- Python多版本管理与pip升级全攻略：解决冲突与高效实践
码界奇点
Pythonpythonpip开发语言python3.11源代码管理虚拟现实依赖倒置原则
引言Python作为最流行的编程语言之一，其版本迭代速度与生态碎片化给开发者带来了巨大挑战。据统计，超过60%的Python开发者需要同时维护基于Python3.6+和Python2.7的项目。本文将系统解决以下核心痛点：如何安全地在同一台机器上管理多个Python版本pip依赖冲突的根治方案符合PEP标准的生产环境最佳实践第一部分：Python多版本管理核心方案1.1系统级多版本共存方案Wind
- 零信任落地难题：安全性与用户体验如何两全？
粤海科技君
安全零信任终端安全网络安全iOA
在零信任架构的实施过程中，平衡安全性与用户体验是企业数字化转型的核心命题。这一挑战的本质在于：既要通过「永不信任，持续验证」的安全机制抵御新型攻击，又要避免过度验证导致的效率损耗。一、矛盾根源：安全与体验的天然张力零信任的“永不信任”原则，本质上要求对每一次访问都进行动态评估，但这与用户对“便捷、流畅”的诉求存在天然冲突。例如：频繁的身份验证（如每次登录都需短信验证码）会打断工作节奏，某制造企业统
- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言：本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容，赛事是：基于带货视频评论的用户洞察挑战赛（科大讯飞AI大赛）一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中，短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈，更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘：通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- 传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点：实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域，实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。实测数据显示，城市交通监控系统误报率达15%，导致安保资源浪费；客户反馈表明，延迟超100ms时，目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- Python 爬虫实战：视频平台播放量实时监控（含反爬对抗与数据趋势预测）
西攻城狮北
python爬虫音视频
一、引言在数字内容蓬勃发展的当下，视频平台的播放量数据已成为内容创作者、营销人员以及行业分析师手中极为关键的情报资源。它不仅能够实时反映内容的受欢迎程度，更能在竞争分析、营销策略制定以及内容优化等方面发挥不可估量的作用。然而，视频平台为了保护自身数据和用户隐私，往往会设置一系列反爬虫机制，对数据爬取行为进行限制。这就向我们发起了挑战：如何巧妙地突破这些限制，同时精准地捕捉并预测播放量的动态变化趋势
- 苦练Python第9天：if-else分支九剑
python后端前端人工智能
苦练Python第9天：if-else分支九剑前言大家好，我是倔强青铜三。是一名热情的软件工程师，我热衷于分享和传播IT技术，致力于通过我的知识和技能推动技术交流与创新，欢迎关注我，微信公众号：倔强青铜三。欢迎点赞、收藏、关注，一键三连！！！欢迎来到100天Python挑战第9天！今天我们不练循环，改磨“分支剑法”——ifelse三式：单分支、双分支、多分支，以及嵌套和三元运算符，全部实战演练，让
- 提升企业级数据处理效率！TDengine 四个集群优化点详解
TDengine （老段）
TDengine运维大数据数据库物联网时序数据库服务器运维tdengine
为了帮助企业更好地进行大数据处理，我们在此前TDengine3.x系列版本中进行了几项与集群相关的优化和新功能开发，以提升集群的稳定性和在异常情况下的恢复能力。这些优化包括clusterID隔离、leaderrebalance、raftlearner和restorednode。本文将对这几项重要优化进行详细阐述，以解答企业在此领域的疑问，并帮助大家更好地应对相关挑战。clusterID隔离问题fi
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式（教程含源码）
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合，才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来，人机交互领域发生了重大变化，尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本，但人们对语音交互的兴趣日益浓厚，以使人机对话更加无缝和自然。然而，实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字：Llama-Omni
- 没有Mac如何完成iOS 上架：iOS App 上架App Store流程
我们最近参与了一个有意思的系统迁移项目：客户原本使用全Mac开发环境维护一个内部企业App，但随着开发团队更替与技术更新，他们希望将项目转向Flutter跨平台开发，并引入更多Windows/Linux开发者，同时要求保持原有上架效率不变甚至提升。这类迁移挑战的最大难点，在于如何将过去“强依赖Mac设备”的iOS上架流程，重构为一个“跨平台团队也能协作完成”的标准流程。下面是我们一步步拆解重建这套
- 从卡顿到丝滑：uni-app房产App性能优化实践
儿歌八万首
uniappuni-app性能优化
1.性能优化概述在移动互联网时代，用户对应用性能的要求越来越高。据统计，如果一个应用的启动时间超过3秒，将有53%的用户选择放弃使用。对于房产行业的移动应用来说，性能优化更是至关重要，因为它直接影响到用户的看房体验和决策效率。房产应用的独特挑战房产应用相比其他类型的应用，面临着更多的性能挑战：数据量大：房源、客户、跟进记录等海量数据需要高效处理和展示图片密集：房源图片、户型图、实景照片等大量高清图
- 新能源汽车HMI案例：仪表盘与中控屏的沉浸式交互设计
深空数字孪生
汽车交互HMI
新能源汽车HMI案例：仪表盘与中控屏的沉浸式交互设计内容摘要在新能源汽车的驾驶舱里，仪表盘和中控屏不再只是简单的信息显示工具，而是变成了沉浸式交互体验的核心。这些屏幕通过智能设计，不仅能提供丰富的信息，还能通过语音、手势甚至眼神与驾驶者互动。但如何在保证驾驶安全的同时，提供这种沉浸式体验呢？这是一个既充满挑战又极具吸引力的问题。接下来，我们将通过几个实际案例，深入探讨新能源汽车HMI设计的奥秘，看
- 万卷书 - 自律就是自由 Discipline Equals Freedom
夜流冰
付费专栏其他
自律就是自由实战手册作者：JockoWillink简介《自律就是自由》（2020年）是一本关于自律艺术的实战手册。它揭示了你需要做什么来满足你的全部潜能--以及为什么自律能让你自由。本书适用于谁？*寻找新方法的健身爱好者*喜欢心直口快拥有严厉的爱的人*任何寻求灵感以更努力工作的人关于作者乔科-威林克曾在海豹突击队服役20年，并在伊拉克完成了几次服役。回国后，威林克成为一名海豹突击队教官，并创立了E
- 前端开发常见问题
技术文章大纲性能优化问题页面加载速度慢的常见原因及解决方案渲染阻塞资源的处理方法图片与媒体文件优化策略懒加载与代码分割的实现方式浏览器兼容性问题不同浏览器对CSS特性的支持差异JavaScriptAPI的兼容性处理方案Polyfill的使用场景与实现方法自动化测试工具在兼容性测试中的应用响应式设计挑战移动端与桌面端布局适配问题媒体查询的最佳实践方案视口单位与相对单位的正确使用高DPI屏幕的图像处理
- 在LLM快速迭代时代构建持久AI应用：架构设计与实施策略
引言：技术浪潮下的开发困境大型语言模型(LLM)的发展速度令人瞠目：从GPT-3到GPT-4，从Claude1到Claude3，从Llama1到Llama3，迭代周期正在从"年"缩短到"月"。作为一名AI应用开发者，我亲身经历了这种技术浪潮带来的挑战：昨天精心调优的prompt今天可能失效；上个季度集成的模型这个季度已有更优选择；刚完成的功能设计瞬间被新模型的能力超越。在如此快速变化的环境中，如何
- Spring Boot项目中大文件上传的优化策略与实践
代码老y
springboot后端java
在现代的Web开发中，文件上传是一个常见的功能需求。然而，当涉及到大文件上传时，传统的文件上传方式往往会面临诸多挑战，如内存溢出、上传速度慢、网络不稳定导致上传失败等问题。SpringBoot作为当前流行的Java开发框架，提供了强大的功能支持，但如何在SpringBoot项目中高效地实现大文件上传，仍然是一个值得深入探讨的话题。本文将详细介绍大文件上传的常见问题、解决方案以及优化策略，帮助开发者
- 分布式事务解决方案总结：本地消息异步确认、可靠消息最终一致性、最大努力通知
码到三十五
面试攻关分布式springcloudspringboot
❃博主首页：「码到三十五」，同名公众号:「码到三十五」☠博主专栏：♝博主的话：搬的每块砖，皆为峰峦之基；公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder，一起筑基分布式系统中事务是一个重要挑战，先从从实现原理、技术细节、适用场景三个维度，对三种主流分布式事务解决方案进行简单总结。一、本地消息异步确认方案实现原理该方案通过「本地事务+消息表」机制实现最终一致性，核心思想是将业务操作与消息发送
- 如何通过YashanDB优化企业大数据处理流程
数据库
在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着巨大的数据处理挑战。性能瓶颈、数据一致性问题和可扩展性需求使得大数据处理成为一项复杂任务。作为一种新兴的数据库管理系统，YashanDB以其独特的架构设计和强大的数据处理能力，在解决这些挑战方面提供了有效的手段。本文旨在探讨如何利用YashanDB优化大数据处理流程，为企业提供高效、可靠的解决方案。YashanDB的体系架构与部署形态YashanDB支持多种部
- 测试框架｜Playwright Fixture夹具有效利用的建议指南
随着Web应用程序变得越来越复杂，维护干净、高效且可扩展的测试代码变得越来越具有挑战性。Playwright是一个强大的端到端测试框架，它通过其夹具系统（fixturesystem）提供了解决方案。本指南将引导大家了解利用Playwrightfixtures夹具创建强大且可维护的测试架构的高级技术。什么是PlaywrightFixture？Playwright中的Fixtures可让你在测试之间共
- 【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定？
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn人工智能tensorflowpytorch神经网络机器学习
在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色，但训练过程中常面临梯度消失和梯度爆炸问题，导致数值不稳定。当网络
- Spring Boot整合PF4J：构建动态插拔的组件化架构
前言在当今快速迭代的软件开发领域，业务需求的频繁变更对系统架构的灵活性和可扩展性提出了极高要求。传统的单体应用架构在面对功能的不断新增和修改时，往往会陷入代码臃肿、维护困难、扩展性差的困境。组件化开发，为解决这些问题提供了新的思路，通过实现组件的动态插拔，让系统能够更敏捷地响应业务变化。1.背景在大部分业务场景，微服务拆分不是一个好的选择。服务拆分带来有几方面的挑战：1）成本增加。微服务单独部署需
- 学习YashanDB数据库的数据完整性保证机制
数据库
在现代企业中，数据完整性是维持数据库质量和稳定性的关键因素。随着数据量的不断增加和复杂性的发展，确保数据的准确性、一致性和可靠性变得愈发重要。如何在复杂的环境中保障数据的完整性，成为了许多企业面临的重大挑战。YashanDB作为一款高性能的数据库，通过一系列机制有效地确保了数据完整性，实现了对数据操作的准确管理。YashanDB的数据完整性保证机制完整性约束YashanDB支持多种完整性约束，主要
- 如何选择适合自己企业的YashanDB数据库托管服务？
数据库
引言在当前数据驱动的业务环境中，企业面临着许多挑战，例如性能瓶颈、数据一致性问题和大规模数据处理需求等。因此，选择合适的数据库托管服务成为企业成功的关键因素之一。YashanDB作为一款具备高性能与高可用性的数据库系统，为企业提供了灵活的数据库部署和管理选项。然而，不同企业的需求差异化，需要综合考量多方面的因素来选择最适合的托管服务。本文旨在帮助企业在选择YashanDB数据库托管服务时从多角度进
- 实践YashanDB数据库安全控制的有效方法
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随着数字化转型的推进，数据库的安全性成为企业面临的重要挑战之一。在现代应用中，数据泄露、篡改和非法访问等问题频频发生，给组织带来了巨大的经济损失和品牌形象损害。如何加强数据库安全控制，确保数据的保密性、完整性和可用性，是每个技术团队必须解决的问题。本文将详细探讨在YashanDB中实施有效的安全控制措施的方法，旨在为数据库管理员和技术架构师提供实用的指导和建议，以提升他们在数据库安全方面的认知与实
- 如何通过YashanDB做到企业数据的透明化管理
数据库
在当前数字化转型的背景下，企业面临的数据管理挑战愈发复杂，尤其是数据的透明化管理显得尤为重要。企业往往需要对海量数据进行实时分析和决策支持，而现有的传统管理方式难以满足高效和透明化的需求。YashanDB作为一款高效的分布式数据库，提供了多种支持透明化管理的特性，通过其独特的体系架构和技术手段，能够帮助企业实现数据的透明化管理。YashanDB的体系架构与透明化管理部署架构YashanDB支持多种
- 如何通过YashanDB提升数据处理效率
数据库
在如今的数据库技术领域，企业面临着数据处理效率的挑战。这些挑战来源于各种因素，包括性能瓶颈、数据一致性问题以及日益增长的数据量。这些问题不仅影响了数据的处理速度，而且也对决策的实时性提出了更高的要求。因此，选择一个高效的数据库系统显得尤为重要。YashanDB凭借其先进的架构和处理能力，可以有效提升数据处理效率。本文将深入分析YashanDB的关键技术及其如何改善数据处理过程，以及为技术人员提供具
- 如何通过YashanDB数据库实现企业级数据分区管理？
数据库
在当今大数据时代，企业面临着海量数据的管理和优化访问的问题。如何有效地组织和划分庞大的数据集，以提升查询性能和运维效率，成为数据库系统设计的核心挑战。数据分区技术作为解决大规模数据处理的关键手段，能够显著减少无关数据的访问，优化资源利用率。本文聚焦于YashanDB数据库，详细解析其数据分区管理的实现机制及应用，为企业级应用提供高效、灵活的数据分区解决方案。YashanDB中的数据分区基础Yash
- 如何通过YashanDB数据库保障数据合规性
数据库
存储和管理数据的合规性是现代业务面临的重大挑战。特别是在数据隐私和安全方面，企业必须遵循严格的法律、法规和行业标准。数据合规性不仅涉及数据存储和访问的安全性，还包括对数据的监控、审计和管理。YashanDB作为一款高度可定制的数据库解决方案，具备多种内置特性，可以有效帮助企业保障数据合规性。核心技术点解析数据加密YashanDB支持表空间级和表级的透明数据加密(TDE)，这一机制在数据写入存储介质
- 详解LLMOps，将DevOps用于大语言模型开发
大家好，在机器学习领域，随着技术的不断发展，将大型语言模型（LLMs）集成到商业产品中已成为一种趋势，同时也带来了许多挑战。为了有效应对这些挑战，数据科学家们转向了一种新型的DevOps实践LLM-OPS，专为大型语言模型的开发和维护而设计。本文将介绍LLM-OPS的核心思想，并分析这一策略如何帮助数据科学家更高效地运用DevOps的优秀实践，从而在语言模型的开发和部署过程中，提升工作效率和成果的
- 街道垃圾识别难？陌讯视觉算法实测准确率突破95%
2501_92487900
算法边缘计算目标检测视觉检测计算机视觉
开篇痛点：街道垃圾识别的技术挑战在智慧城市和环保监管场景中，街道垃圾的实时检测一直是个难题。传统视觉算法（如YOLOv5、FasterR-CNN）在复杂街道场景下表现不佳，主要面临以下问题：光照干扰：早晚光线变化导致误检（如阴影被识别为垃圾）小目标漏检：饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占10x10像素遮挡问题：垃圾桶周边堆积物造成特征混淆某环保科技公司实测数据显示，开源模型在真实场景中
- 完整解读YashanDB数据库的架构与设计理念
数据库
在当今数据驱动的世界中，数据库技术的挑战愈发明显。扩展性不足、性能瓶颈、数据一致性和高可用性需求等问题，成为企业IT架构面临的重要考验。为了应对这些挑战，许多数据库系统采用了创新的设计理念和架构，以提供高效、稳健的解决方案。YashanDB作为一款现代数据库，凭借其完善的体系架构与设计思路，为用户提供了高效的数据存储与管理能力。本文旨在深入探讨YashanDB的体系架构及其设计理念，帮助技术人员和
- 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
