- Python 模块学习:(一)turtle模块
「已注销」
python
一、turtle模块概述Python标准库中有个turtle模块,俗称海龟绘图,它提供了一些简单的绘图工具,可以在标准的应用程序窗口中绘制各种图形。turtle的绘图方式非常简单直观,就像一只尾巴上蘸着颜料的小海龟在电脑屏幕上爬行,随着它的移动就能画出线条来。使用海龟绘图,我们只用几行代码就能够创建出令人印象深刻的视觉效果,而且还可以跟随海龟的移动轨迹,看到每行代码是如何影响它的移动的。这能够帮助
- 关于Sqlite数据库Update语句的一点介绍
maqiutian
sqlite数据库mysql
sqlite数据库不支持update……from语句,但可以用两种不同的方法来替代它,本文主要介绍了这一过程,接下来就让我们一起学习吧。AD:Sqlite数据库中的Update语句,你能了解多少呢?因为这种微型数据库用到的语句非常少,所以可能我们不会经常的用到。但要想真正的玩转sqlite这种微型数据库,掌握这些语句的用法是非常重要的。本文我们就来介绍一下update语句的使用。1.典型的Upda
- 机器学习--学习计划
kyle~
机器学习机器学习学习人工智能
3周机器学习速成计划基于「28原则」,聚焦机器学习20%的核心概念,覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战,每周学习后通过5个递进项目巩固知识。第1周:数据与监督学习基础学习目标:掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。核心概念(20%关键内容):数据预处理缺失值处理(均值填充、删除)特征缩放(标准化、归一化)分类变量编码(独热编码、标签编码)监督学习基础线性回归(原理、损失函
- 电控三周速成计划参考
kyle~
嵌入式单片机嵌入式硬件
第1周:基础搭建与GPIO控制学习目标:建立开发环境,掌握最基础的硬件控制能力每日学习(2-3小时):环境搭建(2天)安装KeilMDK-ARM+STM32CubeMX使用CubeMX创建第一个工程(选择STM32F103C8T6)生成代码并烧录到开发板(LED点亮验证)GPIO编程(3天)推挽输出/开漏输出模式区别使用HAL_GPIO_WritePin()控制LED按键输入检测(轮询方式)时钟系
- 机器学习--概览
kyle~
机器学习机器学习人工智能
一、机器学习基础概念1.定义机器学习(MachineLearning,ML):通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并利用学习到的模型进行预测或决策,而无需显式编程。2.与编程的区别传统编程机器学习输入:规则+数据→输出:结果输入:数据+结果→输出:规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据:模型学习的原材料(结构化/非结构化)特征(Feature):数据的可量化属性(如房价预测中的
- 机器学习笔记20241017
tt555555555555
学习笔记深度学习机器学习笔记人工智能
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性(GradientVanishing)梯度消失原因解决方法梯度爆炸(GradientExplosion)定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库,主要用于处理图像数据集
- 基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究(python进行数据处理并完成建模,对品种进行预测)
Life is a joke
PYTHON人工智能机器学习机器学习集成学习人工智能
1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物,别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等,是一种名贵中药材,国内主要产地为较低纬度地区如:福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1],被当地人民誉为“药中之王”,福建品种和台湾品种更是其中的上等品种,在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
transformer深度学习人工智能机器学习算法回归算法神经网络
###一、背景在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功,但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足,导致模型训练时间漫长,并在处理较长文本时效果不佳。2017年,Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
- 随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
追蜻蜓追累了
深度学习机器学习python随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
- bjtu人机交互技术期末复习
--_--;
人机交互
HCI复习笔记绪论人机交互的概念笼统:研究人、“计算机”以及它们相互影响的技术具体:人机交互技术主要研究的是人与“计算机”之间的信息交换人机交互的历史三个阶段及特点CLI命令行界面:键盘GUI(WIMP)用户图形界面:鼠标MMI自然人机交互界面/多通道智能用户界面:摄像头、麦克风人机交互的发展趋势目前主流是WIMP,正向MMI过渡,未来更强调“以人为本,随时随地”、“自然、和谐”,“集成化、网络化
- 关于双塔模型的简单介绍
eso1983
python算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下:importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
- 学习Python的一些在线资源推荐
eso1983
学习python开发语言
任何一门开发语言的学习都需要理论和实践结合起来,有时间的小伙伴可以通过在线课程、官方文档、开源项目来夯实基础。以下是个人认为比较好的学习路径,可以供大家参考学习:在线课程平台Coursera:推荐理由:Coursera上有许多来自知名大学和机构的Python课程。这些课程通常有完整的教学大纲、作业和测试,并且有专业的教师团队进行教学支持。课程内容质量高,经过精心设计,可以系统地学习Python。核
- DeepSeek在协同过滤和深度学习技术中的应用场景
python算法(魔法师版)
深度学习人工智能
DeepSeek作为一个集成多种先进技术的平台,利用协同过滤和深度学习技术在多个领域实现了创新应用。以下是一些具体的场景和示例,展示了这些技术如何被应用于实际问题中。一、推荐系统电子商务协同过滤:在电商平台中,协同过滤用于根据用户的历史行为(如购买记录、浏览历史等)推荐相关商品。基于用户的相似性或项目的相似性来生成个性化推荐。Python深色版本fromsurpriseimportDataset,
- CDGA学习笔记一-《数据管理》与《数据治理》
wy_chriss
大数据
一、数据管理1.1引言数据是一种至关重要的企业资产,数据和信息能够帮助企业洞察顾客、产品和服务,帮助企业创新并实现其战略目标。但是,很少有组织将数据作为一项资产进行积极管理,并从中获得持续价值。从数据中获取价值,不可能凭空产生或者依赖于偶然,需要目标、规划、协作和保障,也需要管理和领导力。*考点(数据管理的概念)数据管理(DataManagement):是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的
- OpenPyXL教程学习笔记
小霍不吃豆角
python学习笔记python
OpenPyXL是一个功能强大的Python库,用于处理Excel文件,允许读取、编辑和创建Excel工作簿和工作表。以下是OpenPyXL的详细教程:一、安装OpenPyXL要使用OpenPyXL,首先需要安装它。可以使用pip进行安装:pipinstallopenpyxl二、打开或保存文件打开已有文件:importopenpyxlpath='文件路径'#例如“C://test.xlsx”wor
- 一篇文章了解AI大神何凯明
Ai知识精灵
人工智能
何凯明(KaimingHe)是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍:个人背景:何凯明出生于中国,后赴美国深造。他分别在2007年和2011年在清华大学获得学士和博士学位,专业是电子工程。职业经历:在完成博士学位后,何凯明加入了微软亚洲研究院(MicrosoftResearchAsia)。2015年,他加入了FacebookAIResearch(FAIR),成
- (学习笔记)应用层协议之电子邮件——SMTP
jesesl
计算机网络smtp网络协议
目录因特网中的电子邮件1电子邮件系统如果报文发送不成功怎么办?SMTP客户机和服务器的一次交互2与HTTP的对比3邮件消息格式和MIME4邮件访问协议•POP3•IMAP•基于Web的电子邮件因特网中的电子邮件1电子邮件系统电子邮件系统有3个主要组成部分:用户代理(usesagent),邮件服务器(mailserver)和简单邮件传输协议(SimpleMailTransferProtocol)。用
- html标题字体文本居中字体颜色,HTML字体标签:如何控制字体大小与颜色
红色号角乐队
以下为学做网站论坛关于“HTML字体标签:如何控制字体大小与颜色”讲解视频教程。课程介绍HTML字体标签:如何控制字体大小与颜色是由学做网站论坛录制或发布的网页制作教程的8500节。HTML字体标签:如何控制字体大小与颜色主讲老师为来自学做网站论坛的张启亚老师发布。本课程已被学做网站论坛用户学习17,071次。张启亚老师已在学做网站论坛发布了包括HTML字体标签:如何控制字体大小与颜色在内的632
- Java系统线上生产问题排查一把梭
2401_89693697
java开发语言
还有测试环境是允许造数据来模拟我们需要的场景的哦,因此这时遇到问题记得主动沟通测试人员造数据让bug更容易复现。1.3Prd该环境下开发人员的权限最低,所以排查问题时障碍很大:无法使用调试工具从远程附加进程快速恢复为先,即使在结婚,也得赶紧修复线上问题。而且生产环境流量大、网络权限严格、调用链路复杂,因此更容易出问题,也是出问题最多的环境。2监控==========================
- 【自我修炼】 大疆技术总监对于大学生学习机器人工程师路线建议 ( 大一 篇)
2401_89323952
学习机器人
很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣,该怎么展开学习。最近稍微有点空,我写写我的看法。两年前,我在知乎回答如何定义「机器人」?YY硕的回答中试图给机器人做出一个比较仔细的定义,我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎回答里对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗?-YY硕的回答我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来,我又在知乎回答有哪些与
- 电子项目设计实例、单模块实例和硬件思考笔记 链接汇总(均实物验证过)
凡人电子工作室
嵌入式硬件单片机
教程按照发布顺序排列,最新教程请向下翻看其中单模块实例是免费分享,代码和对应模块电路图都有,按照博主给出的代码移植即可。欢迎大家评论点赞收藏,博主看到了会回复,因为已经用过很多次了,所以大家不用担心代码跑不通。有什么疑问在评论区提出即可。电子设计实例是以往做过的电子设计,不免费,价格便宜周到,包售后。可根据个人需求与博主沟通设计要求,也可单买电子资料(可私信博主)思考笔记囊括了平时学习的一些内容,
- 【离线环境迁移】使用Conda打包和还原Python环境指南
Zhijun.li@Studio
condapython
本文介绍了一种利用Conda工具快速打包和迁移Python环境的方法。通过简单的步骤,轻松实现离线服务器的环境配置,解决网络限制问题。1.创建环境并安装相关依赖condacreate-nmyenvpython=3.xcondaactivatemyenvcondainstall2.把环境打包condainstall-cconda-forgeconda-packcondapack-nmyenv-omy
- MOE模型入门
云帆@
AI人工智能
一、目录定义:MOE架构代表类型如何解决expert平衡的?而不是集中到某一专家。如何训练、微调MOE模型?基础架构优缺点不同MOE模型实现方式、训练方法二、实现定义:MOE架构MOE:混合专家模型,多个专家共同决策的模型。实现:将transformer模型中的每个前馈网络(FFN)层替换为MoE层,其中MoE层由两个核心部分组成:一个路由器(或者叫门控网络)和若干数量的专家。代表类型谷歌MOE,
- 机器学习中,准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么?有啥用?有啥意义?有啥缺陷?
shimly123456
NLP相关杂谈机器学习人工智能算法
首先明白四个名词:真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真,实际为真的样本FP:被预测为真,实际为假的样本TN:被预测为假,实际为假的样本FN:被预测为假,实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式:(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义:被正确预测的样本占总样本的比例缺陷:尽管准确率
- 使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南
小桥流水---人工智能
人工智能python安装库ancondacondapython开发语言
使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时,我们通常会选择Anaconda作为管理工具,因为它不仅提供了Python的安装包,还集成了许多常用的库和工具,非常适合数据科学和机器学习的工作。Conda是Anaconda中的一个包和环境管理工具,通过使用Conda命令,我们可以方便地创建、管理和切换不同的Python环境。下面是一些常用的Conda命令,详细介绍如何使用这些命令来
- 基于深度学习的物体分割技术:从理论到实践
人工智能_SYBH
深度学习人工智能神经网络机器学习lstm
1.引言物体分割(ObjectSegmentation)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来,通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展,尤其是卷积神经网络(CNN)的应用,物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中,我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术,介绍其发展历程、核心原
- MIT6.S081学习总结-lab3:page tables
NullObjectError
Linuxlinux6.S081操作系统
lab3主要是页表相关,难度突然提高了好多,遇到了无数个坑,太难了。打印页表第一个进程启动时打印页表内容内容分析:…0:……0:………0:标志位0x1f,用户可以访问,是代码,全局变量页表………1:标志位0x0f,用户不可以访问,就是守护页,因为栈是往下增长的,防止用户栈增长到守护页,最多只能到栈底………2:标志位0x1f,表示堆栈…255:……511:………510:标志位0x07,可读写,是tr
- MIT6.S081学习总结-lab10:mmap
NullObjectError
Linux操作系统linux6.S081
lab10实现mmap介绍mmap和munmap系统调用允许UNIX程序对它们的地址空间进行详细的控制。它们可以用于在进程之间共享内存,将文件映射到进程地址空间,以及作为用户级页面错误方案的一部分,比如在讲座中讨论的垃圾收集算法。在本实验中,您将向xv6添加mmap和munmap,重点关注内存映射文件。void*mmap(void*addr,size_tlength,intprot,intflag
- 高阶开发基础——在WSL中快速部署一个极简的C++开发环境
charlie114514191
高阶开发公共基础部分c++C语言环境配置WSL项目构建
前言笔者最近打算深入的整理一份基于ArchWSL的最简单纯粹的C++配置。使用的方案是使用GCC作为编译器,CMake作为项目构建脚本,VSCode作为代码编辑器,使用clangd作为强大的语言服务器和检查器,使用clang-format整理格式化我自己的代码。如果你愿意跟我一起,请跟随我的步伐一一配置。概念理解和澄清环境配置部分笔者在学习的时候,常常发现一些人根本不理解下面的这些概念。甚至到了上
- 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
--------
- 【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