- 冒泡、选择、插入排序:三大基础排序算法深度解析(C语言实现)
xienda
算法排序算法数据结构
在算法学习道路上,排序算法是每位程序员必须掌握的基石。本文将深入解析冒泡排序、选择排序和插入排序这三种基础排序算法,通过C语言代码实现和对比分析,帮助读者彻底理解它们的差异与应用场景。算法原理与代码实现1.冒泡排序(BubbleSort)工作原理:通过重复比较相邻元素,将较大元素逐步"冒泡"到数组末尾。voidbubbleSort(intarr[],intn){ for(inti=0;iarr[
- 高效批量单词翻译工具的设计与应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在信息技术飞速发展的今天,批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力,大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件,并运行翻译程序,即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎,利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译,并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对,但它为用户提供了一种高效的翻译解
- 嵌入式系统LCD显示模块编程实践
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文档提供了一个具有800x480分辨率的3.5英寸液晶显示模块LW350AC9001的驱动程序代码,以及嵌入式系统中使用C/C++语言进行硬件编程的实践指南。该模块的2mm厚度使其适用于空间受限的便携式设备。内容包括驱动程序源代码、硬件控制接口使用方法,以及如何在嵌入式系统中进行图形处理、电源管理与性能优化。1.嵌入式系统原理1.1嵌入式系统概念嵌入式系统是
- Python多版本管理与pip升级全攻略:解决冲突与高效实践
码界奇点
Pythonpythonpip开发语言python3.11源代码管理虚拟现实依赖倒置原则
引言Python作为最流行的编程语言之一,其版本迭代速度与生态碎片化给开发者带来了巨大挑战。据统计,超过60%的Python开发者需要同时维护基于Python3.6+和Python2.7的项目。本文将系统解决以下核心痛点:如何安全地在同一台机器上管理多个Python版本pip依赖冲突的根治方案符合PEP标准的生产环境最佳实践第一部分:Python多版本管理核心方案1.1系统级多版本共存方案Wind
- 《Java前端开发全栈指南:从Servlet到现代框架实战》
前言在当今Web开发领域,Java依然是后端开发的主力语言,而随着前后端分离架构的普及,Java开发者也需要掌握前端技术栈。本文将全面介绍JavaWeb前端开发的核心技术,包括传统Servlet/JSP体系、现代前端框架集成方案,以及全栈开发的最佳实践。通过本文,您将了解如何构建现代化的JavaWeb应用前端界面。一、JavaWeb前端技术演进1.1传统技术栈Servlet:JavaWeb基础,处
- 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
- LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的有个假设:就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说,这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
- 2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 43(题目+回答)
独行soc
2025年护网面试职场和发展linux科技渗透测试安全护网
安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。目录2025年HW(护网面试)431.自我介绍与职业规划2.Webshell源码级检测方案3.2025年新型Web漏洞TOP54.渗透中的高价值攻击点5.智能Fuzz平台架构设计6.堆栈溢出攻防演进7.插桩技术实战应用8.二进制安全能力矩阵9.C语言内存管理精要10.Pyth
- 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
- 【亲测免费】 S7-1200PLC使用SCL语言编程实现数控G代码指令编程控制
苗璋希Eldwin
S7-1200PLC使用SCL语言编程实现数控G代码指令编程控制资源介绍本仓库提供了一个资源文件,标题为:S7-1200PLC使用SCL语言编程实现数控G代码指令编程控制(附上源程序).pdf。该资源文件详细介绍了如何使用S7-1200PLC的SCL(StructuredControlLanguage)语言进行编程,以实现数控G代码指令的编程控制。资源中不仅包含了详细的理论说明,还附带了完整的源程
- 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
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术:使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域,集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中,我们将探讨如何在ROS2(机器人操作系统2)环境中利用BLIP(引导语言图像预训练)模型进行实时图像字幕制作,并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点,该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作,并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
- C++中NULL等于啥
奇妙之二进制
嵌入式/Linux#C++编程法则c++开发语言
文章目录**一、`NULL`的标准定义****二、常见实现方式**1.**定义为整数`0`**2.**定义为`0L`或`(void*)0`**(较少见)**三、与C语言的关键区别****四、`NULL`在C++中的问题**1.**重载函数匹配歧义**2.**模板参数推导错误****五、C++11+的替代方案:`nullptr`****六、最佳实践****七、总结**在C++中,NULL的定义与行为
- C语言手写一个简易 DNS 客户端
(Charon)
服务器linux网络
本文聚焦讲解如何通过C语言构造并发送一个最小化的DNS请求,特别以dns_client_commit()函数为主线,带你一步步理解DNS请求的构造过程。为什么要学习DNS报文构造?我们平时在浏览器里输入一个网址(比如www.baidu.com),浏览器其实背后会通过操作系统的DNS模块发送一个查询请求,将域名解析为IP地址。而如果我们手动用C语言自己构造DNS请求,我们可以更深刻地理解底层网络通信
- C语言手写简易 DNS 客户端(接收部分)
(Charon)
c语言开发语言
本文通过纯C语言手动构造DNS请求报文,使用UDP协议发送到公共DNS服务器,并接收响应,完整演示DNS请求流程。主流程:dns_client_commit()这是整个流程的核心函数,下面我们按顺序拆解每一步的逻辑,尤其突出发送sendto与接收recvfrom的设计思路和实现。第一步:创建UDP套接字intsockfd=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM,0);if(sockfd
- 【C语言网络编程】HTTP 客户端请求(域名解析过程)
在做C语言网络编程或模拟HTTP客户端时,第一步就离不开“把域名解析为IP地址”这一步。很多人可能直接复制粘贴一段gethostbyname的代码,但未必真正理解它的原理。本篇博客将围绕一个经典函数:char*host_to_ip(constchar*hostname)深入剖析DNS解析过程、IP地址转换机制,并进一步带你了解HTTP请求是如何基于TCP通信进行的。一、核心函数:host_to_i
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- Likeshop单商户高级版对接拉卡拉支付收银台接入全流程详解
肥仔全栈开发
拉卡拉支付拉卡拉支付小程序
一、前期准备(1-3个工作日)商户认证在拉卡拉官网注册企业商户账号,提交营业执照、法人身份证等材料,完成实名认证并获取商户号(MCHID)和API密钥。在拉卡拉开发者后台下载API文档(含接口参数说明)和SDK工具包(支持Java/PHP等语言)。配置参数在Likeshop后台设置拉卡拉支付参数:商户号、API密钥、异步通知地址(如https://yourdomain.com/notify)。将拉
- 【亲测免费】 Mamba:快速跨平台的包管理器
林梦雅
Mamba:快速跨平台的包管理器项目基础介绍和主要编程语言Mamba是一个用C++重新实现的Conda包管理器。它旨在提供比传统Conda更快的包管理和依赖解析速度。Mamba的核心部分使用C++编写,以确保高效性和性能。同时,Mamba也使用了Python和其他一些辅助语言来实现其功能。项目核心功能Mamba的核心功能包括:快速依赖解析:利用libsolv库进行高效的依赖解析,这是RedHat、
- GPT实操——利用GPT创建一个应用
狗木马
深度学习gpt-3gpt
功能描述信息查询:用户可以询问各种问题,如天气、新闻、股票等,机器人会返回相关信息。任务执行:用户可以要求机器人执行一些简单的任务,如设置提醒、发送邮件等。情感支持:机器人可以与用户进行情感交流,提供安慰和支持。个性化设置:用户可以自定义机器人的回复风格和偏好。技术栈前端:React.js后端:Node.js+Express数据库:MongoDB自然语言处理:OpenAIGPT-3API其他工具:
- Linux信号处理完全指南:程序员必知的10个关键点
操作系统内核探秘
linux信号处理网络ai
Linux信号处理完全指南:程序员必知的10个关键点关键词:Linux信号、信号处理、进程通信、sigaction、可重入函数、信号掩码、信号生命周期、优雅退出、竞态条件、coredump摘要:本文以“生活中的紧急通知”为类比,用通俗易懂的语言拆解Linux信号处理的核心机制。通过10个程序员必须掌握的关键点,结合代码示例和生活案例,帮你彻底理解信号的生成、传递、处理全流程,掌握编写健壮信号处理逻
- Spring Framework 7.020.Spring 表达式语言(SpEL)Spring Expression Language
程序员勇哥
Java全套教程SpringFramework7springmysql数据库javaspringboot
SpringFramework7.020.Spring表达式语言(SpEL)SpringExpressionLanguageSpring表达式语言(SpEL)简介表达式求值核心特性类表达式集合数组映射函数操作符类型构造函数变量函数模板表达式bean定义中的表达式基于注解的配置中的表达式SpEL编译器解析器配置自定义评估上下文Spring表达式语言(简称SpEL)是一种强大的表达式语言,支持在运行时
- 互联网摸鱼日报(2025-07-10)
每日摸鱼大王
每日摸鱼新闻业界资讯
互联网摸鱼日报(2025-07-10)钛媒体盒马超永辉位列三甲,奥乐齐中国一年翻倍|钛媒体独家广汽菲克败走中国,合资“躺赢”时代落幕|钛度车库白牌才是县城的“救世主”抖音终于抢到了周杰伦爆火的AI4Research,被哈工大车万翔团队讲明白了罗马仕倒下,下一个会是安克吗?马来西亚,东南亚旅游新“一哥”?创造AI安全领域的AlphaGo时刻,Xbow获得7500万美元B轮融资罗马仕之死最卖座的脱口秀
- 比亚迪创新脉冲自加热技术深度解析
百态老人
算法数据库
一、技术原理与核心创新比亚迪脉冲自加热技术通过电池包内部能量闭环利用实现低温环境下的高效自加热,其核心原理可分解为以下三级机制:内阻产热机制将电池包物理分割为两组(A/B),通过高频充放电(频率达数百Hz)使电流流经高内阻电芯产生焦耳热。在-30℃环境下,电池内阻可升高至常温的3-4倍,此时焦耳热功率密度可达:P=I2⋅Rint(其中I为脉冲电流,Rint为低温内阻)P=I^2\cdotR_{in
- 什么是ORM?它如何简化后端开发?
破碎的天堂鸟
学习教程数据库
什么是ORM?ORM(对象关系映射,Object-RelationalMapping)是一种编程技术,用于解决面向对象编程语言与关系型数据库之间的数据转换问题。其核心是将数据库中的表结构映射为程序中的类和对象,使开发者能够以操作对象的方式操作数据库,而非直接编写SQL语句。具体而言:映射机制:数据库表→编程语言中的类(如User类对应users表)表字段→类的属性(如username字段对应Use
- 2023高薪前端面试题(二、前端核心——Ajax)
原生AjaxAjax简介Ajax全程为AsynchronousJavaScript+XML,就是异步的JS和XML通过AJAX可以在浏览器中向服务器发送异步请求,最大的优势是:无刷新获取数据,实现局部刷新Ajax是一种用于创建快速动态网页的技术AJAX不是新的编程语言,而是一种将现有的标准组合在一起使用的新方式Ajax的应用场景页面上拉加载更多数据列表数据无刷新分页表单项离开焦点数据验证搜索框提示
- 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