幽迷狂
幽迷狂

Vega Prime入门教程14.04：CDB测试

本文首发于：Vega Prime入门教程14.04：CDB测试

打开失败

打开vpcdb_yemen_urban.acf

会报错

Vega Prime入门教程14.04：CDB测试_第1张图片

点击确定后会显示默认界面

Vega Prime入门教程14.04：CDB测试_第2张图片

这个白天蓝海应该是默认场景。

开启服务

打开LP，点击菜单栏或者工具栏

Vega Prime入门教程14.04：CDB测试_第3张图片

显示管理界面

Vega Prime入门教程14.04：CDB测试_第4张图片

切换至rtp界面

Vega Prime入门教程14.04：CDB测试_第5张图片

点击Start RTP按钮，启动rtp服务

Vega Prime入门教程14.04：CDB测试_第6张图片

此时资源占用为

Vega Prime入门教程14.04：CDB测试_第7张图片

urban

再次启动vpcdb_yemen_urban.acf，这次没有错误，正常启动

瓦片图加载中

城市模型加载中

此时风扇开始狂转，显卡的香气飘来，资源占用为

Vega Prime入门教程14.04：CDB测试_第8张图片

airfield

打开vpcdb_yemen_airfield.acf，效果为

此时资源占用为

Vega Prime入门教程14.04：CDB测试_第9张图片

关闭rtp服务后

Vega Prime入门教程14.04：CDB测试_第10张图片

说明

  • 完整工程位于C:\Presagis\Suite18\Vega_Prime\resources\samples\vegaprime\vpcdb\vpcdb_simple

你可能感兴趣的:(Presagis,Presagis,建模,仿真,3D,模型,场景,Vega,Prime)

  • 啸叫抑制（AFS）从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示 aflyingwolf_pomelo 语音信号处理算法人工智能
    一、概述啸叫抑制算法也叫声反馈抑制，本专题我们讨论啸叫抑制算法的平台搭建，算法仿真和设备端的工程落地实现。完整记录一个扩声系统的搭建。更多资料和代码可以进入https://t.zsxq.com/qgmoN，同时欢迎大家提出宝贵的建议，以共同探讨学习。二、啸叫抑制算法视频演示啸叫抑制算法演示视频三、语谱图3.1产生啸叫效果3.2去啸叫后的效果四、总结这一节我们主要记录了啸叫抑制（去啸叫）算法的效果演
  • 前端高级 CSS 用法实战指南 Real Man★ 前端css
    前端高级CSS用法实战指南CSS的高级用法能显著提升开发效率、优化页面性能并实现复杂的视觉效果。以下是现代CSS的核心高级技巧和实战案例，涵盖布局、动画、优化等方向：一、现代布局系统CSSGrid复杂布局场景：实现不规则网格（如杂志排版、仪表盘）。示例：定义网格模板与区域命名：css.container{display:grid;grid-template-columns:200px1fr300p
  • Python 学习 第五册 深度学习 第1章 什么是深度学习 weixin_38135241 python学习深度学习人工智能
    ----用教授的方式学习。目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林与梯度提升机1.2.4深度学习有何不同什么是深度学习？1.1人工智能、机器学习与深度学习三者关系：1.1.1人工智
  • 当细致剪裁遇上大语言模型：从数据匹配到卓越性能的奇幻之旅 步子哥 AGI通用人工智能语言模型人工智能自然语言处理
    在浩如烟海的人工智能技术中，构建和调教大语言模型（LLMs）的过程就像是一场精心策划的奇幻冒险。本文带您走进一个鲜为人知的领域——如何利用“量身定制”的数据，让模型在知识的海洋中游刃有余。我们将透过一篇最新的研究《TheBestInstruction-TuningDataareThoseThatFit》，探索如何通过选择与目标模型分布高度契合的数据来优化监督式微调（SFT）的效果，以及这一方法如何
  • 基于Redis geo地理位置的物流路线规划系统实现方案 xiyubaby.17 缓存redis
    物流路线规划系统实现方案一、系统架构图数据存储层数据处理层业务服务层客户端RedisGEOPostgreSQL图数据库地理编码服务实时交通处理路线优化引擎距离计算服务路径规划服务订单管理服务物流管理系统司机APP客户门户客户端API网关业务服务层数据处理层数据存储层二、核心模块实现1.地理模型定义publicclassLocation{privateStringid;privateStringad
  • 解锁云原生后端开发新姿势：腾讯云大模型API深度整合实战 Loving_enjoy 实用技巧腾讯云
    在云原生与AI技术深度融合的今天，如何将大模型能力无缝嵌入后端架构，已成为开发者构建下一代智能应用的核心命题。本文将深入解析腾讯云大模型API（如DeepSeek-R1/V3、混元大模型）与云原生技术的创新结合方案，通过架构设计、实战案例与高阶技巧，揭示一条从0到1构建AI增强型服务的完整路径。---##一、云原生与大模型的融合新范式###1.1技术趋势的双向奔赴云原生后端的核心优势在于弹性扩展、
  • 使用 Python 实现批量发送电子邮件 才华是浅浅的耐心 python爬虫开发语言
    引言：在日常工作中，我们可能会遇到需要批量发送邮件的场景，例如通知、营销邮件或测试邮件。如果手动发送，不仅效率低下，还容易出错。今天，我将分享一个使用Python实现的自动化邮件发送脚本，通过读取Excel文件中的发件人和收件人信息，轻松完成批量邮件发送任务。功能概述这个脚本的主要功能包括：从Excel文件中读取发件人信息（邮箱和授权码）和收件人信息（邮箱）。根据发件人邮箱的域名，自动匹配SMTP
  • Trae使用教程，帮助您快速上手这款编程神器。 云上的阿七 云计算
    Trae是一款由字节跳动推出的AI驱动集成开发环境（IDE），旨在通过智能代码补全、多模态交互以及对整个代码库的上下文分析等功能，帮助开发者更高效地编写代码。其强大的AI能力能够理解开发者的需求并提供精准的代码生成和修改建议。目前，Trae提供免费版本，集成了Claude-3.5-Sonnet和GPT-4o等主流大模型。rae使用教程，帮助您快速上手这款编程神器。一、安装Trae访问官网：前往Tr
  • RAMS（区域大气建模系统）与 OpenFOAM 的耦合：构建跨尺度大气流动模拟平台 Hardess-god RAMS算法人工智能机器学习
    随着城市气象、风能开发和空气质量模拟需求的提升，单一尺度的模拟工具已难以满足复杂地形和城市结构下的精细气流场重建需求。RegionalAtmosphericModelingSystem（RAMS）作为区域尺度大气模式，在捕捉天气系统和地形强迫方面表现优异；而OpenFOAM则是功能强大的开源计算流体力学（CFD）平台，能够实现亚米级的湍流建模和局地流场分辨。将两者耦合，实现区域与城市尺度的联动模拟
  • 相同的问题看看Grok3怎么回答-详细讲讲PPO & GRPO原理 释迦呼呼 AI一千问人工智能深度学习机器学习语言模型算法神经网络计算机视觉
    关键要点研究表明，PPO（近端策略优化）是一种稳定高效的强化学习算法，适用于单代理或多代理场景，重点是最大化绝对奖励。GRPO（基于梯度的相对策略优化）似乎是专为多代理系统设计的，优化代理之间的相对表现，目前信息有限，可能较少为人所知。这两个算法在目标和应用领域上有显著差异，PPO更通用，GRPO更适合竞争性多代理环境。关于PPO的解释什么是PPO？PPO，全称近端策略优化，是一种强化学习算法，帮
  • 基于推理的强化学习智能体设计与开发 由数入道 人工智能人工智能多智能体强化学习知识推理
    1.理论基础与核心概念1.1推理强化学习（Reasoning-EnhancedRL）定义核心思想：在传统强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）基础上，引入符号推理、因果推断和知识引导机制，解决复杂环境中的长程依赖和稀疏奖励问题。数学建模：扩展MDP为R-MDP：⟨S,A,P
  • 小米新款智能眼镜今日发布；苹果CEO库克来访中国，盛赞DeepSeek | 极客头条 CSDN资讯 AI
    「极客头条」——技术人员的新闻圈！CSDN的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！小米米家智能眼镜新品今日发布，号称“精细之镜”宇树科技王兴兴谈家用人形机器人何时上市：近两三年实现不了网传商汤联创徐冰或离职，公司回应：目前未收到辞呈何小鹏：预计2025年下半年会实现L3级别全场景自动驾驶
  • 利用 MATLAB/Simulink 建立完整的控制系统模型，并进行阶跃响应和负载扰动响应仿真 神经网络15044 MATLAB专栏算法深度学习matlab网络开发语言
    -利用MATLAB/Simulink建立完整的控制系统模型，包括单一控制回路(电流、速度、位置)和整个系统的级联模型仿真任务包括验证各回路的阶跃响应、负载扰动响应等，确保系统在动态性能上满足设计要求。以下是在MATLAB/Simulink中建立完整控制系统模型（包含单一控制回路和级联模型）并进行仿真的详细步骤和示例代码。步骤概述建立单一控制回路模型：分别构建电流、速度和位置控制回路。构建级联模型：
  • Java 在 运行期、源码级别 和 字节码级别 处理的对比分析，涵盖定义、实现方式、优缺点及典型应用场景 爱的叹息 Java基础整理javapython开发语言
    以下是Java在运行期、源码级别和字节码级别处理的对比分析，涵盖定义、实现方式、优缺点及典型应用场景：1.对比维度维度运行期处理源码级别处理字节码级别处理工作阶段程序运行时动态操作编译阶段生成/修改代码编译后到运行前修改字节码实现方式反射、动态代理、JVM工具注解处理器（APT）、模板引擎ASM、Javassist、ByteBuddy修改内容对象/类的属性、方法调用源代码文件字节码（.class文
  • 攻克 CREO 到 STL 转换难关：技术挑战剖析 3D小将 迪威模型联讯软件SolidWorks模型CATIA模型UG模型SketchUp模型PROE模型CAD图纸MMD模型
    一、引言CREO是一款功能强大的3DCAD/CAM/CAE一体化软件，在产品设计、模具开发、机械制造等多个领域广泛应用。它支持复杂的参数化设计、曲面建模和装配模拟等操作，能满足从概念设计到产品制造全过程的需求。而STL（Stereolithography）格式则是3D打印领域的标准文件格式，主要用于描述三维物体的表面几何形状。随着3D打印技术的普及，将CREO模型转换为STL格式，以便进行3D打印
  • 正交分析法 + Prompt Optimizer：五维复杂测试用例设计的终极指南** Python测试之道 prompt测试用例microsoft
    在测试工程师的日常工作中，复杂的测试需求往往伴随着多维参数的组合爆炸式增长。如何在有限的资源下设计出高效且覆盖全面的测试用例？如何避免因测试用例数量过多而浪费时间？今天，我们将揭示一项“杀手级”技术——正交分析法，并结合PromptOptimizer提示词优化器，教你如何在五维甚至更多参数的场景中快速生成高质量测试用例。读完这篇文章，你将会对正交分析法在提示词优化中的潜力感到眼前一亮！为什么多维参
  • 前端简单数据存储：跳过后端数据库的一种高效策略，应对一些不需要后端访问数据库的简单操作：静态 Markdown 文件存储 【D＇accumulation】 前端数据库学习vscodehtml5vue.js
    问题提出：在一些应用场景中，有些数据并不重要，也不需要频繁地进行动态增删改查，比如品牌历史、产品介绍等说明性内容。为此，我选择在前端直接存储这些静态数据，跳过后端数据库调用。本文将分享如何利用Vue工程中直接存放Markdown文件与内嵌数据，将数据管理与业务逻辑解耦，从而实现快速开发、便于维护和灵活更新的目的。静态Markdown文件存储方法案例：原理：将Markdown文件（如brandHis
  • langchain chroma 与 chromadb笔记 phynikesi langchain笔记chromadb
    chromadb可独立使用也可搭配langchain框架使用。环境：python3.9langchain=0.2.16chromadb=0.5.3chromadb使用示例importchromadbfromchromadb.configimportSettingsfromchromadb.utilsimportembedding_functions#加载embedding模型en_embeddin
  • Fyrox 游戏引擎教程 秋或依
    Fyrox游戏引擎教程Fyrox3Dand2DgameenginewritteninRust项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fy/Fyrox项目介绍Fyrox是一个功能丰富的游戏引擎，使用Rust语言编写。它支持2D和3D游戏开发，并提供了一个场景编辑器，方便开发者进行游戏内容的创建和管理。Fyrox引擎的前身是rg3d，自2019年以来一直在积极开发中。项
  • LLM大模型提示工程Prompt Engineering Langchain promptlangchain私有化大模型人工智能产品经理ai大模型LLM
    在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。提示是影响词汇分布最简单的方法，通过给LLM输入提示文本（有时会包含指令和示例）使得词汇的分布概率发生变化。以上一篇中提到的例子说明，最初的语句是“我写信给农场，希望他们送我一个宠物，他们送给我一只（）“词汇的分布如下：代码语言：javascript**复制牛0.1羊0.2狗0
  • 领域驱动新实践：COLA框架全解析——架构设计与实战案例解析 Java进阶八股文 后端
    1.引言：为什么选择COLA实现DDD？——从“代码泥潭”到“领域清晰”的架构跃迁传统分层架构的痛点：当代码沦为“数据库操作说明书”在典型的MVC或三层架构中，业务逻辑常常被“撕碎”成零散的片段，散落在Service层的各个角落。以电商系统的订单管理为例，开发者可能会遇到这样的场景：java代码解读复制代码//传统Service层：贫血模型的典型代码publicclassOrderService{
  • 深入浅出JVM性能优化：从理论到实践 rider189 javajvm
    一、JVM架构与内存模型深度解析1.1JVM运行时数据区全景图方法区（元空间）：存储类信息、常量池等元数据堆内存：对象实例存储核心区域YoungGeneration（新生代）Eden区（对象诞生地）Survivor区（S0/S1，存活对象过渡区）OldGeneration（老年代）虚拟机栈：线程私有，存储栈帧本地方法栈：Native方法调用程序计数器：线程执行位置指示器1.2对象生命周期管理对象创
  • 设计模式：深度解析单例模式 WeiLai1112 设计模式单例模式设计模式面试java后端分布式中间件
    深度解析单例模式：从理论到实践1.引言在软件开发中，设计模式是解决常见问题的经典解决方案。单例模式（SingletonPattern）作为创建型模式之一，广泛应用于需要全局唯一实例的场景。本文将深入探讨单例模式的定义、实现方式、优缺点以及应用场景，并结合实际项目经验，为大厂面试中的深度追问提供详细解决方案。2.单例模式的定义与结构2.1定义单例模式确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。它通
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中） 林聪木 目标检测YOLO深度学习
    目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的无人机目标检测1.数
  • JavaScript（JS）单线程影响速度 ok060 javascript开发语言ecmascript
    js单线程影响速度在JavaScript（JS）中，单线程的本质是其执行模型的核心特点，这意味着同一时间只能执行一个任务。这种设计使得JS在处理诸如DOM操作、用户交互等任务时更为直观和安全，因为它避免了复杂的多线程并发问题，如竞态条件（raceconditions）和死锁（deadlocks）。然而，单线程的特性也确实影响了其处理大量计算或I/O密集型任务时的性能。影响速度的原因阻塞性操作：在单
  • QML与C++集成之道 QT性能优化QT原理源码QT界面美化 qtqt6.3qt5QT教程c++
    QML与C++集成之道补天云火鸟博客创作软件1QML基础和C++整合入门1.1QML语言概览1.1.1QML语言概览QML语言概览QML语言概览QML简介及用途QML（QuickModelLanguage）是Qt库中的一种声明式编程语言，主要用于构建复杂的用户界面。它是一种面向对象的语言，但使用场景和传统面向对象编程有所不同。QML允许开发者以XML或JSON格式编写代码来描述UI组件、它们的属性
  • OpenCV 基础模块 Python 版 ice_junjun OpenCVopencvpython计算机视觉
    OpenCV基础模块权威指南（Python版）一、模块全景图plaintextOpenCV架构(v4.x+)├─核心层│├─core：基础数据结构与操作（Mat/Scalar/Point）│└─imgproc：图像处理流水线（滤波→变换→检测）├─交互层│├─highgui：GUI与媒体I/O（显示/捕获/交互）│└─video：视频分析（运动检测/目标跟踪）├─3D视觉层│└─calib3d：相
  • 腾讯面经，有点难度~ 后端go
    今天分享组织内的朋友在腾讯安全的实习面经。内容涵盖了QPS测试方法、SQL聚合查询、Linux进程管理、Redis数据结构与持久化、NAT原理、Docker隔离机制、Go语言GMP调度模型、协程控制、系统调用流程、变量逃逸分析及map操作等等知识点。下面是我整理的面经详解：面经详解一个表，里面有数据列，id，name,class，查学生最喜欢的前10个课程，sql语句实现SELECTclass,C
  • DunTrust IP SSL证书——支持多端口验证 https
    市面上99%的证书品牌的IPSSL证书在签发过程中会涉及默认80或者443端口开放问题，但是也有少数服务商也支持其他端口验证。一、IPSSL证书概述IPSSL证书是一种用于保护IP地址安全的SSL证书，它能够对IP地址进行HTTPS加密，确保传输数据的安全性和完整性。IPSSL证书通常用于没有域名或需要直接使用IP地址进行访问的场景。二、多端口验证的支持情况市面上99%的证书品牌的IPSSL证书在
  • unique_ptr 和 shared_ptr 有什么区别？
    std::unique_ptr和std::shared_ptr是C++中两种主要的智能指针类型，它们都用于自动管理动态分配的内存，但在所有权模型、使用场景和性能上有显著的区别。以下是它们的详细对比：一、所有权模型std::unique_ptr独占所有权：std::unique_ptr表示对资源的独占所有权。一个资源在同一时间只能被一个std::unique_ptr所拥有。禁止复制：std::uni
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他