- OTSU算法 (大津算法)理解&代码
当代女大学生
机器学习python计算机视觉算法
OTSU算法:对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法,又称大津阈值分割法,是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。从大津法的原
- PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面(抑制噪声)
大鱼BIGFISH
点云进阶最小二乘法平面C++PCL迭代加权
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发(Matlab点云最小二乘法拟合平面(剔除噪声)),我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面,而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点,双管齐下也可以使得算法更具鲁棒性,并拟合出合适的平面,具体过程如下所示:1、首先使用加权的最小二乘法拟合一个平面系数的初值。2、计算所有有效点到拟合平面的距离did_i
- 浙大出DeepSeek手册了
deepseek
浙江大学这版《DeepSeek行业应用案例集》,153页,干货满满,内容涵盖:农业、机器人、智能驾驶、无人快递等多个方面的实战应用。清华DeepSeek手册北大DeepSeek手册在公众号Python小二后台回复浙大DP免费领取
- C#在Word表格中插入图片调整大小Debug
觀星
其他c#mswordInlineShapeAddPicture自动调整单元格大小
C#在Word表格中插入图片调整大小Debug一、C#在Word表格中插入图片并调整大小二、设置单元格大小随图片大小变化一、C#在Word表格中插入图片并调整大小C#编程中在word中和Word表格中插入图片是使用InlineShapes.AddPicture方法,方法官方微软说明如下:具体示例代码见本博客下使用C#对Word进行读写、搜索、插入图片等操作文章。在Word中的表格单元格中插入图片后
- Android Studio学习随笔-模拟耗时操作(sleep)
weixin_30835923
移动开发
AndroidStudio学习随笔-模拟耗时操作(sleep)在这里我申明一点,因为我是挂着VPN去YOUTOBE看的尚学堂的高明鑫老师讲的Android基础学习视频,有些东西他没有讲,而我也没办法,只能等两个星期后学校请老师来的时候进行询问,当然我也会将一些问题发布在博客里,希望有一些粗腿可以让我抱一下在此次随笔中,我将讲一下用sleep进行的耗时操作,由于高老师在视频中也是一掠而过,我也只能讲
- 【2025深夜随笔】简单认识一下Android Studio
LuXi_foryou
Androidstudio的常见教程androidstudioandroidide
【2025深夜随笔】AndroidStudio全生命周期开发指南:从安装到项目实战简单解析一、AndroidStudio核心认知1.1官方定位与生态价值AndroidStudio(简称AS)是谷歌官方推出的安卓开发IDE(集成开发环境),集代码编写、调试、性能分析、模拟器管理、APK打包于一体。其核心优势包括:官方支持:与AndroidSDK深度集成,优先适配新系统(如Android15)智能化工
- # 深入理解Linux网络随笔(二):内核是如何与用户进程协作的(上篇:同步I/O阻塞)
Estrella-q
深入理解Linux网络linux网络
深入理解Linux网络随笔(二):内核是如何与用户进程协作的在网络数据帧通过协议栈处理后,内核需要将数据传递给用户空间的进程进行处理。内核与用户进程的协作主要通过两种方式来唤醒用户进程:同步阻塞(多用于客户端)(Java(BIO))在这种模式下,用户进程会被阻塞,直到内核有数据可供处理。客户端进程通常使用这种方式进行等待,直到网络数据到达为止。类似于Java中的**BIO(BlockingI/O)
- 算法随笔_67: 使数组按非递减顺序排列
程序趣谈
算法python数据结构
上一篇:算法随笔_66:多数元素_方法2-CSDN博客=====题目描述如下:给你一个下标从0开始的整数数组nums。在一步操作中,移除所有满足nums[i-1]>nums[i]的nums[i],其中0stck[-1],我们就弹出栈顶,不断判断,直到当前元素nums[i]小于等于栈顶,我们才把nums[i]放入栈。然后我们再更新delCntLst和cntLst。代码实现时,cntLst数组可以不要
- 【机器学习】决策树 ( Decision Tree )
AI天才研究院
ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习实战机器学习决策树算法支持向量机人工智能
【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump(2)回归CART:最小二乘回归树leastsquaresregressiontree⚪回归CART的例子(3)分类CART(4)处理缺失值Handlemissingfeatu
- PCL 最小二乘拟合空间曲线
点云侠
点云进阶算法c++计算机视觉3d开发语言
目录一、曲线拟合1、算法原理2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。博客长期更新,最近一次更新时间为:2024年7月14日。①代码在PCL1.14.1中运行;②完善代码;③新增标准测试数据一、曲线拟合1、算法原理 电力线三维重建指将提取得到的单根电力线进行精确矢量化。在理想情况下,
- Kubernetes 基础学习和概念;PVC/Configmap/service/deploment/
敏君宝爸
kubernetes学习容器
Kubernetes-doc|kubernetes-doc教程|Kubernetesk8s-随笔分类-邹邹很busy。-博客园apiVersion:apps/v1#指定api版本,此值必须在kubectlapi-versions中kind:Deployment#指定创建资源的角色/类型metadata:#资源的元数据/属性name:demo#资源的名字,在同一个namespace中必须唯一name
- 算法随笔_62: 买卖股票的最佳时机
程序趣谈
算法python数据结构
上一篇:算法随笔_61:二进制求和-CSDN博客=====题目描述如下:给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第
- 数据挖掘校招面经二
Y1nhl
搜广推面经数据挖掘人工智能机器学习深度学习算法python
得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中,a是模型的权重(或斜率),需要通过数据来学习其最优值。学习的目标是找到a的值,使得模型的预测值y^=ax\hat{y}=axy^=ax尽可能接近真实值y。1.2.最小二乘法在线性回归中,通常使用最小二乘法来学习a。最小二乘法的目标是最小化误差平方和(即真实值y和预测值y^\hat{y}y^之间的差异):误差平方和=
- 《西西弗神话》:在荒诞中书写生命的尊严
曦紫沐
小说
一、加缪与《西西弗神话》的诞生法国作家阿尔贝·加缪(AlbertCamus)是20世纪存在主义文学的代表人物之一。1942年,他在流亡巴黎期间写下哲学随笔集《西西弗神话》,以希腊神话中的西西弗斯为隐喻,探讨了人类面对荒诞命运时的生存意义。这部作品不仅是加缪对“荒诞哲学”的系统阐释,更成为存在主义文学的经典宣言。1957年,加缪因“热情而冷静地阐明了当代向人类良知提出的种种问题”荣获诺贝尔文学奖,而
- 【技术随笔】Mysql数据库亿级数据表的快速迁移,详细教程及避坑指南
QTEASY量化交易
随笔笔记mysql数据库mysqlandroid
迁移mysql大量数据的详细教程及避坑指南问题说明操作思路操作方法生成数据库文件批量创建空数据表批量导入数据单个导入数据暂时关闭auto_commit和数据检查:效果对比恢复mysql设置避坑指南无法dump数据到文件:报错mysqlimport命令不存在无法读取本地文件,提示Local-infile被禁用问题说明做量化交易需要大量的金融数据,通常保存在mysql数据库中,有时候我们需要将这些金融
- 【随笔笔记】将mysql数据迁移到群晖NAS
QTEASY量化交易
随笔笔记笔记mysql数据库
将mysql数据迁移到群晖NAS情况和问题前提条件方法1,使用管道方式传递数据方法2,导出数据为文件,复制到NAS上再导入情况和问题原本大量的金融数据保存在电脑本地硬盘的mysql数据库中,随着数据量越来越大,电脑的硬盘吃紧,正好把我的群晖NAS升级到了DS923+并且增加了4T的存储空间,可以使用Docker安装mysql并且存储空间不再是个问题,因此打算将电脑中的数据全部迁移到群晖NAS中。这
- SLAM文献之-IMLS-SLAM: scan-to-model matching based on 3D data
点云SLAM
SLAM3d机器学习SLAMIMLSICP
IMLS-SLAM算法原理详解一、算法概述IMLS-SLAM(ImplicitMovingLeastSquaresSLAM)是一种基于3D激光雷达数据的低漂移SLAM算法,由Jean-EmmanuelDeschaud等人在2018年提出。其核心思想是通过隐式移动最小二乘(IMLS)曲面建模实现scan-to-model的匹配框架,显著提升了定位与建图的精度和鲁棒性。该算法在无闭环检测的情况下,4公
- ALOAM代码解析laserMapping(二)
大山同学
代码解析SLAM感知定位
文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6.判断是否为线特征2.7.添加残差函数3.点到平面拟合与残差计算(LidarPlaneNormFactor)3.1.变换点云坐标系3.2.寻找最近邻点3.3.最小二乘法拟合平面3.4.归一化法向量3
- 奇异值分解求线性方程组的最小二乘解
果壳中的robot
计算机视觉线性代数算法矩阵
线性方程组一般考虑两类:非齐次线性方程组:Ax=b齐次线性方程组:Ax=0A是m*n矩阵,x是n*1的向量,b是m*1的向量。此类问题可以很方便地采用SVD奇异值分解来求解。一.讨论基于线性代数的解析解关于线性方程组的解析解存在性的讨论在之前的博客中已经介绍,主要基于向量组的线性相关性理论。链接为:【线性代数】齐次与非齐次线性方程组有解的条件。主要结论为:对于齐次线性方程组Ax=0:Ax=0有非零
- 算法随笔_58: 队列中可以看到的人数
程序趣谈
算法python数据结构
上一篇:算法随笔_57:游戏中弱角色的数量-CSDN博客=====题目描述如下:有n个人排成一个队列,从左到右编号为0到n-1。给你以一个整数数组heights,每个整数互不相同,heights[i]表示第i个人的高度。一个人能看到他右边另一个人的条件是这两人之间的所有人都比他们两人矮。更正式的,第i个人能看到第j个人的条件是imax(heights[i+1],heights[i+2],...,h
- 【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测,DOA-LSSVM回归预测,多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法,该算法结合了一个基
智能算法及其模型预测
支持向量机回归算法
【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测,DOA-LSSVM回归预测,多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法,该算法结合了一个基本的记忆策略,一个遗忘和补充策略,以平衡探索和利用,值得一试!该成果由YifanLang于2025年3月发表在SCI一区Top期刊《ComputerMethodsinAppliedMechanicsand
- 算法随笔_57 : 游戏中弱角色的数量
程序趣谈
算法python数据结构
上一篇:算法随笔_56:好子数组的最大分数-CSDN博客=====题目描述如下:你正在参加一个多角色游戏,每个角色都有两个主要属性:攻击和防御。给你一个二维整数数组properties,其中properties[i]=[attacki,defensei]表示游戏中第i个角色的属性。如果存在一个其他角色的攻击和防御等级都严格高于该角色的攻击和防御等级,则认为该角色为弱角色。更正式地,如果认为角色i弱
- HUSTOJ随笔4-建立分布式判题系统
歪嘴鱼
hustoj数据库服务器数据库远程连接虚拟机web服务
HUSTOJ支持一台数据库服务器,多台web服务器和多台判题服务器,以承担较高的访问负荷。首先,需要创建用于从远程连接数据库的帐号。GRANTALLPRIVILEGESONjol.*TO'judge'@'%'IDENTIFIEDBY'judge_pass'WITHOUTGRANTOPTION;flushprivileges复制代码其中jol为数据库,judge为帐号,judge_pass为密码。注
- 【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升
若兰幽竹
机器学习机器学习线性回归人工智能
向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法,介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而,这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能,视频引入了向量化运算的概念,即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量
- 【ATU 随笔记】整车网路系统架构之探讨 ( 一 )
WPG大大通
NXP产线大大通笔记经验分享CAN汽车车载系统
一、前言在现今的车辆设计中,通讯架构扮演着至关重要的角色,以确保车内各个电子控制单元(ElectronicControlUnit,ECU)能够快速且可靠地交换资讯。车用通讯协议的选择多样且具备不同的应用特性,其中包括CAN(ControllerAreaNetwork)、LIN(LocalInterconnectNetwork)、Ethernet和FlexRay等。每一种通讯协议皆有其特定的应用范畴
- Matlab 点云移动最小二乘法(MLS)
大鱼BIGFISH
点云数据处理matlab最小二乘法点云移动最小二乘法(MLS)
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考文献一、简介我们要明白MLS是想用一组基函数来局部近似我们的目标函数,它非常类似于我们所学的泰勒公式,只不过它是基于局部的。这里我们以一维的MLS为例,其具体的原理如下所述:假设Ω为范数向量空间,而u为Ω内场变量的标量。为了形成一个近似函数uau^au
- r语言 面板数据回归_R语言 之回归分析
你的麦克疯
r语言面板数据回归
回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,下列表格向我们展示了回归的不同类型以及其用途。本章为R语言回归分析之上部分,主要向读者们展示如何运用R语言完成ols(普通最小二乘)回归:简单线性回归、多项式回归、多元线性回归的语言编程示例,以及检验回归分析中统计假设的方法。回归类型用途简单线性用一个量化的解释变量来预测一
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简介简介:这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测(BDD)机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。论文题目:FalseDataInjectionAttacksBasedonLeastSquaresGenerativeAdversarialNetworkswithReconstructionLoss(基于重构损失最小二乘生成对抗网络的虚
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:如果你也对机器人、人工智能感兴趣,看来我们志同道合✨:不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】:文章若有幸对你有帮助,可点赞收藏⭐不迷路:内容若有错误,敬请留言指正!原创文,转载注明出处文章目录一、自动驾驶方向新势力车企系统供应商Robotaxi物流配送二、AR/VR硬件方向AR/VR硬件系统软件三、传感器方向双日相机RGBD相机激光
- 第十八篇
zch001104
首页新闻博问专区闪存班级我的博客我的园子账号设置退出登录注册登录个人公众号交流:bigsaibigsai博客园首页新随笔联系订阅管理随笔-46文章-0评论-67八大排序算法—16张图搞懂基数排序原创公众号:bigsai转载需联系笔者前言在排序算法中,大家可能对桶排序、计数排序、基数排序不太了解,不太清楚其算法的思想和流程,也可能看过会过但是很快就忘记了,但是不要紧,幸运的是你看到了本篇文章。本文将
- 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。
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(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
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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
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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
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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()
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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。
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- Java 定时任务总结一
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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
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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