- 理解TCP连接中的进程阻塞与CPU调度机制
109702008
编程#C语言网络tcp/ip网络人工智能
引言在计算机网络通信中,TCP连接的建立是一个经典的三次握手过程。当用户调用connect()函数发起连接时,内核会发送SYN报文并等待对方的SYN-ACK响应。此时,调用进程通常会进入阻塞状态,暂停执行直至连接成功或超时。这一机制看似简单,但其背后的内核实现却涉及进程调度、等待队列管理和CPU资源分配等复杂操作。本文将深入探讨阻塞状态的实现原理,并解析CPU在进程阻塞期间的行为。一、进程阻塞的实
- 《分片终章的哈希裂痕:藏在数据拼接里的隐形逻辑》
前端
在大文件分片传输里,有一个令人费解的现象:当所有分片的校验都显示正常,拼接后的整体文件却与源文件的哈希值不符,而问题往往精准地指向最后一片。这并非偶然的技术故障,而是数据传输链条中多重隐形逻辑交织的必然结果,如同钟表的齿轮在最后一圈突然出现难以察觉的错位。文件被切割成固定大小的分片时,最后一片往往是规则的例外。它如同拼图中形状特异的收尾piece,尺寸可能小于其他分片,却承担着衔接整体的关键作用。
- 基于开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序的渠道选择策略研究
说私域
人工智能小程序
摘要:在数字化商业环境下,品牌与产品的渠道选择对其市场推广和运营成功至关重要。本文聚焦于如何依据自身品牌和产品特性,结合开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序,运用科学的渠道选择方法,慎重挑选1-2个适宜平台,集中资源发力并取得成绩后再拓展其他渠道。通过理论分析与案例研究,探讨该策略的有效性和可行性,为企业渠道布局提供参考。关键词:渠道选择;开源AI智能名片;链动2+1模式;S2B2
- 利用技术分享提升个人影响力
AI天才研究院
计算AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang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
《利用技术分享提升个人影响力》关键词:技术分享、个人品牌、影响力、内容创作、互动反馈、持续成长摘要:本文将深入探讨技术分享在个人发展中的重要作用,通过详细分析技术分享的意义、平台选择、内容创作、互动反馈及个人影响力提升策略,帮助读者掌握利用技术分享提升个人影响力的实用方法。第一部分:引言与基础第1章:技术分享的意义与价值1.1.1技术分享的历史与发展技术分享作为一种知识传播的方式,其历史可以追溯到
- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- 从《哪吒 2》看个人IP的破局之道|创客匠人
《哪吒2》以破竹之势登顶中国影史票房榜,不到9天票房突破62亿,观众自发为其“冲百亿”的热情,揭示了一个朴素却深刻的商业逻辑:IP的真正生命力,不在于短暂曝光,而在于用户愿意用行动投票的长期信任。这种逻辑,同样适用于2025年个人IP的增长突围。流量失效的真相:用户体验断层终结增长如今的IP运营者常陷入一个误区:疯狂追逐流量,却留不住用户。短视频投流成本翻倍,内容越做越多粉丝却不涨,好不容易成交的
- Kimi Chat 1.5 与 2.0 架构升级对比
charles666666
人工智能transformer深度学习产品经理chatgpt
1.5版的MoE架构优化KimiChat1.5采用了优化后的MoE架构,其核心在于“专家网络动态路由”。这一机制类似于快递系统智能选择最优路径,能够根据输入数据的特性动态分配计算资源。这种优化显著提升了模型的计算效率,同时降低了硬件资源的浪费。在实际应用中,这意味着开发者可以在相同的硬件配置下处理更复杂的任务,或者在有限的资源下实现更高的性能。2.0的混合专家系统创新点与1.5版相比,KimiCh
- 等保测评中的物联网设备安全评估
亿林数据
物联网安全网络安全等保测评
随着物联网(IoT)技术的飞速发展,物联网设备已经广泛应用于智能家居、智慧城市、工业自动化等多个领域,极大地提升了社会生产力和生活便利性。然而,随着IoT设备数量的激增,其安全性问题也日益凸显,成为我们必须面对的重要课题。在这一背景下,等级保护(等保)测评中的物联网设备安全评估显得尤为重要,它为我们提供了一个有效的安全评估和管理机制。一、物联网设备安全评估的重要性物联网设备的核心理念是实现物物相连
- AI音乐模拟器:AIGC时代的智能音乐创作革命
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人工智能AIGC开源前端机器人
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在AI图像编辑中(以FluxKontext为例),“替换背景”(BackgroundReplacement)是提升图像表现力的关键手段之一。但背景更换不仅仅是简单的视觉置换,更重要的是:确保人物主体外观不变,并与新背景在色温、色调、光影等方面自然融合。只有这样,最终图像才会呈现出“原本拍摄于该背景环境”的真实感。建议使用以下结构组织提示词:Replacethebackgroundwith[新背景]
- LLM中 最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?在大语言模型(LLM)中,最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息,这是由LLM的核心架构(以Transformer为基础)决定的,具体可以从以下角度理解:1.核心机制:自注意力(Self-Attention)的作用现代LLM(如GPT系列、Qwen等)均基于Transformer架构,其核心是自注意力机制。在
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- 视频分析:让AI看懂动态画面
随机森林404
计算机视觉音视频人工智能microsoft
引言:动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代,视频已成为最主要的媒介形式。据统计,每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台,而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容,传统的人工处理方式已无法满足需求,这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力,使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容,这一突破正在彻底改变我们与视
- 第一次在CSDN 使用Markdown编辑页,就看到了完美的语法,在此处,我记录一下
撰卢
编辑器笔记
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mark
- Tomcat:Java Web应用的幕后英雄
互联网动态分析
tomcat
在当今数字化浪潮中,Java作为一门成熟且广泛应用的编程语言,支撑着无数企业级应用和互联网服务的稳定运行。而在JavaWeb开发领域,Tomcat无疑是一个举足轻重的存在,它宛如一位默默耕耘的幕后英雄,为众多Web应用提供了可靠的运行环境。Tomcat的起源与发展Tomcat的故事始于1999年,当时SunMicrosystems(后被Oracle收购)与Apache软件基金会合作,旨在为Java
- 【个人笔记】负载均衡
撰卢
笔记负载均衡运维
文章目录nginx反向代理的好处负载均衡负载均很的配置方式均衡负载的方式nginx反向代理的好处提高访问速度进行负载均衡保证后端服务安全负载均衡负载均衡,就是把大量的请求按照我们指定的方式均衡的分配给集群中的每台服务器负载均很的配置方式upstreamwebservers{server192.168.100.128:8080server192.168.100.129:8080}server{lis
- 解码服务竞争力,医疗美容机构如何在红海中突围?
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神秘顾客湖南群狼市场调查暗访长沙群狼调用
医疗与美容行业的竞争早已进入“贴身肉搏”阶段,(武汉问卷调查公司)(美容行业神秘顾客)(长沙市场调研公司)而决定胜负的核心,藏在患者挂完号后的等待里,藏在医生解释病情的语气里,藏在检查报告递出时的说明里——这些看不见的服务细节,正是拉开差距的关键。湖南群狼市场调查,17年专注医疗与美容机构暗访服务,以第三方的客观视角,为机构解码服务竞争力的密码,助您在激烈竞争中撕开市场缺口。一:17年行业洞察,暗
- 解码服务细节,以专业暗访驱动汽车门店市场突围
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汽车市场调查神秘顾客汽车暗访调查问卷调查公司汽车神秘顾客长沙市场调研
汽车消费市场的竞争,(湖南消费者调查公司)(汽车神秘顾客调查)(长沙市场调查)早已从“产品力”延伸至“服务力”。一次流畅的试驾引导、一句真诚的价格说明、一项贴心的售后承诺,都可能成为客户选择品牌的关键。湖南群狼市场调查深耕行业17年,以专业暗访为笔,为汽车门店绘制服务升级蓝图,让每一份服务细节都经得起市场检验。一、17年行业积淀,铸就服务洞察利器从燃油车主导市场到新能源全面崛起,群狼始终紧跟行业脉
- 群狼调研:以深度调研赋能餐饮服务升级,筑牢行业竞争力
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神秘顾客湖南群狼市场调查暗访长沙群狼调用武汉市场调查线下门店暗访调查
在餐饮市场竞争日趋激烈的当下,(长沙餐饮神秘顾客调查公司)(湖南消费者调查)(线下门店暗访调查)消费者对用餐体验的需求已从“满足味蕾”升级为“全程优质服务”。服务品质的高低,直接决定了品牌的客户留存率与市场口碑。群狼调研凭借17年深耕餐饮调研领域的专业经验,以系统化的神秘顾客调查为核心,为餐饮企业提供从问题诊断到方案落地的全链条支持,助力企业实现服务升级,夯实行业竞争力。一、餐饮服务升级:从“生存
- 赋能长沙汽车服务升级,神秘顾客调查筑牢竞争壁垒
在汽车消费日益理性的当下,(长沙市场调研)(汽车行业密采)(湖南汽车神秘顾客)服务体验已成为车企突围市场的核心竞争力。湖南群狼市场调研服务有限公司凭借深耕华中地区的行业积淀,以专业的汽车服务神秘顾客调查服务,为长沙及周边地区的汽车企业精准把脉服务短板,助力其在激烈竞争中筑牢优势。作为立足华中地区的专业调研机构,群狼调研辐射湖南、湖北、江西、河南、安徽等百余个省市乡镇,依托多领域专家团队与国际标准的
- 线性代数同济教材每一部分的现实意义
ZhuBin365
其它算法
一、行列式(Determinants)的现实意义:不仅仅是数字,而是“尺度”和“特性”行列式虽然计算结果是一个数值,但它绝不是一个孤立的数字,它在现实世界中代表着“尺度”和“特性”的重要信息:现实意义核心:“衡量变化的能力”和“判定系统特性”“尺度”:衡量体积/面积的缩放比例:在现实世界中,很多变换都会改变物体的形状和大小。行列式就像一个“尺度”,衡量了线性变换对面积(二维)或体积(三维及以上)的
- 赛亚超频:蚂蚁、阿瓦隆、神马矿工超频解除低温限制,高温保护
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超频虚拟货币矿机
www.punkhash.com赛亚超频在比特币挖矿行业日益激烈的今天,矿工们越来越重视矿机的效率与稳定性。随着电价的波动、币价的不确定以及矿机成本的攀升,单纯依靠“买新设备”提升产出,已经不再是最优选择。越来越多有经验的矿工开始转向对现有设备进行超频优化,以提高算力、降低单位能耗,从而获得更高的收益回报。而在众多第三方超频固件中,赛亚超频(SaiyanFirmware)凭借稳定性强、兼容机型广、
- C#学习日记
future1412
学习
一、基础概念回顾:值类型变量直接包含值本身,通常分配在栈(Stack)内存中。基本数据类型:int,float,char,bool,enum自定义结构体struct引用类型(ReferenceType)引用类型变量包含的是指向实际对象的引用地址,实际数据位于堆(Heap)内存中。string(虽然看起来像值,但本质是引用类型)数组、类class接口interface、委托delegate结构体(s
- 上位机知识篇---常见的文件系统
文件系统是操作系统用于管理和组织存储设备上文件的机制,它决定了文件的存储方式、命名规则、访问权限、数据结构等。以下是常见的文件系统及其应用场景、优势和劣势的详细介绍:一、Windows常用文件系统1.FAT32(FileAllocationTable32)基本特点:采用32位文件分配表,是FAT系列的升级版,支持最大单文件4GB,最大分区容量理论上为8TB(实际常用2TB以内)。应用场景:U盘、存
- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- 《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读 第一章
v俊逸
C++性能优化指南性能优化C++性能优化性能优化
概述:目录概述:性能优化的必要性:C++代码优化策略总结用好的编译器并用好编译器使用更好的算法使用更好的库减少内存分配和复制移除计算使用更好的数据结构提高并发性优化内存管理性能优化的必要性:按照当今的CPU运行速度来说,执行一条指令所需要的时间是10的-9次方的时间单位,如此快速的执行速度是否就没有性能优化的必要了呢?其实不然,性能优化与CPU的执行速度并无非常大的关系,试想一下,一段代码,如果用
- 《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读 第四章
v俊逸
C++性能优化指南性能优化C++性能优化指南性能优化
目录概述为什么字符串很麻烦字符串是动态分配的字符串赋值背后的操作如何面对字符串会进行大量复制写时复制COW(copyonwrite)尝试优化字符串避免临时字符串通过预留存储空间减少内存分配通过传递引用减少实参复制使用迭代器操作减少循环中的比较操作减少返回值的复制还没有结束,使用字符数组代替字符串再次优化字符串尝试其他的算法叠加以前的优化方式使用其他的编译器使用其他字符串的库功能丰富的字符串库使用s
- rtos内存管理
林内克思
javalinux算法
FreeRTOS将内存分配API保留在其可移植层,提供了五种内存管理算法:heap_1:最简单,不允许释放内存。heap_2:允许释放内存,但不会合并相邻的空闲块。heap_3:简单包装了标准malloc()和free(),以保证线程安全。heap_4:合并相邻的空闲块以避免碎片化。包含绝对地址放置选项。heap_5:如同heap_4,能够跨越多个不相邻内存区域的堆。特点缺点heap_1简单、不支
- AI MCP教程之 什么是 MCP?利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能mcpdeepseek
介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效,让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中,会怎么样呢?在本指南中,我将引导您构建一个具有本地运行的大型语言模型(LLM)和MCP集成的AI工具-让您以类似的方式自动执行利用MCP的工具您喜欢的任务。推荐文章《AnythingLLM教程系列之12AnythingLLM上的Olla
- 使用 Ollama 、 DeepSeek和QWEN的模型上下文协议 (MCP) ,使用本地 LLM 教程的 MCP 服务器
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程服务器运维人工智能qwen2vldeepseek
简介模型上下文协议:MCP服务器据称是AI领域的下一个重大改变者,它将使AI代理变得比我们想象的更加先进。MCP或模型上下文协议由Anthropic去年发布,它可以帮助LLM连接软件并对其进行控制。但有一个问题大多数MCP服务器都与ClaudeAI兼容,尤其是ClaudeAI桌面应用程序,但它们有自己的限制。有没有办法我们可以使用本地LLM运行MCP服务器?是的,在这个特定的逐步详细教程中,我们将
- 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