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- 17.推荐系统的在线学习与实时更新
郑万通
推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化,保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种机器学习方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次。这
- 2025年软考信息系统项目管理师会更难考吗?
李元中
软考高项信息系统项目管理师软考高项软考高级计算机计算机软考
一、通过人数对比软考信息系统项目管理师高级考试(软考高项)的通过人数在2023年至2024年间发生了变化。由于考试频率从一年两次减少到一次,考友们会面临更大的挑战,通过机会相应减少。河北省:2023年上半年有203人通过,下半年366人通过,全年共计569人。而到了2024年,仅上半年就有342人通过,但相较于2023年全年,减少了227人。深圳:2023年上半年180人通过,下半年439人通过,
- KDD 2023 | 先睹为快!KDD 2023论文合集50篇(附下载地址)
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下载地址:点我跳转1.DoubleAdapt:AMeta-learningApproachtoIncrementalLearningforStockTrendForecastingCode:NoneArea:一种用于股票趋势预测增量学习的元学习方法2.HomoGCL:RethinkingHomophilyinGraphContrastiveLearningCode:https://github.c
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在信息系统项目管理中,风险分析是确保项目成功的关键环节。定性与定量风险分析相辅相成,共同构成完整的风险管理体系。以下是结合《信息系统项目管理师教程(第4版)》的详细解析:---一、定性风险分析(QualitativeRiskAnalysis)目标:评估风险优先级,确定需要重点关注的Top风险核心步骤:1.风险识别与分类采用SWOT分析、德尔菲法(专家匿名评审)等方法识别风险按技术、管理、外部环境等
- [项目管理-38]:任务分解技术和方法?
文火冰糖的硅基工坊
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目录一、任务分解的方法二、任务分解的步骤三、如何自定向下分解项目任务四、如何自顶向下分解软件需求?五、如何自顶向下分解软件设计?一、任务分解的方法任务分解技术和方法是一种将复杂的任务或项目分解为更小、更具体的子任务的过程,以提高项目的可管理性和执行效率。以下是一些常用的任务分解技术和方法:任务分解法:基本原理:从整体到部分的分析方法,包括由上至下分解、由下至上综合以及确保分解的合理性。具体方法:自
- 对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析
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强化学习基础•基本概念:强化学习是一种机器学习方法,智能体(模型)通过与环境进行交互,根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。•关键要素:包括环境(模型所处的推理任务场景)、状态(模型在推理过程中的当前情况,如已有的推理步骤、已知信息等)、动作(模型在当前状态下做出的推理决策,如选择何种推理方法、如何组织语言等)、奖励(根据模型的动作和结果给予的反馈,如推理正确给予正奖励,错误给予负奖励或无奖
- 迁移学习 Transfer Learning
有人给我介绍对象吗
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- 高项 第四版 第二章 信息技术及其发展考点
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- deepseek:三个月备考高级系统架构师
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一、备考总体规划(2025年2月11日-2025年5月)1.第一阶段:基础夯实(2025年2月11日-2025年3月10日)目标:快速掌握系统架构师考试的核心知识点。重点内容:计算机组成原理、操作系统、数据库原理。软件工程、设计模式、系统架构设计原则。网络通信、分布式系统、云计算、大数据等新兴技术。学习方法:阅读《系统架构设计师教程》或精简版教材,快速过一遍知识点。观看视频课程(如慕课网、腾讯课堂
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概念机器学习聚类算法是一种无监督学习方法,旨在将数据集分割成不同的类或簇,使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大,而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。聚类算法广泛应用于新闻自动分组、用户分群、图像分割等领域。主要聚类算法及其特点层次聚类算法层次法(hierarchicalmethods)通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类,可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。代表算法包括CU
- 土壤分析:土壤污染监测_(18).土壤污染监测与修复的最新进展
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土壤污染监测与修复的最新进展1.引言随着工业化和城市化的快速发展,土壤污染问题日益严重,对环境和人类健康构成了巨大威胁。传统的土壤污染监测方法依赖于实验室分析,耗时且成本高昂。近年来,计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展,通过图像处理和机器学习方法,可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。本节将介绍计算机视觉技术在土壤污染监测与修复中的最新进展,包括数据采集、图像处理、特征提取、污
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在当今快节奏的软件开发环境中,提高效率至关重要。开发人员持续寻求工具和技术,以缩短开发时间并产出更高质量的应用程序。本文将介绍一款创新性的开发神器,它可以将开发项目效率可以提高5倍以上,并支持多种常用的数据库。如果开发只有简单CRUDapi接口的web或微服务,不需要编写任何go代码就可以编译并部署到linux服务器、docker、k8s上,只需要连接到数据库(mysql、mongodb、post
- 高项拿了62,一些暗黑偏方给到软考人
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软件工程模块测试计算机网络软件构建pat考试
高项拿了62,一些暗黑偏方给到软考人⏩高项备考重点✓信息安全工程——主要考察选择题、可能考案例✓项目管理概论——选择、案例都是重.点✓启动过程组——选择、案例都是重.点✓规划过程组——选择、案例都是重.点✓执行过程组——选择、案例都是重.点✓监控过程组——选择、案例都是重.点✓收尾过程组——选择、案例都是重.点✓组织保障——选择、案例都是重.点✓监理基础知识——选择是重.点✓法律法规和标准规范——
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LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习,语料库内容混杂,训练的目标是语言模型损失,任务是nexttokenprediction,生成的token不可控,为了让大模型能生成符合人类偏好的答案(无毒无害等)一般都会进行微调和人类对齐,通常采用的方法是基于人类反馈的强化学习方法RLHF.RLHF是一个复杂且经常不
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第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建(下载、安装与版本选择)。2、如何选择Python编辑器?(IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…)3、Python基础(数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等)4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写(I/O)7、实操练习第
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1.Maven版本管理概述在Maven项目中,版本号(Version)是用于区分不同软件版本的重要标识。Maven提供了一套标准的版本管理机制,包括:正式版本(ReleaseVersion)快照版本(SNAPSHOTVersion)版本范围(VersionRanges)依赖版本冲突解决良好的版本管理有助于提高项目的可维护性和稳定性,使团队能够更好地进行版本控制和依赖管理。2.SNAPSHOT版本v
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项目整合管理定义项目整合管理涵盖识别、定义、组合、统一以及协调项目管理过程组的各个过程和项目管理活动。在项目管理中,整个管理具备统一、合并、沟通和建立联系的特性,贯穿项目始终。目标资源分配:合理安排项目所需的各类资源。平衡竞争性需求:协调项目中不同利益相关方的需求和期望。研究各种备选方法:探索多种可行方案,以实现项目目标。裁剪过程以实现项目目标:根据项目特点和需求,对项目管理过程进行适当调整。管理
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数据结构、算法与STL顺序存储比如像手机的通讯录中的排序,就可以在内存中采用顺序存储的方式算法是可以没有输入的,但一定要有输出。没有输出的算法是没有意义的算法的学习方法跟数学相似运行代码的时间用时间复杂度去看时间复杂度只用看被执行次数最多(凭感觉看是哪个)的那个语句使用C++标准注意事项:1.编译器支持几几年的标准,我们就要去写符合标准下的代码2.C++标准可以向前兼容,但是不能向后兼容(eg:支
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人工智能学习之路时间序列核心任务时序分析与建模工具和项目SOTA
CSDN叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/什么是时间序列?时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点,这些数据点通常是随时间连续变化的测量值。时间序列分析是统计学中专门用于解析时间顺序数据的一套技术,旨在识别数据中的模式、趋势、季节性波动及其他潜在的周期性特征。然而,当前,机器学习与深度学习方法在这一领域的应用正日益受到青睐。时间序列数据可以来源于各种领域,如经
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一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。三、入门学习视频我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们
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c语言八数码问题启发式搜索介绍(Introduction)ThespecialthingIfoundwhenIfirststarteddivingintothefieldofArtificialIntelligencewastheinfiniteamountofparallelsbetweenhowneuralnetworkslearnandmysubjectiveexperienceofmyow
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一切皆是映射:神经网络在图像识别中的应用案例关键词:神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。早在20世纪50年代,人工智能的先驱们就开始探索如何让计算机具备类似人类的视觉感知能力。从最初的简单模式匹配,到后来的统计学习方法,再到如今的深度学习,图像识别技术经历了几代演变。这一演变过程反映了人工智能技术的快速
- 随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
追蜻蜓追累了
深度学习机器学习python随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
- 深度学习盛行,还记得哪些传统机器学习方法和模型?
硬件学长森哥
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开头森哥说:假期前后在准备成像技术的总结,目前已完成两部分,争取在摸索出一些编辑和运营技巧后,完善成一个系列和大家见面;当然也有可能会通过一些更加贴合摄影实用的角度出一些更加浅显的内容。最终如何呈现还需要慢慢摸索。传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术,它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
- 软考高项笔记 数字化转型与元宇宙
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数字化转型与元宇宙随着众多信息通信新技术的迅速发展与普及应用,信息空间成长为第三空间,并与物理空间和社会空间共同构成人类社会的三元空间。数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级基础上,进一步触及组织核心业务,以新建一种业务模式为目标的高层次转型。数字化转型是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。只有组织对其业务进行系统性、彻底的(或重大和完全的)重新定义,不仅是IT方面,而是
- 软考高项笔记 信息技术及其发展
人工智能
信息技术及其发展信息系统项目管理师第二章第一节1.网络标准协议的定义网络协议是为计算机网络中进行数据交换而建立的规则、标准或约定的集合。网络协议由三个要素组成,分别是语义、语法和时序。语义:解释控制信息每个部分的含义,它规定了需要发出何种控制信息,完成的动作以及做出什么样的响应。语法:用户数据与控制信息的结构与格式,以及数据出现的顺序。时序:对事件发生顺序的详细说明。人们形象地将这三个要素描述为:
- 决策树ID3算法
小波LFZZB
算法决策树机器学习数据挖掘sklearn
决策树决策树概念决策树,一种基于规则的机器学习方法,主要用于分类和回归,常用作机器学习中的预测模型。树形结构图,树中每个节点表示某个对象,每个分叉路径代表的某个可能的属性值,每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
- 监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景
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AI学习ai机器学习人工智能
在机器学习中,监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式,它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结:监督学习(SupervisedLearning)特点:数据标注:训练数据包含明确的输入特征和对应的标签(目标输出)。学习方式:模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练,这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力:一旦训练完成,模型能够对新的、未见过的输入数
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio