- 2020 年 12 月大学英语四级考试真题(第 2 套)——纯享题目版
fo安方
英语—四级CET4四级英语学习
个人主页:fo安方的博客✨个人简历:大家好,我是fo安方,目前中南大学MBA在读,也考取过HCIECloudComputing、CCIESecurity、PMP、CISP、RHCE、CCNPRS、PEST3等证书。兴趣爱好:b站天天刷,题目常常看,运动偶尔做,学习需劳心,寻觅些乐趣。欢迎大家:这里是CSDN,是我记录我的日常学习,偶尔生活的地方,喜欢的话请一键三连,有问题请评论区讨论。导读页:这是
- [JavaWeb]搜索表单区域
亓才孓
csscss3前端javaweb
一.注意事项设置外边距:margin:(参数可省去部分)上下左右二.源代码Tlias智能学习辅助系统/*导航栏样式*/.navbar{background-color:#b5b3b3;/*灰色背景*/display:flex;/*flex弹性布局*/justify-content:space-between;/*左右对齐*/padding:10px;/*内边距*/align-items:cente
- w184校园网上店铺的设计与实现
栗豆包
javaspringboot后端javaspringtomcat
作者简介:多年一线开发工作经验,原创团队,分享技术代码帮助学生学习,独立完成自己的网站项目。代码可以查看文章末尾⬇️联系方式获取,记得注明来意哦~赠送计算机毕业设计600个选题excel文件,帮助大学选题。赠送开题报告模板,帮助书写开题报告。作者完整代码目录供你选择:《Springboot网站项目》400套《ssm网站项目》800套《小程序项目》300套《App项目》500套《Python网站项目
- 我的创作纪念日
蓝皮怪
程序人生生活
机缘接触和鲸社区,并且通过和鲸社区写了许多简单的项目,然后考虑可以在更多的平台介绍自己,于是在CSDN进行创作。在这个数据分析领域接触了许多新朋友。被部分读者认可,为我提供了源源不断的动力。收获全网获得了2000+粉丝。在机器学习领域、统计方法上学到了许多东西。认识了来自五湖四海的朋友,有10年数分的大佬,还有许多在校学生。日常在准备考研、工作的情况下,争取保证周更。先把工作弄完,抽空学习考研的内
- 自学记录鸿蒙API 13:实现人脸比对Core Vision Face Comparator
李游Leo
harmonyos鸿蒙harmonyos华为
完成了文本识别和人脸检测的项目后,我发现人脸比对是一个更有趣的一个小技术玩意儿。我决定整一整,也就是对HarmonyOSNext最新版本API13中的CoreVisionFaceComparatorAPI的学习,这项技术能够对人脸进行高精度比对,并给出相似度评分,判断是否为同一人。于是,我决定基于这个API开发一个简单的人脸比对小工具。开始我的开发之旅应用场景的思考学习之前,我花了一些时间思考人脸
- 基于Pyhton的人脸识别(Python 3.12+face_recognition库)
F2022697486
python人工智能开发语言
使用Python进行人脸编码和比较简介在这个教程中,我们将学习如何使用Python和face_recognition库来加载图像、提取人脸编码,并比较两个人脸是否相似。face_recognition库是一个强大的工具,它基于dlib的深度学习模型,可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者,我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。代码示例importface_recogn
- Java 分布式与微服务架构:现代企业应用开发的新范式
来恩1003
Java从入门到精通架构java分布式
Java学习资料Java学习资料Java学习资料一、引言在当今数字化时代,企业应用面临着越来越高的性能、可扩展性和灵活性要求。传统的单体架构在应对大规模用户访问、复杂业务逻辑和频繁的功能迭代时,逐渐暴露出诸多问题。Java分布式与微服务架构应运而生,为解决这些问题提供了有效的方案。它们使得企业能够构建出更加高效、灵活和可维护的应用系统。二、分布式架构基础2.1分布式架构的概念分布式架构是将一个完整
- Oracle vs MySQL 窗口函数大对决:7个关键差异你了解几个?
墨瑾轩
数据库学习oraclemysql数据库
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,编程之旅更有趣嘿,小伙伴们!今天咱们要来一场精彩的对决——Oracle与MySQL的窗口函数较量。你知道吗?这两个数据库巨头在处理复杂查询时都引入了窗口函数这一强大的工具。那么问题来了,它们之间到底有哪些不同之处呢?别急,让我们一步步揭开谜底,保证你看完这篇文章就能轻松掌握
- 【排序算法】希尔排序(C语言)
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【排序算法】——希尔排序目录一、希尔排序原理1.插入排序的问题2.希尔排序的思路二、希尔排序的相关问题1.为什么插入排序那么多但效率却很高2.如何选择希尔增量三、代码实现1.代码实现思路2.实现代码希尔排序是对直接插入排序的优化,在学习之前,没有学过插入排序的童鞋们建议先学习插入排序:点击跳转到插入排序一、希尔排序原理1.插入排序的问题逆序有序的数组排序时,时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n
- 双线性函数的紧凑超平面散列(Compact Hyperplane Hashing with Bilinear Functions)阅读笔记
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Abstract超平面散列(Hyperplanehashing)的目的是快速搜索到离超平面最近的点,并在使用支持向量机(SVM)扩大主动学习方面显示出实际效果。存在问题:不幸的是,现有的随机方法需要长哈希码才能达到合理的搜索精度,因此会降低搜索速度和内存开销。解决方法:为此,论文(CompactHyperplaneHashingwithBilinearFunctions)提出了一种新的超平面哈希技
- 聊聊AI中的“蒸馏”技术
自由鬼
行业发展IT应用探讨产品分析对比人工智能深度学习机器学习
一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏(KnowledgeDistillation),这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。其核心思想类似于传统蒸馏:大模型(教师模型)包含丰富的知识,而小模型(学生模型)通过学习大模型的输出,从而在保持高性能的同时降低计算成本。1.知识蒸馏的过程教师模型(TeacherModel)训练先训练一个大规模基础模型,这个模型能力很强,但计算开销大。生
- Oracle PL/SQL 编程入门:第十六章 记录类型 Records
caifox菜狐狸
OraclePL/SQL编程入门oraclesql数据库PL/SQLRecordRecords记录
欢迎来到OraclePL/SQL编程入门的第十六章!在这一章中,我们将深入探讨记录类型(Records)。通过学习基于表和游标的记录、用户自定义记录、记录的兼容性、嵌套记录以及集合记录的定义和使用方法,你将能够编写更加灵活和高效的数据库操作代码。此外,我们还会介绍一些注意事项,并通过实际例子展示它们的用法。准备好迎接新的挑战了吗?让我们开始吧!第一节:记录类型Record记录类型(Record)是
- 什么是知识蒸馏技术?
deepdata_cn
垂域模型机器学习人工智能知识蒸馏
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种模型压缩和加速技术,旨在将大型模型(通常称为教师模型)所学到的知识迁移到小型模型(通常称为学生模型)中,从而让小型模型在减少计算资源消耗和推理时间的同时,尽可能达到接近大型模型的性能。具有很好的成本效益,在实际应用中有助于降低计算资源需求和部署成本。一、基本原理1.模仿学习:知识蒸馏的核心思想是让学生模型模仿教师模型的行为。教师模型通常是
- WSL开发环境配置(linux + python + nodejs + docker)
Lilixxs
环境搭建基础设施linux运维服务器
配置要求及目标总体目标:完整的Linux开发环境可开发基于node.js的前端程序可开发基于python的后端程序(仅日常程序,不包含机器学习程序)可运行docker容器,用于快速搭建测试环境Linux环境要求支持centos发行版类似的操作方式和指令(如使用rpm、dnf进行软件包管理)登录用户具有root权限(执行高权限命令,输入sudo即可执行)可从国内源更新软件基本优化:内核指令优化、禁用
- AIGC产品数字人 –【字形绘梦】之绘声
拉达曼迪斯II
AI创业WebRTCAIGC学习人工智能音视频AIGCSD数字人微信小程序字形绘梦
最近开始发一些AIGC相关的学习博客,期间用到的RamendeusStudio公司的一款免费图文生成微信小程序【字形绘梦】还是不错。关键是免费。最近貌似它们新增了一个语音还是视频的能力叫【绘声】,简单的试用之后觉得还行,给大家分享下先上效果:PT3-11绘文模块使用方法:打开主界面,点选角色或者自定义图片,选择默认文案或者字形输入,点击生成。完成后微信会自动通知你制作完成,点击过去查看即可。它的绘
- Nginx--日志(介绍、配置、日志轮转)
m0_74825466
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前言:本博客仅作记录学习使用,部分图片出自网络,如有侵犯您的权益,请联系删除一、Nginx日志介绍nginx有一个非常灵活的日志记录模式,每个级别的配置可以有各自独立的访问日志,所需日志模块ngx_http_log_module的支持,日志格式通过log_format命令来定义,日志对于统计和排错是非常有利的,下面总结了nginx日志相关的配置包括access_log、log_format、ope
- 在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台
佛州小李哥
AWS技术科技langchain人工智能云计算亚马逊云科技aws数据分析
项目简介:小李哥将继续每天介绍一个基于亚马逊云科技AWS云计算平台的全球前沿AI技术解决方案,帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWSAI最佳实践,并应用到自己的日常工作里。本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent,通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型
- FreeRTOS深入教程(任务创建的深入和任务调度机制分析)
花落已飘
FreeRTOS全系列教程嵌入式FreeRTOSARM入门STM32
文章目录前言一、深入理解任务的创建二、任务的调度机制1.FreeRTOS中任务调度的策略2.FreeRTOS任务调度策略实现的核心3.FreeRTOS内部链表源码解析4.如何通过就绪链表管理任务的执行顺序三、一个任务能够运行多久1.高优先级任务可抢占低优先级任务一直运行2.相同优先级的任务遵循时间片轮转四、FreeRTOS中任务如何释放CPU总结前言本篇文章将带大家深入学习任务的创建和分析任务调度
- 并发编程 - 线程同步
快乐非自愿
javajvm开发语言
经过前面对线程的尝试使用,我们对线程的了解又进一步加深了。今天我们继续来深入学习线程的新知识——线程同步。01、什么是线程同步线程同步是指在多线程环境下,确保多个线程在同时使用共享资源时不会发生冲突或数据不一致问题的技术,保证线程间的正确协作。它的目的是使得多个线程在执行过程中能够按照某种顺序、安全地使用共享资源。02、为何需要线程同步1、避免竞争条件不知道大家还记得在《并发编程-初识线程》中出现
- Spring MVC 框架:构建高效 Java Web 应用的利器
来恩1003
Java从入门到精通javaspringmvc
Java学习资料Java学习资料Java学习资料一、引言在JavaWeb开发领域,SpringMVC框架是一颗耀眼的明星。它作为Spring框架家族的重要成员,为开发者提供了一套强大而灵活的解决方案,用于构建Web应用程序。SpringMVC遵循模型-视图-控制器(MVC)设计模式,将业务逻辑、数据展示和用户交互进行了有效的分离,使得代码结构清晰、易于维护和扩展。二、MVC设计模式概述2.1基本概
- 《DeepSeek-R1 问世,智能搜索领域迎来新变革》
黑金IT
智能搜索
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型,自2024年5月7日发布以来,迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性,在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力:DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法,能够精准解析复杂的语义结构
- AI绘画关键词(咒语)分析与热点研究
集eee
AI作画midjourneychatgpt人工智能prompttext2imgstablediffusion
语义文本图像生成技术关键词分析与热点研究一、研究背景与研究意义随着深度学习的发展,语义文本到图像的生成技术已经取得长足进步,AI绘画也因此快速崛起。只需输入关键词,AI系统就能自动生成符合语义描述的图像,这一技术的出现,使绘画的创作方式发生革命性变化。目前主流的AI绘画模型有Midjourney、Stablediffusion和文心一格等,其使用方式多为输入一段含有图片描述的“prompt(指令)
- Ping Pong Buffer 双缓冲 C++代码学习
gregrgr
#C/C++c++开发语言
1、PingPongBuffer原理分析基本原理如上图所示,当设备有数据来时,先放入缓冲区1然后将缓冲区1的数据放入缓冲区2,这时缓冲区1可接收下次数据。工作区可从缓冲区2拿数据2、C++代码实现相关结构体创建typedefstruct{void*buffer[2];volatileuint8_twriteIndex;volatileuint8_treadIndex;volatileuint8_t
- 【自我提升】一、Hyperledger Fabric 概念梳理
记录菌
hyperledgerfabrichyperledger
写在前面:最近因为业务需要,开始学习HyperledgerFabric了,做java全栈工程师可真难搞。现在算是啥类型的都在涉及了,现在这个技术啥都不懂,就先开个学习专栏,记录记录。顺带也给各位道友参考参考。目录1.什么是hyperledger2.什么是HyperledgerFabric2.1主要特点2.2应用场景3.关键名词4.通道概念4.1通道的关键特性如下:4.2通道的工作机制:5.步骤简单
- 【笔记】CPU 性能调节
好奇心害死薛猫
笔记服务器
测试环境:EGS服务器;CPU频率调节驱动BIOS设置HardwareP-States为NativeMode,BIOS关闭EIST,intel_pstate,但是pstate只能有10个,所以CPU频率只能800MHz~1700MHz,turbomode自动关闭,且不可被开启。[root@localhost~]#paste<(ls$intel_pstate)<(cat$intel_pstate/*
- 【笔记】RHEL8 读取 exfat 和 NTFS 分区
好奇心害死薛猫
Linux笔记linux运维
##NTFSntfs-3g-2021.8.22-2.el8.x86_64.rpmntfs-3g-devel-2021.8.22-2.el8.x86_64.rpmntfs-3g-libs-2021.8.22-2.el8.x86_64.rpm##exFATfuse-exfat-1.3.0-3.el8.x86_64.rpm
- 「分块」数列分块入门1 – 9 by hzwer 解题记录
GA_PK
出处学习蓝书的时候感觉书上关于分块的题目太少了.而且都是难度较大的一些分块题目,想巩固一下分块方面的知识,就找到了hzwer大佬的分块入门知识介绍.用这篇博客记录一下.从树状数组到线段树再到分块.都是对区间信息的快速处理来达到想要的效果.树状数组效率最优,可是拓展性实在不高.线段树效率稍微差一点但是拓展性较好,可是在信息不满足区间可加性的情况下代码难度会高很多.而分块效率上最差但是可以接受,且拓展
- 基于深度学习的大规模模型训练
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络,以处理复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。以下是关于基于深度学习的大规模模型训练的详细介绍:1.背景和动机数据和模型规模增长:随着数据量和模型复杂度的增加,传统的单机或小规模集群训练难以满足需求。计算资源需求:大规模模型训练需要大量计算资源和存储,单一设备无法满足。任务复杂性:处理复杂任务(如GPT-3、BE
- GNU编译优化级别-O -O1 -O2 -O3
hemmingway
C++Linux
最近做一个算法的GPU加速,发现实际上使用gcc的-O3(最高级编译优化)选项,可以获得很高的加速比,我的程序里达到了3倍的样子,有时效果甚至比GPU加速好。因此小小学习了下GNU的编译优化。附言一句,在进行调试的时候,最好关闭编译优化,不然程序自动优化,执行的步骤可能稍有变化。GNU编译器提供-O选项供程序优化使用:-O提供基础级别的优化-O2提供更加高级的代码优化,会占用更长的编译时间-O3提
- 「DeepSeek接班OpenAI」,最新开源的R1推理模型,让AI圈爆了
人工智能学家
人工智能
来源:前沿科技分享圈近日,AI领域迎来了一次重大突破,DeepSeek正式推出了其最新研发的开源推理模型——DeepSeek-R1。这一模型在数学、代码和自然语言推理等关键任务上的表现,已经能够与OpenAI的o1正式版相媲美,引发了AI研究者和从业者的广泛关注。多阶段训练:创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略,具体包括基础训练、强化学习(RL)、微调等多个阶段。这
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
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
▶
- 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