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Fkvision
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Sobel算子是图像处理中用于边缘检测的经典方法,通过计算图像的梯度强度和方向来识别边界。本文详细介绍了Sobel算子的设计原理和实现步骤,包括图像的灰度转换、梯度计算、幅值和方向的确定,以及阈值处理和边缘细化。Sobel算子通过卷积操作实现对水平和垂直方向的边缘检测,被广泛应用于各种图像处理场景。文章还将涉及如何使用编程语言和库来实现Sobel边缘检测算法,
- python怎么用pip怎么用_python的pip怎么用
爱文斯坦
python怎么用pip怎么用
详细内容pip是一个Python包管理工具,主要是用于安装PyPI上的软件包,可以替代easy_install工具。pip的一些使用(推荐学习:Python视频教程)1)pip的自我更新$pipinstall-Upip2)安装PyPI软件包$pipinstallSomePackage#latestversion$pipinstallSomePackage==1.0.4#specificversio
- (十)趣学设计模式 之 外观模式!
码熔burning
设计模式设计模式外观模式java
目录一、啥是外观模式?二、为什么要用外观模式?三、外观模式的实现方式四、外观模式的优缺点五、外观模式的应用场景六、总结我的其他文章也讲解的比较有趣,如果喜欢博主的讲解方式,可以多多支持一下,感谢!了解桥接模式请看:(九)趣学设计模式之桥接模式!这篇文章带你详细认识一下设计模式中的外观模式一、啥是外观模式?想象一下,你想做一道复杂的菜(比如:佛跳墙),你需要准备各种食材、处理食材、烹饪食材等等一系列
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第五章决策树
eveiiii
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- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法
eveiiii
统计学习python机器学习人工智能算法
提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子(代码实现)8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost训练误差界定理8.2二分类问题AdaBoost训练误差界8.3AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4提升树8.4.1提升树模型8.4.2提
- AI快速变现之路,健康与情感咨询
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以下是针对健康与情感咨询的AI快速变现方案,包含详细操作流程、工具推荐及行业应用案例,结合2025年AIGC技术趋势设计:一、核心操作流程详解1.需求分析与用户画像工具推荐:Typeform(问卷调研)+ChatGPT(需求分析)+心理测评工具(如MMPI-2)操作步骤:使用Typeform设计健康/情感评估问卷(示例:“最近3个月的压力来源及频率”)输入问卷结果到ChatGPT生成用户画像(如"
- 彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例
守得云开现月明
图像处理图像处理
链接:原文出处作者:FreeBlues概述卷积在信号处理领域有极其广泛的应用,也有严格的物理和数学定义.本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用.在数字图像处理中,有一种基本的处理方法:线性滤波.待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵,图像的每个像素对应着矩阵的每个元素,假设我们平面的分辨率是1024*768,那么对应的大矩阵的行数=1024,列数=768.用于滤波的是一个滤波器小矩阵(也叫卷积核),
- 知识篇:(二十三)深入理解 Vue 的异步更新机制:为何数据更新延迟
全栈探索者chen
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知识篇:(二十三)深入理解Vue的异步更新机制:为何数据更新延迟目录前言异步更新机制简介Vue异步更新的工作原理3.1nextTick与事件循环的关系3.2微任务与宏任务为什么Vue使用异步更新?4.1性能优化和批量更新4.2实例化组件的优化实际应用:数据更新延迟的常见问题和应对策略5.1数据更新延迟带来的问题5.2正确使用nextTick的策略实战案例:计数器组件的延迟更新问题深入分析:优化异步
- AR技术在电商行业中有哪些应用场景?有何优势?
mirrornan
3D行业资讯ar3D模型3D展示3d51建模网
AR(增强现实)技术在电商行业中的应用场景广泛且多样,为消费者带来了全新的购物体验,同时也为商家提供了诸多优势。51建模网为电商行业AR技术应用提供解决方案,以下是AR技术在电商行业中的主要应用场景及其优势:一、应用场景1、虚拟商品展示:家具展示:消费者可以通过手机摄像头将虚拟家具摆放在自己家中的实际环境中,直观地看到家具的尺寸、风格和搭配效果。鞋服展示:用户可以在手机或计算机屏幕上,通过AR技术
- 指纹识别系统架构
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目录1.系统架构1.1指纹采集模块1.2指纹处理模块1.3指纹登记模块1.4指纹识别模块1.5指纹识别决策模块1.6管理模块1.6.1存储管理1.6.2传输管理1.6.3安全管理1.7应用开放功能1.7.1指纹登记功能1.7.2指纹验证功能1.7.3指纹辨识功能2.工作流程2.1指纹登记2.2指纹验证2.3指纹辨识3.系统安全3.1系统内在限制3.2系统外部攻击1.系统架构《GB∕T37076-2
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面试时总被问,spring中使用了哪些设计模式,你在实际开发中又使用哪些设计模式。给他手指一个方向跟他说,这就是一个模式:goout!。这就是一种模式:策略模式,一个接口的多个实现方式(算法)。本文梳理了使用springboot实现的三种实现策略模式的应用我们知道,springboot应用初始化的过程是通过事件机制进行的。主要是通过EventPublishingRunListener在不同的初始化
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这篇论文介绍了CASSINI,一种用于机器学习(ML)集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长,对高效GPU集群的需求日益增加。分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分,而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。研究问题:该问题的研究目标是开发一种简单而有效的方法,能够在网络链路中高效地放置多个ML作业,
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51单片机键盘接口-独立按键和矩阵按键按键的分类键输入原理独立式键盘矩阵键盘消抖键码识别键盘程序按键的分类按键按照结构原理可分为两类:一类是触点式开关按键,如机械开关、导电橡胶开关等;一类是无触点式开关按键,如电气式按键、磁感应按键等。单片机应用系统的键盘大都采用机械式按键。键输入原理键盘的按键都是以其状态来设置控制功能或输入数据的。当某个键按下时,计算机应用系统应完成对按键的识别及所设定的功能。
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Vue3生命周期函数详解引言Vue.js是一个渐进式的JavaScript框架,用于构建用户界面。Vue3在性能、API设计和开发者体验方面进行了重大改进。理解Vue3的生命周期函数(LifecycleHooks)对于开发高效的Vue应用至关重要。本文将详细介绍Vue3的生命周期钩子、每个阶段的作用及其代码示例,帮助读者更好地掌握这一重要概念。1.Vue3生命周期概述Vue实例从创建到销毁经历了一
- 安宝特方案 | AR在供应链管理中的应用:提升效率与透明度
安宝特AR
arAR眼镜仓储管理工业ar交通物流
随着全球化的不断深入和市场需求的快速变化,企业对供应链管理的要求也日益提高。如何在复杂的供应链环境中提升效率、降低成本,并确保信息的透明度,成为了各大行业亟待解决的问题。而增强现实(AR)技术,特别是安宝特的AR眼镜,正为这一挑战提供了创新的解决方案。1.实时信息可视化在传统的供应链管理中,决策往往依赖于静态数据,这使得反应速度缓慢且难以适应快速变化的市场。而通过安宝特的AR眼镜,工作人员可以实时
- Spring Boot整合策略模式:概念、使用场景、优缺点及企业级Java
程序才子
javaspringboot策略模式Java
策略模式是一种行为型设计模式,它允许在运行时选择算法的行为。SpringBoot是一个流行的Java开发框架,提供了简化的配置和快速开发的能力。在本文中,我们将探讨如何在SpringBoot应用程序中使用策略模式,讨论其使用场景、优缺点,并介绍如何在企业级Java应用程序中应用该模式。1.策略模式概念策略模式通过定义一系列算法,并将其封装在可互换的策略对象中,使得这些算法可以相互替换。它将算法的选
- 【HeadFirst系列之HeadFirst设计模式】第13天之代理模式:控制对象访问的利器!
工一木子
HeadFirst系列HeadFirst设计模式笔记设计模式代理模式
代理模式:控制对象访问的利器!大家好!今天我们来聊聊设计模式中的代理模式(ProxyPattern)。如果你曾经需要控制对某个对象的访问,或者在访问对象时添加额外的逻辑(如权限检查、日志记录等),那么代理模式就是你的救星!本文基于《HeadFirst设计模式》的代理模式章节,通过生动的故事和Java代码示例,带你轻松掌握代理模式的精髓。我们还会探讨代理模式在JDK和Spring等框架中的应用,让你
- 大语言模型(LLM)入门学习路线图,附资源汇总,收藏这篇就够了
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Github项目上有一个[大语言模型学习路线笔记]“大语言模型学习路线笔记”),它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模
- 【iOS】小蓝书学习(四)
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- java23种设计模式-中介者模式
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- AI快速变现之路,AI视频创作
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以下是针对AI视频创作的快速变现方案,包含详细操作步骤、工具推荐及行业应用案例,结合2025年AIGC技术趋势设计:一、核心操作流程详解1.需求分析与脚本生成工具推荐:ChatGPT4.0+ScriptStudio(视频脚本专用工具)操作步骤:通过问卷星收集客户需求(品牌调性/目标平台/时长要求)输入prompt到ChatGPT生成多版本脚本(示例:“生成一个30秒的科技产品广告脚本,风格类似苹果
- Python 网络编程实战:手把手教你打造高效 HTTP 服务器!
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随着互联网的普及和发展,越来越多的应用需要通过网络进行数据传输和通信。作为开发者,掌握网络编程的技能是非常重要的。Python是一门非常适合进行网络编程的语言,它拥有简单易用的库,可以帮助我们快速实现高效的网络服务。在本篇文章中,我们将通过实际案例,手把手教你使用Python创建一个高效的HTTP服务器。通过这个实例,你将掌握Python网络编程的基本概念、使用常用的网络库以及如何优化网络服务的性
- 计算机操作系统--Linux初识01
血月无华AUV
计算机操作系统linuxubuntu
计算机操作系统--Linux初识01准备工作实验一:Linux软件部署及应用软件安装QQ官网下载二进制软件包.deb格式百度网盘官网下载软件包.rpm软件卸载软件更新此系列博客将会记录学校任务的完成情况,希望能有所收获。准备工作安装Ubuntu虚拟机,Mac电脑的操作比win10简单许多(Parallel可以实现Mac和虚拟机之间的无缝对接,且无卡顿)在此不做赘述。安装好后截图如下(20.04版本
- 设计模式-(单例,简单工厂,工厂,抽象工厂)
*^O^*—*^O^*
设计模式java
单例模式概念:确保一个类只有一个实例,而且自行实例化并向震哥哥系统提供这个实例应用:无状态的,一般以工具类形式,进行提供代码:懒汉式,双重检查锁classSingleton{privatestaticvolatileSingletoninstance=null;privateSingleton(){}publicstaticSingletongetInstance(){if(instance==n
- 50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。
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深度学习-自学之路深度学习人工智能自然语言处理神经网络rnn
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 52、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-13、对话预测功能,使用我们自己建的架构重写RNN预测网络,程序的详细解读。
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- 机器学习----奥卡姆剃刀定律
AI自修室
计算机视觉面试题机器学习人工智能
奥卡姆剃刀定律(Occam’sRazor)是一条哲学原则,通常表述为“如无必要,勿增实体”(Entitiesshouldnotbemultipliedbeyondnecessity)或“在其他条件相同的情况下,最简单的解释往往是最好的”。这一原则由14世纪的英格兰逻辑学家和神学家威廉·奥卡姆提出。它提倡在解释现象时,应尽量减少假设和复杂性,优先选择最简单的解释。奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启
- 扣子和DIfy调用deepseek对比分析
ISDF-CodeInkVotex
人工智能+科技前沿杂谈人工智能
近日,与网络高人学习,用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型,可以构建自己的业务级智能体,觉得还挺好玩的。又闻言,Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。下面重点讲Dify和Coze在调用deepseek上的区别做一个简要分析,供个人认知扫盲。1.调用方
- 29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空,让机器学习更多的内容程序展示
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理机器学习
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
- ComfyUI与其他Stable diffusion AI绘图应用要如何共享绘图模型?
chatblog
AIComfyUIstablediffusion人工智能AIGCaiAI作画
无论是下载的第三方安装包还是官方的整合包,你在对应ComfyUI的安装目录里都可以找到extra_model_paths.yaml.example这个文件,路径如下ComfyUI_windows_portable├──ComfyUI│├──extra_model_paths.yaml.example//此文件为配置文件│└──...省略其它文件└──...省略其它文件找到以上文件后修改文件名ext
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文