- 渣土车识别漏检率高?陌讯算法实测降 90%
2501_92487936
目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测算法智慧城市
在城市建筑垃圾运输管理中,渣土车的合规性监测一直是行业痛点。传统视觉算法在复杂工况下常常出现误判——阴雨天车牌识别模糊、夜间车灯眩光导致车型误分类、不同品牌渣土车混检时准确率骤降。某市政管理局的统计显示,采用传统方案时,日均漏检率高达23%,由此引发的违规倾倒投诉占比超60%。技术解析:从单模态到多特征融合的突破传统渣土车识别多依赖单一目标检测模型(如FasterR-CNN),其核心缺陷在于:特征
- 复杂场景检测失效?陌讯多模态算法在千万级监控网的落地实战
2501_92473061
算法视觉检测安全计算机视觉
开篇痛点:安防监控的检测困境"明明人就在画面里,系统却毫无反应!"——这是某智慧园区安防负责人的吐槽。传统目标检测模型在安防监控场景面临三大死穴:漏报:夜间、遮挡场景下召回率骤降(实测ResNet50漏报率>40%)误报:树叶晃动、光影变化引发的误报占比超35%延迟:1080P视频流检测延迟普遍>100ms,难以满足实时响应需求技术解析:陌讯算法的三阶优化架构陌讯视觉算法采用多模态特征金字塔(MM
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
2501_92453489
算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- 深度学习超参数优化(HPO)终极指南:从入门到前沿
摘要:在深度学习的实践中,模型性能的好坏不仅取决于算法和数据,更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。本文是一篇关于超参数优化(HyperparameterOptimization,HPO)的综合性指南,旨在带领读者从最基础的概念出发,系统性地梳理从经典到前沿的各类优化方法,并最终落地于实用策略和现代工具。无论您是初学者还是资深从业者,都能从中获得宝贵的见解。第一部分:夯实基础——HPO的核心概念1
- 做自媒体自学好,还是花钱去培训好呢?
兔子和铃铛
我认为首先你要清晰自己的目标,是想创业还是当做兴趣,或者是想找到一份工作。如果你只是兼职,基于自己的兴趣,那我个人认为自学就足够了,如果你想要创业,或者找工作,那你可能需要更深入的学习和系统的知识体系。目前无非就是四种学习方式如果你时间和金钱充足,且自律意识差,那可以寻找本地的线下机构学习。如果你没有特别充分的时间,但是学习能力强,自律性高,那你可以自学如果你金钱比较充足,自律意识较差,自学效率不
- 基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的实践技术应用
科研的力量
语言类课程极值统计学
受到气候变化、温室效应以及人类活动等因素的影响,自然界中极端高温、极端环境污染、大洪水和大暴雨等现象的发生日益频繁;在人类社会中,股市崩溃、金融危机等极端情况也时有发生;今年的新冠疫情就是非常典型的极端现象。研究此类极端现象需要新的统计学方法,该类统计学的理论和方法都与传统的基于高斯分布的统计学模型有极大的不同。极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生,然而发生之后有着巨大影响的极端现象的
- 项目平台哪个靠谱?推荐5个真实靠谱且赚钱的软件app!
U客直谈APP
对于想要创业赚钱的朋友来说,能够对接到优质项目是提升收益的重要因素,有关项目对接的渠道方式有很多,利用平台软件是便捷且高效的一种。因此,项目平台哪个靠谱是大家一直较为关注的问题。现如今赚钱的软件app席卷市面,也可以看做是一个个项目平台,为大家提供了丰富的赚钱机会。今天我将和大家分享5个真实靠谱且赚钱的软件app,希望能够帮助大家顺利找到靠谱的项目平台。1:抖音极速版app抖音极速版app是抖音旗
- 工业大模型应用报告:新机遇、挑战与未来展望
花生糖@
AIGC学习资料库大模型人工智能应用扩展屏应用开发AI机器学习
大模型在工业智能化发展中的新机遇、挑战与展望。以下是报告的核心内容概述:大模型为工业智能化发展带来新机遇大模型开启人工智能应用新时代,推动技术创新和应用。大模型有望成为驱动工业智能化的引擎,提高研发效率、拓展生产制造智能化应用边界、提升经营管理水平。大模型应用落地需要深度适配工业场景,解决行业知识和企业特定环境的理解问题。大模型和小模型在工业领域将长期并存小模型应用呈现倒U型分布,主要集中在生产制
- 一路有你的美好Day158
果果儿guoguo132328
我的赞美日记:1.赞美自己手下留情留下了一个未退出的宝藏群,获取了资源,节约了时间成本。2.赞美自己顺风车送了4位同事,接了公公下班。3.赞美自己面对突如其来的撂挑子,迎难而上,调动一切资源自己干。4.赞美自己陪久哥在户外玩了一个小时,看着他撒欢儿的与同学玩,终于认证转学是值得的。5.赞美自己听了宝琪老师的创业力课程,听了阿离的分享,践行莺歌老师的9点站。6.赞美自己给妹妹打气,分享能落地的干货,
- AI时代的弯道超车之第十七章:黄仁勋:坚持一件事,哪怕坐足冷板凳
Hebron_Deb
AI时代-弯道超车-逆袭人生人工智能
在这个AI重塑世界的时代,你还在原地观望吗?是时候弯道超车,抢占先机了!李尚龙倾力打造——《AI时代的弯道超车:用人工智能逆袭人生》专栏,带你系统掌握AI知识,从入门到实战,全方位提升认知与竞争力!内容亮点:AI基础+核心技术讲解职场赋能+创业路径揭秘打破信息差+预测行业未来第十七章:黄仁勋:坚持一件事,哪怕坐足冷板凳我们终于来到了第十七章,也是这本人物传记中该领域的最后一章。前面我们讲到了李飞飞
- AI+Python赋能!长时序植被遥感动态分析全攻略:从物候提取到生态评估
梦想的初衷~
土壤植被遥感人工智能遥感植被土壤
在遥感技术与人工智能深度融合的2025年,AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理,到MODIS植被产品的AI辅助质量控制,以ChatGPT、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域,展现出传统方法难以企及的技术优势
- 飞算JavaAI
一、产品简介飞算JavaAI是专为Java开发者打造的智能开发助手,深度适配Java技术栈。通过大语言模型(LLM)实现自然语言到代码的转换,覆盖需求分析、接口设计、表结构设计、业务逻辑生成、代码生成与合并等全流程开发环节。其核心优势在于:全流程自动化:从需求输入到完整工程代码生成,单日可完成传统数周的开发任务。代码质量保障:生成的代码符合阿里巴巴Java开发规范,支持静态代码分析工具自动检测安全
- 多租户SaaS系统中设计安全便捷的跨租户流程共享
Alex艾力的IT数字空间
安全功能测试架构中间件微服务网络安全代码规范
四维协同架构,结合动态授权、加密传输、行为审计和智能策略一、权限控制体系1.动态权限模型2.授权策略实现RBAC+ABAC混合模型在流程表增加shared_tenants字段存储授权信息,结合属性动态校验:CREATETABLEworkflow_process(process_idVARCHAR(36)PRIMARYKEY,tenant_idVARCHAR(36)NOTNULL,shared_te
- 黄仁勋对话Transformer七子:模型的未来在于数据质量,而非规模
强化学习曾小健
#AI商业/产品/投融资前沿#LLM大语言模型transformer深度学习人工智能
黄仁勋对话Transformer七子:模型的未来在于数据质量,而非规模乌鸦智能说2024-03-2216:14在今年的GTC大会上,英伟达CEO黄仁勋邀请了Transformer的七位作者(NikiParmar因故临时未能出席)参与圆桌论坛的讨论,这是Transformer团队首次在公开场合集体亮相。2017年,八位在谷歌工作的AI科学家发表了一篇名为《AttentionIsAllYouNeed》
- 深度对比:innerHTML vs 虚拟DOM——原理、性能与应用全解析
止观止
前端前端框架前端html5javascriptreactjsxss
引言在现代Web开发中,高效操作DOM(文档对象模型)是构建高性能应用的关键。传统方法如innerHTML和新兴的虚拟DOM(VirtualDOM)技术代表了两种截然不同的DOM更新策略。innerHTML作为浏览器原生API,直接操纵HTML字符串;虚拟DOM则是通过JavaScript对象树进行优化更新,广泛应用于React、Vue等框架。本文深入对比两者的核心原理、技术细节、应用场景及优劣,
- 房价不降降首付,多城调整公积金贷款额度,房地产真的不能倒?
李云飞
作者:李云飞|来源:原创一位久经商场的创业老司机,关注我,每天分享一点财富干货,让你的人生少走弯路。我们刚迈进2022年,多个城市就先后发布了公积金贷款新政策,明确放宽了公积金贷款要求。比如某些城市就通告,缴存职工家庭购买第二套住房或申请第二次住房公积金贷款的,最低首付款比例由原来60%下调到40%。还有些城市通告,首套房首付款比例不得低于住房价值的20%,二套房首付款比例不得低于住房价值的40%
- 大学生创业有什么扶持政策吗?大学生创业指南
古楼
现在很多的高校都鼓励大学生自主创业,也是锻炼大家的创新创意能力。而且也有很多的自主创业可以说是非常有必要的,也是为国家输送更加优质的年轻力量,年轻企业,对国家的发展都是很重要额。那么高校毕业生自主创业有什么政策辅助呢?政府投资开发的孵化器等创业载体应安排30%左右的场地,免费提供给高校毕业生。有条件的地方可对高校毕业生到孵化器创业给予租金补贴。高校毕业生从事个体经营的,自办理个体工商户登记当月起,
- 『大模型笔记』Geoffrey Hinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!
AI大模型前沿研究
大模型笔记大模型人工智能Hintonllya大语言模型多模态大脑工作方式
GeoffreyHinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!文章目录一.整个访谈内容1.1.起点:理解大脑的工作方式以及隐藏层命名的由来1.2.谈Ilya:他有很好的直觉1.3.预测下一个词也需要推理1.4.模型能从语言中学到很多,但从多模态中学习会更容易1.5.关于认知的三种观点1.6.黄仁勋送了我一块GPU1.7.数字系统有人类无法比拟的优势1.8.需要得到重视的快速权
- 源力觉醒!百度文心4.5对比Qwen3:开源大模型双雄终极评测
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
>2024年大模型战场硝烟再起,百度携文心4.5强势入局开源领域,与阿里通义千问Qwen3上演"双雄争霸"。这场技术对决将如何重塑AI开发格局?本文将带您深入技术腹地,揭秘两大模型的真实战力!###一、战局全景:开源大模型进入"双巨头时代"####最新技术格局(2024年7月)|**维度**|**文心4.5**|**Qwen3**||----------------|---------------
- AI大模型开发工程师之路:从零到一的进阶指南
当前最热门的技术无疑是AI大模型。虽然它的应用前景广阔,但真正精通大模型技术的人还不多。然而,市场对大模型的需求却在不断增长,吸引了不少开发者想要转行进入这个领域。然而,面对新技术,许多人心中充满疑虑,担心自己无法掌握。笔者也是充满疑虑,然后直到我看到这本书籍,感觉受益匪浅,给与了很多指导和引路,先分享给大家,也希望可以帮助更多的小伙伴。一起开启大模型之路。加油加油加油!!!目录1.大模型开发知识
- ColQwen-Omni:RAG全模态检索来了,支持【文本|图像|视频|音频】四种模态!
致Great
音视频
还记得ColPali、ColQwen和DSE吗?这些模型开创了视觉文档检索的新范式:无需费力地从文档中提取文本进行处理,只需将文档页面视为一系列图像(屏幕截图),然后训练视觉语言模型(VLM)直接将其内容表示为向量。ColPali的实践表明,这种策略通常比其他替代方法更快、更简单,并且能带来更好的检索性能。自发布一年以来,ColPali和ColQwen系列模型已被下载数百万次,被誉为“2024年顶
- C++-linux 7.文件IO(二)文件描述符、阻塞与非阻塞
HHRL-yx
C++-linux系统编程linuxc++服务器
文件IO进阶:文件描述符、阻塞与非阻塞在前文我们介绍了文件IO的核心系统调用,本章将深入探讨Linux文件IO的底层机制,包括文件描述符的本质、阻塞与非阻塞IO模型、文件偏移量控制(lseek)以及系统调用中的参数传递规则,帮助你构建更完整的系统编程知识体系。一、文件描述符:进程与文件的桥梁在Linux系统中,当我们打开或创建一个文件(或套接字)时,操作系统会提供一个文件描述符(FileDescr
- 弘扬建党精神 传承榜样力量
夕阳醉year
弘扬建党精神,传承榜样力量。在实现第二个百年奋斗目标新征程上,新时代党员干部自当把伟大建党精神转化为锤炼党性修养的思想自觉,转化为攻坚克难的强大动力,转化为担当作为的实际行动,激发干事创业的精气神,践行党的初心使命,在全面建设社会主义现代化国家新征程上奋勇争先、建功立业。弘扬建党精神,坚定理想信念。习近平总书记指出:“理想信念就是共产党人精神上的‘钙’,没有理想信念理想信念不坚定,精神上就会‘缺钙
- Java使用Langchai4j接入AI大模型的简单使用(四)--整合Springboot
moxiaoran5753
javaspringbootspring
一、在Maven中引入依赖核心配置如下,这里使用的是Springboog3,jdk17,注意版本,如果启动不起来很有可能是版本冲突:17UTF-8UTF-83.4.31.0.0-beta1dev.langchain4jlangchain4j-community-dashscope-spring-boot-starterorg.springframework.bootspring-boot-star
- 互联网大厂Java求职面试:基于Spring AI与云原生架构的RAG系统设计与实现
在未来等你
Java场景面试宝典JavaSpringAiRAG系统云原生
互联网大厂Java求职面试:基于SpringAI与云原生架构的RAG系统设计与实现场景背景郑薪苦,一位自称“代码界的段子手”的程序员,正在参加某互联网大厂的技术总监面试。面试官是技术总监李总,拥有丰富的架构设计经验,尤其擅长AI与大模型技术、云原生架构等领域。今天的面试主题围绕企业知识库与AI大模型的深度融合架构展开,重点探讨如何设计一个高性能、可扩展的RAG(Retrieval-Augmente
- Agent架构解析及分布式Agent协作方案
来源:AI大模型应用实践AIAgent(智能体)系统发展迅猛,且关注点已经不再局限在Agent的规划推理等基本能力,智能体系统在扩展性、互操作、安全性等工程化方面的挑战也越来越引起重视,比如最近的MCP和A2A。上一篇我们介绍了A2A,今天接着再聊聊分布式Agent系统的话题。Agent模式架构解析Agent有效减少人类工作总量,人与AI协作才是最终形态。人类与AI交互可大致分为三种模式。Embe
- 如何增强LLM(大语言模型)的“置信度”和“自信心” :LLM的“自信”不是“什么都能答”,而是“该答的答得准,不该答的敢说不”。
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpython2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理深度学习transformer机器学习
如何增强LLM(大语言模型)的“置信度”和“自信心”Pleaseprovideafirmanswer,andforthosewhodon’tknow,pleasereply‘unknown’LLM(大语言模型)的“置信度”(对输出内容的准确性判断)和“自信心”(稳定输出可靠信息的能力),核心逻辑与传统模型相通——让模型在“已知且可靠的知识范围内输出”,同时避免“强行回答陌生问题”。但LLM因生成式
- Redis 深度解析:从核心原理到生产实践
Pasregret
缓存redis数据库缓存
Redis深度解析:从核心原理到生产实践一、Redis核心定位与数据结构1.核心能力矩阵深度解析Redis作为高性能内存数据库,核心能力覆盖缓存、数据存储、消息中间件等场景,其设计哲学围绕速度优先、内存高效、功能丰富展开:内存存储特性纯内存操作:基于内存寻址的O(1)复杂度数据操作,单节点QPS可达10万+持久化方案:RDB(快照)与AOF(日志)双模式,支持数据持久化与故障恢复单线程模型:基于事
- vLLM快速入门:开启高效推理与部署之旅
在如今这个人工智能飞速发展的时代,语言模型的应用已经深入到我们生活的方方面面,从智能聊天机器人到文本生成工具,都离不开强大的语言模型技术支持。而vLLM作为一个专注于高效推理和部署的开源项目,正在为研究人员和开发人员提供一种全新的解决方案,让语言模型的使用变得更加便捷、高效。初识vLLM:背景与意义vLLM(VeryLargeLanguageModelInference)是一个专注于大型语言模型推
- 深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代,大型语言模型(LLM)的推理和部署面临着诸多挑战,尤其是当模型规模日益庞大时,如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具,为分布式推理和部署提供了多种策略,本文将详细探讨其相关技术和应用场景,希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前,明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理:如果模型能够在单个
- 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。
相关新闻:
(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
comsci
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
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
247687009
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()
{
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
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。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
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
yangshangchuan
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