- 大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系
雨中徜徉的思绪漫溢
大数据hadoophive
大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中,Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术,它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的,但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系,并提供相应的源代码示例。Hadoop:Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规
- 决策树的核心思想
code 旭
AI人工智能学习决策树算法机器学习
一、决策树的核心思想本质:通过特征判断对数据集递归划分,形成树形结构。目标:生成一组“若-则”规则,使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程:特征选择:选择最佳分裂特征(如信息增益最大)。节点分裂:根据特征取值划分子节点。停止条件:节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵(InformationEntropy)衡量数据集的混乱程度:H(D)=−∑k=1Kpklog2pk
- opencv借助ffmpeg读取sdp文件进行rtp拉流 20231019
诗筱涵
rtsp用简单代码实现功能OpenCVrtp
20231019ffmpeg装起来很快编译命令g++rtp_ffmpeg_test.cpp-ooutput$(pkg-config--libsopencv4)代码如下#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){cout>frame;if(frame.em
- 【OpenCV C++】存图,如何以时间命名,“年月日-时分秒“产生唯一的文件名呢?“年月日-时分秒-毫秒“ 自动检查存储目录,若不存在自动创建存图
R-G-B
OpenCVC++C/C++opencvc++人工智能
文章目录1生成文件名(格式:"年月日-时分秒"格式)2生成文件名(格式:"年月日-时分秒-毫秒")3多模式存图函数4综合调用实例5注意:默认参数只能在头文件中定义,不能在实现中重复默认参数mode==1→“年月日-时分”→YYYYMMDD-HHMM的文件名;例如:20250310-1647mode==2→"年月日-时分秒-毫秒"→YYYYMMDD-HHMMSS-MMM(适用采集存储帧率搞得图片,增
- CV:傅里叶变换
壹十壹
CV人工智能计算机视觉python
图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换,我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加,这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。主要概念频域表示幅值谱(MagnitudeSpectrum):反映了各个频率成分的能量或强度。低频部分一般对应图像中的整体轮廓和大致结构,高频部分则反映图像的边缘、细节和噪声。相位谱(PhaseSpectrum):包含了图像的空间位置信息
- SOPHON SDK解码视频流的常见调试方法
算能开发者社区
SOPHONSDK常见问题linux人工智能
SOPHONSDK解码视频流的常见调试方法1.rtsp连接测试2.判断rtsp是否正常工作3.确认解码器是否能正常工作:(url为文件名或者rtsp连接地址)4.确认解码器和vpp的OpenCV接口是否正常工作5.解码不正确或者无法解码的最终调试手段1.rtsp连接测试ffmpeg-rtsp_transporttcp-iurl-frawvideo-y/dev/null或者ffmpeg-rtsp_t
- 目标检测
煤烦恼
目标检测人工智能大数据pytorch
1.概念:目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术,面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。这里的数字为置信度2.数据集:VOC数据集分4大类20小类;COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注,平均每图7.2个目标。3.GroundTruth格式:包含类别和边界框坐标,常见的有YOLO(归一化中心点坐标和宽高)、VOC(左上角和右下角坐标)、COCO(左上角坐标和
- uniApp实战二:仿今日相机水印功能
博主逸尘
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文章目录1.最终效果预览2.页面实现1.最终效果预览2.页面实现页面布局拍照data定义data(){return{snapSrc:"",cvHeight:"",cvWidth:"",tKey:"时间:",addKey:"地点:",};},点击事件及方法handleTakePhotoNew(){this.snapSrc=""uni.chooseImage({count:1,success:(res
- CV:图像的直方图均衡化
壹十壹
CVopencv计算机视觉人工智能
均衡化在图像处理中通常指的是直方图均衡化(HistogramEqualization),其主要目的是改善图像的对比度,使图像细节更加明显。以下是对直方图均衡化的详细说明:直方图均衡化原理直方图图像的直方图表示各灰度级在图像中出现的频率。对于对比度较低的图像,直方图可能集中在灰度范围的某一小区间。均衡化目标直方图均衡化通过将原图的灰度分布重新映射,使得输出图像的直方图尽量均匀分布在整个灰度范围内。这
- PHP的架构设计
weixin_34294649
php
首先,大概陈述一下架构的关联,如下所述:首先会先设计标准DALclass(STDAL),放置getData,delete,update等标准常见的功能函数在来设计程式会用到的各种DAL,基本上每一个Table都需要有一个DAL来实现,后面根据table应用、画面呈现等需求,也可以一个table有多个DAL,这各观念类似View的概念。根据商业逻辑的操作,制作对应的BLL,像是insert、upda
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
小白_laughter
课程学习transformer机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- web前端期末大作业:婚纱网页主题网站设计——唯一旅拍婚纱公司网站HTML+CSS+JavaScript
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前端课程设计html
静态网站的编写主要是用HTMLDⅣV+CSSJS等来完成页面的排版设计,一般的网页作业需要融入以下知识点:div布局、浮动定位、高级css、表格、表单及验证、js轮播图、音频视频Fash的应用、uli、下拉导航栏、鼠标划过效果等知识点,学生网页作业源码,制作水平和原创度都适合学习或交作业用,记得点赞。精彩专栏推荐【作者主页——获取更多优质源码】【web前端期末大作业——毕设项目精品实战案例(1
- 一文理清:阿里系数据中台-数据治理工具集(傻傻也能分清楚)
Debug_Snail
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阿里云提供的大数据与数据分析产品种类较多,各产品的定位和核心功能有所不同。以下是对DataWorks、MaxCompute、Dataphin、AnalyticDBforMySQL(ADB)、QuickBI、EMR的详细梳理。一、核心产品定位与功能DataWorks定位:一站式大数据开发治理平台,提供数据集成、开发、调度、治理、服务等全链路能力。核心功能:数据集成:支持异构数据源(如数据库、OSS、
- Linux提权sudo篇
璃靡
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文章目录linux提权01.CVE-2019-1428702.sudoapt03.sudoapach204.sudoash05.sudoawk06.sudobase6407.sudobash08.sudocp09.sudocpulimit10.sudocurl11.sudodate12.sudodd13.sudodstat14.sudoed15.sudoenv16.exiftool17.sudoe
- SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language
UnknownBody
LLMDailyMultimodal语言模型人工智能自然语言处理
摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化,但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战,尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。本文提出SeisMoLLM,这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型,它无需在地震数据集上进行直接预训练,就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。通过精心设计的波形标记化处理和对预训练GPT-2模型的微调,SeisMoLLM在DiTing和
- Linux 提权
藤原千花的败北
权限提升网络安全linux运维网络安全
文章目录前言1.内核漏洞提权脏牛(CVE-2016-5195)2.不安全的系统配置项2.1SUID/SGID提权2.2sudo提权2.3定时任务提权2.4capabilities提权3.第三方软件提权TomcatmanagerNginx本地提权(CVE-2016-1247)Redis未授权4.参考前言Linux提权总结1.内核漏洞提权内核管理着组件(如系统上的内存)和应用程序之间的通信。这个关键作
- 学习笔记12——并发编程之线程之间协作方式
码代码的小仙女
高级开发必备技能javajvm开发语言
线程之间协作有哪些方式当多个线程可以一起工作去解决某个问题时,如果某些部分必须在其他部分之前完成,那么就需要对线程进行协调。共享变量和轮询方式实现:定义一个共享变量(如volatile修饰的布尔标志)。线程通过检查共享变量的状态来决定是否继续执行。publicclassTest{ privatestaticvolatilebooleanflag=false; publicstaticvoi
- 目标检测项目
sho_re
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·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务:位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集:PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses)是一个世界级的计算机视觉挑战赛。4大类,20小类VOC2007:9963图片/24640目标VOC2012:23080图片/54900目标·COCO数据集:起源于微软2014
- 数据分享|1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)
JGiser
GIS数据未分类(气象等等)arcgis
缺乏长期高精度的地表观测给我国水文气象研究带来了很大的不确定性。本数据基于陆面水文模式(VICv4.2.d,VariableInfiltrationCapacitymodel)模拟构建了中国1961~2017年0.25°×0.25°逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)。大气驱动场(降水、温度和风速)来自基于中国2400多个站点观测资料插值而成的0.25°×0.25°逐日气象数据集(CN05.
- java ik分词器
大波V5
java开发语言
org.apache.lucenelucene-core7.4.0org.apache.lucenelucene-analyzers-common7.4.0com.github.mageseik-analyzer8.5.0publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Stringtext="今天是个好日子";//创建一个StringReader
- 视频生成缩略图
后端
视频生成缩略图最近有个需求,视频上传之后在列表和详情页需要展示缩略图使用ffmpeg首先引入jar包org.bytedecojavacpp1.4.3org.bytedecojavacv1.4.3org.bytedeco.javacpp-presetsffmpeg-platform4.0.2-1.4.3代码如下publicStringgetThumbnails(StringvideoFilePath
- java进行图片压缩
后端
图片压缩添加依赖com.siashantoolkit-image1.1.9使用Thumbnails来进行图片压缩publicstaticvoidcompressImage(Stringpath,intwidth,intheight,Stringsuffix,StringoutputFilename){try{ByteArrayOutputStreamout=newByteArrayOutputSt
- xuggle操作视频
后端
xuggle操作视频有个需求是要读取视频的宽高,找到了Xuggle和FFmpeg两种方式,FFmpeg很强大,但是我并不需要那些功能,所以使用了轻量一点的Xuggle引入依赖xugglexuggle-xuggler5.4可能maven仓库中没有该依赖,可以下载后放到本地仓库或私服xuggle-xuggler-5.4.jar或者可以使用org.boofcvxuggler0.23该依赖中包含有xugg
- Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框
CHERISH_KDX
pythonYOLO人工智能
使用场景检测数据集标注是否有误:在目标检测算法中需要标注自己的数据集,为了更加方便的检查数据集标注是否有误,可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。美化识别结果中的检测框:在一些目标检测场景中,YOLO检测算法原始的检测框绘制会导致重叠、颜色冲突、字体过大等问题。可以使用该工具进行修改。代码importosimportcv2classcheck_label:def__init__(self,c
- 机器学习之KMeans算法
Mr终游
机器学习机器学习算法kmeans
目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点:2.缺点:四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法,主要用于聚类分析(Clustering)。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集(簇,Cluster),使得同一簇内的数据点尽可能相似,不同簇之间的数据点尽可能差异显著
- “大语言模型微调”(Fine-tuning)与“大语言模型应用”(LLM Applications)之间的区别
AI Echoes
人工智能机器学习深度学习
1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上,利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练,从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。目标:使模型更好地适应特定任务(如医疗问答、法律咨询、编程辅助等),提高准确性和专业性。方法:可以是全参数微调,也可以采用参数高效微调(如LoRA、Adapter、PrefixTuning等),后者只调整部分参数而保持原有权重
- ArcGIS 工程文件到 ArcGIS Pro 的无缝迁移:详细步骤与技巧
白水先森
ArcGISPro教程arcgisarcgispro经验分享
在地理信息系统(GIS)领域,ArcGIS长期以来都是专业人士进行地图制作、空间分析和数据管理的重要工具。随着技术的不断进步,Esri公司推出了ArcGISPro,这款新一代的GIS软件以其更强大的功能、更高效的性能和更直观的用户界面,逐渐成为行业内的新宠。然而,对于许多已经习惯了传统ArcGIS的用户来说,如何将以往制作的ArcGIS工程文件顺利迁移到ArcGISPro中,成为了他们亟待解决的问
- 聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现
皖山文武
数据挖掘商务智能kmeans聚类python数据挖掘机器学习
k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法(PartitioningMethod)是基于距离判断样本相似度,通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇,
- 【漫话机器学习系列】130.主成分(Principal Components)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能python
主成分(PrincipalComponents)详解1.什么是主成分?主成分(PrincipalComponents,PCs)是数据集中方差最大的线性组合,它是主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式,它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴,使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说:主成分是数据集中信息量(方差
- 人脸识别,dlib优化,Dlib/OpenCV交叉编译
yiyayiya557
linux嵌入式
参考文章:GitRepo镜像使用帮助https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/git-repo/交叉编译Dlib+OpenCV交叉编译移植到ARM64-v8平台(编译不通过,不可用)https://blog.csdn.net/kaychangeek/article/details/80365320Qt移植到ARM64-v8平台(NXPi.MX8M)笔记(未
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置