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sqyaa.
java并发编程Java知识jvm缓存guava
LoadingCache是GoogleGuava库提供的一个高级缓存实现,它通过自动加载机制简化了缓存使用模式。核心特性自动加载机制当缓存未命中时,自动调用指定的CacheLoader加载数据线程安全:并发请求下,相同key只会加载一次灵活的过期策略支持基于写入时间(expireAfterWrite)和访问时间(expireAfterAccess)的过期可设置最大缓存大小,基于LRU策略淘汰丰富的
- 前端项目架构设计要领
1.架构设计的核心目标在设计前端项目架构时,核心目标是模块化、可维护、可扩展、可测试,以及开发效率的最大化。这些目标可以通过以下几个方面来实现:组件化:将UI功能封装为可复用的组件。模块化:将业务逻辑分解为独立的模块或服务。自动化构建与部署:实现自动化构建、测试和部署流程,减少人为操作的错误。代码规范化与检查:确保团队协作时,代码风格和质量一致。2.项目目录结构设计一个清晰合理的目录结构对大型项目
- 反光衣识别漏检率 30%?陌讯多尺度模型实测优化
在建筑工地、交通指挥等场景中,反光衣是保障作业人员安全的重要装备,对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁:强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源:某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后,给安全生产埋下隐患。一、技术解析:反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
- LVM逻辑卷扩容
目录1.逻辑卷的简介2.逻辑卷的概念3.相关命令4.建立逻辑卷1.逻辑卷的简介1.LVM是逻辑卷管理(LogicalVolumeManager)的简称,它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制,LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层,来提高磁盘分区管理的灵活性。2.LVM最大的特点就是可以对磁盘进行动态管理。使用了LVM管理分区,动态的调整分区的大小,标准分区是做不到的。2.逻辑卷的概念
- Omics精进03|一文彻底搞明白Germline Mutation和Somatic Mutation
qq_21478261
#生物信息生物学生物信息学
胚系突变(GermlineMutation)和体细胞突变(SomaticMutation)在WES、WGS、GenePanel检测时常常遇到,二者最大的区别是胚系突变可以遗传给后代,而体细胞突变不能够遗传给后代。本文将从形成原因、遗传性、功能、发生时期、变异检测几个方面介绍二者的区别。上图,直观理解二者区别形成原因Germlinemutations主要是由于生殖细胞(germcells)突变导致,
- Python爬虫实战:利用最新技术爬取B站直播数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言html百度
1.B站直播数据爬取概述B站(哔哩哔哩)是中国最大的年轻人文化社区和视频平台之一,其直播业务近年来发展迅速。爬取B站直播数据可以帮助我们分析直播市场趋势、热门主播排行、观众喜好等有价值的信息。常见的B站直播数据类型包括:直播间基本信息(标题、分类、主播信息)实时观看人数与弹幕数据礼物打赏数据直播历史记录分区热门直播数据本文将重点介绍如何获取直播间基本信息和分区热门直播数据。2.环境准备与工具选择2
- redis中什么是bigkey?会有什么影响?
Vic2334
redis
什么是bigkey?会有什么影响?bigkey是指key对应的value所占的内存空间比较大,例如一个字符串类型的value可以最大存到512MB,一个列表类型的value最多可以存储23-1个元素。如果按照数据结构来细分的话,一般分为字符串类型bigkey和非字符串类型bigkey。字符串类型:体现在单个value值很大,一般认为超过10KB就是bigkey,但这个值和具体的OPS相关。非字符串
- android去除gps漂移代码,GPS漂移过滤算法
扇贝君
GPS漂移过滤算法基本思想:逐点过滤,再经过基础过滤后,进行判断运动状态,静止状态和运动中。如果静止,则使用电子围栏;如果运动,则先过滤大速度,再过滤加速度,然后过滤距离(包括超大距离,和速度相关距离)。对于要过滤的点,采用之前最近的可靠点,进行替换,同时,无效次数+1,如果后面是有效点,则无效次数-1,如果无效次数归0,认为这个点才是真正可靠点(无效次数为正时,都为要被替换的点)。如果遇到不定点
- 上位机知识篇---常见的文件系统
文件系统是操作系统用于管理和组织存储设备上文件的机制,它决定了文件的存储方式、命名规则、访问权限、数据结构等。以下是常见的文件系统及其应用场景、优势和劣势的详细介绍:一、Windows常用文件系统1.FAT32(FileAllocationTable32)基本特点:采用32位文件分配表,是FAT系列的升级版,支持最大单文件4GB,最大分区容量理论上为8TB(实际常用2TB以内)。应用场景:U盘、存
- 操作系统级TCP性能优化:高并发场景下的内核参数调优实践
Edingbrugh.南空
运维tcp/ip性能优化网络协议
在高并发网络场景中,操作系统内核的TCP/IP协议栈配置对系统性能起着决定性作用。本文聚焦操作系统层面,深入解析内核参数调优策略,帮助读者构建稳定高效的网络通信架构。一、连接管理参数优化:从三次握手到队列控制1.1监听队列与半连接管理1.1.1net.core.somaxconn-监听套接字队列上限作用:定义listen()系统调用的积压连接队列最大值,控制未接受连接的排队长度。默认值:128(L
- 2023高薪前端面试题(二、前端核心——Ajax)
原生AjaxAjax简介Ajax全程为AsynchronousJavaScript+XML,就是异步的JS和XML通过AJAX可以在浏览器中向服务器发送异步请求,最大的优势是:无刷新获取数据,实现局部刷新Ajax是一种用于创建快速动态网页的技术AJAX不是新的编程语言,而是一种将现有的标准组合在一起使用的新方式Ajax的应用场景页面上拉加载更多数据列表数据无刷新分页表单项离开焦点数据验证搜索框提示
- LeetCode第317题_离建筑物最近的距离
@蓝莓果粒茶
算法leetcodelinux算法c#学习pythonc++
LeetCode第317题:离建筑物最近的距离文章摘要本文详细解析LeetCode第317题"离建筑物最近的距离",这是一道图论和广度优先搜索的问题。文章提供了基于多源BFS的解法,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法分析和性能对比。适合想要提升图论算法能力的程序员。核心知识点:广度优先搜索、图论、矩阵遍历难度等级:困难推荐人群:具有图论基础,想要提升算法能力的程序员题目描述
- 没有Mac如何完成iOS 上架:iOS App 上架App Store流程
我们最近参与了一个有意思的系统迁移项目:客户原本使用全Mac开发环境维护一个内部企业App,但随着开发团队更替与技术更新,他们希望将项目转向Flutter跨平台开发,并引入更多Windows/Linux开发者,同时要求保持原有上架效率不变甚至提升。这类迁移挑战的最大难点,在于如何将过去“强依赖Mac设备”的iOS上架流程,重构为一个“跨平台团队也能协作完成”的标准流程。下面是我们一步步拆解重建这套
- 如何发现Redis中的bigkey?
代码中の快捷键
redis数据库缓存
如何发现Redis中的bigkey?我主要用这几个方法:redis-cli--bigkeys(最常用,最省事):直接在命令行敲这个命令:redis-cli-h你的redis地址-p端口--bigkeys作用:它会自动扫描整个数据库。结果:告诉你每种数据类型(String,Hash,List,Set,ZSet)里最大的那个key是什么,有多大(比如String多大,List有多少元素)。优点:简单、
- 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
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颜挺锐
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理解JVM(Java虚拟机)内存的性能优化,需要从JVM内存模型、垃圾回收机制、以及如何通过参数调优来提高应用程序的性能等方面入手。以下是对JVM内存性能优化的详细解读:一、JVM内存模型JVM内存模型主要包括以下几个区域:堆内存(Heap):堆内存是JVM管理的最大一块内存空间,用于存放对象实例和数组。堆内存分为年轻代(YoungGeneration)和老年代(OldGeneration)。年轻
- uniapp小程序无感刷新token
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request.js//request.jsimport{getApptoken,getStoredApptoken}from'./tokenRequest'//从合并模块导入//全局配置constMAX_RETRIES=1//最大重试次数constbaseURL='https://your-api.com'//请求队列和刷新状态letrequestsQueue=[]letisRefreshing
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DemingRegression这里展示如何用TensorFlow求解线性戴明回归。=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y=SepalLength且x=PetalWidth。戴明回归Demingregression也称为totalleastsquares,其中我们最小化从预测线到实际点(x,y)的最短的距离。最小二乘线性回归最小化与预测线的垂直距离,戴明回归最小化与预测线的总的距离,这种
- 分布式事务解决方案总结:本地消息异步确认、可靠消息最终一致性、最大努力通知
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面试攻关分布式springcloudspringboot
❃博主首页:「码到三十五」,同名公众号:「码到三十五」☠博主专栏:♝博主的话:搬的每块砖,皆为峰峦之基;公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder,一起筑基分布式系统中事务是一个重要挑战,先从从实现原理、技术细节、适用场景三个维度,对三种主流分布式事务解决方案进行简单总结。一、本地消息异步确认方案实现原理该方案通过「本地事务+消息表」机制实现最终一致性,核心思想是将业务操作与消息发送
- 【网络】Linux 内核优化实战 - net.ipv4.tcp_max_orphans
锅锅来了
Linux性能优化原理和实战网络linuxtcp/ip
目录1.什么是“孤立TCP连接”?2.参数作用3.参数取值与含义4.使用场景与建议5.相关参数6.如何配置该参数临时生效(重启后失效):永久生效(需重启或重载配置):7.性能优化建议8.监控与故障排查net.ipv4.tcp_max_orphans是Linux内核中的一个TCP参数,用于控制系统中孤立(orphaned)TCP连接的最大数量。以下是对该参数的详细解析:1.什么是“孤立TCP连接”?
- SPGAN: Siamese projection Generative Adversarial Networks
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集人工智能生成对抗网络计算机视觉深度学习神经网络算法
简介简介:该论文针对传统GANs中鉴别器采用硬边际分类导致的误分类问题,提出了基于Siameseprojection网络的SPGAN方法。主要创新点包括:(1)设计Siameseprojection网络来测量特征相似性;(2)提出相似特征对抗学习框架,将相似性测量融入生成器和鉴别器的损失函数;(3)通过相似特征对抗学习,鉴别器能最大化真实图像和生成图像特征的差异性,生成器能合成包含更多真实图像特征
- RAGFlow 部署
AAA_bo1
ragdocker人工智能数据库团队开发个人开发大数据
本文全程干货!你的关注、点赞、收藏是我创作最大的动力!!!在部署前请安装docker,在官网下载即可https://www.docker.com/如果下载速度慢可以进入:https://pan.quark.cn/s/116b86d9e72e1.RAGFlow部署1.1下载代码官网地址:https://github.com/infiniflow/ragflow部署:https://github.co
- 计算机科学期刊介绍--各种杂志投稿方式与评价
狮子小宝
做研究写论文transactions工作email出版数据库自然语言处理
一、计算机科学期刊介绍计算机科学的publication最大特点在于:极度重视会议,而期刊则通常只用来做re-publication。大部分期刊文章都是会议论文的扩展版,首发就在期刊上的相对较少。也正因为如此,计算机期刊的影响因子都低到惊人的程度,顶级刊物往往也只有1到2左右----被引的通常都是会议版论文,而不是很久以后才出版的期刊版。因此,要讨论计算机科学的publication,首先必须强调
- STL之针对自定义类型的操作
对于四种关联式容器而言,它们的模板参数中都有一个Compare,默认采用的是std::less,所以如果Key是自定义类型,需要自己传递Compare类型的参数才能满足条件,否则无法通过编译。下面以自定义类型Point为例,以点到原点的距离为标准进行比较。改写的方式有三种:模板的特化、运算符的重载(小于符号的重载)、函数对象的写法。#include#include#include#includeu
- macOS Tahoe 26 beta 3 (25A5306g) ISO、IPSW、PKG 下载
macos
macOSTahoe26beta3(25A5306g)ISO、IPSW、PKG下载惊艳新设计亮相,电话app和实时活动丰富连续互通体验,聚焦搜索迎来最大更新请访问原文链接:https://sysin.org/blog/macos-tahoe/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.orgmacOSTahoe让Mac更强大更高效更智能惊艳新设计亮相,电话app和实时活动丰富连续互
- unity A星寻路
天涯过客TYGK
unity游戏引擎
算法fCost=gCost+hCostgCost是当前节点到移动起始点的消耗,hCost是当前节点到终点的消耗网格为变成为1的矩形,左右相邻的两个网格直接的gCost为1,斜对角相邻的两个网格的gCost为1.4hCost当前网格到终点网格的水平距离+垂直距离比如当前网格位置是(2,3),终点位置(10,8),则hCost=(10-2)+(8-3)原始的算法是fCost=gCost+hCost,均
- 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)介绍
EmorZhong
机器学习人工智能深度学习数据结构算法
在时序数据分析中,动态时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)是一种经典的用于度量两个时间序列相似度的算法。它的核心价值在于解决了传统距离度量(如欧氏距离)在处理时间序列时的局限性——尤其是当序列存在时间错位(如节奏快慢不同)或长度差异时,仍能准确捕捉它们的“形状相似性”。一、为什么需要DTW?传统的距离度量(如欧氏距离)要求两个时间序列必须长度相同且时间点严格对齐。但实际场景中,
- 【数论 排序 滑动窗口】1040. 移动石子直到连续 II|2455
软件架构师何志丹
#困难算法题c++力扣算法排序滑动窗口数论石子
本文涉及知识点排序质数、最大公约数、菲蜀定理C++算法:滑动窗口总结LeetCode1040.移动石子直到连续II在一个长度无限的数轴上,第i颗石子的位置为stones[i]。如果一颗石子的位置最小/最大,那么该石子被称作端点石子。每个回合,你可以将一颗端点石子拿起并移动到一个未占用的位置,使得该石子不再是一颗端点石子。值得注意的是,如果石子像stones=[1,2,5]这样,你将无法移动位于位置
- 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)补充案例
EmorZhong
python人工智能机器学习算法动态规划
DTW的边界条件是确保累积距离矩阵计算“有起点、有规则”的基础,它规定了矩阵中第一行和第一列的累积距离如何计算(因为这两行/列是路径的“起点边缘”,没有“上一步”的全部选择)。下面结合具体场景和例子展开说明:为什么需要边界条件?累积距离矩阵(D[i][j])的核心递归公式是:[D[i][j]=\text{dist}[i][j]+\min\left(D[i-1][j],\D[i][j-1],\D[i
- 显卡GPU的架构和工作原理
InnoLink_1024
芯片人工智能AGI架构硬件架构人工智能
显卡GPU(图形处理单元)是专为并行计算和图形处理设计的芯片,广泛应用于游戏、科学计算、人工智能和数据中心等领域。以下详细介绍GPU的架构和工作原理,涵盖核心组件、计算流程和关键技术,尽量简洁清晰。一、GPU架构概述GPU架构与CPU不同,专注于高并行计算,适合处理大量简单、重复的任务。其核心设计目标是最大化吞吐量,而非单任务的低延迟。主流GPU厂商(如NVIDIA、AMD、Intel)架构虽有差
- 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