- 服务器上部署springboot项目学习笔记
Warren98
服务器springboot学习后端阿里云java
Java相关命令运行jar包:在linux中,进入到jar包所在目录后,直接tab补全名称即可java-jarjar包名称查看jar包是否在运行:ps-ef|grepjava终止运行的jar包:kill#是jar包的id根据jar包名称查看运行状态psaux|grepMyBlog-0.0.1-SNAPSHOT.jar设置jar包一直运行每次启动jar包时,都需要打开SSH远程连接工具,比如fina
- Charles 抓包工具使用指南:设置、功能详解与最佳实践
技术博主狂热者
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
引言前段时间入职了一家公司,项目中的代码注释比较少,而且代码量大,比较难以理解每个接口的数据情况。为了分析接口的行为,我们需要安装项目测试环境包,并通过抓包来查看请求参数和header,借此来理解代码逻辑。我选择了使用Charles配合模拟器进行抓包调试。今天我来总结一下Charles的用法以及结合模拟器的简单使用。Charles与SniffmasterCharles是一款强大的抓包调试工具,相信
- 深度学习:让机器学会“思考”的魔法
AI极客Jayden
AI深度学习
文章目录引言:从“鹦鹉学舌”到“举一反三”一、深度学习是什么?1.定义:机器的“大脑”2.核心思想:从数据中“悟”出规律二、深度学习的“大脑”结构:神经网络1.神经元:深度学习的基本单元2.神经网络:多层“神经元”的组合3.深度:为什么需要多层?三、深度学习如何“学习”?1.训练过程:从“笨拙”到“熟练”2.损失函数:衡量“错误”的尺子3.反向传播:从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像
- 基于Python+Django的可视化学习系统设计与实现(毕业设计源码+技术文档+系统部署)
逐梦设计
Python毕业设计实战案例pythondjango课程设计vue.js毕业设计源码
博主简介作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、
- AI 生成 PPT 网站介绍与优缺点分析
KL_lililli
人工智能powerpoint
随着人工智能技术不断发展,利用AI自动生成PPT已成为提高演示文稿制作效率的热门方式。本文将介绍几款主流的AIPPT工具,重点列出免费使用机会较多的网站,并对各平台的优缺点进行详细分析,帮助用户根据自身需求选择合适的工具。1.免费及免费试用机会较多的网站1.1Tome网址:Tome–TheAIassistantforsales简介:Tome是一款专注于AI助力讲故事与演示制作的工具,用户只需输入简
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
满木悦
电池化学机器人化学电池机器学习人工智能硕博研究生
在人工智能与电池管理技术融合的背景下,电池科技的研究和应用正迅速发展,创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控,从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化,人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势,推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态,目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面:1.状态估计:包括电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的实时
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究(中)
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的无人机目标检测1.数
- AI算力要变天了?一文搞懂ASIC和GPU
asicgpuai芯片
近期,全球股市的动荡中,ASIC和GPU这两个科技股概念突然变得火热,引起了市场的高度关注。博通作为ASIC的代表,股价一路猛涨,而英伟达作为GPU的代表,股价却一路下跌。这是否意味着AI算力市场即将变天?随着人工智能技术的飞速发展,AI算力的重要性日益凸显。从早期的简单模型训练到如今的大规模语言模型如ChatGPT等的出现,对算力的需求呈爆发式增长。01那什么是ASIC和GPU?ASIC:定制化
- 云智慧:拥抱AI算法驱动的智能运维服务创新引擎
随着信息化、数字化、智能化的加码,企业对人工智能、大数据等技术应用呈现出明显兴趣,海笔研究对国内中型规模企业调研表明,在2020年,54.1%的企业选择购买人工智能类应用,41.9%的企业选择购买大数据及BI类应用,各类产品软件的应用大幅提升了企业信息系统复杂度,以及运维管理难度。业务发展催生服务需求从系统管理者角度出发,信息系统从“单机Excel表格”到“集中式单系统”再到“微服务、云架构”等,
- 算力租赁:人工智能时代的“水电煤”革命——以NVIDIA 4090为例解读下一代算力解决方案
算法工程gpu
引言:当AI算力需求遇上“算力饥渴症”2023年,ChatGPT仅用2个月突破1亿用户,StableDiffusion让普通人秒变艺术家,但背后是单次训练消耗超10万GB内存、千亿级参数的恐怖算力需求。当全球AI企业陷入“算力饥渴症”时,一种名为算力租赁的创新模式正以每年37%的增速(MarketsandMarkets数据)重塑行业格局。本文将深度解析这一革命性服务,并聚焦搭载NVIDIARTX4
- AI大模型产品经理学习路线,2025最新,从AI产品经理零基础入门到精通,非常详细收藏我这一篇够了!
AGI-杠哥
人工智能产品经理学习语言模型agi自然语言处理
随着人工智能技术的发展,尤其是大模型(LargeModel)的兴起,越来越多的企业开始重视这一领域的投入。作为大模型产品经理,你需要具备一系列跨学科的知识和技能,以便有效地推动产品的开发、优化和市场化。以下是一份详细的大模型产品经理学习路线,旨在帮助你构建所需的知识体系,从零基础到精通。一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法:理解基本的数据结构(如数组、链表、树、图等)和常用算法(如排序
- 2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)
分享学术科研与论文的禁小默
机器学习神经网络人工智能
重要信息官网:www.icmlnn.org时间:2025年4月22-24日地点:中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2025)围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论,涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个子领域,通过特邀报告、主题演讲、海报展示等形式,展示相关领域的最新研究成果和技术创新。征稿主题神经网络机器学习深度学习算法及应用
- 别只会用别人的模型了,自学Ai大模型,顺序千万不要搞反了!刚入门的小白必备!
鸡腿爱学习
人工智能学习自然语言处理服务器数据库
大家好,我是JackBytes,一个专注于将人工智能应用于日常生活的半吊子程序猿,平时主要分享AI、NAS、Docker、搞机技巧、开源项目等。在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余,你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么?假如让你从头开始学习大模型,你知道应该遵循什么样的路线嘛?今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线,顺序千万不要搞反了!,大家可以按照这个路线进
- 深度学习--概率
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深度学习人工智能
1基本概率论1.1假设我们掷骰子,想知道1而不是看到另一个数字的概率,如果骰子是公司,那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生,因此,我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中,对于我们从工厂收到的真实骰子,我们需要检查它是否有瑕疵,唯一的办法就是多投掷骰子,对于每个骰子观察到的[1.2...6]的概率随着投掷次数的增加,越来越接近1/6.导入必要的包%matplotlibinline
- 国内外的网络安全成难题,IPLOOK 2022年用产品筑起“护城墙”
爱浦路 IPLOOK
网络安全安全架构
《爱尔兰时报》和爱尔兰国家广播电台(RTE)于12月31日对2021年爱尔兰科技行业的赢家和弱点进行了年终盘点。双方纷纷表示,2021年爱尔兰科技行业最大的弱点是爱尔兰的网络安全,这一年是一场前所未有的灾难。随着人工智能、大数据、5G等新兴技术的发展,企业面临的威胁日益增加,信息安全的重要性变得越来越突显。现在我们把视线从爱尔兰的网络安全问题拉回到国内的网络安全现状。我国对网络安全问题保持时刻警惕
- JavaWeb学习笔记
时间会给答案scidag
javajava-eeservlet笔记学习数据库
一.刨析JDBC1.概念:JDBC就是java语言操作关系型数据库的一套API2.常用API2.1DriverManager:作用1.注册驱动2.获取数据库连接;都是静态方法,直接类名.方法2.2Connection:作用1.获取sql执行对象2.事务管理《《关于管理事务回滚常用方法setAutoCommit()commit(),rollback()2.3Statement:作用执行SQL语句《《
- QT学习笔记(常用控件)
四代目 水门
QT学习笔记qt学习笔记
QT学习笔记一、QTGUI类继承体系QObject(基类)└──QWidget(所有可视化控件基类)├──QAbstractButton(按钮类基类)│├──QPushButton│├──QRadioButton│└──QCheckBox├──QFrame(带边框控件基类)│└──QLabel├──QLayout(布局管理器基类)└──其他控件类...核心类说明:QObject:所有QT对象的基类
- 利用AI与MySQL提升工业物联网健康监测的智慧水平——构建预测性维护的新纪元
墨夶
数据库学习资料1人工智能mysql物联网
在工业4.0和智能制造的大背景下,如何确保生产设备的高效稳定运行成为企业竞争力的核心要素之一。传统的事后维修方式已经难以满足现代制造业的需求,而基于人工智能(AI)的预测性维护系统则为这一挑战提供了全新的解决方案。今天,我们将深入探讨如何结合AI技术和MySQL数据库,打造一个智能、高效的工业物联网(IIoT)健康监测平台,助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。一、为什么选择AI+MySQL?1.A
- 【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX:详细步骤及常见问题处理
qzw1210
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搭建本地大模型GPT-NeoX:详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架,由EleutherAI开发,可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。本指南将详细介绍如何在本地环境中搭建GPT-NeoX,并解决过程中可能遇到的常见问题。1.系统要求1.1硬件要求1.2软件要求操作系统:Linux(推荐Ubuntu20.04或更高版本)CUDA:11.2或更高版本Python
- Open3D 点云DBSCAN聚类算法
MelaCandy
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目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址:Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总(长期更新)-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,
- 密码学,算法在人工智能的实战利用
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人工智能密码学
在人工智能(AI)的快速发展中,数据安全和隐私保护成为了核心议题。密码学,作为保护信息安全的基石,其在AI领域的应用显得尤为重要。本文将探讨密码学在AI中的利用,并提供一些代码示例来展示其实际应用。密码学的概述即常用加密方式密码学(Cryptography)是数学和计算机科学的一个分支,它涉及保护信息的安全性和隐私性。密码学的主要目标是确保信息在传输过程中不被未授权的第三方读取或篡改,以及确保信息
- 【人工智能时代】-人工智能发展史:1900~2023
xiaoli8748_软件开发
人工智能时代人工智能搜索引擎
第一阶段:人工智能发展历史:1900-19591909年西班牙工程师LeonardoTorresyQuevedo发明了“Occultus”,这是一个可以自动执行国际象棋对弈的机器,预示了未来的计算智能。
- Qt学习之路学习笔记3
delphi863
1,文件对方框创建file对象,选择打开方式,打开后传递给QTextStream,读取,赋给QText显示,关闭文件。(QTextStream::readAll()直接读取文件所有内容,如果这个文件有100M,程序会立刻死掉)实际应用中,分段读入怎么处理?2、事件中的继承自QLabel的鼠标事件label->setMouseTracking(true);设置后才能允许就跟踪,否则需要点击一次,才跟
- 目标检测领域总结:从传统方法到 Transformer 时代的革新
DoYangTan
目标检测系列目标检测transformer人工智能
目标检测领域总结:从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务,它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起,目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法,目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进,涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
- 2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享
美赛数学建模
数学建模
一、经验分享1.工具选择:顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择,二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显,而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展,其功能也愈发全面与强大,因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法:多多益善。不一定要精通所有的算法,但是手上至少要准备一些常用的算法(
- AI人工智能软件开发方案:开启智能时代的创新钥匙
广州硅基技术官方
人工智能
一、引言:AI浪潮下的软件开发新机遇近年来,人工智能(AI)技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮,席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用,AI历经了漫长的发展历程,终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去,AI的发展并非一帆风顺,早期由于计算能力和算法的限制,经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破,AI迎来了爆发式增长。如今,AI已经深入到人们生活和工作
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(6.2)自动微分机制
Fansv587
深度学习pytorch人工智能经验分享python机器学习
本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式(GradModes)默认模式(梯度模式)无梯度模式推理模式评估模式(`nn.Module.eval()`)自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
- Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络
tRNA做科研
深度学习保姆教程深度学习pytorch神经网络
欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇!在前面的几篇中,我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用,进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数,在上一个教程中我们学习了优化算法。今天,我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习:深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块:(1)使用nn.Sequent
- vggt 3d重建 相机位姿,新视角生成
AI算法网奇
3D视觉人工智能深度学习
vggt动态追踪实时重建https://github.com/facebookresearch/vggtimporttorchfromvggt.models.vggtimportVGGTfromvggt.utils.load_fnimportload_and_preprocess_imagesdevice="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"dtyp
- Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析
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3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
- 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