- 【AI】AI大模型发展史:从理论探索到技术爆发
不想当程序汪的第N天
AI人工智能
一、早期探索阶段—理论与技术奠基1.1符号主义与连接主义的博弈20世纪50-70年代,符号主义AI主导研究方向,通过专家系统模拟人类逻辑推理,但受限于计算能力和数据规模。80年代连接主义AI兴起,以神经网络为核心,反向传播算法的提出为深度学习奠定基础。1.2神经网络初步实践1980年:卷积神经网络(CNN)雏形诞生1998年:LeNet-5模型成功应用于手写数字识别,成为首个商用深度学习模型关键局
- Python 中的集合(Set)详解:从基础操作到实际应用
面朝大海,春不暖,花不开
Python基础python开发语言
文章大纲引言:集合在Python中的重要性在Python编程中,集合(Set)是一种极为重要的内置数据结构,它以无序性和元素唯一性为主要特点。集合中的每个元素都是独一无二的,这使得它在处理数据去重、成员检测以及数学运算(如并集、交集)时表现出色。无论是进行大规模数据分析,还是优化算法效率,集合都能提供高效的解决方案。例如,在处理用户ID列表时,集合可以快速去除重复项,确保数据准确性。此外,集合与字
- LVS 负载均衡群集
2301_80329775
Linux系统管理lvs负载均衡android
前言在前面已经学习了使用Nginx、LVS做负载均衡群集,它们都具有各自的特点,本章将要介绍另一款比较流行的群集调度工具Haproxy。首先介绍负载均衡常用调度算法,然后介绍Haproxy搭建Web群集的方法,最后介绍Haproxy的参数优化和日志配置。一。案例分析1.案例概述Haproxy是目前比较流行的一种群集调度工具,同类群集调度工具有很多,如LVS和Nginx。相比较而言,LVS性能最好,
- .net实现内容推荐算法代码
.NET实现内容推荐算法代码在当今信息爆炸的时代,内容推荐算法变得至关重要。它能够根据用户的偏好和行为,为用户精准地推荐感兴趣的内容,提高用户体验。本文将详细介绍如何使用.NET(C#)实现一个简单的基于内容的推荐算法,并探讨其扩展优化方向。内容推荐算法简介内容推荐算法主要依据物品的属性匹配程度来进行推荐,适用于文章、商品等各类内容的推荐场景。其核心思想是通过分析用户的偏好和内容的特征,找出两者之
- OpenCV让Python实现人脸特征点检测
Python编程之道
Python编程之道opencvpython人工智能ai
OpenCV让Python实现人脸特征点检测关键词:OpenCV、Python、人脸检测、特征点定位、计算机视觉、Dlib、深度学习摘要:本文将深入探讨如何使用OpenCV和Python实现人脸特征点检测。我们将从基础概念开始,逐步介绍人脸检测和特征点定位的核心算法原理,包括传统的Haar级联检测器和基于深度学习的Dlib面部特征点检测器。文章将提供详细的代码实现和数学原理讲解,并通过实际项目案例
- 使用 C++ 和 OpenCV 构建驾驶员疲劳检测软件
whoarethenext
c++opencv开发语言
使用C++和OpenCV构建驾驶员疲劳检测软件重要声明:本文所描述的软件是一个概念验证的原型,绝对不能用作现实世界中的安全系统。真正的车载安全系统需要经过大量的测试、具备冗余设计并通过专业认证,以确保其绝对可靠。驾驶疲劳是全球范围内引发交通事故的主要原因之一。当驾驶员感到困倦时,他们的反应时间会变慢,决策能力会下降,而在方向盘后睡着的风险则会急剧增加。为了解决这一关键问题,计算机视觉技术提供了一个
- 《量化开发》系列 第 1 篇:金融知识基础入门指南(附 GitHub 学习项目)
Natsume1710
金融github学习
本文为《量化开发学习路线与知识点》专栏的第一篇参考项目:Awesome-QuantDev-Learn量化金融是金融经济学与计算机科学交叉融合形成的新兴行业,越来越多的技术人才正积极投身其中。然而,面对纷繁复杂的金融概念与专业的开发技能,许多人常常感到无从下手。本专栏将为C++/Python工程师、自学者、量化岗求职者提供系统清晰的学习路径。本篇文章聚焦于量化开发所需的金融基础知识,帮助技术人打下坚
- C/C++连接mysql(api接口方法详解)
陈七.
开发环境问题数据库mysqlc语言c++数据库
文章目录前言代码笔记CAPI基本接口概述附1:CAPI基本数据结构参考附2:CAPI基本函数参考前言本篇记录C/C++连接mysql利用mysql的api接口的方法:这个方法的代码基本上很久都没有变过了,这里做个笔记来简单学习一下,还有一种方法等有时间了解后再来更新使用API的方式连接,需要先做环境配置,加载mysql的头文件和lib文件。可以看我之前的一篇文章VS中C/C++访问MySQL数据库
- 淘客APP的用户行为分析与个性化推荐:架构师的算法实践
微赚淘客系统@聚娃科技
算法
淘客APP的用户行为分析与个性化推荐:架构师的算法实践大家好,我是阿可,微赚淘客系统及省赚客APP创始人,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天,我想和大家分享一下淘客APP的用户行为分析与个性化推荐的算法实践。在电商导购领域,个性化推荐是提升用户体验和转化率的关键。通过分析用户的行为数据,我们可以为用户提供符合其兴趣的商品推荐,从而增加用户的粘性和购买意愿。接下来,我将从用户行为数据采集、
- 分布式系统的强一致性基石:Raft共识算法深度解析与技术实现
LCG元
Python信息系统共识算法python区块链
目录一、Raft设计哲学与核心概念1.1可理解性设计三原则1.2核心数据结构定义二、核心机制实现解析2.1领导选举机制2.2日志复制机制三、异常处理与工程优化3.1典型故障场景处理3.2性能优化策略四、工业级实现关键代码4.1日志一致性检查4.2状态机应用逻辑五、Raft与其他协议对比六、生产环境最佳实践在分布式系统领域,Raft算法通过强领导者模型和模块化分解设计,将复杂的一致性难题转化为可落地
- 二分查找快速理解
作为数据结构接触到的入门第一个算法,很多人对它不以为然,但是作为小白学习还是很有必要的,循序渐进,打开算法的大门假如你要登录王者荣耀,当你这样做时,QQ或者微信必须核实你是否有其游戏的账户,因此在数据库中查找你的用户名和账号。如果你的用户名为king,腾讯可以从以A开头的部分开始查找,但更合乎逻辑的做法是从中间开始查找。二分查找是一种算法,要求输入是一个有序的元素列表,我们结合程序的话,如果要查找
- 设计模式 | 适配器模式
@hdd
设计模式设计模式适配器模式
适配器模式(AdapterPattern)是结构型设计模式中的连接器大师,它允许不兼容接口的类能够协同工作。本文将深入探索适配器模式的核心思想、实现技巧以及在C++中的高效实践,解决现实开发中的接口兼容性问题。为什么需要适配器模式在软件开发中,我们经常遇到接口不兼容的情况:遗留系统与现代框架的集成第三方库与自有系统的对接不同子系统之间的数据交换API升级导致的接口变更直接修改已有代码通常不可行:第
- 【软考中级·软件评测师】下午题·面向对象测试之架构考点全析:分层、分布式、微内核与事件驱动
June bug
软考中级:软件评测师知识架构分布式职场和发展学习方法经验分享软考测试
一、分层架构:分层独立与质量特性的双向约束分层架构通过“垂直分层(表示层→服务层→业务逻辑层→数据层)”实现职责隔离,是Web应用、企业级系统的主流架构模式。1.父类成员函数重测场景子类继承父类时,若父类已测成员函数需在子类重测,触发条件分两类:场景1:继承的成员函数在子类中被修改(如逻辑分支新增、算法替换);场景2:成员函数调用了被修改的子类成员函数(父类函数依赖子类重写方法,需验证调用逻辑)。
- 设计模式 | 代理模式
@hdd
设计模式设计模式代理模式
代理模式(ProxyPattern)是结构型设计模式中的访问控制大师,它提供了一个代理对象来控制对另一个对象的访问。本文将深入探索代理模式的核心思想、实现技巧以及在C++中的高效实践,解决对象访问控制的复杂问题。为什么需要代理模式?在软件开发中,我们经常需要对对象访问进行控制:远程资源访问(网络服务、数据库)创建昂贵对象的延迟初始化访问权限控制日志记录和监控缓存优化直接访问对象会导致:资源浪费:过
- 设计模式 | 原型模式
@hdd
设计模式设计模式原型模式
原型模式通过克隆机制实现对象高效创建,是性能敏感场景的利器。本文结合C++示例详解实现原理、深拷贝陷阱、应用场景,并与工厂模式对比分析。为何需要原型模式?当遇到以下场景时,传统构造方法面临挑战:创建成本高:对象初始化需访问数据库/读取文件(如游戏角色加载资源)状态复杂:对象包含多层嵌套结构(如DOM树节点)动态配置:运行时需基于现有对象微调生成新对象原型模式优势:避开重复初始化开销免去工厂类继承体
- 设计模式 | 装饰器模式
装饰器模式(DecoratorPattern)是结构型设计模式中的功能扩展大师,它允许在不修改现有对象结构的情况下动态地添加新功能。本文将深入探索装饰器模式的核心思想、实现技巧以及在C++中的高效实践,解决对象功能扩展的灵活性问题。为什么需要装饰器模式?在软件开发中,我们经常面临功能扩展的需求:为GUI控件添加边框、阴影等视觉效果为数据流添加加密、压缩等处理功能为网络请求添加日志、缓存等辅助功能为
- 设计模式 | 桥接模式
@hdd
设计模式设计模式桥接模式
桥接模式(BridgePattern)是结构型设计模式中的解耦大师,它将抽象部分与实现部分分离,使它们可以独立变化。本文将深入探索桥接模式的核心思想、实现技巧以及在C++中的高效实践,解决复杂系统中的多维变化问题。为什么需要桥接模式在软件开发中,我们经常遇到需要处理多个维度变化的场景:不同形状(圆形、方形)在不同平台(Windows、macOS)的渲染多种支付方式(信用卡、PayPal)与不同货币
- **基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,
2401_89451588
python数据分析机器学习
基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析,并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先,我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂,上
- 基于机器学习的超音速流场实时控制——Python/C++混合编程实战
莱歌数字
数字化转型#职场经验#结构热设计机器学习pythonc++
作者简介:科技自媒体优质创作者个人主页:莱歌数字-CSDN博客公众号:莱歌数字个人微信:yanshanYH211、985硕士,职场15年+从事结构设计、热设计、售前、产品设计、项目管理等工作,涉足消费电子、新能源、医疗设备、制药信息化、核工业等领域涵盖新能源车载与非车载系统、医疗设备软硬件、智能工厂等业务,带领团队进行多个0-1的产品开发,并推广到多个企业客户现场落地实施。专题课程Flotherm
- LeetCode 438. 找到字符串中所有字母异位词 (C++实现)
姚先生97
LeetCode滑动窗口leetcodec++算法
1.题目描述给定两个字符串s和p,找到s中所有p的异位词的子串,返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。示例1:输入:s=“cbaebabacd”,p=“abc”输出:[0,6]解释:起始索引等于0的子串是“cba”,它是“abc”的异位词。起始索引等于6的子串是“bac”,它是“abc”的异位词。示例2:输入:s=“abab”,p=“ab”输出:[0,1,2]解释:起始索引等于0的子串是“
- 深入理解栈的合法弹出序列验证算法
引言在计算机科学中,栈(Stack)是一种非常重要的数据结构,它遵循"后进先出"(LIFO)的原则。栈在编程语言实现、算法设计、系统调用等方面有着广泛的应用。今天,我们将深入探讨一个关于栈的经典问题:如何验证一个给定的弹出序列是否是某个压入序列的合法弹出序列。这个问题看似简单,却蕴含着栈操作的精髓,也是许多算法面试中的常见题目。问题描述给定两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列
- 2025年中总结
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2025年中总结。一如往年惯例,总结近半年工作中的体悟和经验。一、把大而难的事拆解成小而具体的小目标。专注解决小目标,每周迭代交付,先完成再完善。1.1把大任务拆解成具体可执行的小目标2025年5月起我开始做大模型相关的技术调研、技术升级和开发工作。传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练,是需要些时间和精力投入的,这并不是一个简
- 充电桩 APP 开发:技术架构与核心功能
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架构
随着新能源汽车的普及,充电桩APP成为连接用户与充电设施的关键枢纽。这类APP的开发需兼顾用户体验与运营效率,以下从技术实现与功能设计两方面展开分析。技术架构设计实时数据交互:采用MQTT协议实现充电桩状态(空闲/充电中/故障)的实时推送,确保用户获取最新信息。定位与地图服务:集成高德/Baidu地图SDK,通过POI搜索与路径规划算法,优化充电桩位置展示与导航体验。支付系统:对接微信/支付宝支付
- 物流运输企业如何构建数字化管理系统
在数字化浪潮下,物流运输企业构建数字化管理系统成为提升竞争力的关键。当前,企业常面临信息传递滞后、资源调配低效、运输监控不足等问题,构建数字化管理系统可有效解决这些难题。系统搭建需涵盖多个核心模块。运输管理模块通过智能调度算法,根据货物信息、车辆状态、路线情况,优化运输路径,实现车辆高效调配,减少空载率;仓储管理模块利用物联网技术,实时监控货物存储状态、库存数量,结合数据分析实现智能补货,提升仓储
- AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词:LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要:本文将深入探讨LSTM(长短期记忆网络)在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战,分析其核心算法原理,并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势,为读者提供
- 2-感知机学习算法
罗东琦
统计学习笔记
感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机(perceptron)是一个线性二分类模型,其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开,属于判别模型,也是神经网络与SVM的基础。感知机模型假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn,输出空间为Υ⊆{+1,−1}Υ⊆{+1,−1}。输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量,输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍
云天徽上
PaddleOCRpythonocr开发语言人工智能文字识别
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- C++必看:C++构造函数的初始化顺序
Littlewith
C++的那些事儿c++开发语言服务器c语言
关键规则如果派生类有基类(单继承或多继承),基类的构造函数会首先被调用。1.对基类进行处理多继承时,按照派生类继承列表中声明的顺序(从左到右)依次调用基类的构造函数。如果有虚继承,虚基类的构造函数优先于非虚基类调用,且只调用一次。虚基类只在最远派生类中进行处理,并且只有最远派生类调用,其他虚继承的派生类调用被忽略,并且只执行一次2.对成员对象进行处理在基类构造函数调用完成后,派生类中声明的成员对象
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- Google 相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战数码相机影像Camera
Google相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破关键词:GCam、GoogleCamera、HDR+、SuperResZoom、Camera2API、多帧合成、算法流程、图像增强、夜视模式、Pixel相机移植摘要:GCam(GoogleCamera)作为Pixel系列设备图像质量表现的核心支撑,其背后的增强框架融合了Google长期积累的计算摄影技术,从HDR+到Sup
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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