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嵌入式开发项目
2025年爬虫精通专栏python开发语言爬虫
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- DeepSeek掀起推理服务器新风暴,AI应用迎来变革转折点?
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- 深入解析:Tableau在数据可视化中的高级应用
Echo_Wish
实战高阶大数据信息可视化数据分析数据挖掘
深入解析:Tableau在数据可视化中的高级应用引言在大数据时代,数据可视化已成为数据分析中不可或缺的一部分。作为一款广受欢迎的数据可视化工具,Tableau以其强大的功能和灵活性,赢得了众多数据分析师的青睐。然而,许多人在使用Tableau时,仅停留在基本操作层面,未能充分发挥其潜力。本文将深入探讨Tableau的高级应用,展示其在复杂数据分析中的强大能力,并以具体实例说明其实际应用效果。数据预
- 深度学习在医疗影像分析中的革命性应用
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人工智能前沿技术深度学习人工智能
深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分,特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展,医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。本文将探讨如何利用深度学习技术,特别是Python编程语言,来优化医疗影像分析,展示具体的代码实例,并举例说明其实际应用效果。深度学习与医疗影像分析深度学习(DeepLearning)是一种基于人工神经
- 【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎
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1.引言1.1.研究背景在医学诊断中,医生通过分析CT影像来预测疾病时,面临一些挑战和局限性:图像信息的广度与复杂性:CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片,医生必须迅速审阅这些图像,以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断,但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界,使得准确诊断变
- 高德地图驾车导航内存优化原理与实战
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背景根据Apple官方WWDC的回答,减少内存可以让用户体验到更快的启动速度,不会因为内存过大而导致Crash,可以让APP存活的更久。对于高德地图来说,根据线上数据的分析,内存过高会导致导航过程中系统强杀OOM。尤其区别于其他APP的地方是,一般APP只需要关注前台内存过高的系统强杀FOOM,高德地图有不少用户使用后台导航,所以也需要关注后台的内存过高导致的系统强杀BOOM,且后台强杀较前台强杀
- 探索Vearch:高效的深度学习向量相似度搜索系统
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深度学习人工智能python
Vearch是一个可扩展的分布式系统,用于高效搜索深度学习向量的相似度。在本文中,我们将介绍Vearch的技术背景及其核心原理,演示如何使用VearchPythonSDK进行安装和设置,并分析一些实际应用场景,最后提供一些实战建议。技术背景介绍随着深度学习技术的发展,向量相似度搜索在各类应用中变得越来越重要。从图像识别、推荐系统到自然语言处理,向量搜索可以极大地提升系统的性能。然而,随着数据量的增
- 如何在Python中使用Etherscan API进行以太坊数据查询
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Etherscan是领先的区块链浏览器、搜索、API和分析平台,专注于以太坊——一个去中心化的智能合约平台。在本篇文章中,我们将介绍如何在Python中使用EtherscanAPI进行以太坊数据查询,并提供详细的代码示例。1.技术背景介绍Etherscan提供了丰富的API接口,允许开发者查询以太坊网络上的各种数据,包括交易、账户、合约等信息。使用这些API接口,开发者可以方便地集成以太坊数据到自
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- (4)UART应用设计及仿真验证4 —— UART模块集成
少卿不在大理寺
数字IC设计从入门到实战uartIC设计verilogIC
四、模块集成1.UART模块集成这会儿你再来看这个uart模块构是不是就亲切了很多,归总一下TX和RX之后,我们发现整个的UART的模块输入输出都是定好了的。所以在结构上没有什么需要再分析和拆解了的。直接上代码:moduleuart(inputclk,inputrstn,inputrx,inputtx_data,inputtx_data_valid,outputtx,outputtx_ready,
- 使用Cohere进行文本生成: 从安装到实战
shuoac
python开发语言
Cohere是一家加拿大初创公司,提供自然语言处理模型,帮助企业提升人机交互体验。本文将详细介绍如何使用Cohere进行文本生成,包括环境配置、核心原理、代码演示和实际应用场景分析。1.技术背景介绍随着自然语言处理技术的快速发展,基于大模型的文本生成应用在各行各业中展现出了巨大的潜力。Cohere提供了高效、易用的API,使得开发者能够快速集成高质量的文本生成能力。本文将带你一步步实现这些功能。2
- ClickHouse 数仓
大怀特
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ClickHouse是OLAP并且面向列的数据管理系统.具有高性能分析任何应用,从是嵌入式服务到成百台服务器.开源并且面向列的SQL存储ClickHouse首先是一个开源的SQL数仓,并且带有高性能,成熟,像数据SybaseIQ,Vertica,andSnowflake一样稳定.有以下特性列存储,并且可以有万亿的行和数千列已经压缩并且编解码显著减少I/O可以线性扩展通过矢量查询和sharding具
- 层次分析法(AHP, Analytic Hierarchy Process)
时代的狂
读书摘要笔记
层次分析法(AHP,AnalyticHierarchyProcess)是一种多层次、多因素的决策分析方法,用于解决复杂的决策问题。它通过将问题结构化,将决策目标分解为多个层次,并对不同的决策因素进行比较,进而得出各因素的相对重要性,并帮助决策者做出合理的决策。层次分析法的基本步骤建立层次结构模型首先将决策问题分解为多个层次,通常包括目标层、准则层(即影响决策的主要因素)、子准则层(即对准则进一步细
- 无人设备遥控器之视频回传篇
SKYDROID云卓小助手
音视频人工智能计算机视觉网络目标检测嵌入式硬件
无人设备遥控器的视频回传是指将无人设备(如无人机)采集到的视频信号传输回遥控器或其他接收设备的过程。这一过程在诸多应急情境中显得尤为重要,它能为指挥中心的决策者、调度系统以及AI分析等提供实时画面。一、主流回传方式目前,主流的视频回传方式是利用遥控器的4G/5G上网功能。无人机通过空中的图传系统将影像传输至遥控器,再经由遥控器重新编码后,利用4G/5G网络进行回传。这种方式具有覆盖范围广、传输速度
- 《剑指 Offer》专项突破版 - 面试题 56 : 二叉搜索树中两节点的值之和(详解 C++ 实现的两种方法)
melonyzzZ
数据结构算法c++开发语言数据结构面试
目录前言一、利用哈希表二、应用双指针前言题目链接:LCR056.两数之和IV-输入二叉搜索树-力扣(LeetCode)题目:给定一棵二叉搜索树和一个值k,请判断该二叉搜索树中是否存在值之和等于k的两个节点。假设二叉搜索树中节点的值均唯一。例如,在下图所示的二叉搜索树中,存在值之和等于12的两个节点(节点5和节点7),但不存在值之和为22的两个节点。分析:解决这个问题自然需要遍历二叉树中的所有节点,
- 如何连接别人的redis服务器吗?
黑客KKKing
网络安全网络工程师计算机电脑web安全网络安全
电脑怎么连接别的网络“笔记本电脑无法连接无线网络怎么办?”,说到这个问题,小编对这样类型的问题还真的回答了不少了,无非就那么几种情况,一一的排除,就找到问题的所在问题了,那么怎么排除或者解决呢?下面电脑知识吧的小编就简单分享一下吧:解决分析思路:手机可以可以连接到无线网络,说明无线信号没有问题,路由器应该也没问题,问题更大的可能是在电脑的设置、首先,驱动程序是否正常安装、检查这个,通常可以右键“我
- python panda下载_pandas python下载|Pandas for python v0.25.0官方版 v0.25.0官方版 - 哩咯下载站...
weixin_39647458
pythonpanda下载
Pandas是python的数据分析包,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,提供pandas.whl包下载,有需要的赶快下载吧!软件介绍Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQRCapitalManagement于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被
- Redis安全机制与数据备份:保障数据安全与高可用性
一碗黄焖鸡三碗米饭
Redis技术全景解析redis安全数据库缓存架构开发语言
Redis安全机制与数据备份:保障数据安全与高可用性作为一个高效的内存数据库,Redis因其卓越的性能和灵活的应用场景,成为了分布式缓存、消息队列、实时分析等领域的核心组件。然而,在大规模的生产环境中,Redis不仅需要关注性能,还需要具备高安全性和高可用性,以保障数据的完整性和持续服务。为此,Redis提供了一些安全机制和数据备份方案,帮助用户应对各种潜在的风险。本文将深入探讨Redis的安全机
- 从一秒四笔数据中探寻期货市场的交易机会
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从一秒四笔数据中探寻期货市场的交易机会为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的Level2高频Tick数据。历史期货高频tick五档level2请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。需要注意的是,虽然五档历史Level2行情数据具有很高的研究价值,但在实际应用中,我们还需结合其他市场信息和技术分析方法,以提高研究的准确性和有效性。此外,市场环境不断变化,投资者在运
- STM32启动文件.s解析
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- Linux系统性能调优技巧
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- 双T4加速卡虚拟机中掉了一个卡(RmInitAdapter failed)问题的处理记录
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- 数据分析利器:COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法
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- 阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测,解锁近实时高效查询体验
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随着实时、近实时数据分析需求的持续增长,查询响应时间在现代数据分析和业务应用中变得越来越重要。为减少查询响应时间,提升数据效率,阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute推出MaxQA(原MCQA2.0)查询加速功能,在独享的查询加速资源池的基础上,对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化,显著减少了查询响应时间,适用于BI场景、交互式分析以及近实时数仓等对
- 数据分析-56-深入理解假设检验的步骤和T检验的应用案例
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文章目录1假设检验(HypothesisTesting)1.1假设检验的步骤1.1.1提出假设1.1.2选择显著性水平1.1.3选择检验统计量1.1.4计算检验统计量1.1.5确定临界值或p值1.2假设检验的类型1.2.1单尾检验(One-tailedtest)1.2.2双尾检验(Two-tailedtest)2T检验2.1单样本t检验2.2独立样本t检验2.3配对样本t检验3应用案例3.1单样本
- 美股分钟级数据在量化策略回测中的重要性分析
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美股分钟级数据在量化策略回测中的重要性分析为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的历史美股分钟高频数据。历史美股分钟高频数据链接:https://pan.baidu.com/s/132FzyihmcRtKVgQohtLUBw?pwd=sigv提取码:sigv请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。关键词:量化策略优化;量化模型分钟数据;市场情绪监测;历史分钟成交量;
- A new method for forward-looking scanning radar imaging based on L1/2 regularization 论文阅读
yangqoor
论文阅读
Anewmethodforforward-lookingscanningradarimagingbasedonL1/2regularization论文阅读内容概述关键创新点1.论文的研究目标研究目标2.新方法的特点与优势传统方法局限L1/2L_{1/2}L1/2正则化的创新优势对比3.实验设计与结果分析实验设置关键结果数据支持可借鉴的创新点与学习建议核心创新点推荐学习路径内容概述该论文提出了一种基
- kubeadm拉起的k8s集群证书过期的做法集群已奔溃也可以解决
KTKong
kubernetes容器云原生
kubeadm拉起的k8s集群证书过期的做法这个是很久之前遇到的了,今天有空(心血来潮)就都回忆回忆写在这里为爱发光,部分内容来自arch先生(死党)的帮助。有时候有很多部门提了建k8s的需求,有些是临时的,有些没有说具体用多久,但是某天,他们和你说集群坏了,这时候你上去一看证书过期了,这里又有两种情况我们分别说明:集群还活着集群已归西1、备份数据2、报错内容及分析3、生成证书4、证书内容合并5、
- 深入解析 Flutter 性能优化:从原理到实践
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深入解析Flutter性能优化:从原理到实践的全面指南Flutter是一个高性能的跨平台框架,但在开发复杂应用时,性能问题仍然可能出现。性能优化是开发高质量Flutter应用的关键。本篇博客将从Flutter的渲染原理出发,结合实际场景,详细分析如何优化Flutter应用的性能,涵盖布局优化、绘制优化、内存优化、网络优化等多个方面。1.Flutter性能优化的核心原理在优化性能之前,我们需要理解F
- 在单片机中是否应该取消32.768kHz外部晶振
鹿屿二向箔
单片机嵌入式硬件
在STM32F103C8T6中,32.768kHz外部晶振(LSE)并非必须,其必要性取决于具体应用需求。以下是详细分析:1.是否需要32.768kHz晶振?需要LSE晶振的场景实时时钟(RTC):若需RTC功能(如日历、精确计时),且要求高精度时间基准,必须使用32.768kHz晶振(LSE)。原因:内部低速RC振荡器(LSI,约40kHz)精度较低(±1%),可能导致时间累积误差(每天约1分钟
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号