- 【云原生进阶之数据库技术】第二章-Oracle-使用-3.4.2-Oracle Active Data Guard调优
江中散人
云原生进阶-数据库专栏云原生进阶-PaaS专栏数据库云原生oracleADG数据库调优
1OracleActiveDataGuard调优1.1调优策略OracleActiveDataGuard(ADG)调优涉及多个层面,旨在确保备用数据库在提供实时查询服务的同时,维持高效的数据同步与良好的系统性能。为了确保ADG环境的高性能和可靠性,需要进行适当的调优。以下是一些关键的调优领域和建议:1.网络连接与日志传输优化:带宽与延迟:确保主备数据库之间的网络连接具有足够的带宽和低延迟,以减少日
- 《Kafka 理解: Broker、Topic 和 Partition》
频繁输入,积极输出
kafka分布式
Kafka核心架构解析:从概念到实践Kafka是一个分布式流处理平台,广泛应用于日志收集、实时数据分析和事件驱动架构。本文将从Kafka的核心组件、工作原理、实际应用场景等方面进行详细解析,帮助读者深入理解Kafka的架构设计及其在大数据领域的重要性。1.Kafka的背景与应用场景1.1Kafka的背景Kafka最初由LinkedIn开发,用于解决其大规模数据处理的挑战。2011年,Kafka开源
- 基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型
汀、人工智能
LLM工业级落地实践langchainmilvusembedding人工智能自然语言处理语言模型大模型
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型0.Milvus与Faiss对比Milvus相对于Faiss的优势主要体现在以下几个方面:在线数据更新与实时搜索:Milvus支持在线的数据更新和实时的向量搜索,这意味着在数据频繁变动的场景下,用户无需重新构建整个索引,从而大大减少了维护成本。相比之
- GC5958 在 CPU 散热风扇和口罩风扇中的应用分析可PIN TO PIN APX9358/茂达
青牛科技-Allen
GLOBALCHIP单片机嵌入式硬件人工智能电源模块口罩机散热风扇散热风扇
GC5958在CPU散热风扇和口罩风扇中的应用分析如下:在CPU散热风扇中的应用:性能优势:低噪声运行:GC5958采用正弦波驱动方式,相比传统的驱动方式,能有效降低电机运行时的噪声。对于CPU散热风扇来说,安静的运行环境非常重要,因为高噪声不仅会影响用户的使用体验,还可能对用户的工作和生活造成干扰。精准的速度控制:该芯片内置外部PWM速度控制功能,可以根据CPU的温度实时调整风扇的转速,确保CP
- Linux 下使用vmstat监控系统性能
linux
简介Linux中的vmstat(虚拟内存统计)命令用于监控系统性能,包括CPU使用情况、内存使用情况、交换活动、磁盘I/O和系统进程。它提供实时性能指标,有助于诊断系统瓶颈。基础语法vmstat[options][delay][count]delay:更新之间的间隔(以秒为单位)count:命令在停止之前运行的次数示例用法不带参数运行vmstat这将显示一份包含自上次重启以来的系统统计信息的报告v
- 如何构建量化投资的多因子模型
云策量化
量化投资自动化交易程序化炒股量化炒股miniQMT量化交易QMT量化投资deepseek
程序化炒股:如何申请官方交易接口权限?散户可以申请吗?程序化炒股(一):申请官方接口权限程序化炒股(二):股票实时、历史数据获取程序化炒股(三):程序化下单及撤单程序化炒股(四):查询交易订单及账户资产如何构建量化投资的多因子模型引言在量化投资的世界里,多因子模型是一种强大的工具,它可以帮助投资者从多个维度分析和预测股票或其他金融资产的表现。这篇文章将带你走进多因子模型的世界,让你了解如何构建一个
- 解锁Java在客户旅程映射中的无限潜力:从数据收集到优化的全方位指南
墨夶
Java学习资料2javapython开发语言
在当今竞争激烈的市场环境中,了解并优化客户的旅程成为企业成功的关键。通过客户旅程映射(CustomerJourneyMapping,CJM),企业能够识别出客户在与品牌互动过程中遇到的痛点,并据此改进服务。而Java作为一门强大的编程语言,其灵活性和广泛的应用场景使其成为实现这些目标的理想选择。本文将深入探讨如何使用Java进行客户旅程的分析与优化,并提供详尽的代码示例和最佳实践。第一部分:理解客
- 使用 Flink CDC 实现 MySQL 数据,表结构实时入 Apache Doris
一天两晒网
dorismysqlflinkdorisflinkcdc
背景现有数据库:mysql数据:库表较多,每个企业用户一个分库,每个企业下的表均不同,无法做到聚合,且表可以被用户随意改动,增删改列等,增加表分析:用户自定义分析,通过拖拽定义图卡,要求实时,点击确认即出现相应结果,其中有无法预判的过滤问题:随业务增长,企业用户越来越多,mysql压力越来越大,已经出现一些图卡加载过慢[mysqlsql]同步流程脚本读取mysql中需要同步的企业,在获取需要同步的
- CES Asia 2025:电子行业前沿展望与盛会契机
赛逸展张胜
大数据科技人工智能百度
在全球科技浪潮汹涌澎湃之际,2025年电子行业的消费电子、半导体和人工智能三大关键领域备受瞩目,其发展走向不仅关乎行业兴衰,更蕴含着无数投资机遇,而即将到来的CESAsia2025则成为聚焦这些热点的重要舞台。消费电子领域,中国经济复苏带动内需升温,与产品生命周期形成良性互动。苹果公司在AI领域的战略布局,如2024年WWDC大会推出的AppleIntelligence,使中国电子产业链在其供应链
- yolo位姿估计实验
jarreyer
YOLO
目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型,旨在实现实时高效的人体姿势估计。姿势估计在计算机视觉领域具有重要意义,可广泛应用于视频监控、运动分析、健康管理等领域。1.2背景传统的姿势估计方法常需复杂网络架构和大量计算资源,导致实时性不佳。YOLOv8-Pose通过对YOLOv4算法进
- 互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述(上)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发python健康医疗python互联网医院人工智能
研究背景近年来,随着互联网技术的飞速发展,互联网医疗作为一种新兴的医疗模式,正逐渐改变着传统的医疗服务方式。互联网医疗借助互联网、大数据、人工智能等技术手段,实现了医疗服务的线上化、智能化和便捷化,为患者提供了更加高效、优质的医疗服务。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的报告显示,我国互联网医疗用户规模达4.18亿人,较2023年12月增长372万人,占网民整体的37.7%,这表明互联网医
- 【音视频】 H264 H265
gma999
音视频
概述项目中接触到一些音视频领域的技术,主要对自己接触到的技术,结合自己的学习内容,进行阶段性总结,如有不正确的地方恳请指正安防领域摄像头的编码格式目前主流的是H265,但是也存在H264的视频流。项目中经常需要获取H264H265的视频流或者是将这两种视频流推送到指定的客户端,测试可以使用ZLM这种流媒体框架,具体应用开发中遇到了将视频流推送到GB28181平台。文章的主要重点也只聚焦在编解码H2
- 【音视频】RTP封包H264信息
gma999
音视频
H264-RTP封包逻辑单个NALU结构分析012301234567890123456789012345678901+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+|F|NRI|Type||+-+-+-+-+-+-+-+-+||||Bytes2..nofasingleNALunit||||+-+-+-+-+-+-+-
- WiFi定位:宠物安全的“秘密武器”
2401_88540551
宠物智能硬件智能手表物联网网络无人机智慧城市
从「全网寻狗」到「实时掌控」的进化史凌晨三点收到邻居转发的「寻狗启事」,配图里的金毛犬项圈上赫然挂着某品牌定位器——这样的魔幻场景在养宠圈并不罕见。随着宠物经济突破3000亿规模,智能定位器早已从「小众玩具」变成「刚需装备」。但你知道吗?那些让主人安心的定位数据背后,WiFi技术正在悄悄扮演着「隐形守护者」的角色。一、WiFi定位:GPS盲区里的「精准刺客」传统GPS定位在开阔地带能精确到米级,但
- 0004-Ultralytics YOLOv10
熟悉的黑曼巴
目标检测YOLO人工智能深度学习
YOLOv10由清华大学的研究人员基于UltralyticsPython包构建,引入了一种实时对象检测的新方法,解决了之前YOLO版本中发现的后处理和模型架构缺陷。通过消除非最大抑制(NMS)和优化各种模型组件,YOLOv10以显著降低的计算开销实现了最先进的性能。广泛的实验表明,它在多个模型尺度上具有卓越的准确性和延迟权衡。实时对象检测旨在以低延迟准确预测图像中的对象类别和位置。YOLO系列因其
- 从时间同步到智能调度:TSN时间敏感网络如何提升工厂安全性
光路科技
网络服务器运维
在当今智能制造蓬勃发展的时代,工业设备和生产系统高度互联,让工厂运营效率显著提升的同时,也让网络安全成为不容忽视的挑战。为了在海量数据传输和实时控制中确保系统的稳定与安全,TSN(时间敏感网络)技术得以应用。它通过严格控制延迟、优化流量调度以及实现精密时间同步,为工业自动化提供了一层坚固的安全屏障。从根本上说,工业安全的关键在于确保各个设备和控制信号的稳定传输。首先,IEEE802.1AS协议以其
- 工业以太网的核心:数据链路层如何支撑智能制造与自动化
光路科技
制造自动化网络
随着工业自动化的快速发展,工业以太网成为了支撑工业控制和通信系统的重要组成部分。为了保证工业网络中的数据能够高效、稳定地流动,数据链路层发挥着不可或缺的作用。在工业环境中,数据链路层不仅关乎设备间的通信质量,还直接影响到网络的整体性能。下面我们将从数据链路层的角度,探讨它如何助力工业以太网满足现代工业对实时性和可靠性的高要求。数据链路层的基本职能数据链路层位于OSI模型的第二层,它位于物理层和网络
- 【国产MCU】-CH32V307-实时时钟(RTC)
视觉与物联智能
物联网全栈开发实战单片机嵌入式硬件硬件工程物联网CH32V307MCU电子工程
实时时钟(RTC)文章目录实时时钟(RTC)1、实时时钟(RTC)介绍2、RTC驱动API介绍3、RTC使用实例RTC实时时钟是一组32位可编程计数器,时基支持20位预分频,用于较长时间段的测量。时钟基准来源高速的外部时钟128分频(HSE/128)、外部晶体低频振荡器(LSE)或内部低功耗RC振荡器(LSI)。其中LSE也存在后备供电区域,所以,当选择LSE做RTC时基下,系统复位或从待机模式唤
- 2月27日全球科技信息差:技术浪潮下的信息博弈与应对策略
eqwaak0
信息差开发语言人工智能开源软件科技
第一章信息差的定义与科技行业的特殊性**信息差(InformationAsymmetry)是经济学中的核心概念,指交易双方因信息获取能力或时效性差异导致的不平等博弈。在科技领域,这种不对称性尤为显著,原因在于:技术迭代速度快:例如量子计算、人工智能模型(如DeepSeekR2)的研发进展往往由少数企业或机构主导,公众与普通投资者难以实时掌握动态。行业专业壁垒高:生物技术(如CRISPR基因编辑)和
- Canvas高级动画:文字瀑布流
DTcode7
HTML网站开发#canvas绘图HTML绘图canvasJavaScriptcanvas绘图
Canvas高级动画:文字瀑布流1.基本概念与作用1.1文字瀑布流简介1.2Canvas在动画中的作用2.示例一:基本的文字瀑布流实现代码解释3.示例二:增强版文字瀑布流新增功能4.示例三:互动版文字瀑布流新增功能5.示例四:使用WebWorkers进行优化工作线程文件`worker.js`新增功能6.不同角度的功能使用思路6.1自定义字符集6.2透明度变化6.3响应式设计7.实际工作中的技巧7.
- 销售易NeoCRM与八骏科技CRM:全方位深度对比
刘小奇�多
sass
在当今竞争激烈的CRM市场中,销售易NeoCRM和八骏科技CRM作为国内知名的CRM解决方案,各自拥有独特的优势和特点。本文将从功能、用户体验、价格、市场评价以及适用场景等方面对这两款CRM系统进行对比总结和盘点。一、功能对比销售易NeoCRM:销售管理:提供从线索获取、商机管理到订单成交的完整销售漏斗管理,实现销售过程的标准化管理。客户管理:提供全方位的客户画像功能,记录和追踪客户的所有互动历史
- ROS2软件调用架构和机制解析:Publisher创建
slam02∞
ros2dds
术语DDS(DataDistributionService):用于实时系统的数据分发服务标准,是ROS2底层通信的基础RMW(ROSMiddleware):ROS中间件接口,提供与具体DDS实现无关的抽象APIQoS(QualityofService):服务质量策略,控制通信的可靠性、历史记录、耐久性等属性符号解析:动态库加载过程中,查找和绑定函数指针的机制1.架构概述ROS2采用分层设计,通过多
- 萤石云RTC技术优势详解与开放服务
做萤石二次开发的哈哈
实时音视频RTCwebrtc
春节假期结束,又有一批一批的人踏上了外出工作的奋斗之路,空间上的阻隔,降低了部分留在家乡的“老小组合”与打拼者之间的交流。萤石S10带屏摄像机的出现,解决了数码产品操作与网络要求更为复杂的问题,为消费者大大降低使用门槛,进一步促进亲情沟通的便利。萤石S10双向视频通话摄像机操作便捷,支持4G无线流量,同时支持微信接听视频呼叫的功能,其采用ERTC(萤石实时音视频)技术,弱网下也能流畅通话。更多优化
- 使用Nuclia Understanding API 处理和索引非结构化数据
dgay_hua
python
技术背景介绍在当今信息化社会中,非结构化数据如视频、音频、图像和文档在企业中占据了大量的数据存储资源。处理这些数据以提取有效信息并进行快速检索已经成为一项重要任务。NucliaUnderstanding是一个强大的工具,可自动索引这些非结构化数据,提供优化的搜索结果和生成式答案。NucliaUnderstandingAPI支持处理各种非结构化数据,包括文本、网页、文档和音视频内容。它能够提取文本(
- python-个人笔记
尘叶风凌
个人笔记python
入门python运行Python简单教程Python综述python是什么Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。Python是一种解释型语言:这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python是交互式语
- Python智能推荐系统与个性化电商
master_chenchengg
pythonpython办公效率python开发IT
Python智能推荐系统与个性化电商探索宝藏:揭开推荐系统的神秘面纱数据炼金术:挖掘用户行为背后的黄金智能导购员:为每位顾客定制专属购物体验实时响应大师:打造即时反馈的动态推荐社交网络效应:借助朋友的力量扩大影响力反馈循环艺术家:持续改进与优化用户体验未来展望:迎接智能化零售的新时代探索宝藏:揭开推荐系统的神秘面纱在电子商务的世界里,推荐系统就像是一个藏宝图,它帮助商家找到那些隐藏在海量商品中的“
- 游戏任务系统模块架构设计分析
你一身傲骨怎能输
射击游戏项目游戏
1.引言在现代商业化射击游戏中,任务系统是一个至关重要的模块。它不仅能增加游戏的深度和趣味性,还能通过任务奖励机制提高玩家的参与度和留存率。本文将详细介绍一个高扩展、高性能、高可配置的C#语言任务系统模块的架构设计和实现。2.需求分析2.1功能需求任务创建与管理:支持创建、更新、删除任务。任务分配:支持将任务分配给玩家。任务进度跟踪:实时跟踪玩家的任务进度。任务完成与奖励:处理任务完成后的奖励发放
- Elasticsearch集群部署详解
Jeffrey_Zeng_
elasticsearchlinux
文章目录Elasticsearch功能与特性:Elasticsearch单节点安装部署Elasticsearch集群安装部署附件1、安装Java(JDK)2、问题一2、问题二Elasticsearch功能与特性:(1)分布式搜索和分析引擎(2)全文检索,结构化检索,数据分析(3)对海量数据进行近实时的处理分布式:ES自动可以将海量数据分散到多台服务器上存储和检索海量数据的处理:分布式后,可采用大量
- 项目沟通管理成功的关键密码,你掌握了吗?
洋洋科创星球
产品经理人工智能
项目沟通管理涵盖确保项目信息得以及时、恰当地规划、收集、生成、存储、检索、管理、控制、监督与最终处置的全部流程。项目经理在项目周期内,大量时间精力均投入于与团队成员及其他干系人的沟通互动之中,无论这些个体或群体源自组织内部还是外部环境,均具备对项目执行进程与最终成果产生影响的潜力。01项目沟通管理核心过程(一)规划沟通管理规划沟通管理是依据各相关方或相关方群体的信息需求、现存组织资产状况以及项目自
- 【Cherry Studio】是什么?怎样使用?
南北极之间
学习
CherryStudio:可视化前端开发工具详解1.CherryStudio是什么?CherryStudio是一款可视化前端开发工具,它的核心理念是:可视化编程:抛弃或减少手写代码,通过拖拽、配置等可视化方式构建用户界面。组件化开发:将页面拆分成独立的、可复用的组件,提高开发效率和代码质量。所见即所得:实时预览设计效果,方便调整和优化。简单来说,CherryStudio就像一个前端开发的“乐高积木
- 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