- 3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。语义分割：基于PointNet++
- Java数据类型 Arrays VS ArraysList VS LikedList 解析
fantasy_4
Javajava
在学习Java过程中，在刷题时总是搞不清楚这三种数据结构的区别，打算写篇文章记录一下ArraysVSArrayListArrayListVSLinkedList总结ArraysVSArrayListArraysArrayList类型Java的基本数据类型Java集合框架中的一个类，实现了List接口存储内容基本数据类型+对象引用对象引用可变性数组长度创建后不可变长度可变适用场景查询元素会比较快，直
- 信创系统安全优化与持续改进策略有哪些？
weixin_37579147
系统安全安全
信创系统（信息技术应用创新系统）的安全优化与持续改进是保障国产化技术生态安全可靠运行的关键。以下从技术、管理、组织等多个维度提出系统性策略，并结合实际场景展开说明：一、技术层面的安全优化策略1.核心组件安全加固国产化组件漏洞管理：建立针对国产操作系统（如统信UOS、麒麟）、数据库（达梦、OceanBase）的漏洞扫描与修复机制，联合厂商建立漏洞情报共享平台。硬件层可信计算：采用基于国产芯片（如鲲鹏
- 数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术，它通过对现有数据进行各种变换，人为地扩充数据集，从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中，包括：图像识别:对图像进行旋转
- 数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- NL2SQL 优化之 Schema 编写标准
kakaZhui
oracle数据库AIGCpythonllamachatgpt
写在前面在自然语言转SQL（NL2SQL，或Text-to-SQL）任务中，数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。一个清晰、规范、易于理解的Schema能够帮助模型更好地理解数据库结构，从而生成更准确的SQL查询。相反，一个混乱、不规范的Schema会增加模型的理解难度，导致生成的SQL查询错误百出。本文将深入探讨NL2SQL任务中Schema的编写标准，详细介绍如何为
- weixin049校园外卖平台设计与实现+ssm(文档+源码)_kaic
开心毕设kaic_kaic
模拟退火算法散列表随机森林支持向量机启发式算法逻辑回归
校园外卖平台设计与实现摘要随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了校园外卖平台的开发全过程。通过分析校园外卖平台管理的不足，创建了一个计算机管理校园外卖平台的方案。文章介绍了校园外卖平台的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。本校园外卖平台有管理员，用户，商家。管理员功能有个人中心，用户管理，商家管理，菜
- 嵌入式C语言学习笔记（2）
愿抬头有阳光
c语言学习笔记
1.数组指针数组指针本质上就是一个指针，它里面存放的是数组的首地址。#includevoidshow(int(*p)[4],intn){for(inti=0;i4*4=16;3.命令行传递参数，main函数的标准格式intmain(intargc,constchar*argv[]){return0;}//argc：参数的个数包括./a.out//argv：参数的值列表argv[0]="./a.ou
- 【算法学习之路】12.DFS
零零时
算法学习之路深度优先算法学习c++开发语言数据结构全排列
DFS前言一.DFS简介二.思路三.缺点四.三种类型五.题目1.2前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完，形成一套完整的算法体系，以及大量的各个难度的题目，目前算法也写了几篇，题单正在更新，其他的也会陆陆续续的更新，希望大家点赞收藏我会尽快更新的！！！一.DFS简介1.深度优先搜索，是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先，就是说每次搜尝试向更深的节点走。2.在搜索算法中，该DFS常常
- 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
- 2025年计算机毕业设计springboot 智慧社区管理系统
zhihao503
课程设计springboot后端
本系统（程序+源码）带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于智慧社区管理系统的研究，现有成果多聚焦于单一功能模块的数字化（如物业缴费或门禁系统），缺乏对多场景服务整合与用户体验优化的系统性研究。国外研究侧重物联网技术应用（如新加坡“智慧国”计划中的社区传感器网络），而国内研究更多关注管理平台的基础框架设计，但针对业主、物业、设备多方
- 关于使用python进行处理雷达数据笔记
六毛驴
python数据分析
好久不见，甚是想念本人深知这段时间鸽了一篇博（上一篇博），后续会补上的，今天想写一下关于使用python进行TI雷达接收回波数据处理的一些常见问题和解决方法。这也是前几天领导给我布置的任务，所以我将这段时间自己遇到的并且已经解决的问题进行了简单的汇总，也会推荐几本这几天阅读了python书籍。python书籍推荐：python学习手册MarkLutz著（对应python版本3.X，2.X都可）Py
- Tsfresh + TA-Lib + LightGBM ：A 股市场量化投资策略实战入门
船长@Quant
Python金融科技pythontsfreshTA-LibLightGBM量化技术策略开发
Tsfresh+TA-Lib+LightGBM：A股市场量化投资策略实战入门本项目以A股市场为研究对象，通过量化技术对市场数据进行分析，构建量化投资策略，并利用历史数据回测验证策略的有效性。项目旨在为量化技术初学者提供一个系统的学习框架，帮助读者掌握从数据获取到策略评估的全流程操作。文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认
- Docker打包深度学习项目
FLY_LTL
docker深度学习容器
文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结，供各位同学参
- Flink读取kafka数据并写入HDFS
王知无(import_bigdata)
Flink系统性学习专栏hdfskafkaflink
硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
- MyBatisPlus 代码生成器如何使用？一篇文章学会它！！！
程序猿ZhangSir
Java数据库#MyBatisjavaspring数据库
目录一.MP代码生成器简介二.准备工作2.1建立数据库和表2.1创建项目三.编写工具类3.1创建类3.2定义数据库连接变量3.3定义单表代码生成函数3.4扩展为任意表自动生成代码四.测试代码生成器4.1测试单表生成model方法一.MP代码生成器简介代码生成器是MyBatis-Plus提供的一个非常实用的功能，可以快速生成Entity、Mapper、MapperXML、Service、Contro
- MyBatis-Plus分页查询IPage的使用方法，如何自定义分页查询功能？
程序猿ZhangSir
Spring全家桶微服务#MyBatismybatis开发语言
目录1.MyBatis-Plus分页插件介绍2.准备工作-创建项目配置环境2.1创建数据库表Product商品表2.2创建Maven项目，创建包，接口，类2.3添加MyBatisPlus依赖和Lombok插件2.4编写Configuration分页插件配置文件2.5编写application.properties配置文件2.6实体类代码，接口代码3.IPage分页的使用方式4.自定义分页查询5.Q
- 【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
- 【数据库】MySQL事务详解
此木|西贝
数据库数据库mysql
事务的隔离级别读未提交（read-uncommitted）：最低级的隔离级别，允许其他事务读到未提交的值；读已提交（read-committed）：事务只能读取到其他事务提交的数据；可重复读（repeatable-read）：对同一条数据多次读取结果都是一样（mysql默认隔离级别）；串行化（serializable）：最高的隔离级别，所有事务穿行执行，事务间不会产生干扰隔离级别存在的问题读未提交
- 使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发
UwoiGit
tensorflowopencvpygame
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
- 列出0 racle Forms配置文件？思维导图 代码示例（java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
OracleForms配置文件OracleForms应用程序的配置涉及到多个文件，这些文件用于定义运行时环境、数据库连接、安全设置等。以下是与OracleForms相关的常见配置文件：1.formsweb.cfg位置：通常位于/forms/server/formsweb.cfg或WebLogic域中的指定目录。用途：此文件包含启动Forms应用所需的各种参数和属性，如表单模块名称、数据库连接字符串
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
机器学习算法kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一，广泛应
- Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库
后端java
neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树Neo4jAPOC-05-图数据库apoc实战使用使用labelFilter是什么？
- 机器学习流程—数据预处理 清洗
不二人生
机器学习机器学习人工智能数据预处理
文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务，即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识，整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式，如图形、视频、图表、表格、图像等等，具
- 仓颉：关于封装，继承，多态
繁星幽蓝悼梦影
仓颉华为harmonyos
在对于仓颉有了初步了解之后，我们自然会想在我们之前所学习，编写的简单代码上添加一些其他的功能，今天我们就来讲几个重要的小功能封装为了提高数据访问的安全性，我们可以使用访问修饰符private。那么我们应该通过什么方法提高呢，我们有两种方法：1.通过方法2.通过属性设计器。参考如下代码packagecjchapter4.chapter1publicclassUser{privatevara1:Int
- YashanDB日志管理
数据库
本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%95%B0%E6%8D%AE%...日志管理章节所述范围为运维相关的日志管理，不包括与数据相关的redo/归档日志，对于redo/归档日志的管理将在文件管理章节描述。日志分类YashanDB的运维类日志分类如下：运行日志runlog：运行日志记录了数据库各服务运
- 游戏成瘾与学习动力激发策略研究——了解“情感解离”“创伤理论”
*TQK*
知也思维认知心理学研究
一、情感解离（EmotionalDissociation）定义：情感解离是一种心理防御机制，指个体在经历无法承受的情绪压力或创伤时，通过切断情感体验与认知、记忆或现实感知的联系来保护自我。它不是简单的“麻木”，而是大脑为应对极端刺激而启动的“紧急逃生通道”。核心特征1、意识分裂现实解离：感到身体或环境“不真实”（如玩游戏时出现“灵魂出窍”般的视角抽离）情感隔离：能描述事件但无法体验对应情绪（如你通
- HarmonyOS TEXT 语音搜索场景学习和总结
harmonyos
在HarmonyOS中实现语音搜索功能时，涉及到麦克风权限的申请、音频数据的采集、编码和传输等多个步骤。以下是对上述代码的详细解析和补充说明：麦克风权限的申请与检查在HarmonyOS中，使用麦克风需要申请ohos.permission.MICROPHONE权限。在代码中，通过GRPermissionsUtils.checkPermissions方法来检查和申请权限。如果权限被授予，则可以继续进行
- 深入学习 DNS 域名解析
dns解析
一、前言在平时工作中相信大家都离不开DNS解析，因为DNS解析是互联网访问的第一步，无论是使用笔记本浏览器访问网络还是打开手机APP的时候，访问网络资源的第一步必然要经过DNS解析流程。二、DNS是什么DNS（域名系统DomainNameSystem），它是一个记录域名和Ip地址相互映射的一个系统，是互联网的“电话簿”，负责将人类可读的域名（如example.com）转换为机器可识别的IP地址（如
- 使用sqlite创建数据库
@云初
sqlite数据库database
使用sqlite创建数据库#sqlite3.exe数据库名.dbSQLiteversion3.36.02021-06-1818:36:39Enter".help"forusagehints.sqlite>在sqlite里面创建一张表并添加数据#.databases#.tables#createtableperson(idint,namevarchar(20),addressvarchar(20))
- 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
