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沐雨潇竹
QT技术数据库qtoracle
数据库存储过程和QT数据库访问并获取返回值的几种方式前言说明:在Qt中使用QSqlQuery执行存储过程时,如果存储过程有RETURN值,但执行成功后没有返回任何结果,这通常是因为存储过程的RETURN值并不会像SELECT查询那样作为数据集返回。存储过程中的RETURN语句只是返回一个整数值,而不是一个查询结果集,因此不会被QSqlQuery直接捕获到结果集中。在SQLServer或MySQL等
- 大模型系列-fastgpt,ollama搭建本地知识库
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人工智能人工智能深度学习AIGCfastgpt知识库
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- MySQL函数
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mysql数据库
MySQL函数概述MySQL提供了大量的内置函数,这些函数可以分为以下几类:字符串函数:用于操作字符串,如连接、查找、替换等。数值函数:用于进行数学运算,如取整、求绝对值、随机数等。日期和时间函数:用于处理日期和时间,如获取当前日期、时间差、格式化日期等。聚合函数:用于对一组值进行计算并返回单个值,如求和、平均值、最大值等。条件函数:用于根据条件返回不同的值,如IF、CASE等。加密函数:用于加密
- mysql之表的约束完整性
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MySQL表的完整性约束详细介绍在数据库设计中,确保数据的准确性和一致性至关重要。MySQL通过完整性约束机制帮助实现这一目标,防止存储不正确或不一致的数据。本文将详细介绍MySQL中常见的完整性约束,包括NotNull约束、Unique约束、PrimaryKey约束、ForeignKey约束和Check约束,并通过具体的代码例子进行说明。1.NotNull约束NotNull约束确保列中不能存储N
- JAVA中的ObjectOutputStream类
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ObjectOutputStream是Java中用于序列化对象的一种输出流,它可以将Java对象的状态信息转换为字节流,以便于存储或通过网络传输。序列化是将对象转换为字节流的过程,而反序列化则是将字节流恢复为对象的过程。本文将详细介绍ObjectOutputStream的原理、使用方法以及相关代码例子。一、ObjectOutputStream简介概述ObjectOutputStream是Java.
- 东野圭吾读书笔记 —— 新参者
蜡笔小新..
读点小书东野圭吾新参者
假期重新读一读之前的书,做一点记录。故事始于充满传统风情的日本桥地区,甘酒横丁商业街附近的小传马町公寓。一位刚搬来不久的独居女子三井峰子在家中惨遭勒杀。刚刚调任到此地的刑警加贺恭一郎接手了这起案件。他通过调查商业街上与峰子有过交集的商户,逐步揭开案件的真相。被害人三井峰子家中的线索:半年前离婚后开始独居,有一个离家出走的儿子清濑弘毅,母子俩几乎不见面。刚搬来日本桥不久,于6月10日晚7点左右被勒杀
- CameraX 下使用 OpenCV 微信二维码识别
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前言前面,我们已经介绍了两种集成wechat_qrcode微信二维码识别能力的做法:完整编译OpenCV和OpenCVContribNativeC++单独集成wechat_qrcode模块这两种方式的预览和识别均是基于OpenCV提供的JavaCamera2View。今天介绍一下如何通过CameraX框架调用wechat_qrcode模块能力。CameraX基本使用CameraX具有以下最低版本要
- OpenTelemetry 101:面向 IT 领导者和爱好者的非技术指南
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如果您从事软件开发、SRE或DevOps工作,您可能听说过可观察性、遥测和跟踪等术语。这些概念对于理解应用程序在生产环境中的行为至关重要,并且它们是现代软件开发实践的重要组成部分。您可能还听说过在可观测性方面提到过OpenTelemetry。在本文中,我们将介绍OpenTelemetry101:它是什么、它如何工作以及为什么它对现代软件开发很重要。您将获得有关如何开始使用OpenTelemetry
- 夜莺 v8 第一个版本来了,开始做有意思的功能了
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夜莺v8大版本已经启动开发,预计25年7、8月份发正式版,相比v7大概会做四五个大功能,每个功能做完了做稳定了都会提前放出来供大家体验,虽然以beta来命名,实际是稳定的,大家可以放心升级。夜莺v5v6v7三个大版本算是一脉相承,一直在打基础,最后一个稳定版是v7.7.2,可以看作是这个系列的终极版。其实这个系列中有些功能早就想改进了,但是由于兼容性、迁移成本、人力的考虑,一直没有动作。现在基础打
- Android Camera Framework Stream(一)
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现在我们尝试从最开始的启动流程来熟悉androidcamera的整体framework流程:首先从上图的各个步骤来逐一分析流程,后续会根据具体的一些点进行内容的添加和扩充:?Camera.javapackages/apps/camera/src/com/android/最上层的应用就是从这个文件开始。该文件集中了整个android上层应用的所有相关内容,当然更多的则为界面的代码实现。如果出现了ca
- 【部署prometheus+pushgateway+node_exporter+opengauss_exporter+grafana监控openGauss数据库】
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1.Prometheus组件总览如上图所示,Prometheus监控系统主要由三部分组成:监控数据采集(上图左)、监控数据存储处理(上图中)、监控数据显示上报(上图右)exporters该工具用于将Prometheus不能识别的指标数据转换为Prometheus能识别的指标数据,它可以将各种应用程序、服务、操作系统等的指标数据暴露为HTTP接口,供PrometheusServer采集。pushga
- 詳細講一下mobx的在ReactNative中的用法,包含下載,配置。
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1.安装依赖#安装MobX核心包和React绑定npminstallmobxmobx-react-lite#如果使用装饰器语法(可选)npminstall--save-dev@babel/plugin-proposal-decorators2.配置Babel(如果使用装饰器):module.exports={presets:['module:metro-react-native-babel-pre
- 詳細講一下在RN(ReactNative)中,6個比較常用的組件以及詳細的用法
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1.View组件(基础容器)import{View,StyleSheet}from'react-native';constMyComponent=()=>{return({/*子组件*/});};conststyles=StyleSheet.create({container:{flex:1,//flex布局padding:10,//内边距backgroundColor:'#fff',//背景色b
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前言不论是校招还是社招都避免不了各种面试、笔试,如何去准备这些东西就显得格外重要。不论是笔试还是面试都是有章可循的,我这个“有章可循”说的意思只是说应对技术面试是可以提前准备,所谓不打无准备的仗就是这个道理,以下为大家,描述了从面试准备到最后的拿到offer提供了非常详细的目录,建议可以从头看是看几遍,如果基础不错的话也可以挑自己需要的章节查看。应届坎坷求职路一个广州非985/211普通本科生,计
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近年来,抖音的推荐算法备受争议,引发了公众对“信息茧房”的广泛关注。抖音集团副总裁李亮近日接受采访,就抖音算法的运作机制和“信息茧房”问题发表了独到见解。他认为,抖音算法并非神秘莫测,其核心原理与业界普遍使用的算法并无本质区别,关键在于平台的目标和用户体验的侧重点。这也引出了一个关键问题:如何利用技术手段,例如AI代码生成器,来优化算法,提升用户体验,并最终打破“信息茧房”的困局?抖音算法:长期留
- Azure AI-102 认证全攻略: (二十二) AI的隐私与安全
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引言:AI隐私与安全的重要性随着人工智能技术的飞速发展,数据隐私和安全问题已成为一个亟需解决的挑战。AI系统往往需要处理大量的敏感数据,这些数据的泄露或滥用不仅会对个人隐私产生严重影响,还可能对企业的声誉和信任度造成灾难性的损害。因此,在AI领域中,隐私与安全的保护已经成为设计和实施AI解决方案时必须严格遵守的基本原则。随着全球隐私保护法规的日益完善,如欧洲的《通用数据保护条例》(GDPR)和加利
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第二章:高级查询技巧2.2子查询的高级用法——SQL世界的"俄罗斯套娃"艺术如果说JOIN是数据库的"社交达人",那么子查询就是"逻辑鬼才"——它能像俄罗斯套娃一样,在查询中嵌套查询,甚至让AI都怀疑人生!今天我们将通过一个虚拟的「餐厅订单暴走事件」,揭秘子查询的七重幻境。2.2.1标量子查询——单身狗顾客的倔强--找出比平均消费高的顾客(子查询返回单个值)SELECTcustomer_name,
- OpenCV相机标定与3D重建(64)用于迭代地优化图像点的位置函数undistortImagePoints()的使用
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- OpenCV相机标定与3D重建(65)对图像点进行去畸变处理函数undistortPoints()的使用
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述从观测到的点坐标计算理想点坐标。该函数类似于undistort和initUndistortRectifyMap,但它操作的是稀疏点集而不是光栅图像。此外,该函数执行与projectPoints相反的变换。对于3D对象,它不会重建其3D坐标;但对于平面对象,如果指定
- OpenCV相机标定与3D重建(66)对立体匹配生成的视差图(disparity map)进行验证的函数validateDisparity()的使用
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述使用左右检查来验证视差。矩阵“cost”应该由立体对应算法计算。cv::validateDisparity函数是OpenCV库中用于对立体匹配生成的视差图(disparitymap)进行后处理的一个工具。其主要功能是对计算出的视差值进行验证,确保相邻像素间的视差值
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GenderandAgeDetectionPython项目首先,向您介绍用于此高级Python项目的性别和年龄检测中的术语:什么是计算机视觉?计算机视觉是一门让计算机能够像人类一样观察和识别数字图像和视频的学科。它面临的挑战大多源于对生物视觉有限的了解。计算机视觉涉及获取、处理、分析和理解数字图像,旨在从现实世界中提取高维数据,从而生成可用来做决策的符号或数值信息。该过程通常包括物体识别、视频跟踪
- OpenCV相机标定与3D重建(2)鱼眼相机模型
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述鱼眼相机是一种具有非常宽视野的相机,通常会产生强烈的径向畸变。鱼眼相机模型旨在捕捉这种畸变,以便能够准确地处理和校正图像。鱼眼相机模型通常使用多项式函数来描述径向畸变。定义:设P是世界参考系中的一个3D点,其坐标为X(存储在矩阵X中)。点P在相机参考系中的坐标向量
- 探索LangChain中OpenAI模型的token级log probabilities
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在AI模型的开发和调试中,了解每个生成token的概率是非常有用的。这些信息可以帮我们理解模型的决策过程,识别可能的错误。本篇文章将介绍如何通过LangChain与OpenAI整合来获取这些token级的logprobabilities。技术背景介绍什么是LogProbabilities?在自然语言处理中,logprobabilities是一种对token生成概率的度量。通常,这个值越高,表示生成
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- 实现宿主机(Windows 10 Docker Desktop)和Linux容器之间的数据挂载的三种方法
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在Windows10上使用DockerDesktop运行Linux容器时,经常需要将宿主机上的文件或目录与容器内的文件或目录进行关联,以便实现数据的共享和持久化。Docker提供了多种方法来实现这一目标,包括使用-v选项挂载宿主机目录、创建Docker数据卷以及使用--mount指令进行绑定挂载。本文将详细介绍这三种方法的基本语法、具体实践以及它们各自的使用场景。一、使用-v选项挂载宿主机目录基本
- 使用VolcEngine Maas Chat进行语言模型对话的入门指南
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技术背景介绍VolcEngineMaasChat模型提供了一种便捷的方式进行对话接口的设计与实现,特别是对于自然语言处理(NLP)应用。通过简单的API调用,开发者可以轻松集成强大的AI对话能力到他们的应用中。本文将指导您如何使用VolcEngineMaasChat进行对话交互。核心原理解析VolcEngineMaasChat利用大语言模型来处理和生成自然语言,在接收到用户的输入后,模型会通过分析
- 使用iFlyTek SparkLLM进行实时聊天应用开发
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技术背景介绍在当今的AI应用开发中,实时对话模型越来越受到重视。iFlyTek的SparkLLM为开发者提供了强大的聊天模型API,支持灵活的集成和扩展。本文将介绍如何使用SparkLLM搭建一个简单的聊天应用,包括基本的API初始化和调用,以及如何实现流式输出。核心原理解析SparkLLM是一款基于大规模语言模型的对话生成系统。它的核心在于通过自然语言理解和生成,实现人机之间的自然交流。通过使用
- 如何使用 LangChain 实现模型功能调用
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在本文中,我们将探索如何使用LangChain框架实现语言模型(LLM)的功能调用。这是构建智能对话系统、工具调用代理等应用的核心能力。通过本文,你将能够理解模型功能调用的原理,并学习如何在代码中实现这一功能。技术背景介绍功能调用是近年来语言模型(特别是ChatGPT等对话模型)的一个重要特性。它允许开发者定义特定的工具或功能,并让模型根据上下文自动决定是否调用这些功能,以及如何调用。LangCh
- 使用ModelScope实现高效句嵌入生成
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技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,向量化文本(嵌入)是许多下游任务(如语义搜索、文本分类、问答系统等)的核心步骤之一。通过将文本转换为密集向量表示,我们可以在高维向量空间中构建更加高效的表示和检索算法。ModelScope是阿里云开源的一个模型和数据集管理平台,提供了大量预训练模型,涵盖了各种领域和任务。ModelScopeEmbeddings是一个与LangChain社区集成的工具类,
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
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2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。