- Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据机器学习情绪分析智能投资多源数据
Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用）引言：正文：一、金融情绪数据的立体化采集与治理1.1多模态数据采集架构1.2数据治理与特征工程二、Java机器学习模型的工程化实践2.1情感分析模型的深度优化2.2强化学习驱动的动态投资策略三、顶级机构实战：Java系统的金融炼金术四、技术前沿：Java与金融科技的未来融合4.1量子机器学习集成4.2联邦学习在合
- Java 大视界 -- Java 大数据在影视内容推荐与用户兴趣挖掘中的深度实践（183）
青云交
大数据新视界Java大视界Java+Python双剑合璧：AI大数据实战通关秘籍大数据影视内容推荐用户兴趣挖掘协同过滤基于内容推荐数据可视化个性化推荐系统
亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！全网（微信公众号/CSDN/抖音/华为/支付宝/微博）：青云交一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入1：青云交技术圈福利社群（NEW)点击快速加入2：2025CS
- Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式文件系统在科研数据存储与共享中的应用优化（187）
青云交
大数据新视界Java大视界Java+Python双剑合璧：AI大数据实战通关秘籍大数据大数据分布式文件系统科研数据存储科研数据共享应用优化HDFS数据分区
亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！全网（微信公众号/CSDN/抖音/华为/支付宝/微博）：青云交一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入1：青云交技术圈福利社群（NEW)点击快速加入2：CSDN博客
- Python医疗大数据实战：基于Scrapy-Redis的医院评价数据分布式爬虫设计与实现
Python爬虫项目
python开发语言爬虫seleniumscrapy
摘要本文将详细介绍如何使用Python构建一个高效的医院评价数据爬虫系统。我们将从爬虫基础讲起，逐步深入到分布式爬虫架构设计，使用Scrapy框架结合Redis实现分布式爬取，并采用最新的反反爬技术确保数据采集的稳定性。文章包含完整的代码实现、性能优化方案以及数据处理方法，帮助读者掌握医疗大数据采集的核心技术。关键词：Python爬虫、Scrapy-Redis、分布式爬虫、医疗大数据、反反爬技术1
- flink-sql读写hive-1.13
第一片心意
flinkflinksqlhive
1.版本说明本文档内容基于flink-1.13.x，其他版本的整理，请查看本人博客的flink专栏其他文章。1.1.概述ApacheHive已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。Flink与Hive的集成包含两个层面。一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，用户可通
- 觉察与正念
佳佳的宝瓶子
今天因为交电费的事与妈妈沟通。在沟通的过程中，年届八十的母亲一直给我强调着过去怎么怎么。父母家的电费一直是银行代扣的，这样的模式自从可以通过银行代扣便开始了。可见那时候的父母还是蛮新潮的，能接受新事物的。至从有了智能手机，人类便进入了大数据时代。通过微信或支付宝来交电费方便得多。可惜父亲不在了，老母亲是连手机都坚决不用的人。（因为想要掩饰自己的不能、不敢，所以干脆拒绝！不愿意做任何的改变）。今年，
- Java大视界：Java大数据在智能医疗电子健康档案数据挖掘与健康服务创新＞
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
>本文通过完整代码示例，揭秘如何用Java大数据技术挖掘电子健康档案价值，实现疾病预测、个性化健康管理等创新服务。###一、智能医疗时代的数据金矿电子健康档案（EHR）作为医疗数字化的核心载体，包含海量患者全生命周期健康数据。据统计，全球医疗数据量正以每年**48%的速度增长**，单个三甲医院年数据量可达**PB级**。这些数据蕴藏着疾病规律、治疗效能的宝贵知识，但传统技术难以有效挖掘。**Jav
- 无人值守人工智能智慧系统数据分析：深度洞察与未来展望
呆码科技
人工智能数据分析数据挖掘
无人值守人工智能智慧系统数据分析：深度洞察与未来展望随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已逐渐渗透到社会经济的各个领域，其中无人值守人工智能智慧系统作为AI技术应用的前沿阵地，正引领着一场深刻的行业变革。这类系统通过集成高级算法、大数据分析、物联网（IoT）及云计算等先进技术，实现了对复杂环境的自主监控、智能决策与高效管理，极大地提升了运营效率，降低了人力成本，并开启了数据驱动决策的新纪元。本
- 浮漂式水质监测设备：智能守护水环境的未来之眼
柏峰电子
人工智能
浮漂式水质监测设备：智能守护水环境的未来之眼柏峰【BF-FBSZ】随着全球水资源短缺和水污染问题日益严峻，水质监测技术正迎来前所未有的发展机遇。作为这一领域的创新突破，浮漂式水质监测设备凭借其实时性、智能化和网络化优势，正在重塑水资源管理的新格局。本文将深入探讨这一技术的原理、特点、应用场景及未来发展趋势。一、技术原理与系统架构浮漂式水质监测设备是一种集成了现代传感器技术、物联网和大数据分析的智能
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
matlab科研助手
神经网络算法cnn
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- 基于Socket来构建无界数据流并通过Flink框架进行处理
每天五分钟玩转人工智能
Flink技术实战flink大数据Flink分布式无界数据
本文重点随着大数据技术的不断发展，实时数据流处理已成为企业应对海量数据、实现快速决策的关键技术。ApacheFlink是一个开源的流处理框架，它能够对无界数据流进行高效的、精确的处理。本文将介绍如何通过Socket构建无界数据流，并利用Flink框架进行无界流处理。基于Socket构建无界数据无界数据指的是源源不断产生的数据，这些数据通常来自各种实时数据源，如用户行为日志、传感器数据等。Socke
- sgg大数据全套技术链接[plus]
原来是大华啊~
资源大数据
写在开头：感谢尚硅谷，尚硅谷万岁，我爱尚硅谷111个技术栈+43个项目，兄弟们，冲！最近小米又又又火了一把，致敬所有造福人民的企业和伟大的企业家，致敬雷军，小米，致敬马云，致敬尚硅谷，致敬所有为人民谋福的英雄人物和企业，再次献上我诚挚的敬意，致敬！尚硅谷大数据全套111个技术1.Java从入门到精通JDK版链接：https://pan.baidu.com/s/1GAc610SYSMmZBuOX4D
- 疫情下，我的健康码首次变成了黄码
唯我一心
3月中旬，老公在广州白云区接了一单生意，要很久才回来，就在那里租了一间房，带我和孩子一起住。房子在七楼，步梯，因孩子小，自己就很少下楼，都是他买菜回来，4月8号，订单完成，返程回了佛山。过了两天突然接到短信通知，白云区要大规模核酸筛查，又过一天收到短信:通过大数据分析，您近期行程涉及疫情防控重点区域，您的健康码将被赋予2次黄码并需开展2次核酸检测，请注意健康码状态，尽快凭码到附近黄码核酸检测点进行
- 到底应该怎么抓语文成绩
山东董纯
上学期期末考试，全区统一采用网上阅卷的形式。在这个大数据时代，在这个极为透明的数据时代，一旦采用这样网络统一阅卷的形式。那丑媳妇就要真的见公婆了。再这样一个要生源没生源。要学习积极性没有学习积极性的氛围里。想取得好的成绩是真的难上加难。尽管已经预料到跟其他兄弟学校有一定的差距。但是没有想到差距如此之大。领导们坐不住了，反复约谈备课组长。理由是其他科目差距不大，甚至有优势。为什么语文学科会有如此大的
- 告别内存焦虑！用Dask打开Python大数据并行计算的“任意门“
小张在编程
python大数据开发语言
引言当你在Jupyter里用Pandas读取20GB的CSV文件，看到内存占用率从10%飙升到90%，最后弹出"MemoryError"时；当你想对亿级数据做分组聚合，却发现单线程计算要等上半小时——这些场景是不是像极了用小推车搬运万吨货物？Python生态中，Dask库就像一台"并行计算推土机"，能把大数据拆分成小块并行处理，让你的普通电脑也能拥有分布式计算的能力。本文将从原理到实战，带你掌握这
- python大数据论文_大数据环境下基于python的网络爬虫技术
weixin_39775976
python大数据论文
软件开发大数据环境下基于python的网络爬虫技术作者/谢克武，重庆工商大学派斯学院软件工程学院摘要：随着互联网的发展壮大，网络数据呈爆炸式增长，传统捜索引擎已经不能满足人们对所需求数据的获取的需求，作为搜索引擎的抓取数据的重要组成部分，网络爬虫的作用十分重要，本文首先介绍了在大数据环境下网络爬虫的重要性，接着介绍了网络爬虫的概念，工作原理，工作流程，网页爬行策略，python在编写爬虫领域的优势
- Redis性能测试：工具、参数与实战示例
Seal^_^
数据库专栏#数据库--Redisredis数据库Redis性能测试
Redis性能测试：工具、参数与实战示例1.Redis性能测试概述2.redis-benchmark基础使用2.1基本语法2.2简单示例3.性能测试参数详解4.实战测试示例4.1基础测试4.2指定命令测试4.3带随机key的测试4.4大数据测试4.5管道测试5.性能测试流程图6.测试结果分析与优化建议6.1结果解读6.2优化建议7.高级测试场景7.1持久化影响测试7.2集群测试7.3长时间稳定性测
- 2025年各细分产业链企业数据(汽车、数字经济、食品、制造业)
经管数据库
汽车智能手机数据分析
本数据包含2025年及之前的所有上中下游企业信息，67个细分产业。汽车专区、数字经济专区、数字创意专区、未来产业专区、高端装备专区、新能源专区、食品农业专区、传统制造业专区等71个文件。汽车专区：充电桩制造动力电池汽车材料制造汽车制造汽车制造设备汽车座椅制造驱动电机制造燃料电池汽车制造燃料电池系统制造新能源汽车制造智能驾驶智能视觉数字经济专区：5g边缘计算大数据类服务器光通信集成电路区块链人工智能
- C#语法基础总结（超级全面）（二）
inwith
C#语法基础c#开发语言
文章目录c#语法基本元素关键字操作符（operator）类型转换标识符（Identifier）语句try语句迭代语句（循环语句）索引器文本（字面值）五大数据类型引用类型：值类型：变量、对象与内存装箱和拆箱类类的实例化类的三大成员（属性、方法、事件）属性（property）方法（函数）方法参数值参数引用参数输出参数数组参数具名参数可选参数扩展方法（this参数）方法的重载构造器（constructo
- SQL 常用版本语法概览：标准演进与关键语法分析
一、引言SQL（StructuredQueryLanguage，结构化查询语言）是关系型数据库系统的核心语言，自1986年成为ANSI和ISO标准以来，经历了多次版本演进，不断增强语义表达能力以适应复杂的企业数据需求。随着数据库技术的不断发展，各大数据库厂商（如Oracle、SQLServer、PostgreSQL、MySQL等）在实现标准的基础上扩展了大量方言语法，使得掌握SQL的标准语法版本成
- 主流数据库语言语法对比
两圆相切
数据库
以下是五大数据库（MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、SQLite）核心语法对比，涵盖DDL、DML、查询、函数、事务等全场景，包含底层原理差异和实用示例。##一、数据一、类型深度对比分类MySQLPostgreSQLOracleSQLServerSQLite整数TINYINT,INT,BIGINTSMALLINT,INT,BIGINTNUMBER(10)TIN
- Hadoop与云原生集成：弹性扩缩容与OSS存储分离架构深度解析
Hadoop与云原生集成的必要性Hadoop在大数据领域的基石地位作为大数据处理领域的奠基性技术，Hadoop自2006年诞生以来已形成包含HDFS、YARN、MapReduce三大核心组件的完整生态体系。根据CSDN技术社区的分析报告，全球超过75%的《财富》500强企业仍在使用Hadoop处理EB级数据，其分布式文件系统HDFS通过数据分片（默认128MB块大小）和三副本存储机制，成功解决了P
- 深入TA-Lib：量化技术指标详解
深入TA-Lib：量化技术指标详解本文系统讲解TA-Lib技术指标分析，涵盖基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等，并结合Python代码与大数据、机器学习实战案例，助力读者掌握量化交易实战技巧。本文系统梳理了TA-Lib技术指标分析的核心内容，包括TA-Lib基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等关键技术指标分析方法，并结合Python代码示例与大数据、机器学习的融合实战案例
- 大数据时代下的时序数据库选型指南：基于工业场景的IoTDB技术优势与适用性研究
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点机器学习facebook经验分享课程设计
>在宝钢集团的智能工厂里，5万多个传感器每秒产生150万+数据点，传统数据库系统每天积压3TB未处理数据——这揭示了工业4.0时代的核心矛盾：**海量时序数据处理能力已成为智能制造的关键瓶颈**。###工业时序数据的四大特殊性工业场景下的时序数据与传统互联网数据存在本质差异：1.**高精度时间要求**-数控机床振动监测需微秒级时间戳-电网故障定位要求时间同步精度≤1μs2.**多源异构性**```
- 斗鱼大数据面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮
大数据大数据面试hadoop面试spark面试flink面试手撕SQL手撕代码
GC（垃圾回收）相关知识一、常见的GC收集器SerialGCSerialGC是最基本的垃圾收集器，它是单线程的。在进行垃圾收集时，会暂停所有的用户线程，直到垃圾收集完成。它的工作过程比较简单，首先标记出所有的垃圾对象，然后将它们清除。例如，在一个小型的、对响应时间要求不高的Java应用程序中，如简单的命令行工具，SerialGC可以满足垃圾收集的需求。因为这种应用程序通常没有很高的并发要求，暂停用
- Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339）
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据机器学习金融情绪指数投资决策量化策略情绪分析
Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339）引言：正文：一、Java构建的金融市场情绪数据采集与预处理体系1.1多源异构数据接入引擎1.2数据采集延迟测试报告1.3情绪数据预处理管道二、Java驱动的金融市场情绪指数构建模型2.1多维度情绪指数计算框架2.2情绪指数与投资决策的映射模型三、Java在金融投资决策支持中的实战应用3.1量化私募情绪
- 数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验
ui设计前端开发老司机
ui
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
- 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
- 中国银联豪掷1亿采购海光C86架构服务器
信创新态势
海光芯片C86国产芯片海光信息
近日，中国银联国产服务器采购大单正式敲定，基于海光C86架构的服务器产品中标，项目金额超过1亿元。接下来，C86服务器将用于支撑中国银联的虚拟化、大数据、人工智能、研发测试等技术场景，进一步提升其业务处理能力、用户服务效率和信息安全水平。作为我国重要的银行卡组织和金融基础设施，中国银联在全球183个国家和地区设有银联受理网络，境内外成员机构超过2600家，是世界三大银行卡品牌之一。此次中国银联发力
- 全面探索Kafka：架构、应用与流处理
Kafka：企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台，广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档，详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统，支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据，并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容，逐层深入，从入门到高级应用，帮助读者全
- 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
