- Unity中当一个细小高速物体撞击另一个较大物体时,会出现什么情况?如何避免?
Nicole Potter
U3D客户端面试题汇总unity游戏引擎c#面试
目录1物体穿透2碰撞检测不准确3物理模拟不稳定4其他解决方法1物体穿透情况物理引擎是按固定的时间步长来更新物体状态的。当细小物体速度过快时,在一个时间步内,它可能直接从较大物体的一侧移动到了另一侧,物理引擎没有检测到碰撞,从而导致穿透现象。避免可以通过修改Time.fixedDeltaTime来减小物理模拟的时间步长。较小的时间步长可以提高物理模拟的精度,减少物体穿透的可能性。(减小时间步长会增加
- 防御-day6-内容安全
小许不内卷
安全
一、文件过滤技术这里说的文件过滤技术,是指针对文件的类型进行的过滤,而不是文件的内容。想要实现这个效果,我们的设备必须识别出:承载文件的应用---承载文件的协议很多,所以需要先识别出协议以及应用。文件传输的方向---上传,下载文件的类型和拓展名---设备可以识别出文件的真实类型,但是,如果文件的真实类型无法识别,则将基于后缀的拓展名来进行判断,主要为了减少一些绕过检测的伪装行为。二、内容过滤技术文
- 检测加密货币挖矿活动的异常端口
扫地僧009
大数据安全分析深度学习机器学习安全
以下是基于DeepSeek架构思想实现的服务器异常端口检测案例与代码示例。我们以检测加密货币挖矿活动的异常端口为例,使用无监督学习(自编码器)实现动态基线建模。案例背景某云服务器出现异常流量:正常端口:80(HTTP),443(HTTPS),22(SSH)异常端口:6666(检测到高频TCP长连接,疑似门罗币挖矿流量)目标:通过自编码器学习正常端口行为模式,自动标记6666端口的异常活动。代码实现
- 【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类:一维卷积层(处理一维数据的卷积运算)
彬彬侠
PyTorch基础Conv1d一维卷积层神经网络深度学习pytorchpython
torch.nn.Conv1d是PyTorch中的一维卷积层,用于处理一维数据的卷积运算,常用于时序数据、音频信号、文本等的处理。与二维卷积(Conv2d)和三维卷积(Conv3d)类似,Conv1d通过在输入数据的一个维度(通常是时间或空间)上滑动卷积核来提取特征。定义与参数torch.nn.Conv1d的定义如下:torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels
- 高压输电线故障检测数据集 YOLO 格式
幽络源小助理
幽络源资料分享人工智能机器学习深度学习
数据集介绍高压输电线故障检测数据集是一个专为电力行业AI模型训练设计的高质量数据集,支持YOLO格式的方框标注,适用于目标检测任务。数据集特点图像数量:1912张高质量图像,涵盖多种场景和光照条件。标注类别:6个类别,包括正常高压线、故障高压线、正常绝缘子、故障绝缘子等。格式支持:支持YOLOv5、YOLOv8等多种YOLO格式,方便直接用于模型训练。数据划分:训练集(1794张)、验证集(77张
- 【Proteus仿真】【STM32单片机】基于stm32的厨房检测系统
Hai小易
单片机proteusstm32嵌入式软件开发厨房检测系统Proteus仿真设计C语言程序设计
文章目录一、功能简介二、软件设计三、实验现象联系作者一、功能简介本项目使用Proteus8仿真STM32单片机控制器,使用按键、LCD1602液晶、PCF8591AD、有源蜂鸣器、DHT11温湿度传感器、继电器、水泵浇水、风扇模块等。主要功能:系统运行后,LCD1602显示温湿度和烟雾、火焰浓度,以及阈值;当检测烟雾浓度高于阈值,则开启排烟装置,低于阈值关闭;当检测火焰高于阈值,则蜂鸣器报警,开启
- 服务器网卡用一段时间后就自动断网,笔记本使用一段时间后,网络就会自动断开,重连也会反复断开,怎么解决?...
imToken-Daisy
勿念旧人ok回答数:7|被采纳数:462019-10-3019:23:45请问是无线上网吗?要确定上网环境才能做具体分析,还有您说的一段时间,这段时间是多久。不过根据提问,向博现在这两点确定不了,我们就用排除法:步骤一:首先我们应该检查一下我们的网线是否出问题了,先检测网线与机箱的连接有没有松动,再看一下网线有没有受损,比如说网线老化或者是被老鼠咬坏了之类的。步骤二:确定网线没有问题后,返回电脑桌
- 工业机器视觉(一)
头疼的程序员
机器视觉经验分享
文章目录前言机器视觉的定义人与机器的视觉系统机器视觉系统与人的视觉的对比机器视觉技术发展机器视觉与计算机视觉机器视觉的应用工业检测中的应用医学诊断中的应用机器视觉系统工业机器视觉系统的组成关键组成部分工业机器视觉系统开发过程前言最后编辑时间为2024-06-12,阅读本文前请注意最后编辑时间,文章内容可能与目前最新的技术发展情况相去甚远。欢迎各位评论与私信,指出错误或是进行交流等。机器视觉的定义通
- 使用 ML.NET 开发工业预测系统:从数据到智能决策
威哥说编程
c#AI编程人工智能microsoft
在现代工业领域,随着生产设备和环境传感器的大量部署,生成了海量的实时数据。这些数据不仅可以帮助我们监控设备的健康状况,还能够通过智能分析实现预测性维护、故障检测和生产效率优化等目标。而机器学习技术,尤其是ML.NET,提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统,帮助企业提高生产效率,降低故障风险。1.机器学习在工业中的应用
- 初学者推荐学习AI的路径
ProgramHan
学习人工智能
学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径:1️⃣基础知识数学基础(线性代数、微积分、概率统计)编程基础(Python/R等语言)算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类、PCA)掌握机器学习库(如scikit-le
- 【SQLI】sqlmap测试过滤规则和tamper有效性的方法
D-river
security网络安全安全web安全系统安全
sqlmap测试过滤和tamper有效性的方法1.检测被过滤的字符或关键字2.测试有效的Tamper脚本3.自动化过滤检测4.自定义Tamper脚本示例命令总结注意事项使用sqlmap测试过滤规则和确定有效tamper脚本的步骤如下:1.检测被过滤的字符或关键字方法一:使用--level和--risk--level:控制测试的复杂度(1-5),级别越高,测试的payload和参数范围越广。--ri
- 日常整理系列——笔试刷题00002
Cutepingping
前端h5+cssJavaScript语言笔试题库
1.RegExp对象的方法JavaScriptRegExp对象有3个方法:test()、exec()和compile()。(1)test()方法用来检测一个字符串是否匹配某个正则表达式,如果匹配成功,返回true,否则返回false;(2)exec()方法用来检索字符串中与正则表达式匹配的值。exec()方法返回一个数组,其中存放匹配的结果。如果未找到匹配的值,则返回null;(3)compile
- 时序大模型:技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望
xl.liu
架构人工智能
时序大模型:技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望时序大模型如何保证数据的完整性和准确性时序大模型的性能高度依赖于数据的质量和完整性。为了确保模型的预测和分析结果准确可靠,需要采取一系列措施来保证数据的完整性和准确性。数据清洗:去除异常值:通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值,确保数据的合理性。填补缺失值:使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测
- Win10玩游戏缺少d3dx9_36.dll文件的解决方法
mmoo_python
玩游戏windows
Win10玩游戏缺少d3dx9_36.dll文件的解决方法在Windows10操作系统中,玩游戏已成为许多用户消磨无聊时间的重要方式。然而,一些用户在尝试启动游戏时,可能会遇到系统提示d3dx9_36.dll文件丢失的错误,这会导致游戏程序无法正常运行,从而影响到用户的游戏体验。为了帮助大家解决这一问题,本文将详细介绍Win10电脑上d3dx9_36.dll丢失的解决方法,让大家能够找回这个重要的
- DeepSeek高能AI:低成本高效应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek高能AI系统通过混合专家架构(Mixture-of-Experts)实现了技术范式的突破,其670亿参数的模型规模在保证计算效率的同时,构建了多模态处理能力的技术护城河。该系统整合自然语言处理与视觉语言理解的双通道架构,使文本生成、图像解析和跨模态推理形成协同效应。在应用层面,该模型通过动态路由机制实现功能模块的精准调度,为学术研究、商业运营和技术开发提供多场景解决方案。核
- 布隆过滤器:一种简单而高效的集合查询方法
菜就多练少说
Redis分布式系统哈希算法散列表算法
今天,我们来介绍一个非常高效、空间节约的集合查询工具——布隆过滤器(BloomFilter)。它是一种概率型数据结构,特别适合用于检测一个元素是否存在于集合中,并且它的查询速度非常快,且占用的空间非常小。尽管布隆过滤器有可能误判(假阳性),但是它不会漏判(假阴性)。一、布隆过滤器的基本概念布隆过滤器由一个位数组和多个哈希函数构成。它的工作原理如下:添加元素:通过多个哈希函数对元素进行哈希,得到多个
- Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用
mosquito_lover1
python深度学习pytorchcnn
人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术,其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防:门禁、监控。金融:刷脸支付、身份验证。社交:自动标注、美颜。医疗:患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习:CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据:大规模数据集(如LFW、MegaFace)提升模型泛化能力。硬件加速:GPU、TPU等加速计算,提升实
- IDEA安装包(绿色版) IntelliJ全家桶(Min,Mac,Linux)
吃汤圆的抹香鲸
intellij-ideajavaideidea
目录一、核心价值定位1.1开发者选择逻辑1.2竞品对比优势二、环境配置规范2.1硬件基准要求2.2多版本管理方案三、效率革命性功能3.1智能编码体系3.2重构安全机制四、企业级开发适配4.1SpringBoot深度支持4.2微服务调试方案五、质量保障体系5.1静态检测配置5.2代码审查流程六、学习路径规划6.130天成长路线下载链接:https://pan.baidu.com/s/1cfkJf6Z
- 运动发酵单胞菌的葡萄糖-果糖氧化还原酶(GFOR)氨基酸序列长度到底是多少
土玉
笔记
###1.**争议来源:菌株变异与移码突变**-**1996年研究背景**:针对运动发酵单胞菌的某些菌株(如ZM4亚种),发现其*gfo*基因存在**6-bp的缺失**,导致移码突变(frameshiftmutation),使翻译提前终止,最终蛋白缩短为381个氨基酸[^1]。-**与原始菌株的差异**:早期研究(如ATCC31821菌株)未检测到此突变,其GFOR仍为387个氨基酸。---###
- 2020考研大纲词汇TXT版本5500
讨吃的讨吃了
考研词汇2020考研词汇
是我自己整理的,通过PHP爬虫,再加上一些程序处理,希望能够帮助到大家。另外我还有一个背单词的软件,欢迎大家访问.http://h5.mmmba.cn链接:https://pan.baidu.com/s/11FThsKjsAdK3DixmGzgHWQ提取码:xhik复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦
- 基于STM32单片机智能无线充电器锂电池电量电流检测蓝牙APP上传控制设计24-439
通旺科技
单片机stm32嵌入式硬件
本系统由STM32F103C8T6单片机核心板、LCD1602液晶显示、锂电池充电检测、无线充电模块、无线蓝牙、锂电池充电保护TP4056、升压稳压组成。【1】通过无线充电器并接给锂电池供电,同时给检测是否再给锂电池进行充电。【2】锂电池经过升压模块,给整个单片机系统及显示进行供电。【3】显示充电式累计时间:达到进行充电计时,达不到自动停止计时,计时格式时/分/秒/0.1秒。无线充电器模块分两部分
- pytorch3d安装记录
leo0308
3D目标检测Pythonpytorch人工智能pytorch3d3D视觉CV
官方安装教程:https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/INSTALL.md通过pip或conda可以很容易安装上预编译好的包,安装过程不会报错,但是使用的时候就会报各种错误,原因是预编译好的包跟自己的环境不一定匹配,比如CUDA版本,torch版本等。推荐从源码安装。我是直接下载的源码安装,但是执行pythonsetup.py
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
那雨倾城
PiscTraceYOLO机器学习目标检测深度学习图像处理
YOLOv12是YOLO系列中的最新版本,它引入了一种以注意力为中心的架构,旨在进一步提升物体检测的精度和速度。相比以往的YOLO模型,YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络(CNN)的结构,采用了全新的方法,融合了自注意力机制和高效的网络架构优化,提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。1.主要功能YOLOv12在多个关键点进行了优化和创新,以下是它的主要功能:1.1区域注意机制(Regi
- cap4:YoloV5的TensorRT部署指南(python版)
我是一个对称矩阵
TensorRT全流程部署指南YOLOpython人工智能TensorRT模型部署
《TensorRT全流程部署指南》专栏文章目录:《TensorRT全流程部署指南》专栏主页cap1:TensorRT介绍及CUDA环境安装cap2:1000分类的ResNet的TensorRT部署指南(python版)cap3:自定义数据集训练ResNet的TensorRT部署指南(python版)cap4:YoloV5目标检测任务的TensorRT部署指南(python版)cap5:YoloV5
- 基于STM32L4XX、HAL库的DRV91680RGZR 驱动程序设计
July工作室
STM32外设驱动程序设计stm32嵌入式硬件单片机
一、简介:DRV91680RGZR是德州仪器(TexasInstruments,TI)推出的一款高性能、高集成度的三相无刷直流(BLDC)电机驱动芯片。它集成了MOSFET驱动器、电流检测、保护功能和控制逻辑,适用于各种无刷直流电机驱动应用,如家电、工业自动化、机器人、电动工具等。二、主要特性:高集成度:集成了三相MOSFET驱动器、电流检测放大器和保护电路,减少外部元件数量。宽电压范围:工作电压
- 2025年计算机工程与3D技术国际会议(ICCEDT 2025)
s_academic
理科会议3d计算机网络
2025年计算机工程与3D技术国际会议(ICCEDT2025)2025InternationalConferenceonComputerEngineeringand3DTechnology会议将聚焦计算机工程与3D技术在各个领域的深度融合与创新应用。在主题演讲环节,行业领军人物将分享他们对未来发展的前瞻性见解,探讨如何利用3D技术为计算机工程领域带来新的突破和机遇。如在人工智能与3D技术的结合方面
- 基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络(GCN)的肺结节检测系统的示例
go5463158465
python深度学习算法python迁移学习开发语言
以下是一个基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络(GCN)的肺结节检测系统的示例。我们将使用PyTorch和torch_geometric库来实现图卷积网络,并模拟数据进行演示。步骤概述数据准备:模拟生成多个单视图的肺结节特征数据,并构建图数据。特征融合:将多个单视图特征进行融合。图卷积网络构建:构建一个简单的图卷积网络模型。模型训练:使用训练数据对模型进行训练。模型评估:使
- 在 Centos7 上部署 ASP.NET 8.0 + YOLOv11 的踩坑实录
桑榆肖物
ASP.NET运维asp.netYOLO后端
本文将详细记录我在CentOS7上部署ASP.NET8.0结合YOLOv11目标检测项目过程中遇到的问题及解决方案,旨在为有类似需求的开发者提供参考。1.背景随着人工智能技术的迅猛发展,目标检测成为了众多应用场景中的核心技术之一。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列作为实时目标检测领域的代表,已经发展到了YOLOv11版本。同时,.NET平台也在不断迭代升级,最新版本已发布至.NET9。
- 使用 Python 和 OpenCV 检测人体皮肤颜色变化计算心率
爱搬砖的程序猿.
pythonopencv开发语言
一、引言心率是反映人体健康状况的重要生理指标之一。传统的心率检测方法通常需要使用专业的医疗设备,如心电图仪、心率带等。而随着计算机视觉技术的发展,我们可以利用摄像头捕捉人体皮肤的颜色变化,通过分析这些变化来计算心率。本文将介绍如何使用Python和OpenCV实现这一功能。二、原理概述当心脏跳动时,血液会在血管中流动,导致皮肤表面的颜色发生微小的变化。这种颜色变化主要体现在皮肤的红色通道上。我们可
- 安全见闻6
渗透小白鼠
安全见闻安全
声明:以下内容是来自B站的泷羽sec学习内容,如有侵权,请联系作者删除文章B站泷羽sec:https://space.bilibili.com/350329294/video安全见闻6通讯协议定义通讯协议是计算机网络中设备之间进行数据交换的规则和约定,定义了数据传输的格式、顺序、处理方式以及错误检测和纠正的方法。潜在安全问题领域无线电安全协议分析Web渗透逆向分析一、保密性问题数据泄露风险未加密协
- 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