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Dockerdocker容器运维
Docker镜像与容器的理解在学习docker入门过程中有些时候容易把容器和镜像这两个概念记混淆;下面说下我自己的理解不对望指正!有镜像才能创建容器这是根本前提!IMAGE镜像就好比我们的Java实体工程代码;在服务器上这套Java实体代码可以运行启动多份工程。依靠Java实体代码启动的一个个工程就相当于是容器;准备工作:使用dockerpullubuntu命令拉取一个最新的ubuntu镜像;使用
- 前端数据缓存的几种方式详细讲解
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前端前端缓存
以下是前端数据缓存的完整解决方案,涵盖策略设计、技术实现和性能优化:一、缓存策略分层设计缓存策略内存缓存持久化缓存Map/WeakMap闭包变量LocalStorageSessionStorageIndexedDBServiceWorker二、核心场景实现方案1.高频请求数据缓存(内存缓存)//使用Map实现LRU缓存classMemoryCache{constructor(maxSize=100
- 突破传统:用Polars解锁ICU医疗数据分析新范式
芯作者
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一、ICU数据革命的临界点在重症监护室(ICU),每秒都在产生关乎生死的关键数据:从持续监测的生命体征到高频更新的实验室指标,从呼吸机参数到血管活性药物剂量,现代ICU每天产生的数据量级已突破TB级别。传统分析工具在面对这种兼具高维度、多源异构、时序性强特性的数据时,往往陷入性能瓶颈。而Polars这款基于Rust语言构建的高性能数据处理引擎,正在医疗数据分析领域掀起一场静默革命。二、Polars
- SFP+(Enhanced Small Form-factor Pluggable)详解
美好的事情总会发生
光模块器件嵌入式硬件硬件工程linux
1.SFP+的定义SFP+(SmallForm-factorPluggablePlus)是SFP的增强版本,专为10Gbps及以上高速网络设计。它继承了SFP的小型化、热插拔特性,但通过优化电气接口和协议支持,实现了更高的传输速率(典型为10Gbps,部分可达25Gbps)。SFP+模块同样遵循多源协议(MSA)标准,但物理接口和协议栈针对高速场景进行了升级。2.SFP+与SFP的核心区别特性SF
- 使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测
计算机C9硕士_算法工程师
分割数据深度学习pytorch人工智能
使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割,共18种作物类型(背景,草地,软冬小麦,玉米,冬季大麦,冬季油菜,春季大麦,向日葵,葡萄藤,甜菜,冬季小黑麦,冬季硬质小麦,水果、蔬菜、花卉,土豆,豆科饲料,大豆,果园,混合谷物,高粱),38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像,
- 小程序性能优化-预加载
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微信小程序小程序性能优化
在微信小程序中,数据预加载是提升用户体验的重要优化手段。以下是处理数据预加载的完整方案:一、预加载的适用场景跳转页面前的数据准备如从列表页进入详情页前,提前加载详情数据首屏加载后的空闲时间在首页加载完成后,预加载其他高频页面数据多步骤流程的后续步骤如电商下单流程中,提前加载支付页面所需数据二、核心实现方案1.全局预加载(App级别)//app.jsApp({globalData:{preloadD
- matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类
死月絲卡蕾特
matlab连接散射点
在时间序列信号的深度学习第二部分,我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习,包括它的概念和工作流程等。并且我们演示了如何用时频变换,和基于卷积神经网络的迁移学习来做心电图信号的分类。第二部分中我们将首先介绍什么是小波散射,之后将聚焦在怎样使用小波散射技术也就是不变散射卷积网络做自动特征提取,和使用长短期记忆网络也就是LSTM(LongSh
- 曾经卡脖子!现在开源无任何版权风险
维度哥
CAD
今天给大家带来的是LibreCAD。它可以读取DXF和DWG格式的文件,并可以写入DXF、PDF和SVG文件。非常的好用。LibreCADCAD绘图LibreCAD是一个开源软件,免费小巧流畅,无版权风险,不用破解既可以使用。可以创建DXF格式的文档,软件大小只有二十多M,比autocad动不动上G的大小要精简的多。安装完成之后,点击桌面的图标就能直接打开使用了。对于那些公司不让用盗版软件,然后限
- [默认管线]sss角色渲染shader
不吃斋的和尚
unity计算机视觉
代码暂未优化,多光源着色器:Shader"Common/Skin/SSS_Wet"{Properties{_MainTex("主纹理",2D)="white"{}[HDR]_MakeUpCol("妆容颜色",Color)=(1,1,1,1)_MakeUpTex("妆容遮罩",2D)="balck"{}_AOTex("AO纹理",2D)="balck"{}_AOpow("AO强度",Range(0,
- 编程小白冲Kaggle每日打卡(17)--kaggle学堂:<机器学习简介>随机森林
AZmax01
编程小白冲Kaggle每日打卡机器学习随机森林人工智能
Kaggle官方课程链接:RandomForests本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化,让大家更方便地看懂。RandomForests使用更复杂的机器学习算法。介绍决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵有很多叶子的深树会被过度拟合,因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。但是,叶子很少的浅树表现不佳,因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。即使是当今最复杂的建模技术也面临着欠拟合和过拟
- 浅谈冷水机组集群控制系统方案
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高效机房方案能源自动化程序人生
冷水机组集群控制系统方案日期:2023.09.25一、项目信息:本项目为光伏产业园标准化厂房及配套设施建设项目高效冷热源站集群控制系统,项目内容包括低温冷水机组、中温冷水机组、热回收机组的高效冷热源集群控制系统。二、冷水机组设备概况高压离心单冷机组(变频),制冷量6329KW,共2台;高压离心单冷机组(定频),制冷量6153KW,共1台;高压离心单冷机组(定频),制冷量10548KW,共2台;全热
- 2W8000字 LLM架构文章阅读指北
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大模型架构专栏已经更新了30多篇文章。完整的专栏内容欢迎订阅:LLM架构专栏1、LLM大模型架构专栏||从NLP基础谈起2、LLM大模型架构专栏||自然语言处理(NLP)之建模3、LLM大模型架构之词嵌入(Part1)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part2)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part3)4、LLM架构从基础到精通之Word2Vec训练全解析5、LLM架构从基础到精通之循环神经网络(R
- 从入门到精通:如何用Deepseek成为数据分析高手?
嵌入式Jerry
AI数据分析数据挖掘linux嵌入式硬件docker学习eureka
引言:数据时代,你的分析工具够智能吗?每天,全球产生2.5亿GB数据,但80%的人仍在用Excel手动处理表格。你是否也面临这些问题?✅数据清洗耗时占分析过程的60%✅复杂模型需要反复调试代码✅团队协作时版本混乱难以追溯Deepseek的数据分析模块,正是为解决这些痛点而生。本文将手把手教你:零代码完成专业级分析(从数据清洗到可视化)20个实战技巧直接提升3倍效率3大真实案例揭秘电商/科研/金融场
- AI数据分析:用DeepSeek做数据清洗
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数据分析大模型应用AI工具人工智能数据分析数据挖掘deepseekprompt
在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业和个人决策的重要工具。随着人工智能技术的快速发展,AI驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用DeepSeek进行数据清洗。数据清洗是数据分析的基础,其目的是确保数据的准确性、完整性和一致性。常见的数据问题包括:缺失值:数据中的某些字段为空。重复值:数据中存在重复记录。异常值:数据中存在明显偏离正常范围的数值。不一致性:数据
- 【LeetCode:132. 分割回文串 II + 动态规划】
硕风和炜
#递归/回溯系列#动态规划系列LeetCode每日一题打卡leetcode动态规划算法java递归记忆化搜索dp
在这里插入代码片算法题算法刷题专栏|面试必备算法|面试高频算法越难的东西,越要努力坚持,因为它具有很高的价值,算法就是这样✨作者简介:硕风和炜,CSDN-Java领域优质创作者,保研|国家奖学金|高中学习JAVA|大学完善JAVA开发技术栈|面试刷题|面经八股文|经验分享|好用的网站工具分享恭喜你发现一枚宝藏博主,赶快收入囊中吧人生如棋,我愿为卒,行动虽慢,可谁曾见我后退一步?算法题目录题目链接⛲
- 清华出版 | DeepSeek使用手册(全)
艾思科蓝 AiScholar
人工智能(AI)系列人工智能大数据ai机器人AI编程AI写作算法
在科技迅猛发展的今天,人工智能技术正逐渐渗透到我们生活的每一个角落。清华大学新闻与传播学院-新媒体研究中心-元宇宙文化实验室团队最近发布了一份详尽的DeepSeek使用手册,该手册长达104页,堪称国产AI工具深度使用的标杆指南。这份教程不仅适合新手快速掌握基础操作,也为进阶用户提供了系统性方法论。免费领取104页【清华大学-DeepSeek使用手册】以下是主要内容及要点:一、DeepSeek概述
- Rabbit MQ 高频面试题【刷题系列】
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【面试宝典】ASP.NETCorerabbitmq面试
文章目录一、公司生产环境用的什么消息中间件?二、Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ有什么优缺点?三、解耦、异步、削峰是什么?四、消息队列有什么缺点?五、RabbitMQ一般用在什么场景?六、简单说RabbitMQ有哪些角色?七、RabbitMQ有几种工作模式?八、如何保证RabbitMQ消息的顺序性?九、消息怎么路由?十、如何保证消息不被重复消费?十一、如何确保消息接
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Kubernetes网络模型是容器编排的核心基础,但也是运维中最复杂的部分之一。本文将深入剖析主流网络插件(CNI)的实现原理,并结合生产环境中的高频问题,提供从底层原理到实战排障的全方位指南。一、Kubernetes网络模型基础1.K8S网络核心要求Pod间直连通信:所有Pod可直接通过IP通信,无需NAT。跨节点网络互通:不同节点上的Pod能够直接通信。Service负载均衡:通过Cluste
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1.代码错误:有时候代码中存在错误,但编译器不会报错,导致页面不显示。这种情况下,可以通过注释掉一部分代码,一段一段地查找问题所在1。2.路径问题:检查app.json中页面引入的路径是否正确2。3.JS文件为空:确保当前wxml文件对应的js文件不为空,即使没有具体的处理逻辑,也不能没有js代码2。4.数据量大或页面元素多:如果数据量很大或页面标签特别多,可能会导致页面加载缓慢或预览困难。这种情
- 2.28 图像分类全解析:从境界到评估,再到模型与样本处理
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图像分类将不同的图像,划分到不同的类别标签,实现最小的分类误差。图像分类的三层境界:通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵:TP(Truepositive,真正例)——将正类预测为正类数。FP(Falsepostive,假正例)——将反类预测为正类数。TN(Truenegative,真反例)——将反类预测为反类数。FN(Falsenegative,假反例)—
- nginx+keepalived实现高可用负载均衡
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本文介绍了nginx反向代理多虚拟主机节点服务器配合keepalived实现高可用和负载均衡,keepalived除了能够管理LVS软件外,还可以作为其他服务的高可用解决方案软件。采用nginx+keepalived,它是一个高性能的服务器高可用或者热备解决方案,Keepalived主要来防止服务器单点故障的发生问题,可以通过其与Nginx的配合实现Web服务器端的高可用。使用keepalived
- 优艾智合完成B系列超3亿元人民币融资 加速移动机器人规模化落地
weixin_51795422
科技财经人工智能
12月28日,工业移动机器人头部企业优艾智合宣布近期完成B系列融资,金额累计超3亿元人民币。两轮分别由方广资本、熙诚金睿领投,IDG、松禾、SIG、蓝驰、软银、HAX等新老股东跟投,均由泰合资本担任独家财务顾问。早期投资机构包括真格、常见、英诺、招商局伯乐、西交1896。作为国内领先的移动机器人及解决方案提供商,优艾智合基于工业物流及智能巡检运维两大业务,深耕于精密电子制造与能源行业中的生产运营场
- 《英雄无敌3:死亡阴影》游戏秘籍
小魚資源大雜燴
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部队相关nwcagents:在英雄部队的空位里加上10个黑骑士。nwctrinity:在英雄部队的空位里加上5个天使长。nwclotsofguns:得到所有战争机器。英雄能力相关nwcneo:英雄升一级。nwcnebuchadnezzar:英雄获得无限移动能力。nwcmorpheus:英雄士气最大。nwcfollowthewhiterabbit:英雄幸运最大。nwcthereisnospoon:英
- 完整的 Python 数据分析案例:在线游戏玩家付费预测
萧十一郎@
python机器学习人工智能
目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进3.2模型改进3.3可视化改进1.案例背景在在线游戏行业中,准确预测玩家是否会付费以及付费金额,对于游戏运营商制定营销策略、优化游戏设计和提高盈利能力至关重要。本案例将基于玩家的游戏行为数据(如游
- 深入解析 Flutter兼容鸿蒙next全体生态的横竖屏适配与多屏协作兼容架构
淼学派对
flutter_鸿蒙nextflutterharmonyos华为架构windows
✅近期推荐:求职神器https://bbs.csdn.net/topics/619384540欢迎大家订阅系列专栏:flutter_鸿蒙next淼学派语录:只有不断的否认自己和肯定自己,才能走出弯曲不平的泥泞路,因为平坦的大路,太tm无趣了!目录写在前面1.Flutter的基本适配机制1.1响应式布局1.2逻辑像素2.横屏与竖屏的适配2.1方向感知2.2针对方向的布局优化3.多屏协作的实现3.1适
- 【模型部署】大模型部署工具对比:SGLang, Ollama, VLLM, LLaMA.cpp如何选择?
深度求索者
llama人工智能
在选择大模型部署工具时,需要考虑多个因素,包括性能、支持的语言和模型、硬件支持、易用性以及社区支持等。以下是对比分析:性能VLLM(VirtualTensorLanguage):VLLM是一个高性能的推理库,特别适用于长序列任务。它通过虚拟张量技术优化了内存使用,并支持多GPU加速,适合需要高性能推理的场景。LLaMA.cpp:这是一个针对C++优化的LLaMA模型实现,特别适合在资源受限的环境中
- 腾讯SQL面试题解析:如何找出连续5天涨幅超过5%的股票
数据大包哥
#大厂SQL面试指南sql大数据数据库
腾讯SQL面试题解析:如何找出连续5天涨幅超过5%的股票作者:某七年数据开发工程师|2025年02月23日关键词:SQL窗口函数、连续问题、股票分析、腾讯面试题一、问题背景与难点拆解在股票量化分析场景中,"连续N天满足条件"是高频面试题类型。本题要求在单表stock_data中,筛选出连续5天以上(含)每日涨幅≥5%的股票,并输出连续天数及起止日期。其核心难点在于:涨幅计算:需通过时间窗口函数获取
- UART、I2C、SPI的优缺点和区别
昇柱
FPGA通信协议
UART、I2C、SPI的优缺点和区别协议UARTSPII2C总线3(RX、TX、GND)4(CS、CLK、MOSI、MISO)4(VCC、GND、SCL、SDA)同/异步异步同步同步全/半双工全双工全双工半双工传输速度低高中应用场景板内/间板内(不同芯片之间)板内模式一对一一对多一对多/多对多一主多从实现X各CS地址名词解释:全双工:(FullDuplex)是指在发送数据的同时也能够接收数据,两
- Chainlit集成LlamaIndex实现知识库高级检索(路由检索器)
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人工智能llamaindexragllm
检索原理llamaindex是一个用于构建和部署基于文档的问答系统的框架。其中,RouterRetriever是一个特定的检索器组件,它设计用于根据输入查询选择最佳的检索策略。RouterRetriever的主要功能是在多个不同的检索器之间进行路由,根据输入的特性选择最适合的检索器来处理请求。下面是RouterRetriever的检索原理概览:多策略支持:RouterRetriever可以集成多种
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
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ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本