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码农乐园
harmonyos架构华为
一、基础知识:ArkTS语言与项目结构1.ArkTS基础语法(华为增强TypeScript)类型声明与推导函数与箭头函数类、接口、枚举、泛型模块导入与导出装饰器语法(@Entry、@Component等)异步编程(async/await)2.DevEcoStudio开发环境项目创建与构建模拟器配置与真机调试工程结构(entry、pages、resources、common、config.json)
- 智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水
酒醉梦醒
算法数据结构java5升水和3升水图论bfs状态压缩
文章目录智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水问题描述直观分析问题建模问题解决智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水问题描述有一个5L的桶A和一个3L的桶B以及无限量的水,如何让5L的桶装4L的水。支持操作:加水,倒水,A倒入B,B倒入A,除此之外不再支持其他操作,例如做记号或者借助其他工具直观分析直观分析就是利用我们的直观思维在草纸上不停的模拟这些操作,这个很不好说,对于简单问题你可能可
- webpack和vite对比解析(AI)
秉承初心
AI创造webpack前端node.js
以下是Webpack和Vite的对比解析,从核心机制、性能、配置扩展性、适用场景等维度进行详细说明:⚙️一、核心机制差异构建模式Webpack:采用打包器模式,启动时需遍历整个模块依赖图,将所有资源打包成Bundle,再启动开发服务器。Vite:基于ESModules原生支持,开发环境跳过打包,按需编译(浏览器请求时实时编译)。生产环境才用Rollup打包。依赖处理Webpack:冷启动时需全量打
- Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现
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人工智能transformerpytorch深度学习
1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构,其核心设计思想完全摒弃了循环结构,通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下:以下是其核心组件:1)自注意力机制(Self-Attention)-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式(缩放点积注意力):-Q:查询矩阵(当前关注点)-K:键矩阵(被比较项)-V:值矩阵(实际
- 基于灰色马尔科夫模型预测人口数量,是一种结合灰色系统理论(处理少数据、不确定性)与马尔科夫链(描述随机波动)的融合预测方法
利用灰色模型捕捉人口变化的总体趋势,再通过马尔科夫链修正因随机因素导致的预测偏差,从而提高预测精度。一、模型理论基础灰色系统理论原理(核心:处理少数据、部分信息未知的系统)差异信息原理:系统内外的差异是信息源,人口数据的时间序列差异蕴含变化规律。解的非唯一性原理:信息不完全时,预测结果存在多个可能区间(与马尔科夫状态划分契合)。最小信息原理:仅需少量历史数据(通常≥4个)即可建模,适合人口统计资料
- AI助力基因数据分析:用Python玩转生命密码的秘密
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AI助力基因数据分析:用Python玩转生命密码的秘密说到基因数据,听起来是不是感觉有点高大上?其实,基因数据分析正变得越来越“接地气”,而AI正是这条路上的神奇钥匙。今天,咱们就用Python聊聊如何利用AI技术做基因数据分析与建模,帮你破解生命的密码,找到疾病预测、个性化医疗的新路子。一、基因数据为何如此特别?基因组测序技术让我们能够获取人体细胞内数以百万计的DNA序列变异信息。但数据量巨大、
- 智能矿山建设方案(第三章)
珞圻-Health
信息化项目各类文档大全政务人工智能智慧城市
3总体设计3.1设计思路项目建设基于矿山现有的信息化基础,结合业务实际,智能矿山平台设计主要包括以下几方面内容:1.收集矿山的基础信息数据、物联网设备数据、业务系统数据、环境数据等,梳理数据的关联关系,再按照统一数据标准,进行加工处理,转换为符合要求的数据,并建立统一的数据库;2.建设三维地质孪生模型,依托三维建模渲染技术建立矿山虚拟映像,接入矿山的软硬件数据,做到1:1真实还原;3.建设智能矿山
- 如何制作一份E-R图
菜汪本汪
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ER模型,全称为实体联系模型、实体关系模型或实体联系模式图(ERD)(英语:Entity-relationshipmodel)由美籍华裔计算机科学家陈品山发明,是概念数据模型中高层描述所使用的数据模型或模式图。ER模型常用于信息系统设计中。比如,在概念结构设计阶段,ER模型用来描述信息需求和/或要存储在数据库中的信息类型,但是数据建模技术可以用来描述特定论域(感兴趣的区域)的任何本体(对使用的术语
- 人工智能-基础篇-5-建模方式(判别式模型和生成式模型)
机器学习包括了多种建模方式,其中判别式建模(DiscriminativeModel)和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现,并用于创建不同类型的模型。简单来说:想要创建一个模型,依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型,针对输入数据给出特定的输出。如:判断一张图片是猫还是狗,直接学习“猫”和“狗”的特征差异(如耳朵形状、
- Gen AI:重塑未来的创造力工具箱
一杯酒zpy
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目录页一、GenAI工具箱助力大学生涯1.通用GenAI工具2.GenAI科研辅助1.文献阅读与论文写作2.数据分析与可视化3.AI翻译工具二、GenAI办公、学习助手1.PPT制作2.表格制作3.AI思维导图4.AI办公5.AI图像处理6.AI视频处理7.AI音频处理8.AI编程工具9.AI搜索引擎说明:网盘资源密码获取:关注微信公众号【土木岛】,后台回复文件框中提示的对应关键词自动发送。点击查
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汽车人工智能自动化
汽车消费市场日益细分化,个性化定制需求正深刻影响着汽车后市场服务模式。作为连接设计创意与工程实现的桥梁,三维扫描逆向建模技术以数字化手段重塑了汽车内饰改装的设计流程,为座椅、仪表盘、门板等部件的定制化改造提供了全新解决方案。汽车内饰改装涉及复杂的三维曲面重构与空间适配问题。传统设计模式依赖手工测量与经验估算,设计师需通过卡尺、卷尺等工具获取原车部件尺寸,再基于二维图纸进行三维建模。这种作业方式在面
- 三维建模3D扫描汽车车灯抄数设计逆向工程-中科米堆
中科米堆
3d汽车
车灯作为兼具功能性与设计美学的核心部件,其研发流程对精度与效率的要求极高。传统车灯设计依赖手工测绘与模具开发,周期长、成本高,且难以捕捉复杂曲面细节。随着3D扫描与逆向工程技术的突破,中科米堆三维建模3D扫描解决方案正以数字化手段革新这一领域,实现从物理车灯到数字模型的精准转化,为汽车设计注入全新动能。中科米堆三维扫描系统采用蓝光激光扫描技术,可实现0.025mm测量精度,完美适配车灯曲面复杂、反
- 中科米堆3D扫描逆向建模方案:汽车轮毂三维扫描抄数建模
某汽车制造商为了提升产品性能和满足客户需求,决定对轮毂盖进行设计和改装。传统的设计方法依赖于手工测量和绘制,效率低下且精度较差。为了解决这个问题,该制造商决定采用三维扫描技术来快速准确地获取轮毂盖的三维数据。三维扫描技术通过非接触式扫描快速获取物体表面三维数据,为产品逆向设计、模具修复、质量检测等环节提供高效解决方案。中科米堆手持式蓝光三维扫描仪采用蓝光激光扫描技术,通过激光发射器投射高精度蓝色激
- 国产中子输运与辐射防护常用建模计算可视化软件推荐
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以下是国产中子输运与辐射防护领域主流的建模计算与可视化软件推荐,覆盖自主研发的蒙特卡洛工具、确定论方法平台及专用辅助软件,满足科研、核能与医疗等领域的安全分析需求:️一、核心国产模拟软件1.蒙特卡洛中子输运工具软件名称开发单位特点适用场景TopMC/SuperMC(超级蒙特卡洛)中子科学研究院(FDSTeam)✅自主可控核设计软件✅支持中子/光子/质子耦合输运✅智能建模+云平台集成✅兼容MCNP输
- 针对数据仓库方向的大数据算法工程师面试经验总结
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⚙️一、技术核心考察点数据建模能力星型vs雪花模型:面试官常要求对比两种模型。星型模型(事实表+冗余维度表)查询性能高但存储冗余;雪花模型(规范化维度表)减少冗余但增加JOIN复杂度。需结合场景选择,如实时分析首选星型。建模实战题:例如设计电商销售数仓,需明确事实表(订单流水)、维度表(商品、用户、时间),并解释粒度选择(如订单级)。ETL流程与优化增量抽取方案:面试高频题。需掌握基于时间戳、CD
- LightGBM:极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器
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基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现,横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM?GBDT的瓶颈传统梯度提升树(如XGBoost)在处理海量数据时面临两大痛点:训练速度慢:需预排序特征&层次生长(Level-wise)内存消耗高:存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源,核心目标:✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
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遇到困难睡大觉哈哈
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数据库中的大题(E-R图)1.本质定义E-R图(Entity-RelationshipDiagram)是用于描述现实世界中数据结构的可视化建模工具,通过图形化方式展现:核心业务对象(实体)对象特征(属性)对象间的逻辑关联(关系)由美籍华裔科学家陈品山(PeterChen)于1976年提出,成为数据库设计的标准方法论1.1核心概念实体(Entity)现实中可区分的事物或概念矩形表示:┌───────
- thinkphp8 模型-一对一,一对多,多对多 学习
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文章目录设置光学参数添加光学器件设置光学参数官方文档:设计手机镜头rayoptics中提供了OpticalModel类,可用于创建光学模型对象。OpticalModel类中的【optical_spec】成员,是一个OpticalSpecs对象,可用于指定光圈、视野、光谱和焦点位置等信息。fromrayoptics.environmentimport*opm=OpticalModel()osp=op
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一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上,拟合负梯度方向的残差(真实值与预测值的差)来构建新的弱学习器,达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时,利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中,不仅考虑了一阶导数(梯度),还引入了二阶导数(海森矩阵),这使得算法能够更精确地找到损失函数
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在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到各个行业,销售领域也不例外。AI销售系统作为一种融合了先进人工智能技术的创新工具,正逐渐成为企业提升销售效率、优化客户体验、增强市场竞争力的关键因素。一、AI销售系统的概念与核心技术AI销售系统是基于人工智能技术构建的一套综合性销售管理平台,它整合了自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)、数据分析、预测建模等多种核心技术。通过这
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1、XC7K160T-1FBG484I说明:Kintex®-7FPGA有-3、-2、-1、-1L和-2L速度等级,其中-3具有最高的性能。-2L器件被筛选为较低的最大静态功率,并且可以在较低的核心电压下运行,以获得比-2器件更低的动态功率。-2L工业(I)温度器件仅在VCCINT=0.95V下工作。-2L扩展(E)温度器件可以在VCCINT=0.9V或1.0V下工作。在VCCINT=1.0V下运行
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视频剪辑效率太低?想要实现内容覆盖但是人力产出有限?如何才能实现批量混剪?……别担心,一篇文章教会你如何用视频宝实现短视频批量混剪!Step.01系统后台点击【内容洞察】,查找全网热门视频、对标竞品账号内容,找到想要仿拍的爆款视频,AI一键拆解模版,视频、字幕、音频自动分离,爆款脚本get!如果想要自定义,还能通过自行创建模版打造专属爆款~模版创建好之后,系统自动智能计算所需要的素材量、核算视频重
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1.Python:编程语言,是基础Python是一种高级的、通用的编程语言。它以其简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持而闻名。在数据科学、机器学习和深度学习领域,Python是主要的编程语言。可以使用Python编写代码来处理数据、构建模型、进行实验等。2.Anaconda:Python的发行版,提供便利Anaconda是一个流行的Python发行版,它包含了Python解释器以及许多常用的科学计
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AR眼镜与3D建模社区建设:结构化分析报告1.技术架构与系统集成1.1AR眼镜核心功能实时空间叠加:通过透明显示屏将虚拟模型与现实环境无缝融合,支持多层叠加(如设计模型、标注信息、参考线等)。手势与语音交互:利用眼动追踪、手势识别和语音命令实现沉浸式操作,例如旋转模型、调整参数无需触控设备。6DoF定位精度:支持六自由度定位,确保虚拟对象在三维空间中的精准放置与移动,适用于复杂建模场景。1.2与3
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+V183V1258V6557产品概述:82DX是一款高效率、480KHz固定开关频率PWM直流降压转换器,该转换器可以在4.5V至80V的宽输入电压范围内,具有1A持续负载能力,低纹波和良好的线性负载调节率,内建频率补偿和固定频率振器,需外围元器件极少,使用简单。采用ESOP-8封装。深圳市芯派科技有限公司产品概述:82DX是一款高效率、480KHz固定开关频率PWM直流降压转换器,该转换器可以
- 前端领域前端框架的优缺点大剖析
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前端大数据与AI人工智能前端艺匠馆前端前端框架ai
前端领域主流框架的优缺点大剖析关键词:React、Vue、Angular、Svelte、虚拟DOM、响应式编程、前端工程化摘要:本文深入解析React、Vue、Angular、Svelte四大主流前端框架的核心设计原理,通过架构图解、算法源码剖析、数学建模和实战对比,揭示各框架在性能优化、开发体验、工程实践等方面的本质差异。文章包含6个完整项目案例和20+性能基准测试数据,为技术选型提供科学决策依
- c语言--链表应用:通信录管理
k *
c语言链表开发语言
项目:基于链表的通信录管理意义:对于一个通信录来说,要管理联系人的信息,包括编号,姓名,性别,电话。—级菜单内容1>注册模块:完成用户信息的注册用于登录管理系统,将注册信息存入结构体数组2>登录模块:使用输入的登录账号和密码与结构体数组存储信息对比3>退出系统二级菜单内容:1>创建模块create:创建链表完成对通信录的存储2>添加数据add:添加通信录的信息放入链表中3>查找信息find:可以通
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
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Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/