- 系统学习Python——并发模型和异步编程:进程、线程和GIL
分类目录:《系统学习Python》总目录在文章《并发模型和异步编程:基础知识》我们简单介绍了Python中的进程、线程和协程。本文就着重介绍Python中的进程、线程和GIL的关系。Python解释器的每个实例都是一个进程。使用multiprocessing或concurrent.futures库可以启动额外的Python进程。Python的subprocess库用于启动运行外部程序(不管使用何种
- C++ 11 Lambda表达式和min_element()与max_element()的使用_c++ lamda函数 min_element((1)
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程序员c语言c++学习
既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上CC++开发知识点,真正体系化!由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新如果你需要这些资料,可以戳这里获取#include#include#includeusingnamespacestd;boolcmp(int
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网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以添加戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!intmain(){vectormyvec{3,
- k8s:安装 Helm 私有仓库ChartMuseum、helm-push插件并上传、安装Zookeeper
云游
dockerhelmhelm-push
ChartMuseum是Kubernetes生态中用于存储、管理和发布HelmCharts的开源系统,主要用于扩展Helm包管理器的功能核心功能集中存储:提供中央化仓库存储Charts,支持版本管理和权限控制。跨集群部署:支持多集群环境下共享Charts,简化部署流程。离线部署:适配无网络环境,可将Charts存储在本地或局域网内。HTTP接口:通过HTTP协议提供服务,用户
- 冒泡、选择、插入排序:三大基础排序算法深度解析(C语言实现)
xienda
算法排序算法数据结构
在算法学习道路上,排序算法是每位程序员必须掌握的基石。本文将深入解析冒泡排序、选择排序和插入排序这三种基础排序算法,通过C语言代码实现和对比分析,帮助读者彻底理解它们的差异与应用场景。算法原理与代码实现1.冒泡排序(BubbleSort)工作原理:通过重复比较相邻元素,将较大元素逐步"冒泡"到数组末尾。voidbubbleSort(intarr[],intn){ for(inti=0;iarr[
- 精通Canvas:15款时钟特效代码实现指南
烟幕缭绕
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:HTML5的Canvas是一个用于绘制矢量图形的API,通过JavaScript实现动态效果。本项目集合了15种不同的时钟特效代码,帮助开发者通过学习绘制圆形、线条、时间更新、旋转、颜色样式设置及动画效果等概念,深化对Canvas的理解和应用。项目中的CSS文件负责时钟的样式设定,而JS文件则包含实现各种特效的逻辑,通过不同的函数或类处理时间更新和动画绘制,提
- 高效批量单词翻译工具的设计与应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在信息技术飞速发展的今天,批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力,大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件,并运行翻译程序,即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎,利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译,并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对,但它为用户提供了一种高效的翻译解
- FPGA小白到项目实战:Verilog+Vivado全流程通关指南(附光学类岗位技能映射)
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算法移植部署fpga开发verilog
FPGA小白到项目实战:Verilog+Vivado全流程通关指南(附光学类岗位技能映射)引言:为什么这个FPGA入门路线能帮你快速上岗?本文设计了一条**"Verilog语法→工具链操作→光学项目实战→岗位技能对标"的阶梯式学习路径。不同于泛泛而谈的FPGA教程,我们聚焦光学类产品开发**核心能力(时序接口设计、图像处理算法移植、高速接口应用),通过3个递进式项目(从LED闪烁到图像边缘检测),
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- 基于链家网的二手房数据采集清洗与可视化分析
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项目selenium网络爬虫
个人学习内容笔记,仅供参考。项目链接:https://gitee.com/rongwu651/lianjia原文链接:基于链家网的二手房数据采集清洗与可视化分析–笔墨云烟研究内容该课题的主要目的是通过将二手房网站上的存量与已销售房源,构建一个二手房市场行情情况与房源特点的可视化平台。该平台通过HTML架构和Echarts完成可视化的搭建。因此,该课题的主要研究内容就是如何利用相关技术设计并实现这样
- 算法学习笔记:17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学和数学领域,蒙特卡洛算法(MonteCarloAlgorithm)以其独特的随机抽样思想,成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估,从物理模拟到人工智能,蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路,结合实际应用场景与Java代码实现,并融入考研408的相关考点,穿插图片辅助理解,帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
- 分布式学习笔记_04_复制模型
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分布式学习笔记架构后端
常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中,数据通常需要被分布在多台机器上,主要为了达到:拓展性:数据量因读写负载巨大,一台机器无法承载,数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡,达到灵活的横向拓展高容错&高可用:在分布式系统中单机故障是常态,在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作,这时候就需要数据在多台机器上做冗余,在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验:如果系统客户端分布
- 算法学习笔记:15.二分查找 ——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
呆呆企鹅仔
算法学习算法学习笔记考研二分查找
在计算机科学的查找算法中,二分查找以其高效性占据着重要地位。它利用数据的有序性,通过不断缩小查找范围,将原本需要线性时间的查找过程优化为对数时间,成为处理大规模有序数据查找问题的首选算法。二分查找的基本概念二分查找(BinarySearch),又称折半查找,是一种在有序数据集合中查找特定元素的高效算法。其核心原理是:通过不断将查找范围减半,快速定位目标元素。与线性查找逐个遍历元素不同,二分查找依赖
- 配音助手:自媒体神器,内置海量音色的语音,支持多主播配音
阿幸软件杂货间
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软件介绍内置文字转语音,提供多个主播音色,男声、女声、小孩、方言。支持的场景也是比较多,比如:广告促销、有声读物、广播配音、影视配音、Ai配音等。这个软件是免费的,只不过需要通过手机号码登录就可以使用全部功能了。软件下载夸克下载
- OpenWebUI(12)源码学习-后端constants.py常量定义文件
青苔猿猿
AI大模型openwebuiconstants常量定义
目录文件名:`constants.py`功能概述:主要功能点详解1.**MESSAGES枚举类**2.**WEBHOOK_MESSAGES枚举类**3.**ERROR_MESSAGES枚举类**✅默认错误模板✅认证与用户相关错误✅资源冲突与重复错误✅验证失败类错误✅权限限制类错误✅文件上传与格式错误✅模型与API错误✅请求频率与安全限制✅数据库与配置错误4.**TASKS枚举类**✅总结实际应用场
- RocketMQ 基础教程-应用篇-死信队列
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作者简介:大家好,我是smart哥,前中兴通讯、美团架构师,现某互联网公司CTO联系qq:184480602,加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对抗互联网寒冬学习必须往深处挖,挖的越深,基础越扎实!阶段1、深入多线程阶段2、深入多线程设计模式阶段3、深入juc源码解析阶段4、深入jdk其余源码解析
- 从《哪吒 2》看个人IP的破局之道|创客匠人
《哪吒2》以破竹之势登顶中国影史票房榜,不到9天票房突破62亿,观众自发为其“冲百亿”的热情,揭示了一个朴素却深刻的商业逻辑:IP的真正生命力,不在于短暂曝光,而在于用户愿意用行动投票的长期信任。这种逻辑,同样适用于2025年个人IP的增长突围。流量失效的真相:用户体验断层终结增长如今的IP运营者常陷入一个误区:疯狂追逐流量,却留不住用户。短视频投流成本翻倍,内容越做越多粉丝却不涨,好不容易成交的
- Java三年经验程序员技术栈全景指南:从前端到架构,对标阿里美团全栈要求
可曾去过倒悬山
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Java三年经验程序员技术栈全景指南:从前端到架构,对标阿里美团全栈要求三年经验是Java程序员的分水岭,技术栈深度决定你成为“业务码农”还是“架构师候选人”。本文整合阿里、美团、滴滴等大厂招聘要求,为你绘制可落地的进阶路线。一、Java核心:从语法糖到JVM底层三年经验与初级的核心差异在于系统级理解,大厂面试常考以下能力:JVM与性能调优内存模型(堆外内存、元空间)、GC算法(G1/ZGC适用场
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
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算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 反光衣识别漏检率 30%?陌讯多尺度模型实测优化
在建筑工地、交通指挥等场景中,反光衣是保障作业人员安全的重要装备,对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁:强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源:某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后,给安全生产埋下隐患。一、技术解析:反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
- OKHttp3源码分析——学习笔记
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源码相关Okhttp源码解析读书笔记httpclientcache
文章目录1.HttpClient与HttpUrlConnection的区别2.OKHttp源码分析使用步骤:dispatcher任务调度器,(后面有详细说明)Request请求RealCallAsyncCall3.OKHttp架构分析1.异步请求线程池,Dispather2.连接池清理线程池-ConnectionPool3.缓存整理线程池DisLruCache4.Http2异步事务线程池,http
- JavaScript 基础09:Web APIs——日期对象、DOM节点
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JavaScript基础09:WebAPIs——日期对象、DOM节点进一步学习DOM相关知识,实现可交互的网页特效能够插入、删除和替换元素节点。能够依据元素节点关系查找节点。一、日期对象掌握Date日期对象的使用,动态获取当前计算机的时间。ECMAScript中内置了获取系统时间的对象Date,使用Date时与之前学习的内置对象console和Math不同,它需要借助new关键字才能使用。1.实例
- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(Advanced RAG[1])基于历史对话重新生成Query?
985小水博一枚呀
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- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(Advanced RAG[1])其他Query优化相关策略?
985小水博一枚呀
AI大模型学习路线人工智能学习langchain
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- 盲超分的核心概念
小冷爱读书
数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像(LR)可看作高分辨率图像(HR)经过退化模型后的结果::观测到的低分辨率图像:待恢复的高分辨率图像:模糊核(BlurKernel)⊗:卷积操作↓:下采样(步长为):加性噪声(如高斯噪声、泊松噪声等)盲超分的核心问题:在未知、、的情况下,从估计。2.为什么传统超分方法会失效?传统方法(如SRCNN、EDSR)假设退化是固定的(如双三次下采
- 传奇修改map地图教程_传奇技能第三祭:NPC的增加、隐藏和脚本修改
垃圾箱博物馆
传奇修改map地图教程
技能献祭,Get新技能:传奇技能——NPC功能与实现跟航家学技能,用干货带你飞,现学现用,底部有配套学习资源本篇内容简介:通过对游戏内NPC的控制,可以让NPC出现在地图中的任意位置,还可以控制外观显示、自定义命名,新增与隐藏以及脚本功能的实现。一、NPC总控制文本所在路径:D:MirServerMir200EnvirEnvir目录下,找到NPC总控制文本:Merchant,游戏内的所有NPC都在
- LangChain中的向量数据库接口-Weaviate
洪城叮当
langchain数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言 Weaviate是一个开源的向量数据库,支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入,并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7):用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话
alex100
AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
在LangChain中,四种文档处理预制链(stuff、refine、mapreduce、mapre-rank)是实现文档问答、摘要等任务的常用高阶工具。它们的核心作用是:将长文档切分为块,分步处理,再整合结果,极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt,一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。refine递进式摘要。先对第一块文档生成初步答案
- .NET 一款基于BGInfo的红队内网渗透工具
dot.Net安全矩阵
网络.net安全.netcoreweb安全矩阵
01阅读须知此文所提供的信息只为网络安全人员对自己所负责的网站、服务器等(包括但不限于)进行检测或维护参考,未经授权请勿利用文章中的技术资料对任何计算机系统进行入侵操作。利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失,均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习,禁止用于其他方面02基本介绍在内网渗透过程中,白名单绕过是红队常见的技术需求。Sharp4Bginfo.exe是一款基于微软签名工具
- 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
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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