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安全网络软件供应链安全工具HW
在“软件供应链安全工具链研究系列—RASP自适应威胁免疫平台-上篇”中我们提到了RASP工具的基本能力、原理以及工具的应用场景，了解到了RASP工具在各场景下发挥的价值。那么在当今高强度攻防对抗的大场景下，RASP作为最后一道防线，不论是从高危漏洞修复还是应对高级攻击技术，都有着更高的要求。1.工具应具备的能力建议1.1技术能力方面建议1.1.1虚拟补丁技术RASP在为应用系统赋予威胁免疫能力的同
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坠金
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算一个只有两层的神经网络的参数量，我们需要考虑两层之间的连接权重和偏置项。以下是详细的计算步骤：网络结构输入层（第一层）：有2个神经元。输出层（第二层）：有3个神经元。参数计算权重参数：第一层的每个神经元都与第二层的每个神经元相连。因此，第一层的2个神经元与第二层的3个神经元之间的连接会形成权重参数。权重参数的总数量为：权重参数=第一层神经元数量×第二层神经元数量=2×3=6偏置参数：第二层的每个
- 浅析 DeepSeek 开源的 FlashMLA 项目
X.Cristiano
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浅析DeepSeek开源的FlashMLA项目DeepSeek开源周Day1（2025年2月24日）放出的开源项目——FlashMLA，是一款针对Hopper架构GPU高效多层级注意力(Multi-LevelAttention,MLA)解码内核，专门为处理变长序列问题而设计。趁热浏览一下：GitHub-deepseek-ai/FlashMLA一、概述传统的注意力计算方法在面对变长序列或长序列推理时
- 【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南
万众珩
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- 注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍
Jason_Orton
分类数据挖掘人工智能
注意力机制（AttentionMechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。它的核心思想是模仿人类在处理信息时的注意力分配方式，根据不同部分的重要性给予不同的关注程度。1.注意力机制的背景与动机在传统的深度学习模型（如RNN、CNN等）中，信息处理通常是按照固定的规则和结构进行的，模型对输入的各个部分给予相同的关注。
- 欧几里得算法
王嘉俊925
算法算法c++
欧几里得算法(辗转相除法)欧几里得算法（EuclideanAlgorithm）是一种高效计算两个非负整数最大公约数（GCD）的方法。它不仅简单易懂，而且在数学和计算机科学中有着广泛的应用。以下是对该算法的深入讲解，包括其原理、扩展、时间复杂度分析以及实际应用。1.算法原理欧几里得算法的核心思想基于以下数学原理：辗转相除法：对于两个整数a和b（a≥b）（a\geqb）（a≥b），它们的最大公约数gc
- 从ECMAScript到JavaScript：前端编程的基石
大雨淅淅
前端开发ecmascriptjavascript前端
目录一、什么是ECMAScript二、发展历程回顾三、核心特性解析3.1基础类型与数据结构3.2函数的进阶用法3.3对象的操作与扩展3.4类与面向对象编程3.5异步编程四、实际应用场景4.1Web前端开发4.2Node.js后端开发4.3移动应用开发五、未来展望一、什么是ECMAScriptECMAScript是一种由Ecma国际（前身为欧洲计算机制造商协会）通过ECMA-262标准化的脚本程序设
- 从CPU到GPU：渲染技术的演进和趋势
Imagination官方博客
人工智能计算机视觉算法
渲染技术是计算机图形学的核心内容之一，它是将三维场景转换为二维图像的过程。渲染技术一直在不断演进，从最初的CPU渲染到后来的GPU渲染，性能和质量都有了显著提升。一、从CPU到GPU：技术特点和优缺点CPU（CentralProcessingUnit）是计算机的中央处理器，它负责执行各种程序和指令。CPU渲染是指使用CPU来执行渲染流程，包括几何处理、光栅化、着色等步骤，是最早出现的渲染方式，它在
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Imagination官方博客
人工智能AIGC
ImaginationDXTPGPUIP在加速移动设备和其他电力受限设备上的图形和计算工作负载时，能够延长电池续航时间。英国伦敦–2025年2月25日–今日，ImaginationTechnologies（“Imagination”）宣布推出其最新的GPUIP——ImaginationDXTP，该产品为智能手机和其他电力受限设备上图形和计算工作负载的高效加速设定了新的标准。得益于一系列微架构改进，
- 智算中心的核心硬件是什么？
Imagination官方博客
本文来源：游方AI智算中心，作为人工智能时代的关键基础设施，其核心硬件的构成与性能直接影响着智能计算的效率与质量。以下是对智算中心核心硬件的详细阐述：一、AI芯片AI芯片是专门为加速人工智能计算而设计的硬件，能够与各种AI算法协同工作，满足对算力的极高需求。当前主流的AI加速计算芯片包括：1、GPU（图形处理器）GPU是智算中心的算力担当，其强大的并行计算能力使其在深度学习领域大放异彩。GPU芯片
- 2025，AI变现有哪些机遇与挑战？
Imagination官方博客
人工智能
大模型的能力边界在不断拓宽，主流云端大模型普遍具备了多模态推理能力。技术路线上，也不再局限于算力堆叠，而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。并且，投入更小、更垂直的小模型涌现，为特定领域的应用提供了更高效的解决方案。与此同时，我国大模型领域仍然存在多方面痛点，例如：云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等，仍是市场
- 微信小程序 - 最新详细实现 “左侧菜单，右侧内容“ 左右联动商品分类页面，左边是导航分类右侧是自定义内容，左侧分类菜单，右侧列表双向联动效果，左右二级联动，仿京东淘宝商城分类页面、美团外卖点餐界面！
王二红
+微信小程序微信小程序左右联动菜单分类组件示例源码左边是菜单分类右边是列表数据左侧菜单变化时右侧列表也变化小程序vue2小程序vue3美团外卖点餐电商分类京东饿了么自动适应屏幕大小安卓苹果ios
前言如果您需要纯“食堂扫码点餐、外卖点餐”带购物车商品计算等功能，请访问这篇文章。在微信小程序开发中，详解实现左边菜单导航，右边是对应的列表内容，当点击左侧菜单时，右侧会自动跳转到对应的位置，反之当右侧内容列表滑动时“经过锚点/碰到大标题”后左侧的菜单也跟着高亮显示和切换分类效果，支持自由修改各种样式、接口数据懒加载、自动适配各种屏幕尺寸，类似美团外卖点餐左右联动界面、餐厅扫码点餐页面、商店在线选
- TensorFlow基础架构
humbinal
tensorflow
处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs）来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算.节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数
- 为什么“记住密码”适合持久化？
十步杀一人_千里不留行
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✅特性1：应用重启后仍需生效记住密码的本质是长期存储用户的登录凭证（如用户名、密码、JWTToken），即使用户关闭应用、重启设备，仍然可以自动登录。持久化存储方案：ReactNative推荐使用AsyncStorage或SecureStore（Expo）Web端可以用localStorage/IndexedDB/Cookies✅特性2：不受组件生命周期影响记住密码的逻辑应该独立于UI组件，即使应
- 【电感测量】基于STM32F103的电感测量系统
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stm32嵌入式硬件单片机
基于STM32F103的电感测量系统可以通过LC振荡法实现，以下是详细的实现方案：系统设计思路原理：利用LC电路谐振频率公式f=2πLC1，通过测量振荡频率反推电感值。硬件核心：STM32F103：负责频率测量、计算和显示控制。LC振荡电路：由被测电感（Lx）和已知电容（C）组成。比较器（如LM393）：将正弦振荡信号转换为方波，供STM32捕获。软件核心：定时器输入捕获功能测量方波频率。通过公式
- 令牌技术 JWT令牌
圈圈编码
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1.令牌（Token）令牌（Token）是计算机安全领域中的一种凭证机制，用于验证用户身份或授权访问资源。它通常是一个字符串，携带了用户身份、权限或其他关键信息，服务端可通过验证令牌的合法性来判断请求的合法性。常见令牌类型：会话令牌（SessionToken）：传统Web应用中，服务器生成一个唯一ID存储在服务端（如内存或数据库），客户端通过Cookie或URL参数携带该ID。访问令牌（Acces
- Spark之PySpark
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PySpark是ApacheSpark的PythonAPI，它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力，处理大数据集，并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD（弹性分布
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基于微信小程序的社区疫情防控系统基于微信小程序的垃圾分类自动识别系统基于微信小程序的外卖点餐平台基于微信小程序的校园二手交易系统基于微信小程序的糖尿病居家健康管理系统基于微信小程序校园快递代领平台基于微信小程序的医院预约挂号系统基于微信小程序民宿预订系统基于微信小程序的校园求职招聘系统基于微信小程序大众的医疗服务系统基于微信小程序校园快递代取系统基于微信小程序的失物招领系统基于微信小程序的家校通系
- GitHub开源数字人项目汇总（2025版）
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大家好，今日分享以下是的"GitHub开源数字人项目"，涵盖图像生成、语音驱动、直播带货及实时对话等核心功能，按技术方向分类整理的关键信息：一、图像与动态生成类OneShotOneTalk功能：单张图像生成全身动态数字人，支持3D高斯点云与SMPL-X模型结合，实现高精度表情与姿势动画。适用场景：虚拟主持、AI客服。GitHub地址：https://xiangjun-xj.github.io/On
- 命令行中播放的Bad Apple字符动画（共6571帧）
懒癌弓箭手起源
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：BadApple是一个由ASCII字符构成的音乐视频动画，利用CMD命令行界面展示动态画面。压缩包包含一个名为"ba.exe"的可执行文件，它能够播放这个动画，并在约3.5分钟内展示6571帧。动画通过ASCII字符的组合和快速移动，模拟出具有深度感的3D效果，实现了技术和艺术的结合。1.ASCII字符动画技术在计算机艺术的领域，ASCII字符动画技术是一个经
- 数据结构之链表简介：原理、实现与应用
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数据结构链表网络
数据结构之链表简介：原理、实现与应用一、引言在计算机科学中，数据结构是组织和存储数据的方式，而链表是一种非常基础且重要的数据结构。链表以其动态性、灵活性和高效性，在许多编程场景中被广泛应用。本文将详细介绍链表的基本概念、实现方式以及应用场景，帮助读者深入理解链表的原理和优势。二、链表的基本概念链表是一种线性数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含两部分：数据部分和指向下一个节点的指针。链表的头节点
- NocoBase 本周更新汇总：支持全局和批量数据触发自定义操作事件
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- NocoBase 本周更新汇总：优化及缺陷修复
汇总一周产品更新日志，最新发布可以前往我们的博客查看。上周我们发布了NocoBase1.5.0版本，带来内核优化、大规模数据导入导出、邮件管理、模板打印等多项新特性。NocoBase目前更新包括的版本更新包括三个分支：main，next和develop。main：截止目前最稳定的版本，推荐安装此版本。next：包含即将发布的新功能，经过初步测试的版本，可能存在部分已知或未知问题。主要面向测试用户,
- SEO：网站的“流量秘籍”大公开
《SEO：网站的“流量秘籍”大公开》嘿，各位站长和网络大侠们！今天咱要来唠唠那个神秘又超有魔力的SEO，它就像是网站在互联网江湖里闯荡的“绝世武功秘籍”，学会了就能称霸流量江湖，要是不懂嘛，那就只能在角落里默默“哭泣”啦。一、SEO是啥？难道是某种超级英雄代号？错啦！SEO可不是什么拯救世界的超级英雄，它全称是SearchEngineOptimization，也就是搜索引擎优化。简单来说呢，就是和
- 机器学习——无监督学习(k-means算法)
张起灵ovo
机器学习入门机器学习算法学习
1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值)；4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则执行第二步。means表
- arm linux嵌入式网络控制系统,基于ARM&Linux的嵌入式网络控制系统的研究与设计
weixin_39742568
armlinux嵌入式网络控制系统
摘要：随着计算机技术、控制技术和网络技术的蓬勃发展,嵌入式系统与网络控制系统的应用越来越广阔。当前控制系统正经历一场前所未有的变革,远程监控和智能控制成为控制系统发展的重要方向。通过嵌入式网络控制系统,用户只要在有网络接入的地方,就可以对与网络相连接的任何现场设备进行远程监测、控制,实现远程监控和智能控制。嵌入式网络控制系统不同于以往的C/S和B/S网络监控技术,它要求系统成本低、体积小巧、便于安
- 如果你干了1年多前端，接下来的路该怎么走？
前端后端程序员
我知道在很多中大型公司，其实有好多领导前辈、以及师傅会给那些校招生，以及应届生规划一定的学习成长路线。有些皮于表面，有些醍醐灌顶。其实如果职场上有那么一个领路人，个人的成长是飞速的。我入职了一家新单位，这家单位的没有太多规范，没有太多的组件封装积累，还会考核每周的代码量,我发现有些阶段代码量（测试阶段、需求阶段等）不够的时候大家都是往项目中塞没用的代码，还有些同学会复制公共组件的代码进自己的模块充
- 大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练
AI天才研究院
计算ChatGPTtransformer
大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系2.1大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）2.2预训练（Pre-tr
- 基于springboot的在线小说阅读平台设计与实现-计算机毕业设计源码+LW文档
qq_375279829
计算机毕业设计程序源码javaspringbootjava数据库
开发语言：Java框架：springbootJDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql5.7（一定要5.7版本）数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/myeclipse/ideaMaven包：Maven3.3.9浏览器：谷歌浏览器数据库代码：DROPTABLEIFEXISTS`discussxiaoshuoxinxi`;/*!40101SET@saved_c
- 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
