- 计算机专业开题报告案例19: 基于spring boot的养老院信息管理系统的设计与实现
平姐设计
计算机毕业设计100套java项目实战网站开发与搭建实战项目springboot后端java计算机毕业设计养老院信息管理系统开题报告老人信息
计算机毕业设计100套微信小程序项目实战java项目实战需要源码可以滴滴我一、课题论证1.1国内外研究动态目前,基于springboot的养老院信息管理系统的研究和开发已经在国内外得到了较多关注和实践。北京大学医学部的研究人员开发了一套养老院信息管理系统,该系统可以实现对老人的生活、医疗、营养等方面的全面管理和监测。此外,南开大学、清华大学等高校也都开展了相关研究。其中就有采取建立于微信小程序平台
- DeepSeek 大模型落地成都高新区:科技赋能警务的创新变革
AGI大模型学习
科技人工智能DeepSeek大模型chatgpt大模型应用AI大模型
在科技飞速发展的当下,人工智能正以前所未有的速度融入各个领域,深刻改变着人们的生活与工作方式。公安领域也不例外,积极拥抱科技创新,成为提升警务效能、维护社会稳定的关键路径。全国第一例警用DeepSeek大模型落地成都高新区,这一突破性举措在警务智能化发展进程中具有里程碑意义,为公安工作带来了全方位的革新。一、警用DeepSeek大模型落地的时代背景近年来,国产AI蓬勃发展,不断涌现出令人瞩目的成果
- Stream流与Guava工具类使用
小薛博客
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Stream流与Guava工具类使用小薛博客官方地址Stream流与Guava工具类使用1、StreamAPI1、了解StreamJava8中有两大最为重要的改变。第一个是Lambda表达式;另外一个则是StreamAPI(java.util.stream.*)。Stream是Java8中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用S
- 【项目实战】—— 高并发内存池
Ryan.Alaskan Malamute
开发语言c++高并发内存池缓存
文章目录什么是高并发内存池?项目介绍一、项目背景二、项目目标三、核心组件四、关键技术五、应用场景六、项目优势什么是高并发内存池? 高并发内存池是一种专门设计用于高并发环境下的内存管理机制。它的原型是Google的一个开源项目tcmalloc,全称Thread-CachingMalloc,实现了高效的多线程内存管理,用于替换系统的内存分配相关函数malloc和free。 在高并发系统中,大量的线
- linux find 命令超全完整指南
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linux服务器find命令
linuxfind命令超全完整指南一、基础语法与工作逻辑find[起始路径][表达式][操作]起始路径:指定搜索根目录,默认为当前目录.。支持多路径(如find/etc/var)表达式:定义搜索条件(如文件名、类型、时间等)。操作:对匹配文件执行命令(如删除、压缩等)。二、核心查找条件详解1.按名称查找精确匹配:-name"文件名"find/home-name"example.txt"#精确查找文
- 大数据和人工智能概念全面解析
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一、大数据和人工智能大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义,大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求,使数据能够从量变到质变,真正产生价值
- opencv + opengl显示摄像头视频流
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完整代码github建议学习LearnOpenGL教程,学到入门的纹理一节1.OpenGL依赖安装1.1.安装GLFWsudoaptinstalllibglfw3libglfw3-devlibglfw3:GLFW运行时库libglfw3-dev:GLFW开发库(用于编译)1.2.安装OpenGL相关依赖sudoaptinstalllibgl1-mesa-devxorg-devlibgl1-mesa
- DeepSeek爆火,背后模型竟藏着这些秘密!
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DeepSeek是什么来头最近,AI圈可是被一个名字刷爆了屏,那就是DeepSeek!它就像一颗横空出世的超级新星,在全球范围掀起了一阵狂热的追捧潮,这热度,简直了!大家都在疯狂讨论它,各种测评、对比层出不穷。它到底有啥过人之处,能让这么多人都为之疯狂?今天咱就来好好唠唠。DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,是一家专注于开发先进大语言模型(LLM)和相关技术的企业。它成
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:设计智能任务处理流程
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计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:设计智能任务处理流程作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今的数字化时代,随着数据量的爆炸式增长和复杂性的提升,传统的手动任务处理方式已经无法满足高效、准确的需求。人工智能技术的发展为自动化任务处理提供了新的可能性。AI人工智能代理(AIAgent)作为一
- halcon里3d平面度检测程序_激光三角测量法在工业视觉检测上的应用
jiago 王佳东fr
点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达激光三角测量法,是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述,包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。1.原理及演示将一条单线细激光光线投射到物体表面,由于物体表面高度发生变化,使得激光线发生了弯曲,根据这个线的变形,可以计算出精确的物体表面三维轮廓。如下图所示,基本组成结构有
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
- AttributeError: partially initialized module ‘cv2‘ has no attribute ‘_registerMatType‘ (most likely
hunter206206
pythonpyopencvpython
这个错误表明在导入cv2(OpenCV)模块时,发生了循环导入问题,导致模块未能正确初始化。具体来说,cv2模块在初始化过程中尝试调用_registerMatType方法,但由于循环导入,该方法尚未定义。以下是可能的原因和解决方法:1.OpenCV安装问题可能是OpenCV安装不完整或损坏。可以尝试重新安装OpenCV。解决方法:使用pip重新安装OpenCV:pipuninstallopencv
- Halcon 和 opencv比有什么区别与优劣
yuanpan
opencv人工智能计算机视觉
Halcon和OpenCV都是机器视觉领域的重要工具,但它们的设计目标、功能特点和适用场景有所不同。以下是两者的详细对比:1.定位与目标用户Halcon:定位:商业机器视觉软件,专注于工业应用。目标用户:工业自动化、质量控制、机器人引导等领域的专业开发者。OpenCV:定位:开源计算机视觉库,适用于通用图像处理和计算机视觉任务。目标用户:学术研究、教育、初创公司以及需要低成本解决方案的开发者。2.
- 解决 Python 中 `cv2` 模块部分初始化导致的 `AttributeError`
Leuanghing
python开发语言
解决Python中cv2模块部分初始化导致的AttributeError在Python开发中,尤其是使用OpenCV库进行图像处理时,可能会遇到一些令人困惑的错误。今天,我们就来探讨一个常见的错误:AttributeError:partiallyinitializedmodule'cv2'hasnoattribute'gapi_wip_gst_GStreamerPipeline',并提供一个有效的
- EmbodiedSAM:在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解
数据猎手小k
3D实例分割在线实时感知视觉基础模型(VFM)应用
2025-02-12,由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发一种名为EmbodiedSAM(ESAM)的在线3D实例分割框架。该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解,解决了高质量3D数据稀缺的难题,为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。一、研究背景随着机器人技术和人工智能的发展,机器人在复杂环境中执行任务(如导航、操作和交互)的能力越来越依赖于对三维(3D)场景的实时、准
- 国产信创AI IDE:开启智能编程新时代
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国产信创AIIDE:开启智能编程新时代随着信息技术的迅猛发展,软件开发工具也在不断演进。近年来,人工智能(AI)技术的应用为编程工具带来了革命性的变化。其中,国产信创AIIDE——InsCodeAIIDE,作为一款由CSDN、GitCode和华为云CodeArtsIDE联合开发的新一代集成开发环境(IDE),以其智能化、高效化的特点,正在引领智能编程的新时代。最新接入DeepSeek-V3模型,点
- 【产品小白】什么是AI产品经理
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产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁,负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维,既要参与算法选型与数据建模,又要定义产品功能与市场策略,是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比,AI产品经理的独特之处在于:技术深度参与:需理解机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等技术原理,并参与数
- 小蓝的图书馆
琴声码语
算法蓝桥杯c++哈希表unordered_map
问题描述小蓝是一个热爱阅读的年轻人,他有一个小型图书馆。为了能够管理他的书籍库存,他需要一个程序来记录图书的信息并执行两种操作:添加图书add和查找作者find。初始小蓝没有书,给出n个操作。add操作给出两个字符串bookname,author,表示添加的图书图书名和作者;find操作给出一个字符串author,你需要输出小蓝的图书馆里这个author有多少本图书。输入格式第一行一个整数n,表示
- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- NLP高频面试题(三)——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
普通RNN(循环神经网络)的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题:一、梯度消失(VanishingGradient)梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层传播时变得越来越小,最终趋于接近0,导致模型前层的参数难以更新。原因:在反向传播时,每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值(小于1),随着层数或时间步的增加,梯度将指数级
- C++学习笔记:引用
etp_
c++学习笔记
引用是已知变量的别名,通过将引用变量用作参数,函数将使用原始数据而不是其副本。下面将r作为a的别名:inta;int&r=a;就像char*是指向char的指针一样,int&是指向int的引用。(a和r指向相同的值和内存单元)注意:&r表示r引用变量的地址。引用和指针的区别1.必须在声明引用时将其初始化,而不能像指针那样先声明再赋值。2.引用更接近const指针,一旦与某个变量关联起来便有一直效忠
- unionall的用法(当某条记录为空时,union all是否可以合并此条记录)
hammring
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我们经常说union和unionall的区别在于:1.union合并相同的列时,会去重只取其中的一条;2.unionall合并所有的列。但是如果在按照某一条件进行查询时,如果表中数据没有符合该条件的记录。(即按此条件查询,表中查找到的的记录每列都为空)此时unionall并不能合并这种空的记录。比如新建一个表名为t_student的表。记录学生的姓名,性别,年龄和成绩等基础信息。在t_studen
- 【数据库】MySQL的索引详解
此木|西贝
数据库数据库mysql
简介索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构,类似于书的目录。在几百页的书通过几页目录就可以精确定位到我们想看的章节优点和缺点优点正确的使用索引可以大大提高检索速度可以使用唯一索引保证数据在库中的唯一性使用聚合索引减少回表,降低IO次数缺点索引不宜创建的太多,否则增删改时不仅修改数据,还要修改大量的索引数据索引也会占用磁盘空间索引结构B树:多路平衡查找树,B树的所有节点都会存储key(索引)和d
- 使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发
UwoiGit
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在本篇文章中,我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行,并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具,并提供相关的源代码示例。安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架,提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
- MMScan数据集:首个最大的多模态3D场景数据集,包含层次化的语言标注
数据集
2024-10-24,由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan,这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集,包含了层次化的语言标注。数据集的建立,不仅推动了3D场景理解的研究进展,还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景:随着大型语言模型(LLMs)的兴起和与其他数据模态的融合,多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注,并取得了快速进展。然而,现有的数据集
- 【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能?最新方法与优劣深度解析
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前言近年来,人工智能技术突飞猛进,尤其是生成式AI,简直像是开了挂一样,各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究,生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元,而到2026年,这个数字预计会飙升至326亿美元!不过,尽管生成式AI很强大,但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性,依然有提升的空间。这时候,检索增强生成(RAG)技术登场了!RAG的核心思路很简单
- 智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】
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智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
- 字符串模式匹配——Brute-Force暴力查找算法以及KMP算法具象图解,超级详细!!
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目录前言1.串的模式匹配算法目的1.1Brute-Force算法图解Brute-force算法Brute-force暴力查找算法的弊端1.2KMP算法next数组1.2.1Getnext——求next数组的函数图解Getnext函数Getnext函数总结1.2.2KMP模式匹配操作KMP匹配过程图解KMP算法总结结束语:前言这两个算法,尤其是KMP算法,可以说是让许多算法小白头痛的了。如果你也十分
- A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结
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ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展,重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。文章主要围绕LLM的四个主要方面展开:1引言自从1950年图灵测试被提出以来,人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一种受语法规则支配的复杂、精细的人类表达系统,这使得开发能够理解和掌握语言的强大人工智能(AI
- AI:对比ChatGPT这类聊天机器人,人形机器人对人类有哪些不一样的影响?
InnoLink_1024
AGI人工智能机器学习chatgpt人工智能机器人
人形机器人与像ChatGPT这样的聊天机器人相比,虽然都属于人工智能技术的应用,但由于其具备的物理形态和与环境的互动能力,它们对人类的影响会有很大的不同。下面从多个角度进行对比,阐述它们各自对人类的不同影响:1.物理交互与虚拟交互人形机器人:具有物理形态,能够在物理世界中与人类进行直接交互。例如,搬运物品、进行日常家务、提供身体上的帮助(如扶持老人、帮助走路等),以及进行非语言的沟通(如手势、面部
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
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assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
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spring4
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
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- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比