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java
章三JMM本文是JVM系列第三篇,主要描述java内存模型,包括原子操作、指令重排序、可见性、有序性等相关内容,是java并发编程核心原理与基础章三JMMJMM介绍JMM介绍JMM是java提供的抽象模型,描述了在多线程环境中,主内存和工作内存的交互,主要目标是屏蔽硬件和操作系统的差异。主内存:主内存用来存储所有共享变量工作内存:线程独享内存,类似cpu缓存,线程从主内存读取共享变量到工作内存,或
- 大学生小组作业工具合集:从任务分配到进度追踪,一键搞定
标题:2025大学生小组作业「救星」指南!5大高效协作工具+避坑攻略,卷王组队必备副标题:从“拖延内耗”到“人均效率狂魔”,这些工具让小组作业变成加分项【小组作业的“爱恨情仇”】2025年开学季,微博话题#小组作业比独自打工难100倍#再次冲上热搜。评论区“血泪史”扎堆:有人为协调会议时间抓狂,有人因文件版本混乱通宵返工,甚至有人因“划水队友”被迫“1拖N”……教育部最新数据显示,超70%的高校课
- 书籍-《掌握Transformer:从BERT到大模型和Stable Diffusion(第二版)》
书籍:MasteringTransformers:TheJourneyfromBERTtoLargeLanguageModelsandStableDiffusion,2ndEdition作者:SavaşYıldırım,MeysamAsgari-Chenaghlu出版:PacktPublishing编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《掌握Transformer:从BERT到大模型
- 保姆级教学 uniapp绘制二维码海报并保存至相册,真机正常展示图片二维码
前端(从入门到入土)
uni-app
一、获取二维码uni.request({url:`https://api.weixin.qq.com/wxa/getwxacode?access_token=${getStorage("token")}`,responseType:"arraybuffer",method:"POST",data:{path:"/pages/index/index"},success(res){//转换为Uint8
- 2025游戏行业的趋势预测
疯子的游戏梦
游戏行业的理解游戏
一、市场现状从总产值的角度来看,游戏总产值的增长率已经放缓,由增量市场转化为存量市场,整体的竞争强度将会加大,技术水平不强(开发技术弱、产品品质低、开发效率低)的公司将会面临更大的生存的困难。从表现形式的角度来看,从2003年端游的兴起,到2015年移动游戏的兴起,游戏形式会随着设备的更迭而产生新的形式,在2025年-2030年,本人预测随着VR、AR设备的成熟(价格更低、性能更好、外形更小),游
- 利用模型输出,解决Yalmip建模+Cplex求解的约束出错问题
eeeecj_23
优化求解matlabmatlab
在进行优化求解过程中,难免会遇到这种情况:Row‘c373’infeasible,allentriesatimpliedbounds.那么应该怎么办呢?当用Yalmip建模+Cplex求解过程中,由于Yalmip的建模方式与Cplex有一定的不同,如图:saveampl(constraint,object,'mymodel');得到结果为:从图中可知,由于没有准确的行编号,利用其对Cplex求解过
- DeepSeek vs ChatGPT:大模型技术路径的“分水岭”与行业颠覆性创新——2025年AI领域生态重构与场景革命深度观察
富 贵 儿 ¥
人工智能开发语言大数据python
引言:从“参数竞赛”到“场景战争”的范式转移2025年,全球AI产业正经历从“技术崇拜”到“价值落地”的关键转折。当OpenAI、Google等巨头仍执着于千亿参数堆砌时,中国团队打造的DeepSeek以“场景穿透力”异军突起。这场较量不仅是技术架构的对垒,更是AI商业化逻辑的根本性变革。本文基于独家技术拆解与300+企业落地案例调研,揭示两大模型如何重塑行业规则。一、技术架构革命:MoEvsTr
- 从取代到增强:AI如何与人类协作,共同创造未来
海棠AI实验室
人工智能理论与学术深度学习人工智能
人工智能(AI)的飞速发展正在改变全球各行各业。它不仅承诺提高效率、加速创新,还带来了前所未有的可能性。然而,随着这一技术的崛起,许多人开始担心:AI是否会取代人类?这个疑问在很多传统上被认为是“人类专属”的领域中尤为突出,尤其是在创意、决策和情感交流等方面。但如果我们将AI的发展方向从“取代”转向“增强”呢?如果我们将AI视为人类的强大协作伙伴,而不是冷冰冰的竞争对手,会有什么样的未来?这是我们
- 达梦:dmserver占用io高排查
喝醉酒的小白
武汉达梦数据库
针对达梦数据库(DM)中dmserver进程占用高I/O的问题,您可以按照以下步骤进行排查和优化:1.使用达梦数据库的性能视图达梦数据库提供了多种性能视图,您可以通过以下查询来查看当前活动的会话和SQL:--查询当前活动的会话SELECT*FROMV$SESSIONSWHERESTATE='ACTIVE';--查询已执行超过2秒的活动SQLSELECT*FROM(SELECTSESS_ID,SQL
- 商业计划书代写?别浪费钱
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商业计划书代写商业计划书创业计划书
商业计划书包含的范围很广,但一般离不开以下题目:经营者的理念、市场、客户、比较优势、管理团队、财务预测、风险因素等等。对市场的分析应由大入小,从宏观到微观,以数据为基础,深刻的描述公司/项目在市场中将争取的定位。对比较优势,应在非常清楚本身强弱情况及竞争对手的战略而作分析。至于管理团队,应从各人的背景及经验分析其对公司/项目中不同岗位的作用。财务预测是关键的,应将绝大部分的假设及其所引致的财务影响
- 一键启动多个软件,开启高效办公新时代
KJ-拾荒者
生活职场和发展性能优化经验分享安全
在快节奏的现代生活中,我们的电脑上安装了各种各样的软件,从办公软件到娱乐软件,从社交软件到学习软件。然而,每次打开电脑后,逐一启动这些软件不仅浪费时间,还会影响我们的心情和工作效率。今天,我要为大家介绍一款能够解决这一问题的神奇软件——一键启动多个软件,它将彻底改变你的电脑使用体验。一、高效便捷,一键启动这款软件的最大亮点就是它的高效便捷性。你可以将常用的软件添加到启动列表中,然后只需轻轻一点,就
- 如何提升爬虫获取数据的准确性?
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提升爬虫获取数据的准确性是确保数据分析和后续应用有效性的关键。以下是一些经过验证的方法和最佳实践,可以帮助提高爬虫数据的准确性:1.数据清洗数据清洗是提升数据准确性的重要步骤,主要包括去除重复数据、处理缺失值和异常值。去除重复数据:重复数据会影响分析结果的准确性,可以通过pandas库的drop_duplicates()方法删除重复数据。importpandasaspddf=pd.DataFram
- 同城组局旅游组局搭子论坛系统
狂团商城小师妹
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同城组局旅游组局搭子论坛系统,作为一款集旅游组局、社交互动与信息服务于一体的综合性平台,其组局系统实现了无限开启的灵活性与便捷性,为用户提供了前所未有的组局体验。该系统基于先进的TP6框架与Mysql8数据库,并融入了Redis高并发架构,确保了在高流量、高并发场景下的稳定运行与快速响应。这一技术选型不仅提升了系统的整体性能,更为用户带来了流畅无阻的使用感受。在功能性方面,该系统展现出了极高的实用
- 【Java集合】 HashMap底层原理 和 Hash冲突的解决方法
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面试java
HashMapHashMap底层数据结构底层数据结构:hash表数据结构,即数组+链表|红黑树往HashMap中put元素时,利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标存储时,当出现hash相同的key如果key相同,则覆盖原始值如果key不相同(hash冲突),则将当前数据放入链表或红黑树中获取数据时,对key进行hash运算,找到数组中对象的hash值下标,在进
- 用AI提升电商平台的客户体验:从个性化推荐到智能客服
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人工智能前沿技术人工智能
用AI提升电商平台的客户体验:从个性化推荐到智能客服随着电商行业的竞争日益激烈,如何在海量商品中脱颖而出,吸引和保持客户的关注,成为平台生存和发展的关键。而在这场竞争中,人工智能(AI)正在发挥着越来越重要的作用。AI不仅可以优化电商平台的后台操作,还能在前端提供更为个性化、智能化的客户体验,让消费者感受到前所未有的便捷与高效。本文将从个性化推荐、智能客服、智能搜索等方面,详细探讨如何通过AI技术
- python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为?(附代码)...
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LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作,里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节,具体如下:第一章:什么是LSTMs?第二章:怎么样训练
- Redis+Sentinel安装与配置
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在这里我们搭建的是一个1主3从的redis+3个哨兵集群的环境,由于是在一台物理机上,所有我们用端口区分。物理机IP:192.168.0.12主节点master端口:6301从节点slave1端口:6315从节点slave2端口:6316从节点slave3端口:6317哨兵sentinel1端口:26301哨兵sentinel2端口:26302哨兵sentinel3端口:26303一、下载安装$w
- 华为初面 + 综合面试,附上面试题,share 给大家~
Java布道者
华为面试职场和发展
华为面试整体流程大致分为笔试,性格测试,面试,综合面试,回学校等结果。笔试来说,华为的难度较中等,选择题难度和网易腾讯差不多。最后的代码题,相比下来就简单很多,一共3道题目,前2题很容易就AC,题目已经记不太清楚,不过难度确实不大。最后一题最后提交的代码过了75%的样例,一直没有发现剩下的25%可能存在什么坑。笔试部分太久远,我就不怎么回忆了。直接将面试。面试如果说腾讯的面试是挥金如土(毕竟每个面
- 装配式建筑4.0:建筑业的高效、环保与智能化未来
科技在线
人工智能大数据科技
随着社会的快速发展和科技的持续进步,建筑行业正经历着一场深刻的变革。在这场变革中,装配式建筑4.0以其高效、环保、智能的特点,引领着建筑业迈向新的发展阶段。作为建筑工业化发展的最新成果,装配式建筑4.0不仅突破了传统建筑方式的局限,还推动了整个行业的智能化升级和绿色低碳发展。装配式建筑4.0的发展历程,见证了建筑工业化的不断升级和进步。从最初的预制构件到装饰一体化构件,再到整体厨卫与三维构件的应用
- 15、Python面试题解析:列表推导式-条件推导与嵌套推导
千层冷面
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1.列表推导式简介列表推导式(ListComprehension)是Python中一种简洁的创建列表的方式。它允许我们通过一行代码生成列表,通常比传统的for循环更简洁、更易读。基本语法[表达式for元素in可迭代对象]表达式:对元素的处理逻辑。元素:从可迭代对象中取出的每个元素。可迭代对象:如列表、元组、字符串等。示例#生成0到9的平方列表squares=[x**2forxinrange(10)
- 翻译Deep Learning and the Game of Go(14)第十二章 采用actor-critic方法的强化学习
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围棋与深度学习
本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋,最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候,最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论,“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后,你有一个获胜的局面,但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助
- 怎么把pyqt界面做的像web一样漂亮
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pythonpyqt前端
要将PyQt界面做得像网页一样漂亮,可以从以下几个方面入手:1.使用样式表(QSS)PyQt支持类似CSS的样式表(QSS),通过QSS可以自定义控件的外观。fromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QPushButton,QWidget,QVBoxLayoutapp=QApplication([])window=QWidget()layout=QVBoxLayo
- 中建海龙科技住博会展现装配式建筑4.0新风貌
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科技
6月27日,第二十一届中国国际住宅产业暨建筑工业化产品博览会在京盛大开幕,以“好房子、好生活、新科技、新动能”为核心,汇聚了智能建造、智慧家居等领域的最新成果。中建海龙科技作为行业领军者,亮相展会,引领装配式建筑4.0时代新风尚。展会现场,中建海龙科技精心打造模块化“好房子”全流程客户服务体验区,人们仿佛置身于汽车4S店,直观感受从房屋设计、生产、装配到售后的全程服务,体验前所未有的便捷性。住房和
- transformer概述
沉墨的夜
transformer深度学习人工智能
Transformer架构的提出,不仅在自然语言处理(NLP)领域掀起了革命,也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。自2017年由Vaswani等人提出以来,Transformer经历了多次优化和扩展,成为深度学习领域的基石。以下是Transformer架构的演进历程、作用和意义、架构详情以及未来发展趋势的详细阐述。Transformer架构的演进历程(1)Transformer的起源(2017年
- PHP 超级全局变量
lly202406
开发语言
PHP超级全局变量引言在PHP编程中,超级全局变量(Superglobals)是一类特殊的变量,它们在任何函数、类或文件中都可以访问。这些变量在PHP的全局作用域中始终可用,为开发者提供了处理HTTP请求和响应的强大工具。本文将详细介绍PHP中的超级全局变量,包括其作用、使用场景以及注意事项。超级全局变量列表PHP中常见的超级全局变量包括:$$_GET:获取通过URL传递的GET参数。$$_POS
- 【云原生进阶之数据库技术】第四章-GaussDB-关键技术-2.4.1-GaussDB存储引擎层关键技术方案
江中散人
云原生进阶-数据库专栏云原生进阶-PaaS专栏后台开发专栏数据库云原生gaussdbdatabase存储引擎
1存储引擎概览早期计算机程序通过文件系统管理数据,到了20世纪60年代这种方式就开始不能满足数据管理要求了,用户逐渐对数据并发写入的完整性、高效的检索提出更高的要求。由于机械磁盘的随机读写性能问题,从20世纪80年代开始,大多数数据库一直围绕着减少随机读写磁盘进行设计。主要思路是把对数据页面的随机写盘转化为对WAL(WriteAheadLog,预写式日志)的顺序写盘,WAL持久化完成,事务就算提交
- 互信息的定义与公式
亲持红叶
信息论相关机器学习人工智能
互信息定义公式从条件熵中我们知道,当获取的信息和要研究的食物”有关系时“,这些信息才能帮助我们消除不确定性。如何衡量获取信息和要研究事物“有关系”呢?比如常识告诉我们,一个随机事件“今天深圳下雨”和另一个随机事件“过去24小时深圳空气湿度”相关性很大,但是相关性到底有多大?怎么衡量?再比如“过去24小时深圳空气湿度”似乎就和“北京天气”相关性不大。香农在信息论中提出”互信息“的概念作为两个随机事件
- 什么是GaussDB
如清风一般
gaussdb
什么是GaussDB简介GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。该产品具备企业级复杂事务混合负载能力,同时支持分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+的扩展能力,PB级海量存储。同时拥有云上高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一键部署,快速备份恢复,监控告警等关键能力,能为企业提供功能全面,稳定可靠,扩展性强,性能优越的企业级数据库服务。应用场景交易型应用大并发、大数据量
- 【开源向量数据库】Milvus简介
IT古董
开源数据库milvus
Milvus是一个开源、高性能、可扩展的向量数据库,专门用于存储和检索高维向量数据。它支持近似最近邻搜索(ANN),适用于图像检索、自然语言处理(NLP)、推荐系统、异常检测等AI应用场景。官网:https://milvus.io/1.Milvus的特点(1)高性能支持数十亿级向量数据,查询速度快。使用近似最近邻(ANN)索引算法,如HNSW、IVF-FLAT、IVF-PQ、SCANN等。(2)分
- PySide6 GUI 学习笔记——常用类及控件使用方法(常用类尺寸QSize)
Humbunklung
PySide6学习笔记学习笔记pythonpyqt
尺寸类之——QSizeQSize类通过整数形式定义一个二维对象的尺寸,包括宽width()和高height()。QSize官方文档方法概述def__init__()def__reduce__()def__repr__()defboundedTo()defexpandedTo()defgrownBy()defheight()defisEmpty()defisNull()defisValid()def
- 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
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
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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
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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
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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
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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
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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
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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