- 机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线
代码的建筑师
学习记录机器学习机器学习学习曲线过拟合欠拟合正则化
过拟合(overfitting):模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法:①增加全部训练数据的数量(最为有效的方式)②使用简单的模型(简单的模型学不够,复杂的模型学的太多),这里的简单指的是不要过于复杂③正则化(对目标函数后加上正则化项):使得这个“目标函数+正则化项”的值最小,即为正则化,用防止参数变得过大(参数值变小,意味着对目标函数的影响变小),λ是正则化参数,代表正则
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p286-p308
操作系统
《OperatingSystemConcepts》学习第28天,p286-p308总结,总计23页。一、技术总结1.reentrantlock(可重入锁)(1)为什么称为reentrantlock?AthreadacquiresaReentrantLocklockbyinvokingitslock()method.Ifthelockisavailable—orifthethreadinvoking
- UDS学习计划
正当少年
UDS学习
以下是一份详细的UDS(UnifiedDiagnosticServices,统一诊断服务)学习计划,涵盖从基础到实战的系统化学习路径,适合初学者和有一定基础的开发者。计划周期为6-8周,每周投入10-15小时。第一阶段:基础认知(1周)学习目标理解UDS的基本概念和应用场景掌握UDS协议的核心组成部分熟悉相关工具的使用学习内容UDS概述UDS的定义与作用(ISO14229标准)应用场景:ECU诊断
- Ansible、Ansible Tower:操作Pan-OS与常见问题
2huxy
AnsibleAnsibleTower运维linux运维
Ansible、AnsibleTower:操作Pan-OS一、安装1、控制节点中pip安装依赖:Ansible可以直接pipinstallpan-pyhtonpydevicexmltodictAnsibleTower涉及到虚拟环境的问题,应该把相应的虚拟PIP库装进对应模板的虚拟环境中sudo/var/lib/awx/venv/ansible/bin/pipinstallpan-pyhton2、A
- Java开发第一坑:记一次MySQL ON DUPLICATE KEY UPDATE影响行数异常排查:从现象到解决的全过程
猿享天开
javamysql开发语言
记一次MySQLONDUPLICATEKEYUPDATE影响行数异常排查:从现象到解决的全过程一、问题现象:神秘的计数器异常由于学习JAVA开发时间不长,也没有进行系统性学习,由于项目需要就草草的开始了程序开发,在开发医疗影像归档系统时,归档患者影像时需要自动根据数据库操作后的返回值判断是新增插入数据,还是更新数据,但由于返回的影响行数不准确,比如插入1条新数据、更新一条数据或未变化,返回的影响行
- 知识图谱与知识表示:人工智能的基石
醉心编码
c/c++人工智能知识图谱
知识图谱与知识表示:人工智能的基石一、知识图谱:连接数据的桥梁1.1知识图谱的构成1.2知识图谱的应用二、知识表示:AI的推理基础2.1知识表示的定义2.2知识表示的形式三、从符号表示到向量表示3.1符号表示与向量表示3.2向量表示的优势四、智能的精华:推理与学习4.1推理的重要性4.2学习的局限性五、结论在人工智能领域,知识图谱和知识表示是两个核心概念,它们构成了AI理解、推理和学习的基础。本文
- 从过拟合到强化学习:机器学习核心知识全解析
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习pythonLLMscikit-learn
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 计算机网络:(一)详细讲解互联网概述与组成 (附带图谱更好对比理解)
珹洺
计算机网络计算机网络php开发语言服务器后端数据库网络
计算机网络(一)详细讲解互联网概述与组成前言一、计算机网络在信息时代中的作用二、互联网概述1.网络中的网络2.互联网基础的三个阶段3.什么是标准化工作三、互联网的组成1.边缘部分2.核心部分总结(核心概念速记):**知识图谱****重点提炼**前言在当今数字化时代,互联网已经成为人们生活、工作和学习中不可或缺的一部分。计算机网络作为互联网的基础支撑,其重要性不言而喻。这篇博客将开启我们探索计算机网
- Python基础学习(四):字典
代码死
python学习windows
1.字典简介字典是一种可变的容器,用于存储键值对。字典中的数据是无序的,键必须是唯一的且不可变。特点:使用大括号{}定义,键值对用冒号:分隔。数据是无序的。键必须是不可变类型(如字符串、数字、元组),值可以是任意类型。2.字典创建2.1使用字面值创建#创建空字典d1={}#创建包含键值对的字典d2={"name":"Alice","age":25,"city":"NewYork"}#键可以是数字d
- Python基础学习(七):运算符
代码死
python学习开发语言
Python提供了丰富的运算符,用于执行各种操作,包括算术运算、比较运算、逻辑运算、位运算等。本文将详细介绍Python中的各类运算符及其用法,并通过示例帮助你更好地理解和掌握。1.算术运算符算术运算符用于执行基本的数学运算。1.1常见运算符运算符描述示例+加法3+2→5-减法5-3→2*乘法2*3→6/除法10/2→5%取模(取余数)10%3→1**幂运算2**3→8//整除(取整数部分)10/
- Webpack vs Rollup vs Parcel:构建工具深度对比
北辰alk
前端webpackdevops前端
文章目录1.核心特性对比1.1功能定位1.2技术架构对比2.配置与使用2.1Webpack配置示例2.2Rollup配置示例2.3Parcel使用示例3.性能对比3.1构建速度3.2输出质量4.生态系统4.1插件生态4.2学习曲线5.适用场景分析5.1Webpack适用场景5.2Rollup适用场景5.3Parcel适用场景6.优缺点总结6.1Webpack6.2Rollup6.3Parcel7.
- Python--读取mat文件
一头大学牲
程序--编程记录python开发语言深度学习机器学习
最近在进行学习深度学习过程中,遇到了以MATLAB的.mat格式存储的数据,需要用python读取出来处理,于是就找到了以下比较方便的三种python读取mat文件的方法:使用hdf5库来读取mat文件1.使用scipy.io来读取1.5知识小插曲2.使用hdf5来读取3.使用mat73来读取1.使用scipy.io来读取-如果你的matlab的版本比较旧,保存的.mat格式为‘-v7.3’以前的
- MATAB学习笔记2
好大一口果汁
MATLAB学习笔记算法
1.多项式拟合>>p=polyfit(DateNum,Pclose,1);%多项式拟合>>value=p(1)%将斜率赋值给value,作为股票的价值value=0.1212代码分析:%后面的内容是注释,ployfit()有三个参数,第三个参数表示多项式的阶数,也就是最高次数。比如:第三个参数为1,说明为1次项,即一次函数,第三个参数为你要拟合的阶数,一阶直线拟合,二阶抛物线拟合,并非阶次越高越好
- 利用matlab实现贝叶斯优化算法(BO)优化支持向量机回归(SVR)的超参数
是内啡肽耶
算法matlab支持向量机机器学习回归
【导读】在机器学习建模中,支持向量机(SVM)回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针",而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。通过Matlab实现,只需几分钟就能让模型性能自动升级!一、为什么要用贝叶斯优化调参?传统调参三大痛点:C参数(正则化强度):过小导致过拟合,过大削弱模型能力ε参数(不敏感区域):决定对预测误差的容忍度核
- 3月份学习任务、工作计划
Kamui_0us
学习
3月18日报名六级3月22日之前收集团日材料3月22日收集五四述职材料3月29日计算解二级学英语:为了六级为了绩点为了大英赛为了雅思接续规划留学计划恶补数学,拉下的慢慢补回来今日学习任务:学习本周的解析几何课程,背六级单词,还有时间可以看看github有关知识
- 基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践
zhangjiaofa
DeepSeekR1&AI人工智能大模型DeepSeekManus智能体AI
目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念-多智能体协作机制-安全执行沙箱设计二、系统架构设计2.1整体架构拓扑图-分层模块交互机制-数据流与控制流设计2.2核心组件实现-规划模块(GRPO算法集成)-记忆系统分级存储架构-工具调用
- AI笔记——语音识别
Yuki-^_^
人工智能AI人工智能笔记语音识别
摘要:语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域的一项重要技术,它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展,语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代,那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现,语
- php中文乱码无法解决_PHP基础|如何解决中文乱码问题?
梦里一只喵
php中文乱码无法解决
为什么会出现中文乱码?很多新手朋友学习PHP的时候,发现程序中的中文在输出的时候会出现乱码的问题,那么为什么会出现这种乱码的情况呢?一般来说,乱码的出现有2种原因,一种是由于编码(charset)设置错误,导致浏览器以错误的编码来解析,从而出现了满屏乱七八糟的“天书”,第二种就是文件被以错误的编码打开,然后保存,比如一个文本文件原先是GB2312编码的,却以UTF-8编码打开再保存,就会出现乱码的
- 网络运维学习笔记(DeepSeek优化版) 018 HCIA-Datacom综合实验03
技术小齐
网络运维学习
文章目录综合实验3实验需求一:A公司网络规划二:B公司网络规划配置一、ip、vlan、vlanif,stp、eth-trunkSW1SW2R1二、ospfSW1R1三、NATR1ISP四、拒绝ping允许httpSW1五、右半部分vlan、dhcp、ospf、NATSW4R2综合实验3实验需求一:A公司网络规划SW1/2/3组成了A公司的交换网络,其中SW1是核心层,SW2/3是接入层。三台交换机
- Flask 学习-95.Flask-SQLAlchemy 查询今天当天的数据
上海-悠悠
flaskflask学习python
前言查询今天的数据,或者查询某一天的数据SQLDATE()function使我们能够从特定的历史或当前时间戳值访问日期值。DATE()函数Date()函数返回从传递的datetime表达式中提取的日期。DATE(datetimeexpression)SQL语句按create_time获取某一天的数据select*frommytablewhereDATE(create_time)=='2022-11
- 大语言模型微调和大语言模型应用区别
AI Echoes
深度学习人工智能自然语言处理
大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型(LLM)是指取一个已经预训练好的模型,进一步用特定数据集训练,使其更好地适应某个任务或领域,比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。应用LLM则是直接使用这些预训练模型来完成任务,如通过提示生成文本或回答问题,无需更改模型本身。研究表明,微调适合需要领域专精的任务,而应用更适合通用任务,效果因模型和任务复杂性而异。学习所需技术栈
- [学习笔记] Windows编程——GDI——(六)设备上下文
根本没在怕哦
Windows编程学习笔记windows
前言:学习笔记,随时更新。如有谬误,欢迎指正。说明:红色字体为较为重要部分。绿色字体为个人理解部分。原文链接:https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/gdi/device-contexts6设备上下文设备上下文是一种结构,用于定义一组图形对象及其关联属性,以及影响输出的图形模式。图形对象包括用于线条绘制的笔、用于绘制和填充的画刷、用于复制或滚
- [学习笔记] Windows编程——GDI——(三)裁剪
根本没在怕哦
Windows编程学习笔记windows
前言:学习笔记,随时更新。如有谬误,欢迎指正。说明:红色字体为较为重要部分。绿色字体为个人理解部分。原文链接:https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/gdi/clipping3裁剪剪裁是将输出限制为应用程序窗口的工作区中的某个区域或路径的过程。3.1关于裁剪应用程序通过多种方式使用剪裁。Word和Excel应用程序剪裁键盘输入,使其不显示在页
- 【NLP】 5. Word Analogy Task(词类比任务)与 Intrinsic Metric(内在度量)
pen-ai
NLP机器学习自然语言处理word人工智能
WordAnalogyTask(词类比任务)定义:WordAnalogyTask是用于评估词向量质量的内在指标(IntrinsicMetric)。该任务基于这样的假设:如果词向量能够捕捉单词之间的语义关系,那么这些关系应该能够在向量空间中保持一定的结构。示例:在一个理想的词向量空间中,单词之间的关系应该满足如下等式:king−man+woman≈queenking−man+woman≈queenk
- Manus(一种AI代理或自动化工具)与DeepSeek(一种强大的语言模型或AI能力)结合使用任务自动化和智能决策
zzlyx99
人工智能自动化语言模型
一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些,DeepSeek是知识型大脑,Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力,例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用(如浏览器、代码编辑器)自主执行复杂任务,
- 强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
wxchyy
强化学习算法
目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言 前两期我们介绍了动态规划算法,还有蒙特卡洛算法,不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性,像动态规划,需要从最下面向上进行递推,而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值,有没有更直接的方法,智能体能边做动作,边估值一次,不断学习策略?答案是有的。这就是本期需要介绍的算法,时间差分法(TimeDi
- 金融类APP-手写签名ADD盖章功能实现
CherryChen88
金融金融类App专栏金融app手写签名手写签名加盖公章android
前言:之前换工作的时候,发现从事金融行业APP开发比较赚钱,为了钱,最近一直在学习,换工作之前在银行工作,虽然也算是金融行业但是却没有证券行业等的收益高,但在银行业务开发中金融行业也能够使用的其中之一就是,手写签名+公章功能的实现。原理:从业务逻辑上来说,就是我们提供一个可绘制的面板,让用户可以绘制,绘制完成后,进行写入文件保存或者加盖公章合成图片,然后上传后台,这里图片压缩处理逻辑省略。绘制面板
- 深度学习处理时间序列(2)
yyc_audio
深度学习笔记深度学习人工智能
在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性,是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额,还是健身追踪器记录的步数,你都会看到每日周期性和年度周期性(人类生成的数据通常还有每周的周期性)。探索数据时,一定要注意寻找这些模式。(让人想到波,想到傅里叶变换)对于这个数据集,如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度,那么问题很简单,因为数据具有可靠的年
- 【手把手教你-Python】如何让 Flask 根据现有表结构生成 SQLAlchemy 模型文件?
EricLing2022
pythonflask开发语言sqldatabase
首先你要具备一定Python基础,了解Flask框架,以及数据库工具SQLAchemy。为什么会有这个需求?在使用Python编写项目代码时,假设数据库中的表已经存在,我们需要根据现有的表结构来编写SQLAlchemy模型文件。为了避免逐行编写代码,我们可以使用一个工具来“一键生成”模型文件,那就是sqlacodegen。准备工作Python版本:3.11.5(只要是3.xx版本应该都可以)安装好
- 机器学习的下一个前沿是因果推理吗?——探索机器学习的未来方向!
真智AI
人工智能机器学习
机器学习的进化:从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力,已经彻底改变了多个行业。然而,要实现真正的突破,机器学习还需要克服实践和计算上的挑战,特别是在因果推理方面的应用。未来,因果推理或许将成为推动机器学习发展的新前沿。什么是因果推理,它如何与机器学习相关?如果你和我一样没有数学背景,你可能会好奇“因果推理”到底意味着什么?它与机器学习又有什么关系?当我刚开始学习机器学习时,第一次听到“因果推
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
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
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要