郑萌伟足球观察
郑萌伟足球观察

铿锵玫瑰绽放韩国，取得东京奥运会女足预选赛附加赛首回合胜利！

4月8日15时，东京奥运会女足预选赛附加赛首回合比赛在韩国高阳举行。中国女足王霜、王珊珊、唐佳丽首发出场；韩国女足李玟娥、池笑然、姜綵林首发出场，留洋球员赵昭贤没能获得首发机会。张馨破门、王霜点射，韩国球员姜綵林攻入一球，最终，中国女足2：1韩国女足，取得东京奥运会女足预选赛附加赛首回合胜利！

上半场，中国女足步步紧逼、持续拿球进攻，在比赛第32分钟，由张馨在后点得球后迅速垫射破门，中国女足打破场上平衡，首开记录。第39分钟，韩国球员姜綵林接到队友传球后火速发力，起脚劲射后破门，双方比分变为1：1。第73分钟，唐佳丽在对方禁区内造点，由前锋王霜主罚，贴地斩完美破门。

中国女足整场比赛打得很顽强，并没有明显客场作战的紧张感，停球、出球、传球应对自如，战术打法娴熟，紧逼上抢，长时间压制韩国女足。正是在上半场持续地给韩国队进攻施压，第一个进球也就水到渠成了。中国女足取得场上首个进球后，球队的心理压力就释放了许多。

可能由于疫情的原因，韩国主场的现场球迷并不多，韩国的主场氛围不是很浓厚。中国女足排名世界第15名，韩国女足排名世界第18名，两队的实力相差无几。若说若干年前，中国男足具有“恐韩症”，而在中国女足身上则完全没有一丁点的体现，甚至中国女足球风更硬朗，更具有“阳刚之气”！

铿锵玫瑰绽放韩国绿茵赛场，希望她们在东京奥运会女足比赛中，打“豺狼”、战“恶虎”，坚守足球初心，秉持女足精神，扬我中华，壮我国威！美哉，中国女足！加油，铿锵玫瑰！（文|郑萌伟）

你可能感兴趣的:(铿锵玫瑰绽放韩国，取得东京奥运会女足预选赛附加赛首回合胜利！)

  • 基于开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序的渠道选择策略研究 说私域 人工智能小程序
    摘要：在数字化商业环境下，品牌与产品的渠道选择对其市场推广和运营成功至关重要。本文聚焦于如何依据自身品牌和产品特性，结合开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序，运用科学的渠道选择方法，慎重挑选1-2个适宜平台，集中资源发力并取得成绩后再拓展其他渠道。通过理论分析与案例研究，探讨该策略的有效性和可行性，为企业渠道布局提供参考。关键词：渠道选择；开源AI智能名片；链动2+1模式；S2B2
  • KGF75N65KDF KEC 650V/75A超结MOSFET 高频高效电源转换IC标杆！
    KGF75N65KDF-U/H（KEC）产品解析一、产品定位KGF75N65KDF-U/H是韩国电子（KEC）推出的650V/75A超结MOSFET（SuperJunctionMOSFET），采用TO-247封装，专为高频高效电源转换设计，具有低导通损耗、高开关速度特性，适用于工业电源、新能源及电动汽车等高功率场景。二、核心功能与参数特性参数/性能电压/电流650V耐压/75A连续电流（@25°C
  • WPF基础学习 朱京辉_学会爆发 .net技术扩展笔记.NET笔记黑马
    WPF学习基础需要比较少WPF是用来替代WinFormWPF的核心:XAML技术,平板电脑开发,WindowsPhone手机开发______________________________________________________________________________________________控件比较常用的事件button(click)Loaded事件控件名字取得要有意义Fo
  • 微算法科技从量子比特到多级系统，Qudits技术革新引领量子计算新时代 MicroTech2025 量子计算
    在量子计算领域，量子比特（qubit）一直是研究和应用的核心。然而，随着量子计算的不断发展和对更大规模、更高效率计算的需求增加，研究者开始探索基于多级量子系统（即qudits）的方法。Qudits，相较于传统的二级量子比特，能够在更广泛的量子态空间内编码信息，具有更高的计算能力和更高的处理效率，成为当前量子计算技术研究的一个热门方向。微算法科技（NASDAQ:MLGO）这一领域取得了突破性进展，开
  • 模型融合与人机协同：构建人机共生的智能未来 AI天才研究院 AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
    1.背景介绍在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机，到自动驾驶汽车，再到医疗诊断，AI的应用已经渗透到了我们生活的方方面面。然而，尽管AI的发展已经取得了显著的成就，但是我们仍然面临着一个重大的挑战：如何让AI系统更好地理解和适应人类的需求，以实现人机共生的智能未来。为了解决这个问题，越来越多的研究者开始探索模型融合和人机协同的方法。2.核心概念与联
  • 卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet t0_54manong 大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
    在过去的8.5年里，深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年，AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%，而如今，借助EfficientNet架构和师生训练法，我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器
  • Hanbit便携式GIS局部放电检测仪中PRPD图的绘制方法研究
    Hanbit便携式GIS局部放电检测仪中PRPD图的绘制方法研究摘要本报告详细阐述了韩国HanbitPoDAS便携式GIS局部放电检测仪软件中相分辨局部放电（PRPD）图的生成方法。报告旨在阐明其技术原理、数据采集、信号处理以及分析功能，这些功能共同实现了对气体绝缘开关设备（GIS）绝缘状态的精确评估。HanbitPoDAS系统利用超高频（UHF）传感器和智能软件算法来捕获、处理并显示PRPD模式
  • 基于STM32单片机的物联网温室玫瑰种植系统
    文章目录一、目的和意义二、项目内容和功能介绍三、效果图四、资料获取一、目的和意义基于STM32单片机的物联网温室玫瑰种植系统介绍一、系统概述基于STM32单片机的物联网温室玫瑰种植系统，是集环境监测、自动控制、远程管理于一体的智能化农业解决方案。该系统以STM32为核心控制器，通过传感器实时采集温室内的温度、湿度、光照、二氧化碳浓度、土壤温湿度及氮磷钾含量等关键参数，结合物联网技术实现数据远程传输
  • P2495 [SDOI2011] 消耗战 稳兽龙 算法图论数据结构c++虚数动态dp
    题目描述在一场战争中，战场由nnn个岛屿和n−1n-1n−1个桥梁组成，保证每两个岛屿间有且仅有一条路径可达。现在，我军已经侦查到敌军的总部在编号为111的岛屿，而且他们已经没有足够多的能源维系战斗，我军胜利在望。已知在其他kkk个岛屿上有丰富能源，为了防止敌军获取能源，我军的任务是炸毁一些桥梁，使得敌军不能到达任何能源丰富的岛屿。由于不同桥梁的材质和结构不同，所以炸毁不同的桥梁有不同的代价，我军
  • Linux性能调优：从内核到应用的极致优化 W说编程 操作系统Linuxlinux服务器系统架构性能优化c语言
    Linux性能调优：从内核到应用的极致优化释放系统潜能的艺术引言：性能优化的多维挑战当每秒百万级请求涌入系统时，Linux性能调优如同精密的高速赛车调校，每个微秒的优化都决定着系统的成败。现代高性能系统需要在低延迟、高吞吐和资源效率之间取得完美平衡。本章将深入Linux6.x性能优化技术栈，揭示从内核到应用的系统级优化艺术，助你打造百万QPS的高性能服务。核心问题驱动：如何用eBPF实时追踪毫秒级
  • 微软智能语音平台赋能理想汽车：创新驱动，引领智能出行新体验
    在新能源汽车与智能网联技术蓬勃发展的今天，汽车行业的创新已不再局限于动力系统与车身设计，智能化、人性化的交互体验正成为新的竞争焦点。作为中国造车新势力的佼佼者，理想汽车凭借其首款量产车型理想ONE，不仅在市场上取得了辉煌成绩，更通过与微软工业级智能语音平台的深度合作，重新定义了车载语音交互的标准，为全球汽车行业树立了智能化转型的典范。理想ONE：以家庭为核心，打造智能出行新标杆理想ONE作为理想汽
  • 网络安全用什么编程语言_网络安全的5种最佳编程语言 程序员羊羊 web安全网络安全开发语言数据库
    网络安全用什么编程语言要成为网络安全专家，要取得成功，需要多种技能。全方位的专业人员可以放心地实施和监视安全措施，以保护计算机系统免受攻击和未经授权的访问。总部位于巴西的Python专家Henrique教人们如何使用该语言创建应用程序，他强调“除了紧跟网络安全领域的最新动态，您还需要熟悉各种编程语言。”这里有5种最佳编程语言，可帮助您提高网络安全职业的学习能力。1.C和C++C和C++是网络安全专
  • 全球86%企业已启程：SNP零中断迁移方案护航S/4HANA转型 snpgroupcn 云计算数据仓库运维
    目录如何在RISE项目中取得成功全程赋能：SNP为RISE项目打造的六大核心优势1、更快实现价值2、更高的灵活性3、降低成本4、风险可控5、更高的用户接受度3、近乎零中断客户评价实践见证：全球领先企业的成功典范1、IBM2、Pfizer辉瑞3、Coop超越迁移：构建数据驱动型业务的未来在SNP，我们已成功指导数百家企业完成复杂的SAP系统迁移项目。这些经验已融入我们的软件和转型方法论，使您的迁移之
  • 鸟类识别与分类相关数据集 Bryan Ding 分类数据挖掘人工智能
    随着深度学习技术的快速发展，其在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。鸟类识别作为生态学研究的重要内容，对于物种多样性保护、生态环境监测等领域具有深远的影响。将深度学习技术应用于鸟类识别，有望提高识别的准确性和效率，为鸟类学研究提供有力支持。本文综述了近年来深度学习在鸟类识别中的应用进展，包括基于图像和声音的鸟类识别系统，分析了其技术框架、实现方法以及在实际应用中的效果。通过对相关文献的梳理，
  • 【AI论文】FineWeb2：一个管道，规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言 东临碣石82 人工智能深度学习机器学习
    摘要：预训练最先进的大型语言模型（LLMs）需要大量干净且多样的文本数据。尽管近期在开放开发大型高质量英文预训练数据集方面取得了显著进展，但训练性能出色的多语言大型语言模型仍面临挑战，这很大程度上是因为难以针对大量语言定制过滤和去重流程。在本研究中，我们基于FineWeb引入了一种全新的预训练数据集整理流程，该流程可自动适配任意语言。我们通过一组涵盖九种不同语言的实验，对流程设计进行了广泛消融研究
  • 蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计，中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务 hyperai
    蛋白质作为生命活动的主要承担者，在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来，生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切，大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展，为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建，使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果，为药物发现与生
  • 大语言模型应用指南：ReAct 框架 AI大模型应用实战 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    大语言模型应用指南：ReAct框架关键词：大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预
  • python炫酷烟花表白源代码-python炫酷烟花表白源代码 weixin_37988176
    天天敲代码的朋友，有没有想过代码也可以变得很酷炫又浪漫？今天就教大家用Python模拟出绽放的烟花，工作之余也可以随时让程序为自己放一场烟花秀。python炫酷烟花表白源代码这个有趣的小项目并不复杂，只需一点可视化技巧，100余行Python代码和程序库Tkinter，最后我们就能达到下面这个效果：学完本教程后，你也能做出这样的烟花秀。整体概念梳理我们的整个理念比较简单。如上图示，我们这里通过让画
  • 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
    大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而，如何进一步提高大语言模型的理
  • Longformer: The Long-Document Transformer（2020-4-10） 不负韶华ღ 深度学习（NLP）transformer深度学习人工智能
    模型介绍目前基于Transformer的预训练模型在各项NLP任务纷纷取得更好的效果，这些成功的部分原因在于Self-Attention机制，它运行模型能够快速便捷地从整个文本序列中捕获重要信息。然而传统的Self-Attention机制的时空复杂度与文本的序列长度呈平方的关系，这在很大程度上限制了模型的输入不能太长，因此需要将过长的文档进行截断传入模型进行处理，例如BERT中能够接受的最大序列长
  • 人工智能动画展示人类的特征 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。然而，尽管AI技术取得了令人瞩目的成就，但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的，包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志，也是人类社会文明发
  • 加密的病历单（信息学奥赛一本通-T1137） （上海）编程李老师 信息学奥赛一本通：题解目录算法c++开发语言
    【题目描述】小英是药学专业大三的学生，暑假期间获得了去医院药房实习的机会。在药房实习期间，小英扎实的专业基础获得了医生的一致好评，得知小英在计算概论中取得过好成绩后，主任又额外交给她一项任务，解密抗战时期被加密过的一些伤员的名单。经过研究，小英发现了如下加密规律(括号中是一个“原文->密文”的例子)1.原文中所有的字符都在字母表中被循环左移了三个位置（dec->abz）2.逆序存储（abcd->d
  • 计算机专业毕业答辩注意事项 李子圆圆 计算机网络java计算机人工智能
    毕业答辩是计算机专业学习过程中的重要环节，它不仅是对学生多年学习成果的综合检验，也是展示个人专业能力和学术素养的重要机会。为了帮助同学们在答辩中取得优异成绩，顺利迈出校园，走向职场或更高的学术殿堂，以下为大家详细介绍计算机专业毕业答辩的注意事项。一、前期准备（一）论文内容把控熟悉论文细节：对自己撰写的毕业论文要了如指掌，从研究背景、目的、意义，到具体的研究方法、技术实现细节、实验过程及结果分析，每
  • YOLOv11 改进策略 | GFPN：超越 BiFPN，跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔
    YOLOv11改进策略|GFPN：超越BiFPN，跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔！介绍颈部网络（Neck）在目标检测任务中扮演着至关重要的角色，它负责有效地融合来自骨干网络（Backbone）不同层级的特征图，为检测头部（Head）提供包含丰富语义和空间信息的多尺度特征。FPN、PANet和BiFPN等结构是特征金字塔融合的代表。BiFPN作为其中的佼佼者，通过双向连接和加权融合取得了优异的性能。
  • 重塑知识的圣殿：人工智能时代的教育革命与人文守护 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    教育，承载着文明火种传递的千年使命，其核心始终围绕两个永恒命题：如何让知识更有效地被获取？如何让个体潜能更充分地绽放？在信息爆炸、技能迭代加速的当代，传统教育模式——标准化课程、统一进度、有限师资、资源不均——正面临前所未有的压力。人工智能（AI）的崛起，如同一股强大的变革洪流，正以前所未有的深度和广度渗透教育生态的各个环节。从量身定制的学习路径到永不疲倦的智能导师，从虚拟现实的沉浸课堂到洞察学情
  • 协同过滤算法：挖掘用户偏好，精准推荐商品 AI大模型应用实战 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    1.背景介绍协同过滤（CollaborativeFiltering，CF）作为推荐系统中的重要技术，其核心思想是利用用户和物品间的行为数据，挖掘用户隐性偏好，从而实现精准推荐。自20世纪90年代提出以来，协同过滤算法已经在电子商务、社交媒体、音乐视频等多个领域中广泛应用，取得了显著的推荐效果。协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。基于用户的协同过滤通过比较用户间的相似性，
  • 【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码 matlab科研助手 算法transformerlstm
    ✅作者简介：热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而，光伏功率具有高度的非线性和波动性，传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，为提高光伏功率预测精度提供了新的途径
  • 人工智能赋能气象气候：从数据智能到预测创新的融合之路 慌ZHANG 人工智能人工智能
    个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统，其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报（NWP）与物理建模为核心，虽然取得重要成就，但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时，人工智能（AI），尤其是以深度学习为代表的机器学习方法，近年来在图像识别、自
  • 深度学习前置知识全面解析：从机器学习到深度学习的进阶之路
    一、引言：人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代，人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支，深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发，系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法，为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
  • 【信号去噪】基于NLM时间序列心电信号去噪附matlab代码 天天Matlab科研工作室 信号处理Matlab各类代码matlab开发语言fpga开发
    1简介作为一种信号预处理手段,信号去噪在众多信号处理应用中发挥着重要的作用.到目前为止,信号去噪问题被大量研究,并取得了许多重要成果,涌现出了包括非局部均值(NLM)去噪算法在内的一批优秀的去噪方法.值得一提的是,相比于传统的局部去噪算法,非局部均值去噪算法有着更好的去噪性能和更好的信号细节保留能力.2部分代码function[denoisedSig,debug]=NLM_1dDarbon(sig
  • 项目中 枚举与注解的结合使用 飞翔的马甲 javaenumannotation
    前言：版本兼容，一直是迭代开发头疼的事，最近新版本加上了支持新题型，如果新创建一份问卷包含了新题型，那旧版本客户端就不支持，如果新创建的问卷不包含新题型，那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。 一、枚举 1.在创建枚举类的时候，该类已继承java.lang.Enum类，所以自定义枚举类无法继承别的类，但可以实现接口。
  • 【Scala十七】Scala核心十一：下划线_的用法 bit1129 scala
    下划线_在Scala中广泛应用，_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方，本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义   1. 在高阶函数中使用 scala> val list = List(-3,8,7,9) list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9) scala> list.filter(_ > 7) r
  • web缓存基础：术语、http报头和缓存策略 dalan_123 Web
    对于很多人来说，去访问某一个站点，若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验，那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储，是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求，这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念，具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容，并谈论下
  • crontab 问题 周凡杨 linuxcrontabunix
      一： 0481-079   Reached   a   symbol   that   is   not   expected.   背景： */5   *   *   *   *  /usr/IBMIHS/rsync.sh 
  • 让tomcat支持2级域名共享session g21121 session
    tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的，所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况，但是只需修改几处配置就可以了。 打开tomcat下conf下context.xml文件 找到Context标签,修改为如下内容 如果你的域名是www.test.com <Context sessionCookiePath="/path&q
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（数学和三角函数） 老A不折腾 Webfinereport总结
      ABS ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。 Number:需要求出绝对值的任意实数。 示例: ABS(-1.5)等于1.5。 ABS(0)等于0。 ABS(2.5)等于2.5。   ACOS ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度，返回角度以弧度形式表示。 Number:需要返回角
  • linux 启动java进程 sh文件 墙头上一根草 linuxshelljar
    #!/bin/bash #初始化服务器的进程PId变量 user_pid=0; robot_pid=0; loadlort_pid=0; gateway_pid=0; ######### #检查相关服务器是否启动成功 #说明： #使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合，准确查找pid #jps 加 l 参数，表示显示java的完整包路径 #使用awk，分割出pid
  • 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory aijuans Spring 3 系列
    如何使用ApplicationContext替换BeanFactory？ package onlyfun.caterpillar.device; import org.springframework.beans.factory.BeanFactory; import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory; import
  • Linux 内存使用方法详细解析 annan211 linux内存Linux内存解析
    来源 http://blog.jobbole.com/45748/ 我是一名程序员，那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。 一提到内存管理，我们头脑中闪出的两个概念，就是虚拟内存，与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。 Linux在内存管理上份为两级，一级是线性区，类似于00c73000-00c88000，对应于虚拟内存，它实际上不占用
  • 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-) 百合不是茶 oracle函数单表查询
        创建数据库;       --建表 create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));       创建bloguser表,里面有三个字段     &nbs
  • 多线程基础知识 bijian1013 java多线程threadjava多线程
    一．进程和线程 进程就是一个在内存中独立运行的程序，有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。 “多任务”：指操作系统能同时运行多个进程（程序）。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。 线程：是进程内部单一的一个顺序控制流。 线程和进程 a.       每个进程都有独立的
  • fastjson简单使用实例 bijian1013 fastjson
    一.简介         阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库；包括“序列化”和“反序列化”两部分，它具备如下特征：     
  • 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap bit1129 spring
    Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架，但是Burlap已经几年不更新，所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时，不应该考虑Burlap了。 这篇文章还是记录下Burlap的用法吧，主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成  
  • 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义 bit1129 Mahout
    1. mahout seqdirectory   $ mahout seqdirectory --input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件). --output (-o) output The directory pathna
  • linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题 ronin47 linux lock　重复执行
    linux的crontab命令，可以定时执行操作，最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题，如果设定了任务每分钟执行一次，但有可能一分钟内任务并没有执行完成，这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。 例如： <? //  test .php
  • java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 bylijinnan java
    public class OcuppyMoreThanHalf { /** * Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 * two solutions: * 1.O(n) * see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字，不改变数组的特性 * 2.O(nlogn) * 排序。中间
  • linux 系统相关命令 candiio linux
    系统参数 cat /proc/cpuinfo  cpu相关参数 cat /proc/meminfo 内存相关参数 cat /proc/loadavg 负载情况 性能参数 1）top M：按内存使用排序 P：按CPU占用排序 1：显示各CPU的使用情况 k：kill进程 o：更多排序规则 回车：刷新数据 2）ulimit ulimit -a：显示本用户的系统限制参
  • [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义 comsci 软件开发
         一个软件的架构从诞生到成熟，中间要经过很多次的修正和改造       如果在这个过程中，外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中           那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
  • 在CentOS5.5上编译OpenJDK6 Cwind linuxOpenJDK
    几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6，将编译过程和遇到的问题作一简要记录，备查。 0. OpenJDK介绍 OpenJDK是Sun（现Oracle）公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点： 1、它的核心代码与同时期Sun（-> Oracle）的产品版基本上是一样的，血统纯正，不用担心性能问题，也基本上没什么兼容性问题；（代码上最主要的差异是
  • java乱码问题 dashuaifu java乱码问题js中文乱码
    swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码     在js中用setPostParams（{"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value，"utf-8")}）; 然后在servlet中String t
  • cygwin很多命令显示command not found的解决办法 dcj3sjt126com cygwin
    cygwin很多命令显示command not found的解决办法   修改cygwin.BAT文件如下 @echo off D: set CYGWIN=tty notitle glob set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
  • [介绍]从 Yii 1.1 升级 dcj3sjt126com PHPyii2
    2.0 版框架是完全重写的，在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单，通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。 如果你之前没有用过 Yii 1.1，可以跳过本章，直接从"入门篇"开始读起。 请注意，Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
  • Linux SSH免登录配置总结 eksliang ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理      我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥，将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。      生成公钥与私钥有两种加密方式，第一种是
  • 手势滑动销毁Activity gundumw100 android
    老是效仿ios，做android的真悲催！ 有需求：需要手势滑动销毁一个Activity 怎么办尼？自己写？ 不用~，网上先问一下百度。 结果： http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541 首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity，它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
  • JavaScript变换表格边框颜色 ini JavaScripthtmlWebhtml5css
    效果查看：http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下，保存到HTML文件也可以查看效果： <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>表格边框变换颜色代码-何问起</title> </head> <body&
  • Kafka Rest : Confluent kane_xie kafkaRESTconfluent
    最近拿到一个kafka rest的需求，但kafka暂时还没有提供rest api（应该是有在开发中，毕竟rest这么火），上网搜了一下，找到一个Confluent Platform，本文简单介绍一下安装。 这里插一句，给大家推荐一个九尾搜索，原名叫谷粉SOSO，不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了，出来之后用度娘搜技术问题，那匹配度简直感人。 环境声明：Ubu
  • Calender不是单例 men4661273 单例Calender
             在我们使用Calender的时候，使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象，这种方式跟单例的获取方式一样，那么它到底是不是单例呢，如果是单例的话，一个对象修改内容之后，另外一个线程中的数据不久乱套了吗？从试验以及源码中可以得出，Calendar不是单例。 测试： Calendar c1 =
  • 线程内存和主内存之间联系 qifeifei java thread
    1， java多线程共享主内存中变量的时候，一共会经过几个阶段，    lock:将主内存中的变量锁定，为一个线程所独占。   unclock:将lock加的锁定解除，此时其它的线程可以有机会访问此变量。   read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。   load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。  
  • schedule和scheduleAtFixedRate tangqi609567707 javatimerschedule
    原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307 import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date; /** * @author vincent */public class TimerTest {  
  • erlang 部署 wudixiaotie erlang
    1.如果在启动节点的时候报这个错 ： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},     2.当generate时，遇到： ERROR
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他