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Faded浩
pytorch深度学习神经网络python算法
Faceboxespytorch代码解读(一)box_utils.py(上篇)有幸读到ShifengZhang老师团队的人脸检测论文,感觉对自己的人脸学习论文十分有帮助。通过看别人的paper,学习别人的代码,能够使得我们对人脸检测算法的学习有更近一步的理解。但是在学习的时候发现,自己看别人的代码是一个耗时而又头疼的事情。毕竟每个人的思路都不一样,跟着别人的思路走确实不容易。所以希望能够分享一下自
- SpringBoot(2) —— 什么是微服务架构
原来是小别扇
SpringBootspringboot分布式java
微服务1.什么是微服务?微服务是一种架构风格(前面学习的RestFul风格也就是一种风格,但是它是接口风格,而微服务是一种架构风格,我们学习过的架构风格有后端开发的MVC3层架构和MVVM前端架构),它要求我们在开发一个应用的时候,这个应用必须构建成一系列小服务的组合;可以通过http的方式进行互通。要说微服务架构,先得说说过去我们的单体应用架构。2.单体应用架构所谓单体应用架构(allinone
- 图像超分,提高图像分辨率的方法和工具
风暴之零
python图像处理深度学习
图像超分是一种图像处理技术,旨在提高图像的分辨率,使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域,可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。图像超分技术可以通过多种方法实现,包括插值算法、深度学习等。其中,深度学习的方法在近年来得到了广泛的关注和应用。基于深度学习的图像超分技术,可以利用深度神经网络学习图像的高频部分,从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结:传统方法效果不
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词:大模型,AIAgent,Plan-and-Solve,智能体,策略学习,强化学习,自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的突破。大模型能够理解和生成自然语言,
- 【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
加德霍克
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一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分:首先自定义了一个简单的数据集,特征X是100个随机样本,每个样本一个特征,目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量,方便后续在模型中使用。2.模型定义部分:方案1:使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换:生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y,并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p
- 如何学习Java后端开发
写代码的大学生
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文章目录一、Java语言基础二、数据库与持久层三、Web开发基础四、主流框架与生态五、分布式与高并发六、运维与部署七、项目实战八、持续学习与提升总结路线图学习Java后端开发需要系统性地掌握多个技术领域,从基础到进阶逐步深入。以下是一个详细的学习路线和建议,帮助你高效入门并逐步提升:一、Java语言基础核心语法数据类型、流程控制、数组、字符串等基础语法。面向对象(OOP):封装、继承、多态、抽象类
- 集合的奇妙世界:Python集合的经典、避坑与实战
李智 - 重庆
Python精讲精练-从入门到实战python经验分享编程技巧案例学习干货满满
集合的奇妙世界:Python集合的经典、避坑与实战内容简介本系列文章是为Python3学习者精心设计的一套全面、实用的学习指南,旨在帮助读者从基础入门到项目实战,全面提升编程能力。文章结构由5个版块组成,内容层层递进,逻辑清晰。基础速通:n个浓缩提炼的核心知识点,夯实编程基础;经典范例:10个贴近实际的应用场景,深入理解Python3的编程技巧和应用方法;避坑宝典:10个典型错误解析,提供解决方案
- 设计模式:设计模式的最佳实践
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架构师必知必会系列自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术为什么要学习设计模式?在软件开发领域,设计模式(DesignPattern)已经成为一种成熟、经过深思熟虑、高度可重用的解决方案,它提倡通过一系列的重复代码来避免面向对象编程中一些常见问题。学习设计模式可以让我们更加灵活地开发出健壮、可维护的代码。此外,由于设计模式已经成为一门独立的计算机科学科目,许多大型组织也会在各自的业务系统或项目中采用它们来提高生产力、降低成本、
- 01.双Android容器解决方案
高桐@BILL
容器Android
目录写在前面一,容器1.1容器的原理1.1.1Namespace1.1.2Cgroups(ControlGroups)1.1.3联合文件系统(UnionFileSystem)1.2容器的应用1.2.1微服务架构1.2.2持续集成和持续部署(CI/CD)1.2.3多租户环境1.2.4混合云和多云环境1.2.5大数据和机器学习1.2.6android应用场景1.3容器方案选型1.3.1Docker1.
- 设计模式的艺术-策略模式
晚秋贰拾伍
设计模式策略模式
行为型模式的名称、定义、学习难度和使用频率如下表所示:1.如何理解策略模式在策略模式中,可以定义一些独立的类来封装不同的算法,每个类封装一种具体的算法。在这里,每个封装算法的类都可以称之为一种策略(Strategy)。为了保证这些策略在使用时具有一致性,一般会提供一个抽象的策略类来做规则的定义,而每种算法则对应于一个具体策略类。策略模式的主要目的是将算法的定义与使用分开,也就是将算法的行为和环境分
- docker 基础语法学习,K8s基础语法学习,零基础学习
慧香一格
dockerK8s容器docker学习kubernetes
下面是关于Docker和Kubernetes的基础语法学习资料,包括一些关键概念和示例代码。Docker基础语法1.安装Docker首先,你需要安装Docker。以下是不同操作系统上的安装指南:Windows/Mac:下载并安装DockerDesktop。Linux:根据你的发行版使用包管理器安装Docker。例如,在Ubuntu上:bashsudoapt-getupdatesudoapt-get
- 乙巳年大年初四福语思悟
一叶迎秋
文心一言
乙巳年大年初四福语思悟接灶神四喜临门,祈福愿平安健康。尘世间百般滋味,历程中万千希望。致良知善念雷霆,学习上扬帆远航。际遇里缘起缘落,观风云变幻无常。
- [Linux]Docker快速上手操作教程
wingaso
经验总结运维linuxdocker运维
前言以下命令并不是docker的所有,仅涉及日常使用时最最常用的命令。目的之一时给入门的朋友熟悉学习,其二时我自己偶尔使用时备忘。一、概念简单介绍下docker的相关概念:镜像:Docker镜像是一个轻量级、可执行的独立软件包,可以看作是一个构建容器的基础层。容器:Docker容器是镜像的运行实例,容器之间是隔离的。仓库:Docker仓库是用于存储和分发Docker镜像的地方如果你是初次学习以上概
- 深度学习-笔记1
深度学习神经网络
刚开始接触深度学习相关内容,在这儿做一个笔记:网址:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型,结合了Transformer架构和知识增强机制。整体上可以分为预训练模型层和任务适配层,预训练模型层负责学习通用的语言知识和语义表示,任务适配层
- 深度学习之核函数
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AI及算法ai
深度学习之核函数在机器学习中,常看到多项式核函数、高斯核函数,那什么叫核函数(KernelFunction,或者KernelTrick)呢?它有什么用呢。支持向量机通过某非线性变换φ(x),将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算,而在低维输入空间又存在某个函数K(x,x′),它恰好等于在高维空间中这个内积,即K(x,x′)=。那么支持向量机就不用
- 深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用
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深度学习汽车自动驾驶
汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统,深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN(卷积神经网络)应用:图像分类、物体检测(车辆、行人、交通标志)、语义分割(道路、车道线)。典型模型:YOLO:实时目标检测,低延迟特性适合自动驾驶。MaskR-CNN:结合检测与像素级分割,用于精确场景理解
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上
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漏洞挖掘网络安全漏洞挖掘物联网项目申报跨架构静态分析固件
本研究的研究目的主要有以下两个:1、基于此领域的相关方法,通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验,比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线(1)构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集(2)针对跨架构下的二进制程序,利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言,对于不同中间语言,选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征,
- TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册
TDengine (老段)
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ApacheFlink是一款由Apache软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架,可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。与此同时,Flink拥有丰富的连接器与各类工具,可对接众多不同类型的数据源实现数据的读取与写入。在数据处理的过程中,Flink还提供了一系列可靠的容错机制,有力保障任务即便遭遇意外状况,依然能稳定、持续运行。借
- Java 之 随机数Random
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学习Random和学习Scanner方法一样1.概述:Java下的一个类2.作用:可以在指定的范围内随机一个整数3.位置:Java.util.Random4.使用:a.导包importjava.util.Randomb.创建对象Random变量名=newRandom()c.调用方法生成随机数变量名.nextlnt()>在int的数值范围内随机一个整数在指定范围内一个数:nextint(intbou
- Web前端最全Koa 基础篇(二)—— 路由与中间件(1),前端组件化架构实践
2401_84447112
程序员前端中间件架构
最后如果你已经下定决心要转行做编程行业,在最开始的时候就要对自己的学习有一个基本的规划,还要对这个行业的技术需求有一个基本的了解。有一个已就业为目的的学习目标,然后为之努力,坚持到底。如果你有幸看到这篇文章,希望对你有所帮助,祝你转行成功。开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】基本使用router.get(“/”,asyncctx=>{ctx.body=“h
- 2020 年 12 月大学英语四级考试真题(第 2 套)——纯享题目版
fo安方
英语—四级CET4四级英语学习
个人主页:fo安方的博客✨个人简历:大家好,我是fo安方,目前中南大学MBA在读,也考取过HCIECloudComputing、CCIESecurity、PMP、CISP、RHCE、CCNPRS、PEST3等证书。兴趣爱好:b站天天刷,题目常常看,运动偶尔做,学习需劳心,寻觅些乐趣。欢迎大家:这里是CSDN,是我记录我的日常学习,偶尔生活的地方,喜欢的话请一键三连,有问题请评论区讨论。导读页:这是
- [JavaWeb]搜索表单区域
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一.注意事项设置外边距:margin:(参数可省去部分)上下左右二.源代码Tlias智能学习辅助系统/*导航栏样式*/.navbar{background-color:#b5b3b3;/*灰色背景*/display:flex;/*flex弹性布局*/justify-content:space-between;/*左右对齐*/padding:10px;/*内边距*/align-items:cente
- w184校园网上店铺的设计与实现
栗豆包
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作者简介:多年一线开发工作经验,原创团队,分享技术代码帮助学生学习,独立完成自己的网站项目。代码可以查看文章末尾⬇️联系方式获取,记得注明来意哦~赠送计算机毕业设计600个选题excel文件,帮助大学选题。赠送开题报告模板,帮助书写开题报告。作者完整代码目录供你选择:《Springboot网站项目》400套《ssm网站项目》800套《小程序项目》300套《App项目》500套《Python网站项目
- 我的创作纪念日
蓝皮怪
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机缘接触和鲸社区,并且通过和鲸社区写了许多简单的项目,然后考虑可以在更多的平台介绍自己,于是在CSDN进行创作。在这个数据分析领域接触了许多新朋友。被部分读者认可,为我提供了源源不断的动力。收获全网获得了2000+粉丝。在机器学习领域、统计方法上学到了许多东西。认识了来自五湖四海的朋友,有10年数分的大佬,还有许多在校学生。日常在准备考研、工作的情况下,争取保证周更。先把工作弄完,抽空学习考研的内
- 自学记录鸿蒙API 13:实现人脸比对Core Vision Face Comparator
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完成了文本识别和人脸检测的项目后,我发现人脸比对是一个更有趣的一个小技术玩意儿。我决定整一整,也就是对HarmonyOSNext最新版本API13中的CoreVisionFaceComparatorAPI的学习,这项技术能够对人脸进行高精度比对,并给出相似度评分,判断是否为同一人。于是,我决定基于这个API开发一个简单的人脸比对小工具。开始我的开发之旅应用场景的思考学习之前,我花了一些时间思考人脸
- 基于Pyhton的人脸识别(Python 3.12+face_recognition库)
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使用Python进行人脸编码和比较简介在这个教程中,我们将学习如何使用Python和face_recognition库来加载图像、提取人脸编码,并比较两个人脸是否相似。face_recognition库是一个强大的工具,它基于dlib的深度学习模型,可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者,我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。代码示例importface_recogn
- Java 分布式与微服务架构:现代企业应用开发的新范式
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Java从入门到精通架构java分布式
Java学习资料Java学习资料Java学习资料一、引言在当今数字化时代,企业应用面临着越来越高的性能、可扩展性和灵活性要求。传统的单体架构在应对大规模用户访问、复杂业务逻辑和频繁的功能迭代时,逐渐暴露出诸多问题。Java分布式与微服务架构应运而生,为解决这些问题提供了有效的方案。它们使得企业能够构建出更加高效、灵活和可维护的应用系统。二、分布式架构基础2.1分布式架构的概念分布式架构是将一个完整
- Oracle vs MySQL 窗口函数大对决:7个关键差异你了解几个?
墨瑾轩
数据库学习oraclemysql数据库
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣嘿,小伙伴们!今天咱们要来一场精彩的对决——Oracle与MySQL的窗口函数较量。你知道吗?这两个数据库巨头在处理复杂查询时都引入了窗口函数这一强大的工具。那么问题来了,它们之间到底有哪些不同之处呢?别急,让我们一步步揭开谜底,保证你看完这篇文章就能轻松掌握
- 【排序算法】希尔排序(C语言)
手眼通天王水水
#查找排序算法排序算法c语言算法
【排序算法】——希尔排序目录一、希尔排序原理1.插入排序的问题2.希尔排序的思路二、希尔排序的相关问题1.为什么插入排序那么多但效率却很高2.如何选择希尔增量三、代码实现1.代码实现思路2.实现代码希尔排序是对直接插入排序的优化,在学习之前,没有学过插入排序的童鞋们建议先学习插入排序:点击跳转到插入排序一、希尔排序原理1.插入排序的问题逆序有序的数组排序时,时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n
- 双线性函数的紧凑超平面散列(Compact Hyperplane Hashing with Bilinear Functions)阅读笔记
Legend105CC
机器学习主动学习机器学习
Abstract超平面散列(Hyperplanehashing)的目的是快速搜索到离超平面最近的点,并在使用支持向量机(SVM)扩大主动学习方面显示出实际效果。存在问题:不幸的是,现有的随机方法需要长哈希码才能达到合理的搜索精度,因此会降低搜索速度和内存开销。解决方法:为此,论文(CompactHyperplaneHashingwithBilinearFunctions)提出了一种新的超平面哈希技
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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