- Python 入门指南:如何在 MacOS 上轻松安装 Python
NicoleGus
pythonmacos开发语言
Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言,已经成为许多开发者和数据科学家的首选工具。无论是初学者还是经验丰富的程序员,Python都能为他们提供强大的支持。如果你是一名MacOS用户,想要开始学习Python或者在Mac上进行开发,首先需要正确安装Python环境。本文将详细介绍如何在MacOS上安装Python,帮助你快速开始Python编程之旅。1.检查MacOS是否已预装Python
- 线性回归的简单实现
SkaWxp
深度学习深度学习机器学习mxnetgluon
本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet中的自动求导和数组结构frommxnetimportautograd,ndimportrandom生成随机数据集只有这个是用了自己造的数据,因为线
- 投票法:简单而强大的分类利器
ningaiiii
机器学习与深度学习分类机器学习人工智能
投票法:简单而强大的分类利器在机器学习的分类任务中,我们常常需要寻找高效且准确的方法来对数据进行分类。今天,让我们一起来探讨一种简单却极为强大的分类方法——投票法。一、投票法原理(一)通俗易懂的理解投票法就像一场班级选举。假设有一个班级要选出最受欢迎的水果,每个同学心中都有自己的选择(这就好比一个个分类器给出的分类结果)。最后统计每个水果获得的票数,得票最多的水果就当选(对应分类任务中,票数最多的
- 【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归
辰尘_星启
神经网络mxnet线性回归
写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
- 初入机器学习
辰尘_星启
机器学习人工智能深度学习pythonmxnet
写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容,防止自己遗忘,也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型,合理设置初始模型,要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习:本质是系统,直接将训练得到的模型视作系统本身(激进的像“端到端”)侧重于最大化当前环境下的奖励,最终目标是寻找环
- AtCoder备赛刷题 ABC 383 | 9 Divisors
热爱编程的通信人
算法
学习C++从娃娃抓起!记录下AtCoder(日本算法竞技网站)备赛学习过程中的题目,记录每一个瞬间。附上汇总贴:AtCoder备赛刷题|汇总【题目描述】FindthenumberofpositiveintegersnotgreaterthanNNNthathaveexactly999positivedivisors.找到不大于NNN且恰好有999个因数的正整数的数量。【输入】Theinputisg
- 线性回归基础学习
Remoa
人工智能线性回归优化gluonmxnetloss
线性回归基础学习目录:理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray:MXNet中存储和变换数据的主要工具,提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示,也可以用矢量计算表示在Gluon中,data模块提供了有关数据处理的工具,nn模块定义了大量神经网络的层,loss模块定义了各种损失函数在MXNet的init模块(initializer)提供了模型参数化的
- 【博学谷学习记录】超强总结,用心分享 | Hive分区表和分桶表
Onzswhite
hive大数据hadoop
#博学谷IT技术支持#一、分区表分区表就是对一个表的文件数据进行分类管理,表现形式就是有很多的文件夹(dt=2019-02-27)。分区表的作用是以后查询时,我们可以手动指定对应分区的数据,避免全表扫描,提高查询效率。所谓的分区表,指的就是将数据按照表中的某一个字段进行统一归类,并存储在表中的不同的位置,也就是说,一个分区就是一类,这一类的数据对应到hdfs存储上就是对应一个目录。当我们需要进行处
- 深度学习:基于MindNLP的RAG应用开发
Landy_Jay
深度学习人工智能
什么是RAG?RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在提升大语言模型(LLM)生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想:通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别:传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
- MyBatis学习:多表映射
Landy_Jay
mybatis学习数据库
目录一、多表映射概念1.1多表查询结果映射思路1.2实体类设计方案1.2.1对一关系设计1.2.2对多关系设计多表映射案例准备二、对一映射三、对多映射四、多表映射总结4.1多表映射优化4.2总结:一、多表映射概念1.1多表查询结果映射思路数据库的表结构具有复杂性,不是所有数据库都达到第三范式或BCNF范式,故数据库查询结果与java对象的属性映射也变得复杂。MyBatis使用ResultMap实现
- 可能是最深入全面的图解 Java Virtual Threads
jvmjvm虚拟机
本文尽我所能,用了数月时间,在学习了JavaVirtualTheads的一些设计和实现理念后,用我所能的精炼文字和画图,去记录我的所学。是我现在能找到的最深入全面的图解JavaVirtualThreads文章。本文摘自我在编写的开源互动图书《面向技术宅的JVM内幕》中的VirtualThreads一节。如图片不清,请转回原文。VirtualThreads按这本书作者的德性,和这本书的定位,这里不会
- 深度学习篇---张量&数据流动处理
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能pythonTensorFlowPytorch张量数据流动处理
文章目录前言第一部分:张量张量的基本概念1.维度标量(0维)向量(1维)矩阵(2维)三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算:深度学习框架中的张量运算1.自动求导2.硬件加速3.高度优化第二部分:数据流动与处理1.磁盘(硬盘或固态硬盘)读取数据写入数据2.内存(RAM)加载程序和数据数据交换3.缓存CPU缓存磁盘缓存4.数
- threejs起步学习之创建旋转立方体并随时停止和控制旋转
three.js
直接看成品可以看到点击开始旋转的时候立方体开始旋转,点击停止旋转的时候立方体停止旋转。先放官网文档threejs官网点击en切换为中文,然后点击创建第一个场景,页面就全部变成中文啦。先使用原生js编写代码,首先就是下载threejs然后引入然后就可以使用THREE这个对象了要创建一个立方体,首先我们需要创建一个场景,一个摄像机,一个渲染器,这样我们才能透过摄像机看到渲染出的场景varwidth=5
- PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(NeuralODEs)是深度学习领域的创新性模型架构,它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同,NeuralODEs将变换过程视为深度(或时间)的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向,尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn(一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库)
- Mixture of Experts(MoE)学习笔记
南七小僧
人工智能网站开发医疗器械研发学习笔记人工智能MoE大模型
1学习动机第一次了解到MoE(Mixtureofexperts),是在GPT-4模型架构泄漏事件,听说GPT-4的架构是8个GPT-3级别大小的模型以MoE架构(8*220B)组合成一个万亿参数级别的模型。不过在这之后开源社区并没有对MoE架构进行很多的探索,更多的工作还是聚焦在预训练新的大模型,在Llama2或其他模型上做Fine-tune,以及扩展大模型的ContextLength。12月8号
- 基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)
矩阵猫咪
cnnlstmpytorch注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络Attention
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中,卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)因其独特的优势
- 周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总
双木的木
深度学习拓展阅读python拓展学习人工智能transformer算法深度学习YOLOchatgptllama
为了更好地整理文章和发表接下来的文章,以后每周都汇总一份周报。周报|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT(监督微调,建议收藏)!-CSDN博客arXiv每日学术速递|强强联合:CNN与Transformer融合创新提升模型性能!!-CSDN博客AI生成未来|字节提出VideoWo
- 学习第七十七行
不是只有你能在乱世中成为大家的救世主
学习运维html经验分享
对于html,用vscode编程,可以用AI,同时输入!+TAB自动生成骨架,有src路径,titie提示文本,alt替换文本(图片不显示,显示的文字),width宽设置一个即可,(height),border边框,同时div和span是个块,前者大后者小,前者独一行,撒旦,em斜体,strong粗体,del删除线,ins下划线。
- 【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法(Matlab代码实现)
宇哥预测优化代码学习
cnn算法matlab
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述两阶段算法概述第一阶段:特征提取与表示学习第二阶段:调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法,以求解具有机器故障的柔性作业车间调度问题(FJSP)。建立了以最大完成时间
- 差分数组的学习
奋斗的草莓熊
学习
文章目录1.差分数组的应用场景2.如何构造一个差分数组2.1原数组转换为差分数组2.2差分数组还原为原数组3.差分数组的特性1.差分数组的应用场景需要频繁对某个区间的数组进行增减操作2.如何构造一个差分数组2.1原数组转换为差分数组#存在一个数组Nums,求出他的差分数组diff=[0]*len(nums)diff[0]=nums[0]foriinrange(1,len(nums)):diff[i
- Golang 学习路线 - Part 25:互斥锁(Mutex)
SunnyJim
golang学习路线MutexgoMutexgolangMutex
这里是Golang教程系列的第二十五部分。在本教程中,我们将学习互斥锁。我们还将学习如何使用互斥锁和channels来解决争用条件。关键部分在跳到互斥对象之前,理解并发编程中的临界区概念是很重要的。当一个程序并发运行时,修改共享资源的代码部分不应该被多个Goroutines同时访问。修改共享资源的这段代码称为临界段。例如,假设我们有一段代码,它使变量x增加1。x=x+1如果是单个的Goroutin
- Python淘宝电脑销售数据爬虫可视化分析大屏全屏系统 开题报告
字节全栈_Jwy
python爬虫flutter
博主介绍:黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者,CSDN博客专家,在线教育专家,CSDN钻石讲师;专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程,学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频;项目的界面和功能都可以定制,包安装运行!!!如果需要联系我,可以在CSD
- 【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法(Matlab代码实现)
Ps.729
cnn算法matlab
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述两阶段算法概述第一阶段:特征提取与表示学习第二阶段:调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法,以求解具有机器故障的柔性作业车间调度问题(FJSP)。建立了以最大完成时间
- 使用KEIL更新STM32程序的HEX文件下载指南及DEMO
BOBO爱吃菠萝
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文旨在指导开发者如何在保持源代码保密的前提下,通过KEILIDE生成HEX文件,并利用该文件更新STM32微控制器程序。文章详细介绍了整个流程,并提供了DEMO工程以便读者实践学习。1.HEX文件与微控制器1.1HEX文件的基础知识HEX文件是十六进制格式的文件,它在微控制器开发领域扮演着重要角色。这种文件格式用于存储编译后的程序代码,以便于将固件烧录进微控
- Android二维码和条形码扫描实现指南
BOBO爱吃菠萝
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详述了如何在Android平台上集成二维码和条形码扫描功能,重点介绍了使用Zxing、GoogleMobileVisionAPI和FirebaseMLKit这三个库的实践方法。内容包括选择合适的库、集成Zxing和使用FirebaseMLKit的具体步骤、扫描界面的设计、安全隐私保护以及性能优化等多个方面。通过本文的学习,开发者可以更好地掌握在Androi
- 动态规划学习:放苹果
我爱夜来香A
每天一道算法题动态规划学习算法
放苹果一、放苹果二、思路分析三、代码实现一、放苹果有m个苹果,n个盘子,允许有的盘子空着不放,请问有多少种不同的放法二、思路分析dp[i][j]表示i个苹果放入j个盘子共有多少种放法1)、当i为0时,即苹果数为0,不放,即有1种放法,dp[0][j]=1;当j为1时,即盘子数为1个,也只有一种放法dp[i][1]=12)、当苹果数小于盘子数,永远会有空盘子出现,dp[i][j]=dp[i][i]3
- 最小边际采样在分类任务中的应用
ningaiiii
机器学习与深度学习分类数据挖掘人工智能
最小边际采样在分类任务中的应用在机器学习的分类任务里,如何高效利用有限的标注数据,一直是研究的重点。最小边际采样(LeastMarginSampling)作为主动学习策略中的一种,为解决这一问题提供了独特的思路。本文将深入探讨最小边际采样在分类任务中的原理、应用以及优势与挑战。一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中,模型会对每个样本预
- DynamicPlanning动态规划学习笔记
kxwsspz2001
笔记动态规划算法
动态规划动态规划的特点是求解决策过程最优化的过程。适用于求解将过程分成若干个互相联系的阶段,在它的每一阶段都需要作出决策,从而使整个过程达到最好的活动效果。各阶段决策依赖于当前面临的状态,又影响以后的发展。当各个阶段决策确定后,就组成一个决策序列。我们可以从决策序列中找到最优解LeetCode53给定一个整数数组nums,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。示例
- 进制转换在C/C++/Java/Kotlin中的应用(详细版)
一歲抬頭
javac语言c++
//清除标志位为了得到正确的can_id,需要在解析之前清除可能设置的标志位。通过使用&0x1FFFFFFF来实现,这个操作会清除can_id的高3位,确保结果得到的是纯粹的ID。uint32_tclean_can_id=frame.can_id&0x1FFFFFFF;因为上面的问题我不理解所以来学习进制转换的应用,进制转换非常常见,如果你搞底层这个是必须会的,我工作中也经常碰到每次看到都非常头疼
- java 转kotlin所需要的准备
m1zu
web应用javakotlin开发语言
1.学习Kotlin的基本语法1.1Kotlin的基本数据类型Kotlin与Java类似,有基本的数据类型,如Int、String、Boolean等。需要注意的是,Kotlin的类型系统是空安全的,这意味着类型默认情况下是不可空的。1.2了解Kotlin的关键字和语法Kotlin有一些独特的关键字和语法,比如val和var用于声明变量,fun用于声明函数等。1.3学习Kotlin的函数式编程特性K
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep