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探索软件生态系统中的开发者体验关键因素:从研究到实践引文格式@article{Zacarias2025,title={ExploringDeveloperExperienceFactorsinSoftwareEcosystems},author={Zacarias,RodrigoOliveiraandAntunes,L{\'e}oCarvalhoRamosandBarros,M{\'a}rciod
- Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读图像处理
FastImageDeconvolutionusingHyper-LaplacianPriors1.论文的研究目标与实际意义2.论文的创新方法2.1核心框架:交替最小化(AlternatingMinimization)2.2x子问题:频域FFT加速2.3w子问题:高效求解的核心创新2.3.1问题形式2.3.2查找表法(LUT)2.3.3解析解法(特定α\alphaα)2.3.4通用α\alphaα
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | AI 与敏捷开发的破局之路:从挫败到成功的工作坊纪实
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
AI与敏捷开发的破局之路:从挫败到成功的工作坊纪实论文信息arXiv:2506.20159AIandAgileSoftwareDevelopment:FromFrustrationtoSuccess–XP2025WorkshopSummaryTomasHerda,VictoriaPichler,ZheyingZhang,PekkaAbrahamsson,GeirK.HanssenSubjects:
- Diff-Retinex: Rethinking Low-light Image Enhancement with A Generative Diffusion Model 论文阅读
钟屿
论文阅读人工智能深度学习学习图像处理计算机视觉
Diff-Retinex:用生成式扩散模型重新思考低光照图像增强摘要本文中,我们重新思考了低光照图像增强任务,并提出了一种物理可解释的生成式扩散模型,称为Diff-Retinex。我们的目标是整合物理模型和生成网络的优点。此外,我们希望通过生成网络补充甚至推断低光照图像中缺失的信息。因此,Diff-Retinex将低光照图像增强问题表述为Retinex分解和条件图像生成。在Retinex分解中,我
- 【论文阅读】人工智能在直升机航空电子系统中的应用
肥鼠路易
论文阅读人工智能航空电子系统应用
人工智能在直升机航空电子系统中的应用论文摘要文章结构参考文献论文摘要论文摘要:在现代战争形势日趋信息化、智能化的背景下,将人工智能应用于武器装备已经是大势所趋。针对直升机飞行任务的特征,对其发展状况进行了描述,并对其作业能力进行了分析,探索了人工智能技术在直升机航电系统中的应用方向,为推进人工智能在直升机上的转化与应用奠定基础。通过对国外先进直升机智能技术的运用现状及对其作业能力的要求进行分析,探
- [论文阅读] 人工智能+软件工程 | 用大语言模型架起软件需求形式化的桥梁
张较瘦_
前沿技术人工智能论文阅读软件工程
用大语言模型架起软件需求形式化的桥梁:一篇ACM调查草案的深度解读论文信息arXiv:2506.14627ACMSurveyDraftonFormalisingSoftwareRequirementswithLargeLanguageModelsArshadBeg,DiarmuidO’Donoghue,RosemaryMonahanComments:22pages.6summarytablesSu
- Reti-Diff: Illumination Degradation Image Restoration with Retinex-based Latent Diffusion Model论文阅读
青铜锁00
深度学习论文阅读#退化论文阅读
Reti-Diff:IlluminationDegradationImageRestorationwithRetinex-basedLatentDiffusionModel1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1整体框架2.2RetinexPriorExtraction(RPE)模块2.2.1Retinex分解2.2.2先验压缩2.3Retinex-guide
- SIMPL论文阅读
ZHANG8023ZHEN
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论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.02519文章还没细看,但主要贡献点应该是SymmetricFusionTransformer和Bezier-basedMotionDecoder.对Bezier-basedMotionDecoder比较感兴趣,之后对这块细看一下
- 【论文阅读笔记】《CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL 》
柠石榴
text2sql论文论文阅读笔记语言模型
文章目录一、论文基本信息1.文章标题2.所属刊物/会议3.发表年份4.作者列表5.发表单位二、摘要三、解决问题四、创新点五、自己的见解和感想六、研究背景七、研究方法模型实验数据评估指标八、总结九、相关重要文献一、论文基本信息1.文章标题CodeS:TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforText-to-SQL2.所属刊物/会议未明确标注(会议缩写为“C
- 论文笔记 <交通灯><多智能体>CoLight管理交通灯
青椒大仙KI11
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今天看的是论文Colight:学习网络级合作进行交通信号控制论文提出的CoLight模型是一种基于强化学习和图注意力网络的交通信号灯控制方法,旨在解决城市道路网络中的交通信号的写作问题,提升车辆通行效率。问题定义为:将交通信号控制问题建模为马尔可夫博弈,每个路口由一个智能体控制,智能体通过观察部分系统状态(当前相位和各车道车辆数),选择动作(下一时间段的相位),目标是最小化路口周围车道的平均队列长
- 《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS 4A乳腺病变的恶性率》论文笔记 MobileNet
往事随风、、
论文笔记机器学习深度学习论文阅读人工智能机器学习健康医疗
《APPLICATIONOFDEEPLEARNINGTOREDUCETHERATEOFMALIGNANCYAMONGBI-RADS4ABREASTLESIONSBASEDONULTRASONOGRAPHY》《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS4A乳腺病变的恶性率》原文地址:链接文章目录摘要简介方法患者图像获取与处理深度学习模型统计分析结果讨论结论摘要本研究旨在开发一个基于超声(US)图像
- agentformer论文阅读
ZHANG8023ZHEN
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参考了这篇博文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/512764984主要有这几个部分a.map_encoderi.对地图进行CNNb.ContextEncoderi.timeencoder–将时间信息用transformer和positionemb进行融合,加入到特征中ii.agent-awareattention–self和selfattentionother和other
- 【论文阅读】DynamicControl :一种新的controlnet多条件控制方法
prinTao
pytorchDiffusion论文阅读
背景现有方法要么处理条件效率低下,要么使用固定数量的条件,这并不能完全解决多个条件的复杂性及其潜在冲突。这强调了需要创新方法来有效管理多种条件,以实现更可靠和详细的图像合成。为了解决这个问题,我们提出了一个新的框架DynamicControl,它支持不同控制信号的动态组合,允许自适应选择不同数量和类型的条件。本文方法从一个双循环控制器开始,它通过利用预先训练的条件生成模型和判别模型为所有输入条件生
- 论文阅读:2018 arxiv CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd
CSPhD-winston-杨帆
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https://www.doubao.com/chat/9226473480559618https://arxiv.org/pdf/1805.00123CrowdHuman:ABenchmarkforDetectingHumaninaCrowd文章目录论文翻译CrowdHuman:用于检测人群中人体的基准摘要1.引言2.相关工作2.1.人体检测数据集2.2.人体检测框架。论文翻译CrowdHuma
- 论文阅读:arxiv 2025 OThink-R1: Intrinsic Fast/Slow Thinking Mode Switching for Over-Reasoning Mitigation
CSPhD-winston-杨帆
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总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328https://www.doubao.com/chat/8815924393371650https://arxiv.org/pdf/2506.02397#page=17.09OThink文章目录速览研究背景与问题核心思路与方法实验结果结论与意义速览这篇论文聚焦于
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- [论文阅读]PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers
颜笑晏晏
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1.摘要双分支网络结构已显示出其对实时语义分割任务的效率性和有效性。然而,低级细节和高级语义的直接融合将导致细节特征容易被周围上下文信息淹没,即本文中的超调(overshoot),这限制了现有两个分支模型的准确性的提高。在本文中,我们在卷积神经网络(CNN)和比例积分微分(PID)控制器之间架起了桥梁,并揭示了双分支网络只是一个比例积分(PI)控制器,当然也会存在类似的超调问题。为了解决这个问题,
- [论文阅读] 人工智能+软件工程 | 用 LLM + 静态代码分析自动化提升代码质量
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
用LLM+静态代码分析自动化提升代码质量论文信息AugmentingLargeLanguageModelswithStaticCodeAnalysisforAutomatedCodeQualityImprovements@article{abtahi2025augmenting,title={AugmentingLargeLanguageModelswithStaticCodeAnalysisfo
- 论文笔记--Language Models are Unsupervised Multitask Learners
Isawany
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论文笔记GPT-2--LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1数据集WebText2.2.2分词方法3.GPT-1&GPT-24.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题:LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners
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__Lo__
目标检测论文阅读深度学习
文章结构统一检测框架(UnifiledDetection)核心思想YOLO将目标检测视为一个端到端的回归问题,输入的图像经过SingleForwardPass,直接输出物体的信息(边界框的位置、边界框的置信度、类别概率);优势在于速度快,全局理解上下文,这里全局理解上下文的意思是识别物体和背景的关系,减少误检。网络设计网格划分(GridDivision)将图像划分为一个S×S的网格,文中S=7;共
- 经典论文阅读《A Framework for Unifying Reordering Transformations》《统一重排序变换的框架》
好好学习啊天天向上
自动性能优化
1)摘要我们提出了一个用于统一迭代重排序变换的框架,这些变换包括循环交换、循环分布、倾斜、分块、索引集拆分和语句重排序。该框架基于这样一种思想:变换可以表示为将原始迭代空间映射到新迭代空间的调度。框架旨在为变换提供一种统一的表示和推理方式。作为框架的一部分,我们提供了辅助构建和使用调度的算法,特别是用于检验调度合法性、对齐调度以及为调度生成优化代码的算法。2)优化编译器会对语句的迭代进行重新排序,
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零售IT中的微服务与实时处理:开源工具链与部署策略综述论文信息MicroservicesandReal-TimeProcessinginRetailIT:AReviewofOpen-SourceToolchainsandDeploymentStrategiesAaditaaVashisht(DepartmentofInformationScienceandEngineering,RVCollege
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【论文速览】CoMemo:给大视觉语言模型装个“图像记忆”论文信息Liu,S.,Su,W.,Zhu,X.,Wang,W.,&Dai,J.(2025).CoMemo:LVLMsNeedImageContextwithImageMemory.arXivpreprintarXiv:2506.06279.一、研究背景:当LVLMs遇到“视觉健忘症”想象一下,你在阅读一本图文并茂的小说时,随着文字篇幅越来越
- [论文阅读] 人工智能+软件工程 | 结对编程中的知识转移新图景
张较瘦_
前沿技术人工智能软件工程结对编程
当AI成为编程搭档:结对编程中的知识转移新图景论文信息论文标题:FromDeveloperPairstoAICopilots:AComparativeStudyonKnowledgeTransfer(从开发者结对到AI副驾驶:知识转移的对比研究)作者及机构:AlisaWelter等来自德国萨尔兰大学,ChristofTinnes同时隶属于西门子公司发表平台:arXiv预印本平台发表时间:2025年
- 【论文笔记】UnifiedQA:新SOTA,生成模型一统问答任务
iLuz
深度学习自然语言处理
目录引言模型介绍1.输入格式2.实验结果总结引言问答任务有多种形式,常见的有抽取式问答(EX)、摘要式问答(AB)、多选题式问答(MC)、判断式问答(YN)。一般的解决方案是针对不同形式的问答任务设计不同的模型。例如,抽取式问答、多选题式问答、判断式问答可以转化为分类任务,摘要式问答可以转换为生成任务。尽管任务形式不同,但模型所需的语义理解和推理能力是共通的,或许不需要format-special
- 【论文阅读笔记】HaDes幻觉检测benchmark
zsq
论文分享论文阅读笔记NLP大语言模型幻觉
0论文信息题目:AToken-levelReference-freeHallucinationDetectionBenchmarkforFree-formTextGeneration作者:TianyuLiu,YizheZhang,ChrisBrockett,YiMao,ZhifangSui,WeizhuChen,BillDolan会议:ACL,2022链接:https://arxiv.org/ab
- [论文笔记] [2008] [ICML] Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders
Alexzhuan
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在06年以前,想要去训练一个多层的神经网络是比较困难的,主要的问题是超过两层的模型,当时没有好的策略或方法使模型优化的很好,得不到预期的效果。在06年,Hinton提出的stackedautoencoders改变了当时的情况,那时候的研究者就开始关注各种自编码模型以及相应的堆叠模型。这篇的作者提出的DAE(DenoisingAutoencoders)就是当时蛮有影响力的工作。那个时候多层模型效果得
- 论文阅读:Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Ef
clvsit
RAG论文阅读LLM
检索增强生成(RAG)技术利用大型语言模型(LLM)的上下文学习能力,生成更准确、更相关的响应。RAG框架起源于简单的“检索-阅读”方法,现已发展成为高度灵活的模块化范式。其中一个关键组件——查询重写模块,通过生成搜索友好的查询来增强知识检索。这种方法能使输入问题与知识库更紧密地结合起来。作者的研究发现了将QueryRewriter模块增强为QueryRewriter+的机会,即通过生成多个查询来
- 论文阅读:HySCDG生成式数据处理流程
论文地址:TheChangeYouWantToDetect:SemanticChangeDetectionInEarthObservationWithHybridDataGenerationAbstract摘要内容介绍问题背景“Bi-temporalchangedetectionatscalebasedonVeryHighResolution(VHR)imagesiscrucialforEarth
- [论文阅读] 人工智能 | 搜索增强LLMs的用户偏好与性能分析
张较瘦_
前沿技术人工智能论文阅读
【论文解读】SearchArena:搜索增强LLMs的用户偏好与性能分析论文信息作者:MihranMiroyan,Tsung-HanWu,LoganKing等标题:SearchArena:AnalyzingSearch-AugmentedLLMs来源:arXivpreprintarXiv:2506.05334v1,2025一、研究背景:当LLMs需要“上网查资料”时,我们如何评估它?想象你在问AI
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S