- 运维脚本——2.备份与恢复
F——
运维运维学习大数据服务器人工智能
备份与恢复是IT运维中的核心任务,确保数据安全和业务连续性。必要性数据保护:防止因硬件故障、软件错误、人为操作失误或恶意攻击导致的数据丢失。业务连续性:在发生灾难性事件(如火灾、洪水)时,能够快速恢复业务操作,减少停机时间。合规要求:许多行业和法规要求定期备份数据,并确保备份的可恢复性,以满足合规性要求。版本控制:备份可以用于保存数据的多个版本,便于在需要时恢复到特定时间点的状态。减少损失:通过定
- 运维脚本——3.自动化部署
F——
运维运维物联网人工智能学习web安全自动化边缘计算
自动化部署是现代IT运维和开发中的关键实践,能够显著提升效率、减少错误并加速交付流程。必要性提高效率:自动化部署能够快速、一致地完成部署任务,减少手动操作的时间和精力。减少人为错误:自动化流程减少了人为干预,降低了因手动操作导致的错误风险。加速交付:通过自动化部署,可以更快地将新功能和修复推送到生产环境,缩短交付周期。增强一致性:自动化部署确保每次部署的环境和配置一致,避免了“在我机器上能运行”的
- MySQL玩转指南:探秘Server层组件及权限校验实践
苹果苹果开花吧
Javamysql数据库mysql数据库后端java
本文将带你揭开MySQLServer层的神秘面纱,逐一剖析连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等关键组件的功能和作用。同时,还将重点介绍这些组件在权限校验方面的精彩表现。首先来看一下这张思维导图,对本文内容有个直观的认识。接下来进入正文。MySQLSQL语句执行流程示意图:从中你可以清楚地看到SQL语句在MySQL的各个功能模块中的执行过程。大体来说,MySQL可以分为Server层和存储引擎
- 如何运用边缘计算控制器提升智能工厂的竞争力?
钡铼技术物联网关
人工智能arm开发linux自动化
制造业正经历一场深刻的变革。其中,边缘计算作为一项关键技术,在提升生产效率、降低成本以及实现智能制造方面发挥着至关重要的作用。本文将探讨边缘计算在智能工厂中的应用场景及其带来的价值。边缘计算简介边缘计算是一种分布式计算范式,它使计算和数据存储更接近数据源,而不是依赖于远程数据中心或云服务。这不仅减少了延迟,提高了响应速度,还能有效减少网络带宽使用,增强系统的安全性和隐私保护能力。在工业环境中,边缘
- html中用npm包
是谁眉眼
htmlnpm前端
一.用webpack工具打包npm包到dist下js文件为浏览器能识别的文件1.创建一个文件夹html中引用打包后的js文件注意打包后的js文件是局部变量如果要在html中引入js中的变量先去js中把变量改成全局变量2.先初始化一个管理包的文件:输入npm命令“npminit-y3.输入npm命令安装webpack及webpack-cli,“npmiwebpackwebpack-cli-D”,然后
- lua和unity如何交互_(XLua)C#与Lua中的交互
三脚猫功夫猴
lua和unity如何交互
Paste_Image.png下载后接下来就是导入XLua到unity里了,解析出来的XLua有下面几个文件夹Paste_Image.png我们只需要将Assests:主目录里面的东西全部导入到Unity里面就OK了,导入后再XLua的文件夹下有这么几个。里面都有学习的文档,也可自行去学。Paste_Image.pnghotfix的环境配置在unity的PlayerSetting下的OtherSe
- cocos2d-x 3.x lua的api与C++的关系
鱼儿-1226
cocosluacocos2d-lua
cocos2d-x3.xlua的api与C++的关系1、Lua中如何使用Cocos2d-x引擎中的类?在C++中是这样调用的://Sprite*sprite=Sprite::create();sprite->setPosition(Vec2(100,100));this->addChild(sprite);//而在Lua中是这样调用的://localsprite=cc.Sprite:create(
- 微信小程序中的canvas(2D)
mini..
微信小程序小程序
微信小程序中的组件提供了一个用于绘制图形的画布,支持2D绘图。以下是对微信小程序中2D组件的详细介绍,包括属性、方法、事件和示例代码。一、组件属性基本属性canvas-id:在自定义组件中使用时,指定组件的唯一标识符,用于创建绘图上下文。disable-scroll:是否禁用滚动,通过设置为true可以禁用画布的滚动事件。二、绘图上下文对象(CanvasContext)通过wx.createCan
- 边缘AI架构提升LLM应用的响应速度
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
边缘AI架构提升LLM应用的响应速度关键词边缘计算、边缘AI、LLM、响应速度、模型压缩、分布式计算摘要本文探讨了如何通过边缘AI架构提升大型语言模型(LLM)应用的响应速度。文章首先介绍了边缘计算与边缘AI的基本概念、优势和应用场景,然后深入分析了边缘AI系统的架构设计与实现,以及提升LLM响应速度的关键技术。通过实际案例展示了边缘AI在LLM应用中的效果,并对未来发展趋势和潜在挑战进行了展望,
- Web组件适配网页中iframe
场景描述:当使用web组件加载带有iframe的页面时,由于H5的iframe标签的几个限制条件,可能会出现以下问题:1.由于iframe也要遵守浏览器同源策略,也有对应的白名单限制,所以也会出现跨域或者无法加载的问题,大多出现在本地或沙箱中的H5资源内联iframe时,并且cookie有时候也设置不上2.在应用侧调用runJavascript方法调用不到iframe里面,且主frame和ifra
- Spring Cloud构建微服务架构:分布式服务跟踪
yueerba126
SpringCloud架构springcloud微服务
准备工作启动SpringCloud构建微服务架构:服务注册与发现(Eureka、Consul)中的服务注册中心d-eureka-server。1.服务注册中心d-eureka-server:描述:服务注册与发现中心。选项:你可以使用已有的构建或选择公益eureka注册中心。2.微服务应用d-trace-1:描述:微服务应用1。功能:实现REST接口/trace-1,调用此接口会触发对trace-2
- 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用
Ash Butterfield
nlp分类数据挖掘人工智能
朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率,预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单(假设特征之间相互独立),但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色,特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点,并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
- 批量检测微信小程序封禁状态的 PHP 脚本示例
php
定义AppID列表:修改$appIds数组中的'appid1','appid2','appid3'为您的实际小程序ID。调用API检查状态:通过file_get_contents调用指定的API接口获取响应数据。解析和处理API响应:使用json_decode解析JSON数据,并根据code字段输出相应的状态信息。错误处理:脚本会处理接口调用失败或数据格式不正确的情况,并给出相应的提示。
- 批量检测多个微信小程序的封禁状态源码、接口
php微信小程序
PHP脚本示例,用于批量检测多个微信小程序的封禁状态。您可以将脚本中的appid1,appid2,appid3替换为实际的小程序应用ID,从而获取每个小程序的状态信息。代码说明:设置需要检查的AppID列表:修改$appIds数组中的'appid1','appid2','appid3'为您实际的小程序应用ID。检查每个AppID的状态:脚本通过file_get_contents函数调用API接口,
- 阿里云EMAS:2月产品动态
阿里云移动应用开发测试推送
一、内容摘要上线EMAS定制版套餐,适合有多种移动研发工具诉求的中型企业Windvane小程序容器新增列表搜索功能云构建发布新的android镜像java-11-base,适应gradle7.0+移动测试上线一键重跑功能,支持失败的用例一键重跑移动推送支持Flutter插件,开源更易用二、产品动态
- 告别高价低效采购,进销存询价单来破局
雪兽软件
科技前沿ERP系统进销存软件订单日记询价单
在企业运营过程中,采购环节是成本控制与资源获取的关键节点。而进销存软件(如订单日记)中的询价单功能,正悄然改变着企业的采购管理模式,为企业发展带来诸多显著好处。一、高效获取市场价格信息传统采购询价,需采购人员逐个联系供应商,耗时费力。有了进销存软件的询价单功能,企业能一键向多家供应商发送询价需求,短时间内即可收到详尽报价。比如一家制造企业要采购一批原材料,使用询价单功能,几小时内就能获取数十家供应
- AQS 核心原理与高频面试题详解
java
前言AQS(AbstractQueuedSynchronizer)是Java并发包(java.util.concurrent)中的核心基础类,它提供了一个框架来实现阻塞锁和相关的同步器(如信号量、CountDownLatch等)。AQS内部使用了一个FIFO的双向队列来管理线程,这个队列存储的是等待获取同步状态的线程节点。一、AQS的核心原理1.AQS的作用是什么?AQS是一个用于构建锁和同步器的
- 如何在不依赖函数调用功能的情况下结合工具与大型语言模型
Jason9510
语言模型人工智能
当大型语言模型(LLM)原生不支持函数调用功能时,如何实现智能工具调度?本文通过自然语言解析+结构化输出控制的方法来实现。GitHub代码地址核心实现步骤定义工具函数使用@tool装饰器声明可调用工具:fromlangchain_core.toolsimporttool@tooldefmultiply_by_max(a:int,b:list[int])->int:"""将a乘以b列表中的最大值""
- Vue2 与 Vue3 中 Computed 计算属性详解
阿贾克斯的黎明
前端vue.js前端javascript
目录Vue2与Vue3中Computed计算属性详解一、Vue2中的Computed计算属性1.简单写法2.get和set写法二、Vue3中的Computed计算属性1.简单写法2.get和set写法三、总结在Vue开发中,计算属性(computed)是一个非常重要的特性,它可以对数据进行二次计算,为我们的开发带来了很大的便利。本文将结合Vue2和Vue3的特点,深入探讨computed计算属性,
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
糯米君_
预处理机器学习python人工智能
RFE(Recursivefeatureelimination):递归消除特征法使用一个基模型(这里使用逻辑回归)来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模,然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个(或多个)特征,更新特征集。4、跳转到步骤2,直到完成所有特征的重要性
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能体育中的应用与赛事分析(80)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据智能体育数据采集运动员训练赛事分析赛事预测
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能供应链中的应用与优化(76)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据智能供应链数据采集整合数据存储管理需求预测物流调度风险管理
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 深入解析Spring Cloud:微服务架构的利器(上)
Wells974
爪哇架构springcloud微服务
随着互联网应用的不断发展,单体应用架构逐渐难以满足业务快速迭代和扩展的需求。微服务架构因其良好的可扩展性和灵活性,逐渐成为现代应用的主流架构。而SpringCloud作为一套微服务开发的全家桶,提供了完整的微服务解决方案。本文将详细介绍SpringCloud的基本概念、核心组件及其在微服务架构中的应用。1.SpringCloud的基本概念1.1什么是SpringCloudSpringCloud是基
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- springboot中的配置类Configuration
华农第一蒟蒻
java修炼springboot后端java
一、配置类的定义和作用配置类是用来配置Spring应用程序上下文的Java类。它通过使用特定的注解和方法,为应用程序提供各种配置信息,使得Spring容器能够正确地初始化和管理应用程序的各个组件。主要作用替代传统XML配置在传统的Spring应用中,通常使用XML文件来配置bean、数据源、事务管理等。而在SpringBoot中,配置类可以替代大部分的XML配置,使得配置更加简洁、易读和易于维护。
- pytest.fixture详解:如何有效管理测试的前置条件与后置条件
测试不打烊
接口自动化pytest
pytest.fixture是pytest的一个重要特性,用于创建和管理测试的前置条件(setup)和后置条件(teardown)。它允许你为测试提供一些预先准备好的资源或数据,而不需要在每个测试函数中重复这些逻辑。基础概念pytest.fixture是一个装饰器,标记一个函数作为“夹具”(fixture),这个夹具会在每次测试函数运行前被调用,并可以在测试函数中作为参数使用。测试函数中的夹具会自
- 网络瓶颈分析与排查:性能测试中的隐秘敌人
测试不打烊
性能测试网络压力测试
性能测试问题定位-网络瓶颈分析与案例解析在性能测试中,网络往往是性能瓶颈的一个关键因素。网络延迟、带宽、连接数等问题都可能影响系统的整体性能。在本文中,我们将结合性能测试的过程,从网络监控、常见的网络瓶颈问题以及如何使用Linux工具(如netstat、iftop、ping、traceroute等)进行详细的瓶颈定位。我们还会通过实际案例进行说明,帮助你更好地理解网络瓶颈的排查方法。1.网络瓶颈的
- Leetcode952. 按公因数计算最大组件大小
hhhcbw
力扣刷题笔记leetcode算法c++
题目链接点我(^_^)题目大意比如nums=[4,6,15,35]答案就是4,nums=[20,50,9,63]答案就是2。解题思路我的思路是对nums数组中的每一个数进行质因数分解,那么对于每一个因数可以维护一个并查集,对于一个数字将其质因数分解后的所有因子可以看作是一个连通集合。这样在线维护并查集大小即可。素数筛+质因子分解+并查集,时间复杂度为O(mlogn),m为数组大小,n为数字大小。当
- Spring常用注解和组件
优人ovo
springjava数据库
引言了解Spring常用注解的使用方式可以帮助我们更快速理解这个框架和其中的深度注解@Configuration:表示该类是一个配置类,用于定义SpringBean。@EnableAutoConfiguration:启用SpringBoot的自动配置功能,让SpringBoot根据类路径中的依赖自动配置应用。@ComponentScan:启用组件扫描,SpringBoot会扫描该类所在包及其子包下
- 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