- 供水管网漏损及智能化监测改造解决方案
liu854046222
技术解决方案解决方案供水智慧供水智能化监测
一、背景随着城市化进程的加快,供水系统的复杂性和规模性日益增强,传统的供水管网管理模式已难以满足当前高效、智能的管理需求。供水管网漏损问题作为城市供水系统中的一大难题,不仅造成了水资源的大量浪费,还增加了供水企业的运营成本。因此,针对供水管网漏损及智能化监测进行改造升级,构建一套全面、高效、智能的监测与管理系统,已成为提升城市供水管理水平、保障供水安全、降低漏损率的重要途径。二、调研结果2.1、调
- c++ std::list使用笔记
JANGHIGH
C++c++list笔记
c++std::list使用笔记1.包含头文件2.创建和初始化`std::list`3.添加元素4.删除元素5.访问元素6.遍历`std::list`7.容量相关操作8.其他常用操作9.示例代码总结std::list是C++标准库中的一个双向链表容器。与std::vector不同,std::list不支持随机访问,但它在任意位置插入和删除元素的操作效率更高(时间复杂度为O(1))。以下是std::
- AI环境初识
网络飞鸥
AI人工智能
在搭建AI环境时,当前流行的技术涉及多个方面,包括开发框架、深度学习库、硬件支持以及具体的应用技术等。以下是一些主要的技术趋势和流行技术:一、开发框架与深度学习库TensorFlow:由谷歌开发的一个开源机器学习库,广泛用于研究和生产环境。它提供了强大的张量计算能力和灵活的架构,支持广泛的机器学习和深度学习算法。PyTorch:由Facebook推出,也是一个广受欢迎的开源机器学习库。PyTorc
- DeepSeek模型微调的原理和方法
alankuo
人工智能
DeepSeek模型微调的原理迁移学习基础DeepSeek模型微调基于迁移学习的思想。预训练模型在大规模通用数据上进行了无监督或有监督的训练,学习到了丰富的语言知识、语义表示和通用模式。这些知识和模式具有一定的通用性,可以迁移到其他相关的任务中。在微调时,我们利用预训练模型已经学到的这些通用知识,针对特定的目标任务进行进一步的调整和优化,使得模型能够更好地适应新任务的需求。微调的参数更新机制在微调
- php过滤文字中的表情字符和mysql服务端对emoji的支持
angzhan5306
php移动开发数据库
1.过滤emoji表情的原因在我们的项目开发中,emoji表情是个麻烦的东西,即使我们可以能存储,也不一定能完美显示,因为它的更新速度很快:在iOS以外的平台上,例如PC或者android。如果你需要显示emoji,就得准备一大堆emoji图片并使用第三方前端类库才行。即便如此,还是可能因为emoji图片不够全而出现无法显示的情况在大多数业务场景下,emoji也不是非要不可的。我们可以适当地考虑干
- 亚马逊云科技MySQL托管服务:Amazon RDS for MySQL的技术优势与成本优化实践
AWS官方合作商
科技mysql数据库
引言:在数字化转型的浪潮中,数据库作为企业核心业务的“中枢神经”,其稳定性、性能及成本直接影响企业的运营效率和竞争力。然而,自建MySQL数据库的复杂性、运维成本高企、扩展性不足等问题,始终是开发者与企业的痛点。亚马逊云科技推出的AmazonRDSforMySQL,作为一款全托管的云数据库服务,凭借其技术先进性和灵活的成本模型,正在成为企业上云的首选方案。一、技术优势:告别繁琐运维,聚焦核心业务1
- 垂类大模型微调(二):使用LLaMA-Factory
CITY_OF_MO_GY
从零到亿大模型微调llama
上一篇博文和大家一起安装了LLaMA-Factory工具,并下载了大模型在上面进行了简单的加载和推理,今天尝试通过LoRa技术对大模型进行微调;一、训练集准备1.1介绍训练集结构这里演示对Qwen2.5-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4模型进行LoRA微调,大家可以根据垂类大模型微调(一)从魔塔中下载对应模型;目前该工具支持指令监督微调(Alpaca格式)和多轮对话微调(
- Yolov8-pose:从零开始训练Yolov8关键点检测模型
CITY_OF_MO_GY
YOLO深度学习人工智能
一、关键点检测模型推理1.拉取yolov8源码#克隆官方源代码gitclonehttps://gitee.com/monkeycc/ultralytics.gitcd./ultralytics#创建预训练模型文件夹,并下载关键点检测预训练模型mkdirweightscd./weightswgethttps://github.com/ultralytics/assets/releases/downl
- AI大模型-提示工程学习笔记13—自动提示工程师 (Automatic Prompt Engineer)
9命怪猫
AI人工智能大模型aiprompt
卷首语:我所知的是我自己非常无知,所以我要不断学习。写给AI入行比较晚的小白们(比如我自己)看的,大神可以直接路过无视了。自动提示工程师(APE)是一种利用大语言模型(LLM)自动生成和优化提示(Prompt)的框架,旨在减少人工设计提示的工作量,并提高LLM在特定任务上的性能。与手动设计提示不同,APE通过让LLM自身生成和评估提示,自动探索更有效的提示策略,从而实现提示工程的自动化。以下是对A
- 顺序表和STL——vector【 复习笔记】
wanjiazhongqi
复习笔记数据结构笔记c++算法
1.顺序表1.1顺序表的概念要理解顺序表,首先得理解线性表线性表是具有相同数据类型的n(n>=0)个数据元素的有限序列,n=0时,称为空表,线性表逻辑结构是线性结构而线性表使用顺序存储就是顺序表,顺序表通过数组实现1.2顺序表的实现1.2.1实现方式1.数组采用静态分配,顺序表为静态顺序表2.数组采用动态分配,顺序表为动态顺序表静态分配:直接向内存申请一大块连续的区域动态分配:按需申请合适的空间二
- 8.日常英语笔记
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外资英语笔记
ribs排骨hebrokeafewribsintheaccidentwehadbarbecuedribsfordinner我们晚餐吃了排骨烤排骨肋条,辐条Theribsoftheumbrellaaremadeofmetalpan平底锅Iusedapantofrytheeggs烤盘Putthecakepanintheoven把蛋糕烤盘放到烤箱flourFrenchcultureisrichanddi
- RAG+LLM和直接将整理的知识训练到模型中去有什么区别,各自有什么优缺点
MonkeyKing.sun
RAG+LLM训练模型
1.RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)+LLM(LargeLanguageModel)概念RAG是将信息检索与生成模型相结合的一种方法。具体来说,RAG会从一个知识库(如数据库、文档库、向量数据库等)中检索相关的信息片段或条目,然后将这些信息与输入的查询一起传递给一个生成模型(如GPT、T5、BERT等)进行回答生成。这个过程通常包括以下步骤:检索:从一个知识库中
- 什么是AGI
hunter206206
人工智能agi
AGI(ArtificialGeneralIntelligence,人工通用智能)是指具备与人类相当或超越人类水平的通用智能的人工智能系统。与当前主流的**狭义人工智能(NarrowAI)**不同,AGI能够像人类一样灵活地处理各种任务,具备学习、推理、规划、创造和解决复杂问题的能力。AGI的核心特点通用性:AGI能够处理多种任务,而不仅限于特定领域。例如,它既能下棋,也能写作、驾驶、解决数学问题
- git拉取大文件
Maybe_9527
gitgit大文件
步骤安装lfs正常执行clone命令执行gitlfsfetch执行gitlfscheckout安装lfs执行gitlfsinstall正常执行clone命令比如我要下载huggingface的whisper模型gitclonehttps://huggingface.co/openai/whisper-small执行gitlfsfetch拉取大文件执行gitlfscheckout将lfs指针形式的大
- Redis命令参考手册(五大基本数据类型)
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redis数据库缓存
tex\color{#06f218}{psetex}psetex](#color06f218psetex_105)+[get\color{#06f218}{get}get](#color06f218get_120)+[getset\color{#06f218}{getset}getset](#color06f218getset_142)+[strlen\color{#06f218}{strlen}
- 14.5 Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?
少林码僧
AI大模型应用实战专栏gptagi人工智能transformer深度学习langchain
Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?关键词:自主智能体范式、AGI演进路径、动态环境交互、认知架构革命、社会级智能网络一、AGI演进的关键瓶颈与Agent范式的突破1.1传统AI系统的能力天花板
- 什么AGI
MonkeyKing.sun
agi
通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是人工智能领域的一个概念,指能够在广泛的认知任务中展现出与人类相当,甚至超越人类能力的智能系统。与当前大量应用的、针对特定任务设计的狭义人工智能(如专注于图像识别的人脸识别系统、专注于语言翻译的翻译软件等)不同,AGI具备以下显著特征:自适应学习能力:能从各种经验中学习新知识,并迅速适应全新的环境与任务。例如,面对一
- linux运维笔记:Linux文件系统
好知识传播者
linux笔记linux运维服务器
linux运维笔记:Linux文件系统1-文件系统知识分区就是给房子打隔断,常见文件系统就是装修2-文件系统的作用文件系统决定文件在磁盘上是怎么存放的3-分区与文件系统的关系我们通过fdisk命令对一个磁盘进行分区以后,并不能直接挂在目录存放数据实体。我们还需要格式化操作,才能存放数据。由于分区没有格式化之前,操作系统是无法识别系统上磁盘分区格式,也就无法存取文件目录属性和权限等内容,把分区格式化
- 在线教程丨 3 款声音克隆模型真实测评,GPT-SoVITS 精准拿捏「石矶娘娘」特点
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春节档电影「哪吒2」的票房一路高歌猛进,现已突破120亿,成为中国首部票房达到百亿大关的影片,已成功跻身全球影史票房榜前10。影片中,配音演员们用灵动的声音赋予了角色鲜活的生命力,从哪吒的「烟嗓」到太乙真人的四川方言,再到石矶娘娘的灵动,引发了大众的广泛讨论,让幕后配音艺术走到台前。提及配音艺术的魅力,「王者荣耀」芈月的白晶晶皮肤堪称绝佳例证。官方特邀「大话西游」电影中的白晶晶原配音演员王蕙君再度
- 忘掉 DeepSeek:Qwen 2.5 VL 与 Qwen Max 来了
ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读Qwen系列又推出了两款令人瞩目的新模型:Qwen2.5VL和Qwen2.5Max。如果还停留在“DeepSeek是最强”那一档,就可能要重新考虑一下,因为这两款模型的实力相当惊艳。什么是Qwen2.5VL?先从Qwen2.5VL说起。它不仅能看图识物,还能理解视频、文本,具备执行电脑操作(agentic)
- 《数据仓库与数据挖掘》自测
破坏神在行动
数据仓库与数据挖掘数据仓库数据挖掘
试卷一一、选择题(每题2分,共20分)1.数据仓库的主要特征不包括以下哪一项?A.数据量大B.异构数据整合C.事务处理D.支持决策分析2.OLAP的核心功能是:A.事务处理B.多维数据分析C.数据清洗D.数据转换3.以下哪个不是元数据的分类?A.数据源元数据B.数据模型元数据C.数据仓库映射元数据D.数据备份元数据4.数据挖掘中的KDD指的是:A.数据清洗B.知识发现C.知识库设计D.知识库查询5
- face-api.js人脸的简单使用案例
湫化椿雨
javascript开发语言
一、安装npmiface-api.js二、把模型下载放到public文件夹下文件为models里(public/models·TsMask/face-api-demo-vue-码云-开源中国(gitee.com))当前人流量:{{peopleCount}}import*asfaceapifrom'face-api.js'console.log('98',faceapi.nets.faceRecog
- 分布式之Raft算法
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分布式
参考:分布式算法-Raft算法|Java全栈知识体系Raft算法详解|JavaGuide分布式|CS-Notes面试笔记
- 系统架构设计师【第12章】: 信息系统架构设计理论与实践 (核心总结)
数据知道
系统架构软考高级系统架构设计师
文章目录12.1信息系统架构基本概念及发展12.1.1信息系统架构的概述12.1.2信息系统架构的发展12.1.3信息系统架构的定义12.2信息系统架构12.2.1架构风格12.2.2信息系统架构分类12.2.3信息系统架构的一般原理12.2.4信息系统常用4种架构模型12.2.5企业信息系统的总体框架12.3信息系统架构设计方法12.3.1ADM架构开发方法12.3.2信息化总体架构方法12.4
- Screen Wonders for Mac v3.3.1 3D屏保应用 支持M、Intel芯片
Macdo_cn
macos音视频
应用介绍ScreenWonders是一款专为macOS设计的屏保应用,它提供了多种高质量的动态屏保选择,旨在为用户的屏幕增添美感和个性化元素。如果你厌倦了桌面上静止的图片,如果你准备好迎接世界各地甚至平行宇宙的魔力,我们在这个应用程序中收集了最好的实时壁纸!各种各样的主题、季节和节日场景一定会吸引你。他们说,美丽需要牺牲,但你不必担心,因为如果你需要电脑满负荷工作,或者笔记本电量不足,智能节能设置
- vue页面导出Word文档(含图片)
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Vue日常研发问题总结vue页面导出word文档wordvue
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站:人工智能教程文章目录一、vue介绍二、引用插件安装引入插件三、Word模板data数据页面函数echart图片获取四、热门博客一、vue介绍Vue.js是一个渐进式JavaScript框架,用于构建用户界面。与其他庞大的框架不同,Vue被设计为可以自底向上逐层应用。Vue的核心库只关注视图层,不仅易于
- 覆盖从供应、生产、销售到运营的全过程,引领行业数智化转型新方向的智慧快消开源了
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开源人工智能自动化音视频能源
智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基
- 2022年9月前端学习笔记
早日退休!
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目录2022.09.011、overflow:auto;2、封装通用axios返回值类型3、vite构建的vue3项目适配移动端4、使用vue3+vite+TypeScript搭建新项目1.新建项目2.配置vue-router43.配置vuex45、深拷贝和浅拷贝1.浅拷贝2.深拷贝2022.09.021、同步与异步2、事件循环eventloop3、遇到的坑:vue中给点击事件@click使用三元
- 杰和推出面向人工智能应用的AI服务器
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在这个数据爆炸的年代,我们获取数据的难度大大降低,但要获取数据的价值仅依靠简单的数据分析是不可行的。如果将大数据看作一个产业,那么数据深挖(挖掘)就是其中一项核心技术,数据深挖(挖掘)通常与计算机科学有关,如数据统计、数据检索、分析处理、机器学习等技术,而这些恰好是人工智能技术的优势。人工智能一直都是备受关注的热门领域,更是被认为是第四次工业革命。随着技术的不断开发及深入优化,人工智能以迅雷不及掩
- 【前端学习笔记】Vue3
咔叽布吉
前端学习前端学习笔记
一、Vue3新变化Vue3相比于Vue2做了很多改进,不仅提升了性能,还引入了一些新的功能,使得开发更加高效、灵活。1.性能提升Vue3在性能方面做了大量的优化,尤其是在渲染和更新方面,主要通过以下几个方式提升:更快的虚拟DOM:Vue3的虚拟DOM实现进行了优化,减少了不必要的渲染和更新,提高了性能。TreeShaking:Vue3在构建时支持更好的TreeShaking(摇树优化),即只打包你
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep