- 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法
梦回楼~
最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法(LeastSquaresMethod,LSE)是一种数学优化技术,主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是,我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值),但是(xn,yn)
- 从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
Echo-Nie
机器学习机器学习线性回归人工智能梯度下降数学推导
欢迎来到我的主页:【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到:Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
- YOLOv9改进,YOLOv9检测头融合ASFF(自适应空间特征融合),全网首发
挂科边缘
YOLOv9改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法,从而提高了特征的尺度不变性,并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时,常采用特征金字塔结构。然而,这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题,即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突,导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
- 深度学习探索:ChatGPT数据分析精髓 & 梯度下降优化方法深度剖析
网罗开发
AI大模型人工智能深度学习chatgpt数据分析
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 数据存储容量不足,查询性能下降的解决方法
是小邪邪呀
oracle数据库
数据存储容量不足和查询性能下降的问题通常是由以下几个因素引起的:数据量过大、存储设备性能差、查询方式不优化等。要解决这个问题,可以从以下几个方面入手:一、扩展存储容量增加存储硬件:如果现有存储空间不足,可以通过增加存储硬盘或采用更大的存储设备来扩展容量。采用云存储:如果本地存储无法满足需求,可以考虑将数据迁移到云存储平台,这样可以灵活扩展存储,并且无需担心硬件维护。二、优化数据存储架构分区表:对大
- 2025年美赛数学建模B题管理可持续旅游Matlab代码和思路
Matlab科研辅导帮
数学建模旅游
本文深入探讨了阿拉斯加州朱诺市面临的旅游业挑战,该市在2023年接待了160万邮轮乘客,并因此获得了可观的经济收益,同时也面临着过度拥挤、环境退化和本地居民生活质量下降等问题。针对这些挑战,本文提出了一种可持续旅游发展模型,旨在平衡经济增长、环境保护和社会公平。该模型的核心目标是优化朱诺市的旅游收入,同时将游客数量、环境影响以及社会影响控制在可接受的范围内。模型包括多项措施,如限制每日游客数量、征
- 小南每日 AI 资讯 | 2025年AI泡沫破裂? | 25/01/24
小南AI学院
人工智能搜索引擎百度
小南每日AI资讯|2025年AI泡沫破裂?|25/01/24人工智能领域近期动态汇总一、行业趋势与未来展望AI泡沫可能在2025年破裂专家预测,尽管人工智能在多模态模型和自动机器学习等领域取得进展,但技术瓶颈、投资回报率下降、监管趋严,以及环境和伦理问题可能导致2025年AI泡沫破裂。未来AI的发展将更加注重平衡和可持续性。斯坦福大学发布《2024年人工智能指数报告》李飞飞教授团队揭示了人工智能行
- 二、机器学习模型评估与选择
没见过西瓜嘛
机器学习学习笔记机器学习人工智能数据分析
机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。训练误差与泛化误差:学习器在训练集上误差为训练误差(经验误差),在新样本上误差为泛化误差,泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,将训练样本特点当作所有样本一般性质,导致泛化性能下降。欠拟合:学
- AI语言模型竞争加剧:新秀崛起 格局生变
XianxinMao
人工智能语言模型自然语言处理
标题:AI语言模型竞争加剧:新秀崛起格局生变文章信息摘要:AI语言模型领域呈现加速发展和分化态势。在LMSYS排行榜上,Claude3Opus超越GPT-4Turbo,DBRX超越Mixtral成为最佳开源模型,显示领先位置更替频繁。开源与闭源模型形成差异化发展路径:开源模型注重效率和架构创新,闭源API模型专注高端性能。模型训练成本呈现类摩尔定律式下降,每年降低75%。MoE架构在计算效率和性能
- 想从云计算中获得最大化投资回报?请先扪心自问这五个问题
经济和业务环境复杂多变,就算再“不差钱”的企业,也想把每分钱都花在刀刃上。同样是迁移上云,为什么有些企业就变得更敏捷高效,客户也都交口称赞;而有些企业不仅没获得多少收益,反而给IT和员工造成了更多额外的工作,每个人的效率都大幅下降……莫非真是因为迁移开始那天早上,老板左脚先迈进办公室造成的?不同的云和不同的工作负载,“匹配”是关键!云时代的运营,要实现灵活性和可扩展性,同时优化性能并达到预算目标,
- 2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C:奥运奖牌榜模型 详细解析和代码(持续更新中,2025美赛)
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模开发语言2025年数学建模美赛2025美赛C题奥运奖牌榜模型
目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降?7.尚未获得奖牌的国家的预测8.奥运项目与奖牌数的关系2.教练与国家奖牌数的关联2.1定义“伟大教练”效应2.2数据分析方法2.3分析结果3.选择三个国家并确定应投资的运动项目3
- 大表性能优化:从问题到解决方案
繁川
Java面试精选性能优化
大表性能优化:从问题到解决方案目录为什么大表会慢?1.1磁盘IO瓶颈1.2索引失效或没有索引1.3分页性能下降1.4锁争用性能优化的总体思路表结构设计优化3.1精简字段类型3.2表拆分:垂直拆分与水平拆分索引优化4.1创建合适的索引4.2避免索引失效SQL优化5.1减少查询字段5.2分页优化分库分表6.1水平分库分表缓存与异步化7.1使用Redis缓存热点数据7.2使用消息队列异步处理写操作实战案
- 谈一下客户端-服务器架构中的网络延迟
你一身傲骨怎能输
射击游戏项目网络延迟
网络延迟是客户端-服务器架构中一个常见且重要的挑战,尤其是在实时应用和在线游戏中。延迟不仅会影响用户操作的响应时间,还可能导致游戏体验的下降。以下是对网络延迟的挑战及其解决方案的详细探讨。网络延迟的挑战网络延迟在实时应用和在线游戏中是一个重要的挑战,以下是对其影响的详细分析:1.用户体验下降描述:高延迟会导致用户在进行操作(如移动角色、攻击等)时,感受到明显的卡顿或延迟。这种延迟不仅影响了操作的即
- 套利策略常见风控措施
区块链
今天讲一些在套利策略中常见的风控条件,欢迎一起交流讨论~币种亏损异常在进行多币种套利时,累积亏损超过阈值,自动ban掉这个币资金费率异常当发现资金费率异常会导致亏损,自动减仓账户余额整体下降这个是个策略都需要做的,账户亏损1%全部平仓停止滑点监控获取账户交易记录,发现和预订价格连续滑点,自动暂停策略本机计算盈亏累积亏损本地计算订单的实际利润,当天的利润亏损到一个阈值,自动停机1小时价差突破阈值当一
- Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成
汀、人工智能
AIAgentlangchainAIAgentLangGraph多智能体协作AI智能体AI大模型Agent框架
Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成1.异步和流因为任何大模型在推理的时候,都会有一定的时间延迟,这是由大模型的底层架构决定的,所以在很多应用,尤其是对话应用中,使用异步以及流式输出,是大幅提升用户体验的较好方法。在langGraph中可以很方便的实现异步和流,简单例子为例:异步调用方法:inputs={"messages"
- 小识Java死锁是否会造成CPU100%?
天天向上杰
java开发语言
死锁或者大量的死锁不一定会直接导致CPU占用率达到100%。以下是详细分析:一、死锁对CPU的影响资源占用:死锁是指两个或多个线程(或进程)在相互等待对方释放资源,导致所有涉及的线程都无法继续执行。在死锁状态下,这些线程实际上并没有进行有效的计算或处理,而是处于等待状态。CPU使用情况:虽然死锁线程本身并不消耗大量的CPU资源,但它们会阻塞系统的其他部分,导致整体性能下降。如果系统中存在大量的死锁
- vite构建项目中的swc是什么
光影少年
swcreact.jsvue.js
在Vite项目中,swc是一种高性能的编译器,用于替代传统的JavaScript编译工具,如Babel。它以速度和效率著称,可以加速编译和转换JavaScript和TypeScript代码,从而大幅提升开发和构建的效率。1.什么是swc?swc(SpeedyWebCompiler)是一个用Rust编写的编译器,它能够非常快速地编译、转换和优化JavaScript和TypeScript代码。swc的
- 自动驾驶面临的挑战与应对策略
自动驾驶
尽管自动驾驶技术取得了显著的进展,但在实现全面商业化和广泛应用之前,仍面临着诸多挑战。这些挑战不仅涉及技术层面,还包括法规、社会接受度等多个方面。技术挑战是自动驾驶面临的首要问题。虽然目前的传感器和算法能够在大多数情况下实现车辆的自动驾驶,但在一些复杂的交通场景下,如恶劣天气、道路施工、突发事件等,自动驾驶系统的性能仍然受到很大的限制。例如,在暴雨、大雪等恶劣天气条件下,传感器的精度和可靠性会下降
- 【AirSim+Python】无人机简单API控制-Python代码
退堂鼓选手⑥
无人机python
1.无人机起飞/下降importairsim#与airsim建立连接client=airsim.MultirotorClient()client.confirmConnection()#确定是否要用API控制client.enableApiControl(True)#解锁无人机转起来client.armDisarm(True)#join()等任务结束再进行下个任务#起飞client.takeoff
- 智能手机混战 谁能成为最后的王者?
nvxiaot
手机htciphone三星meegowindowsphone
智能手机混战谁能成为最后的王者?近几年来,智能手机随着价格的下降和性能/功能的增强,日益的加入到我们的生活当中,2010年第四季度,全球市场消费电子厂商记录出货1009亿部智能手机,远比出货为9210万台的PC高出很多,智能手机销量已经远超个人电脑来到我们的生活当中。当今最热门的智能手机生产厂商:HTC三星、摩托罗拉、诺基亚、索尼爱立信、LG,苹果,在这场智能手机的混战中谁才能成为最后的王者?以下
- Feed流系统重构:架构篇
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重构架构
重构对我而言,最大的乐趣在于解决问题。我曾参与一个C#彩票算奖系统的重构,那时系统常因超时引发用户投诉。接手任务时,我既激动又紧张,连续两天几乎废寝忘食地编码。结果令人振奋,算奖时间从一小时大幅缩短至十分钟。去年,我作为架构师,参与了家校朋友圈应用的重构。这个应用虽小,但功能齐全。我将分享这次架构设计的思路,探讨如何通过精心策划的重构,提升应用的性能和用户体验。01应用背景1.应用介绍移动互联网时
- openGemini v1.2.0版本正式发布,IoT 场景性能大幅提升!
开源时序数据库云原生版本发布
在openGeminiv1.2.0版本中,我们为您带来了一系列令人振奋的内核优化,将您的体验提升到新的高度,这包括针对IoT场景的性能优化,查询效率有极大的提升。针对数据存储的优化,进一步节约磁盘空间,降低数据存储成本。针对部分功能的优化,比如showtagkeys,stream等,使得功能更加丰富。新增了一部分内核的监控指标,进一步清楚了解内核的运行状态、行为和性能,帮助分析、定位和优化数据库性
- DeepSeek 公开新的模型权重
数据分析能量站
机器学习人工智能
DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- YOLOv10改进,YOLOv10添加ASFF检测头(自适应空间特征融合),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目标检测目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法,从而提高了特征的尺度不变性,并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时,常采用特征金字塔结构。然而,这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题,即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突,导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
- 进入大模型时代,你真的准备好了吗?
鹏哥聊AI
人工智能
前言-PREFACE近期OpenAIo1系列模型发布,在面对复杂问题和专业领域上,有了大幅长足进步,对于博士水平的物理问题,GPT-4o只能得不及格的59.5分,而o1直接干到92.8分,虽然主要是科学、编码和数学模型专业能力方面的提升,还没达到人工智能的通用人工智能AGI和超级人工智能水平,但带来冲击力和震撼还是挺强的,试想一下,拥有一个Openo1的模型,就相当于在数学、物理、编码等方面有博士
- 【前端异常】JavaScript错误处理:分析 Uncaught (in promise) error
egzosn
前端javascript开发语言ecmascript
在前端开发中,JavaScript异常是不可避免的。随着现代前端应用越来越多地使用异步操作(如Promise、async/await等),开发者常常会遇到Uncaught(inpromise)error错误。这个错误是由于未正确处理Promise的拒绝(rejection)而导致的,常常出现在异步操作失败的情况下。如果不妥善处理,可能会导致应用的不稳定和用户体验的下降。本文将深入分析Uncaugh
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在前端开发中,JavaScript异常是不可避免的。随着现代前端应用越来越多地使用异步操作(如Promise、async/await等),开发者常常会遇到Uncaught(inpromise)error错误。这个错误是由于未正确处理Promise的拒绝(rejection)而导致的,常常出现在异步操作失败的情况下。如果不妥善处理,可能会导致应用的不稳定和用户体验的下降。本文将深入分析Uncaugh
- AI需要的基础数学知识
大囚长
机器学习大模型人工智能
AI(人工智能)涉及多个数学领域,以下是主要的基础数学知识:1.线性代数矩阵与向量:用于表示数据和模型参数。矩阵乘法:用于神经网络的前向传播。特征值与特征向量:用于降维和主成分分析(PCA)。奇异值分解(SVD):用于数据压缩和降维。2.微积分导数与偏导数:用于优化算法(如梯度下降)。链式法则:用于反向传播算法。积分:在概率和统计中有应用。3.概率与统计概率分布:如高斯分布、伯努利分布等。贝叶斯定
- AI时代,需要怎样的架构师?腾讯云架构师峰会来了!
架构
引言架构设计对应用有关键性的影响,不仅决定应用的整体品质,还直接影响开发、维护和扩展的难易度。卓越的架构设计不仅能够确保系统的稳定性、高效性和可扩展性,还能大幅提升研发效能,同时显著降低维护成本。在快速变化的技术环境中,架构师们面临业务需求快速迭代、数据量急剧膨胀以及系统复杂性不断提升等挑战。随着云计算、大数据、人工智能等前沿技术的蓬勃发展,一系列创新解决方案如微服务架构、AI大模型、自动化运维工
- 项目管理遇到资源不足怎么办
项目管理
在项目管理中,资源不足是一个常见且严峻的挑战。无论是人力资源、物资资源,还是时间资源的短缺,都可能导致项目进度受阻、质量下降,甚至最终无法按时交付。面对资源不足的情况,项目经理需要采取合理的策略和有效的方法,如优先级排序、资源重组、合理分配和工具支持等,以确保项目能够顺利推进并完成。在此过程中,选择合适的项目管理工具能够极大地提高资源利用率,帮助团队更高效地解决资源不足问题。一、明确资源短缺的根本
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
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- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc