- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- 电商用户行为可视化大屏--大数据项目
一.项目目的1.深入了解服务:用户的浏览路径、购买频率、商品评价等数据,能够精准地刻画用户画像。了解用户的年龄、性别、地域等基本信息,以及他们的兴趣爱好、消费习惯等更深入的特征,从而为个性化的营销和服务提供依据。2.优化用户体验:通过分析用户在页面之间的跳转时间、购物车的使用情况等,找出可能存在的流程不畅或设计不合理的地方。3.提高运营效率:对商品销售数据、库存数据等进行关联分析,有助于合理安排库
- memcpy与memcpy_toio:深入解析两大数据传输神器
jghhh01
c++c语言
在软件开发中,数据的高效传输是确保程序性能和稳定性的关键。C语言作为一种广泛应用于系统编程和嵌入式开发的语言,提供了多种用于数据复制和传输的函数。其中,memcpy和memcpy_toio是两个备受关注的数据传输函数,它们各自在特定场景下发挥着不可替代的作用。本文将深入解析这两个函数,探讨它们的用途、区别以及在实际应用中的最佳实践。一、memcpy:内存复制的基础工具memcpy是C标准库中的一个
- 织梦DedeCMS转WordPress
asqq8
最近,有个用户找模板兔迁移网站,源站用的dede,需要转成wp,文章数量大概7000-8000篇,其中有个需求是保证旧文章的链接有效,在wp上的新文章与旧文章的链接类型不一样,所以这涉及到伪静态来处理跳转。虽然网上都很多教程,但是在这次导入过程中还是遇到过一些问题。以下教程是dede的数据表得与wp的数据表在同一个数据库下!要是不在,可以将dede_archives先导入到wp的数据库里。一般流程
- Python商务数据分析——Matplotlib 数据可视化学习笔记
爱吃代码的小皇冠
pythonnumpymatplotlibpandas学习笔记数据分析
一、Matplotlib基础认知1.1库功能与定位核心作用:将数据可视化展示,提升数据直观性与说服力应用场景:绘制折线图、饼图、柱状图等2D/3D图表双接口模式:MATLAB风格:通过pyplot函数快速绘图(自动管理图形对象)面向对象:显式创建Figure和Axes对象(适合复杂绘图)1.2核心对象架构容器类:图(Figure)、坐标系(Axes)、坐标轴(Axis)、刻度(Tick)基础类:线
- PCIe学习笔记(26)
IC纯小白
学习笔记网络
ErrorForwarding(错误转发)错误转发(也称为数据中毒),通过设置EP位表示。下面是一些使用错误转发的例子:•例#1:从主存读取遇到不可纠正的错误•例#2:PCI写到主存的奇偶校验错误•例#3:内部数据缓冲区或缓存上的数据完整性错误错误转发使用模型•错误转发仅用于读取完成数据,AtomicOp完成数据,AtomicOp请求数据或写数据,从不用于错误在“头”(请求阶段,地址/命令等)的情
- SapphireRapids NVMe Aggregate Performance with灵活IO测试--学习笔记(二)
向阳生活
学习笔记网络
4.主机系统配置由于NVMe控制器使用队列和数据缓冲区,这些队列和数据缓冲区可以托管在主机系统内存空间的任何位置,因此假设主机系统具有足够的内存容量和内存带宽来同时处理多个NVMe访问,以避免受到内存带宽限制。主机系统是Sapphire-Rapid2S系统,每个插槽上配置了8个DDR564GB,1DPC,运行在每个插槽上的速度为4800MTS(例如,共1TB内存容量)。4.1根端口的硬盘数量Sap
- Linux学习笔记:PCIe内核篇(1):初始化与枚举流程
ZH_2025
嵌入式协议篇PCIE
根据system.map查看内核中PCIe加载流程:root@zh-vm:~#cat/boot/System.map-5.15.0-130-generic|greppci|grepinitcallffffffff8350ff68d__initcall__kmod_pci__453_6907_pci_realloc_setup_params0ffffffff83510098d__initcall__
- UBOOT学习笔记(六):UBOOT启动--CPU架构及板级初始化阶段
ZH_2025
uboot&linux启动篇linuxarm
3.1、_mainENTRY(_main)#ifdefined(CONFIG_TPL_BUILD)&&defined(CONFIG_TPL_NEEDS_SEPARATE_STACK)ldrr0,=(CONFIG_TPL_STACK)/*TPL(三级引导)使用独立栈*/#elifdefined(CONFIG_SPL_BUILD)&&defined(CONFIG_SPL_STACK)ldrr0,=(C
- ZLG嵌入式笔记 | 工业现场掉电,系统异常如何破解?
ZLG 致远电子
边缘计算ZLG嵌入式开发应用笔记嵌入式硬件
在工业现场,设备常因掉电导致文件系统损坏或数据丢失。本文将介绍如何通过硬件和系统设计优化,解决这一问题,提升设备稳定性。 前言在工业应用现场,不可避免会出现异常掉电或者一些偶发性频繁上下电的情况,这样对系统是有非常大的影响的,特别是写数据过程中发生了掉电,可能会引发下列异常:引起文件系统损坏或者系统异常;数据丢失,带来经济损失。这是非常典型的产品运行过程中有写数据操作,但数据
- ZLG嵌入式笔记 | rootfs镜像制作其实没那么难
ZLG 致远电子
边缘计算ZLG嵌入式开发应用笔记个人开发物联网
在嵌入式Linux开发中,文件系统的打包和镜像制作是关键步骤。本文介绍了Linux核心板文件系统的打包与镜像制作方法,适合嵌入式开发人员快速上手。 前言致远电子Linux核心板提供的系统固件里,除了镜像文件之外,通常还会提供文件系统压缩包。镜像文件可以直接用于烧写到目标板,而文件系统压缩包则可以进行部分修改,修改后重新制作镜像文件烧写。这里只讲直接用编译好的二进制文件对文件系
- 基于django+Spark+大数据+爬虫技术的国漫推荐与可视化平台设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
阿勇学长
大数据项目实战案例Java精品毕业设计实例Python数据可视化项目案例大数据djangospark国漫推荐与可视化平台毕业设计Java
博主介绍:✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
- FOC学习笔记(3)结构性凸极与饱和性凸极的区别及其在无感FOC中的影响
desssq
FOC记录笔记单片机嵌入式硬件foc算法
电机凸极性(Saliency)是指由于转子磁路不对称性导致的直轴(d轴)和交轴(q轴)磁阻或电感存在差异的特性。这种不对称性表现为d轴(与转子永磁体磁场方向一致)磁阻通常较大(电感较小),而与之正交的q轴磁阻通常较小(电感较大)。凸极性是无位置传感器控制(特别是高频注入法)实现转子位置估算的关键物理基础,尤其在零速和低速工况下至关重要。凸极性主要来源于两种机制:结构性凸极和饱和性凸极。结构性凸极是
- 学习笔记2:redis基本操作
学习笔记2:redis基本操作启动服务在命令行中输入以下指令即可启动redis服务:[redis-server文件的路径][redis.conf文件的路径]进入客户端在命令行中输入以下指令即可进入操作redis的客户端:[redis-cli文件的路径]常用操作redis服务的指令#启动redis服务systemctlstartredis#重启redis服务systemctlrestartredis
- 【笔记】DIDs 去中心化身份的相关名词释义
m0_47843842
去中心化
Authenticate身份验证是一个过程(通常是某种类型的协议),通过该过程,实体可以使用一种或多种验证方法证明其具有特定属性或掌控特定秘密。对于DID,一个常见的例子是证明对与DID文档中发布的公钥相关联的私钥的控制。Decentralizedidentifier(DID)不需要中心注册机构的全球唯一持久标识符,因为它是通过加密方式生成和/或注册的。DID的通用格式在DID核心规范[DID-C
- ECDSA数字签名
ECDSA算法(深入浅出密码学笔记)ECDSA标准中的步骤与DSA方案的步骤在概念上紧密相连,但ECDSA中的离散对数问题是在椭圆曲线群中构建起来的。因此,实际计算一个ECDSA签名所执行的算术运算与DSA中的完全不同。ECDSA标准是针对素数域Zp\mathbb{Z}_pZp和有限域GF(2m)GF(2^m)GF(2m)上的椭圆曲线定义的密钥生成使用椭圆曲线EEE,其中:模数为ppp;系数为aa
- 【学习】《算法图解》第九章学习笔记:迪杰斯特拉算法
程序员
一、迪杰斯特拉算法概述迪杰斯特拉算法(Dijkstra'salgorithm)是一种解决带权有向图上单源最短路径问题的贪心算法,由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉(EdsgerW.Dijkstra)于1956年提出。该算法常用于路由协议,也可以用作其他图算法的子程序。(一)算法适用场景迪杰斯特拉算法适用于:带权有向图(每条边都有权重)所有权重都为非负值(不能有负权边)需要找出从一个顶点到图中所
- 机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与库存优化
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能机器人深度学习python神经网络sklearn
在当今全球化的商业环境中,供应链管理的效率和灵活性对于企业的竞争力至关重要。智能供应链通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从原材料采购到产品交付的全流程优化。机器学习技术在智能供应链中的应用尤为突出,尤其是在需求预测和库存优化方面。本文将探讨机器学习在智能供应链中的应用,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能供应链中的需求预测准确的需求预测是供应链管理的核心。需求预测
- CNN-GRU混合模型学习笔记
weixin_54372988
cnngru学习
GRU学习笔记CNN:卷积神经网络GRU(GateRecurrentUnit),门控循环单元CNN:卷积神经网络3个组成部分:1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维(防止过拟合)3.全连接层——输出结果一个卷积核扫完整张图片,得到每个小区域的特征值具体应用中通常有多个卷积核CNN可能有多层结构,如LeNet-5:卷积层–池化层–卷积层–池化层–卷积层–全连接层处理时间序列(1D序列):(
- Kyle的天机学堂学习笔记
Z2475269074
学习笔记
本文将展示一个小白从0->1完成项目的全部历练已经心得PS:要求做到真正的自我思考而不是对着教程敲代码,并借用AI进行辅佐与思考DAY1Maven子工程会继承父工程所有依赖有三套生命周期,互不干扰且同一生命周期内执行命令会以此完成之前的命令1.clean2.default(compile,test,package,install)3.site(deploy)对象DTO数据传输对象,用于服务端与客户
- WPF学习笔记(6)——WPF+Stylet+MVVM:ListBox添加项、获取所选项、删除项、删除所选项
billy_gisboy
#WPF/MVVMwpfmvvmc#
功能描述使用Stylet框架,对WPF进行MVVM模式下的开发。不在xaml.cs中写业务逻辑,业务逻辑均在VM中,且业务逻辑只针对属性,不涉及ListBox控件。实现功能:(1)ListBox添加一个项,项具有图片、信息(2)展示一个所选项的信息(3)删除一个项(4)删除所选项实现效果首先创建学生类namespaceStyletTest.Model{publicclassStudent{////
- WPF学习笔记(8)数据绑定方向与INotifyPropertyChanged
三千道应用题
WPF学习笔记wpf
数据绑定方向与INotifyPropertyChanged一、数据绑定方向1.OneWayToSource2.OneWay3.TwoWay二、INotifyPropertyChanged总结一、数据绑定方向Binding类的Mode属性可以指定数据绑定的方向:官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.windows.data.
- 基于SpringBoot律师事务所案件管理系统的设计与实现
一点教程
Java项目springboot后端javaspring律师事务所案件管理系统
博主主页:一点教程博主简介:专注Java技术领域和毕业设计项目实战、Java微信小程序、安卓等技术开发,远程调试部署、代码讲解、文档指导、ppt制作等技术指导。主要内容:毕业设计,SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Python、Nodejs、小程序、安卓app、大数据等设计与开发感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以和博主沟通,希
- Qt 各种功能学习笔记
栈不收
qt学习笔记
目录1.Qt关于数据库1.1Qt链接数据库1.2将数据库的模型显示在控件中2.Qt关于控件2.1用正则表达式设置输入框只能输入正浮点数2.2设置QDateTimeEdit的时间格式和设置为当前时间1.Qt关于数据库1.1Qt链接数据库基础教学:使用Qt链接MySql数据库_qt连接mysql_栈不收的博客-CSDN博客需要注意的问题:在链接MySQL的时候,首先要确保MySQL已经安装成功在目录Q
- 【学习】《算法图解》第八章学习笔记:平衡树
自学也学好编程
程序人生
前言在上一章中,我们学习了二叉搜索树(BST)的基本概念和操作。虽然BST在平均情况下提供了O(logn)的搜索、插入和删除效率,但在最坏情况下(如按顺序插入数据),它可能退化为链表,导致操作效率降为O(n)。为了解决这个问题,《算法图解》第八章介绍了平衡树的概念和几种主要的平衡树结构,这些结构能够在各种情况下保持较好的平衡性,确保操作的高效性。一、平衡树的基本概念(一)什么是平衡树平衡树是一种特
- 人脸识别常用数据集和Loss
JL_Jessie
人脸识别深度学习
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大!很长一段时间MegaFace的效果都上不去,就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候,如果不对数据集的噪声和属性有一点了解,对训练结果可能会有误判,甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大,有的时候选择一个noise比例极高的大数据集,效果还不如选择一个clean的小数据集呢,可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
- 【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记人工智能
【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?文章目录【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?一、什么是K折交叉验证?✅目的:二、K折交叉验证的发展背景三、K折交叉验证的步骤详解步骤如下:数学
- 【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。
努力毕业的小土博^_^
深度学习学习笔记深度学习学习笔记机器学习人工智能
【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。文章目录【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。一、背景与发展:为什么需要
- 数据结构笔记3:双向链表
逑之
数据结构笔记链表c语言学习经验分享算法
目录双向链表的方法:双向链表的初始化方法我们可以对比双向链表和单链表方法在实现上的区别:双向链表的实现引进头结点的概念:双向链表的优势:1、尾插尾删2、指定位置的插入和删除双向链表:也叫做有头节点的双向循环链表双向链表的方法:typedefintLTDataType;typedefstructListNode{LTDataTypex;structListNode*next;structListNo
- C语言笔记1:编译和链接、算术操作符、转义字符等。
逑之
笔记学习c语言经验分享
目录关键字:编译和链接:字符数组:转义字符:负数取模:输入输出函数:关键字:关键字是C语言保留的,具有特殊含义和用途的标识符,也叫作保留字。具体详见下面博主链接:C语言关键字详解-CSDN博客需要注意的一点是:define不是C语言的关键字。因为#define这一段代码是由预处理器来处理的,而不是由编译器来直接解析的,故而不算C语言语法的一部分。同理include也不是C语言的关键字。#defin
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比