- Centos使用docker搭建Graylog日志平台
moxiaoran5753
centosdockergraylog
日志管理系统有很多,比如ELK,Graylog,Loki+Grafana+Promtail适用场景:1.如果需求复杂,服务器资源不受限制,推荐使用ELK(Logstash+Elasticsearch+Kibana)方案;2.如果需求仅是将不同服务器上的日志采集上来集中展示和检索,且需要一个轻量级的框架,那使用PLG(Promtail+Loki+Grafana)最合适不过了。3.Graylog专注于
- Graylog日志系统超详细部署和配置
kim_liao123
部署elasticsearchdocker
Graylog日志系统部署和配置1.软件介绍:Graylog是一个开源的日志聚合、分析、审计、展现和预警工具。功能上和ELK类似,但又比ELK要简单,依靠着更加简洁,高效,部署使用简单;官方文档:https://docs.graylog.org/en/3.3/pages/users_and_roles.html以下所有部署方式都来源与官方文档2.软件准备:服务端:Mongo:存储graylog的一
- docker(10、日志管理4)5、Graylog 日志系统(1、部署Graylog日志系统,2、Graylog管理日志)
junior1206
k8sdocker
部署Graylog日志系统Graylog是与ELK可以相提并论的一款几种式日志管理方案,支持数据收集、检索、可视化Dashboard。将实践用Graylog来管理Docker日志Graylog架构Graylog架构如下图所示:Graylog负责接收来自各种设备和应用的日志,并未用户提供Web访问接口。Elasticsearch用于索引和保存Graylog接收到的日志MongoDB负责保存Grayl
- MySQL海量数据深度分页优化——后端开发
技术征途者
mysql数据库
在后端开发中,当面对MySQL数据库中包含千万级别的数据,并需要进行深度分页查询时,需要考虑优化的问题。在本文中,我们将探讨如何有效地优化MySQL数据库的深度分页查询,以提高查询性能和响应速度。使用索引优化查询索引在数据库查询中起着至关重要的作用。在处理海量数据时,为需要进行深度分页的字段创建合适的索引是提高查询性能的关键。通常情况下,使用主键或唯一键作为排序字段,并为需要筛选的字段和排序字段创
- 深度解析大模型推理框架:原理、应用与实践
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代,大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式,带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验,帮助读者更好地掌握这一技术,并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架,主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分析
- 大模型推理框架:从理论到实践的全面解析
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在数据驱动的时代,深度学习技术已经渗透到各个行业,从图像识别到自然语言处理,从推荐系统到智能客服,其应用无处不在。然而,深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算,传统的计算框架难以满足需求。因此,大模型推理框架应运而生,成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架,它通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分
- 揭秘时空大数据:详细介绍、真实应用场景和数据示例解析
陈书予
GIS开发(时空大数据)前端大数据python时序数据库
时空大数据(SpatialBigData)是指利用空间环境和时间环境信息,以及数字技术,从多种来源获取的海量、动态的、多维的数据,对空间环境和时间环境进行实时监测,并基于复杂的数据分析和挖掘,获取有价值的信息。时空大数据示例:1)社会网络数据:Twitter、Facebook、Instagram等社交媒体上的海量数据,可以通过时间、空间、主题等来提取有价值的信息。2)遥感图像数据:通过遥感技术从卫
- AlphaFolding填补蛋白质动态结构预测空白!复旦大学等提出4D扩散模型,成果入选AAAI 2025
HyperAI超神经
ScienceAI人工智能深度学习机器学习扩散模型蛋白质结构AI4S4D
蛋白质的功能很大程度上取决于其3D结构。19世纪中期,科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的,类似「锁与钥匙」模型(lock-and-keymodel),即蛋白质与配体的结合是由固定的三维结构决定的。然而,当DanielKoshland提出酶与底物结合时会发生构象变化的观点后,传统思维开始受到挑战。1980年代,分子动力学模拟(MolecularDynamics,MD)兴起,首次从计算角度揭示了
- 【赵渝强老师】达梦数据库MPP集群的架构
数据库信创
为了支持海量数据存储和处理等方面的需求,为高端数据仓库提供解决方案,达梦数据库提供了大规模并行处理MPP架构,以极低的成本代价,提供高性能的并行计算。通过使用MPP可以解决以下问题:需要较高的系统性能支持以支持大量的复杂查询操作硬件束缚对数据库响应能力的影响降低数据库成本视频讲解如下:https://www.bilibili.com/video/BV1dBftYoEkk/?aid=11386961
- Chapter 9: Using Templates in Practice_《C++ Templates》notes
郭涤生
c/c++c++开发语言笔记
UsingTemplatesinPracticeStep1:UnderstandTemplateDefinitionsandtheInclusionModelKeyConceptCodeExampleExplanationStep2:TackleLinkerErrorswithExplicitInstantiationKeyConceptCodeExampleTestCaseStep3:Decod
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中,数据清洗作为数据预处理的重要环节,对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境,面临着海量数据流和多样化的数据类型,如何高效、准确地进行数据清洗,成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具,包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等,旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- StarRocks 主键(Primary Key)深度解析
数据库数据分析主键缓存物化视图
一、StarRocks产品简介StarRocks是一款高性能分析型数据库,专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓(Lakehouse)加速引擎,StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势,能够支持亿级数据秒级查询响应。核心特性:全面的数据模型:支持明细模型、主键模型和聚合模型,满足多样化业务场景实时数据分析:提供高效的数据导入与更新能力,支持实时数据处理分布式架构:采用无共享(S
- 【第11章】亿级电商平台订单系统-海量数据架构设计
cherry5230
架构系统架构架构分布式
1-1本章导学课程导学课程定位:大型系统架构设计核心难点解析核心项目:BToB电商平台订单系统(年交易额200亿级)本章知识体系1.核心概念辨析海量数据vs大数据本质区别解析常见认知误区说明2.方法论框架海量数据处理核心思想分布式计算原理数据分片策略弹性扩展机制3.数据库架构设计方法论体系读写分离模式分库分表策略数据分区方案缓存层设计4.数据处理体系海量数据处理之道批处理与流处理数据压缩技术异步处
- Bigemap Pro:国产数据要素设计软件(DED)正式发布
Bigemap软件
信息可视化
在数字化时代,数据如同新时代的石油,蕴含着巨大的价值。从商业决策到科研探索,从城市规划到环境监测,海量数据的高效处理、精准分析与直观可视化,已成为各行业突破发展瓶颈、实现转型升级的关键所在。历经十年精心打磨与自主研发,BigemapPro这款国产数据要素设计软件犹如一匹黑马,强势闯入数据应用领域。接下来,就让我们一同揭开BigemapPro的神秘面纱,深入探寻其独特魅力,见证它如何重塑基础数据应用
- 智能费用审核平台:赋能千行百业,重塑财务审查新生态
人工智能
在数字经济浪潮席卷全球的今天,企业财务管理正经历着前所未有的变革。传统费用审核模式已难以应对日益复杂的商业环境和海量数据处理需求,低效、高错、高风险成为制约企业发展的桎梏。北京中烟创新科技有限公司(简称:中烟创新)智能费用审核平台应运而生,以技术创新重塑财务审查生态,为企业开启智能化财务管理的新纪元。这不仅是一场技术革新,更是一次管理理念的跃迁——通过AI赋能,实现从"事后纠错"到"事前预防"、从
- 大数据和人工智能概念全面解析
就犯得上方法
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
- 【mysql】mysql之主从部署以及介绍
向往风的男子
DBAmysql数据库
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
- Rocky Linux安装部署Elasticsearch(ELK日志服务器)_rockylinux elk
2401_83739411
程序员服务器linuxelasticsearch
一、Elasticsearch的简介Elasticsearch是一个强大的开源搜索和分析引擎,可用于实时处理和查询大量数据。它具有高性能、可扩展性和分布式特性,支持全文搜索、聚合分析、地理空间搜索等功能,是构建实时应用和大规模数据分析平台的首选工具。二、RockyLinux系统安装链接:VMwareWorkstation下载安装(含秘钥)链接:VMwareWorkstation创建虚拟机链接:Ro
- 【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
- pandas 读取某一单元格的值_07-Pandas Excel新建/读取/填充(一)
扇贝编程
pandas读取某一单元格的值
Excel是微软的经典之作,几乎可以满足我们日常工作的所有需求,但是在处理海量数据时,Excel在效率及性能方面就显得很吃力。正因为Pandas在数据处理方面有着独特的优势,所有掌握pandas库处理excel格式的数据就显得十分必要。目录excel文档新建读取excel文档行列操作空值自动填充行列函数运算excel数据排序excel数据按条件筛选#1.创建excel文件在jupyter中导入pa
- 深度解析ECharts.js:构建现代化数据可视化的利器
斯~内克
WebGLecharts信息可视化前端
引言:数据可视化的新时代挑战在数字化转型浪潮中,数据可视化已成为企业决策和用户体验的关键环节。面对海量数据的呈现需求,传统表格已无法满足用户对直观洞察的渴求。作为百度开源的JavaScript可视化库,ECharts.js凭借其强大的功能和灵活的扩展性,正在成为前端开发者的首选工具。本文将从核心技术解析、实践指南到性能优化,带您全面掌握这个可视化利器。一、ECharts核心技术架构剖析1.1分层渲
- [利用RAG和Elasticsearch打造智能检索系统:详解实现过程]
afTFODguAKBF
elasticsearchjenkins大数据python
引言在信息爆炸的时代,如何高效地从海量数据中提取有用信息成为了一个重要课题。通过结合RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和Elasticsearch,一种强大的信息检索和生成系统可以被实现。本文将详细介绍如何利用RAG和Elasticsearch打造一个智能检索系统。主要内容1.环境设置首先,我们需要设置必要的环境变量来访问Elasticsearch实例和OpenA
- 第七章Solr:企业级搜索应用
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
第七章Solr:企业级搜索应用1.背景介绍1.1搜索引擎的重要性在当今信息时代,数据量呈指数级增长,海量数据中蕴含着极其宝贵的信息和知识。然而,如何快速、准确地从大数据中检索出所需的信息,一直是企业和组织面临的巨大挑战。传统的数据库查询方式已经无法满足现代搜索需求,因此高效的搜索引擎应运而生。1.2什么是SolrApacheSolr是一个高性能、可扩展、云就绪的企业级搜索平台,由Apache软件基
- Lec01-什么是安全?
蛋蛋deべ 忧桑
安全
本文使用人工智能协助翻译,内容仅供参考,可能有错误或遗漏。如果你对内容或超链接有疑问,可以查看原文。参考资料地址:https://github.com/PKUFlyingPig/MIT6.16006.1600课程团队:HenryCorrigan-Gibbs,YaelKalai,BenKettle(TA),NickolaiZeldovich2022年秋季[!warning]免责声明本套笔记为正在进行
- Hive函数大全:从核心内置函数到自定义UDF实战指南(附详细案例与总结)
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集hivehadoop数据仓库
目录背景一、Hive函数分类与核心函数表1.内置函数分类2.用户自定义函数(UDF)分类二、常用函数详解与实战案例1.数学函数2.字符串函数3.窗口函数4.自定义UDF实战三、总结与优化建议1.核心总结2.性能优化建议3.常问问题背景Hive作为Hadoop生态中最常用的数据仓库工具,其强大的函数库是高效处理和分析海量数据的核心能力之一。Hive函数分为内置函数和用户自
- 探索高效查找的艺术:解锁二分查找的神奇力量
孤舟独钓寒江
算法java算法开发语言数据结构
在这个信息爆炸的时代,每一秒都有海量数据在我们指尖穿梭。想象一下,若能在眨眼间从这浩瀚数据中精准捕获所需信息,岂不是如同拥有超能力一般?而这,正是“二分查找”——这一算法界璀璨明珠所赋予我们的力量!文章目录跨越数据海洋的极速之旅:揭秘二分查找的非凡魅力!一、超速直击:二分查找,时间的魔术师!二、简约而不简单:算法之美,尽在掌握!三、解密二分查找的魔法公式向未来进发跨越数据海洋的极速之旅:揭秘二分查
- 深入理解MySQL索引:原理、数据结构与优化策略
大骨熬汤
mysql数据结构数据库
深入理解MySQL索引:原理、数据结构与优化策略MySQL是当今最流行的开源关系型数据库管理系统之一,其强大的性能与灵活的可扩展性使得它广泛应用于各种规模的应用程序中。在数据库的日常操作中,索引起着至关重要的作用,能够极大地提高查询效率。然而,索引的设计与使用并不总是那么直观,尤其是在面对复杂查询、海量数据和频繁更新时,如何有效地设计和优化索引成为一项重要的挑战。本文将深入探讨MySQL索引的底层
- Spring boot with ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)
netkiller-BG7NYT
多维度架构springbootelkelasticsearch
SpringbootwithELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)节选自《NetkillerSpringCloud手札》将Springboot日志写入ELK有多种实现方式,这里仅提供三种方案:Springboot->logback->Tcp/IP->logstash->elasticsearch这种方式实现非常方便不需要而外包或者软件Springboot->logba
- Java性能优化:让你的程序飞起来!
杨凯凡
Java高级java
大家好!今天我们来聊聊Java的性能优化。无论是开发高并发的Web应用,还是处理海量数据,性能优化都是Java程序员必须掌握的技能。通过优化代码、调整JVM参数以及使用性能分析工具,我们可以显著提升程序的运行效率。准备好了吗?让我们开始吧!一、代码优化技巧:从细节提升性能代码优化是性能优化的基础。通过改进代码逻辑、减少资源消耗,我们可以显著提升程序的性能。1.减少对象创建频繁创建对象会增加垃圾回收
- 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