- 数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验
ui设计前端开发老司机
ui
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
- 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
- Android 系统默认代码，如何屏蔽相册分享功能
Android系统默认代码，如何屏蔽相册分享功能开发云-一站式云服务平台diff--gita/packages/apps/Gallery2/src/com/android/gallery3d/app/GalleryActionBar.javab/packages/apps/Gallery2/src/com/android/gallery3d/app/GalleryActionBar.javaind
- 使用NVIDIA NeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）
ByteWhiz
3dpython计算机视觉Python
使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）NeuralRadianceFields（NeRF）是一种强大的方法，可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场，并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中，我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先，我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
- fps透视基础-d3d绘制-绘制文字-绘制方框-绘制连线
程序员陈子青
逆向工程DirectXfps透视画方框画文字
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓#include#include#pragmacomment(lib,"d3d9.lib")#pragmacomment(lib,"d3dx9.lib")staticLPDIRECT3D9g_pD3D=NULL;staticD3DPRESENT_PARAMETERSg_d3dpp={};staticLPDIRECT3DDEVICE9g_pd3dDevice=NUL
- 任鸟飞FPS类型游戏绘制,骨骼,u3d,UE4和游戏安全,反外挂研究 (三)
任鸟飞逆向~
FPSC语言网络安全3d游戏ue4
书接上文,我们非矩阵的方式绘制是没有那么的精确的在学习矩阵之前,我们先来了解下绘制的几种方法绘制的几种方法和反外挂建议第一种hookd3d/opengl优点:不闪,代码简单缺点:非常容易被检测第二种窗口上自行绘制,但是会闪优缺点适中第三种自建透明窗口,覆盖游戏窗口,透明窗口上绘制优点:稳定确定:代码复杂,会闪反外挂:无非就是针对外挂使用的函数进行检测深入学习矩阵对象的世界坐标列向量xyzw(w为了
- 资源分享-FPS, 矩阵, 骨骼, 绘制, 自瞄, U3D, UE4逆向辅助实战视频教程
小零羊
矩阵3due4
文章底部获取资源教程概述本视频教程专为游戏开发者和安全研究人员设计，涵盖FPS游戏设计、矩阵运算、骨骼绘制、自瞄算法、U3D和UE4逆向辅助等实战内容。通过102节详细视频教程，您将掌握从基础到高级的游戏开发与安全防护技能。教程内容1.FPS类型游戏的设计研究和游戏安全,反外挂研究2.二维向量和平面距离3.atan2和tan4.三维向量和空间距离5.补充向量乘法6.矩阵和矩阵的运算7.矩阵的特性8
- 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制：解析神经网络架构的华丽蜕变
熊猫钓鱼>_>
神经网络rnntransformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构，分析它们的工作原理、优缺点，并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络（RNN）2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
- Python 取证学习指南第二版（一）
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文：annas-archive.org/md5/46c71d4b3d6fceaba506eebc55284aa5译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言在编写《学习Python取证》一书时，我们有一个目标：以一种方式教授Python在取证中的应用，使得没有编程经验的读者可以立即跟随并开发出可以用于案件工作中的实用代码。但这并不意味着本书仅适合Python新手；在整个过程中，我们会逐步让读者
- Python 取证学习指南第二版（三）
原文：annas-archive.org/md5/46c71d4b3d6fceaba506eebc55284aa5译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第七章：模糊哈希哈希是DFIR中最常见的处理过程之一。这个过程允许我们总结文件内容，并分配一个代表文件内容的独特且可重复的签名。我们通常使用MD5、SHA1和SHA256等算法对文件和内容进行哈希。这些哈希算法非常有价值，因为我们可以用它们进行
- shell脚本实现Hive库表迁移
docsz
hiveLinuxshell
1、获取hive所有库的建表语句#获取hive所有库的建表语句#!/bin/bashmkdir-p~/hive/tables/tablesDDL#获取库名hive-e"showdatabases;">~/hive/databases.txtsed-i'1,3d'~/hive/databases.txtsed-i'$d'~/hive/databases.txtcat~/hive/databases.
- 【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔（四）
Superstarimage
文献随笔材质神经网络人工智能扩散模型
AnevaluationofSVBRDFPredictionfromGenerativeImageModelsforAppearanceModelingof3DScenes输入3D场景的几何和一张参考图像，通过扩散模型和SVBRDF预测器获取多视角的材质maps，这些maps最终合并成场景的纹理地图集，并支持在任意视角、任意光照条件下进行重新渲染。样例图如下：在当前时代的技术背景下，生成与几何匹配
- 从原理到实战：ISP（图像信号处理器）深度解析与应用指南
从原理到实战：ISP（图像信号处理器）深度解析与应用指南摘要本文系统解析ISP（ImageSignalProcessor，图像信号处理器）的核心功能，详细拆解其工作流程（RAW处理→黑电平校正→AWB→3DNR→Defog→Gamma），深入解读关键参数（吞吐量、WDR类型、低照度性能）的技术意义，并详解寄存器表与在线调试工具的配置方法。通过表格对比、分点解析等方式，从基础原理到工程实践，覆盖IS
- 机器视觉在OCR（字符识别）检测中的应用
目前，对印刷品的检测工作一般采用人工方法进行质量检测，然后再由工作人员将成品和次品进行分类堆放。这样一来，不仅增加了工作人员的劳动强度，而且检测质量也难以得到保障。其次，则是效率低下，浪费时间成本。印品质量自动检测系统满足印刷企业对于产品质量控制的需求。系统采用自主研发的表面缺陷检测、色彩测量、快速建模等核心算法，广泛适用于包装印刷、标签印刷、商业印刷质量在线检测和印后终检。机器视觉用于印刷、包装
- Python 数据建模与分析项目实战预备 Day 2 - 数据构建与字段解析（模拟简历结构化数据）
蓝婷儿
pythonpython机器学习开发语言
✅今日目标构建项目所需的简历结构化数据（模拟或从开源源获取）明确各字段的含义、类型和取值范围输出首个训练数据集（CSV/DataFrame格式）一、模拟简历数据字段设计（结构化）我们将构建如下字段的结构化数据，每条代表一个候选人：字段含义类型示例值degree学历等级分类变量（本科/硕士/博士）“硕士”university_type学校等级分类变量（双一流/普通）“双一流”work_years工作
- 第35周—————糖尿病预测模型优化探索
目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision,torch#设置硬件设备，如果有GPU则使用，没有则使用cpudevice=
- 使用python的open3d库读取Bin格式点云并可视化
Python有很多库都可以处理点云，比如Python-PCL、Open3D等等。Python-PCL库已经很久没有维护了，而且安装极其麻烦！Open3D是由intel发布的3D点云可视化库，点云可视化和渲染都很方便，重要的是安装方便！！！1.安装PythonOpen3D环境：Ubuntu16.04pipinstallopen3d==0.9.0.0注意：open3d0.9.0.0只支持python2
- 搜广推校招面经九十一
美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型，是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式：只用发生点击（click=1）的样本来训练CVR模型。CVR定义如下：CVR=P(y=1∣x,z=1)CVR=P(y=1|x,z=1)CVR=P(y=1∣x,z=1)y=1表示用户发生了转化（如购买）z=1表示用户点击了广告这样做的问题：样本选择偏差（SampleSelectionBias,S
- Redis OM for Python 实战：用 Flask 构建 Redis 文档型 API
在日常开发中，我们使用Redis时常常会遇到这样的场景：需要存储复杂的结构化数据（比如用户信息、商品详情），还要支持灵活的查询（按年龄筛选、按技能搜索）。直接用Redis的基础命令处理JSON数据不仅繁琐，查询起来更是头疼。而RedisOMforPython的出现，正好解决了这些问题——它让我们能用Python类轻松建模，用简洁的代码实现CRUD和复杂查询。今天我们就结合Flask框架，手把手教你
- window显示驱动开发—XR 格式的强制转换功能
程序员王马
windows图形显示驱动开发xr
DXGI_FORMAT_R10G10B10_XR_BIAS_A2_UNORM格式是DXGI_FORMAT_R10G10B10A2_TYPELESS系列的成员。因此，应用程序可以通过API级别的“视图”概念将DXGI_FORMAT_R10G10B10_XR_BIAS_A2_UNORM格式强制转换为该系列的任何其他成员。此过程是应用程序呈现到资源的预期方式。具体而言，Direct3D运行时只能通过驱动
- 自定义属性报价系统设计方案
buyue__
C++算法设计数据结构
一、系统架构设计1.核心模块划分属性配置引擎：支持无限级分类与继承机制，通过attr_forprice字段标识影响价格的属性动态定价模块：采用CPQ(配置-定价-报价)模式，内置差异化定价策略与审批流程产品建模中心：建立多层级SKU档案，支持材料/工艺等200+参数的自由组合2.数据库设计CREATETABLE`prod_class_attr`(`attr_forprice`tinyint(4)D
- Altair HyperWorks教程：来了解HyperWorks的耦合求解功能
AltairEngineering,Inc.是世界领先的工程设计技术开发者，同时，也是一家具有全球深厚工程技术底蕴的优秀CAE工程咨询公司。Altair公司在CAE建模、有限元分析、可视化、结构优化和过程自动化等领域的软件产品始终站在技术的最前沿，为全球客户提供最先进的产品工程解决方案，引领工程技术的世界潮流。HyperWorks的耦合求解功能HyperWorks具有丰富的多物理场耦合求解能力，包
- Docker部署MySQL镜像
慕木兮人可
dockermysqlspringbootECS服务器后端
1.拉取镜像#拉取指定版本的MySQL镜像dockerpullmysql:8.02.创建挂载目录#自己创建好如下三个文件夹路径任意[root@iZuf6aigs7rxe6f6oifq7vZmysql]#ll总用量12drwxr-xr-x2rootroot40967月710:25configdrwxr-xr-x2rootroot40966月2616:43datadrwxr-xr-x2rootroot
- 3D Gaussian Spaltting代码复现全流程与代码结构解读
一、代码复现流程以下部分将详细介绍3DGaussiansplatting的代码复现流程（在ubuntu18.04上训练模型，在windows10上使用SIBR_viewers查看）1、首先在GitHub-graphdeco-inria/gaussian-splatting:Originalreferenceimplementationof"3DGaussianSplattingforReal-Ti
- 探索三维世界：Qt+assimp+OpenGL三维模型解析与显示项目推荐
杨焕月Great
探索三维世界：Qt+assimp+OpenGL三维模型解析与显示项目推荐【下载地址】QtassimpOpenGL三维模型解析与显示本资源文件提供了一个基于Qt、assimp和OpenGL的三维模型解析与显示解决方案。通过assimp库，您可以轻松解析多种格式的三维模型文件（如3ds、obj等），并利用QOpenGLWidget和QOpenGLFunctions在Qt应用程序中进行模型的绘制和显示。
- TCYB_双层优化问题下进化算法的高效建模方法
爱看论文的小小马喽
算法
EfficientSurrogateModelingMethodforEvolutionaryAlgorithmtoSolveBilevelOptimizationProblems作者：HaoJiang,KangChou,YeTian,XingyiZhang,SeniorMember,IEEE,andYaochuJin,Fellow,IEEE动机/要解决的问题：上层问题的解决取决于相应下层问题的最
- 什么是点云？怎么实现点云扫描？
zhongqu_3dnest
点云点云扫描点云建模三维空间激光扫描技术
什么是点云？点云是一种数据集，其中包含大量代表物体表面几何形状的点。这些点通过测量仪器获取，通常使用三维坐标测量机、三维激光扫描仪或照相式扫描仪等设备。每个点由X、Y、Z坐标和一个强度值组成，这个强度值通常反映了物体表面反射率返回信号的强度。当这些点被组合在一起时，就形成了一个点云，即空间中代表3D形状或对象的数据点集合。点云是3D扫描和3D建模过程中的直接数字输出，可以用于创建高度精确的3D模型
- 基于odoo17的设计模式详解---构建模式
大家好，我是你的Odoo技术伙伴。在Odoo开发中，创建一个简单的记录可能只需要一行self.env['res.partner'].create({'name':'NewPartner'})。但如果我们要创建一个复杂的对象，比如一个包含了特定上下文、具有多个可选配置、并且需要执行一系列关联操作的销售订单，传统的create()方法可能会变得非常臃肿和难以阅读。为了解决这个问题，软件设计领域提出了构
- BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解
shuaishuaideyuzi
3D视觉入门人工智能pythonpytorch3d计算机视觉
在自动驾驶感知系统中，将多视角图像转换为鸟瞰图（BEV）是一个关键步骤。Lift-Splat-Shot（LSS）是一种高效的视角转换方法，能够将透视视图特征转换为BEV空间，从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。一、LSS概述LSS（Lift-Splat-Shot）是由PhilippHenzler等人于2021年提出的一种用于自动驾驶感知系统的视角转换
- centos 配置multipaths存储多路径
不仙520
随笔centoslinux运维
一、安装multipaths软件1.安装程序yuminstalldevice-mapper-multipath-y2、将多路径软件添加至内核模块中modprobedm-multipathmodprobedm-round-robin3、检查内核添加情况lsmod|grepmultipath显示如下即可：dm_multipath274273dm_round_robin,dm_service_timed
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1，安装 apr 下载地址：htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1）fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2） wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10]; 但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？ 动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图（Model, View and Diagram）
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用： vName(params);
函数定义时自发调用：(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量，
Some的文档说明：
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF）
* 个人理解：
* 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据，使用标量变量
单行多列数据，使用记录
单列多行数据，使用集合（。。。）
*集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的：
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下：p满足
(1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题：
给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析：
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式：
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下：
1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
