cyq64713
cyq64713

景色中最丰富的元素，就是一点天真无邪的阳光。

《瓦尔登湖》记录了梭罗隐居瓦尔登湖畔，与大自然水乳交融，在田园生活中感知自然、重塑自我的奇妙历程。我们能够领悟到他对生命意义最深刻的思考，也能深深体悟出“最高贵的心灵，是最能知足自满的”。



梭罗说：不要给他“真实”以外的东西，留一片净土，回归纯洁，回归自然，回归于心灵的平静。



清晨我喜欢坐在电脑桌面前有时候写文章，有时候做其他事情，女儿每天起来四处看看然后笑眯眯的看着我，她还不会说话，但是笑的很甜蜜。晚上睡觉之前也是笑眯眯的和我哼哼唧唧，很暖，再苦再累能看到她如此甜蜜的笑容真的很暖心。



在我的景色中最丰富的的元素，就是儿女天真无邪的笑容他们是我的小太阳，照亮内心的光。



当累了儿子会突然给我揉揉肩，给我端杯水说着：妈妈请喝水。



生活中很多的幸福感和小确幸均来源于一双儿女，也是我最大的动力。


父母的样子很容易折射到孩子身上，将会影响孩子一生，小的时候要做好他们的榜样，做好言传身教。成长过程中要引导他们的身心健康，让孩子们都能正心正念，能做自己的小太阳，也能给人带来温暖

你可能感兴趣的:(景色中最丰富的元素，就是一点天真无邪的阳光。)

  • 技术大佬和普通程序员改bug的区别！ 程序员干货站 大数据编程语言java人工智能数据分析
    阅读本文大概需要2min文/强哥；未经授权禁止转载在我这么多年的工作生涯里，难免遇到那些工作糊弄的开发同事，随意编程的实习生，不够细致的测试，缺乏专业度的产品...产品的体验，取决于多个环节的把控，但很多情况下，由于bug严重影响体验，或者直接造成产品事故的，那么开发想甩锅都甩不掉！今天就给大家从几方面讲讲，经验丰富的程序员，是怎么debug的！1、并不是所有bug都需要修复修bug有个前提，那就
  • 【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现 LittleNyima DiffusionModels笔记机器学习深度学习
    论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels，不过这种方法的问题是很明显的，首先需要额外训练一个分类器，而且这个分类器不仅仅分类一般的图像，还需要分
  • 动态规划-01背包 ん贤 算法动态规划算法
    兜兜转转了半天，发现还是Carl写的好。看过动态规划-基础的读者，大概都清楚。动态规划是将大问题，分解成子问题。并将子问题的解储存下来，避免重复计算。而背包问题，就是动态规划延申出来的一个大类。而01背包，就隶属于背包问题。那什么又是01背包呢？01背包有n件物品，与一次最多能背w重量的背包。第i件物品，重量为weight[i]，得到的价值为value[i]。每件物品只能用一次，求解，将那些物品装
  • 震惊！ “深度学习”都在学习什么 扉间798 深度学习学习人工智能
    常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
  • 程序代码篇---Pyqt的密码界面 Ronin-Lotus 程序代码篇上位机知识篇pyqt数据库pythonubuntu
    文章目录前言一、代码二、代码解释2.1用户数据库定义2.2窗口初始化2.3认证逻辑2.5角色处理2.6错误处理优化2.7功能扩展说明2.7.1用户类型区分管理员普通用户其他用户2.7.2安全增强建议三、运行效果四、运行命令五、界面改进建议5.1密码显示5.2用户头像显示5.3输入框动画效果5.4加载进度显示5.5键盘快捷键前言本文简单介绍了在Ubuntu系统上使用Python的Pyqt创建密码登录
  • 快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用 MXN_小南学前端 vue3vue前端
    快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用一、Pinia简介Pinia是Vue3的状态管理库，类似Vue2中的Vuex，但使用更简洁高效二、subscribe方法简介subscribe方法是Pinia中的监听器函数，有点像watch，但监听的是store中的状态（数据/state）变化，在store中的状态变化时会执行自定义逻辑。可用于调试和定位问题、记录日志后续分析、触发操作（比
  • 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts 开心星人 论文阅读论文阅读
    还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。例如，一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像，用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧，许多数据投毒攻击被提出，以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使模型无法从数据中学习太多信息，从而导致模型在未见
  • NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的 Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
    深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
  • Linux中mutex机制 C嘎嘎嵌入式开发 Linuxlinux运维服务器
    在Linux中，mutex是一种用于多线程编程的同步机制，用于保护共享资源，防止多个线程同时访问或修改这些资源，从而避免竞态条件的发生。mutex是“mutualexclusion”的缩写，意为“互斥”。1.Mutex的基本概念互斥锁：mutex是一种锁机制，用于确保在任何时刻只有一个线程可以访问共享资源。当一个线程持有mutex时，其他试图获取该mutex的线程将被阻塞，直到持有mutex的线程
  • 香港站群服务器租用应该怎么选？ 莱卡云（Lcayun） 服务器运维linux前端网络
    在租用香港站群服务器时，应该综合考虑多个因素以确保选择到性价比最高、性能最优的服务器。以下是一些关键的选择要点：香港站群服务器就找莱卡云‌IP资源数量和质量‌：‌数量‌：站群服务器一般需要多个独立IP，以便将每个站点分布在不同的IP上，避免搜索引擎对同IP站点的关联性判断‌1。‌分散性‌：尽量选择不同C段甚至不同B段的IP，这样可以增加站群的SEO效果，降低被搜索引擎认为是关联站点的风险‌1。‌质
  • 基于Windows11的Xinference安装方法简介 hsg77 人工智能人工智能
    基于Windows11的Xinference安装方法简介快速启动命令：condaactivateD:\cwgis_AI\xinferencexinference-local--host192.168.1.82--port9997condaactivateD:\cwgis_AI\xinferencexinference-local--host192.168.1.82--port9997http://
  • 在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。 zhangfeng1133 均值算法算法
    在SPSS中进行单因素方差分析（One-WayANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤：---###1.**数据准备**-**因变量**：需要分析的连续变量（如成绩、收入等）。-**自变量**：分类变量（如组别、性别等），通常是一个名义变量。数据结构示例：|组别（自变量）|成绩（因变量）||----------------|-
  • 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装 zfgfdgbhs 深度学习pythonpytorch
    目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
  • 在SPSS的单因素方差分析（One-Way ANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量 f/t zhangfeng1133 数据分析
    在SPSS的单因素方差分析（One-WayANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量，用于不同的分析场景，具体含义如下：###1.**F值**F值是单因素方差分析中的统计量，用于检验多个组之间的均值是否存在显著差异。它是通过比较组间方差与组内方差的比值来计算的，具体公式为：**F值=组间方差/组内方差**-**F值的意义**：-F值越大，说明组间差异相对于组内差异越大，即不同组之间的均值差异越显
  • 金鼎量化助手中的板块与成份股如何实时联动以及股票代码与股软联动 wxqq_541182238 金鼎量化助手经验分享笔记其他人工智能
    在专栏之前的文章中有介绍板块强度的作用，使用了哪些参考指标等，下面介绍金鼎量化助手板块强度页面中的板块与成份个股的联动以及如何实现个股与股软：如同花顺、通达信之间的联动。通过股票代码直接联动到股软快速查看。一、板块强度与成份股的关联在金鼎量化助手的板块强度页面中分了两列，第一列是板块，第二列是板块对应的成份股，每天打开软件后会实时获取到板块的最新强度排名情况（需保证勾选上实时刷新选项框），板块列表
  • Google的BeyondCorp 零信任网络 yinhezhanshen 网络
    Google的BeyondCorp是一种零信任安全框架1。简单来说，就是抛弃了传统的以网络边界为基础的安全防护模式，不再认为只要在企业内部网络里就都是安全的，而是把访问控制的重点放在每个用户和设备上。产生背景过去企业常用防火墙等构建安全边界，认为边界内是安全的，边界外有威胁。但随着网络发展，边界变得模糊，攻击技术演进，边界防护效果变差，内部也会出现安全问题。在这种情况下，Google提出了Beyo
  • 北单109 德国 vs 意大利 weixin_66725336 后端
    北单109德国vs意大利两强对攻激战可期进球大战一触即发阵容动态德国：上轮欧国联客场采用「4-2-3-1」阵型，朱利安·布兰特顶替受伤的凯·哈弗茨出任单箭头，穆西亚拉、萨内与阿米里组成前场攻击群。尽管开场先失一球，但球队通过凯文·丹斯特（替补登场后迅速破门）和格雷茨卡的制胜球完成逆转。本轮莱昂·格雷茨卡和卡里姆·阿德耶米有望轮换首发，门将奥利弗·鲍曼继续镇守球门。意大利：上轮主场以「3-5-2」阵
  • 最新智能优化算法： 贪婪个体优化算法（Greedy Man Optimization Algorithm，GMOA）求解23个经典函数测试集，MATLAB代码 IT猿手 MATLAB智能优化算法算法matlab开发语言人工智能智能优化算法
    一、贪婪个体优化算法贪婪个体优化算法（GreedyManOptimizationAlgorithm，GMOA）是HamedNozari与HosseinAbdi于2024年提出的一种新型受生物启发的元启发式算法，它模拟了抵抗变化的竞争个体的行为。GMOA引入了两个独特的机制：MMO抵抗机制，防止过早替换解；周期性寄生虫清除机制，促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性
  • Python读取.nc文件的方法与技术详解 傻啦嘿哟 关于python那些事儿人工智能前端服务器
    目录一、引言二、使用netCDF4库读取.nc文件安装netCDF4库导入netCDF4库打开.nc文件获取变量读取变量数据案例与代码三、使用xarray库读取.nc文件安装xarray库导入xarray库打开.nc文件访问变量数据案例与代码四、性能与优化分块读取使用Dask进行并行计算减少不必要的变量加载五、其他注意事项文件路径变量命名数据类型文件关闭六、总结一、引言.nc文件，即NetCDF（
  • 《面向模式的软件体系结构3-资源管理模式》读书笔记（7）--- Coordinator模式 weixin_33699914 人工智能
    3.3Coordinator模式Coordinator（协调者）模式描述了如何通过协调涉及多个参与者（每个参与者都包含资源、资源使用者和资源提供者）的任务的完成来维护系统的一致性。这个模式提出了一个解决方案，使得在涉及多个参与者的任务中，或者所有参与者的任务都完成，或者一项任务都没有完成。这确保了系统总是处于一致的状态。1.问题很多系统都会执行涉及不止一个参与者的任务。一个参与者是一个主动实体，既
  • 基于AWS Endpoint Security（EPS）的自动化安全基线部署 weixin_30777913 云计算awspython安全架构
    设计AWS云架构方案实现基于AWSEndpointSecurity(EPS)的自动化安全基线部署，AMSAdvanced（AWS托管服务）环境会为所有新部署的资源自动安装EPS监控客户端，无需人工干预即可建立统一的安全基线。这种自动化机制特别适用于动态扩缩的云环境，确保新启动的EC2实例、容器等终端设备从初始状态即受保护，以及具体实现的详细步骤和关键代码。以下是基于AWSEndpointSecur
  • 架构师必知必会系列：数据架构与数据管理 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。它由数据中心和IT平台、数据库、文件系统、网络、安全、计算资源等构成。其目的是为了满足业务需求、提升组织效率和降低成本。数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。在应用中，将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工，才能
  • 中国大陆网站用了lightHouse之后还有必要用WebPageTest么？ 混血哲谈 网络
    对于中国大陆的网站，即使已使用Lighthouse进行性能优化，WebPageTest仍有不可替代的价值。两者并非互斥，而是互补工具，适用于不同维度的性能分析。以下是具体原因和场景说明：一、核心结论：Lighthouse与WebPageTest的定位差异工具核心价值适用场景中国大陆场景的局限性Lighthouse提供代码级优化建议（如压缩资源、渲染阻塞修复）本地开发调试、快速生成优化清单仅反映本地
  • 2025最新智能优化算法：改进型雪雁算法（Improved Snow Geese Algorithm, ISGA）求解23个经典函数测试集 荣华富贵8 程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3经验分享
    摘要随着智能优化算法的不断发展，解决高维、复杂的优化问题已成为研究的重要课题。雪雁算法（SnowGeeseAlgorithm,SGA）作为一种新兴的自然启发式优化算法，以其高效的全局搜索能力受到了广泛关注。然而，雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时，仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此，本文提出了一种改进型雪雁算法（ISGA），通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略，增强了
  • 机器学习 Day01人工智能概述 山北雨夜漫步 机器学习人工智能
    1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
  • epoll成员函数介绍 C嘎嘎嵌入式开发 Linux服务器c++开发语言
    epoll_create1epoll_create1是Linux系统中用于创建一个新的epoll实例的系统调用。epoll是一种高效的I/O事件通知机制，常用于处理大量的文件描述符（如套接字）。epoll_create1是epoll_create的改进版本，提供了更多的灵活性。函数原型intepoll_create1(intflags);参数说明flags类型:int描述:用于指定创建epoll实
  • 代码随想录算法训练营Day10 | Leetcode 150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、 347前 K 个高频元素 Dominic_Holmes leetcodepython算法数据结构
    代码随想录算法训练营Day10|Leetcode150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、347前K个高频元素一、反转字符串相关题目：Leetcode150文档讲解：Leetcode150视频讲解：Leetcode1501.Leetcode150.逆波兰表达式求值给你一个字符串数组tokens，表示一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。注意：有效的
  • matlab近似计算联合密度分布 小蜗笔记 matlab学习笔记学习收藏matlab开发语言
    在Matlab中，当A和B是两个序列数据时，可以通过以下步骤来近似求出A大于B的概率分布：数据准备：确保序列A和B具有相同的长度。如果长度不同，需要进行相应的处理（例如截取或插值）。计算A大于B的逻辑数组：使用关系运算符>来创建一个逻辑数组，其中每个元素表示A中对应位置的元素是否大于B中对应位置的元素。统计不同情况下的概率：可以将数据划分成若干个区间（例如使用histcounts函数），然后计算每
  • Python画词云图，Python画圆形词云图，API详解 请一直在路上 python开发语言
    在Python中，词云图的常用库是wordcloud。以下是核心API参数的详细讲解，以及一个完整的使用示例。一、参数类型默认值说明参数类型默认值说明widthint400词云图的宽度（像素）heightint200词云图的高度（像素）background_colorstr“black”背景颜色，可以是颜色名称（如“white”）或十六进制值（如“#FFFFFF”）colormapstr/matp
  • 23、nc文件快速切片与索引 爱转呼啦圈的小兔子 气象数据处理与可视化python气象气象可视化气候变化
    1前言在气象、海洋学和环境科学等领域，.nc（NetCDF）格式文件是存储和共享多维科学数据的常用格式。这些数据文件通常包含大量的经度、纬度、时间和垂直层次数据。在处理这些数据时，研究人员常常需要根据特定的地理和时间范围提取数据，以便进行深入分析。为此，我们开发了一个名为nc_slice的Python函数，用于从一个或多个.nc格式文件中高效地筛选和提取数据。nc_slice函数提供了一种简洁而灵
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他