- 【NLP】 API在大语言模型中的应用
Nerous_
深度学习自然语言处理语言模型人工智能
大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)通过API(应用程序接口)为开发者提供了便捷的调用方式,使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节:一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例:智能客服:解析用户问题并生成回复(如ChatGPTAPI)。内容创作:自动生成文章、广告文案或代码(如OpenAI的GPT-4)。技术实现:
- 软件工程(数据字典)
Rain:)
软件工程数据分析软件开发
数据字典数据字典是关于数据的信息的集合,也就是对数据流图中包含的所有元素的定义的集合。任何字典最主要的用这都是供人查阅对不了解的条目的解释,数据字典的作用也正是在软件分析和设计的过程中给人提供关于数据的描述信息。数据流图和数据字典共同构成系统的逻辑模型,没有数据字典,数据流图就不严格,然而没有数据流图,数据字典也难于发挥作用。只有数据流图和对数据流图中每个元素的精确定义放在一起,才能共同构成系统的
- 基于ssm的林木生长管理系统
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在我们的日常生活中,森林资源的管理和保护是一个重要的环保议题。为了有效地管理森林资源,许多科研机构和政府部门正在寻找更高效的技术手段。这就是我们今天要讨论的主题:基于SSM的林木生长管理系统。SSM是SpringMVC、Spring和MyBatis三个开源框架的缩写。这三个框架在Java开发中被广泛使用,因为它们可以提供一种简单、高效的方式来开发和维护复杂的Web应用程序。在这篇文章中
- 路由交换技术——多私网下NAPT、FTP服务公网映射配置的实验
「J1e」
网络网络协议tcp/ip
网络地址转换(NAT)技术概述1.定义与背景网络地址转换(NetworkAddressTranslation,NAT)是一种在IP数据包传输过程中修改源或目标IP地址及端口的技术,主要用于解决IPv4地址短缺问题。随着互联网设备激增,NAT通过允许多个设备共享单一公网IP地址,显著延缓了IPv4地址耗尽的速度。2.工作原理NAT的核心是通过中间设备(如路由器、防火墙)建立内网私有地址与外网公有地址
- 对比与详解:QR 分解、奇异值分解(SVD)与 Schur 分解及其他可产生正交基的方法
DuHz
机器学习人工智能信号处理算法矩阵信息与通信线性代数
对比与详解:QR分解、奇异值分解(SVD)与Schur分解及其他可产生正交基的方法在数值线性代数与矩阵分析中,常见的能产生正交(或酉)矩阵的分解方法包括QR分解、奇异值分解(SVD)、Schur分解等。这些方法虽然都会产生一个(或多个)正交矩阵,但它们在适用范围、分解形式、计算重点和应用场景等方面各不相同。本文将尽量对这些分解方法进行系统地介绍与对比。1.正交矩阵(Orthogonal/Unita
- JVM垃圾回收器全面解析:从核心概念到选型指南
Debug Your Career
面试jvmjava
一、引言在Java应用运行过程中,垃圾回收(GarbageCollection,GC)是内存管理的核心机制,直接影响程序性能。JVM提供了多种垃圾回收器,适用于不同场景。本文将系统梳理主流垃圾回收器的工作原理、适用场景及选型策略。二、GC核心概念分代收集:堆内存分为新生代(YoungGeneration)和老年代(OldGeneration),采用不同回收策略。STW(Stop-The-World
- [软件工程] 数据字典
枪枪枪
SoftwareEngineering
======================================================================= 学习过程中很容易忘记绘图的符号、图的定义,为避免重新翻书查定义,还是整理整理放博客上,方便查看吧。基本上都是书上的内容,在这里集合一下。参考资料:软件工程(张海藩、吕云翔)=========================================
- 3分钟带你了解Vue3的nextTick()
嫣嫣细语
vue.js前端javascriptvue.jsjavascript前端
前言Vue实现响应式并不是数据发生变化之后DOM立即变化,而是按一定的策略进行DOM的更新。简单来说,Vue在修改数据后,视图不会立刻更新,而是等同一事件循环中的所有数据变化完成之后,再统一进行视图更新,nextTick()方法就会在这样的DOM更新循环结束后调用指定的函数。概念在Vue3中nextTick()方法的行为和Vue2中基本相似,但它进行了一些优化,以提高性能和稳定性。nextTick
- 自动驾驶中间件技术辨析:ROS、Apex.Grace、DDS、AutoSAR和AutoSAR Adaptive
赛卡
自动驾驶中间件人工智能
在自动驾驶技术的演进中,中间件作为连接硬件、操作系统与应用软件的核心枢纽,其安全性、实时性和可扩展性至关重要。当前市场上主流的中间件技术包括ROS/ROS2、Apex.Grace(Apex.OS)、DDS、AutoSAR(经典平台CP)和AutoSARAdaptive(自适应平台AP)。这些技术各有特点,但也存在交叉与互补。本文将从功能定位、技术架构、安全认证和应用场景等方面,深入分析它们的联系与
- 【Q&A】Qt中直接渲染和离屏渲染效率哪个高?
浅慕Antonio
Q&Aqt信息可视化开发语言
直接渲染和离屏渲染的效率取决于具体场景和实现方式,以下是详细对比分析:一、直接渲染(On-screenRendering)原理直接将图形数据绘制到屏幕缓冲区(BackBuffer),完成后通过交换缓冲区显示到屏幕。通常在paintEvent等事件中通过QPainter直接绘制。优势减少数据复制:无需额外的缓冲区传输,直接写入屏幕缓冲区。实时性高:适合需要快速更新的场景(如动画、实时数据可视化)。简
- 【hot100】刷题记录(46)-下一个排列
捞鱼哲学家
算法数据结构leetcodepython
题目描述:整数数组的一个排列就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。例如,arr=[1,2,3],以下这些都可以视作arr的排列:[1,2,3]、[1,3,2]、[3,1,2]、[2,3,1]。整数数组的下一个排列是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地,如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中,那么数组的下一个排列就是在这个有序容器中排在它后面的那个排列。如果不存在下一个更大的
- Softmax温度调节与注意力缩放:深度神经网络中的平滑艺术
Mark White
dnn人工智能神经网络
Softmax温度调节与注意力缩放:深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中,有些细微的调整机制往往被视为理所当然,却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天,我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制:生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。Softmax函数:概率分布的催化剂在深入讨论之前,
- 弱网测试究竟要怎么做,才能防止漏测?
学掌门
IT软件测试程序员软件测试软件测试工程师
1、为什么要进行弱网测试?在游戏测试–黑盒测试中,分为功能测试与专项测试,在上几篇文章中说的都是功能测试,而专项测试主要包括弱网和性能测试。(其实弱网也是性能的一种。)功能测试主要是保证功能的完整性,能让玩家能够流程的体验整个游戏功能,而弱网测试就是其中需要关注的异常点。首先我们知道现在的网络场景一般是无网络2g3g4g和wifi,以及即将要到来的5g。弱网当然就包括无网、2g,3g不知道算不算,
- 数据分析过程中,发现数值缺失,怎么办?
学掌门
大数据数据分析IT数据分析数据挖掘
按照数据缺失机制,数据分析过程中,我们可以将其分为以下几类:(1)完全随机缺失(MCAR):所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关。(2)随机缺失(MAR):假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的,而与未观察到的数据的特征是无关的。MCAR与MAR均被称为是可忽略的缺失形式。(3)不可忽略的缺失(NIM):亦称为非随机缺失,即如果不完全变量中,数据的缺失既依赖
- 用Python实现SFM
薄辉
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SFM(结构化光流法)是一种用于解决三维重建问题的方法,它可以根据许多二维图像和它们之间的相对位置,估计出三维场景的深度和摄像机的姿态。在Python中,你可以使用OpenCV库来实现SFM。下面是一个简单的例子,展示了如何使用OpenCV库的cv2.sfm_create函数来实现SFM:importcv2#读入图像,存入列表images中images=[]foriinrange(1,11):im
- 高级前端面试题-React
圣诞小子
javascript面试
react概念类组件和函数组件,什么时候用类组件获取组件实例类组件如何实现逻辑复用?高阶组件、renderprops选择hooks的优点状态逻辑复用;状态逻辑集中,易于理解;类组件不利于优化,比如不能很好的压缩为什么要用hooks,解决了什么问题同上react的context的使用场景共享对一个组件树全局的信息,不需要一层层传参受控组件和非受控组件非受控组件:数据只保存在内部state中;受控组件
- 架构演进的方式
pumpkin84514
架构设计架构
架构演进过程中,常用的三种模式是拆迁者模式、绞杀者模式和修缮者模式。它们代表了三种不同的演进路径,适用于不同的业务环境和技术场景。下面详细解释每种模式的内容、使用场景,并对比它们的差异。1.拆迁者模式内容拆迁者模式(也称为重建模式)是一种彻底重构现有系统的方式。通常,在这种模式下,原有系统被完全放弃,并用一个全新的系统替代。在这种情况下,架构和代码需要从头开始重新设计和实现。使用场景系统老化严重:
- 虚拟机如何扩容磁盘
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
运维linux服务器
在日常的虚拟化环境中,虚拟机的磁盘空间不足是一个常见的问题。当虚拟机磁盘空间不够用时,扩容磁盘是一个常见的解决方案。本文将详细介绍如何在虚拟机中扩容磁盘,包含操作步骤,并解释在扩容过程中为什么可以直接删除原有分区。步骤1:扩容虚拟机磁盘首先,我们需要在虚拟化平台上扩展虚拟机的磁盘大小。以下是两种常见虚拟化平台(VMware和VirtualBox)扩容磁盘的步骤:VMware打开VMware管理控制
- 前端面试:[React] Recoil 里面 selector 支持哪些参数?
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前端面试react.js
在Recoil中,selector用于派生状态并可以通过传递不同的参数来实现更强大的功能。创建selector时,可以传入以下参数:1.key类型:string描述:是selector的唯一标识符。每个selector和atom都必须有一个唯一的key,否则会抛出错误。这个key用于在Recoil状态树中进行识别。示例:javascriptconstmySelector=selector({key
- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
科杰科技
大数据数据仓库
摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
- OpenCV图像拼接(1)自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况,比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵(HomographyMatrices)中
- bp抓IOS的包
仙女很美哦
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
抓包工具的原理与使用指南一、抓包工具的原理抓包工具的核心原理是通过代理设置,使得浏览器访问请求经过抓包工具,再转发到服务器。具体流程如下:访问流程:浏览器>>抓包工具>>服务器响应流程:服务器>>抓包工具>>浏览器1.HTTP数据的抓包HTTP协议本身是明文传输的,因此抓包工具可以直接捕获并解析这些数据。2.HTTPS数据的抓包HTTPS协议在传输过程中是加密的,因此抓包工具需要模拟服务端和客户端
- CCF CSP 历年真题 C语言版 满分代码集合 (至2021.9 持续更新中
JY_0329
CCFc语言开发语言cspccf算法
CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合(全部原创)2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12-2期末预测之最佳阈值2020-9-1称检测点查询2020-9-2风险人群筛查2020-6-1线性分类器2020-6-2稀疏向量2019-12-1报数2019-12-2回收站选址2019-9-1小明
- 一个比Fiddler/Charles更好用的免费抓包神器
金丝猴也是猿
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
Proxyman与Sniffmaster:抓包工具的双剑合璧在当今的网络开发与调试中,抓包工具是不可或缺的利器。无论是前端开发者、后端工程师,还是安全研究人员,都需要通过抓包工具来分析网络请求、调试接口、排查问题。今天,我们将介绍两款强大的抓包工具:Proxyman和Sniffmaster,它们各自拥有独特的功能,能够帮助你在不同的场景下高效完成工作。Proxyman简介Slogan:只是简单地点
- 论文解读 | 《忍冬桑黄发酵产黄酮类化合物的研究》
桑黄研究员
健康医疗人工智能
出版日期:2022年发表刊物:《中南林业科技大学》论文作者:朱姝枚桑黄(Sanghuangporus)是一种传统的药用真菌,具有显著的免疫增强和抗肿瘤功效。黄酮类化合物作为桑黄中的高含量次生代谢物,主要存在于其菌丝和子实体中,对人体健康具有重要作用。近年来,随着人们对健康的日益关注,利用食用菌作为原料提取黄酮类化合物的研究逐渐成为营养学领域的重要课题。忍冬桑黄(Sanghuangporusloni
- python学智能算法(八)|决策树
西猫雷婶
人工智能python学习笔记机器学习python决策树开发语言
【1】引言前序学习进程中,已经对KNN邻近算法有了探索,相关文章链接为:python学智能算法(七)|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是:它在分类的时候,不能知晓每个类别内事物的具体面貌,只能获得类别,停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征,就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法:决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前,需要先了解香农熵。本科学控
- 17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子(Harris 角点检测)
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#opencv人工智能计算机视觉图像处理矩阵
专栏地址:《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新,欢迎点击订阅在OpenCVSharp中实现类似于Halcon中的Points_Harris算子,实际上就是实现Harris角点检测算法。Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征,可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
- 信创国产芯片如何助力企业数字化转型
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企业数字化转型已成为当今时代的关键趋势,在这一进程中,信创国产芯片正发挥着日益重要的作用。随着全球科技竞争的加剧以及对信息安全重视程度的不断提升,信创国产芯片凭借其独特优势,为企业数字化转型提供了坚实的支撑与新的发展机遇。信创国产芯片的发展现状信创产业近年来在我国取得了显著的进步,国产芯片作为其中的核心环节,也迎来了快速发展期。国内众多科研机构和企业加大了在芯片研发领域的投入,不断攻克技术难题。从
- PLM项目管理软件如何支持供应链管理与协作?
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在企业的运营过程中,供应链管理与协作至关重要,它关乎着企业的成本控制、产品交付速度以及客户满意度等多个关键方面。而PLM项目管理软件作为一种强大的工具,正逐渐在支持供应链管理与协作中发挥着不可忽视的作用。PLM软件涵盖了从产品的概念设计到产品生命周期结束的全过程管理,通过整合各种数据和流程,为供应链各环节的协同工作提供了坚实的基础。接下来,我们将深入探讨PLM项目管理软件是如何支持供应链管理与协作
- html 5中哪个标签用于定义标题列表项,No.5 HTML常用标签
李诗旸
html5中哪个标签用于定义标题列表项
一、标题标签为了使网页更具有语义化,我们经常会在页面中用到标题标签。HTML提供了6个等级的网页标题,即至。我是一级标题我是二级标题我是三级标题我是四级标题我是五级标题我是六级标题单词head的缩写,意为头部、标题。标签语义:作为标题使用,并且依据重要性递减。特点:加了标题的文字会变的加粗,字号也会依次变大。一个标题独占一行。二、段落标签在网页中,要把文字有条理地显示出来,就需要将这些文字分段显示
- 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
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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
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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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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
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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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。
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- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
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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
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- 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
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
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- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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- 浅谈enum与单例设计模式
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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。
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public class Singleton {
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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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
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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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:
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- Java 定时任务总结一
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- 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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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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