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- leetcode盛水最多的容器c++深度剖析【双指针篇】
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DataWorksCopilot×DeepSeek-R1来了!DataWorksCopilot,作为一站式智能数据开发治理平台DataWorks的智能助手,借助AI推理和自然语言处理能力,通过提供代码辅助和智能应用开发功能,为开发者和企业用户带来便捷高效的数据开发体验。现在,DataWorksCopilot与DeepSeek-R1模型深度对接,支持DeepSeek-R1-671B模型与DeepSe
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写在前面:Linux老鸟会深度沉迷命令行,各种奇技淫巧心中涨,但是windows上的命令行相当好用,各种骚操作也是眼花缭乱。其中网络操作经常使用,本文做一个简单的总结。目录1、ipconfig:显示当前TCP/IP配置的设置值2、ping:测试目的站是否可达及相关状态3、arp:地址解析协议4、traceroute:路由跟踪5、route:操作路由表6、netstat:显示协议统计信息7、nbts
- 义父们,支持我兄弟参加CSDN博客之星2024!他是一名优秀的运维工程师!
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运维java开发语言
标题:支持我兄弟参加CSDN博客之星2024!他是一名优秀的运维工程师!大家好,今天想为大家推荐一位非常优秀的技术博主——XMYX-0。他是一名专注于运维领域的开发者,尤其擅长Kubernetes(K8s)和Python自动化运维。他正在参加CSDN博客之星2024活动,希望大家能够为他投上宝贵的一票!为什么支持他?Kubernetes(K8s)领域的深度实践者在K8s领域有着丰富的实战经验。他的
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
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ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- 【深度学习基础】什么是注意力机制
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文章目录一、注意力机制的核心地位:从补充到主导二、技术突破:从Transformer到多模态融合三、跨领域应用:从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制:深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中,注意力机制(AttentionMechanism)的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷,更通过动态聚焦关键信息的能力,重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
一、开篇:为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻?各位技术爱好者们,今天我们要聊的这个话题,可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加,而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景:你现在训练一个GPT-5级别的模型,不需要耗费价值上亿美元的算力资源,不需要等待数周的训练时间,甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
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#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
- Spring常用注解和组件
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引言了解Spring常用注解的使用方式可以帮助我们更快速理解这个框架和其中的深度注解@Configuration:表示该类是一个配置类,用于定义SpringBean。@EnableAutoConfiguration:启用SpringBoot的自动配置功能,让SpringBoot根据类路径中的依赖自动配置应用。@ComponentScan:启用组件扫描,SpringBoot会扫描该类所在包及其子包下
- 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)
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引言:在现代制造业中,电子元件和PCB(印刷电路板)是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查,这不仅效率低,而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点,尤其是在计算机视觉领域。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法凭借其高速和高精度的优势,成为了目标检测领域的佼佼者。本文
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【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域,ICLR(InternationalConferenceonLearningRepresentations)被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来,ICLR迅速崛起,成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么,ICLR
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
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在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- 《深入浅出LLM基础篇》(三):大模型结构分类
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- 深入理解TensorFlow中的形状处理函数
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摘要在深度学习模型的构建过程中,张量(Tensor)的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时,确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。本文将详细介绍几个常用的形状处理函数,包括get_shape_list、reshape_to_matrix、reshape_from_matrix和assert_rank,并通过具体的代码示例来展示它们的使用方法。1.引言在深
- 数字内容体验未来趋势:五大平台横向对比与深度解析
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内容概要当前,企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧,AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力,以及跨渠道的品牌一致性维护,已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱,通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践,揭示未来数字内容体验的演进方向。首先,AI驱动不仅改变了内容分发的效率,更通过深度学习算法实现用户行
- DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA
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目录1.多头潜在注意力(MLA)2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例:DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力(MLA)(1)定义“多头潜在注意力(Multi-HeadLatentAttention,MLA)”是一种基于注意力机制的深度学习方法,旨在通过多个注意力头(Multi-HeadAttention)对潜在空间
- SaaS+AI工具推荐:最适合智能化转型的解决方案
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不论是传统软件还是SaaS,其核心目标始终如一——帮助企业解决问题、提升效率。然而,随着技术的飞速发展,SaaS正在超越传统模式,尤其是在与AI(人工智能)的深度融合中展现出了强大的潜力。这种“智能化”的转型不仅让企业获得了更具针对性和效率的服务,还让解决问题的方式更加灵活和高效。下面我们将从“更好的解决方案”和“智能化技术应用”两个层面,探讨SaaS在企业问题解决中的新路径。SaaS+AI:智能
- 第2节课:深度学习基础python代码
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目录编译环境:代码:文件:ds_0.py小结:python声明不需要定义,整型和浮点型都是直接给予值,字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key],然后输出对应的value文件:judge_0.py小结:python相对于c语言,是将()换成空格和“:”,与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件,约等于“
- 仓库可视化管理有哪几个点:
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在现代仓库管理的广阔议题中,仓库可视化无疑是一个无法绕过的关键话题。无论是对现场管理进行深度优化,还是在数字化系统的选择上,企业都致力于实现仓库整体运营数据的直观展现与高效管理,以推动仓库管理水平的全面提升。仓库可视化的内涵丰富,主要包括以下几个方面:仓库运营可视化:通过智慧大屏的融入,仓库的动态数据得以生动呈现。这包括但不限于已处理订单数量、待处理订单数量、实时库存等核心运营指标。库存可视化:这
- 中烟创新为千行百业客户免费部署DeepSeek,让AI应用遍地开花
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北京中烟创新科技有限公司(简称:中烟创新)自今日起为千行百业的客户免费部署DeepSeek提供技术服务。此次免费部署面向所有行业的客户,将根据企业的具体需求,提供定制化的DeepSeek部署方案。中烟创新免费部署DeepSeek提供技术服务,这一决策从多维度考量,对企业自身和行业发展影响深远。提升数据处理洞察:当下是数据驱动时代,数据是企业核心资产。DeepSeek能整合内外部数据,深度分析,打破
- 深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)领域的研究进展(2022-2025)
AndrewHZ
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一、蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-ProteinInteraction,PPI)是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物,进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心,例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计,人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现,其
- 重启服务器:临时救火还是长久之策?深度探讨缓存溢出与网络超时的解决方案
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在运维和开发工作中,重启服务器似乎成了一种“万能药”:缓存溢出?重启!网络请求超时?重启!服务不可用?还是重启!然而,重启真的能解决问题吗?它背后的原理是什么?又有哪些局限性?更重要的是,我们是否有更好的替代方案?本文将深入探讨这些问题,并结合实际场景,提供具体的解决方案。一、重启服务器的“魔力”从何而来?1.缓存溢出与重启缓存溢出通常是由于内存泄漏、缓存淘汰策略失效或瞬时流量激增导致的。重启服务
- 深入解析 Vert.x 的关键特性、架构及其在异步编程中的应用
不是二师兄的八戒
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下面将对Vert.x进行更深入的解读,从其底层架构、事件驱动模型、线程模型、集群模式、以及与现代微服务体系的深度集成等方面来进行拓展,以便全面理解Vert.x作为一个异步非阻塞框架的优势和复杂性。1.Vert.x底层架构详解1.1多反应器架构(Multi-ReactorPattern)Vert.x的核心是基于多反应器模式(Multi-ReactorPattern),这使得它可以有效地处理大量的并发
- DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进
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人工智能其他人工智能
引言在过去的几十年中,人工智能(AI)技术经历了翻天覆地的变化,从最初的符号主义到连接主义,再到现在的深度学习,每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。而在这场变革中,DeepSeek作为一股不可忽视的力量,正在引领AI范式的转变,并深刻影响着存储架构的发展。在这篇博客中,我们将深入探讨DeepSeek如何推动AI范式的转变,以及这种转变对存储架构带来的深远影响。通过分析当前AI技术的发展趋势,
- 深度优先搜索DFS
顾北辰20
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目录类`GraphDFS`的定义深度优先搜索方法`dfs`访问顺序的获取`order`深度优先搜索(DFS,Depth-FirstSearch)算法。深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法,其特点是从某个起始顶点出发,首先访问这个顶点,然后递归地访问与这个顶点直接相连的一个未访问过的顶点,再从这个顶点出发,继续访问它的未访问过的邻接顶点,如此重复,直到不能再深入为止,再回溯,直到所有能到达的
- OpenCV:人脸检测与Haar级联分类器(十三)
WHCIS
opencvopencv数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征,其数学形式可扩展为四元组表示:特征定义:Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中:ttt表示特征类型(共14种基础变体)(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
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
- Linux设置tomcat开机启动
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tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$