- 1688按关键词获取商品列表API接口详解
蓝倾976
python开发语言电商开放平台开放API1688开放平台
一、接口功能概述1688商品列表API是阿里巴巴开放平台提供的核心接口之一,主要用于通过关键词、价格区间、销量范围、类目ID等条件筛选商品,并返回商品标题、价格、销量、图片等基本信息。该接口广泛应用于电商数据分析、竞品调研、商品监控、价格比对等场景,助力开发者高效获取1688平台商品数据。二、接口调用流程1.注册与认证注册账号:在1688开放平台/万邦开放平台注册开发者账号,完成企业或个人资质审核
- 自学Python笔记开篇
奔跑吧茄子
python
自学Python笔记开篇突然喜欢上了Python,大体研究了一下,写了一个excel数据比对的小工具,边学边写,收获很多。这期间学习了xlrd、openpyxl、pandas处理excel文件的基本常识,有时间整理一下,对菜鸟入门或许有帮助。
- 【C#】两个list根据某个元素比较差集
weixin_30594001
c#
1.今天突然跟前端有一点小小的分歧,传输数据和数据库里的数据做比对,该前端做处理还是后端,(并不是都不愿意做,相反,都愿意在自己那端处理==)2.最后终于归结我这了,好久之前做过list比对,记得刚写代码的时候,两个list比对?那就无限foreach呗,当然实现是能实现,这就很影响比对效果和代码的整洁度了。3.接下来,我回忆起来了我之前写过的一个比较方法,拿出来记录一下//重写比较方法publi
- 用Python实现生信分析——功能预测详解
写代码的M教授
生信分析python开发语言
功能预测是生物信息学中的一项重要任务,通过分析基因或蛋白质序列的特征,推测它们的生物学功能。功能预测通常涉及多种方法,包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能,从而加速生物学研究的进展。1.功能预测的主要方法(1)同源性比对:通过将未知基因或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对,识别出同源序列,并推测它们的功能。常用工具包括BLAST、HMMER等。(2)
- 用Python实现生信分析——序列搜索和比对工具详解
写代码的M教授
生信分析python
1.什么是序列搜索和比对工具?序列搜索和比对工具在生物信息学中用于在大型序列数据库中搜索与查询序列相似的序列,并进行比对分析。这些工具可以帮助研究人员识别与目标序列相关的已知序列,从而推测其功能、结构和进化关系。常见的序列搜索和比对工具包括:BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool):最常用的序列搜索工具,能够快速找到与查询序列相似的序列。FASTA:另一个常用的序列
- Jenkins JNLP与SSH节点连接方式对比及连接断开问题解决方案
tianyuanwo
devopsjenkinsssh运维
一、JNLPvsSSH连接方式优缺点对比对比维度JNLP(JavaWebStart)SSH(SecureShell)核心原理代理节点主动连接Jenkins主节点,通过加密通道通信,支持动态资源分配。Jenkins通过SSH协议远程登录代理节点执行命令,需预先配置SSH服务。适用场景容器化环境(如Kubernetes)、需要跨平台或动态扩缩容的场景。传统物理机/虚拟机、静态节点或简单命令执行场景。安
- DBC差异比较工具DBCCompare_原理介绍(四)
99乘法口诀万物皆可变
C#CANSelf测试工具c#
DBC比对工具UI图片DBC比对工具:功能详解与源码分析在现代汽车开发和诊断过程中,DBC(DatabaseContainer)文件扮演着至关重要的角色。它们详细描述了CAN(ControllerAreaNetwork)网络中各消息和信号的详细信息。然而,随着项目的推进和迭代,DBC文件也会随之发生变化。为了确保新旧DBC文件的一致性,并找出其中的差异,DBC比对工具应运而生。本文将详细介绍一款D
- 用 asyncio 和 signal 解锁量化交易系统的隐秘力量
大模型大数据攻城狮
asynciosignal后端面试python并发量化交易程序化开发宽客
假设你正在运行一个交易机器人,每秒钟从多个交易所抓取价格,然后快速比对、判断、下单。这时候突然一个交易所接口挂了,你还在苦苦try...except?甚至没能正常关闭日志、释放内存、撤销委托?Python世界里这对组合就像金庸小说里的张无忌+乾坤大挪移,不仅能帮你优雅地并发处理多个交易任务,还能让系统优雅关闭、资源清理、甚至实现“软中断”。1、asyncio到底为量化交易带来了什么?老派交易系统:
- 【数字ic后端】- 物理验证之LVS
LogicYarn
lvs
LVS:layoutversusschematic;版图和电路原理图比对确保所画版图与设计电路完全一致就是LVS工具要做的工作。检查内容:所有信号的电气连接关系是否一致器件类型尺寸是否一致LVS不是一个简中地将版图与电路原理图进行比较的过程,它需要分两步完成:抽取:根据LVS抽取规则,抽取出由版图所确定的网表文件需要注意的是,抽取的网表文件为晶体管级的SPICE网表,而电路为门级网表。因此该门级网
- 【面试题002】synchronized和lock的区别
他们都叫我0xCAFEBABE
java线程
这是一道Java多线程同步机制的经典面试题,接下来我将从三个方面来系统性的对synchronized和lock进行比对分析。1.从功能角度上来看:synchronized和lock都是java中解决线程安全问题的一个工具。2.从特性方面来看:synchronized是java中的一个关键字,而lock是J.U.C包下提供的接口,这个接口又有很多的实现类,其中就包括ReentrantLock这一重入
- 2021.06.08|提取、比较各样品vcf文件中snp突变频率
穆易青
生物信息基因组R语言动态规划
目录摘要环境与方法使用代码分析结果总结摘要接到一个wgs项目,要帮助客户统计vcf文件中snp突变频率,比较两个样品的突变位点。这个工作在上一个项目中是手动处理的,当时参考序列短,突变位点少。这次经过比对后,发现了有个样品有上万个snp位点,肯定不能用手动处理的方式。因此,写了一个脚本来统计各个样品的突变频率。需要统计的信息包括染色体,突变位置,参考位点,各样品突变位点,突变率(AD杂合位点覆盖度
- K8s初始化容器与边车容器比对
Twilight-pending
工具使用知识点K8skubernetes容器云原生
Kubernetes中的初始化容器和边车容器Kubernetes作为一个开源容器编排平台,引入了强大的概念来管理和增强Pod内容器的功能。其中两个概念是初始化容器(InitContainers)和边车容器(SidecarContainers)。尽管这两种容器类型在协助主应用容器方面发挥着重要作用,但它们的工作方式、执行时间和用途都有显著差异。初始化容器(InitContainers)Definit
- 基于Python的智能家电参数爬虫与比对系统开发实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapy人工智能
摘要本文将详细介绍如何使用Python最新技术栈构建一个高效、智能的家电参数爬取与比对系统。我们将使用异步爬虫框架、机器学习辅助解析、大数据存储等技术,实现从多个电商平台自动采集家电参数,并进行智能比对分析。文章包含完整的代码实现和架构设计,适合中高级Python开发者学习现代爬虫开发的最佳实践。关键词:Python爬虫、异步IO、家电参数比对、Scrapy、Playwright、机器学习解析一、
- 输入GSM8K数据集对Llama2-int4模型进行性能评估
Nnbwbyhxy
语言模型
思路:逐条输入GSM8K数据集获得模型输出并于数据集中的回答进行比对fromllama_cppimportLlama#从llama_cpp导入Llama类,用于加载并调用Llama模型importtime#导入time模块用于时间测量importpandasaspd#导入pandas用于数据处理,尤其是读取和操作Parquet文件fromsklearn.metricsimportaccuracy_
- 转录组数据分析流程重磅升级(202407)
简说基因-专业生信合作伙伴
数据分析算法人工智能数据挖掘
本流程用于转录组二代测序数据的标准分析,可生成表达量矩阵和测序数据质控结果。本次升级的亮点有:1.支持单端测序数据2.支持多Lane数据自动合并分析流程步骤本工具执行一套非常流行的转录组定量分析流程,即Hisat2+Stringtie经典组合,其步骤为:1.Fastp,进行质量控制,去除测序数据中不合格的序列,保留高质量序列用于后续分析;2.Hisat2,将经过质控得到的Cleandata,比对到
- Hot 100 | 240. 搜索二维矩阵 II、160.相交链表、206.反转链表
Accept17
矩阵算法数据结构
一、240.搜索二维矩阵II1.解题思路本题采用二分查找的方法。(1)对矩阵的每一行进行二分查找,首先定义出左边界和右边界的变量,然后计算出中间元素的下标索引,将中间元素与target元素值进行比对。(2)如果中间元素比target大,那么需要在中间元素的左边区间进行二次二分查找,也就是将右边界的下标更改为mid-1;如果中间元素比target小,那么需要在中间元素的右边区间进行二次二分查找,也就
- 【运维实战】1.FastDFS分布式的文件存储系统入门介绍与实践
全栈工程师修炼指南
运维实践专栏分布式hadooplinuxjava大数据
本章目录0x00基础介绍0.前言1.简介2.特性3.架构TrackerServerStorageServerClient4.存储策略5.过程剖析文件上传-Upload文件下载-Download文件访问-HTTP文件同步-Sync6.功能比对7.参考来源0x01FastDFS安装使用1.Linux安装1.1)CentOS单机部署FastDFS1.2)Ubuntu
- 浅谈控制器
净心净意
java开发语言k8s
一、文档概述探讨Kubernetes中的“控制器”模型,这是Kubernetes实现容器编排的核心机制。通过Deployment这一具体的控制器对象,深入解析了控制器如何工作,以及控制循环(controlloop)在编排过程中的作用。二、控制器的作用与原理1.控制器的作用定义:控制器是Kubernetes中实现对象编排的核心组件,负责管理和维护集群中对象的期望状态。功能:通过对比对象的实际
- 【React】常用的状态管理库比对
秀秀_heo
React及其周边生态react.jsspring前端
对比表:主流React状态管理库优劣一览状态管理库优点缺点适用场景Context+useReducer✔原生方案,无需额外依赖✔逻辑清晰、轻量✔可按模块拆分❌无缓存❌多层嵌套性能差❌跨组件通信繁琐中小项目,状态少、结构简单ReduxToolkit(RTK)✔Redux官方推荐✔集成immer、devtools、TS支持好✔拥有RTKQuery简化异步逻辑❌模板代码多,学习曲线略陡❌对新手稍复杂中大
- RAG 工业落地方案框架(Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG)细节比对!CVPR自动驾驶最in挑战赛赛道,全球冠军被算力选手夺走了
代码讲故事
学术相关自动驾驶人工智能机器学习RAGCVPRQanythingFastGPT
RAG工业落地方案框架(Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG)细节比对!CVPR自动驾驶最in挑战赛赛道,全球冠军被算力选手夺走了。本文详细比较了四种RAG工业落地方案——Qanything、RAGFlow、FastGPT和智谱RAG,重点分析了它们在知识处理、召回模块、重排模块、大模型处理、Web服务和切词处理等方面的具体实现。Qanything在rerank模块设计上
- 数据可视化大屏——智慧社区内网比对平台
张謹礧
信息可视化
综述分析:智慧社区内网数据比对信息系统这段代码实现了一个智慧社区内网数据比对信息系统的前端界面,采用三栏式布局展示各类社区安全相关数据。界面主要由左侧数据统计、中间地图展示和右侧数据分析三部分组成,使用了多种图表可视化技术。整体结构代码采用了三栏式布局设计:左侧区域:展示当前比对数据量、违法犯罪人员分析饼图和最近人口出入记录表格中间区域:显示系统标题、实时时间天气信息、重点地区数据和中国地图可视化
- Hmmer安装与使用-Hmmer-3.3.2(bioinfomatics tools-009)
让学习成为一种生活方式
基因组序列比对转录组算法linux数据库数据挖掘
01背景HMMER用于搜索序列数据库以查找序列同源物,并进行序列比对。它实现了使用概率模型称为ProfileHiddenMarkovModels(profileHMMs)的方法。HMMER通常与profile数据库一起使用,例如Pfam或许多参与Interpro的数据库。但是,HMMER也可以使用查询序列,而不仅仅是profiles,就像BLAST一样。例如,您可以使用phmmer对蛋白质查询序列
- Trinity安装与使用-Trinity-v2.15.1(bioinfomatics tools-006)
让学习成为一种生活方式
转录组多组学生物信息学linuxgithub论文阅读数据挖掘算法
01背景介绍以一篇中文为例,看转录组组装在一篇中文核心或者SCI期刊的地位。内容如下:参考转录组的组装、构建和注释使用fastp软件(v0.23.1)(Chenetal.,2018)对RNA-seq测序产生的原始数据进行质控。该软件能够自动识别并去除测序数据中的接头序列,删除包含“N”的读数以及质量较低的读数,最终得到经过处理的高质量、无污染的测序读数用于下一步分析。使用hisat2软件(v2.2
- 大规模复杂变电站巡检机器人分层路径规划
罗伯特之技术屋
物联网及AI前沿技术专栏信息资源管理与发展专栏机器人动态规划算法
摘要为解决大规模、存在可变障碍物的复杂变电站环境下的自主导航问题,设计一个变电站运动规划框架,包括建立变电站地图、动态避障与局部路径规划、可变障碍物比对及判断,并提出一种基于层次搜索空间尺度的HHA*路径规划方法,能够有效地生成平滑、安全的路径。与现有方法相比:①提出一种新的HHA*方法,首先将变电站空间划分为一个粗尺度,建立常规路径以生成全局目标,然后在精细尺度搜索空间中采用新的启发式函数,以提
- 对React-Fiber的理解,它解决了什么问题?
沿着路走到底
面试题react.jsjavascript前端
ReactV15在渲染时,会递归比对VirtualDOM树,找出需要变动的节点,然后同步更新它们,一气呵成。这个过程期间,React会占据浏览器资源,这会导致用户触发的事件得不到响应,并且会导致掉帧,导致用户感觉到卡顿。为了给用户制造一种应用很快的“假象”,不能让一个任务长期霸占着资源。可以将浏览器的渲染、布局、绘制、资源加载(例如HTML解析)、事件响应、脚本执行视作操作系统的“进程”,需要通过
- 基于 Java 的大数据分布式计算在基因编辑数据分析与精准医疗中的应用进展
知识产权13937636601
计算机java分布式计算基因编辑
随着基因测序成本断崖式下降(单人类全基因组低于100)和CRISPR基因编辑技术成熟,全球日均产生超20PB基因数据。传统单机生物信息学工具难以应对海量多组学数据的整合、分析与临床转化。本文将系统阐述**Java技术栈如何构建新一代基因大数据计算中枢**:基于Hadoop+Spark的分布式架构实现千倍加速的基因组比对;通过Flink流式计算引擎支撑CRISPR脱靶效应实时预测;利用ApacheA
- 智慧口岸电子通关系统的五大核心技术
孚为智能科技
智能闸口系统ocr数据库大数据人工智能图像处理
现代智慧口岸电子通关系统依托智能化、自动化技术,实现了海关高效监管与企业快速通关的双赢。其核心在于五大关键技术的深度融合,确保数据精准采集、快速比对与安全交互,打造无人化、高可靠的通关环境。1.多源数据智能采集技术系统集成高精度OCR识别、RFID电子标签、车牌抓拍、地磅称重等多种数据采集模块。集装箱号码识别支持国际标准下的多行多列排版,适应20英尺、40英尺、冷藏箱等各类箱型;电子车牌读写器可快
- 鸿蒙Next人脸比对技术:轻量化模型的智能应用
harmonyos
鸿蒙Next的人脸比对技术通过轻量化模型实现高效身份验证。本文解析CoreVisionKit核心能力,结合实战案例展示优化策略,展望技术演进方向~一、技术概述:智能交互的「视觉钥匙」核心价值生物特征认证:替代传统密码,实现「刷脸即解锁」的无感交互动态身份核验:实时比对摄像头画面与预存特征,准确率达95%+场景适配:适应门禁、考勤、支付等多场景的安全需求技术对比表|方案类型|代表算法|优势|局限||
- AI如何革新医疗诊断:从影像到基因的智能未来
大模型老炮
人工智能AI程序员大模型大模型教学AI大模型大模型教程
过去,医疗诊断主要依赖于医生的直觉、记忆和经验。医生们用敏锐的双眼、稳定的手和多年积累的专业知识来判断疾病,这往往决定了患者的生死。放射科医生借助放大镜仔细查看X光片,病理学家在显微镜下观察组织切片,临床医生则将患者的症状与教科书上的描述逐一比对。而近年来,AI正深刻改变我们对医疗的认知。在诊断领域,AI尤为耀眼:它能迅速识别影像中的异常,从海量基因数据中挖掘疾病线索,甚至为医生提供精准的决策支持
- 手动给中文分词和 直接用神经网络RNN做有什么区别
手动分词和基于神经网络(如RNN)的自动分词在原理、实现方式和效果上有显著差异,以下是核心对比:1.实现原理对比对比维度手动分词(规则/词典驱动)神经网络RNN分词(数据驱动)核心逻辑人工定义规则或词典,按规则切分文本通过模型学习文本特征与分词边界的映射关系典型方法-最大匹配法(如正向/逆向匹配)-基于词典的规则系统-RNN/LSTM/GRU等序列模型-端到端训练决策依据词典条目、词长、预定义规则
- 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