- JavaScript基础-删除事件（解绑事件）
難釋懷
javascript前端开发语言
在现代Web开发中，动态地添加和移除事件处理器是构建交互式网页的关键技能之一。虽然添加事件处理器相对直观，但了解如何有效地移除或“解绑”这些处理器同样重要。这不仅有助于优化性能，还能防止潜在的内存泄漏问题。本文将介绍几种方法来删除JavaScript中的事件处理器，并探讨它们的应用场景及最佳实践。一、为什么需要删除事件？随着页面复杂度的增加，不恰当地管理事件处理器可能会导致性能下降或出现意外行为。
- 卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin
谦亨有终
AI学习笔记cnn人工智能神经网络深度学习机器学习
卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。以下是详细解释：1.输入数据的结构输入形状：假设输入数据为三维张量，形状为H×W×Cin，其中：H：高度（Height）W：宽度（Width）Cin：通道数（Channelsin）多通道的物理意义：对于RGB图像，Cin=3（红、绿、蓝三通道）。对于中间层的特征图，Cin可能为64、
- TCP三次握手与四次挥手（全网最易懂保姆级教程）
秋.
JAVA网络服务器运维javatcp/ip三次握手
一、前置知识准备1.TCP协议特性-面向连接：通信前需要建立专用通道-可靠传输：通过确认机制保证数据可达-全双工通信：双方可同时发送数据-流量控制：滑动窗口机制-拥塞控制：慢启动算法2.关键概念说明|术语|说明||------------|----------------------------------------------------------------------||**SYN**|
- 计算机网络笔记(四)——1.4计算机网络在我国的发展
xiao--xin
计算机网络计算机网络笔记面试学习
一、早期探索与奠基（1980-1994年）国际联网的起点1986年：中国启动首个国际联网项目“中国学术网（CANET）”，由北京计算机应用技术研究所与德国卡尔斯鲁厄大学合作，目标是实现电子邮件通信。1987年9月20日：中国发出第一封电子邮件《越过长城，走向世界》，标志着中国首次接入国际互联网。科研网络的突破1989年：中关村地区教育与科研示范网络（NCFC）立项，由中国科学院、北京大学、清华大学
- CSS动画：逐帧动画与steps()函数
双囍菜菜
前端随记css前端
逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏关键词：steps()函数、雪碧图、精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性1.2steps()函数数学解析二、视觉化解析：steps()工作原理2.1时间轴切片演示2.2与线性动画对比三、商业级案例：RPG游戏角色行走动画3.1雪碧图制作规范3.2完整实现代
- 蓝桥杯备赛计划
laitywgx
蓝桥杯职场和发展
1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表（持续1个月，聚焦高频考点）：第一周：核心算法突破Day1（周一）学习重点：动态规划（01背包问题）学习资源：AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲（背包问题模板）代码模板速记：#一维01背包模板n,V=map(int,input().split())dp=[0]*(V+1)for_inrange(n):w,v=map(int,input().split()
- Macrorit Partition Expert：守护硬盘数据的「分区手术专家」
KJ-拾荒者
职场和发展经验分享性能优化软件推荐效率提升
你是否经历过这些崩溃瞬间？想给C盘扩容却怕误删文件，硬盘买回来发现系统不认大容量分区，或是想彻底清除隐私数据却担心被恢复软件找回……传统分区工具要么功能受限，要么操作风险高，稍有不慎就会导致数据灾难。MacroritPartitionExpert的出现，为普通用户和专业运维人员提供了一站式解决方案。作为兼容性极强的分区管理工具，它同时支持MBR和GPT分区表，轻松突破传统系统对2TB以上大硬盘的识
- 国产模型能否挑战 GPT-4？一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用
AI筑梦师
人工智能学习框架架构深度学习pythonagi人工智能tensorflow
✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进，从GPT-3到GPT-4，全球在通用人工智能方向取得了长足进展。但与此同时，开源社区始终缺乏一个真正兼顾性能、效率、中文能力和实用性的高质量大模型。DeepSeek-V3的推出正是在这个背景下的一次关键突破。DeepSeek-V3是由中国团队DeepSeek开发的第三代大语言模型，它具备以下几个核心特性：开源可商用：
- A800核心加速技术深度剖析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表，A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块，构建了高度灵活的资源调度体系。其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构，解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
- 全国一体化算力网演进与多域协同发展
智能计算研究中心
其他
内容概要全国一体化算力网的建设正从技术探索迈向系统性布局，其核心目标是通过多源异构资源的动态调度与协同管理，构建覆盖全域的智能化算力基础设施。当前，东数西算战略通过跨区域算力资源整合，推动智能算力、超级算力与边缘计算的有机衔接，逐步形成支撑工业互联网、元宇宙、智能家居等多元化场景的泛在服务能力。技术层面，异构计算架构的突破与量子计算、模型压缩等创新技术的融合，正在重塑算力系统的可扩展性与可靠性边界
- 模型优化驱动产业应用创新
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进，其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通
- DeepSeek多语言AI高效应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑，聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景，分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
- 算力网协同创新与多场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网协同创新正通过技术融合与场景适配，驱动算力资源的高效整合与跨域调度。核心突破方向涵盖异构计算架构优化、边缘计算实时响应能力提升，以及智能算力在工业互联网、数字孪生等场景的动态供给。随着“东数西算”工程推进，算力网络需兼顾性能与可持续性，在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。技术方向应用场景关键指标异构计算架构工业检测任务延迟<10ms模型压缩算法医疗影像分析计算资
- 算力技术创新与多场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术创新正成为驱动数字经济发展的核心引擎，其演进路径呈现出多维度突破态势。从量子计算颠覆性架构到光子计算超高速特性，从异构计算资源动态整合到边缘计算实时响应机制，技术革新持续突破物理边界与能耗瓶颈。应用层面，工业互联网实时控制、元宇宙沉浸式交互、生物计算精准建模等场景对算力提出差异化需求，推动智能调度算法与能效管理体系的协同优化。与此同时，全国一体化算力网络建设加速芯片制程迭代、数据中
- RTX 4090旗舰显卡效能实战剖析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIA新一代旗舰显卡，RTX4090凭借AdaLovelace架构的革新设计，在4K/8K分辨率下的游戏与创作场景中展现了突破性表现。本文将通过多维度实测数据，系统解析其核心性能：首先聚焦8K游戏帧率与光线追踪效果的实战表现，结合DLSS3.0技术的动态对比，揭示超分辨率技术对高负载场景的优化逻辑；随后深入探讨24GBGDDR6X显存在视频渲染与AI运算中的效率边界，同步验证显存
- 模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命
芯作者
DD：日记重构
图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo（FlowtowardsModes）创新性地融合模式搜索与扩散模型，在多个关键维度突破传统方法局限，为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
- H743定时器输出PWM波方法（基于STM32CubeMX）
NW嵌入式开发
单片机开发stm32定时器PWM模式
0工具准备1.STM32CubeMX2.《STM32H743参考手册中文版》3.《stm32h743xi数据手册》1前言本文介绍基于STM32CubeMX，使用stm32h743xi，使用TIM15的通道2输出PWM波的方法。2H743定时器输出PWM波方法（基于STM32CubeMX）《STM32H743参考手册中文版》对PWM模式的描述如下：其中，有关PWM模式1和模式2的介绍见TIM15_C
- 【今日EDA行业分析】2025年3月21日
知梦EDA
EDA行业分析大数据人工智能半导体EDA行业分析
智算时代EDA行业新变局：技术突围与生态重构一、EDA产业格局剧变：技术壁垒与地缘博弈交织在半导体产业链的宏大版图中，EDA工具宛如数字时代的“工业母机”，其重要性伴随芯片复杂度的指数级攀升而愈发显著。据SEMI数据显示，2023年全球EDA市场规模成功突破200亿美元大关，中国本土市场增速更是达到了18%。然而，Synopsys、Cadence、Mentor这三大行业巨头依旧牢牢占据着超过85%
- 区块链在医疗数据共享中的应用：解锁安全与透明的新维度
Echo_Wish
人工智能前沿技术区块链安全
区块链在医疗数据共享中的应用：解锁安全与透明的新维度近年来，区块链技术在金融领域取得了显著的突破，然而，它的潜力不仅仅局限于数字货币和支付领域。随着医疗数据的数字化和信息化程度不断提升，区块链技术在医疗数据共享中的应用正逐渐成为一个热门话题。区块链以其去中心化、不可篡改、透明且高效的特点，为医疗行业的数据管理提供了全新的解决方案，尤其是在患者隐私保护、数据共享以及医疗服务的透明度方面。那么，区块链
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
odoo中国
AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性，然后详细讨论了多种优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外，还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- Roblox 开源 AI 3D 生成模型，游戏开发迎来智能化变革
Yvette-W
IT职业圈人工智能3d游戏
如果说过去的3D游戏开发需要建模师一笔一划地雕刻细节，如今AI的加入正在彻底改变这一模式。Roblox最新发布的3D生成AI模型——Cube，允许开发者用简单的文本指令，快速生成3D物体。更重要的是，Roblox还开放了Cube的开源版本，这意味着不仅Roblox开发者，任何游戏开发团队甚至个人创作者，都可以利用这项技术来提升创作效率。这一突破不仅能让游戏开发变得更快、更简单，也让AI在3D生成领
- YOLOV11|YOLO12改进系列指南
魔鬼面具
YOLO
基于Ultralytics的YOLO11|YOLO12改进目前自带的一些改进方案(持续更新)为了感谢各位对本项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程专栏改进汇总YOLO11系列二次创新系列ultralytics/cfg/models/11/yolo11-RevCol.yaml使用(ICLR2023)ReversibleColumnNetworks对yolo11主
- 中小制造企业必看！MES管理系统破解车间管理四大难题指南
深蓝易网
数字工厂制造人工智能大数据运维devops
在制造业竞争日益激烈的今天，生产车间的低效与混乱已成为制约企业发展的关键瓶颈。计划频繁变更、异常频发、资源浪费等问题不仅导致成本攀升，更直接影响订单交付与客户信任。如何实现生产透明化、管理精细化？MES系统（制造执行系统）凭借其数据驱动与全流程协同能力，正成为企业突破困局的利器。本文将从四大核心痛点切入，深度解析MES管理系统的破局之道。痛点一：计划脱离实际，排产如同“盲人摸象”传统排产模式下，计
- 【以太网RDMA网卡（DPU）技术--背景】
中古传奇
IC每日一题ICRDMADPU
以太网RDMA网卡（DPU）技术--背景1背景1.1RDMA通信原语1.2RDMA_writedemo【博客首发于微信公众号《漫谈芯片与编程》，欢迎专注一下，多谢大家】RDMA（RemoteDirectMemoryAccess）技术主要采用zerocopy、bypasskernel&&cpuoffload思想，来高带宽、低延迟地读写远程主机内存数据；现在以太网的传输速率已经突破400Gbps，甚至
- 通用AI Agent的进化图谱：架构革新与安全可控的双重突破——以Manus为范本的启示
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人工智能架构安全
通用AIAgent的进化路径：架构创新与安全管控的双重突破引言近年来，AI智能体正经历前所未有的变革。2025年3月，中国团队Monica推出的全球首款通用AIAgent——Manus，以“全链路自主执行”为核心，通过多签名系统架构和渐进式任务执行引擎，实现了从“生成建议”到“自主闭环交付任务”的范式跃迁。具体而言，Manus通过规划（Planner）-执行（Executor）-验证（Verifi
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入（KE）和语言建模目标，将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程，显著提
- 平衡二叉树（AVL树）：数据结构特性与自平衡技术详解
One Key Variable
课程设计
摘要平衡二叉树，尤其是AVL树，在追求高效数据存储与检索的场景中占据重要地位。本文深入剖析AVL树的数据结构特性，详细解读其自平衡技术原理与实现，帮助读者理解AVL树如何在动态数据操作中维持高效性能。一、引言在数据处理过程中，二叉搜索树虽能实现快速查找，但在频繁插入和删除节点时，可能因结构失衡导致查找效率大幅下降。AVL树作为一种自平衡二叉搜索树，通过严格的平衡条件和自平衡技术，确保树在动态操作下
- 从 0 到 万粉的 AI 公众号博主教程
hikktn
从0到万粉的AI公众号博主教程公众号
《从0到万粉的AI公众号博主教程》专栏简介作为一名深耕品牌领域二十余载的资深专家，我深刻感受到当下商业环境的剧变。去年，我开始探索AI技术在内容创作中的应用，短短4个月内，我的公众号突破万粉，这让我意识到AI时代带来的巨大机遇。在与众多职场人士交流的过程中，我发现很多人都面临着相似的困境：想要利用AI进行个人品牌升级，但不知如何入门？拥有专业积累，但难以转化为个人IP？尝试做自媒体，但始终无法突破
- Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构
egzosn
nginx负载均衡架构运维
Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构一、负载均衡的核心价值当单台服务器无法承载高并发流量时，负载均衡通过将请求分发到多台服务器，实现：横向扩展：突破单机性能瓶颈故障隔离：自动剔除异常节点动态调度：根据策略优化资源利用率二、Nginx原生负载均衡策略1.轮询(RoundRobin)配置示例：upstreambackend{server192.168.1.10:8080;s
- Python报错解决：img2pdf.AlphaChannelError: Refusing to work on images with alpha channel
定星照空
python人工智能
img2pdf.AlphaChannelError:Refusingtoworkonimageswithalphachannel-solved解决img2pdf模块不能上传含alpha通道透明度的图片的问题解决img2pdf模块PNG图片转PDF文件因alpha通道报错问题文章目录前言一、AlphaChannelError为什么出现？二、该种报错解决方法1.方法一：转化其他格式图片2.方法二：去除
- 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
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- 【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
