- 2024 Android面试心得,已拿到offer
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android面试职场和发展
二、Java垃圾回收机制需要理解JVM,内存划分——方法区、内存堆、虚拟机栈(线程私有)、本地方法栈(线程私有)、程序计数器(线程私有),理解回收算法——标记清除算法、可达性分析算法、标记-整理算法、复制算法、分代算法,优缺点都理解下。详细的可以看看其他同学写的点击打开链接三、类加载机制这个可以结合热修复深入理解下。点击打开链接四、线程和线程池,并发,锁等一系列问题这个可以扩展下如何自己实现一个线
- AGI框架探索
另一只又死又活的猫
开发十年,就只剩下这套Java开发体系了>>>随着对机器学习领域的深入探索,我渐渐迷上了AGI通用人工智能。所以,闲暇时就对AGI框架进行了深入的了解,看看哪些AGI框架与个人的理念相符,方便做进一步的研究之用。朋友给我分享了一篇收集和汇总AGI技术的文章,正好,我就以此为索引,对里面的每一个框架进行了考察:50个杀手级人工智能项目:https://mp.weixin.qq.com/s/qafBW
- RTX 3090图形处理巅峰性能解析
智能计算研究中心
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内容概要作为NVIDIA面向专业创作者与发烧级玩家的旗舰产品,RTX3090重新定义了图形处理的性能边界。本文将以Ampere架构的技术演进为切入点,系统性解构该显卡在显存配置、运算单元协作及图像处理技术方面的创新设计。通过对比测试数据与工程原理分析,重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率,以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样(DLSS)任务中的动态负载分
- 联邦学习优化驱动医疗诊断新突破
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内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战,传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。联邦学习技术通过构建分布式训练框架,使医疗机构在不共享原始数据的前提下,实现跨域模型的协同优化。这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径,特别是在肿瘤筛查领域,通过迁移学习实现跨病种知识迁移,配合超参数自动调优机制,可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率
- T4应用增效方案解密
智能计算研究中心
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内容概要T4技术作为新一代智能增效解决方案,其核心价值在于通过算法驱动的流程重构,实现企业运营效率的指数级提升。该方案采用模块化架构设计,涵盖数据采集层、算法决策层与执行优化层三大子系统,形成从数据感知到行动反馈的闭环管理体系。在应用场景方面,目前已验证制造业设备协同调度、物流路径动态规划、能源消耗实时优化等六大典型场景的有效性。研究数据显示,某汽车零部件制造商通过部署T4方案,在12个月内实现单
- A10高效配置实战技巧
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内容概要在复杂的企业网络环境中,A10设备的配置效率直接影响业务系统的稳定性和响应能力。本文围绕A10Thunder系列设备的全流程调优展开,系统梳理从基础参数校准到高级功能部署的关键步骤,重点解析负载均衡算法与业务场景的适配逻辑、会话保持机制的性能平衡点以及SSL加速优化的硬件资源分配策略。建议在实施配置前,通过A10的AXAPI接口提取现有系统日志,结合业务流量特征制定差异化的调优方案。文中提
- A100核心加速:高效计算方案解析
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内容概要在人工智能与高性能计算领域,A100核心加速技术通过多维度的架构创新,重新定义了算力效率的边界。本文将从硬件设计、资源调度、算法优化及场景适配四个维度展开,系统解析其核心技术原理与落地实践路径。对于企业级计算场景而言,架构设计与资源管理策略的协同优化往往比单一性能指标更具实际价值。建议技术团队在部署前,优先完成工作负载特征分析与集群拓扑规划。第三代TensorCore架构的突破性设计,不仅
- 人工智能的崛起与未来发展趋势分析
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内容概要人工智能作为一项颠覆性技术,近年来发展迅猛,正逐渐渗透到我们生活的每个角落。它不仅改变了人类的工作方式,还在医疗、金融、教育、交通等多个领域展现了巨大的应用潜力。通过理解人工智能的现状,我们可以更清晰地识别当前技术进展和市场需求,以及面临的挑战。领域应用实例发展现状医疗智能诊断、药物研发提高诊断准确率,缩短研发周期金融风险评估、智能投顾实现个性化服务与高效决策教育自适应学习系统提供个性化学
- Ascend Extension for PyTorch是个what?
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1AscendExtensionforPyTorchAscendExtensionforPyTorch插件是基于昇腾的深度学习适配框架,使昇腾NPU可以支持PyTorch框架,为PyTorch框架的使用者提供昇腾AI处理器的超强算力。项目源码地址请参见Ascend/Pytorch。昇腾为基于昇腾处理器和软件的行业应用及服务提供全栈AI计算基础设施。您可以通过访问昇腾社区,了解关于昇腾的更多信息。2
- 挖数据平台对接DeepSeek推出一键云端部署功能:API接口驱动金融、汽车等行业智能化升级
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挖数据API接口金融汽车phppythonjava人工智能
云端部署引言:当数据生产力遇上云端智能化2025年2月23日,国内领先的数据服务商挖数据平台宣布与人工智能巨头DeepSeek达成战略合作,正式推出“一键云端部署”功能。这一功能以API(应用程序接口)为核心,通过云端自动化配置能力,将企业数据服务的部署周期从数周缩短至分钟级,标志着数据服务行业正式迈入“开箱即用”的智能化时代。在金融风控、汽车智能驾驶、供应链管理等场景中,API正成为驱动行业数字
- 神经网络与深度学习入门:理解ANN、CNN和RNN
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在现代科技日新月异的今天,人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手,还是推荐系统,背后都有一项核心技术在支撑,那就是神经网络与深度学习。今天,我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题,其实它也没那么难懂!什么是神经网络?首先,我们要了解什么是神经网络。神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经
- Java 实现快速排序算法:一条快速通道,分而治之
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大家好,今天我们来聊聊快速排序(QuickSort)算法,这个经典的排序算法被广泛应用于各种需要高效排序的场景。作为一种分治法(DivideandConquer)算法,快速排序的效率在平均情况下非常高,是大多数排序算法中的“黄金选手”。那么,让我们一起来了解如何在Java中实现快速排序吧!一、什么是快速排序?快速排序是一种基于分治法的排序算法,它的基本思想是通过选择一个“基准”元素,将待排序的数组
- 还不会用DeepSeek?看这篇就懂啦
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在人工智能飞速发展的今天,DeepSeek作为一款强大的工具崭露头角。很多小伙伴可能听说过它,却不知道怎么用。别着急,这篇文章就手把手教你,保证通俗易懂,还有超多实用案例,让你快速上手!一、认识DeepSeekDeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,致力于大模型的研发与应用。它开源的推理模型DeepSeek-R1非常厉害,性能和OpenAI-o1正式版相当,而且可以免费商用
- 《HarmonyOS Next高性能应用开发核心技术解析》
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《HarmonyOSNext高性能应用开发核心技术解析》一、技术背景与核心挑战在HarmonyOSNext生态中,应用需适应多设备形态差异、资源动态调度、低时延交互等场景。本资源聚焦高性能应用开发的三大核心命题:跨设备资源适配:如何统一管理不同算力设备的资源分配实时响应保障:在CPU占用率波动时维持操作流畅性跨进程协同效率:优化服务间通信的吞吐量与稳定性二、性能优化架构设计2.1分层优化模型构建四
- 侯捷 C++ 课程学习笔记:STL 标准库与泛型编程的实战指南
孤寂大仙v
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在侯捷老师的C++系列课程中,《STL标准库与泛型编程》这门课程让我对C++的强大工具——标准模板库(STL)有了全新的认识。STL是现代C++编程的核心,它提供了丰富的数据结构、算法和迭代器,极大地简化了开发工作。侯捷老师通过系统的讲解和实战案例,帮助我掌握了如何高效使用STL来解决实际问题。以下是我对这门课程的学习笔记和心得体会。一、课程核心内容:STL的三大组成部分侯捷老师的课程详细讲解了S
- 【配送路径规划】遗传算法GA求解冷链配送路径规划问题(带说明文档)【含Matlab源码 MKY001期】
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Matlab路径规划(高阶版)matlab
Matlab领域博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;个人主页:Matlab领域代码获取方式:CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(高阶版)②付费专栏Matlab路径规划(进阶版)③付费专栏Matlab路径规划(初级版)⛳️关注CSDNMatlab领域,更多资源等你来!!⛄一、
- 背包问题-动态规划算法(附带Python代码解析)
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算法动态规划python
一.背包问题概述:给定n种物品和一个容量为capacity的背包,其中每一个物品的重量和价值已知。问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品的总价值最大?二.分析过程:1.思路:对于每一个物品只有两种选择,第一种情况:装入当前物品;第二种情况:不装入当前物品。我们从第一个物品开始,将其重量和背包容量进行比较,如果比背包容量小,则选择将这个物品装入背包,记录它的价值(如果比背包容量大,忽略
- 44、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-6、自动优化,就是把原来的权重更新的部分用面向对象的方式再写一次
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能
importnumpyasnpnp.random.seed(1)data=np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])target=np.array([[0],[1],[0],[1]])#weights_0_1=np.random.rand(2,3)#weights_1_2=np.random.rand(3,1)weights_0_1=np.array([[0.1,0.2
- 时间复杂度不再玄学:一套公式搞定算法效率分析
纠缠BUG
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时间复杂度是算法面试中必问的核心考点,也是评判代码优劣的核心指标。但很多开发者对时间复杂度的理解停留在“背答案”阶段,遇到递归、嵌套循环等复杂场景就无从下手。本文将以四大核心公式和五类代码模板为框架,带你彻底掌握时间复杂度分析的本质逻辑,从此告别“玄学”猜想!一、时间复杂度本质:从数学函数到大O表示法1.1什么是时间复杂度?定义:算法执行时间随数据规模增长的变化趋势关键原则:忽略常数项、低阶项,关
- 【AI-38】为什么开源的是预训练好的模型权重,而不是预训练模型呢?
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开源预训练好的模型权重而不是整个预训练模型,主要有以下几方面原因:知识产权与商业考量保护核心技术与数据:模型开发者可能希望保护模型的某些核心技术细节、独特算法或私有数据,这些是模型的关键竞争力所在。只开源权重可以让开发者在分享部分成果的同时,保留对核心部分的控制权,避免技术泄露。例如,一些企业在研发大模型时,使用了独特的数据清洗和标注方法,或者在模型架构上有创新的设计,他们可能不想公开这些细节,以
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QT6硬件高级编程实战案例使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费QT视频课程QT统计图和QT数据可视化视频免费看免费QT视频课程QT性能优化视频免费看免费QT视频课程QT界面美化视频免费看1QT6硬件连接与配置1.1硬件平台选择与搭建1.1.1硬件平台选择与搭建硬
- Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用
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人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术,其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防:门禁、监控。金融:刷脸支付、身份验证。社交:自动标注、美颜。医疗:患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习:CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据:大规模数据集(如LFW、MegaFace)提升模型泛化能力。硬件加速:GPU、TPU等加速计算,提升实
- 深度学习与搜索引擎优化的结合:DeepSeek的创新与探索
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目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1?查询解析与语义理解4.2?搜索排名与相关性排序4.3?个性化推荐与用户行为分析5、总结引言随着人工智能(AI)技术的迅速发展,深度学习(DeepLearning)
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍3种常见的Transformer位置编码——正弦/余弦位置编码(sin/cos)、基于频率的二维位置编码(2DFrequencyEmbeddings)、旋转式位置编码(RoPE)文章目录Transformer中常见的编码方式正弦/余弦位置编码(SinusoidalPositionalEncoding)基于频率的
- 深度学习面试八股文——决战金三银四
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记的任务是解读深度学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。公主号合集地址点击进入优惠地址:深度学习笔记合集笔记介绍本笔记的任务是解读深度学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。涵盖深度学习八股文和常用算法、模型,包括深度学习基础知识,前向传
- leecode:LRU算法
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一、LRU算法介绍LRU(LeastRecentlyUsed)算法是一种常见的页面置换算法,主要用于缓存淘汰策略。其核心思想是基于时间局部性原理:如果数据最近被访问过,那么将来被访问的概率也会更高。因此,LRU算法会优先淘汰最近最少使用的数据。二、mysql和redis中的使用ySQL和Redis都采用了LRU算法来管理内存中的缓存数据,以提高性能并防止内存溢出。下面是它们如何使用LRU算法的:M
- 深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet
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B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,西一棒槌的,在这种情况下,我会给大家更新深度学习系列的技术文章,轮椅级持续更新技术干货,别问为什么是轮椅级,因为保姆级已经过时了!前置基础知识储备:python/pytorch/神经网络基础知识概念
- 轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解
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AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算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
轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,神经网络模型变得越来越庞大和复杂。然而,大规模模型在计算资源、存储空间以及推理速度方面提出了更高的要求,这在移动设备、嵌入式系统等资源受限的环境中尤为明显。为了解决这一问题,轻量级网络设计应运而生。1.2研
- 算法题刷题C++常用函数
zhihao_Guo
数据结构与算法算法c++java
String字符串函数常见用法字符串倒置//方式1:#includereverse(str1.begin(),str1.end());//方式2:voidrevers(){intc=getchar();if(c!='\n')revers();putchar(c);}//方式1的reverse方法可以实现类似“China”字符串的倒置输出的,但是对于“Ilovemynation”的倒置输出就无能为力
- 基于KNN的鸢尾花分类预测模型
溪海莘
分类数据挖掘人工智能
基于KNN的鸢尾花分类预测模型.让机器实现对鸢尾花的分类分析,它会怎么做呢?我们首先列举出可能需要的要素:数据,模型和算法,效果评估。机器学习,它也是需要对自己的学习效果进行评估,因为它需要根据结果来调整参数。大多数情况需要人来介入这个过程,人们需要根据自身的经验来选取一些合适的参数,但是“爱偷懒”的数据科学家同时也提出一些自动化的程序来实现这一步骤。一、鸢尾花数据集1.1利用sklearn库导入
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
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Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod