- AI 图像编辑提示词参考之：背景替换
在AI图像编辑中（以FluxKontext为例），“替换背景”（BackgroundReplacement）是提升图像表现力的关键手段之一。但背景更换不仅仅是简单的视觉置换，更重要的是：确保人物主体外观不变，并与新背景在色温、色调、光影等方面自然融合。只有这样，最终图像才会呈现出“原本拍摄于该背景环境”的真实感。建议使用以下结构组织提示词：Replacethebackgroundwith[新背景]
- 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
- 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
- AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势
AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势：为什么它是中国市场的“AI主力军”？关键词：文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要：在全球AI大模型浪潮中，百度文心一言（ERNIEBot）凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势，成为中国市场最具竞争力的AI产品之一。本文将用“超级大脑”的比喻，从中文理解、多模态能力、产业生态融合、安全可控性四个维度
- 网安学习NO.12
下一代防火墙（Next-GenerationFirewall，简称NGFW）是在传统防火墙基础上发展而来的新一代网络安全防护设备，其核心目标是解决传统防火墙在复杂网络环境（如云计算、移动办公、加密流量激增等）中“防护维度不足、威胁识别滞后、功能单一”等痛点，通过融合多元安全能力，实现对网络流量更精准、更智能、更全面的管控与防御。一、下一代防火墙与传统防火墙的核心差异传统防火墙主要依赖“端口-协议”
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- 思维链革命：让大模型突破“机器思考”的边界
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以下是对LilianWeng思维链技术深度解析文章（原文链接）的博客化重构，融合技术本质与应用实践：思维链革命：让大模型突破“机器思考”的边界——解析ChainofThought技术体系与下一代推理架构一、从黑箱到透明思考：CoT的核心突破传统LLM困境：“大模型如同天才自闭症患者——知识渊博却无法展示思考路径”CoT解决方案：#标准CoT提示模板prompt="""问题：小明有5个苹果，吃掉2个
- sqlplus表结构查询
胡斌附体
oracle数据库字符集建表语句查询格式输出
背景。需要知道目标表名。所属用户。目标库和源库同属一类数据库,oracle。使用的数据融合系统，在ogg加持下还需要手动在目标库创建表结构登录目标库sqlplus，使用sqlplus/assysdba查询建表语句执行以下语句进行查询--设置输出格式（在SQL*Plus中执行）SETLONG1000000--确保完整显示长文本SETPAGESIZE0--禁用分页SETLINESIZE200--调整行
- 使用HarmonyOS 5和CodeGenie辅助工具开发鸿蒙运动健康类应用的项目总结
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一、项目背景与目标随着鸿蒙生态在穿戴设备、智能家居领域的快速扩展，我团队基于HarmonyOS5操作系统，开发了一款面向运动健康场景的智能应用——“Harmony健康伴侣”。项目采用华为官方推出的智能编程助手CodeGenie进行辅助开发，旨在验证CodeGenie在提升鸿蒙应用开发效率与质量方面的实际效果。二、核心功能实现该应用深度融合HarmonyOS分布式能力，支持跨设备无缝协同，主要功能包
- 揭秘智能家居定制平板：其在不同生活场景中的常见应用与重要性
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在智能家居浪潮席卷全球的当下，人与居住空间的交互方式正经历着前所未有的变革。曾经分散在手机APP、语音指令与零星面板上的控制权，如今正迅速向一个更直观、更强大、更契合场景的中心汇聚——定制化平板电脑。这已非简单的一块触摸屏，而是深度融合场景需求、重塑家居交互逻辑、并驱动行业向沉浸式体验跃迁的战略级中枢。一、智能家居发展趋势智能家居行业已经从最初的单品智能，逐步迈入了全屋智能与场景智能的深水区。根据
- AI技术革命：从代码生成到行业重塑的范式转移
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引言：觉醒的制造车间2023年某汽车零部件工厂，质检员王工发现异常：AI视觉系统实时标记出变速箱壳体上$0.1\text{mm}$的微裂纹，而该缺陷在传统检测中漏检率达$18%$。这背后是大模型微调技术与智能编程工具的融合应用——AI不再停留于概念，正系统性重构产业底层逻辑。一、AI编程：开发范式的颠覆性进化1.1自动化代码生成实践以GitHubCopilot为代表的智能编码工具，本质是基于Tra
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一、开篇痛点：安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下，传统YOLO系列算法常出现漏检（FN）和误检（FP）。某安防厂商测试数据显示：当目标像素<50×50时，开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析：陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性：动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积（DeformableConv），公式表示为：y(p)=
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摘要：本文聚焦于视频号运营者在打造账号矩阵过程中面临的微信号与粉丝管理难题。随着粉丝数量增长，传统管理方式力不从心，虽已有聚客通等社交用户管理平台提供一定助力，但仍存在局限性。本文引入定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序，深入探讨其在视频号账号矩阵运营中的独特价值与赋能作用。通过分析其技术特性、功能优势以及与视频号运营的融合模式，旨在为视频号运营者提供更高效、精准的粉丝管理与商业运营解决方
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摘要：本文聚焦于淘宝直播这一以“网红”内容为主的社交电商平台，深入分析其特点与流量入口优势。同时，引入开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序这一新兴概念，探讨二者融合的可能性与潜在价值。通过分析融合过程中的技术、市场、运营等方面因素，旨在为电商行业的创新发展提供新的思路与策略，以实现更高效的内容变现、用户拓展与商业生态构建。关键词：淘宝直播；开源链动2+1模式；AI智能名片；S2B2C
- 安全运维的 “五层防护”：构建全方位安全体系
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安全运维
在数字化运维场景中，异构系统复杂、攻击手段隐蔽等挑战日益突出。保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构，融合AI、零信任等技术，构建全链路安全运维体系，以下从技术逻辑与实践落地展开解析：第一层：全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算（Hadoop/Spark）、数据流处理（Storm/Flink）等异构组件，通信协议繁杂，传统方案难以全面纳管
- 数据安全审计平台的三大关键技术：日志分析、行为监测与智能告警
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在数字化浪潮中，数据安全审计是企业守护核心资产的“瞭望塔”。通过日志分析、行为监测、智能告警三大技术，数据安全审计平台构建起“全流程监控-异常识别-快速响应”的闭环，为数据安全筑牢防线。以下从技术原理、实践价值与行业应用展开解析。日志分析：数据安全的“DNA图谱”1.多源日志融合技术实现：通过Agent采集操作系统、数据库、网络设备等200+日志源，利用正则表达式、NLP技术解析非结构化日志（如“
- AI+低代码双引擎驱动：重构智能业务系统的产品逻辑
低代码与AI融合的架构重构将低代码技术深度融入产品体系，形成"可视化编排+AI增强"的双引擎架构，彻底重构传统业务系统的开发与交付模式。新架构在保留原有AI能力的基础上，通过低代码平台实现业务逻辑的可视化定义、参数配置的图形化操作和AI服务的拖拽式编排。重构后的产品逻辑全景图┌─────────────────────────────────────────────────────────────
- 最全 自动驾驶数据集 （11/4号已更新）
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自动驾驶是一个快速发展的行业，它融合了人工智能、机器学习、传感器技术、高精度地图和先进的计算平台等多种技术。技术方面，自动驾驶汽车依赖于先进的传感器、如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，以及强大的计算平台来处理大量数据，自动驾驶数据集是训练和验证自动驾驶系统的关键资源，它提供了丰富的场景和条件，使算法能够学习和适应复杂的真实世界驾驶环境。一、研究背景自动驾驶技术的发展需要大量的数据来训练和优化算法，
- 12 | 走向元宇宙：数字化工作与生活
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专栏快接近尾声了。在之前的课程里，我们一直在用一个框架来概括元宇宙，那就是：元宇宙=立体互联网+价值互联网。这个公式可以帮助我们从宏观角度更好地理解元宇宙。当我们回归工作和生活，用更加个人化的角度来观察元宇宙时，我们可以换用另外一个等式：元宇宙=实体空间+数字空间。通过这个等式，我们可以看到，元宇宙将带给我们线上线下全面融合的数字生活。这一讲的讨论分成两个部分。首先，我们来看看自己周围的数字化发展
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3D可视化大屏展示技术在污水厂的应用，已然开启了污水处理的全新篇章。它不仅为污水厂解决了当下管理和展示的难题，更如同一座灯塔，照亮了未来污水处理领域的发展道路。随着科技的持续进步，3D可视化大屏展示技术必将迎来更加辉煌的发展。一方面，其与人工智能、大数据、物联网等前沿技术的融合将愈发紧密。借助人工智能算法，大屏系统将具备更强大的自主学习和分析能力，能够根据实时数据和历史经验，自动优化污水处理工艺参
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遥感研究森1024
实时天气气象智能驾驶
天气与我们日常各类生活场景密不可分，在驾驶场景里当车主发动汽车准备驶向目的地时，窗外的阴晴或许只是直观感受，而真正影响驾驶安全与行程效率的，可能是几公里外的突发暴雨、桥面的结冰预警，或是前方路段的强侧风等级。在智能出行成为趋势的今天，手机App与车机系统的无缝联动，正让天气数据从“泛泛的播报”升级为“贴身的指引”。要实现这一体验跃升，关键在于筛选出那些与驾驶场景深度绑定的天气信息——它们不仅需要精
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个人学习笔记自动驾驶算法人工智能深度学习python机器学习
LSS-Lift.Splat,Shoot论文题目：Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesFromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D代码：https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot概括：先做深度估计和特征融合，然后投影到BEV视图中，在BEV视图中做特征融合，在融合后的特
- 机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式
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光电智能电视二维材料电子半导体人工智能顶刊nature
Nature/Science最新研究表明，该交叉领域聚焦六大前沿方向：光子器件逆向设计、超构材料智能优化、光子神经网络加速器、非线性光学芯片开发、多任务协同优化及光谱智能预测。系统掌握该领域需构建四维知识体系：1、基础融合——从空间/集成光学系统切入，解析机器学习赋能光学的理论必然性，涵盖光学神经网络构建原理2、逆向设计革命——通过AnsysOptics实战，掌握FDTD算法与粒子群/拓扑优化技术
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探索NoSQL与关系型数据库的融合之旅背景简介在数字时代，数据存储和处理的需求日益增长，传统的SQL数据库遇到了新的挑战。本书的第30章深入探讨了NoSQL数据库的兴起，以及SQL数据库如何通过支持JSON来拥抱NoSQL特性。本篇博客将基于这些内容进行深入分析和讨论。NoSQL数据库的崛起NoSQL数据库以其灵活性和可扩展性成为许多应用的首选。如表14-2所示，列出了多种NoSQL数据库及其Py
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大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！智能防御系统通过**AI驱动的动态感知、主动决策与自治响应**构建自适应防护体系，其核心在于将被动规则匹配升级为**预测性威胁狩猎**，实现对新型攻击（如AI生成的0day漏洞利用）的有效遏制。以下从原理、架构到技术实现进行体系化拆解：---###⚙️核心防御原理####1.**多模态威胁感知**-**跨域数据融合**：-网络层：DPI深度包检测（如Zeek解析T
- 时尚搭配助手，深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统
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文章目录引言：当算法遇见时尚第一章数据工程：时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计：从分类到推荐2.1基础CNN模型（图像分类）2.2多任务学习模型（属性联合预测）第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索：时尚AI
- 百万级智能电动车“方案”揭秘：域控制器硬件全方位拆解与选型宝典
空间机器人
人工智能
百万级智能电动车“方案”揭秘：域控制器硬件全方位拆解与选型宝典大家好！今天带你深入了解百万级智能电动车的“大脑”——智能域控制器。这玩意可不是简单的电子盒子，而是融合了计算、控制、通信、电源多项硬核技术的超级中枢。要打造一个靠谱的智能车，域控制器的设计和选型就是核心中的核心！我将结合实际项目经验，帮你用最通俗的语言，剖析每个模块的作用和选型关键。来，跟我一起细品1️⃣计算核心：算力为王，双芯合璧才
- 开源链动2+1模式与AI智能名片融合下的S2B2C商城小程序源码：重构大零售时代新生态
说私域
人工智能开源重构
摘要：本文探讨了在当下大零售时代背景下，传统电商模式向更广泛零售形态的转变。指出如今只要有流量、入口和资源，变现需求促使各种场景都涉足零售领域。重点分析了开源链动2+1模式、AI智能名片以及S2B2C商城小程序源码的融合，如何在大零售生态中发挥协同效应，满足人性深层次的变现需求，为零售行业带来新的发展机遇与变革。关键词：开源链动2+1模式；AI智能名片；S2B2C商城小程序源码；大零售一、引言在数
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2)：在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了！ （貌似是 稳定版）
闲时研究下下！ 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！
实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括：
action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养，决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由
事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP；
SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间；
SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜：
一、不取毫秒：
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明，
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义：
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam）
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现：
在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作：
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。
菜单：
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果：
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤：
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下：
（1）执行vim /etc/profile
（2）在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料：
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下：
1、一个词的索引由=分割的三部分组成： 第一部分是词 第二部分是这个词在多少
