- 燕山大学编译原理期末考试
能运行就算成功
经验分享
软件工程专业的首先，这一门课无法在三四天内速成（指零基础的）要是有考前才开始学到同学至少要提前一周开始学习（我觉得这都比较紧张，两周才算宽裕），b站上的速成课不全！不全！不全！不要想着完全看速成课，你要非这样我也没办法。考试范围如下：编译程序构成、编译程序与解释程序区别，词法分析、语法分折、语义分折及其任务，文法，语言，句型，句子，短语，推导，归约，句柄，文法、语言二义性，文法分类，有穷自动机、正
- 燕大《Python机器学习》实验报告：探索机器学习的奥秘
温冰礼
燕大《Python机器学习》实验报告：探索机器学习的奥秘【下载地址】燕大Python机器学习实验报告下载这份实验报告是燕山大学软件工程专业的学生在进行机器学习实验时所编写的，内容详实，结构清晰，可以直接下载使用。报告中的实验数据和代码均经过验证，确保下载后可以直接应用于实际项目或作为学习参考项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tut
- Microsoft VBA Excel VBA学习笔记——双重筛选+复制数值1.0
偷心伊普西隆
VBA学习和实践microsoftexcel
问题场景CountryProductCLASS1CLASS2CLASS3CLASS4CLASS5CLASS6…USApple0.3641416030.8918210610.0591451990.7320110290.0509636560.222464259…USBanana0.2300833330.4027262180.1548836670.2988904860.7802326210.028592
- Python可视化环境：Matplotlib_Seaborn+Conda配置
Python编程之道
Python人工智能与大数据Python编程之道pythonmatplotlibcondaai
Python可视化环境：Matplotlib/Seaborn+Conda配置关键词：Python可视化、Matplotlib、Seaborn、Conda、环境配置摘要：本文主要探讨了如何利用Conda来配置Python可视化所需的Matplotlib和Seaborn环境。首先介绍了Python可视化的背景和重要性，明确目标读者为想要学习Python可视化的初学者和有一定基础的开发者。接着详细解析了
- SQL Server的个人学习笔记
萌尛喵
sql学习数据库
1.基础SQLServer是由Microsoft开发和销售的关系数据库管理系统或RDBMS。SQLServer建立于SOL之上，是一种用于关系数据交互的标准编程语言。2.组件SQLServer主要由数据库引擎和SQLOS两个组件组成。①数据库引擎SQLServer的核心组件是数据库引擎。数据库引擎由处理查询的关系引擎和管理数据库文件、页面、索引等的存储组成。数据库引擎也创建并执行数据库对象，如存储
- 解锁 Hello World 的 N 种炫酷玩法
目录一、引言二、编程语言之美2.1C语言艺术字输出2.2用汇编语言实现经典三、硬件交互的奇妙世界3.1Arduino与LED的舞蹈3.2STM32点亮小灯四、AI模型应用的创新之旅4.1OpenAIAPI初体验4.2LangChain框架的魅力五、总结与展望一、引言在编程的世界里，“HelloWorld”就像是一把神奇的钥匙，开启了无数人探索编程奥秘的大门。它作为编程学习的经典入门示例，有着不可替
- SQLserver数据库学习笔记
溪衡
学习
小记1：1.newid()我觉得是一个生成唯一键的好方法，不用自增控制主键，可以用这个试试，注意不做处理的话，需要36位。例如：在数据库中直接使用语句selectnewid()2.nolock按我的理解是“不上锁的”，所谓的脏读，大多用的都是这个东西，据说可以提高查询速度。3.go批处理语句，将前面的代码作为一批处理。4.内连接与简单多表在数据量少的时候查询速度差距并不明显。5.删除和更新数据时，
- （转）优秀的 python 机器学习库
patrick75
python机器学习python机器学习
优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
- DAY 10 机器学习建模与评估
心落薄荷糖
Python训练营机器学习人工智能
知识点：1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多，但是难度不大，仔细看看示例代码，好好理解下这几个评估指标。作业：尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算，提供了高效的数组操作。impor
- python学习记录14
彤银浦
学习python
1.字符串的编码和解码不同的计算机之间在信道中传输的信息本质上是二进制数据，因此当你有一串文本需要传输给另外一台电脑时，则需要将这串文本编译为二进制类型的数据。python中的二进制数据类型称为byte类型。将字符串的str类型转变为byte类型称为字符串的编码，将byte类型转变为str类型称为字符串的解码。字符串的编码用到的是encode的方法，语法格式为：string.encode(enco
- SQL学习笔记1
1.数据库1、什么是数据库数据库（DB）即用于存放数据的服务器，如MySQL等软件是数据库管理系统（DBMS），用于管理存放在数据库中的数据，SQL是用于操作DBMS的标准语言。2、数据库的类型数据库分为关系型数据库和非关系型数据库；关系型数据库是指用建立在关系模型上互相关联的二维表组成的数据库，MySQL是用于管理关系型数据库的数据库管理系统2.MySQL启动与连接1、MySQL启动安装好MyS
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶：超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理：从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目，打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案，掌握医学图像分割的U-Net实现，设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化，帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1：图像超分辨率重建（从模糊到清晰的跨越）1.技术背景与核心指标超分辨率（SR）是通过算法将低分辨率（LR）图像恢复为高分辨率
- Python机器学习元学习库higher
音程
机器学习人工智能python机器学习
higher是一个用于元学习（Meta-Learning）和高阶导数（Higher-ordergradients）的Python库，专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制，使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新，并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景：元学习（Meta-Learning）比如MAML（Model-Agnosti
- 基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测
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深度学习实战项目迁移学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！番石榴病害数据集背景描述番石榴（Psidiumguajava）是南亚的主要作物，尤其是在孟加拉国。它富含维生素C和纤维，支持区域经济和营养。不幸的是，番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型，帮助保护收成并减少经济损失。数据说明该数据集包括473张番石榴果实的注释图像，分为三类。图像经过预处理步骤，例如钝
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
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深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中，传统分类算法模型数量众多，适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标（示例）本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle，该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集，包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集，搭建相应的传统机器
- Densenet模型花卉图像分类
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分类数据挖掘人工智能
项目源码获取方式见文章末尾！600多个深度学习项目资料，快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- 基于AFM注意因子分解机的推荐算法
深度学习乐园
深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有：中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等，曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝，拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色：深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程，请进入官网：zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑，v：zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
- vue3.5中useTemplateRef获取DOM元素
whhhhhhhhhw
vue.jsjavascript前端
前言：vue3.5推出了一种新的获取DOM元素的API（useTemplateRef），它与vue3.5之前获取DOM元素有什么不同呢？今天我们来学习一下。1.vue3.5之前如何获取DOM元素在vue3.5之前，我们要给需要获取DOM元素上面添加一个ref，然后给这个ref一个名字，在逻辑代码中创建一个变量，变量名需要和DOM元素上ref的名称相同。代码如下：import{ref,onMount
- 《聚类算法》入门--大白话篇：像整理房间一样给数据分类
一、什么是聚类算法？想象一下你的衣柜里堆满了衣服，但你不想一件件整理。聚类算法就像一个聪明的助手，它能自动帮你把衣服分成几堆：T恤放一堆、裤子放一堆、外套放一堆。它通过观察衣服的颜色、大小、款式这些特征，把相似的放在一起，不相似的分开。在计算机世界里，聚类算法就是帮我们把杂乱的数据分成有意义的组。它不需要提前知道答案（这就是"无监督学习"），而是像侦探一样，从数据中发现隐藏的规律。二、最常见的三种
- stm32学习笔记——TIM定时中断
算法萌新——1
stm32学习笔记
一、TIM定时中断的基本概念TIM定时中断是嵌入式系统中一种重要的功能，它基于定时器（TIM）实现。定时器可以对内部时钟或外部事件进行计数，当计数值达到预设的阈值时，会触发一个中断信号。这个中断信号会使CPU暂停当前正在执行的主程序，转而执行预先编写好的中断服务程序（ISR），执行完中断服务程序后，CPU再返回到主程序继续执行。TIM定时中断的核心在于“定时”，它可以实现精确的时间控制，为系统提供
- 【半夜爬起来学python】零基础学习Pygame|第一期|知识点+小球反弹游戏案例
奈樱.
python(pygame)pygame学习游戏pip
一.安装PygamePygame是跨平台Python模块，很多编译器不会向用户提供该模块，需要我们自己安装。安装步骤：打开Pygame官网：www.pygame.org点击PYGAME2.6.0-25JUN,2024下载好之后，解压压缩包，安装路径最好放在c盘里Administrator文件里在菜单栏点击搜索，输入cmd，找到“命令提示符”输入命令pipinstallpygame运行的时候会发现命
- 【Python】Pygame从零开始学习
宅男很神经
python开发语言
模块一：Pygame入门与核心基础本模块将引导您完成Pygame的安装，并深入理解Pygame应用程序的基石——游戏循环、事件处理、Surface与Rect对象、显示控制以及颜色管理。第一章：Pygame概览与环境搭建1.1什么是Pygame？Pygame是一组专为编写视频游戏而设计的Python模块。它构建在优秀的SDL(SimpleDirectMediaLayer)库之上，允许您使用Pytho
- C#串口通信的5大绝招：从菜鸟到大神的通关秘籍！
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一起学学C#【十】c#网络开发语言
关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣你的串口是“快递员”还是“快递刺客”？嘿，C#开发者！今天咱们要破解一个超硬核的谜题——“如何让串口通信像‘超级快递员’一样精准无误，让乱码像‘纸片人’一样秒躺”！有没有遇到过这样的“惊魂现场”：发送数据像“发往火星”一样石沉大海？接收数据像“天书”一样全是乱
- 机器学习5——非参数估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习概率论算法
非参数估计在参数估计中我们已经提到，想要估计后验概率P(ωi∣x)=p(x∣ωi)p(ωi)p(x)P\left(\omega_i\midx\right)=\frac{p\left(x\mid\omega_i\right)p\left(\omega_i\right)}{p(x)}P(ωi∣x)=p(x)p(x∣ωi)p(ωi)，就需要估计类条件概率p(x∣ωi)p\left(x\mid\omega
- 机器学习4——参数估计之贝叶斯估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能
贝叶斯估计问题建模：后验概率公式：P(ωi∣x,D)=P(x∣ωi,Di)P(ωi)∑j=1cP(x∣ωj,Dj)P(ωj)P\left(\omega_i\mid\mathbf{x},\mathcal{D}\right)=\frac{P\left(\mathbf{x}\mid\omega_i,\mathcal{D}_i\right)P\left(\omega_i\right)}{\sum_{j=1
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- 深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发关键词：嵌入模型（EmbeddingModel）、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要：本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理，结合Python代码实战（BERT/CLIP模型）演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量，并通过“智能客服问答”“
- 【stm32】标准库学习——USART串口
许白掰
【stm32】标准库学习单片机stm32嵌入式硬件学习
目录一、USART串口1.串口参数及时序2.USART简介3.配置USART基本结构4.初始化模板(1)接收一个数据(2)发送一个数据一、USART串口1.串口参数及时序波特率:串口通信的速率起始位:标志一个数据帧的开始，固定为低电平数据位:数据帧的有效载荷，1为高电平，0为低电平，低位先行校验位:用于数据验证，根据数据位计算得来停止位:用于数据帧间隔，固定为高电平本节展示串口收发的功能，通常使用
- 机器学习3——参数估计之极大似然估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能算法
参数估计问题背景：P(ωi∣x)=p(x∣ωi)P(ωi)p(x)p(x)=∑j=1cp(x∣ωj)P(ωj)\begin{aligned}&P\left(\omega_i\mid\mathbf{x}\right)=\frac{p\left(\mathbf{x}\mid\omega_i\right)P\left(\omega_i\right)}{p(\mathbf{x})}\\&p(\mathbf
- 我的创作纪念日
BoAiB
其他
机缘起初，只是因为这个平台学习知识很方便，慢慢的有了记录自己“成长”的想法，也很想一直坚持下去。收获获得了100+粉丝的关注获得了6000+正向的反馈，如赞、评论、阅读量等关注了许多榜样大神学习习惯也变得更好了，会很认真仔细的记录自己的收获，也很开心能被大家认可我的分享日常创作已经是我生活的一部分了一边学习，一边实践，一边记录以前总觉得，做笔记太浪费时间了，总觉得实践才是硬道理，现在想想，真是愚昧
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类）
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记：
1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类：
枚举（Enumeration）
位集合（BitSet）
向量（Vector）
栈（Stack）
字典（Dictionary）
哈希表（Hashtable）
属性（Properties）
以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？ 我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？ 你真的想这样嘛？ var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应
正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN，过滤文件
征客丶
SVN
环境：
TortoiseSVN 1.8
配置：
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件：
多类型用英文空格分开
*name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下：
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍：Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点：
* 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码：
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下：
表test 数据如下：
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务，有如下两种方式：
第一种：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个：
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口：
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比
