- 深入浅出学算法037-火车站
醉翁之意不在酒.max
C++题目#深入浅出c++算法c++开发语言
题目描述火车从始发站(称为第1站)开出,在始发站上车的人数为a,然后到达第2站,在第2站有人上、下车,但上、下车的人数相同,因此在第2站开出时(即在到达第3站之前)车上的人数保持为a人。从第3站起(包括第3站)上、下车的人数有一定规律:上车的人数都是前两站上车人数之和,而下车人数等于上一站上车人数,一直到终点站的前一站(第n-1站),都满足此规律。现给出的条件是:共有N个车站,始发站上车的人数为a
- 大语言模型多代理协作(MACNET)
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython教学2021论文语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型多代理协作(MACNET)ScalingLarge-Language-Model-basedMulti-AgentCollaboration提出多智能体协作网络(MACNET),以探究多智能体协作中增加智能体数量是否存在类似神经缩放定律的规律。研究发现了小世界协作现象和协作缩放定律,为LLM系统资源预测和优化提供了思路。研究背景与动机:大语言模型(LLMs)因神经缩放定律展现出强大能力,
- PID控制详解
鹿屿二向箔
算法
PID控制详解一、PID控制简介PID(ProportionalIntegralDerivative)控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于工业过程控制,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。在工程实际中,应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制,简称PID控制,又称PID调节,它实际上是一种算法。PID控制器问世至今已有近70年历史,
- 物联网校园气象站
lindong3313
物联网
物联网校园气象站的作用主要体现在以下几个方面:一、实时监测与数据提供物联网校园气象站能够实时监测校园内的气象参数,如温度、湿度、气压、风速、风向等,确保数据的准确性和时效性。这些实时数据为学校的日常教学、科研活动提供了宝贵的气象资料,有助于师生更好地了解校园气象状况的变化规律和趋势。二、教学支持与科普教育教学资源:气象数据可以作为地理、物理等学科的教学资源,帮助学生更好地理解气象知识,提升科学素养
- AI分支知识之机器学习,深度学习,强化学习的关系
王钧石的技术博客
大模型人工智能机器学习深度学习
机器学习,深度学习,强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习(ML)、深度学习(DL)和强化学习(RL)的关系。一、机器学习(ML):从数据中找到模式核心思想:给定大量数据,计算机从数据中总结规律,形成一个数学模型,然后用这个模型去处理新的数据。例子:判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件传统编程方式:人类自己写规则,比如:如果邮件标题包含“中奖”、“免费”、“转账”→这是垃圾邮件否则这
- TOGAF 企业架构 3 企业数字化专项顶层设计
装B五分钟,挨打两小时
企业架构Togaf架构togaf企业架构
文章目录TOGAF企业架构3企业数字化专项顶层设计1导语:2企业数字化发展规律与顶层设计意义案例4一、业务部“点菜”、IT叫苦。案例23何为数字化数字化目的是要达到:科学(决策)、透明(运营)、高效(运营)要达到这样的状态,战略上需要:技术上需要:统一的、数据共享的平台业务和流程需要:管得住4数字化发展源动力4.1经济发展进入缓慢期,增速下滑企业竞争激烈4.2企业竞争-价格战。IT数字化将企业4.
- Delphi语言的数据可视化
霍璟琅
包罗万象golang开发语言后端
Delphi语言的数据可视化之旅数据可视化是现代数据分析的重要组成部分,能够帮助我们更直观、有效地理解数据的内在规律和趋势。在众多编程语言中,Delphi因其强大的图形用户界面(GUI)创建能力以及针对Windows平台的深厚积累,成为数据可视化领域的一个值得关注的选择。本文将深入探讨Delphi语言在数据可视化中的应用,包括其基础知识、工具库的选择以及一些实践案例。一、Delphi语言简介Del
- 【Black杂谈】是否有一种方法可以在二进制世界中准确描述现实世界?
Bl_a_ck
杂谈人工智能超分辨率重建程序人生学习科技量子计算经验分享
如何只用0和1创造一个世界?要用0和1创造一个世界,实际上是在谈论数字化的模拟或计算机生成的虚拟世界。这个虚拟世界的基础构建可以类比于二进制代码在计算机中的工作原理。每个0和1可以代表一种状态或信息,像构建一个虚拟世界的“基本元素”一样。世界的本源是什么?毕达哥拉斯认为,数是世界的本源,数先于一切事物而存在,他把宇宙的性质都归结于数的规律,数是永恒的。他说数的原则就是一切事物的原则,整个天体体现着
- 深度学习入门:搭建你的第一个神经网络
Evaporator Core
人工智能深度学习Python开发经验深度学习python神经网络
在当今数字化时代,深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车,从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言,成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。今天,我们将一起踏上深度学习的旅程,搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑的神经网络结构,让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征
- 今日思考:程序是如何实现随机的?以及什么是真随机和伪随机
加瓦点灯
java
今日思考:程序是如何实现随机的?以及什么是真随机和伪随机1.背景今日神游,忽然沉思:随机是指现实生活中无规律,不可预测的事情,例如:抛硬币。那么在软件的世界里是如何实现这一物理现象的呢,遂做此探究。。。什么是真随机和伪随机?要弄明白程序是怎么实现随机的,首先得明白两个概念:真随机伪随机2.伪随机(Pseudo-Random)2.1定义伪随机数(Pseudo-RandomNumber,PRN)是通过
- php 开启重写模块,Apache Rewrite模块重写功能开启及检测实现
weixin_39889597
php开启重写模块
摘要:Apache版本不同、操作系统不同,其配置文件命名、配置管理方式也经常不同,比如安装目录可能是httpd,也可能是apache2,配置文件名及加载模块方式也经常不同,或许对apache官方而言是有规律的,但毕竟我们大部分用户都不是网管,没事整天配置apache,都是现用现找资料,一般两个文件路径不对往往就火大了。进入正题。Apache默认Rewrite功能是禁用的,但是其Rewrite模块是
- 什么是AI人工智能
西洲啊
AI人工智能
首先,AI指的是让计算机系统能够执行人类智慧任务,比如学习、推理和决策的能力。就像我们人类一样,它们可以通过数据进行分析,做出判断。但它们是如何工作的呢?我听说过“深度学习”这个词,这是一种在AI中非常重要的技术。它是不是就是让计算机自己从大量数据中学到模式和规律?比如说,如果我给一个深度学习模型显示很多猫图片,它会自己识别出猫的特征,比如眼睛、鼻子和胡须,然后知道这是猫。但是,如何让计算机学会这
- 单片机通讯中的时序图:初学者的入门指南
蓑衣客VS索尼克
扎实基本功单片机嵌入式硬件
一、什么是时序图?在单片机的世界里,时序图是一种非常重要的工具,它用于描述信号在时间上的变化规律。简单来说,时序图就像是信号的“时间线”,它展示了各个信号线在不同时间点上的电平状态。通过时序图,我们可以清楚地了解单片机在通讯过程中是如何控制信号的,从而确保数据能够正确传输。二、为什么时序图很重要?想象一下,你和朋友打电话聊天,如果你们的说话节奏不一致,比如你说话太快而朋友跟不上,或者朋友回答太慢让
- 今日思考:程序是如何实现随机的?以及什么是真随机和伪随机
程序员
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- 学习笔记:蓝桥杯python基础算法(2-2)(K)——构造*
X _X
PythonLanqiao蓝桥杯算法职场和发展
十三、构造构造题作为常见题型,要求解题者通过观察问题结构规律,寻找通用方法以应对规模变化。解题时,需从多方面思考,如关注规模增长影响、推广规律、考虑状态转移、识别模式,需要大量练习及留意特殊情况。构造题具有两大显著特点:一是高自由度,虽构造方式多样且有简易解法,但易致考生思路迷茫;二是形式灵活多样,不存在通用解法与共性思路,对考生观察与归纳能力要求高。针对构造题,可采用多种解题方法,包括仔细分析题
- Android 自定义 View 之 LeavesLoading
大厂在职_few
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实现要求:叶子随机产生飘动轨迹为正弦函数,并且随机振幅飘动时伴随自旋转,更符合物理规律遇到进度条似乎是融入的风扇可旋转Loading==100%时显示一个动画细节风扇和叶子自适应View大小叶子在视觉上不能飘出RountRect边界3.核心实现3.1随机产生叶子本质是事先产生一定数量叶子,这些叶子的漂动时的振幅、相位、旋转方向等等都是随机的,并且飘动是周期性地即叶子飘动到最左边时,又重新回到最右边
- gid、acw_tc参数逆向分析与算法实现
数据精灵喵
程序人生python
以下是对gid、acw_tc参数逆向分析及算法实现的一般思路,不过具体情况可能因对应的网站或应用不同而有差异:关于gid参数抓包观察:首先使用如Fiddler、Charles等抓包工具,在相关网络请求中截获包含gid参数的数据包,查看它在不同请求场景下的出现规律,比如是在登录、查询数据还是其他操作的请求中出现,以及它与请求的其他参数、响应数据之间的关联情况。可能的生成来源分析:服务端下发:有可能g
- 大模型的底层逻辑及Transformer架构
搏博
transformer架构深度学习机器学习人工智能
一、大模型的底层逻辑1.数据驱动大模型依赖海量的数据进行训练,数据的质量和数量直接影响模型的性能。通过大量的数据,模型能够学习到丰富的模式和规律,从而更好地处理各种任务。2.深度学习架构大模型基于深度学习技术,通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中,Transformer架构是目前主流的大模型架构,它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。这种架构能够高效地处理序列数据,如文本。3.自
- 大语言模型应用指南:工作记忆与长短期记忆
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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1.1问题的由来在人工智能的发展过程中,语言模型的研究一直是重要的一环。早期的语言模型,如N-gram,虽然在一定程度上能够捕捉语言的统计规律,但其无法有效处理语言中的长距离依赖性和复杂结构。这主要是因为N-gram模型只能捕捉到词汇之间的局部依赖关系,而无法捕捉到更长范围内的语义信息。1.2研究现状近年来,随着深度学习技术的发展,基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中,长短期记忆网
- 系统通解:超多视角理解
进一步有进一步的欢喜
复变函数信号与系统
在科学研究和工程应用中,我们常常面临各种复杂系统,需要精确描述其行为和变化规律。从物理世界的运动现象,到化学反应的进程,再到材料在受力时的响应,这些系统的行为往往由一系列数学方程来刻画。通解,正是这些方程的核心解形式,它能全面反映系统在各种条件下的状态,为我们理解和预测系统行为提供了关键线索。一、物理运动领域在物理运动研究中,通解涵盖系统所有可能的运动情形。以经典力学中的质点运动为例,给定初始位移
- 机器学习在环境科学中的应用
苹果酱0567
面试题汇总与解析课程设计springbootvue.jsjavamysql
机器学习在环境科学中的应用第一节机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习是一种通过对大量数据的学习和分析,让计算机系统能够逐渐改善其性能和行为的技术。它通过建立数学模型来识别数据中的模式和规律,进而进行预测和决策。机器学习在环境科学中的意义在环境科学领域,机器学习可以帮助我们更好地理解和预测自然系统的变化。通过对大气、水文、生态等环境数据的分析,机器学习可以帮助科学家们更准确地了解环境变化的规律,
- 如何使用Agent框架来模拟群体智能?
concisedistinct
人工智能python开发语言Agent人工智能aiAI编程
Agent框架作为人工智能领域的重要工具,可以模拟复杂的群体智能行为,广泛应用于社会科学、经济学和行为学等领域。想象一个由数百万人组成的虚拟社会,每个人都有独立的行为决策规则和不同的目标。通过这样的模拟,我们能否发现隐含的社会规律?能否揭示复杂群体行为背后的动力机制?Agent框架为这一设想提供了可能,它不仅能够构建多样化的个体模型,还能实现复杂的交互、学习和协作过程,开启探索群体智能的无限可能。
- 机器学习在网络安全领域的深度探索与实践
noVonN
机器学习web安全人工智能
一、引言在信息化社会的今天,网络安全已经成为国家、企业和个人关注的核心议题。随着网络空间中数据量爆炸性增长以及攻击手段日新月异的变化,传统的基于规则和签名的防护方法已经无法有效应对日益复杂的威胁态势。机器学习作为人工智能的重要分支,凭借其自动从大量数据中发现规律、预测未来行为以及识别异常的能力,在网络安全领域展现出了巨大的应用潜力与价值。机器学习技术通过模拟人类的学习过程,能够从历史数据中自适应地
- 机器学习--概览
kyle~
机器学习机器学习人工智能
一、机器学习基础概念1.定义机器学习(MachineLearning,ML):通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并利用学习到的模型进行预测或决策,而无需显式编程。2.与编程的区别传统编程机器学习输入:规则+数据→输出:结果输入:数据+结果→输出:规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据:模型学习的原材料(结构化/非结构化)特征(Feature):数据的可量化属性(如房价预测中的
- [机缘参悟-231]:竞争是社会内在运行的基本规律,抵制、接纳、积极拥抱竞争是三种不同的人生态度
文火冰糖的硅基工坊
随缘参悟架构创业战略管理
竞争:人生的试炼场在社会的宏大舞台上,竞争犹如一场无处不在的演出,它既是推动社会前行的强劲引擎,也是检验个体能力与心态的试炼场。人们面对竞争,态度各异,有的选择抵制,有的选择接纳,还有的积极拥抱。这三种态度,宛如三条不同的人生路径,引领着人们走向截然不同的未来。抵制竞争的人,往往将竞争视为一种威胁,一种对自我安宁的破坏。他们渴望在生活的海洋中,找到一片风平浪静的港湾,避开竞争的惊涛骇浪。然而,这种
- 初入机器学习
辰尘_星启
机器学习人工智能深度学习pythonmxnet
写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容,防止自己遗忘,也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型,合理设置初始模型,要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习:本质是系统,直接将训练得到的模型视作系统本身(激进的像“端到端”)侧重于最大化当前环境下的奖励,最终目标是寻找环
- 贪心算法.
ん贤
贪心算法算法
序幕贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在求解问题时采取逐步构建解决方案的策略,每一步都选择当前状态下局部最优的解,期望通过局部最优解能够得到全局最优解。以上为了严谨性,引用了官方用语。而用大白话总结就是:从局部最优解,推至总体最优解从局部规律,推至总体规律很多时候,道理是苍白无力的。所以…上题目如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为摆动序列。第一个差(如果存在
- 平铺(tile)--tile,设计师必学!AI 绘图无缝拼接神技,甲方看了秒点头
我:yueda
人工智能midjourneyAI作画
「今晚又要通宵了…」盯着电脑前第23版被驳回的壁纸设计,我狠狠咬了口冷掉的饭团。项目总监要求的花纹必须同时满足三个不可能:中国风但要赛博朋克、有规律又不能重复、放大看还得藏着公司LOGO——这需求简直比让AI画一只方形西瓜还离谱!「试试这个咒语?」隔壁工位的3D建模师林哥突然探过头,在我键盘上敲下一串神秘代码「–tile」。屏幕突然闪烁起来,刚刚还死气沉沉的牡丹花纹开始像细胞分裂般无限延伸,每一块
- 齐普夫定律(Zipf‘s Law)
彬彬侠
自然语言处理齐普夫定律Zipf’sLaw单词频率排名PythonNLP自然语言处理
齐普夫定律(Zipf’sLaw)1.定义齐普夫定律(Zipf’sLaw)是一种经验法则,描述了单词频率分布在自然语言中的规律。它指出,在一篇文本或一个语料库中,单词的出现频率fff与其频率排名rrr之间存在如下关系:f∝1rsf\propto\frac{1}{r^s}f∝rs1其中:fff是单词的出现频率。rrr是单词的排名(按照频率从高到低排序)。sss是一个常数,通常在自然语言中接近1(即s≈
- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法:开启智能数据分类之旅》
c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中,数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段,正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法,作为数据聚类领域的经典之作,以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时,会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合,能够为数据处理与
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc