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Softhub软件下载站实战开发（十四）：软件收藏集设计叹一曲当时只道是寻常 softHub 前端 golang
文章目录Softhub软件下载站实战开发（十四）：软件收藏集设计引言：为什么我们需要收藏集功能？收藏集功能的核心价值1.资源整合与分类管理技术架构设计数据库设计核心接口设计后端实现详解1.收藏集服务层2.列表查询实现3.添加软件实现前端实现详解1.收藏集列表页面2.软件管理弹窗组件3.软件选择与添加逻辑Softhub软件下载站实战开发（十四）：软件收藏集设计前面几篇我们讲了软件管理相关实现，本篇我
神经网络初步学习3——数据与损失 X Y O 神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它
Softhub软件下载站实战开发（十七）：用户端API设计
文章目录Softhub软件下载站实战开发（十七）：用户端API设计前言用户端API概览1.分类管理API2.首页API3.资源集管理API4.软件管理API5.资源下载API⬇️API设计原则‍Softhub软件下载站实战开发（十七）：用户端API设计前言在Softhub软件下载站的开发过程中，我们终于来到了用户端API的设计阶段！用户端API是整个系统与前端交互的核心桥梁，良好的API设计能极大
异物检测的计算机视觉算法技术路线思绪漂移计算机视觉算法人工智能
异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中，异物检测有着其必要性和运维重要性，通过计算机视觉算法，可以实时识别各种异常物体，为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中，这类场景包括：固定区域内的障碍物监测（如轨道区域的石块、工具、动物等）关键部件的异物附着检测（如固定装置上的杂物）安全通
网络工程师组网必用，动态路由OSPF及MPLS静态LSP配置 wozuimang ICT网络工程师集训营路由交换网络工程师 MPLS
一、MPLSMPLS基于标签转发，在数据链路层及网络层之间增加MPLS头部，属于2.5层MPLS域中的相关MPLS名词1、LSR标签交换路由器，支持MPLS的路由器2、LER，MPLS边界连接其他网络的LSR设备3、区域内部LSR为核心LSR二、LSR分类1、入站（ingress）LSR：IP报文中压入MPLS头部2、中转（transit）LSR：用于MPLS标签交换，将报文继续MPLS域中转发3
量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带，用小学生都能听懂的语言解释复杂概念，再通过手把手的TensorFlow实战案例，教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发，揭示深度学习如何像"超级分析
Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互 AI大模型应用实战 spring neo4j 人工智能 ai
SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词：SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要：本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念，然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着，通过实际代码示
linux-用户和组 2501_92004703 linux 服务器运维
linux-用户和组前言一、用户管理1.用户账户类型2.主要命令2.1useradd2.2usedel2.3usermod2.4su3.查看用户登录信息3.1w3.2who3.3last3.4lastlog3.5lastb4.用户配置文件4.1/etc/passwd4.2/etc/shadow4.3/etc/login.defs5.手工新建用户二、组管理1.组分类2.组配置文件总结前言用户和组是进
ResNet：深度卷积神经网络的里程碑心想事“程” 小知识点 cnn 人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而，随着网络层数的增加，传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题，训练变得愈发困难。2015年，由微软研究院提出的ResNet（ResidualNetworks，残差网络）横空出世，它以独特的残差学习思想，成功攻克了这些难题，在ImageNet竞赛中大放异彩，开创了深度神经网
视觉算法之卷积神经网络清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉 cnn 神经网络深度学习 python 课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet t0_54manong 大数据与人工智能 cnn 架构人工智能个人开发
在过去的8.5年里，深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年，AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%，而如今，借助EfficientNet架构和师生训练法，我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器
【实战派×学院派】32｜上线后一堆优化需求，到底是 Bug 还是改进？郭菁菁 (BA/PM)实战派常踩的坑学院派如何补上 bug 业务分析需求分析 BA
学院派：用Bug/Enhancement分类机制+优化反馈池+二次迭代评审机制，避免优化失控、节奏紊乱你是不是也遇到过这样的场景：“这个报表逻辑不太合理，麻烦调整下。”“那个按钮位置不合适，顺便挪一挪吧。”“这个功能可以加个提醒吗？体验会好一点。”项目刚上线没多久，各路优化意见像潮水一样涌来。最让人头疼的是：到底这些算Bug（缺陷）还是Enhancement（优化改进）？该优先处理哪个？哪些该打回
开源人工神经网络库（OpenANN） deepdata_cn 人工智能神经网络
OpenANN（OpenANN，OpenArtificialNeuralNetworkLibrary）是一个开源的人工神经网络库，基于C++编写，依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算，使用CMake进行项目构建，支持多种神经网络架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
C#.NET log4net 详解 c#.net
简介log4net是.NET平台上非常成熟的日志组件，源自Java世界的log4j。它功能丰富、性能高、配置灵活，是企业应用中常见的日志框架之一。核心特点支持多种输出目标（Appender）：文件、数据库、控制台、远程服务等支持多种格式化（Layout）支持按级别（Level）记录日志支持日志分类（Logger分组、命名空间隔离）配置灵活，可通过XML文件配置，也可通过代码配置支持异步日志、按文件
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）林聪木目标检测 YOLO 深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势 AI大模型应用之禅人工智能 tensorflow python ai
AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势关键词：人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要：本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发，详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势，包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节，如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
MATLAB随机模拟技术在气候模型中的应用
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：MATLAB是科学研究和工程领域中广泛使用的一款数学计算与编程软件，尤其在气象学和气候模拟方面有着重要的应用。’Fletcher_2019_Learning_Climate’项目通过MATLAB实现的随机模拟方法帮助理解气候变化。本文将详细探讨该项目的关键内容，包括气候模型的构成、随机过程与统计方法的运用、MATLAB编程技能、气候数据处理与分析、结果可视化以
传统乐器的音域革新：多管设计与超孔结构的探索 109702008 杂谈人工智能
——从陶笛到葫芦丝的扩展艺术一、多管陶笛：音域突破的经典方案1.结构分类与音域特性多管陶笛通过增加独立音管扩展音域，分为双管、三管、四管三种主流类型：双管陶笛（1主管+1附管）：音域≥2个八度，吹奏高音需切换附管，适合进阶曲目。三管陶笛（1主管+2附管）：音域近3个八度（如AC三管覆盖G4-E7），可驾驭古典与流行乐。四管陶笛（1主管+3附管）：音域近4个八度（BC四管达C3-C7），属顶级专业配
2025B卷 - 华为OD机试七日集训第5期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD 哪吒搬砖工逆袭Java架构师华为od 算法华为OD机试 2025B卷 java
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2025B卷 - 华为OD机试七日集训第4期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD（Python/JS/C/C++）哪吒搬砖工逆袭Java架构师华为od 算法 python 华为OD机试 2025B卷
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2025B卷 - 华为OD机试七日集训第2期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD（Python/JS/C/C++）
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浏览器渲染引擎和JS引擎分类
渲染引擎：Firefox：Gecko引擎Safari：WebKit引擎Chrome：Blink引擎IE:Trident引擎Edge:EdgeHTML引擎JS引擎：SpiderMonkey(Firefox)，火狐Nitro/JavaScriptCore(Safari)，苹果IOS浏览器V8(Chrome,Chromium)，Node.js也是V8Chakra(MicrosoftInternetExp
【零基础学AI】第30讲：生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成 1989 0基础学AI 人工智能生成对抗网络神经网络 python 机器学习近邻算法深度学习
本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU推荐（可大幅加速训练）前置知识第21讲TensorFlow基础第23讲神经网络原理基本PyTorch使用经验核心概念什么是GAN？GAN就像
10、量子神经网络：从理论到实践安检量子神经网络 PennyLane Qiskit
量子神经网络：从理论到实践1.量子神经网络简介量子神经网络（QuantumNeuralNetworks,QNNs）是量子计算与经典机器学习相
深度神经网络课程设计：从理论到实践 Vita Libre
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深度学习基础与应用：从理论到实战创新工场
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数据可视化5：MATLAB绘制单组箱线图
箱线图的作用箱形图（又称为「盒须图」或「箱线图」）能方便显示数字数据组的四分位数。箱形图通常用于描述性统计，是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。虽然与直方图或密度图相比似乎有点原始，但它们占用较少空间，当要比较很多组或数据集之间的分布时便相当有用。箱线图基本描述该图展示的是一个箱线图（BoxPlot）的主要组成部分及其含义。箱线图是一种用于展示数据分布情况的统计图表，能够直观地反映数据的
深层神经网络：原理与传播机制详解网安spinage 深度学习神经网络人工智能机器学习深度学习
网络架构概述本文探讨的深层神经网络结构如下：输入层：3个神经元第一隐藏层：5个神经元第二隐藏层：5个神经元第三隐藏层：3个神经元输出层：1个神经元输出层隐藏层3隐藏层2隐藏层1输入层输出神经元3.1神经元3.2神经元3.3神经元2.1神经元2.2神经元2.3神经元2.4神经元2.5神经元1.1神经元1.2神经元1.3神经元1.4神经元1.5输入1输入2输入3数学符号定义符号含义维度XXX输入数据3
linux设置ipsan_linux 配置IPSAN存储王向庄 linux设置ipsan
一SAN存储1.1SAN存储介绍存储区域网络(StorageAreaNetwork，简称SAN)采用网状通道(FibreChannel，简称FC，区别与FiberChannel光纤通道)技术，通过FC交换机连接存储阵列和服务器主机，建立专用于数据存储的区域网络。1.2SAN存储分类常见的分类是FC-SAN和IP-SAN两种。FC-SAN通过光纤通道协议转发scsi协议；IP-SAN通过TCP协议转
AI产品经理技术篇：从传统AI到生成式AI，解密大模型的核心概念让我看看好学吗人工智能产品经理学习深度学习自然语言处理
在人工智能技术飞速发展的今天，AI产品经理不仅需要理解业务逻辑，还需深入技术底层，把握从传统AI到生成式AI的演进脉络。传统AI以分类、预测和规则驱动为核心，而生成式AI则颠覆了这一范式，通过大模型实现内容创作、对话生成等创造性任务。这种转变背后，是参数规模、模型架构和训练方式的根本性革新。作为AI产品经理，理解大模型的核心概念至关重要。从“参数”的意义到“Token”的向量化，从Transfor
Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序）所需辅助空间最多：归并排序所需辅助空间最少：堆排序平均速度最快：快速排序不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。先来看看8种排序之间的关系： 1.直接插入排序（1
【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux 端口占用 netstat lsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序 1、lsof -i:port port为端口号 [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND PID USER FD TY
Hosts文件使用周凡杨 hosts locahost
一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
java excel工具 g21121 Java excel
直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数）老A不折腾 finereport web报表函数总结
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游戏服务器网络带宽负载计算墙头上一根草服务器
家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是每秒8M位，即每秒1M字节。我是在计算我们网络流量时想到的
我的spring学习笔记2-IoC（反向控制依赖注入） aijuans Spring 3 系列
IoC（反向控制依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明：如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
高性能mysql 之选择存储引擎(一) annan211 mysql InnoDB MySQL引擎存储引擎
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UDP网络编程百合不是茶 UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输与TCP/IP相反 UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器 package netUDP_sc; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.Ine
JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScript js jquery
JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。
http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 json http
由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成 bit1129 hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。定义模型、接口和服务器端代码 |---Model &nb
【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
1.Mahout环境搭建 1.下载Mahout http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz 2.解压Mahout 3. 配置环境变量 vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/home
nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port 详细如下：　　该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符 bylijinnan java
public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
mongoDB 复制集开窍的石头 mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题 mo
[宇宙与天文]宇宙时代的经济学 comsci 经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
Git忽略文件 Cwind git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
MySQL连接数据库的必须配置 dashuaifu mysql 连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置 1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver 2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname 3.user：username 4.password：password 其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
一生要养成的60个习惯 dcj3sjt126com 习惯
一生要养成的60个习惯第1篇让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
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Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。 Yii 最适合做什么？ Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
Linux SSH常用总结 eksliang linux ssh SSHD
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快速上传头像到服务端工具类FaceUtil gundumw100 android
快速迭代用 import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExceptio
jQuery入门之怎么使用 ini JavaScript html jquery Web css
jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
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问题描述 hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。问题原因直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
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单例模式1，饿汉模式 //饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化 public class Singleton1 { //私有的默认构造函数 private Singleton1() {} //已经自行实例化 private static final Singleton1 singl
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// mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。 // 第一种方式： coll.aggregate([ {$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}}, {$match:{sendDate: '2015-
二维数组转换成JSON tangqi609567707 java 二维数组 json
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定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_

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