- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 递归实例:登台阶问题:假如有n个台阶,一次只能上1个台阶或2个台阶,请问走到第n个台阶有几种走法?@C语言
热心市民小汪
C语言代码练习c语言算法开发语言
假如有n个台阶,一次只能上1个台阶或2个台阶,请问走到第n个台阶有几种走法?为便于读者理解题意,这里举例说明如下:假如有3个台阶,那么总计就有3种走法:第一种为每次上1个台阶,上3次;第二种为先上2个台阶,再上1个台阶;第三种为先上1个台阶,再上2个台阶。输入为n,输出为走到第n个台阶有几种走法Input3Output如果输入是3,走到第3个台阶的走法总计有3种,1,1,1和1,2和2,1,输出为
- 求第k趟冒泡排序的结果
C嘎嘎嵌入式开发
算法算法数据结构排序算法
冒泡排序基本思想:重复地走访要排序的元素列,依次比较相邻的两个元素,如果顺序错误就交换它们,直到没有元素需要交换。时间复杂度:最坏和平均情况都是O(n²)。空间复杂度:O(1),属于原地排序。稳定性:稳定。求第k趟冒泡排序的结果voidsolve(){intn,k;cin>>n>>k;vectorv(n);for(inti=0;i>v[i];}if(k>n-1){//n个元素最多需要n-1趟排序s
- 动态规划-01背包
ん贤
算法动态规划算法
兜兜转转了半天,发现还是Carl写的好。看过动态规划-基础的读者,大概都清楚。动态规划是将大问题,分解成子问题。并将子问题的解储存下来,避免重复计算。而背包问题,就是动态规划延申出来的一个大类。而01背包,就隶属于背包问题。那什么又是01背包呢?01背包有n件物品,与一次最多能背w重量的背包。第i件物品,重量为weight[i],得到的价值为value[i]。每件物品只能用一次,求解,将那些物品装
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
平凡而伟大.
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近,而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下:随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步,直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点:简单且易于实现。
- 《AI大模型趣味实战 》第8集:多端适配 个人新闻头条 基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2
带娃的IT创业者
AI大模型趣味实战人工智能flask前端
《AI大模型趣味实战》第8集:多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。在信息爆炸的时代,如何高效获取和筛选感兴趣的新闻内容成为一个现实问题。本文将带领读者通过Python和Flask框架,结合大模型的强大能力,构建一个个性化的新闻聚合平台,不仅能够自动收集整理各类RSS源的新闻,还能以语音播报的形式提供"新闻电台
- 520微信代码轰炸
wengkebiao
python
写一个脚本,在520那天发给你的小可爱。#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2022/5/1913:36#@Author:wkbimporttime,osimportpyautogui,pypercliptime.sleep(5)foriinrange(10):#pyautogui.click(662,748)pyperclip.copy("代码轰炸:hahaha,第{0}次".f
- 【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法
点云侠
点云配准专题开发语言计算机视觉算法3dc++
目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述 在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法。首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA
- 【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备
腊肉芥末果
机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章:第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声(noise)3.2.4偏差(bias)3.2.5预测能力低(lowpredictivepower)3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
- 【机器学习】机器学习工程实战-第2章 项目开始前
腊肉芥末果
机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章:第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么2.3.2成功模型的属性2.4构建机器学习团队2.4.1两种文化2.4.2机器学习团队的成员2.5机器学习项目为何失败2.5.1缺乏有经验的人才2.5.2缺乏领
- 蓝桥杯备赛计划
laitywgx
蓝桥杯职场和发展
1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表(持续1个月,聚焦高频考点):第一周:核心算法突破Day1(周一)学习重点:动态规划(01背包问题)学习资源:AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲(背包问题模板)代码模板速记:#一维01背包模板n,V=map(int,input().split())dp=[0]*(V+1)for_inrange(n):w,v=map(int,input().split()
- 蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础
爱coding的橙子
蓝桥杯蓝桥杯动态规划c++算法
动态规划动态规划基础动态规划将复杂问题分解成很多重叠的子问题,再通过子问题的解得到整个问题的解分析步骤:确定状态:dp[i][j]=val,“到第i个为止,xx为j的方案数/最小代价/最大价值”状态转移方程:确定最终状态要求:(1)最优子结构(2)无后效性:已经求解的子问题,不会再受到后续决策的影响。(3)子问题重叠,将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大
- 【第21节】windows sdk编程:网络编程基础
攻城狮7号
Windows编程(C++)windowswindows编程windowssdkc++网络编程
目录引言:网络编程基础一、socket介绍(套接字)1.1BerkeleySocket套接字1.2WinSocket套接字1.3WSAtartup函数1.4socket函数1.5字节序转换1.6绑定套接字1.7监听1.8连接1.9接收数据1.10发送数据1.11关闭套接字二、UDP连接流程2.1接收数据2.2发送数据三、阻塞与非阻塞模式四、示例代码4.1TCP协议代码4.2UDP协议代码引言:网络
- 索骥馆-编程语言之《网络编程实用教程(第2版)》扫描版[PDF]
cinnarnia
面壁区windows编程程序设计TCPIP网络
内容介绍:本书主要介绍基于tcp/ip协议栈的套接字网络编程技术。全书分为10章,第1章介绍网络编程基础,第2章介绍套接字网络编程接口,第3章介绍windows环境的网络编程,第4章介绍mfc编程,第5章介绍mfcwinsock类的编程,第6章介绍wininet编程,第7章介绍winsock的多线程编程,第8章介绍winsock的输入/输出模型,第9章介绍http及高级编程,第10章介绍电子邮件协
- 【第22节】windows网络编程模型(WSAAsyncSelect模型)
攻城狮7号
Windows编程(C++)windows网络编程windows编程windowssdkc++
目录引言一、WSAAsyncSelect模型概述二、WSAAsyncSelect模型流程2.1自定义消息2.2创建窗口例程2.3初始化套接字2.4注册网络事件2.5绑定和监听2.6消息循环三、完整示例代码引言在网络编程的广袤天地中,高效处理网络事件是构建稳定应用的关键。WSAAsyncSelect模型作为一种独特且实用的网络编程模型,为开发者提供了异步处理网络事件的有力手段。它巧妙地将Window
- 精选2024年5款流程图软件,第一款强推
Firra流程图
流程图
流程图绘制是现代化办公中必不可少的一部分,无论是用于团队协作、项目管理还是业务流程优化等,流程图都起到了最强辅助的作用。目前在线流程图工具是时下较为流行的绘制流程图方式。下面就为大家总结5款流程图软件的使用心得,也是在众多流程图软件中挑选出来的top5,可从中挑选一款最适合自己的进行使用哦。1.Firra在线流程图Firra是一款在线流程图工具,主打理念是轻便快捷,随时随地创作。Firra流程图的
- 第8章:Docker数据持久化与卷管理
DogDog_Shuai
dockereureka容器
第8章:Docker数据持久化与卷管理作者:DogDog_Shuai阅读时间:约25分钟难度:中级目录1.引言2.Docker数据持久化概述3.Docker卷管理4.数据卷容器5.绑定挂载6.临时文件系统
- 【第1章>第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真
fpga和matlab
#第1章·神经网络学习matlabCMAC小脑模型神经网络人工智能
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率,重叠度,学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p460-p4470
操作系统
《OperatingSystemConcepts》学习第36天,p460-p4470总结,总计11页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:3)1.lifespan(1)lifespan:life+span("theperiodoftimethatsthexistsorhappens")c.也写作life-span,thelengthoftimeforwhichathingexists(寿命)。(2
- 31天Python入门——第9天:再学函数
安然无虞
Python手把手教程python开发语言后端pyqt
你好,我是安然无虞。文章目录再学函数1.变量在函数中的作用域2.函数的参数传递.补充学习:不定长参数*args和**kwargs3.值传递和引用传递补充学习:把函数作为参数传递4.匿名函数5.python中内置的常用函数zip()map()filter()all()any()6.函数练习再学函数1.变量在函数中的作用域变量的作用域是指变量的作用范围.局部变量:在函数体或局部范围内声明的变量称为局部
- 《MySQL 入门教程》第 30 篇 数据库索引
不剪发的Tony老师
MySQL入门教程mysql索引createindexdropindex
文章目录30.1创建索引30.2查看索引30.3修改索引30.4删除索引数据库索引(Index)就像书籍后面的关键字索引,按照关键字进行排序,并且提供了指向具体内容的页码。索引可以用于提高数据库的查询性能;但是索引需要占用额外的磁盘空间,修改数据时也需要进行索引的维护。了解并适当利用索引对于数据库的优化至关重要,本篇我们介绍MySQL索引的管理。关于B-树索引的原理以及利用索引优化SQL语句的详细
- 【设计模式】外观模式
浅慕Antonio
设计模式设计模式
第8章外观模式8.1配置相关范例核心问题游戏配置项复杂,直接调用业务类导致耦合度高:图形配置类//图形相关类classGraphic{private://单件模式实现Graphic()=default;Graphic(constGraphic&)=delete;Graphic&operator=(constGraphic&)=delete;~Graphic()=default;public:sta
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
odoo中国
AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- Nginx 接入 Keepalived 实现高可用,让你的网站稳如泰山!
OutOfMemory~~
nginx服务器前端
一、往期内容回顾前面提到nginx可以实现后端服务的负载均衡,来使得后端的服务能力得到水平的扩展。但是怎么保证nginx的高可用呢,如果nginx挂了,还怎么持续提供服务呢?今天我们就来讲一讲Keepalived实现高可用的方案。二、什么是高可用?Keepalived高可用架构是什么?简单来说,高可用就是让你的网站服务时刻在线,即使出现硬件故障、网络波动等问题,也能快速恢复,保证用户访问不受影响。
- 众数(masses)(c++)
羊蜜不是羊
c++算法数据结构
题目描述由文件给出N个1到30000间无序数正整数,其中1≤N≤10000,同一个正整数可能会出现多次,出现次数最多的整数称为众数。求出它的众数及它出现的次数。输入描述输入文件第一行是正整数的个数N,第二行开始为N个正整数。输出描述输出文件有若干行,每行两个数,第1个是众数,第2个是众数出现的次数。(两个数之间由一个空格间隔,行末无多余空格)样例输入12242325372343输出2434来源算法
- 如何保证 Redis 缓存与数据库双写一致性?
凌志学java
后端数据库缓存redis数据库
在做系统优化时,想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据,有些数据的实时性要求不高,比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高,比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。第1级:订单数据和支付流水数据;这两块数据对实时性和精确性要求很高,所以不添加任何缓存,读写操作将直接操作数据库。第2级:用户相关数据;这些数据和用户相关
- 计算机接口实验报告:D/A转换实验
不吃~香菜
各类实验报告汇总需要私计算机接口实验报告D/A转换实验
注:此实验并不完整,仅供参考,如需完整版请私我留言完整版包含:1、实验原理2、实验内容3、实验代码4、实验截图5、实验心得图文并茂,包含内部引脚图、线路图等,非常详细!总共10+页word!往期回顾:计算机接口实验报告:8255并行接口实验-CSDN博客计算机接口实验报告:8254定时/计数器应用实验-CSDN博客计算机接口实验报告:D/A转换实验一、实验内容编写D/A转换程序,要求产生锯齿波、脉
- 侯捷 C++ 课程学习笔记:深入掌握 C++ 高阶特性 —— 实践与心得分享
清水白石008
C++学习笔记课程教程c++学习笔记
侯捷C++课程学习笔记:深入掌握C++高阶特性——实践与心得分享自从开始接触侯捷C++系列精品课程以来,我对C++语言有了全新的认识与深入理解。这套课程不仅系统地梳理了C++的基础知识,更从实际案例中展示了许多高阶特性和工程实战技巧。作为一名长期从事C++开发的专业人士,我深深感受到侯捷老师讲解中那种由浅入深、逻辑严密的魅力,也正是这种教学风格让我在短时间内掌握了不少难以琢磨的知识点。今天,我将结
- Pyhton安装PyQT6
三口一个桃
pythonpyqt
Windows系统使用CMD命令安装,对于系统中有多个版本python的,在安装pyqt6/pyqt5时需要针对每个python版本单独安装。安装准备过程:①Win+R打开CMD命令行窗口②输入命令:python--version查看当前python版本是否是自己需要安装pyqt6/5的的版本,若是则执行第③步,若不是则执行下述操作:打开电脑环境变量设置(自行百度)--点击系统变量中的Path项-
- oracle 时间格式化 to——datetime,精通 Oracle+Python,第 2 部分:处理时间和日期
照月鱼yoyi
oracle时间格式化to——datetime
作者:PrzemyslawPiotrowskiOracle和Python的日期处理介绍2007年9月发布从Python2.4版开始,cx_Oracle自身可以处理DATE和TIMESTAMP数据类型,将这些列的值映射到Python的datetime模块的datetime对象中。因为datetime对象支持原位的运算操作,这可以带来某些优势。内置的时区支持和若干专用模块使Python成为一台实时机器
- 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
--------
- 【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