- C++11堆操作深度解析:std::is_heap与std::is_heap_until原理解析与实践
文章目录堆结构基础与函数接口堆的核心性质函数签名与核心接口std::is_heapstd::is_heap_until实现原理深度剖析std::is_heap的验证逻辑std::is_heap_until的定位策略算法优化细节代码实践与案例分析基础用法演示自定义比较器实现最小堆检查边缘情况处理性能分析与实际应用时间复杂度对比典型应用场景与手动实现的对比注意事项与最佳实践迭代器要求比较器设计C++标
- 日历插件-FullCalendar的详细使用
老马聊技术
JavaScript前端javascript
一、介绍FullCalendar是一个功能强大、高度可定制的JavaScript日历组件,用于在网页中显示和管理日历事件。它支持多种视图(月、周、日等),可以轻松集成各种框架,并提供丰富的事件处理功能。二、实操案例具体代码如下:FullCalendar日期选择body{font-family:Arial,sans-serif;margin:20px;}#calendar{max-width:900
- 蓝牙MTU含义 ,协商修改的过程案例分析
悟空胆好小
嵌入式硬件网络人工智能
蓝牙MTU含义,协商修改的过程案例分析文章目录**蓝牙MTU含义,协商修改的过程案例分析****一、MTU含义解析****二、MTU协商过程详解****步骤流程****三、修改MTU的实践案例分析****案例1:中心设备主动设置(主控端)****案例2:外设端响应优化(从设备)****案例3:调试工具强制修改****四、关键限制与注意事项**蓝牙MTU(MaximumTransmissionUni
- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(Advanced RAG[1])基于历史对话重新生成Query?
985小水博一枚呀
AI大模型学习路线人工智能学习langchainRAG
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(AdvancedRAG[1])基于历史对话重新生成Query?【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(AdvancedRAG[1])基于历史对话重新生成Query?文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(AdvancedRAG[1])基于历史对话重新生成Q
- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(Advanced RAG[1])其他Query优化相关策略?
985小水博一枚呀
AI大模型学习路线人工智能学习langchain
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(AdvancedRAG[1])其他Query优化相关策略?【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(AdvancedRAG[1])其他Query优化相关策略?文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(AdvancedRAG[1])其他Query优化相关策略?一
- 传奇修改map地图教程_传奇技能第三祭:NPC的增加、隐藏和脚本修改
垃圾箱博物馆
传奇修改map地图教程
技能献祭,Get新技能:传奇技能——NPC功能与实现跟航家学技能,用干货带你飞,现学现用,底部有配套学习资源本篇内容简介:通过对游戏内NPC的控制,可以让NPC出现在地图中的任意位置,还可以控制外观显示、自定义命名,新增与隐藏以及脚本功能的实现。一、NPC总控制文本所在路径:D:MirServerMir200EnvirEnvir目录下,找到NPC总控制文本:Merchant,游戏内的所有NPC都在
- 数据分析常用指标名词解释及计算公式
走过冬季
学习笔记数据分析大数据
数据分析中有大量常用指标,它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式,按常见类别分类:一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释:用户访问网站或应用时,每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式:PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释:在特定时间范围内(如一天、一周、一月),访问网站
- 蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-岛屿个数
撰卢
蓝桥杯算法职场和发展
目录题目题目描述输入格式输出格式样例输入样例输出思路:两次DFS(染色法+合并)-Dotcpp编程社区代码:题目题目描述小蓝得到了一副大小为M×N的格子地图,可以将其视作一个只包含字符‘0’(代表海水)和‘1’(代表陆地)的二维数组,地图之外可以视作全部是海水,每个岛屿由在上/下/左/右四个方向上相邻的‘1’相连接而形成。在岛屿A所占据的格子中,如果可以从中选出k个不同的格子,使得他们的坐标能够组
- 《Python星球日记》第35天:全栈开发(综合项目)
Code_流苏
Python星球日记编程项目实战Python全栈开发DjangoFlask后端开发博客系统
名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)专栏:《Python星球日记》,限时特价订阅中ing目录一、全栈开发概述1.全栈开发的优势2.全栈开发技能组合二、博客系统项目需求分析1.功能需求2.技术栈选择3.项目结构规划三、数据库设计1.实体关系分析2.Django模型设计四、后端开发1.Django项目创建2.视图
- 《Effective Python》第十三章 测试与调试——使用 pdb 进行交互式调试
不学无术の码农
EffectivePython精读笔记python开发语言
引言本文基于《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3rdEdition》第十三章:测试与调试中的Item114:ConsiderInteractiveDebuggingwithpdb,旨在系统总结书中关于Python内置调试器pdb的使用方法,结合笔者在实际开发中的调试经验,探讨其应用场景、技巧以及延伸思考。Python开发过程中,
- 本地部署大模型的几种方式
AI产品经理
语言模型人工智能自然语言处理chatgpt学习
现在大模型可谓是满天飞,只要你稍微关注时下的AI资讯,几乎每天都有新的AI大模型出现.这之中当然有诸如GhatGPT,Gemini这样的私有化大模型,更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型.比如Meta前两天开放的Lamma3,Google的Gemma开源模型,国内也有Qwen以及YI等.前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!无论私有的大模型,还是开源的可私有化部署的大模
- python-pandas数据分析+案例分析
文章目录前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比,各车类、级别车辆销量及环比2.车辆销售规模及环比、不同价位车销量及环比3.各车系、厂商、品牌车销量及环比,市占率及变化趋势4.品牌、车类、车型、级别的各top销量二、地质灾害航空公司客户价值分析1.原始数据存在少量的缺失值和异常值前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比,各车类、级别车辆销量及环比importnump
- 任鸟飞FPS类型游戏绘制,骨骼,u3d,UE4和游戏安全,反外挂研究 (三)
任鸟飞逆向~
FPSC语言网络安全3d游戏ue4
书接上文,我们非矩阵的方式绘制是没有那么的精确的在学习矩阵之前,我们先来了解下绘制的几种方法绘制的几种方法和反外挂建议第一种hookd3d/opengl优点:不闪,代码简单缺点:非常容易被检测第二种窗口上自行绘制,但是会闪优缺点适中第三种自建透明窗口,覆盖游戏窗口,透明窗口上绘制优点:稳定确定:代码复杂,会闪反外挂:无非就是针对外挂使用的函数进行检测深入学习矩阵对象的世界坐标列向量xyzw(w为了
- 酒店新科技,飞睿智能毫米波雷达人体存在感应器,智能照明创新节能新风尚
飞睿科技
飞睿智能雷达人体存在感应器毫米波雷达人体传感器无线WiFi感应
在这个日新月异的时代,科技正以未有的速度改变着我们的生活。从智能手机到智能家居,每一个细微之处都渗透着科技的魅力。而今,这股科技浪潮已经席卷到了酒店行业,为传统的住宿体验带来了翻天覆地的变化。其中,引人注目的莫过于飞睿智能人体存在感应器的应用,它以其独特的毫米波雷达技术,实现了人来灯亮、人走灯灭的智能照明效果,不仅极大地提升了客户的住宿体验,更为酒店节能降耗开辟了一条全新的道路。你是否有过这样的经
- IP与“谷子”齐飞,阅文“乘势而上”?
爆火的“谷子经济”,又捧出一只“潜力股”。近日,阅文集团股价持续上涨,5日累计涨幅达13.20%。这其中,周三股价一度大涨约15%至29.15港元,强势突破20日、30日、120日等多根均线,市值突破280亿港元关口。股价持续大涨的背后,阅文集团领投卡牌潮流文化品牌Hitcard发出来新的信号。显然,这是“阅文好物”商业化提速的一次关键布局。预计阅文好物后续将与Hitcard拓展IP商业化合作范围
- 第八周 tensorflow实现猫狗识别
降花绘
365天深度学习tensorflow系列tensorflow深度学习人工智能
本文为365天深度学习训练营内部限免文章(版权归K同学啊所有)**参考文章地址:[TensorFlow入门实战|365天深度学习训练营-第8周:猫狗识别(训练营内部成员可读)]**作者:K同学啊文章目录一、本周学习内容:1、自己搭建VGG16网络2、了解model.train_on_batch()3、了解tqdm,并使用tqdm实现可视化进度条二、前言三、电脑环境四、前期准备1、导入相关依赖项2、
- 【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn人工智能tensorflowpytorch神经网络机器学习
在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色,但训练过程中常面临梯度消失和梯度爆炸问题,导致数值不稳定。当网络
- 第35周—————糖尿病预测模型优化探索
目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision,torch#设置硬件设备,如果有GPU则使用,没有则使用cpudevice=
- MySQL 中如何优化 DISTINCT 查询:基于 Java 的实践与应用
喵手
数据库mysqljava数据库
全文目录:开篇语前言摘要简介概述1.使用索引优化2.限制选择字段3.使用`GROUPBY`替代`DISTINCT`核心源码解读Java代码示例:优化`DISTINCT`查询代码说明案例分析案例一:数据去重优化应用场景演示场景一:日志数据去重场景二:用户信息检索优缺点分析优点缺点类代码方法介绍及演示MySQLDistinctOptimization类测试用例main函数测试用例测试结果预期测试代码分
- 铸造软件交付的“自动驾驶”系统——AI大模型如何引爆DevOps革命
LucianaiB
评测人工智能自动驾驶devops
铸造软件交付的“自动驾驶”系统——AI大模型如何引爆DevOps革命嗨,我是LucianaiB!总有人间一两风,填我十万八千梦。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。摘要(Abstract)本文深入探讨了人工智能大模型(AILargeModels)如何驱动DevOps从“自动化”(Automation)向“自主化”(Autonomous)的革命性跃迁。文章指出,AI大模型正成为现代软件工厂的“中枢神经系
- JavaScript 编程精解(Eloquent)第四版(四)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十九章:HTTP与表单超文本传输协议(HyperTextTransferProtocol),在第十三章中介绍,是在万维网上请求和提供数据的机制。本章更详细地描述了该协议,并解释了浏览器JavaScript如何访问它。协议如果你在浏览器的地址栏中输入[eloquentjavascript.net/18_http.xhtml](http://eloquent
- DeepSeek 驱动智能交通调度:从传统到智慧的跃迁之路
奔跑吧邓邓子
DeepSeek实战DeepSeek智能交通调度应用
目录一、引言二、DeepSeek技术概述2.1DeepSeek简介2.2核心技术原理2.3技术特点与优势三、智能交通调度现状与挑战3.1智能交通调度系统构成3.2现存问题与挑战四、DeepSeek在智能交通调度中的应用4.1交通流量预测与优化4.2智能信号灯控制4.3公交智能排班与调度4.4地铁智能运维与调度4.5交通枢纽智能管理4.6事故预防与应急响应五、应用案例分析5.1某省会城市交通优化案例
- 《软件工程实务》学习心得
一、课程学习背景本学期学习《软件工程实务》课程时,我怀着对软件开发系统化流程的好奇心开始学习。此前虽接触过编程和简单项目开发,但对需求分析、团队协作、版本控制等环节缺乏规范认知。通过这么多天的理论学习、案例分析及团队项目实践,我对软件工程的全生命周期管理有了深刻理解,并认识到工程化思维对软件开发的重要性。二、知识体系与技能提升1.软件工程方法论的重构认知开发模式对比系统学习了瀑布模型、敏捷开发(S
- 掌握LLM工程课,让你的AI之旅充满惊喜
掌控AI时代的密码:深入LLM工程课程在人工智能迅猛发展的今天,对大语言模型(LLM)的深入理解和应用能力已经成为引领技术潮流的重要基石。为了帮助更多人掌握这项核心技术,特此分享关于LLM工程的一项出色在线课程。这门课程引导您通过一段为期八周的旅程,掌握AI及大语言模型的精髓,从而达到熟练应用的水平。探索LLM的世界课程以项目为驱动,通过循序渐进的学习模块,帮助您在LLM的世界中行稳致远。每周的内
- Google机器学习实践指南(模型预测偏差)
AI_Auto
人工智能机器学习人工智能
Google机器学习(31)-模型预测偏差预测偏差:模型为何总是"猜不准"的真相揭秘你的模型预测准确率高达95%,却总是与实际情况差那么一点点?这可能是预测偏差在作祟!本文将带你深入探索这个被忽视的模型"隐形杀手"。一、什么是预测偏差?一个生活化案例想象一下,你网购了一个智能体重秤,连续一周称重显示都是60kg。但你去健身房用专业设备测量,实际是62kg。这种系统性的测量偏差,就是预测偏差在现实中
- Linux—软件包管理的snap软件包安装以及其他安装方式(十二)
练小杰
Linux零基础开始linux运维服务器android经验分享ubuntu
本文为UbuntuLinux操作系统-第十二弹~~今天是Linux软件包管理的完结篇,主要讲了软件包管理中snap包安装与配置,以及其他软件包的安装方式~上期回顾:Linux—软件包管理中APT工具详解更多Linux相关内容点击“Linux专栏”疾如风,徐如林,掠如火,难知如阴,飞影铠甲合体~~文章目录Snap软件包Ubuntu18.04LTS预装的Snap包使用Snap包安装或卸载软件检查是否已
- 计算机网络实训教程实训总结,计算机网络实训报告
定乎内外之分
计算机网络实训教程实训总结
开学第一周我们就迎来了计算机网络实训,这门课程与上学期所学的计算机网络相对应,给了我们一个更深刻理解和掌握所学知识的机会。实训的内容包括了网线的压制,虚拟机的使用,服务器的安装,dhcp,dns,iis,ftp,web等基本内容,使我们对网络的组建、运作有个初步的了解。实训第一阶段的内容包括压制网线。eia/tia-568标准规定了两种rj45接头网线的连接标准(并没有实质上的差别),即eia/t
- 计算机网络实训报告,计算机网络实训报告范文
amulee998
计算机网络实训报告
开学第一周我们就迎来了计算机网络实训,这门课程与上学期所学的计算机网络相对应,给了我们一个更深刻理解和掌握所学知识的机会。实训的内容包括了网线的压制,虚拟机的使用,服务器的安装,dhcp,dns,iis,ftp,web等基本内容,使我们对网络的组建、运作有个初步的了解。实训第一阶段的内容包括压制网线。eia/tia-568标准规定了两种rj45接头网线的连接标准(并没有实质上的差别),即eia/t
- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(Advanced RAG[1])MultiQuery retriever详解?
985小水博一枚呀
AI大模型学习路线人工智能学习langchain
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(AdvancedRAG[1])MultiQueryretriever详解?【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(AdvancedRAG[1])MultiQueryretriever详解?文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章(AdvancedRAG[1]
- 巅峰对决,超三十万奖金等你挑战!第十届信也科技杯全球AI算法大赛火热开赛!
信也科技今年跟IJCAI和CIKM这两大全球顶级AI会议合作,这场比赛被全球人工智能顶会CIKM收录为官方赛事单元,获奖选手有机会全球人工智能顶会创造更大的影响力。巅峰对决,超三十万奖金等你挑战!第十届信也科技杯全球AI算法大赛火热开赛!赛事概况随着深度伪造技术的高度发展,人工智能产业走深向实,生成合成技术开始呈现工具化和普及化趋势。在生成合成内容质量显著提升的当下,基于换脸攻击的身份冒用和欺诈事
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文