sdbhewfoqi
sdbhewfoqi

【推荐系统】geohash召回

  • 经纬度坐标，精度非常高。只能表述一个点，二维坐标。
  • geohash 一种地理编码系统。划分成4*8的格子，编码长度越长，区域大小越小，位置描述的越精确。1km，一般编码长度用6-7长度。

geohash比经纬度好在哪里？

浮点数编码成字符串占用的字节数较多。一般都是用字符串。

1个浮点数占用存储空间4个字节。

如何利用genhash去搜索附近的邻居？

【如何搜索附近的商家? Geohash （下）】

应用：周边查询

给定当前位置：东方明珠 -> 坐标&搜索半径

查询周边的特定商家：餐厅

你可能感兴趣的:(推荐系统,推荐算法)

  • Python构建基于协同过滤的推荐系统：从理论到实践 清水白石008 pythonPython题库python开发语言
    构建基于协同过滤的推荐系统：从理论到实践推荐系统在现代应用中无处不在，从电商平台的商品推荐到流媒体服务的内容推荐，推荐系统极大地提升了用户体验。本文将详细介绍如何使用Python构建一个基于协同过滤算法的推荐系统，内容涵盖理论基础、数据处理、算法实现以及实际应用。一、推荐系统概述推荐系统主要分为三类：基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和混合推荐系统。本文重点介绍基于协同过滤的推荐系统。协同过滤（C
  • 知识图谱与金融——基于知识图谱的风险监控与决策支持 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介知识图谱(KG)是一种用来表示大量互相关联数据的多维网络结构，它通过三元组（subject-predicate-object）的方式来表述实体之间的关系。它经常被用在文本分析、数据挖掘、推荐系统等领域。而随着金融行业对海量信息数据的需求越来越高，知识图谱技术也越来越受到重视。实际上，知识图谱已经成为构建和处理金融知识的重要工具之一。本文将探讨知识图谱在金融中的应
  • 搜广推校招面经三十八 Y1nhl 搜广推面经算法pytorch推荐算法搜索算法机器学习
    字节推荐算法一、场景题：在抖音场景下为用户推荐广告词，吸引用户点击搜索，呈现广告这一流程的关键点以及可能遇到的困难。二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。为了克服这些问题，Transformer采用了一系列技术：2.1.残差连接（ResidualConnections）每个子层（包
  • 专业 英语 程序员爱德华 英语专业英语
    文章目录一、计算机1.计算机基础(1)计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习(1)论文(2)深度学习DL(3)计算机视觉CV(4)自然语言处理NLP(5)推荐系统(6)计算机图形学二、数学三、机械、材料四、医药五、英美计量单位一
  • 跨领域算法安全优化与实践路径 智能计算研究中心 其他
    内容概要在算法技术加速渗透金融、医疗、自动驾驶等关键领域的背景下，跨领域算法的安全性与可落地性成为核心挑战。本书从联邦学习的隐私保护架构切入，探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度，并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架，构建兼顾效率与安全的技术范式。值得注意的是，医疗影像分析中的对抗攻击防御机制与生成对抗网络驱动的推荐系统创新，揭示了算法动态演进中的风险控制逻辑。技术整合不应局限于单一场景优化，
  • Django 中的算法应用与实现 岱宗夫up 教学sqlite数据库pythondjangoopencv
    Django中的算法应用与实现在Django开发中，算法的应用可以极大地扩展Web应用的功能和性能。从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。1\.协同过滤算法1.1算法简介协同过滤是一种常用的推荐系统算法，通过分析用户的行为数据（如评分、浏览历史等），为用户推荐他们可能感兴趣的内容。
  • 大模型不确定性量化与提示词校准 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    大模型不确定性量化与提示词校准关键词大模型不确定性量化提示词校准自然语言处理计算机视觉推荐系统摘要本文旨在探讨大模型不确定性量化与提示词校准这一前沿技术。首先，我们将介绍大模型不确定性的背景及其重要性，然后深入探讨不确定性量化的原理和方法，以及提示词校准在其中的作用。通过具体案例分析，我们将展示这些技术在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域的应用。最后，我们将讨论实现大模型不确定性量化与提示词
  • 新闻推荐系统：Spring Boot框架详解 2402_85758936 springboot后端java
    2相关技术2.1MYSQL数据库MySQL是一个真正的多用户、多线程SQL数据库服务器。是基于SQL的客户/服务器模式的关系数据库管理系统，它的有点有有功能强大、使用简单、管理方便、安全可靠性高、运行速度快、多线程、跨平台性、完全网络化、稳定性等，非常适用于Web站点或者其他应用软件的数据库后端的开发工作。此外，用户可利用许多语言编写访问MySQL数据库的程序。作为开放源代码运动的产物之一，MyS
  • 搜广推校招面经三十六 Y1nhl 搜广推面经机器学习人工智能算法python深度学习pytorch推荐算法
    快手推荐算法一、有10亿个数据量如何快速做召回在推荐系统的召回阶段，面对海量数据（如10亿条记录），需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大，直接对所有数据进行计算是不现实的，因此需要设计高效的召回策略。1.1.核心挑战数据规模大:10亿级别的数据无法直接加载到内存中。实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的，导致相似性计算复杂度增加。多
  • 搜广推校招面经二十八 Y1nhl 搜广推面经推荐算法求职招聘搜索引擎机器学习算法
    蚂蚁推荐算法一、介绍损失函数、为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同，因此它们的损失函数设计也存在本质区别：输出空间的不同回归任务：目标是预测一个连续值（如房价、温度等）。输出空间是连续的实数范围。分类任务：目标是预测离散的类别标签（如“猫”或“狗”）或者概率。输出空间通常是有限的类别集合。误差衡量方
  • 图数据库Neo4j面试内容整理-图遍历和最短路径 不务正业的猿 面试Neo4j数据库neo4j网络面试职场和发展图数据库
    图遍历和最短路径是图数据库中两个非常重要的概念，尤其是在图数据结构中，它们是解决许多问题（如社交网络分析、推荐系统、网络分析等）的核心算法。Neo4j提供了强大的图遍历和最短路径查询能力，帮助用户有效地从图中提取信息。1.图遍历（GraphTraversal）
  • 《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》 人工智能深度学习
    在当今数字化时代，人工智能（AI）技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断，从自动驾驶到自然语言处理，AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后，高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊，没有优质的数据，再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks，作为一款强大的大数据开发治理平台，在
  • 2025年具有百度特色的软件测试面试题 噔噔噔噔@ 软件测试基础及工具分享程序人生软件测试面试题专栏测试工具经验分享自动化
    百度业务场景如何测试一个高并发的搜索系统（如百度搜索）？如何测试一个在线地图服务（如百度地图）？如何测试一个大型推荐系统（如百度推荐）的性能？百度技术栈你对百度的PaddlePaddle框架有了解吗？如何测试基于PaddlePaddle的服务？如何测试百度云的API服务？你对百度的DevOps实践有什么了解？
  • 《基于Django和ElasticSearch的学术论文搜索推荐系统的设计与实现》开题报告 Python数据分析与机器学习 毕业论文/研究报告elasticsearch大数据搜索引擎课程设计pythondjango开发语言
    目录一、选题的背景和意义（一）选题背景（二）选题意义2.1.提升科研效率2.2促进学术创新2.3优化资源配置二、选题的国内外现状与总结（一）国内现状（二）国外现状（三）总结三、选题的主要内容和拟解决关键问题（一）主要内容1.数据库设计与实现2.搜索功能实现3.推荐功能实现4.用户管理与交互功能实现（二）拟解决关键问题1.数据质量与整合难题解决措施：2.搜索精准度与性能优化解决措施：四、选题的设计方
  • 推荐算法工程师的技术图谱和学习路径 执于代码 开发者职业加速服务推荐算法学习算法
    推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述，可以总结如下：一、技术图谱推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面：数学基础：微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础，用于理解模型的数学原理和优化算法。高等数学、最优化理论、几何和图论等知识对于复杂模型的设计和优化至关重要。编程与数据结构：熟练掌握Python、Java等编程语言，具备良好的编程习惯和代码优化能力。掌握数
  • 微信小程序毕业设计大全 QQ1305637939 小程序毕业设计小程序答辩javaidea
    微信小程序程序列表:微信小程序健身房课程预约系统6638微信小程序投票系统6640微信小程序小说阅读推荐系统6641微信小程序垃圾分类识别系统（语音识别，拍照识别）qt-93982微信小程序网上书店qt-93982微信小程序在线购物系统qt-93982微信小程序课堂签到系统qtail-93982微信小程序人脸识别图书馆座位预约系统qt-93982微信小程序二手物品交易系统qt-93982微信小程序
  • 基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析 AI智能涌现深度研究 DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
    基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python在数据处理与分析中的优势1.2.1丰富的数据处理库1.2.2强大的数据分析和可视化能力1.2.3简洁高效的语法1.3本文的研究目的和意义1.3.1探索豆瓣电影评论数据的特点1.3.2实践
  • 融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统[Java]—计算机毕业设计源码+LW文档 qq_375279829 高考javaspringbootjavascriptvue.jsspring
    摘要随着信息技术的飞速发展和教育数据的日益丰富，高考择校推荐系统已成为帮助学生和家长做出明智选择的重要工具。本文介绍了一种基于SpringBoot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统。该系统通过整合高校的多源画像数据，如地理位置、学科实力、师资力量、就业情况等，结合协同过滤算法，为学生提供个性化的高校推荐。本文详细阐述了系统的设计与实现过程，包括技术选型、需求分析、系统设计、功能
  • mysql数据推荐算法_Mahout推荐算法基础 爱看书的小兔纸 mysql数据推荐算法
    转载自(http://www.geek521.com/?p=1423)Mahout推荐算法分为以下几大类GenericUserBasedRecommender算法：1.基于用户的相似度2.相近的用户定义与数量特点：1.易于理解2.用户数较少时计算速度快GenericItemBasedRecommender算法：1.基于item的相似度特点：1.item较少时就算速度更快2.当item的外部概念易于
  • python 推荐算法库_[译] 详解个性化推荐五大最常用算法 weixin_39612733 python推荐算法库
    允中若朴编译自Stats&Bots量子位出品|公众号QbitAI推荐系统，是当今互联网背后的无名英雄。我们在某宝首页看见的商品，某条上读到的新闻，甚至在各种地方看见的广告，都有赖于它。昨天，一个名为Stats&Bots的博客详解了构建推荐系统的五种方法。量子位编译如下：现在，许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐，驱动收入增长。推荐算法有很多种，数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。
  • Python智能推荐系统与个性化电商 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python智能推荐系统与个性化电商探索宝藏：揭开推荐系统的神秘面纱数据炼金术：挖掘用户行为背后的黄金智能导购员：为每位顾客定制专属购物体验实时响应大师：打造即时反馈的动态推荐社交网络效应：借助朋友的力量扩大影响力反馈循环艺术家：持续改进与优化用户体验未来展望：迎接智能化零售的新时代探索宝藏：揭开推荐系统的神秘面纱在电子商务的世界里，推荐系统就像是一个藏宝图，它帮助商家找到那些隐藏在海量商品中的“
  • Python实现个性化推荐二 Ninina1992 python人工智能开发工具
    基于内容的推荐引擎是怎么工作的基于内容的推荐系统，正如你的朋友和同事预期的那样，会考虑商品的实际属性，比如商品描述，商品名，价格等等。如果你以前从没接触过推荐系统，然后现在有人拿枪指着你的头，强迫你在三十秒之内描述出来，你可能会描述这样一个基于内容的系统：呃，呃，我可能会给你看一大堆来自同一个厂家，并且拥有类似的说明的产品。你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品。这样做非常合理，因为这就是我们在
  • 计算机毕业设计 ——jspssm510springboot 的人职匹配推荐系统 程序媛9688 课程设计
    作者：程序媛9688开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等。文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题（免费咨询指导选题），项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人计算机毕业设计——jspssm510springboot的人职匹配推荐系统人职匹配推荐系统技术说明本毕业设计项目“jsps
  • python爬虫项目（一百九十八）：电商平台用户行为数据分析与推荐系统、爬取电商平台用户行为数据 人工智能_SYBH 爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫数据分析开发语言信息可视化okhttp
    在现代电商平台中，用户的行为数据对于优化用户体验、提升销量以及个性化推荐至关重要。通过抓取和分析用户的浏览、点击、购买等行为数据，电商平台能够更好地了解用户的偏好，从而推荐相关产品，增加用户的黏性和购买意愿。本篇博客将详细介绍如何通过爬虫技术抓取电商平台的用户行为数据，并结合数据分析和推荐算法，构建一个简单的推荐系统。目录一、电商平台用户行为数据二、爬虫技术实现2.1网站分析2.2使用Seleni
  • 大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案 kakaZhui 大模型应用案例之RAG打造专属知识库botAIGCchatgpt人工智能llama数据库
    在现代应用中，向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同，向量数据库的“热更”（即在不中断服务的情况下更新索引）是一个具有挑战性的问题。本文将深入探讨这一问题，对比主流向量数据库的热更方案，并给出Qdrant的代码示例。1.什么是向量数据库的“热更”？想象一下，你正在运营一个大型电商平台，用户可以上传图片搜索相似商品。你的商品库每天都在更新：新商品上架：需要将新商品
  • 使用DashVector作为LangChain中的VectorStore插件 dgay_hua langchainpython
    背景介绍DashVector是一个支持高维稠密和稀疏向量的全托管向量数据库服务，支持实时插入和过滤搜索。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。这使得DashVector在需要高效处理和搜索向量数据的应用中非常有价值，特别是在自然语言处理和推荐系统等领域。本篇文章将展示如何在LangChain生态系统中利用DashVector。主要内容包括DashVector的安装和配置，以及其作为VectorSto
  • 图神经网络：拓扑数据分析的新时代 Jason_Orton 神经网络数据分析人工智能
    随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在，诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据，能够更好地捕捉节点之间的关系信息，从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
  • DeepSeek 高阶应用技术详解（4） Evaporator Core #DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用deepseek
    1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络（GNN）和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术，广泛应用于金融、气象、医疗等
  • 基于 RAG（检索增强生成）、KAG（知识感知生成）和 CoT（链式思维）的生成式语言模型驱动推荐系统 路人与大师 语言模型人工智能自然语言处理
    一、系统架构详解1.输入层a.用户行为数据数据来源：网站浏览历史、购物车内容、购买记录、收藏夹、搜索记录等。处理方式：数据清洗、去重、时间序列分析，提取用户的长期和短期兴趣。特征工程：行为序列：用户行为的时间顺序，如最近浏览的商品类别。频率与时长：浏览某类商品的频率和时长。转化率：从浏览到购买的转化情况。b.商品数据数据来源：商品数据库，包括价格、品牌、类别、库存、评价、销量等。处理方式：标准化处
  • 深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展 Jason_Orton 深度学习人工智能数据挖掘机器学习
    目录引言什么是深度学习？深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理（NLP）3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习（DeepLearning）近年来成为人工智能领域的核心技术之
  • 桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？ 换个号韩国红果果 html小球碰撞
    稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
  • 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容 白糖_ html5
    读后感         先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。  
  • [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop商城系统jshop电商系统
        在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。         在jshop中，对RequestContextHolder的
  • 算法之时间复杂度 周凡杨 java算法时间复杂度效率
          在 计算机科学 中， 算法 的时间复杂度是一个 函数 ，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的 字符串 的长度的函数。时间复杂度常用 大O符号 表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是 渐近 的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。 这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
  • Java事务处理 g21121 java
    一、什么是Java事务 通常的观念认为，事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
  • Linux awk命令详解 510888780 linux
    一.  AWK 说明   awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。    awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
  • android permission 布衣凌宇 Permission
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
  • Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans javaoracle
    北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
  • linux shell 常用命令 antlove linuxshellcommand
    grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
  • Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
        XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习   XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML:  DOM解析XML文件 SA
  • underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScriptunderscore
            Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first   _.first(array, [n])   别名: head, take       返回array的第一个元素，设置了参数n，就
  • plSql介绍 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
  • 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
    启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件  
  • spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
        最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.     在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
  • Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
    1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述 　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄 　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
  • java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
    public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
  • 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
    vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！ 今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。 其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。   1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
  • [轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
         我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？      
  • 重复执行某段代码 dai_lm android
    用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
  • Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
    public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
  • 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DBbackup
    一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？ 用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。 解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
  • github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com githubgitwebhook
    转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html github和svn一样有钩子的功能，而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作，则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到！ 工具/原料 github 方法/步骤
  • ">的作用" target="_blank">JSP中的作用 蕃薯耀
    JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
  • linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
    局域网使用的文件共享服务。 一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
  • guava cache IXHONG cache
    缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。 　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
  • Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScriptjquerycss
    这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解  完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码：   (
  • 美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
       今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。    美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。    美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
  • N阶行列式计算(JAVA) qiuwanchi N阶行列式计算
    package gaodai; import java.util.List; /** * N阶行列式计算 * @author 邱万迟 * */ public class DeterminantCalculation { public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
  • C语言算法之打渔晒网问题 qiufeihu c算法
    如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔，两天晒一次网，编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天，输出该渔夫是在打渔还是在晒网。 代码如下：   #include <stdio.h> int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/ { if((a%4 == 0 && a%100 != 0
  • XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
    DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.   私有DTD <!DOCTYPErootSYST
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他