- 【STM32实物】基于STM32的扫地机器人/小车控制系统设计
阿齐Archie
单片机项目合集stm32机器人单片机mcu
基于STM32的扫地机器人/小车控制系统设计演示视频:基于STM32的扫地机器人小车控制系统设计简介:扫地机器人系统采用分层结构设计,主要包括底层硬件控制层、中间数据处理层和上层用户交互层。底层硬件控制层负责对各个硬件模块进行控制和数据采集,中间数据处理层负责对采集到的数据进行处理和解算,上层用户交互层负责与用户进行交互并显示系统状态信息。主控模块采用STM32F103C8T6开发板,具有高性能、
- 云原生工程师必修课:如何揪出“假忙真闲”的应用元凶
YAMLMaster
面试题kubernetes运维开发devops
Tagamanent,Spain引言这是一个再经典不过的面试题了,希望大家能学到精髓。开始介绍在分布式系统和高并发场景中,高负载(HighLoad)与低使用率(LowUtilization)的共存矛盾是运维和开发者的常见挑战。这种问题往往隐蔽性强,传统监控指标难以直接定位根因。本文从系统层、应用层、架构层多维度拆解,提供一套完整的排查与优化方法论。核心概念厘清•负载(Load):系统当前待处理任务
- 深度剖析linux内核万能--双向链表,Hash链表模版
Engineer-Bruce_Yang
C语言-算法与数据结构编程C语言在开发中的应用
我们都知道,链表是数据结构中用得最广泛的一种数据结构,对于数据结构,有顺序存储,数组就是一种。有链式存储,链表算一种。当然还有索引式的,散列式的,各种风格的说法,叫法层出不穷,但是万变不离其中,只要知道什么场合用什么样的数据结构,那就行了。那么,标题说的内核万能链表,其实就是内核链表,它到底和我们平常大学学的数据结构的链表有什么不同呢??内核链表,是在linux内核里的一种普遍存在的数据结构,比如
- 第十七章:Future Directions_《C++ Templates》notes
郭涤生
c/c++c++开发语言笔记
FutureDirections核心重难点:示例代码:设计题多选题答案设计题详解核心重难点:泛型非类型模板参数允许任意类型作为非类型模板参数(如template)需解决类型推导和链接问题编译期控制流constexprif替代模板偏特化(减少代码膨胀)折叠表达式优化可变参数模板处理反射与元编程增强类型检查(is_convertible_v等)反射提案(如成员变量/函数查询)模块化支持解决传统头文件包
- 全国一体化算力网演进与多域协同发展
智能计算研究中心
其他
内容概要全国一体化算力网的建设正从技术探索迈向系统性布局,其核心目标是通过多源异构资源的动态调度与协同管理,构建覆盖全域的智能化算力基础设施。当前,东数西算战略通过跨区域算力资源整合,推动智能算力、超级算力与边缘计算的有机衔接,逐步形成支撑工业互联网、元宇宙、智能家居等多元化场景的泛在服务能力。技术层面,异构计算架构的突破与量子计算、模型压缩等创新技术的融合,正在重塑算力系统的可扩展性与可靠性边界
- H800能效架构实战解析
智能计算研究中心
其他
内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心,通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块,形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。在架构设计中,异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态,动态分配CPU、GPU及专用加速器资源,最大化硬件利用率;动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略,结合多级电压频率
- 算力网协同创新与多场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网协同创新正通过技术融合与场景适配,驱动算力资源的高效整合与跨域调度。核心突破方向涵盖异构计算架构优化、边缘计算实时响应能力提升,以及智能算力在工业互联网、数字孪生等场景的动态供给。随着“东数西算”工程推进,算力网络需兼顾性能与可持续性,在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。技术方向应用场景关键指标异构计算架构工业检测任务延迟<10ms模型压缩算法医疗影像分析计算资
- 算力技术创新与多场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术创新正成为驱动数字经济发展的核心引擎,其演进路径呈现出多维度突破态势。从量子计算颠覆性架构到光子计算超高速特性,从异构计算资源动态整合到边缘计算实时响应机制,技术革新持续突破物理边界与能耗瓶颈。应用层面,工业互联网实时控制、元宇宙沉浸式交互、生物计算精准建模等场景对算力提出差异化需求,推动智能调度算法与能效管理体系的协同优化。与此同时,全国一体化算力网络建设加速芯片制程迭代、数据中
- 【今日EDA行业分析】2025年3月21日
知梦EDA
EDA行业分析大数据人工智能半导体EDA行业分析
智算时代EDA行业新变局:技术突围与生态重构一、EDA产业格局剧变:技术壁垒与地缘博弈交织在半导体产业链的宏大版图中,EDA工具宛如数字时代的“工业母机”,其重要性伴随芯片复杂度的指数级攀升而愈发显著。据SEMI数据显示,2023年全球EDA市场规模成功突破200亿美元大关,中国本土市场增速更是达到了18%。然而,Synopsys、Cadence、Mentor这三大行业巨头依旧牢牢占据着超过85%
- 重塑家用机器人大脑!云鲸旗舰机型逍遥002搭载旭日5正式开售
量子位
2025年3月20日,全球家庭清洁机器人明星品牌云鲸智能携最新一代旗舰机型——云鲸逍遥002,亮相中国家电及消费电子博览会(AWE)。该产品以”AI智能深度清洁“为核心,基于地瓜机器人全新一代旭日5智能计算芯片,推出首创的双目AI视觉感知自适应系统,以10TOPs的端侧算力与180万点/秒的3D稠密深度点云生成能力,为家庭场景带来毫米级障碍测距精度与语义级环境理解,是家庭清洁机器人智能化演进的又一
- AI巨浪中的安全之舵:天空卫士助力人工智能落地远航
天空卫士
人工智能安全数据安全网络安全大数据
"AI时代的安全战场,不在云端在本地;数据治理的胜负手,不在防御在认知。"近期,众多企业纷纷接入DeepSeek大模型,迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。无论是在制造业、金融业,还是在医疗、教育等领域,DeepSeek大模型的应用都如火如荼,遍地开花,展现出了其广泛的应用前景和巨大的商业价值。顺势而来的是DeepSeek一体机以"低成本、高算力、私有化部署"的优势席卷企业市场。因为DeepSeek
- 大规异构集群 混合并行分布式训练系统,解决算力不均衡问题 HETHUB
爱串门的小马驹
万卡大规模集群大模型训练异构集群大规模集群分布式大模型训练
视频教程在这:3.2大规模异构集群,混合并行分布式系统,解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因:同一种GPU数量有限难以构建大规模集群:训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如,训练GPT-4模型(1.8万亿个参数)需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速
- 钉钉发布“AI创新N次方计划”,为AI生态免除佣金、保证金和算力费用
量子位
3月20日,钉钉在北京举办了“AI创业N次方”生态创新大会。会上,钉钉发布了一系列全新生态政策,为AI创业者、AI转型者提供助力:包括免除佣金、免除入驻保证金和免除算力费用,并在销售、品牌、技术和投资等方面提供支持,为生态伙伴提供AI应用创业创新的全方位助力。发布AI创新扶持计划:“三免四助力”钉钉副总裁、开放平台总经理王铭在会上表示:“开放是钉钉一直以来的信仰。AI时代大幕拉开,钉钉生态也进入新
- 人工智能革命:技术演进图谱与人类文明重构路径
A达峰绮
人工智能重构经验分享图形绘制数据处理AI
当GPT-4在2023年3月通过注册会计师考试时,其财务分析模块展现的推理能力已超越85%的人类考生。这个标志性事件背后,折射出人工智能正在突破认知型工作的最后防线。我们正在见证的,不仅是技术迭代,更是人类文明范式的根本性转变。一、算力奇点降临:AI基础设施的指数级进化量子计算与神经形态芯片的融合正在重塑算力边界。IBM最新数据显示,其量子体积(QuantumVolume)从2020年的64跃升至
- 深度学习模型性能全景评估与优化指南
niuTaylor
深度学习人工智能
深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
- 知识蒸馏:让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术
一休哥助手
人工智能人工智能
引言:当AI模型需要"减肥"在人工智能领域,一个有趣的悖论正在上演:大模型的参数规模每年以10倍速度增长,而移动设备的算力却始终受限。GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行,但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏(KnowledgeDistillation),它就像给AI模型进行"脑外科手术",将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章
- HarmonyOS 5 开发环境介绍
harmonyos-next
一、HarmonyOS5是什么?HarmonyOS5是华为推出的新一代分布式操作系统,基于微内核架构,专注于鸿蒙原生应用开发,不再兼容安卓APK。其核心目标是通过"一次开发、多端部署"的能力,实现全场景设备(手机、平板、智能穿戴、车机、智能家居等)的无缝协同。核心特性包括:分布式架构:设备间可自由组网,共享算力与资源;高性能内核:基于开源鸿蒙(OpenHarmony)优化,支持64位ARM、x86
- [NOIP2011 提高组] 铺地毯
Nerous_
刷题之路算法c++数据结构
题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼,组织者在会场的一片矩形区域(可看做是平面直角坐标系的第一象限)铺上一些矩形地毯。一共有nnn张地毯,编号从111到nnn。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设,后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。地毯铺设完成后,组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意:在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2n+
- 存算一体与存算分离:架构设计的深度解析与实现方案
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
大数据数据库
随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高,存算一体作为一种新型架构设计理念,在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前,我们需要先了解存储和计算的基本概念,以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体?存算一体,顾名思义,是将数据存储与计算资源紧密结合,形成一个统一的架构。在这种架构下,存储和计算不仅在物理层面上结合,更在架构设计上深度融合。具体来说,
- DeepSeek带来服务器与显卡需求激增的核心逻辑
DeepSeek+NAS
人工智能服务器运维网络安全计算机网络
随着DeepSeek等开源AI模型的普及,个人开发者和小型企业正加速构建私有化AI服务器,以处理敏感数据和定制化任务。这种趋势不仅重构了算力需求的结构,更推动服务器和显卡市场进入新一轮增长周期。以下从技术迭代、行业需求、市场格局三个维度展开论述。一、私有化部署:从数据安全到算力自主的核心驱动力数据隐私与合规性需求公共AI平台的数据泄露风险促使企业选择本地化部署。例如,医疗机构的患者数据、金融企业的
- Ai时代初期,人类文明的多纬度演进方向分析
Ai度
人工智能
在AI时代初期,文明的演进呈现出多维度、跨领域的突破性特征,结合最新研究进展与实践案例,其深层变革可进一步细化为以下六大维度:一、技术平权与生产要素重构AI技术通过算力跃迁与认知革命重构生产要素。例如,华为昇腾芯片使县域政务系统获得省级决策能力,特斯拉工厂的机械臂实现0.8秒完成车身焊接,而量子-经典混合算法将药物分子模拟效率提升1200倍。这种技术平权运动正推动全球劳动生产率提升30%,同时催生
- 基于Wasm的边缘计算Pandas:突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰
Eqwaak00
Pandas人工智能wasm边缘计算pandas架构深度学习
引言:边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天,传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。本文将揭示如何通过WebAssembly(Wasm)+Pandas的技术组合,在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析,并通过智慧工厂设备预测性维护案例,展示从理论到工程的全链路实现。一、技术架构设计1.1边缘计算范式演进mermaid:gra
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 算力融合创新与多场景应用生态构建
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正经历从单一计算范式向融合架构的跨越式演进。随着异构计算、光子计算等底层技术的突破,算力资源逐步形成跨架构协同、多模态联动的智能供给体系,支撑工业互联网、医疗影像、智能安防等场景实现效率跃升。与此同时,量子计算与神经形态计算的前沿探索,正在重塑科学计算与实时决策的技术边界。建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计,通过动态调度算法与分布式架构优化,构建弹性
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- C语言的回溯算法
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
C语言中的回溯算法引言回溯算法(Backtracking)是一种通过搜索所有可能的候选解,找到符合条件的解的算法。它常用于解决一些组合问题、约束满足问题和优化问题。回溯算法的核心思想是通过尝试并逐步构建解的过程,在发现某个解不能继续时,从当前解的最后一个决策点“回溯”到之前的状态,进行其他可能性的探索。在这篇文章中,我们将探讨回溯算法的基本思想、基本框架及其在C语言中的具体实现,应用实例等。回溯算
- 网络安全工程师有职业寿命吗,能干多久?
网络安全(king)
黑客网络工程师网络安全网络web安全安全phpandroid
你说的这个网络安全工程师是,网络安全,还是信息安全,分开答吧。如果是网络安全,就是调试防火墙的网络工程师。这个大概率是在乙方或者厂商,因为甲方不会单独搞一个岗位调试防火墙。如果在厂商,后续可以转TAC,转研发,转HR(转了HR也算这个职业寿命结束了)。大部分可以到35-40.后续转了,也不大算网络安全工程师了吧。如果是乙方,大概率35左右到头,如果不升职,确实这个不太好,防火墙容量就这么大,而且很
- 云原生边缘计算:分布式智能的时代黎明
桂月二二
云原生边缘计算分布式
引言:从集中式算力到万物智联的范式裂变AT&T边缘节点部署超5000个,特斯拉自动驾驶系统每节点200TOPS算力。国家电网通过边缘计算实现毫秒级电网故障隔离,菜鸟物流分拣效率提升400%。IDC预测2027年边缘基础设施支出将达亿,宝马汽车工厂设备预测性维护准确率达9亿运维成本。一、边缘计算范式进化论1.1算力拓扑结构演变世代大型主机中心化云计算分布式雾计算去中心化边缘计算泛在化神经形态计算体计
- OpenBayes 教程上新丨单卡A6000轻松部署Gemma 3,精准识别黄仁勋演讲实拍
3月12日晚间,谷歌发布了「单卡大魔王」Gemma3,号称是能在单个GPU或TPU上运行的最强模型,真实战绩也证实了官方blog所言非虚——其27B版本击败671B的满血DeepSeekV3,以及o3-mini、Llama-405B,仅次于DeepSeekR1,但在算力需求方面却远低于其他模型。如下图所示:*按照ChatbotArenaElo分数对模型进行排名;圆点表示预估的算力需求随后,谷歌也是
- 21.7 ChatGLM3-6B私有化部署实战:2小时快速搭建200 QPS高可用模型服务
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能gpt语言模型
ChatGLM3-6B私有化部署实战:2小时快速搭建200QPS高可用模型服务ChatGLM3-6B私有化部署实战指南关键词:ChatGLM3-6B部署,私有化模型服务,性能优化,容器化部署,API服务封装1.部署环境准备与硬件规划ChatGLM3-6B私有化部署需要充分考虑算力资源与软件生态的适配性,以下是推荐配置方案:
- 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