- Linux信号:一场内核与用户空间的暗战
芯作者
DD:日记linux
在Linux系统的黑暗森林中,每个进程都是小心翼翼的猎人。当一束神秘的信号光划过天际,内核瞬间变身信号调度大师,在进程的生死簿上书写着命运。这场跨越用户空间与内核态的博弈,远比表面看到的更加惊心动魄。一、信号诞生的量子纠缠当Ctrl+C的闪电划破终端的宁静,内核的tty驱动层率先捕捉到这个量子扰动。键盘中断处理程序像精密的外科手术刀,准确地将SIGINT信号注入当前前台进程的task_struct
- 基于ssm的林木生长管理系统
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在我们的日常生活中,森林资源的管理和保护是一个重要的环保议题。为了有效地管理森林资源,许多科研机构和政府部门正在寻找更高效的技术手段。这就是我们今天要讨论的主题:基于SSM的林木生长管理系统。SSM是SpringMVC、Spring和MyBatis三个开源框架的缩写。这三个框架在Java开发中被广泛使用,因为它们可以提供一种简单、高效的方式来开发和维护复杂的Web应用程序。在这篇文章中
- 手机游戏《银河历险记2》:一场奇幻的星际解谜之旅
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游戏
《银河历险记2》是一款经典的解谜冒险游戏,故事发生在一个只有男孩和一只狗的星球上。一天,小狗被外星人抓走了,于是男孩踏上了营救小狗的冒险之旅。游戏的画面风格独特,采用了复古的像素艺术,营造出一种静谧而神秘的异星世界。游戏特色:奇幻与解谜的完美结合1.独特的像素艺术风格游戏的画面虽然简洁,但细节丰富,每个星球都有独特的风景和风格,从荒凉的沙漠到神秘的森林,让玩家仿佛置身于一个真实的异星世界。2.丰富
- 数字转换(dp+数论)
小崔的技术博客
算法
题意:如果一个数x的约数之和y(不包括他本身)比他本身小,那么x可以变成y,y也可以变成x。例如,4可以变为3,1可以变为7。限定所有数字变换在不超过n的正整数范围内进行,求不断进行数字变换且不出现重复数字的最多变换步数。思路:可以将每个数与能到达的数之间连一条边,这样就会形成一个森林,而题目要求的就是在森林中找一棵树的最大直径。问题转换为求树的最大直径:第一步:用筛法的变形求每个数的约数之和第二
- 在忙碌的生活中,沉浸在宁静中冥想音乐
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生活软件需求手机音视频
在忙碌的生活中,给自己一点时间,放松身心,沉浸在宁静的音乐中,感受内心的平静。今天,就让我们来认识一款能帮你轻松进入冥想状态的神奇应用——冥想音乐MeditationMusic。软件介绍冥想音乐MeditationMusic是你日常瑜伽练习、休息时光以及睡前的贴心伴侣。它能为你模拟大自然的各种场景声音,比如海边的轻浪拍岸、森林中的鸟语虫鸣、黄昏时的微风轻拂,帮助你更好地进行冥想,自由地放松身心,仿
- 互联网打工人的发际线保卫战:与代码共舞,和头发共存
凌晨两点的写字楼,键盘声与咖啡机嗡鸣交织成互联网人的夜曲。某大厂程序员小李摸了摸日渐稀疏的头顶,看着钉钉弹出的第17条客户反馈,突然意识到:在这场与需求、bug、OKR的持久战中,头发和健康正在悄然“掉线”。卫健委数据显示,互联网从业者脱发率高达36%,颈椎病患病率是其他行业的2.7倍。当996成为常态,如何守住最后一方头皮领土,成为互联网人的生存必修课。一、发量消失的元凶图谱三重暴击下的毛囊末日
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
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内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 金三银四快过去一半了,是时候加把劲了
后端go找工作面试
从复旦春招会的15000+岗位争夺战,到AI算法岗年薪百万的“神仙打架”,再到游戏行业20:1的残酷竞争比,今年的金三银四像极了《三体》里的黑暗森林:机会看似遍地,但稍有不慎就成了别人的“背景板”。但现实真的是“投晚了就凉了”吗?数据告诉你真相:智联研究院统计显示,算法工程师、机器人算法工程师等岗位需求同比激增44%,而中小企业的“捡漏窗口”才刚开启。这半个月,我整理了20+场面试实录(含小鹅通、
- 图像处理篇---图像预处理
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能opencvpython深度学习计算机视觉
文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现:边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习(如SVM、随机森林)2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习(如CNN、Transformer)2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
- 宝石组合 第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组
Geometry Fu
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宝石组合题目来源第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++大学B组原题链接蓝桥杯宝石组合https://www.lanqiao.cn/problems/19711/learning/问题描述P10426[蓝桥杯2024省B]宝石组合题目描述在一个神秘的森林里,住着一个小精灵名叫小蓝。有一天,他偶然发现了一个隐藏在树洞里的宝藏,里面装满了闪烁着美丽光芒的宝石。这些宝石都有着不同的颜色和形状,但最引人注目
- 如果我想成为一名大数据和算法工程师,我需要学会哪些技能,获取大厂的offer
红豆和绿豆
杂谈大数据算法
成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer,需要掌握一系列核心技能,并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议:---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**:掌握线性代数、微积分、概率论和统计学,这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**:深入理解常见机器学习算法(如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等),了解其原理、优缺点及
- MySQL数据库架构设计:分片与分区策略实战
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一起学学数据库【一】mysql数据库架构adb
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣在数据库的魔法森林中,MySQL就像是一位智慧的老树精,而分片(Sharding)与分区(Partitioning)则是它手中的两把神秘钥匙,能够打开数据高效存储与快速检索的大门。今天,我们就一起踏上一场奇幻之旅,探索如何运用这两把钥匙,打造一个既强大又灵活的
- 气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据(2001-2018)
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气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据(2001-2018)数据分享:气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据(2001-2018)该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、植被光合有效辐射吸收比、叶面积指数、森林覆盖度和非森林植被覆盖度、地表温度、地表净辐射、地表蒸散发、地上部分自养呼吸、地下部分自养呼吸、总初级生产力和净初级生产力。空间分辨率为0.1
- 《C语言中的“三元精灵”:条件操作符的魔法与奥秘》
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个人主页:fasdfdaslsfadasdadf收入专栏:C语言文章目入一、初识“三元精灵”:条件操作符的语法形态二、“三元精灵”的魔法魅力:简洁与高效的力量三、“三元精灵”的隐藏规则:类型转换与优先级的奥秘四、“三元精灵”的局限与陷阱:谨慎使用的力量五、与“三元精灵”共舞:实践中的智慧六、结语:与“三元精灵”携手前行在C语言的广阔天地中,存在着一个看似小巧却蕴含着强大能量的语法结构——条件操作符
- 源自神话的写作要义之英雄之旅
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源自神话的写作要义之英雄之旅英雄之旅从本质上说,不论如何变化,英雄的故事总是一段旅程。英雄离开舒适、平淡的地方,到充满挑战的陌生世界去冒险。它可以是外部之旅,去一个明确的地点:迷宫、森林、洞穴、陌生的城市或者国度——这个新的地域会成为英雄和反派及挑战者角力的竞技场。而也有很多故事让英雄去经历一段内心之旅,在头脑、内心、精神领域里展开旅途。在所有精彩的故事中,英雄都会成长和改变,在旅途中改变自己的人
- 金融风控可解释性算法安全优化实践
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内容概要在金融风险控制领域,算法的可解释性与安全性已成为技术落地的核心挑战。本文从实际业务场景出发,系统性梳理可解释性算法与联邦学习、特征工程的协同框架,通过超参数优化与动态模型评估机制,构建透明化决策链路。在技术实现层面,重点解析支持向量机与随机森林的改进方案,结合数据清洗与标注的标准化流程,强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现,同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示:金融机构在部
- 人工智能概念
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机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- 《灵珠觉醒:从零到算法金仙的C++修炼》卷三·天劫试炼(40)翻天印压回文串 - 最长回文子序列(区间DP)
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《灵珠觉醒:从零到算法金仙的C++修炼》卷三·天劫试炼(40)翻天印压回文串-最长回文子序列(区间DP)哪吒在数据修仙界中继续他的修炼之旅。这一次,他来到了一片神秘的回文森林,森林中有一本古老的翻天印,印身闪烁着神秘的光芒。森林的入口处有一块巨大的石碑,上面刻着一行文字:“欲破此林,需以翻天印之力,压回文串,区间DP显真身。”哪吒定睛一看,石碑上还有一行小字:“字符串"bbbab"的最长回文子序列
- 松鼠豆豆的坚果侦探社:一棵会长大的「吃货决策树」
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松鼠豆豆的坚果侦探社:一棵会长大的「吃货决策树」秋日森林的烦恼秋分那天,小松鼠豆豆的树洞炸开了锅。"这是什么怪东西呀!“豆豆叼着一颗月牙形的坚果,爪子在满地的盲盒壳里扒拉——红肚皮的橡果、带刺的板栗、圆溜溜的山核桃,还有三颗长得一模一样的"迷你橄榄球”。昨天她刚因为咬到苦杏仁酸得跳脚,现在看着堆成小山的坚果,尾巴都愁成了毛球。"要想不踩雷,得学会给坚果分类!"妈妈松鼠啃着松果笑,"就像你小时候认蘑
- 无人机动态追踪技术难点与距离分析!
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一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**:在动态背景(如人群、森林)或光照变化(逆光、夜间)下,算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法(如光流法、卡尔曼滤波)易受干扰,需结合深度学习(如YOLO、SiamRPN++)提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**:目标被遮挡或短暂消失时,需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪,对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**:算法需
- 【人工智能】随机森林的智慧:集成学习的理论与实践
蒙娜丽宁
人工智能人工智能随机森林集成学习
随机森林(RandomForest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础,包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制,并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着,我们详细描述了随机森林的算法流程,分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法(如SVM)的性能,探
- python可應用在金融分析的那一個方面,如何部署在linux server上面。
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Python在金融分析中應用廣泛,以下是幾個主要方面:###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集,進行清理、轉換和統計運算。-舉例:處理歷史市場數據,分析價格趨勢、交易量等。###2.**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估
- 数字识别项目
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集成算法·Bagging·随机森林构造树模型:由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样。集成算法·Stacking·堆叠:很暴力,拿来一堆直接上(各种分类器都来了)·可以堆叠各种各样的分类器(KNN,SVM,RF等等)·分阶段:第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch内置函数mnist下载数据。·利用torchvision对数据进
- 考研系列-数据结构第六章:图(上)
Nelson_hehe
#数据结构笔记数据结构图的存储邻接表邻接矩阵十字链表法图的基本操作
目录写在前面一、图的基本概念1.图的定义2.图的种类(1)无向图、有向图(2)简单图、多重图3.顶点的度4.顶点与顶点之间关系描述5.图的连通性(1)连通图、强连通图(2)连通分量、强连通分量(3)生成树、生成森林6.带权图7.几种特殊形态的图(会识别、掌握特性)8.总结9.习题总结(1)选择题(2)简答题二、图的存储1.邻接矩阵(1)存储结构(存储非带权图)(2)邻接矩阵基本性质(3)邻接矩阵存
- R语言 决策树、svm支持向量机、随机森林
别叫我名字20
R语言决策树支持向量机r语言
本人正在学习R语言,想利用这个平台记录自己一些自己的学习情况,方便以后查找,也想分享出来提供一些资料给同样学习R语言的同学们。(如果内容有错误,欢迎大家批评指正)1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。#######################决策树模型install.packages("rpart")#安装库library("rpart")dt<-function(dat
- 转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点
qq_43625764
笔记KNN算法随机森林朴素贝叶斯算法机器学习算法决策树
转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后,已经把这个模型训练出来了2KNN算法根据你的邻居来推测你的类别,如何确定谁是你的邻居(用距离公式,最常用的是欧式距离)还有曼哈顿距离–求绝对值,明可夫斯基距离(欧式距离和曼哈顿距离的一个退p=1曼哈顿距离
- 决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现
生信与基因组学
生信分析项目进阶技能合集算法机器学习r语言
基本逻辑(1)使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5,并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y;(2)将生成的数据存储在数据框中,处理缺失值,并将响应变量转换为因子类型;(3)使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估;(4)将各个模型的准确率和AUC值存储在结果数据框中,并通过柱状图展示结果。1.R包
- 每日一题之宝石组合
Ace'
算法c++
问题描述在一个神秘的森林里,住着一个小精灵名叫小蓝。有一天,他偶然发现了一个隐藏在树洞里的宝藏,里面装满了闪烁着美丽光芒的宝石。这些宝石都有着不同的颜色和形状,但最引人注目的是它们各自独特的“闪亮度”属性。每颗宝石都有一个与生俱来的特殊能力,可以发出不同强度的闪光。小蓝共找到了NN枚宝石,第ii枚宝石的“闪亮度”属性值为HiHi,小蓝将会从这NN枚宝石中选出三枚进行组合,组合之后的精美程度SS可以
- 机器学习-随机森林解析
Mr终游
机器学习机器学习随机森林人工智能
目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优(以scikit-learn为例)波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器(决策树)形成一个学习器2.多样性增强:每颗决策树通
- R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读
Mrrunsen
R语言大学作业机器学习回归r语言
回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形,比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分,接下来逐一解读。1、包部分,也就是加载各类包,包括随机森林包randomForest,数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer,模型评估包caret。2、数据部分,主要是读取数据,处理缺失值,转换变量类型。3、模型部分。为了对
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro