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优化可以涉及许多方面,例如算法优化、内存管理、线程管理、I/O性能等。以下是一些常见的优化建议和技巧:1.优化算法和数据结构选择合适的算法:优化性能的首要步骤是选择正确的算法。例如,使用二分查找代替线性查找,或者使用合适的排序算法来替代简单的冒泡排序。选择合适的数据结构:数据结构的选择对系统的性能有很大影响。例如,如果需要频繁的插入和删除操作,使用LinkedList而不是ArrayList可能会
- selenium 等待ajax,如何等待Selenium IDE中的所有ajax请求完成?
华西怀
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我有一阵子没用过IDE。这是我用于WebDriver的。但算法翻译;JavaScript是JavaScript。这就是说,这取决于你的框架。对于角度,我用这个:publicbooleanwaitForAngularToLoad(WebDriverdriver,intwaitTimeInSeconds){WebDriverWaitwait=newWebDriverWait(driver,waitTi
- 【从零开始学习计算机科学】数字逻辑(四)数字系统设计
贫苦游商
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【从零开始学习计算机科学】数字逻辑(四)数字系统设计数字系统设计硬件描述语言HDL(HardwareDescriptionLanguage)VerilogHDL的起源与发展HDL软核、固核和硬核的重用HDL的应用数字系统设计实现数字系统设计一个数字集成电路的可以从不同的层次(系统级、算法级、寄存器传输级、门级、开关级)以及不同的领域(行为领域、结构领域、物理领域)进行描述。三个领域主要含义如下:行
- 新手村:数据预处理-特征缩放
嘉羽很烦
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新手村:数据预处理-特征缩放特征缩放(FeatureScaling)是数据预处理中的一个重要步骤,特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级,从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化(Standardization)和归一化(Normalization)。常见的特征缩放方法标准化(Standardization)将特征转换为均值为0,标准差为1的标
- 遗传算法与深度学习实战(2)——生命模拟及其应用
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遗传算法与深度学习实战(2)——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集,模拟了自然界中所观察到的自然过程,例如粒子或鸟群的聚集方式。生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一,还有很多其他形式的模拟,可以更好地建模各种过程,但它们都源于康威
- 支持向量机 (SVM) 算法详解
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支持向量机(SVM)算法详解支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种监督学习模型,广泛应用于分类和回归分析。SVM特别适合高维数据,并且在处理复杂非线性数据时表现出色。本文将详细讲解SVM的原理、数学公式、应用场景及其在Python中的实现。什么是支持向量机?支持向量机的目标是找到一个最佳的决策边界(或称超平面)来最大限度地分隔不同类别的数据点。对于线性可分的数据,SV
- 【算法手记04】回溯算法
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回溯是递归的副产品,只要有递归,就会有对应的回溯过程。回溯实际上就是“撤销上一次递归操作”的一个过程。回溯法是由递归+循环组成的,其中每次循环执行的次数应该是可知的。每一次完成递归都会收集一次可能的结果,因此结果集的大小是不确定的,需要使用递归去找,我们称之为纵向搜索;而每次循环会从待找集合中依次遍历,是一个横向搜索的过程。模板voidbacktracking(参数){if(终止条件){收集结果r
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RSA加密算法详解:从基础原理到实际应用在现代信息安全领域,RSA加密算法因其坚实的数学基础和广泛的应用而备受关注。本文将全面介绍RSA算法的原理、密钥生成、加密解密过程以及数字签名的实现,并通过Python示例代码帮助您深入理解和掌握RSA的实际应用。目录什么是RSA?RSA的基本原理RSA密钥生成RSA加密与解密RSA签名与验证RSA的安全性Python实现RSA7.1RSA密钥生成示例7.2
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- 算法题刷题方法记录(蓝桥杯、Leetcode)
Algorithmexercises尘封已久的算法,又要重新开始刷题了,不知道题量能不能达到预期研一寒假期间,断断续续的,平均下来大概每天一题,懒懒散散的,开学来了继续刷。记录下让人眼前一新的算法题喜欢就要勇敢去爱,对一件事,对一个人,如何付出,如何去追求,如何去爱,在付出的的过程中又如何去确定自己的内心?在追求一个目标或者一个人的时候,如何确保自己在付出的时候也是开心的?^_^加油<( ̄︶ ̄)↗
- 双指针算法
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数据结构与算法分析算法
双指针算法是一种通过使用两个指针(索引或引用)在数据结构中有序移动来高效解决问题的技巧。它常用于数组、链表等线性结构的问题,能显著优化时间和空间复杂度。以下是其核心应用场景及使用方法:核心应用场景有序数组的两数之和左右指针从两端向中间移动,根据当前和调整指针位置。合并有序数组/链表从后向前填充避免覆盖,或直接比较节点合并。快慢指针检测链表环快指针每次走两步,慢指针走一步,相遇则有环。滑动窗口(子数
- 最短路算法
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算法介绍最短路是一种在一个有权图中求任意两点间的最短路径。算法描述最短路有很多的形式:单源最短路:就是固定起点的最短路。多源最短路:就是不固定起点的最短路。其中Floyd就是求多源最短路的。Floyd算法流程首先我们可以先枚举中间节点kkk,然后再枚举经过这个中间节点的起点和终点。最后对于每对起点和终点我们假设它们为(i,j),那么从i到j的距离就应该是a(i,k)+a(k,j)与a(i,j)的最
- 数据结构与算法-图(绪论 图论基本概念)
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昨天我的的树就分享完了,树的概念很多吧,二叉树,满二叉树,完全二叉树,赫夫曼树,孩子,双亲……多不?哈哈哈,这算不了什么,我们接下来要看到的图的概念才叫多,没关系,勤奋和时间会让你记住他们,内心只需要告诉自己,加油,我能行,就一定能学会图。不知道有没有看过或者学过离散数学,如果学过,那么恭喜啦,离散数学里的图论就是这一章的基础,图论学的还不错的话,压力就小了。先介绍的是图的定义,图-V个顶点和E条
- 算法篇——二分查找
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二分查找:从理论到实践前言今天无聊,决定在CSDN上发布我的第一篇文章,与大家分享一下二分查找算法。二分查找是一种高效的在有序数组中查找特定元素的算法,其核心思想是通过反复将查找范围减半来快速定位目标元素。二分查找的基本原理二分查找的基本思想非常简单。每次查找时,将数组的中间元素与目标值进行比较:如果中间元素等于目标值,则查找成功。如果中间元素小于目标值,则目标值只可能在右半部分,查找范围缩小为右
- 【算法每日一练]-图论 篇14 欧拉路径,欧拉回路
希望你变强啊
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目录判断有向图有欧拉回路判断有向图有欧拉路径如果图G中的一个路径包括每个边恰好一次,则该路径称为欧拉路径(Eulerpath)。(每个点都经过一次就是旅行商问题)预备知识:有向图有欧拉路径:等价于:非0度节点连通,且所有节点入度等于出度(欧拉回路)或有n-2个节点入度等于出度,另外两个节点一个多1一个少1无向图有欧拉路径:等价于:连通图,且没有度为奇数的节点(欧拉回路)或只有两个2个度为奇数的节点
- 在连通无向图中寻找欧拉回路(Eulerian Circuit)
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在连通无向图中寻找欧拉回路(EulerianCircuit)问题描述解决方案概述算法步骤伪代码C代码示例如何在迷宫中找出一条路示例:在简单迷宫中应用欧拉回路结论问题描述给定一个连通无向图$G=(V,E)$,我们需要找到一条路径,该路径正向和反向通过$E$中的每条边恰好一次,即该路径通过每条边两次,但方向相反。这样的路径被称为欧拉回路(EulerianCircuit)。解决方案概述欧拉回路存在的充分
- 算法刷题汇总 python版本
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OJ在线编程常见输入输出练习牛客网练习链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/5657#question1.读取行数未知方法一:使用forlineinsys.stdinimportsysforlineinsys.stdin:a=line.split()#split()默认为所有的空字符,包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等print(int(a[0])+i
- 数据结构与算法-图论-二分图
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#图论算法学习图论算法
关押罪犯(贪心+二分答案+染色法判定二分图/扩展域并查集)题目描述S城现有两座监狱,一共关押着N名罪犯,编号分别为1∼N。他们之间的关系自然也极不和谐。很多罪犯之间甚至积怨已久,如果客观条件具备则随时可能爆发冲突。我们用“怨气值”(一个正整数值)来表示某两名罪犯之间的仇恨程度,怨气值越大,则这两名罪犯之间的积怨越多。如果两名怨气值为c的罪犯被关押在同一监狱,他们俩之间会发生摩擦,并造成影响力为c的
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1、diff算法是什么?diff算法是一种通过同层的树节点进行比较的高效算法。其有两个特点:只会在同层进行比较,不会跨层比较在diff比较过程中,循环从两边向中间比较diff算法在很多场景下都有应用,在vue中,作用于虚拟dom渲染成真实dom的新旧虚拟节点比较。diff整体策略为:深度优先,同层比较。Vue2和Vue3中的diff算法的主要区别:1、vue2的diff算法vue2使用了经典的di
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在算法中遇到区间合并问题时,可以从以下角度进行分析和解决:一、核心思路:排序与贪心策略排序预处理将区间按照起始端点升序排序,确保后续处理时相邻区间可能重叠。这是解决区间合并问题的关键预处理步骤[。排序后,重叠或相邻的区间会连续排列,便于合并(例如,区间[1,3]和[2,6]会相邻)。贪心合并逻辑遍历排序后的区间,逐个判断是否与结果集中的最后一个区间重叠:重叠条件:当前区间的起始点≤结果集最后一个区
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一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
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c语言源程序后缀:.c计算机能执行的程序:可执行程序c语言主要借助定义函数实现模块化结构化算法可以解决任何复杂的问题高级语言都有与之对应的编译程序或解释程序用任何一种计算机高级语言都可以把算法转换为程序计算机不可以直接执行由任意高级语言编写的程序c语言常量:(1)字符可以有两个eg:‘72’(如果单引号里面的字符有多个,以最后一个为准,打印时只打印最后一个)(2)1.2e0.5e后面不能为小数,必
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星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了诸多领域,包括但不限于以下几个方面:1.语音识别和自然语言处理:人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域,例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析:人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域,帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉:人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
- 新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测
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新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读:新手村:线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子:预测房价(以波士顿房价数据集为例)本次实验,你将使用真实的波士顿房价数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要概念和评价方法,请通过机器学习建立回归模型,即:Y=θ0+θ1×X1+θ2×X2+θ3×X3+⋯+θ
- 新手村:混淆矩阵
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新手村:混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务(如二分类、多分类)和常见分类算法(如逻辑回归、决策树)。《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn》Python基础熟悉变量、循环、函数、列表、字典等基本语法。《PythonCrashCourse》或在线教程(如Codecademy)scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
- 【解锁机器学习:探寻数学基石】
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机器学习人工智能
机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代,机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理,从智能推荐系统到自动驾驶,机器学习的应用无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而,在这看似神奇的机器学习背后,数学作为其坚实的理论基础,起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说,数学是打开机器学习大门的钥匙,是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下,机器学习就像是一座
- 数据结构Python版---生成螺旋矩阵(Day5)
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数据结构Python版python算法开发语言leetcode数据结构
文章目录1.1⭐算法原理:1.2连续数组长度1.1⭐算法原理:生成螺旋矩阵原理:通过模拟矩阵填充来解决,像蜗牛的螺旋一样,从外往里旋。1.2连续数组长度给定一个正整数n,生成一个包含1到n^2所有元素,且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵。示例1:输入:3输出:[[1,2,3],[8,9,4],[7,6,5]]通过模拟矩阵填充的过程来解决,使用四个变量top、bottom、left、right来
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
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推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
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- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比