红叶潇潇

率土记·铁城雄兵

泡泡堂丨白菜

辛丑年中，七月初望。约老友二三，聚义泡泡，相约铁城雄兵。师出在即，无以为飨，遂应荔枝之邀，即兴附文一首，以励三军。

率土之滨，历时六载，其间种种，一言难全。自征服赛季始：群雄逐鹿，太师乱汉；英雄纵横，决胜中原；金印紫绶，兴平风烟，族阀崛兴，南北对战，兵合车错，八阵图案，顺天应时，铁城相见。

六载时光如白驹过隙，忽然而已，今率土之趣，不比当年。合纵连横之势日强，拉帮结派之风日盛，坊间戏曰：无联盟，不率土，无PY，不征服。噫吁嚱！天下苦友谊赛久矣。古人云：乘兴而来，尽兴而归。率土之滨，亦当如此，今小赛季开启，泡泡起兵，逐鹿铁城，不言征服，只因尽兴。

赛季奖励，终为过眼云烟；盛世繁华，不过咸阳一炬。加入泡泡，华章共谱，率土之行，诗篇为记。

2021-8-16 白菜

注释：小赛季刚开启，白菜闲来无事，跟着老兄弟们一起重玩率土，开区伊始，即兴一篇，希望能跟更多热爱率土的玩家一起征战沙场！

你可能感兴趣的:(率土记·铁城雄兵)

Mysql自增主键会遇到什么问题? java1234_小锋 mysql mysql 数据库
大家好，我是锋哥。今天分享关于【Mysql自增主键会遇到什么问题?】面试题。希望对大家有帮助；Mysql自增主键会遇到什么问题?1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网MySQL自增主键（AUTO_INCREMENT）在使用过程中，虽然非常方便，但也可能会遇到一些潜在问题。下面列举了几个常见的问题及其解决方案：1.主键值跳跃自增主键可能会出现跳跃的情况。常见的原因有：删除记
3.2 Spring Boot单元测试：Mockito+JUnit5全覆盖策略 Sendingab Spring boot 从入门到精通零基础7天精通Spring Boot spring boot 单元测试 log4j
markdown#SpringBoot单元测试：Mockito+JUnit5全覆盖策略![单元测试](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7a1b3c4d4e5b4f7c9c3d4a5b0e8d4e4c.png)##引言在持续交付的敏捷开发中，**单元测试覆盖率**是衡量代码质量的核心指标。SpringBoot项目如何通过`JUnit5`+`Mockito`实现
js中的export、import、export default等导入导出全解庸懒笔记
前端因为规范不同，所以不同的环境会有不同的导入导出方法，因为经常弄混所以特地记一下方便以后查阅记忆，本笔记都是自己总结或查阅资料得出，如有错误请帮忙指出。因为前端的导入导出主要分为commonjs和ES6modules两种标准，其中commonjs主要用于node环境，而ES6modules主要用于浏览器环境，但是ES6modules是兼容commonjs标准的，所以这就很容易让人弄混，本文也将从
基于 svm 的金融咨询情感分析 ouprince NLP svm 情感分析
详细代码与代码说明可见我的github：https://github.com/ouprince/svm处理流程：（1）金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割，训练语料80%，测试语料20%，并评估模型准确率，保存模型。4.加载保存的模型
你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）人工智能
1特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术：语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景，单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义，此时bi
AI在投标管理中的智能化应用设计方案警世龙开发记录人工智能自然语言处理深度学习人工智能 AI编程
一、系统设计目标E={e1,e2,e3}其中{e1:标书准备效率提升40%e2:中标率提升25%e3:人工审核工作量降低60%E=\{e_1,e_2,e_3\}\quad\text{其中}\quad\begin{cases}e_1:\text{标书准备效率提升40\%}\\e_2:\text{中标率提升25\%}\\e_3:\text{人工审核工作量降低60\%}\end{cases}E={e1,
node mysql limit,nodejs mysql 实现分页的方法日签君AIUX node mysql limit
这两天学习了nodejsmysql实现分页，很重要，所以，今天添加一点小笔记。代码如下varexpress=require('express');varrouter=express.Router();varsettings=require('../settings.js');varmysql=require('mysql2');router.get('/',function(req,res,nex
element audio 标签不显示_BenQ 明基专业摄影显示器SW270C开箱评测体验 weixin_39685130 element audio 标签不显示
前言继BenQSW271显示器(评测链接)之后，BenQ又推出了专业影像工作者的高效利器—SW270C(官网链接)，搭配27英寸2K分辨率IPS屏，覆盖99%AdobeRGB、100%sRGB\Rec.709及97%P3广色域，并采用全新的色彩引擎实现亮度色温均匀性，使屏幕各个部分呈现均匀一致的色彩。新推出的16-bit3DLUT结合硬件校准让屏幕色彩更加准确，能够还原真实的色彩。另外，BenQS
基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码算法小狂人算法应用 matlab php 开发语言
1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒，而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率，以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中，传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点，形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN}，第iii个节点的坐
顺序表和链表的比较数九天有一个秘密链表数据结构算法
这两个结构各有优势，相辅相成。顺序表：优点：1.支持随机访问。2.CPU高速缓存命中率更高。(物理空间连续)缺点：1.头部和中部插入和删除时间效率低(O(n))。2.连续的物理空间，空间不够后需要增容：a.增容有一定程度的消耗。b.为了避免频繁的进行增容，我们一般都按照倍数去增容，用不完会有一定的空间浪费。链表(带头循环双链表)优点：1.任意位置插入删除效率高(O(n))。2.按需申请和释放空间。
记一次联想ThinkBook 16P G5 IRX ，麦克风无声音问题的解决花花鱼 Windows windows 音频
1、微信语音麦克风无声音在电脑上微信电话，麦克风的功能没有，或者说你要录个屏给客户，发现讲不了话，也是比较的麻烦。2、联系客服建议升级声卡驱动，然后更新了以后，一个样没什么区别。各种设置，发现还是不行。3、声音设置当然，图片上的是静音麦克风了，按一下键就可以去掉。4、专家给了工具解决旧版驱动残留文件清除工具.zip链接:https://pan.baidu.com/s/1eVjT_QjYk_vz10
大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？测试者家园软件测试质量效能人工智能人工智能软件测试质量效能职场和发展 AI赋能智能体 LLM
用ChatGPT做软件测试在软件测试领域，自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。然而，传统自动化测试仍然面临诸多挑战，例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限，以及难以覆盖复杂业务逻辑。近年来，大模型（LLM,LargeLanguageModel）+智能代理（Agent）的结合，为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
python高并发访问mysql_Python访问MySQL 阿廖林诺
Python访问数据库作为Python开发工程师，选择哪个数据库呢？当然是MySQL。因为MySQL不仅免费，普及率最高，出了错，可以很容易找到解决方法。而且，围绕MySQL有一大堆监控和运维的工具，安装和使用很方便。使用MySQLMySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。SQLite的特点是轻量级、可嵌入，但不能承受高并发访问，适合桌面和移动应用。而MySQL是为服务器端设计的数据库，能
气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）树谷-胡老师资源 arcgis
气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、植被光合有效辐射吸收比、叶面积指数、森林覆盖度和非森林植被覆盖度、地表温度、地表净辐射、地表蒸散发、地上部分自养呼吸、地下部分自养呼吸、总初级生产力和净初级生产力。空间分辨率为0.1
MyBatis一对多关联查询 qq_25073223 Mybatis mybatis
转自:MyBatis一对多关联查询一对多级联关系的处理一对多的级联关系：在我们日常开发中有很多这样的情况，如:一个用户下面会有很多订单，但是每一个订单都只会属于一个用户，这就是一个典型的一对多的级联关系操作,那么如何使用MyBatis进行此类数据的查询操作呢？下文将一一道来，如下所示:实现思路:在MyBatis中，我们可通过元素的子元素处理一对多级联关系，collection可以将关联查询的多条记
hive 中优化性能的一些方法闯闯桑 hive hadoop 数据仓库
在ApacheHive中，性能优化是一个重要的课题，尤其是在处理大规模数据时。通过合理的优化方法，可以显著提升查询速度和资源利用率。以下是一些常见的Hive性能优化方法：1.数据存储优化1.1使用列式存储格式推荐格式:ORC和Parquet。优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推（PredicatePushdown）和列裁剪（ColumnPruning）。示例:CREATETA
孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动 bug菌¹ 全栈Bug调优(实战版)pytorch 机器学习
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都
外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南 ai_vx_3307623172 WX_3307623172 AI机器人外呼中心人工智能机器人云计算语音识别服务器开源软件
随着运营商对电话卡管控日趋严格，某金融科技公司曾因单日外呼超限导致80%号码被封——这一案例暴露出AI电销机器人在效率与合规间的矛盾。但数据显示，采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上，关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。一、破解封号困局的三大核心策略1.运营商白名单通道接入三大运营商均开放企业智能外呼专线，这类线路具备免封号特性。某教育机构接入电信AI-PaaS平台后，日均外呼量稳定
如何提高测试用例覆盖率？测试老哥测试用例测试工具软件测试自动化测试 python 测试覆盖率职场和发展
点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快我们将讨论测试覆盖率的相关问题，以及它如何帮助提高软件质量的。测试覆盖率概述测试覆盖率被定义为一种测试技术指标，它表明我们的测试用例是否真正完全覆盖了应用程序代码中的各种可能以及在运行这些测试用例时执行了多少代码。如果有10个需求并创建了100个场景测试用例，并且执行了90个测试用例，则测试覆盖率为90％。现在，基于这个指标，测试人员可以
基于AI编程，产品全流程变革的具体案例 xinxiyinhe AI编程人工智能
一、制造业智能化生产案例1.长安汽车南京工厂通过部署AI驱动的柔性制造系统，工厂可在5分钟内切换生产不同型号的电动汽车底盘，并利用数字孪生技术实时模拟生产变量，将设备停机时间大幅缩短。AI算法结合历史订单数据、供应链状态等参数，自主生成最优生产计划，实现生产效率与灵活性的双重提升。2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术，每18秒完成12个电池串异常识别，解决传统追溯准确率低的问
leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）我想吃烤肉肉 sql 测试面试数据库 leetcode sql
题目：1633.各赛事的用户注册率用户表：Users±------------±--------+|ColumnName|Type|±------------±--------+|user_id|int||user_name|varchar|±------------±--------+user_id是该表的主键(具有唯一值的列)。该表中的每行包括用户ID和用户名。注册表：Register±---
大语言模型的潜力是否被高估 dev.null AI #NLP 语言模型人工智能机器学习
关于大语言模型（LLM）的潜力是否被高估，目前学术界和产业界存在显著分歧。以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对
Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）大霸王龙系统分析业务深度学习分类系统架构人工智能
Cohen’sKappa系数（κ系数）是一种用于评估两个标注者（或分类器）之间一致性的统计指标，适用于分类任务。它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。1.计算公式Cohen’sKappa计算方式如下：[\kappa=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}]其中：(p_o)（ObservedAgreement）：观察到的一致性，即两个标注者给出相同标签
LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插一个处女座的程序猿 NLP/LLMs 精选(人工智能)-中级 Colossal-AI LLaMA-2 大语言模型自然语言处理
LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点/Flash-Attention/设置数据类型/是否加载预训练模型/从上一次训练点继续训
定义产品成功的核心指标都有哪些产品管理系统
在产品管理和运营过程中，定义产品成功的核心指标至关重要。这些核心指标包括用户满意度、用户留存率、净推荐值（NPS）、客户终身价值（CLV）、活跃用户数（MAU/DAU）、客户获取成本（CAC）等。尤其是用户满意度，因为它直接反映了用户对产品的认可程度，进而影响到用户的留存和口碑传播。一、用户满意度（CustomerSatisfaction，CSAT）用户满意度是衡量用户对产品或服务满意程度的关键指
图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images cccc来财算法计算机视觉深度学习
无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性，经过第一阶段的粗对齐后，图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域，特别是在高分辨率和大视差的情况下，设计了低分辨率变形分支，先在低分辨率下对图像进行处理和学习
训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？ yuanpan 人工智能
在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。错过最优解：过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡，甚至直接跳过最优解，无法找到良好的模型参
机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）湫怿机器学习 gpt 人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据 m0_71334485 数据 #银行 #上市公司上市商业银行常用变量
2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据1、时间：2007-2023年2、来源：银行年报、社会责任报告、wind3、指标：基本情况：证券代码、证券简称、公司属性、省份、城市、成立日期、上市日期、上市地点、上市板、存贷情况：贷款总额、绿色信贷余额、绿色信贷比例、存款总额、贷款减值准备、贷款损失准备充足率、单一最大客户贷款比例、存贷款比率、不良贷款率、不良贷款余额、不良贷款拨备覆盖率、净息差
计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测（主页有源码）喵了个AI 计算机视觉实战项目计算机视觉算法智能手机
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介：玩手机检测的重要性与技术挑战驾驶员玩手机检测是智能交通安全领域的核心课题。根据NHTSA数据，美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起，中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向，识别非法使用手机行为，在以
mondb入手木zi_鸣 mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件， mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA mongod --help 查询各种配置配置在mongob 打开批处理，即可启动，27017原生端口，shell操作监控端口扩展28017，web端操作端口启动配置文件配置，数据更灵活
大型高并发高负载网站的系统架构 bijian1013 高并发负载均衡
扩展Web应用程序一.概念简单的来说，如果一个系统可扩展，那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集，并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种： 1.
DISPLAY变量和xhost(原创) czmmiao display
DISPLAY 在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
获取B/S客户端IP 周凡杨 java 编程 jsp Web 浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统，因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统，所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统，由于存在客户端Java应用，所以直接在代码中获取客户端的IP，应用的方法为： String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); 然而对于WEB
浅谈类和对象朱辉辉33 编程
类是对一类事物的总称，对象是描述一个物体的特征，类是对象的抽象。简单来说，类是抽象的，不占用内存，对象是具体的，占用存储空间。类是由属性和方法构成的，基本格式是public class 类名{ //定义属性 private/public 数据类型属性名； //定义方法 publ
android activity与viewpager+fragment的生命周期问题肆无忌惮_ viewpager
有一个Activity里面是ViewPager，ViewPager里面放了两个Fragment。第一次进入这个Activity。开启了服务，并在onResume方法中绑定服务后，对Service进行了一定的初始化，其中调用了Fragment中的一个属性。 super.onResume(); bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
base64Encode对图片进行编码 843977358 base64 图片 encoder
/** * 对图片进行base64encoder编码 * * @author mrZhang * @param path * @return */ public static String encodeImage(String path) { BASE64Encoder encoder = null; byte[] b = null; I
Request Header简介 aigo servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是，它要发送一个请求的命令行，一般是GET或POST命令，当发送POST命令时，它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度，除了Content-Length之外，它还可以向服务器发送其它一些Headers，如：
HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象 alleni123 httpclient 爬虫 ssl
public class HttpClientUtils { public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){ SSLContext sslContext=null; try { sslContext=new SSLContextBuilder().l
java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨百合不是茶位运算符位移
取反：在二进制中第一位，1表示符数，0表示正数 byte a = -1; 原码：10000001 反码：11111110 补码：11111111 //异或: 00000000 byte b = -2; 原码：10000010 反码：11111101 补码：11111110 //异或: 00000001
java多线程join的作用与用法 bijian1013 java 多线程
对于JAVA的join，JDK 是这样说的：join public final void join （long millis ）throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
Java发送http请求(get 与post方法请求) bijian1013 java spring
PostRequest.java package com.bijian.study; import java.io.BufferedReader; import java.io.DataOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURL
【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值 bit1129 struts.xml
在第一部份，定义了struts.xml文件，如下所示： <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts
【Kafka十三】Kafka Simple Consumer bit1129 simple
代码中关于Host和Port是割裂开的，这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下，这个例子没法运行。实际情况是需要将host和port绑定到一起， package kafka.examples.lowlevel; import kafka.api.FetchRequest; import kafka.api.FetchRequestBuilder; impo
nodejs学习api ronin47 nodejs api
NodeJS基础什么是NodeJS JS是脚本语言，脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS，浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS，NodeJS就是一个解析器。每一种解析器都是一个运行环境，不但允许JS定义各种数据结构，进行各种计算，还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM，浏览器就提供了docum
java-64.寻找第N个丑数 bylijinnan java
public class UglyNumber { /** * 64.查找第N个丑数具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url] * 题目：我们把只包含因子 2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14
二维数组（矩阵）对角线输出 bylijinnan 二维数组
/** 二维数组对角线输出两个方向例如对于数组： { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 }, { 9, 10, 11, 12 }, { 13, 14, 15, 16 }, slash方向输出： 1 5 2 9 6 3 13 10 7 4 14 11 8 15 12 16 backslash输出： 4 3
[JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新) comsci 工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
redis常见使用 cuityang redis 常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets 引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载) package redistest; import redis.clients.jedis.Jedis; public class Listtest
配置多个redis dalan_123 redis
配置多个redis客户端 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
attrib命令 dcj3sjt126com attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统. 只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护. 存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
Yii使用公共函数 dcj3sjt126com yii
在网站项目中，没必要把公用的函数写成一个工具类，有时候面向过程其实更方便。在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用，成为公用的函数集合。 function.php如下： <?php /** * This is the shortcut to D
linux 系统资源的查看（free、uname、uptime、netstat） eksliang netstat linux uname linux uptime linux free
linux 系统资源的查看转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2167081 http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况语法如下： free [-b][-k][-m][-g] [-t] 参数含义 -b:直接输入free时，显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
JAVA的位操作符 greemranqq 位运算 JAVA位移 <<>>>
最近几种进制，加上各种位操作符，发现都比较模糊，不能完全掌握，这里就再熟悉熟悉。 1.按位操作符：按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位，会对两个参数执行布尔代数运算，获得结果。与（&）运算： 1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
Web前段学习网站 ihuning Web
Web前段学习网站菜鸟学习：http://www.w3cschool.cc/ JQuery中文网：http://www.jquerycn.cn/ 内存溢出：http://outofmemory.cn/#csdn.blog http://www.icoolxue.com/ http://www.jikexue
强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum justjavac r
原文：FluxBB Joins Forces With Flarum作者：Toby Zerner译文：强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum译者：justjavac FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件，它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写，并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的，
java统计在线人数（session存储信息的） macroli java Web
这篇日志是我写的第三次了前两次都发布失败！郁闷极了！由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下，呵呵，就到备忘录了！我对于登录信息时使用session存储的，所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。 1、实现接口类，在web.xml文件中配置监听类，从而可以使该类完成其工作。 public class Ses
bootstrp carousel初体验快速构建图片播放 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境 bootstrap 纵观千象
img{ border: 1px solid white; box-shadow: 2px 2px 12px #333; _width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px"); _height: expression(this.width &
SparkSQL读取HBase数据，通过自定义外部数据源 superlxw1234 spark sparksql sparksql读取hbase sparksql外部数据源
关键字：SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。 SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource)，这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0，简单介绍SparkSQL自定义外部数据源，访
Spring Boot 1.3.0.M1发布 wiselyman spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布，现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下： 1.提供一个新的sprin

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他