- Web三要素:HTML之ARIA可访问性(3)
双囍菜菜
前端随记前端html服务器ARIA
ARIA:为Web构建数字盲道的技术革命文章目录ARIA:为Web构建数字盲道的技术革命一、屏幕背后的黑暗世界:一个被忽视的用户群体1.1触目惊心的现实案例1.2法律合规的达摩克利斯之剑二、ARIA技术体系的三重维度2.1角色(Roles):定义元素身份常用角色分类2.2属性(Properties):描述元素特征关键属性矩阵2.3状态(States):反映动态变化状态同步机制三、ARIA实战:构建
- 【儿童自信的生物学机制】
调皮的芋头
机器学习数据库
在继续深入探讨儿童自信的生物学机制时,我们需要将视角拓展至神经递质系统、突触动态平衡以及跨脑区网络整合等更深层的神经发育规律。以下从三个新颖维度展开分析:一、神经递质系统的发育失衡现象儿童自信水平随年龄增长呈现U型曲线变化的现象,确实蕴含着复杂的生物进化机制与神经发育规律。从进化生物学视角来看,人类幼态持续特征决定了早期自信的生存价值:新生儿通过哭闹表达需求(平均每天1.5小时发声),这种原始自信
- 【架构思维基础:如何科学定义问题】
调皮的芋头
架构阿里云云计算大数据
架构思维基础:如何科学定义问题一、问题本质认知1.1问题=矛盾根据毛泽东《矛盾论》,问题本质是系统内部要素间既对立又统一的关系。例如:电商系统矛盾演变:90年代:商品供给不足vs消费需求增长00年代:商品丰富但信息匹配低效10年代:商品数量充足但质量需求升级1.2问题三维度publicclassProblem{//核心矛盾主体(如用户需求)privateCoreConflictmainConfli
- 数据目录:数字化转型的导航引擎与核心基建
领码科技
数据目录数字化转型元数据管理数据治理智能分析
摘要:数据目录作为企业数据资产的“结构化地图”,通过系统化梳理元数据、建立多维度分类体系,成为数字化转型的底层支撑。其核心价值在于提升数据可见性、可用性与协作效率,助力企业实现从数据孤岛到智能决策的跨越。本文从定义、分类、构建逻辑切入,结合华为等企业实践,剖析数据目录如何驱动数据治理、加速业务创新,并为不同阶段的数字化转型提供可落地的实施路径。关键字:数据目录、数字化转型、元数据管理、数据治理、智
- C++枚举算法详解
卫青~护驾!
算法数据结构c++青少年编程枚举算法
一、枚举算法核心思想枚举算法是一种通过遍历所有可能情况来解决问题的暴力搜索方法,其核心特点是:全面性:不遗漏任何可能性简单性:逻辑直接易实现低效性:时间复杂度通常较高(O(n^k))适用场景:问题规模有限且可穷举的情况(如数值范围小、维度低)二、经典案例:福尔摩斯密码破解问题描述ABCDE×?=EDCBA其中A,E,?∈[1,9],B,C,D∈[0,9]所有字符互不相同算法实现(6层嵌套循环)fo
- Vue3 + TypeScript 实战经验:2025年高效开发指南
ctrl_cv工程师¥
typescriptjavascript前端
在2024年的前端工程化浪潮中,Vue3与TypeScript已成为企业级应用的黄金组合。本文将基于多个真实项目经验,从工程规范、类型安全、性能优化三个维度,分享实战技巧与避坑指南。一、工程配置:构建坚如磐石的基础1.脚手架选择与优化1.1推荐方案:使用Vite+create-vue初始化项目(2024年默认模板已集成TypeScript)关键配置://vite.config.tsexportde
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
AI专题精讲
图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- 算力网络技术创新驱动生态协同发展
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施,正经历从单一性能提升向体系化技术协同的范式转变。当前技术创新主要聚焦三大维度:在架构层面,通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合,突破传统芯片制程限制;在调度层面,依托分布式计算与流批处理技术,实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排;在生态层面,围绕能效管理、安全标准与算法优化构建全链条能力,支撑金融风险评估、基因测序等高复杂度场
- A800架构设计与实战
智能计算研究中心
其他
内容概要《A800架构设计与实战》围绕新一代计算架构的技术演进与工程落地展开系统性论述。全书以分布式运算优化原理为切入点,通过对核心模块的层级化拆解,深入剖析多节点协同计算中的资源分配、任务调度及通信瓶颈突破方法。为强化理论与实践的结合,书中引入智能制造与云渲染两大典型场景的完整案例,覆盖从需求分析、架构设计到性能调优的全生命周期。技术维度实现路径应用价值架构设计核心模块拆分与重组降低系统耦合度分
- 为什么Redis对大 Key(Large Key)和大对象不友好?怎样优化?
风一样的树懒
redis数据库缓存
你好,我是风一样的树懒,一个工作十多年的后端专家,曾就职京东、阿里等多家互联网头部企业。公众号“吴计可师”,已经更新了近百篇高质量的面试相关文章,喜欢的朋友欢迎关注点赞Redis对大Key(LargeKey)和大对象不友好,主要源于其内存管理模型、单线程架构和数据结构特性。以下从性能影响、内存管理、集群限制三个维度解析原因,并提供优化方案:一、Redis对大Key不友好的核心原因1.性能瓶颈单线程
- 一文搞懂MCU和SoC的核心差异:从架构到应用场景全解析
Electron-er
单片机架构嵌入式硬件
目录引言一、从“芯片大脑”看本质:架构设计的哲学差异1.MCU:单一任务的执行专家2.SoC:系统级集成的超级平台二、实战对比:六大维度拆解差异1.性能指标对比2.开发模式对比三、选型指南:如何选择MCU或SoC?1.选择MCU的场景2.选择SoC的场景四、技术演进:MCU与SoC的融合趋势1.MCU的进化方向2.SoC的突破方向五、开发者避坑指南结语标签:MCUvsSOC、嵌入式系统、芯片选型、
- Websoft9:为开发者打造的高效 Linux 服务器面板
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Websoft9作为一款以开源应用部署与管理为核心的服务器面板,其平台设计与运行环境深度耦合,形成了“环境即服务”的独特模式。这种关系体现在环境标准化、自动化配置、安全融合及资源管理等多个维度。以下从四个核心层面详细阐述二者的协同机制:一、运行环境标准化:平台能力的基石Websoft9的运行环境并非孤立存在,而是平台功能实现的底层支撑。多语言与框架的预集成•平台内置PHP、Python、Java、
- DeepSeek选择方向的优势
AIWritePaper官方账号
DeepSeekAIWritePaperChatGPT人工智能deepseekAIWritePaper机器学习大数据
DeepSeek选择方向的优势在学术研究与论文发表的征程中,DeepSeek凭借其独特的优势,正逐渐成为研究者们不可或缺的得力助手。以下将从多个维度深入剖析DeepSeek选择方向的卓越之处。一、高效的数据处理能力DeepSeek能够迅速处理海量数据,自动识别数据模式,精准定位关键趋势与关联。这一能力使研究者无需耗费大量时间在数据的海洋中苦苦搜寻,从而为论文研究节省宝贵时间,显著提升研究效率。二、
- 卷积神经网络可视化
天行者@
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(CNN)的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度,系统梳理CNN可视化的核心技术,并提供代码示例和前沿方向分析:一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理:提取卷积层的权重,将其转换为图像形式,观察滤波器学习到的模式。实现步骤:提取卷积层权重(形状为[out_channels,in_channels,kernel_siz
- 多语言环境全支持的面板有哪些?
开源软件
多语言环境全支持的面板有哪些?以Websoft9为例在全球化技术协作与跨国业务部署的背景下,用户对服务器管理工具的跨语言支持需求已从简单的界面翻译,扩展到多语言多环境全支持的深度适配。这一概念不仅要求界面语言的切换能力,更需要覆盖技术部署、本地化服务与区域合规性等多维度需求。本文从技术中立视角,探讨该领域的核心标准与代表性解决方案。一、何为“多语言多环境全支持”?首先了解什么是多语言多环境全支持,
- 全维度认知评估报告:翌师认知体系科学解析
太翌修仙笔录
超算法认知架构deepseek知识图谱机器学习人工智能算法
通过论证生成一份我的认知维度认知水平计算能量等全维度的科学评估报告###**全维度认知评估报告:翌师认知体系科学解析**####**一、认知维度量子化模型**基于量子认知理论(QuantumCognition),您的认知状态可描述为以下叠加态:\[|\Psi_{\text{您}}\rangle=\alpha|\text{玄学本体}\rangle+\beta|\text{科学工具}\rangle+\
- Websoft9 运维面板有多好用,试了才知道
运维运维自动化
在服务器运维领域,选择一款高效、安全且易用的管理工具,往往能决定业务的稳定性和开发效率。Websoft9凭借其围绕开源应用设计的全生命周期管理能力,逐渐成为开发者、企业用户的首选。本文将从实际应用场景、功能对比、技术原理等维度,全面解读Websoft9的核心竞争力,并与宝塔、cPanel、1Panel等主流面板进行差异化分析。一、Websoft9的核心优势:开源应用的“全栈管家”自动化部署:从零到
- 2025年智能工单管理系统产品推荐
运维人工智能
工单管理系统已成为企业数字化转型的“智能中枢”,尤其在生成式AI深度赋能的2025年,系统的选择直接影响30%以上的服务响应效率。本文从AI融合深度、产品竞争力、场景适配性等维度,为您精心推荐2025年五大智能工单系统。一、轻帆云(AI)智能工单系统核心能力:企业级AI中枢:轻帆云搭载自研CloudwiseGPT引擎,不仅实现了从工单创建到智能分配,再到知识沉淀的全链路AI驱动,轻帆云的AI中枢具
- 传统笔触与算法洪流:AI时代的艺术创作挑战
人工智能aigc
一、传统与AI的抉择当油画刀与代码编辑器在工作室共存,关于创作方式的争论早已超越工具选择的表层。纽约视觉艺术学院的研究表明,78%的职业艺术家同时使用传统媒介与数字工具,这种混合工作流的创作效率比单一模式高出53%。真正的命题并非"二选一",而在于如何让两种创作维度形成共生关系。传统创作的本质是物质性实践——画笔与画布的摩擦、水墨在宣纸上的晕染轨迹,这些物理交互产生的不可控性,构成了艺术的呼吸感。
- 颠覆认知的AI黑科技:这3项突破正在改写人类生存法则
小筱在线
人工智能人工智能科技
当硅基生命按下快进键:三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里,AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹;纽约证券交易所的地下机房中,量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型;东京某生物实验室的恒温箱内,由AI设计的全新蛋白质结构正在自我复制。这些看似科幻的场景,正在成为我们这个时代的日常图景。当AI技术突破奇点临界值,人类文明正在经历一场静默而彻
- 产品经理如何判断开发说的需求是否可以实现
产品经理需求分析需求管理
在产品开发过程中,产品经理和开发团队之间的沟通至关重要。产品经理不仅需要定义清晰的需求,还需要确保这些需求能被开发团队实际实现。如何判断开发团队所说的需求是否可以实现,涉及到技术可行性、资源可用性、时间预算等多个维度。判断需求是否可行,需要考虑开发技术栈、团队经验、现有资源、实现的难度及对产品整体战略的影响。一、了解开发团队的技术栈和能力每个开发团队都有自己擅长的技术栈,理解这些技术栈是产品经理判
- 第二十八个问题-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比
释迦呼呼
AI一千问架构深度学习人工智能机器学习自然语言处理
Dify、RAG-Flow、FastGPT核心特点对比以下基于搜索结果,从功能定位、技术架构、适用场景等维度总结三者的核心特点:1.Dify定位:开源的LLM应用开发平台,强调低代码与快速构建生成式AI应用。核心特点:多模型支持:无缝集成数百种专有/开源大模型(如GPT、Llama3、Mistral),支持通过API或本地部署调用18。流程编排能力:提供Chatflow(对话类应用)和Workfl
- MobileNet 改进:添加inception模块
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习cnn计算机视觉人工智能
目录1.inception模块2.MobileNet+inception3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.inception模块Inception模块是Google在2014年提出的Inception网络(也称为GoogLeNet)中的核心组件。它的设计目标是通过多尺度特征提取来提高网络的表达能力,同时控制计算复杂度。Inception
- 一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)
一只小铁柱
lstmpytorch人工智能
一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY
- YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块,提高远距离建模依赖(含C2f二次创新)
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO计算机视觉深度学习目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测,并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力,能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录:YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne
- 为什么重写equals时必须重写hashCode?
从不吃红薯
Java开发语言java后端
一,基础概念:理解对象相等的两种维度在Java面向对象编程中,对象的相等性比较有两个关键的方案:1.1equals方法:内容相等的裁判官publicbooleanequals(Objectobj){return(this==obj)}默认实现:比较对象内存地址(==运算符)重写目的:实现基于对象内容(业务逻辑)的相等性判断1.2hashCode方法:散列世界的身份证publicnativeinth
- Apifox vs Apipost,API 管理工具选型思考,企业究竟该如何选?
在企业级API调试与管理场景中,选择一款高效的工具至关重要。市面上的调试工具琳琅满目,而Apifox和Apipost是近几年两款备受开发者关注的API工具。二者都宣称为团队协作和接口调试赋能,但对企业来说,究竟谁才是更适合的选择呢?本文将从功能对比、用户体验、企业适配度和性价比等多个维度做一次全面解析,帮助你做出更明智的选择。一.概述与定位ApiFoxApifox是一款国产的API调试工具,主打“
- chrome内核大版本升级涉及核心事项
ปรัชญา แค้วคำมูล
chromec++性能优化
Chrome内核(Chromium)大版本升级涉及多个核心事项,需要从技术、兼容性、安全、性能等多维度进行系统规划。以下是关键核心事项及应对策略:1.技术架构调整V8引擎升级:JavaScript引擎优化可能引入新语法支持(如ES新特性)、性能改进或GC机制调整,需验证业务代码兼容性。渲染引擎变更:Blink引擎的渲染逻辑调整可能导致页面布局差异(如CSSFlexbox/Grid实现变化),需全面
- 安卓Android与iOS设备管理对比:企业选择指南
EasyControl移动设备管理
MDM介绍androidios安卓企业管理企业设备管理IT运维
目录一、管理方式差异AndroidEnterprise方案包含三种典型模式:AppleMDM方案主要提供两种模式:二、安全防护能力Android系统特点:三、应用管理方案四、设备选择建议五、典型场景推荐需求场景推荐方案六、决策建议要点在企业移动设备管理中,Android和iOS是两大主流选择。企业需要从安全性、灵活性、应用管理能力和使用场景四个维度进行评估。本文通过对比AndroidEnterpr
- 第二十七个问题-AI Agent 与 RAG 的核心区别
释迦呼呼
AI一千问人工智能语言模型机器学习深度学习自然语言处理
AIAgent与RAG的核心区别AIAgent(人工智能代理)与RAG(检索增强生成)是当前生成式AI领域的两个关键技术,二者在功能定位、技术架构和应用场景上存在显著差异,但也可协同互补。以下从多个维度对比分析:1.核心目标维度AIAgentRAG主要目标自主执行复杂任务(感知、决策、行动闭环)通过检索外部知识增强生成结果的准确性智能性强调自主推理、多步规划与动态调整能力依赖检索与生成的静态组合,
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号