- 在linux 中搭建deepseek 做微调,硬件配置要求说明
慧香一格
学习AIlinux服务器deepseek
搭建可参考使用deepseek-CSDN博客官方网站:DeepSeekDeepSeek是一个基于深度学习的开源项目,旨在通过深度学习技术来提升搜索引擎的准确性和效率。如果你想在Linux系统上搭建DeepSeek,你可以遵循以下步骤。这里我将提供一个基本的指导,帮助你从零开始搭建一个基础的DeepSeek环境。1.安装依赖首先,确保你的Linux系统上安装了Python和pip。DeepSeek主
- 深度学习与图像识别:机器学习基础之回归
Shenrn_
机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,一般用于处理二分类问题,因为这个式子的一个显著特征在于:当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候,以p的值来反映y_pre是一个不错的选择,此
- 深度学习下的图像分割
人工智能大讲堂
深度学习人工智能
在之前写的文章[图像分割演进之路]中,讲述了图像分割的发展历程,从传统图像分割算法到人工智能,分割算法百花齐放,但最终的佼佼者当属人工智能,但即使是人工智能领域,图像分割也五花八门,今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络,经典的深度神经网络分为如下几种:2.1卷积神经网络CNN:卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络,其权值共享,局部连接等特性
- m1处理器macbook使用qemu模拟运行RT-Thread
想学rtos的带土
m1macrt-threadiot物联网macosrisc-v
最近准备深入学习一下RTOS,好巧不巧的是在前几天换了m1的macbookair,于是想要在电脑上配置一下RT-Thread的开发环境,网上搜了一大堆,没有看到符合需求的相关教程(真的很少很少,哭了,给我整崩溃!)。不过在几天的东平西凑后,成功在我的电脑上完成了RT-Thread的编译与运行。现在分享出来,有需要的可以参考一下。1.工具python3.11.5.我这里应该是用的苹果自带的,这里不用
- 通用评估系统(一)
一个水货程序员
项目实战前端fastapipythonvue
项目介绍建设背景由于小水今年有买房子的需求,由于预算加上本人能力有限,所以想尽可能的去选择一个满意的、合适的。就房屋基础条件而言,有很多比较好的,但未必适合小水实际条件的。所以,搭建该评估系统,辅助小水对房屋情况进行评估分析,去选择一个最合适的房子。此外,由于小水平时就有些选择困难症,在对重大事务做选择时,往往果断选择之后会后悔,所以,系统将具有一定的通用性,为以后进行其他选择时提供辅助。系统概述
- 6. 火尖枪破回文 - 最长回文子串(中心扩散法)
轻口味
java算法前端cppc++
哪吒在数据修仙界中继续他的修炼之旅。这一次,他来到了一片神秘的回文森林,森林中弥漫着神秘的气息。森林的入口处有一块巨大的石碑,上面刻着一行文字:“欲破此林,需以火尖枪之力,破回文之障,寻最长回文子串。”哪吒定睛一看,石碑上还有一行小字:“字符串"babad"中,最长回文子串为"bab"或"aba"。”哪吒心中一动,他知道这是一道关于寻找最长回文子串的难题,需要找到一个字符串中最长的正读和反读都相同
- 深入剖析模型推理:原理、技术与挑战
♢.*
人工智能模型推理
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!引言在当今人工智能飞速发展的时代,模型
- BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃
gs80140
基础知识科谱AI人工智能自动化运维
目录BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃什么是BabyAGI?BabyAGI的核心功能BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能(AI)的不断演进,机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业,从医疗健康到金融服务,从零售到制
- 【国产自研-神软大数据平台3.4.10】
王旭亮_
数据治理大数据技术栈大数据数据治理神软产品国产自研
产品介绍:北京神舟航天软件技术股份有限公司自研全栈式大数据平台神软大数据平台是数据全生命周期一站式数据治理开发平台,提供数据采集、数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,充分发挥数据价值作用,聚焦企业数字化转型,提升组织的信息化水平和高效应用决策。1、可以兼容并适配各种服务器(X86\ARM)、操作系统包括Centos、麒麟V10SP3、欧拉(o
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
人工智能线性回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- 2024山东省职业院校技能大赛“网络空间安全”赛题及赛题解析(超详细)_2024年山东省职业院校技能大赛中职组网络安全赛项竞赛样题(2)
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如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识(2天)①了解行业相关背景,前景,确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。④等保简介、等保规定、流程和规范。(非常重要)2、渗透测试基础(一周)①渗透测试的流程、分类、标准②信息收集技术:主动/被动信息搜集、Nmap工具、GoogleHacking③漏洞扫描、漏洞利用、原理,利用方法、工具(MSF
- AI 编程工具崛起,程序员的未来是否岌岌可危?
一、AI编程工具的现状AI编程工具的出现与迅猛发展是技术进步的必然结果。这一趋势首先得益于开源社区和代码托管平台提供的丰富代码样本,它们为AI模型的学习提供了充足的素材。其次,编程语言本身的严格语法和结构化特点,使得AI能够高效、精确地理解和生成代码。再者,深度学习技术的突破,尤其是大语言模型在代码理解与生成方面的显著进展,为AI编程提供了坚实的技术基础。最后,随着软件开发需求的不断增加,传统开发
- 武圣破难上山之他要学习——《贪心》
曼珠沙华
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一、贪心算法原理与实例剖析贪心算法作为一种独具特色且应用广泛的策略,占据着重要地位。其核心策略在于将复杂的整体问题,拆解为一系列紧密相连的步骤。每一个步骤都选取当前状态下的最优方案,通过这样的方式步步推进,直至完成所有步骤。从本质而言,贪心算法在处理问题时,着重于当下的抉择,全力聚焦于当下时刻的最优选择,而暂且搁置对最终结果的预先考量。然而,运用贪心算法时需格外留意一个关键前提:每一步所做出的选择
- 写好C/C++代码,大学生必读:林锐博士的《高质量 C++/C 编程指南》
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C\C++c++c语言
作为一名大学生,我深知在学习编程的过程中,写出高质量的代码是多么重要。最近,我读了林锐博士的《高质量C++/C编程指南》,这本书让我受益匪浅,今天想和大家分享一下我的学习心得。目录一、初识《高质量C++/C编程指南》二、书中的精华内容(一)编程规范与代码风格(二)内存管理(三)函数设计(四)类的构造函数、析构函数与赋值函数三、我的学习与实践四、收获与感悟五、推荐与分享一、初识《高质量C++/C编程
- 评测系统的神经架构搜索优化
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ChatGPT计算DeepSeekR1&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
评测系统的神经架构搜索优化关键词评测系统神经架构搜索优化强化学习人工智能摘要本文将探讨评测系统的神经架构搜索优化这一主题。首先,我们将介绍评测系统的基本概念和重要性,然后深入解析神经架构搜索优化的基本原理和算法。接下来,我们将探讨神经架构搜索优化的应用场景和实战案例分析,最后进行总结和展望。第1章:引言1.1评测系统的重要性评测系统在各个领域都有着广泛的应用,如教育、工业、金融等。它的主要作用是对
- 中小企业CRM解决方案排名:性价比之选
crm系统销售管理
中小企业在选择CRM系统时,面临的痛点主要包括预算有限而需求多样,希望以高性价比的方案满足营销、销售、服务等全方位需求;同时,由于IT资源相对匮乏,期望系统操作简便、易上手,以减少培训成本和时间;此外,还希望CRM系统能够快速适应企业快速发展的变化,具备足够的灵活性和可扩展性,以支撑企业的持续增长。在当今竞争激烈的市场环境中,中小企业如何高效地管理客户关系、提升销售业绩,成为了决定其生死存亡的关键
- 【Three.js】JS 3D library(一个月进化史)
Tiffany_Ho
前端Three.js
#春节过完了,该继续投入学习了~作为一个平面开发者,想要增进更多的技能,掌握web3D开发#前置知识与技能1.JavaScript基础-掌握ES6+语法(类、模块、箭头函数、解构等)-熟悉异步编程(Promise、async/await)-了解事件循环和DOM操作2.HTML5和CSS3-熟悉Canvas和WebGL的基础概念-了解CSS3动画和变换(transform、transition)3.
- Go核心开发学习笔记(廿九) —— 反射
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反射使用的地方序列化和反序列化时,如果希望序列时将结构体字段名称大写转换成小写,json:"xxx"这里就用到了反射。两个匿名函数变量,定义一个适配器函数用作统一处理接口:适配器函数:假设匿名函数名字为,匿名函数中参数为a,b…则适配器函数为func(,a,b…)就是说建立一个模板,匿名函数函数名称和匿名函数中的参数都作为适配器函数的参数传递。反射价值在于自己可以开发go框架。反射原理反射可以在运
- 掌握iOS导航控制器实践指南.zip
滚菩提哦呢
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在iOS开发中,导航控制器是一个核心组件,用于管理视图控制器的导航堆栈,提供用户界面的“前进/后退”导航体验。本压缩包提供了一系列示例和代码片段,讲解了如何使用导航控制器以及如何利用XIB文件来设计和实现视图控制器的界面。开发者将通过这些实践示例学习到导航控制器的工作原理和基本操作,包括视图控制器的推送、弹出,以及如何访问和操作导航栈。这些知识对于创建流畅直观
- 设计模式13:职责链模式
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系列总链接:《大话设计模式》学习记录_net大话设计-CSDN博客1.概述职责链模式(ChainofResponsibilityPattern)是一种行为设计模式,它允许将请求沿着处理者链传递,直到有一个处理者能够处理该请求。这种模式通过避免发送者和接收者之间的直接耦合,使得多个对象都有机会处理请求,从而增强了系统的灵活性和可扩展性。每个处理者包含对其下一个处理者的引用,如果当前处理者无法处理请求
- 【HF设计模式】03-装饰者模式
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读书笔记#设计模式设计模式装饰器模式javac++
声明:仅为个人学习总结,还请批判性查看,如有不同观点,欢迎交流。摘要《HeadFirst设计模式》第3章笔记:结合示例应用和代码,介绍装饰者模式,包括遇到的问题、遵循的OO原则、达到的效果。目录摘要1示例应用2遇到问题3引入设计模式3.1OO原则:开闭原则3.2完善“装饰者”设计3.3完善“被装饰对象”设计3.4装饰者模式定义4示例代码4.1Java示例4.2C++11示例5设计工具箱5.1OO基
- 【组件-池式】线程池1-线程
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声明:仅为个人学习总结,还请批判性查看,如有不同观点,欢迎交流。摘要介绍在Linux环境中,使用POSIXAPI和C++11进行线程开发的基本操作,包括线程的创建、退出,以及属性设置等。目录摘要1基本概念1.1线程函数1.2C++多线程开发方式2POSIX线程API2.1线程的创建2.2线程的属性2.2.1分离状态2.2.2调度策略2.3线程的退出2.3.1线程主动结束2.3.2pthread_k
- nlf 3d pose 部署学习笔记
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3D视觉深度学习宝典opencv计算机视觉人工智能
目录multi_hmr创建SemanticRenderer推理代码渲染代码:调用原版render,没成功用的pose和smlx生成vertices,也有vertices3dhmr2,用的是网络生成的vertices进行渲染。nlf地址:GitHub-isarandi/nlf:[NeurIPS2024]NeuralLocalizerFieldsforContinuous3DHumanPoseandS
- 吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码
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吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验,都是通过调用sklearn函数,分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
- 自学网络安全的三个必经阶段(含路线图)零基础入门到精通,看这篇就够了!赶紧收藏!
QXXXD
web安全网络安全开发语言服务器php运维
一、为什么选择网络安全?这几年随着我国《国家网络空间安全战略》《网络安全法》《网络安全等级保护2.0》等一系列政策/法规/标准的持续落地,网络安全行业地位、薪资随之水涨船高。未来3-5年,是安全行业的黄金发展期,提前踏入行业,能享受行业发展红利。二、为什么说网络安全行业是IT行业最后的红利?根据腾讯安全发布的《互联网安全报告》,目前中国网络安全人才供应严重匮乏,每年高校安全专业培养人才仅有3万余人
- Golang学习笔记_31——原型模式
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Golang学习笔记golang学习笔记原型模式
Golang学习笔记_28——工厂方法模式Golang学习笔记_29——抽象工厂模式Golang学习笔记_30——建造者模式文章目录一、原型模式核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、原型模式的特点三、适用场景1.对象创建成本高2.需要动态配置对象3.避免重复初始化4.需要隔离对象构造细节四、与其他创建型模式的对比五、Go语言代码示例六、原型模式的高级用法1.原型注册表2.动态配置对
- C++ primer plus
C_VuI
c++
C++primerplus(第六版)文章目录C++primerplus(第六版)梗概梗概编程世界日新月异,各种编程语言层出不穷,但C++始终凭借其高效、灵活和强大的性能在众多领域占据着重要地位。当我们决定踏入C++的学习领域时,一本好的教材就显得尤为关键。《C++PrimerPlus》正是这样一本兼具权威性和实用性的经典书籍,它陪伴了一代又一代的程序员成长。作为一名对C++充满热情的学习者,我在阅
- 太厉害了,清华大学出品的这个ai学习教程火出圈。
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人工智能AIGC学习AI写作AI编程
最近疯传的《DeepSeek:从入门到精通》教程ppt,我已经搞到了。它是由清华大学博士后团队撰写。总共104页,详细的介绍了DeepSeek是什么,有什么用,以及如何正确高效使用DeepSeek的核心干货。完整版ppt资料已经帮大家整理好了,免费领取。领取链接:https://pan.quark.cn/s/c589f1a1982b
- AI赋能教育:深度解析大模型在教育场景中的应用与架构设计【无标题】
和老莫一起学AI
人工智能语言模型产品经理ai自然语言处理大模型程序员
随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型的崛起,教育行业迎来了全新的机遇和挑战。教学模式的变革、个性化学习的深化、教育管理的智能化,大模型正以不可忽视的力量推动着教育的数字化升级。在这篇文章中,我们将基于一张完整的应用设计架构图,从应用场景到AI核心能力、训练标注平台、智能处理引擎以及业务数据,全方位剖析大模型如何助力教育行业实现突破,真正实现“AI赋能教育,重塑未来”。一、应用场景:从传统教育到
- Python+Requests+Pytest+YAML+Allure实现接口自动化
测试界晓晓
软件测试pythonpytest自动化软件测试功能测试自动化测试程序人生
本项目实现接口自动化的技术选型:Python+Requests+Pytest+YAML+Allure,主要是针对之前开发的一个接口项目来进行学习,通过Python+Requests来发送和处理HTTP协议的请求接口,使用Pytest作为测试执行器,使用YAML来管理测试数据,使用Allure来生成测试报告一、项目说明本项目在实现过程中,把整个项目拆分成请求方法封装、HTTP接口封装、关键字封装、测
- 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
dcj3sjt126com
yii
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
jinnianshilongnian
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
Spring4新
- 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