- 一个开源 GenBI AI 本地代理(确保本地数据安全),使数据驱动型团队能够与其数据进行互动,生成文本到 SQL、图表、电子表格、报告和 BI
struggle2025
人工智能数据挖掘目标检测深度学习自然语言处理语言模型集成学习
一、GenBIAI代理介绍(文末提供下载)github地址:https://github.com/Canner/WrenAI本文信息图片均来源于github作者主页在WrenAI,我们的使命是通过生成式商业智能(GenBI)使组织能够无缝访问数据,从而彻底改变商业智能。我们的目标是通过先进的AI驱动型解决方案、可组合数据框架和语义智能来打破数据洞察的障碍,使每个团队成员都能自信地做出更快、更智能的
- sqoop导出orc数据至mysql,将Sqoop导入为OrC文件
终有尽头
IsthereanyoptioninsqooptoimportdatafromRDMSandstoreitasORCfileformatinHDFS?Alternativestried:importedastextformatandusedatemptabletoreadinputastextfileandwritetohdfsasorcinhive解决方案AtleastinSqoop1.4.5t
- 做性能测试时,导入locust类库时,报错ValueError: path is on mount 'E:', start on mount 'C:'
菜鸟和大白谁厉害
错误集锦
一、报错信息:CollectinglocustUsingcachedhttps://files.pythonhosted.org/packages/46/2e/18d4e363e76ec8f407ed018594f474d5669b3bca3977c4c664940fff95d5/locust-0.0.tar.gzCollectinglocustio(fromlocust)Usingcachedh
- 性能测试中的IO风险诊断有哪些?
Feng.Lee
漫谈测试php服务器前端
应用系统离不开IO(数据读写),IO的读写性能直接影响系统性能,而磁盘IO系统的短板。CPU处理频率较磁盘的物理操作更快几个数量级,CPU从磁盘读取数据和从内存中读取数据的差别是秒到毫秒的区别。IO比较繁忙时,如果IO得不到满足会导致应用的阻塞(也叫IO等待或非空闲等待)。针对IO场景的模型,我们要考虑的有IO的TPS,平均IO数据,平均队列长度,平均服务时间,平均等待时间,IO利用率(磁盘Bus
- 性能测试网络风险诊断有哪些?
Feng.Lee
漫谈测试开发语言
目录一、网络定位分析手段二、sar命令三、netstat命令以下是几种常见的网络风险诊断方法网络连通性检查带宽与延迟测量丢包率分析网络拓扑结构审查安全设备影响评估协议层面上的优化负载均衡器效能检验云化服务架构下的特殊考量系统应用之间的交换,尤其是跨机器之间,都是要基于网络的,因此网络宽带,响应时间,网络延迟,阻塞等都是影响系统性能的因素。如果应用在不稳定,不安全的网络下,则会导致应用程序的超时,丢
- 本地部署DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro-7B
网络安全我来了
人工智能AI人工智能
本地部署Janus-Pro-7B的完整指南在今天,AI无处不在,它深刻改变了我们与世界的互动方式。是否曾想过,如何能够将强大的多模态大模型,如DeepSeek的Janus-Pro-7B,部署到本地使其为你所用呢?本篇文章将带你逐步了解Janus-Pro-7B的特点和部署过程,并解决你可能遇到的各种问题。1.Janus-Pro-7B简介1.1模型特点与创新在众多AI模型中,Janus-Pro-7B犹
- 零信任安全架构
烁月_o9
安全网络web安全运维微信
零信任安全架构是一种创新的网络安全理念和模型,它颠覆了传统的基于边界的安全思维。一、基本理念零信任架构基于“永不信任,始终验证”的原则。这意味着无论访问请求是来自组织内部网络还是外部网络,都不能默认其是安全的,必须对每个访问请求进行严格的身份验证和授权。传统的安全架构主要聚焦于保护网络边界,一旦攻击者突破边界,就可以相对容易地在内部网络中移动并访问各种资源。而零信任架构则认为,威胁可能来自任何地方
- AI大模型基于LLM的Agent架构图解
AI产品经理
人工智能深度学习语言模型学习
Agent定义Agent是什么?Agent是一种能够自主决策、采取行动以达到某种目标的实体。AIAgent的确定义:基于人工智能(尤其是大模型)技术,能够感知和理解环境,并采取行动以完成目标的智能实体。Agent能干什么?AIAgent主要依托LLM模型和具体的业务场景来调用相应的工具来完成任务目标,智能化程度和行业贴合度会更明显。典型案例有什么?智能核保应用,如果解决方案搭载AIAgent能力,
- linux为什么不是实时操作系统
lingllllove
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Linux操作系统以其强大的功能和广泛的应用被广泛使用,但它并不是一个实时操作系统(RTOS)。本文将详细解释为什么Linux不是实时操作系统,并探讨实时操作系统的关键特性和需求。一、实时操作系统的定义和特性1.1实时操作系统定义实时操作系统是一种在规定时间内对外部事件做出响应的操作系统。RTOS通常用于需要高精度时间控制和高可靠性的数据处理场景,如工业控制、航空航天、汽车电子和电信设备等。1.2
- 使用 Python 的 LSTM 进行股市预测
无水先生
数据分析深度学习人工智能综合pythonlstm开发语言
目录一、说明二、为什么需要时间序列模型?三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线6.3如果指数移动平均线这么好,为什么还需要更好的模型?6.4预测未来不止一步七、LSTM简介:预测未来的股票走势7.1数据生成器7.2数据增强7
- 树莓派命令行配置wifi无线密码
张文君
phplinux服务器
这个是我测试过的可以使用用感叹号标记的是ok的命令okoksystemctllist-units--type=service|grep-inetwork查看附近wifi信号!!!nmclidevicewifilistnmclidevicewificonnect"你的Wi-Fi名称"password"你的Wi-Fi密码"!!!nmclidevicewificonnectbbbbbbbbpasswor
- DeepSeek Janus-Pro:多模态AI模型的突破与创新
大模型之路
大模型(LLM)Deepseekdeepseekr1deepseekLLM强化学习
近年来,人工智能领域取得了显著的进展,尤其是在多模态模型(MultimodalModels)方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据,极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)公司最新发布的Janus-Pro模型,正是在这一领域的一次重大突破。本文将深入探讨Janus-Pro的技术特点、创新之处以及其在多模态任务中的
- 导电树脂胶
卓晴
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导电胶水导电树脂胶水01导电树脂胶一、前言 这个导电树脂胶水是几年前购买的。现在已经过去了很长时间。 之前测量它的导通电阻非常大。 下面,再测量一下这个导电树脂的导电性能。二、测量结果 下面测试刚才涂抹在纸片上的导电树脂。可以看到似乎剩下的是一些碳粉形成的导电层。 利用数值万用表进行测量。 数字万用表可以测量20M欧姆以内的电阻。 可以看到导电数值图层的电阻大约为20k欧姆,并随着测量表笔靠近
- 密友破解版激活和使用方法
yangshuo1281
密友
前面一篇文章提到了微信密友的使用激活方法,很多网友咨询我具体的安装方法,今天详细介绍一下密友中用到的三个模块的安装方法。总结一下密友安装过程常见问题:1、apk不知道怎么安装解决方案:(1)通过QQ文件助手将微信发给你的三个apk包传输到qq助手里安装,以解决不是.apk结尾的问题(2推荐)这使用电脑用数据线连接手机,通过电脑版微信将三个apk文件保存到本地,然后复制到手机的存储目录里。最后通过手
- 微软为 Copilot+ PC 提供经过提炼的 DeepSeek R1 模型
吴脑的键客
人工智能microsoftcopilot
DeepSeek征服了移动世界,现在正在向Windows扩展,令人惊讶的是,它得到了微软的全力支持。昨天,这家软件巨头将DeepSeekR1模型添加到其AzureAIFoundry,以允许开发人员使用它测试和构建基于云的应用程序和服务。今天,微软宣布将R1的精简版本引入Copilot+PC。精简模型将首先提供给搭载骁龙X芯片的设备、搭载英特尔酷睿Ultra200V处理器的设备,然后是搭载AMDRy
- persistent_homology_cpu.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: No such file or directory类似问题的解决思路
蛐蛐蛐
深度学习科研工具Python技巧linux运维服务器
这篇博客也就是简单记录一下。由于工作需要,想尝试一下这篇论文的工作:https://github.com/ljj-cyber/TopoGDN发现很多人真是开源不用脑子,自己也不测试一下(当然不是针对这个作者),只是感觉大家都太不认真了(草台班子太严重)。总结一下遇到的问题:首先,看作者这里介绍:Toinstallthisproject,youneedtoinstallthefollowingPyt
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- 【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究
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- JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测
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基于LeNet-5实现交通标志分类任务介绍LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络(CNN)结构,最初用于手写数字识别。由于其简单高效的架构,LeNet-5也被广泛应用于图像分类任务,包括交通标志识别。应用使用场景交通标志分类在智能驾驶、车道辅助系统等领域有重要应用,可以帮助自动驾驶车辆识别道路上的各种交通标志,从而进行相应的决策,提高行车安全性。原理解释LeNe
- STLG_07_20_微信小程序开发 - 进阶阶段复习与总结
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在微信小程序开发的进阶阶段,复习与总结是巩固知识的关键。重点回顾复杂交互设计、性能优化技巧、组件化开发、数据管理与缓存策略,以及与微信生态的深度结合(如支付、分享等)。同时,梳理项目实践中的问题与解决方案,总结框架选择与项目架构经验,关注代码规范与版本管理,提升开发效率与质量。1.核心知识点回顾1.1小程序框架小程序生命周期App生命周期:小程序全局的生命周期函数,例如onLaunch(小程序启动
- 不同模型对 Emoji 和普通文本的处理表现,Emoji的向量嵌入(含测试代码)
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数据处理目标保留emoji和文本的原始形态。分词时不拆分emoji符号,让emoji成为一个完整的Token。确保分词结果与模型兼容,既能表达语义,也能保留emoji的特性。验证代码fromtransformersimportAutoTokenizer#测试的模型列表models=["bert-base-uncased",#BERT"vinai/bertweet-base",#BERTweet"r
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目录一、引言二、什么是梯度下降?2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降(BatchGradientDescent)2.随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯
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一、GitLab介绍1.1GitLab简介GitLab是一款基于Git的开源代码托管平台,集成了版本控制、代码审查、问题跟踪、持续集成与持续交付(CI/CD)等多种功能,旨在为团队提供一站式的项目管理解决方案。借助GitLab,开发团队可以高效协作,轻松管理代码版本,并通过内置的DevOps工具加速开发、测试和部署过程。GitLab的独特优势在于其完整的容器化部署方案,官方支持与Kubernete
- C# WPF MVVM框架从 .NET,用优雅的架构构建强大的应用程序
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在现代的软件开发中,采用合适的架构模式可以帮助我们构建可维护、可扩展和可测试的应用程序。WPF(WindowsPresentationFoundation)是一个强大的用户界面框架,而MVVM(Model-View-ViewModel)是一种流行的架构模式,用于在WPF应用程序中实现分离关注点的开发。本文将介绍如何使用C#和.NET平台来构建基于MVVM的WPF应用程序。在开始编写WPF应用程序之
- C# MVVM架构介绍
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MVVM架构概述MVVM定义:MVVM(Model-View-ViewModel)是一种软件架构模式,主要用于构建用户界面。它将应用程序分为三个核心部分:Model(模型)、View(视图)和ViewModel(视图模型)。这种架构模式有助于分离关注点,使得代码更易于维护、测试和扩展。架构目标:其主要目标是通过数据绑定和命令来实现视图与业务逻辑之间的松耦合,使得开发人员可以独立地开发和修改视图、业
- 【漏洞复现】广联达 Linkworks OA ArchiveWebService XML实体注入漏洞
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- Android逆向(Apktool)
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1.安装apktool✅Windows安装1️⃣下载apktool.jar和apktool.batapktool官方GitHub下载apktool.jar和apktool.bat放入C:\Windows\2️⃣测试是否安装成功apktool-version2.反编译APK使用apktool反编译APK(解包):apktooldmyapp.apk-omyapp说明d反编译(decompile)mya
- Android逆向(Mitmproxy)
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2.安装Mitmproxypipinstallmitmproxy安装完成后,测试是否可用mitmproxy--version3.启动Mitmproxymitmproxy-p8080✅默认监听端口8080,并等待手机设备连接。4.配置Android代理1️⃣手机和电脑连接同一个Wi-Fi2️⃣在Android设备上设置代理打开Wi-Fi设置→选择当前Wi-Ficmd输入ipconfig查看电脑IP选
- 2025年编程AI工具概览
hawkol
人工智能
随着人工智能技术的飞速发展,编程AI工具在2025年已成为程序员和开发者的得力助手。这些工具不仅提高了编程效率,还在代码质量、自动化和创新性方面表现出显著优势。以下是一些在2025年备受推崇的编程AI工具:1.GitHubCopilotGitHubCopilot是由GitHub、OpenAl和Microsoft联合打造的一款高级代码生成和辅助工具。它基于OpenAl的Codex模型,能够理解自然语
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
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daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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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
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
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case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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