂工作人员等角色。普通员工可下单、查看订单状态与历
- OpenAI o1 模型到来后,谈谈提示词工程的未来
编者按:你是否也在思考:当AI模型越来越强大时,我们还需要花时间去学习那些复杂的提示词技巧吗?我们究竟要在提示词工程上投入多少精力?是该深入学习各种高级提示词技术,还是静观其变?本文作者基于对OpenAI最新o1模型的深入观察,为我们揭示了一个重要趋势:就像我们不再需要专门去学习"如何使用搜索引擎"一样,与AI交互也将变得越来越自然和直观。文章不仅分析了提示词技术的发展趋势,更提供了务实的建议:与
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编者按:当前AI技术发展日新月异,多智能体框架如雨后春笋般涌现。如何在AutoGen、LangGraph、CrewAI等众多框架中做出正确选择,找出那一个真正适合你需求的多智能体框架?本文作者通过对五大多智能体AI框架的比较,提出了一个关键观点:不同的AI框架适用于不同的场景和需求,选择的关键在于精准匹配项目特点和技术路线。作者|MehulGupta编译|岳扬在生成式AI领域,Multi-AIAg
- Python的旅游网站数据爬虫分析与可视化大屏展示论文
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摘要随着互联网技术的迅猛发展,旅游行业也逐渐实现了数字化转型。旅游网站作为游客获取旅游信息的主要渠道,蕴含着丰富的旅游数据资源。本文旨在通过Python技术,实现旅游网站数据的爬虫分析,并利用可视化大屏展示分析结果,为旅游行业的数据驱动决策提供支持。关键词:Python;旅游网站;数据爬虫;可视化大屏一、引言旅游行业作为服务业的重要组成部分,其发展水平直接关系到国家经济的繁荣和人民生活的质量。随着
- [碎碎念] 重启学习与博客之旅-我的每日计划
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好久没在写博客了,今天我下定决心,要重新开始。我给自己定了个小目标,从今天起,每天都要写一篇博客,然后发布到CSDN和掘金上。以下是我的计划。一、每天学点新东西以后每天早上,我都得抽出至少一个小时专门用来学新技术。我打算先列个学习清单,把一直想学但没时间学的技术都写上去,然后按照自己的兴趣和工作需要,一项一项地去攻克。比如说,我最近对人工智能和大数据分析特别感兴趣,所以打算每天看点相关的专业书,或
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在Python开发领域,GIL(GlobalInterpreterLock)一直是一个广受关注的技术话题。在3.13已经默认将GIL去除,在详细介绍3.13的更亲前,我们先要留了解GIL的技术本质、其对Python程序性能的影响。本文将主要基于CPython(用C语言实现的Python解释器,也是目前应用最广泛的Python解释器)展开讨论。GIL的技术定义GIL(GlobalInterprete
- hibernate二级缓存
Hibernate二级缓存深度解析与技术实践核心原理与工作流程Hibernate二级缓存通过SessionFactory层建立全局数据缓冲区,采用分层存储机制实现数据库访问优化。其工作流程分为4个阶段:1️⃣查询请求到达时优先检查缓存区域2️⃣命中缓存则直接返回持久化对象3️⃣未命中时执行数据库查询并更新缓存4️⃣数据变更时同步更新缓存状态️主流缓存方案对比(中国开发者常用)特性Ehcache3.
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爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫旅游开发语言金融信息可视化
构建一个旅游景点推荐系统,可以帮助用户根据他们的偏好和其他用户的评论来选择旅行目的地。在这个项目中,我们将通过爬取旅游攻略网站的用户评论数据,分析这些数据,并使用协同过滤等推荐算法来构建一个基本的推荐系统。本文将详细描述整个过程,包括爬虫部分和推荐系统的构建。目录文章大纲一、项目背景与目标项目的目标:二、目标网站分析与数据需求数据需求:目标网站:三、爬虫技术选型安装所需库四、使用Scrapy爬取用
- 【大模型入门必看】LLM大语言模型导读
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前言在规模扩展定律(ScalingLaws)被证明对语言模型有效之后,研究者构建出了许多大语言模型。尤其是2022年底面向普通消费者的ChatGPT模型的出现,正式标志着自然语言处理进入大语言模型时代。本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程,并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集,介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术,包括数据准备阶段、模型
- [特殊字符]【计算机视觉必杀技】三行代码实现文档智能校正(附完整代码)
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文章目录基于四点透视变换的文档图像校正技术1.实现效果2.技术原理2.1透视变换数学模型2.2算法流程3.核心代码解析3.1.1坐标点排序3.1.2透视变换矩阵4.实验结果分析4.1中间过程可视化4.2性能指标5.应用场景5.1纸质文档电子化5.2车牌识别预处理5.3AR场景平面检测5.4工业视觉中的平面定位6.总实现代码7.结论基于四点透视变换的文档图像校正技术在计算机视觉领域,图像几何变换是实
- 【go语言】gorm 快速入门
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一、orm1.1什么是ormORM(对象关系映射,Object-RelationalMapping)是一种程序设计技术,用于在关系型数据库和面向对象编程语言之间进行转换和映射。ORM允许开发者通过面向对象的方式与数据库交互,而无需直接编写复杂的SQL查询语句。1.1.1主要概念对象与表的映射:ORM将数据库中的表映射为程序中的对象,将表中的每一行映射为一个对象实例的属性。每个对象实例代表数据库中的
- 重参数化(Reparameterization)的原理
读思辨
Python深度学习知识python人工智能
重参数化(Reparameterization)的原理重参数化是变分自编码器(VAE)中用来解决可微分性问题的一种技术。在VAE中,我们的目标是最大化观测数据的边缘对数似然,这涉及到一个隐含变量zzz的积分或求和。因为隐含变量是从某个分布中采样的,这直接导致了当我们尝试使用梯度下降方法优化VAE的参数时,由于采样操作的随机性,无法直接对其求导。重参数化技巧通过将随机采样过程转换为确定性的操作来解决
- 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
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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
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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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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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
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webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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浅谈程序员的数学修养
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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
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
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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
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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
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printf("--1--\n");
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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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:
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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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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