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南京速跃检测技术服务有限公司
学习方法
带钢有害物质检测、耐候性测试及金属弯曲检测标准体系解析带钢作为金属加工行业的重要基础材料,其质量控制需覆盖有害物质、耐候性及力学性能三大核心检测模块。以下从检测标准、方法及行业应用维度进行系统梳理。一、有害物质检测标准国际通用标准RoHS指令(2011/65/EU):限制带钢中铅(Pb)、镉(Cd)、汞(Hg)等重金属含量,镉限值≤0.01%(100ppm),其他重金属≤0.1%(1000ppm)
- 前端流式输出深度解析:技术原理、实战应用与性能优化
斯~内克
前端网络前端性能优化
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- STP在线查看器
qq_38617050
3dSTP
概述STP在线查看器主要用于在线查看和预览STP(STEP)格式的文件,这些文件是三维图形数据,基于ASCII格式,并遵循ISO10303-21标准的正文编码的交换结构。STP在线查看器的核心功能是将STP文件转换为适合在线展示的格式,从而使用户能够在网页浏览器中直接查看和交互这些三维图形数据。让复杂的3D数据变得触手可及在机加工或相关行业中,STP/STEP文件是不可或缺的一部分。这些文件不仅包
- 家政服务小程序开发:提升企业竞争力的重要工具!
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小程序开发软件开发小程序家政服务家政小程序小程序制作
在城市化进程加快和生活节奏快速下,人们对家政服务的需求不断增长,家政行业也呈现出了爆发式增长的态势,市场规模迅速扩大。同时,家政服务的种类也涵盖了育儿、收纳、做饭、保洁、维修个多个新领域,覆盖了人们的日常生活中的各个方面。为了能够满足大众日常家政的需求,也催生出了家政行业数字化转型,借助家政服务小程序解决传统市场中效率低等问题,提高大众寻求家政人员的便捷性。为什么要开发家政服务小程序?1、满足消费
- 大龄IT从业人员如何实现大厂梦
繁华之中悟静
职场发展求职招聘
本文是针对大龄的IT从业人员冲击大厂高薪岗位的一些切实可行的建议,按照建议执行后,可以让这些依然心存大厂高薪梦的老男孩们增大一些实现梦想的机会。一、精准定位岗位赛道选择"经验溢价型"岗位推荐方向:行业解决方案架构师(如金融/政务云)数据治理专家(需掌握元数据管理、数据合规)技术布道师(需具备开源社区贡献经验)案例:某42岁候选人通过展示金融风控系统架构经验,以P9职级入职阿里,薪资比同级别年轻员工
- PCB 目标检测数据集
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目标检测
###**PCB目标检测数据集介绍****关键词**:工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板(PCB)缺陷检测**任务,专为工业质检场景设计,提供高精度标注的PCB图像及缺陷目标信息,支持目标检测、缺陷分类、自动化质检等研究方向。---####**核心特性**1.**丰富的缺陷类别**包含多种PCB缺陷类型,如:-**missing_
- 3月7日星期五今日早报简报微语报早读
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3月7日星期五,农历二月初八,早报#微语早读。1、2024年烟草行业实现工商税利总额16008亿元;2、上海三级医院全部试点:不要家属陪,专业护理员24小时全程照护;3、逐梦火星!我国计划2030年前后实施火星采样返回;4、字节发布2024全年反腐通报:辞退违规员工353人,追究刑责39人;5、《哪吒2》在新加坡全面上映,排片量位居第一;6、超5670万户!我国民营企业数量呈现快速增长态势;7、研
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目录一、DeepSeek爆火出圈二、DeepSeek是什么三、独特优势大揭秘3.1技术创新3.2成本优势3.3开源策略四、应用场景大放送4.1民生政务4.2金融领域4.3医疗行业五、未来发展与挑战六、总结与展望一、DeepSeek爆火出圈2025年春节期间,一款名为DeepSeek的国产AI应用横空出世,迅速掀起全球热潮。上线短短20天,其日活用户便突破2000万,一举成为全球增速最快的AI应用,
- Agentic:基于DeepSeek V3与R1的智能代理技术深度解析
weixin_40941102
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引言人工智能的快速发展正在重塑我们的技术世界,而智能代理(Agentic)作为AI领域的新兴分支,正以其自主性、适应性和智能化特性吸引着越来越多的关注。与传统工具不同,Agentic技术赋予系统感知环境、推理决策并主动执行任务的能力,使其成为连接人类与数字世界的“智能助手”。在这一领域,DeepSeek推出了两款强大的模型:生成式文本模型DeepSeekV3和推理生成式文本模型DeepSeekR1
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引言:智能时代的探路者在人工智能技术持续突破的2023年,一家名为深度求索(DeepSeek)的中国AI公司正在用独特的技术路径重新定义智能边界。这家专注实现AGI的年轻企业,凭借其开源的DeepSeek-R1系列模型和行业解决方案,正在开发者社区掀起新的技术浪潮。一、DeepSeek技术架构解析1.1模型体系全景图MoE架构创新:采用混合专家系统架构,实现135B参数的智能调度多模态融合:支持文
- AI学习预备知识-数据操作(5)内存节省
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AI学习预备知识-数据操作(5)内存节省提示:本系列持续更新中文章目录AI学习预备知识-数据操作(5)内存节省前言内存节省总结前言随着开始人工智能的学习越来越多,那么再学习过程中,我们应该有一定的基础知识储备,本系列为基础知识储备介绍,本文主要讲解AI学习储备知识–在数据操作过程中所需考虑到的内存节省。内存节省提示:默认使用python,数据操作使用mxnet在数据操作过程中运行一些操作可能会导致
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论文《Fine-grainedAnalysisofStabilityandGeneralizationforStochasticBilevelOptimization》IJCAI’2024《随机双层优化的细粒度稳定性和泛化性分析》会议介绍IJCAI(InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence,国际人工智能联合会议)是人工智能领域的一个主
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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战(MNIST)3.1环境配置3.2数据预处理3.3CNN模型构建3.4模型训练与评估四、关键技术解析4.1卷
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在人工智能的浩瀚星空中,DeepSeek犹如一座巍峨的科技丰碑,熠熠生辉,引领着大模型时代的风云变幻。DeepSeek以卓越的创新精神和前沿的技术架构,突破常规极限,将海量知识与智能推理完美融合,展现出惊人的计算力与思维深度。4.1DeepSeek简介DeepSeek是一家成立于2023年的中国人工智能初创公司,专注于开发高效且经济的大型语言模型。其核心技术包括多头潜在注意力(Multi-head
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覆铜板加工行业竞争激烈,数字化转型是提升效率、降低成本、增强竞争力的关键。MES(制造执行系统)作为连接管理层与车间层的桥梁,在覆铜板加工厂的数字化转型中扮演着重要角色。一、覆铜板加工行业生产管理痛点生产流程复杂,数据难以追溯:覆铜板生产涉及多个工序,数据分散在各个系统或纸质记录中,难以实现全程追溯。设备种类繁多,信息孤岛严重:不同品牌、型号的设备数据接口不统一,难以实现数据互通和集中管理。质量管
- 白宫首届加密货币峰会:2025年3月7日的行业转折时
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作者:Techub加密权谋——从监管博弈到生态重构,谁在定义加密未来?2025年3月7日,美国白宫首次召开加密货币行业峰会。这场由特朗普政府主导的闭门会议,因其参会阵容的“全明星”性质与议题的前瞻性,被业界视为加密货币从边缘创新走向主流化的关键里程碑。从交易所巨头、华尔街资本到区块链协议创始人,多方势力汇聚华盛顿,在监管与创新的天平上展开激烈博弈。这场会议将如何重塑全球加密市场的规则与格局?以下从
- 计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习:核心差异与行业启示
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一、计算机视觉(CV)与机器视觉(MV):从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉(CV)目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力,通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如,自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解,属于典型的CV任务。机器视觉(MV)聚焦于工业场景的自动化检测与控制,强调实时性和精准性。MV系统
- 分钟级降水预报API:精准掌控天气变化
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前言在瞬息万变的天气面前,精准的预报信息显得尤为重要。传统的天气预报往往以小时为单位,难以满足人们对精细化天气信息的需求。而分钟级降水预报API的出现,则打破了这一局限,为各行各业带来了更精准、更及时的降水预报服务。什么是分钟级降水预报API?分钟级降水预报API是一种基于先进气象算法和大数据分析的应用程序接口,能够提供国内任一经纬度未来2小时内,每分钟降水量的精细化预报数据。用户只需通过简单的A
- 【人工智能】大模型的Scaling Laws(缩放定律),通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。
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缩放定律(ScalingLaws)是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论,其核心思想是通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。这一理论最早由OpenAI在2020年提出,并在随后的研究中得到了广泛验证和应用。ScalingLaws就像是指导手册一样,告诉我们在构建和训练AI模型时应该注意什么,以最经济有效的方式得到最好的成果。这有助于推动技术进步的同时也促进了可持
- JAVA学习-练习试用Java实现“使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选”
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问题:实现一个Java程序,使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选。解答思路:要实现一个使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选的Java程序,我们可以使用一个简单的多层感知器(MLP)模型。以下是一个使用Java实现的简单示例,其中使用了'java.util'包中的数据结构和算法。一、在这个例子中,我们将使用以下步骤:1.准备数据集(这里我们将随机生成一些数据)。2.定义一个简单的多层
- DeepSeek驱动的敏捷开发新范式:追逐太阳的鱼缸窗口效应——透明化开发与动态优化的生态重构
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引言在数字化浪潮的冲击下,软件系统的复杂性已远超传统管理方法的承载极限。"鱼缸窗口"隐喻所指向的完全透明、动态可视的开发环境,与"追逐太阳"所象征的持续价值追寻,共同勾勒出敏捷开发的新边疆。DeepSeek作为认知增强型人工智能,通过构建光速反馈的信息生态与自适应优化机制,正在将这种隐喻转化为工程实践。本文揭示该技术如何重塑敏捷开发的底层逻辑,创造开发者、系统与环境三者共生的新型态。一、技术架构的
- PMP–冲刺–十大领域易考点–题干关键词–名词解析
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文章目录十大知识领域易考点一、整合管理二、范围管理三、进度管理四、成本管理五、质量管理六、资源管理七、沟通管理八、风险管理九、采购管理十、干系人管理十大知识领域易考点一、整合管理1、商业论证:题干关键词“是否值得投资、决策、商业需求、成本效益分析”。2、专家判断:题干关键词“行业、法律、某领域、干系人不相信项目经理”。3、项目章程:题干关键词“初始阶段、项目经理加入新项目、发起人要求立即开始项目、
- RK3568与掌静脉模块:解锁安防新未来
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引言在当今数字化时代,随着人工智能和物联网技术的飞速发展,各类智能设备如雨后春笋般涌现,为我们的生活和工作带来了极大的便利。在这些智能设备的背后,高性能的处理器和先进的生物识别技术起着关键作用。RK3568处理器作为一款中高端的芯片,以其出色的性能和丰富的接口,在物联网、安防监控、智能家居等众多领域得到了广泛应用。而掌静脉模块作为一种高精度、高安全性的生物识别技术,正逐渐成为身份验证和安全控制领域
- 从参与者到规则制定者:团体标准参编的战略意义
德为先科技
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核心内容:1、政策导向鼓励企业、科研机构等社会主体参与团体标准编制,填补市场空白。参编单位可通过标准制定抢占行业话语权,形成技术壁垒(如华为、阿里等头部企业案例)。2、参编流程资质要求:具备技术研发/市场应用能力;符合团体成员资格(如加入行业协会)。立项申报:提交《标准草案框架》《可行性分析报告》至标准化技术委员会。编制分工:主笔单位负责技术条款编写,参编单位提供数据验证与应用场景支持。3、权益保
- 新手小白是否值得入坑PCDN
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网络云计算边缘计算
PCDN行业是闲置宽带给大厂(某大厂)做数据及视频分发。俗称节点。什么是节点呢?打个比方:家里的闲置宽带,用自己电脑或服务器挂个某心,某派,某dian心等公司的os系统,进行业务的部署,然后某厂家给该节点进行存储数据的分发,在从该节点分发到最近的节点。就好比接力形式的传递。节点也分大节点与小节点。小节点,在某心,某点心。都是较好的,收益也是较高的。大节点的话,大家还是不要参与,如果你是想赚的话,一
- 蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言
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具备极佳的工程实现能力,精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等,至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法,能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题,有大数据处理的实战经验;有强烈求知欲,对人工智能领域相关技术有热情,内推链接:https://u.ali
- 小鹏P7自动泊车技术方案浅析
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目录一、概述二、感知算法1.视觉库位检测1.1.视觉系统1.2.库位检测算法1.3.同步建图与定位技术1.4.其他要素检测2.超声波库位检测3.视觉库位检测与超声波库位检测融合三、路径规划与控制四、HMI一、概述泊车算法离不开感知&融合、规划&控制,从目前行业技术发展的角度来看,泊车涉及的每一个算法都不算完美,甚至可以说仍不成熟。然而,小鹏P7采用优秀的系统方案设计,特别是通过引入同步建图与定位技
- 基于TableStore的海量气象格点数据解决方案实战
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前言气象数据是一类典型的大数据,具有数据量大、时效性高、数据种类丰富等特点。气象数据中大量的数据是时空数据,记录了时间和空间范围内各个点的各个物理量的观测量或者模拟量,每天产生的数据量常在几十TB到上百TB的规模,且在爆发性增长。如何存储和高效的查询这些气象数据越来越成为一个难题。传统的方案常常采用关系型数据库加文件系统的方式实现这类气象数据的存储和实时查询,这种方案在可扩展性、可维护性和性能上都
- 大数据与物联网(IoT)的完美融合:驱动智能新时代
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大数据高阶实战秘籍大数据物联网python人工智能
大数据与物联网(IoT)的完美融合:驱动智能新时代大家好,我是你们的大数据探索者Echo_Wish。今天,我们将深入探讨大数据与物联网(IoT)整合的重要性及其在现代科技中的应用。物联网通过连接大量智能设备,生成海量数据;而大数据技术则赋予我们从这些数据中提取有价值信息的能力。当两者结合在一起时,能够为各行各业带来革命性的变化,推动智能时代的到来。一、大数据与物联网的基本概念1.物联网(IoT)物
- 集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案:蓝图规划、总体流程、数据模型设计、数据区定位与数据模型设计流程、基础区数据模型设计、用户标签数据模型设计、数据开发体系框架、数据统一调度管理、ETL调度平台
数智化领地
数字化转型数据治理主数据数据仓库etl数据仓库
集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案蓝图规划数字化转型战略目标数据资源中心定位与功能整体架构与技术选型实施路径与时间表总体流程业务流程梳理与优化数据流程规划与设计技术实施步骤与要点风险评估与应对措施数据模型设计概念数据模型构建逻辑数据模型转换物理数据模型实现模型验证与优化方法数据区定位与数据模型设计流程数据区划分原则及策略各类数据区功能定义数据模型设计流
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
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这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
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nginx gzip 压缩范例
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配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
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技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
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socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
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二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
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sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
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- MongoDB简介[一]
eksliang
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MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
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hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。