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C++————string小技巧 mc2356 c/c++c++
在C++中，std::string是标准库提供的一个用于处理字符串的类，它位于头文件中。与传统的C风格字符串（以'\0'结尾的字符数组）相比，string提供了更方便、安全和强大的字符串处理功能。初始化：strings1;//默认初始化，创建一个空字符串(s1:)strings2="Hello";//使用字符串字面量初始化(s2:Hello)strings3(s2);//拷贝初始化(s3:Hell
WAF相关知识及安全狗的部署和绕过_安全狗waf拦截规则 2401_86951318 安全网络
2）工具检测二：安全狗使用指南（一）安全狗的下载（二）安全狗的安装（三）安全狗绕过一：WAF基础知识（一）WAF简介WAF即Web应用程序防火墙通过过滤和监视Web应用程序与Internet之间的HTTP通信来帮助保护Web应用程序，WebApplicationFirewall(WEB应用防护系统)。WAF与传统的Firewall(防火墙)不同，WAF针对的是应用层。WAF可以用来屏蔽常见的网站漏
人工智能学习框架：深入解析与实战指南一ge科研小菜鸡人工智能人工智能
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
【大模型】Hugging Face下载大模型的相关文件说明神马都会亿点点的毛毛张深度学习 #大模型深度学习 chatgpt gpt
大家好！我是毛毛张!个人首页：神马都会亿点点的毛毛张随着大模型的火热，许多人开始纷纷入坑️大模型，不过目前很多人都只是基于开源的大模型做微调，今天毛毛张要分享的是关于HuggingFace下载大模型微调文件的说明，有助于大家下载的微调文件的作用文章目录1.前言2.文件说明1.前言上图是毛毛张在HuggingFace的官网上的ChatGLM-6B大模型的所有文件，对于初学者来说，对于上面的文件是
【安全漏洞】Mybatis-PageHelper 分页SQL注入漏洞 yixian123.com SBOM安全检测 mybatis sql 安全
发布厂商:com.github.pagehelper组件名称:pagehelper漏洞影响版本:5.3.0-5.3.1组件风险等级:超危组件路径:[xxx.jar/BOOT-INF/lib/pagehelper-5.3.0.jar]CVE编号:CVE-2022-28111CNNVD编号:CNNVD-202205-2091漏洞名称:Mybatis-PageHelperSQL注入漏洞漏洞风险等级:超危
json格式的标记文件转yolo格式（txt）的标记文件帅气的亮 json YOLO python
背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式，而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的，所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换，也就是目标检测importjsonimportosdefconvert_json_to_yolo(json_file_path,output_dir,class_mapping):"""将
AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI天才研究院大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其主要驱动力之一，已经在各个领域取得了显著的成果。然而，随着模型规模的不断扩大，如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型，成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
GPT4All:免费使用本地运行无需GPU的基于C++的GPT模型和UI: A free-to-use, locally running, privacy-aware chatbot. No GPU AI天才研究院 ChatGPT 大数据AI人工智能 LLM大模型落地实战指南 gpt 人工智能语言模型自然语言处理编程实践开发语言 c++
目录GPT4All:https://github.co:m/nomic-ai/gpt4allGPT4AllChatUIGPT4All聊天用户界面效果测试问题：HowtowriteamultipleThreadcodeInJava?输出：GPT4All如何运作RunningLLMsonCPU在CPU上运行LLMSideloadinganyggMLmodel加载任何ggML模型GPT4ALL:目前已经
接口技术-第1次作业厂里英才作业接口技术
目录1、接口技术的基本任务是什么？2、接口芯片的编程模型方法是什么？采用编程模型方法对分析与应用微机系统的硬件资源有什么意义？3、什么是接口？阐述接口的功能。4、什么是多总线技术？多总线层次化总线结构主要有哪几个层次？5、如何实现在PCI总线系统中查找一个PCI设备？1、接口技术的基本任务是什么？微机接口的基本任务有两个：一是实现I/O设备与总线的连接；二是连接起来以后，CPU通过接口对I/O设备
机器学习&深度学习目录 UQI-LIUWJ 各专栏目录深度学习人工智能 1024程序员节
机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ViT（论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale）_UQ
推荐开源项目：Bluezone——共抗疫情的接触者追踪应用潘惟妍
推荐开源项目：Bluezone——共抗疫情的接触者追踪应用bluezone-appBluezone-Bảovệmình,bảovệcộngđồng项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/bluezone-app在当前全球COVID-19大流行的情景下，Bluezone是一款开源的接触者追踪软件，旨在帮助我们更好地保护自己和社区的安全。该项目基于R
【AI论文】FilmAgent: 一个用于虚拟3D空间中端到端电影制作自动化的多智能体框架东临碣石82 自动化运维
摘要：虚拟电影制作涉及复杂的决策过程，包括剧本编写、虚拟摄影以及演员的精确定位和动作设计。受近期基于语言智能体社会的自动化决策领域进展的启发，本文提出了FilmAgent，这是一个新颖的、基于大型语言模型（LLM）的多智能体协作框架，旨在实现我们构建的3D虚拟空间中的端到端电影制作自动化。FilmAgent模拟了各种剧组成员角色，包括导演、编剧、演员和摄影师，并涵盖了电影制作工作流程的关键阶段：（
最小二乘法-线性回归和梯度下降法梦回楼~ 最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。换成听得懂的话说就是，我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)，我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值)，但是(xn,yn)
容器化检索增强框架（R2R） deepdata_cn RAG RAG
R2RbySciPhi-AI是一个专门的RAG框架，专注于通过迭代细化来改进检索过程。主要特点包括实现新颖的检索算法，支持多步检索过程，与各种嵌入模型和向量存储集成，以及用于分析和可视化检索性能的工具。适合有兴趣突破检索技术界限的开发人员和研究人员，特别是在需要创新检索方法的场景。具有RESTfulAPI的容器化检索增强一代（RAG）。具有生产就绪型功能，包括多模式内容摄取、混合搜索功能、可配置的
高效向量搜索RAG解决方案（Canopy） deepdata_cn RAG RAG
Canopy利用Pinecone在高效向量搜索方面的专业知识，提供强大且可扩展的RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）解决方案。包括与Pinecone向量数据库的紧密集成，支持流处理和实时更新，先进的查询处理和重新排序功能，以及管理知识库和版本控制的工具。一、基本原理1.向量嵌入：Canopy首先会将文本数据转换为向量表示，通常使用预训练的语言模型等技术，将文本映射到
遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响司南锤深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像：需要更高的显存和计算资源，可能限制训练时的批大小（batchsize），甚至导致无法训练。解决方案：通常将大图裁剪为小尺寸的补丁（patches），例如256x256或512x512。小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、
使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题司南锤深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时，确实可能出现样本不均衡问题，且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡？(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题：遥感图像中某些类别（如道路、建筑）可能稀疏分布。小尺寸裁剪后，部分训练样本可能完全不含某些类别（例如一块纯农田的补丁），导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例：原图中“道路”占比5%，若裁剪为256x256的小图，部分小图中可能
06-机器学习-数据预处理不会打代码呜呜呜呜机器学习机器学习人工智能
数据清洗数据清洗是数据预处理的核心步骤，旨在修正或移除数据集中的错误、不完整、重复或不一致的部分，为后续分析和建模提供可靠基础。以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标（如均值），降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合，降低
在计算机上本地运行 Deepseek R1 itmanll linux
DownloadOllamaonLinuxDownloadOllamaonWindowsDownloadOllamaonmacOSDeepseekR1是一个强大的人工智能模型，在科技界掀起了波澜。它是一个开源语言模型，可以与GPT-4等大玩家展开竞争。但更重要的是，与其他一些模型不同，您可以在自己的计算机上本地运行DeepseekR1。linux步骤第1步：下载Ollama并安装curl-fsSL
【深入浅出 Yarn 架构与实现】1-1 设计理念与基本架构大数据王小皮深入浅出Yarn架构与实现架构 hadoop 大数据 yarn java
一、Yarn产生的背景Hadoop2之前是由HDFS和MR组成的，HDFS负责存储，MR负责计算。一）MRv1的问题耦合度高：MR中的jobTracker同时负责资源管理和作业控制两个功能，互相制约。可靠性差：管理节点是单机的，有单点故障的问题。资源利用率低：基于slot的资源分配模型。机器会将资源划分成若干相同大小的slot，并划定哪些是mapslot、哪些是reduceslot。无法支持多种计
#深度学习：从基础到实践 single_ffish 深度学习 gpt 神经网络生成对抗网络 1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
深入解析TCP/IP协议：网络通信的基石一休哥助手网络 tcp/ip 网络协议网络
1.引言TCP/IP协议是现代计算机网络的核心，它为互联网上的设备提供了通信的基础。在网络通信中，TCP/IP协议栈是无处不在的，无论是个人设备的浏览器请求，还是大型分布式系统的内部通信，都依赖于它的稳定、高效与可靠。本文将详细介绍TCP/IP协议的历史、分层模型、核心协议（TCP、IP等），并深入探讨其在网络通信中的重要角色。2.TCP/IP协议简介2.1TCP/IP的历史背景TCP/IP协议由
访问DOM元素（节点） froginwe11 开发语言
DOM（文档对象模型）是Web开发中用于处理HTML和XML文档的标准接口，它允许开发者通过脚本语言（如JavaScript）动态地访问和修改文档的结构、内容和样式。在DOM中，文档的每个部分都被视为一个节点，包括元素、文本、属性等。访问DOM元素（节点）DOM提供了一系列方法来访问和操作元素（节点）：getElementById()：通过元素的ID获取元素节点。例如，document.getEl
【计算机网络】NAT应用酱学编程计算机网络计算机网络网络智能路由器
NAT（NetworkAddressTranslation）的定义：NAT（NetworkAddressTranslation）的定义：NAT是一种网络技术，用于在IP数据包通过路由器或防火墙时修改其源IP地址或目的IP地址。主要目的是解决IP地址短缺问题，同时也能为网络提供一定程度的安全保护。NAT的主要功能和作用：地址转换源地址转换****（SNAT）：iptables-tnat-APOSTR
基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现 2025年数学建模美赛 R-CNN检测系统深度学习 cnn 无人机计算机视觉目标检测人工智能
摘要随着无人机技术的迅猛发展，无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。通过本项目，旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案，并提高其在复杂环境下的工作效率。目
基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计龙腾亚太无人机
源自：系统工程与电子技术作者：张堃,华帅,袁斌林,杜睿怡“人工智能技术与咨询”发布摘要针对无人集群自主作战体系设计中的关键问题,提出基于Multi-Agent的无人集群自主作战系统设计方法。建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。仿真结果表明,所提设计方案不仅能够有效开展并完成
Struts2 架构段远山 Struts2 java spring mvc struts2 python
Struts2是一个MVC拉动的（或MVC2）框架，Struts2的模型-视图-控制器模式是通过以下五个核心部分进行实现的：操作（Actions）拦截器（Interceptors）值栈（ValueStack）/OGNL结果（Result）/结果类型视图技术而Struts2与传统的MVC框架略有不同，因为它由Action扮演模型的角色，而不是控制器，虽然这样会有一些重叠。上图描述了Struts2高级
深入Kotlin语言在Android开发中的应用_Android_lecture07 新职语
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在Android开发领域，Kotlin凭借其简洁性、安全性和强大的交互能力已经成为首选编程语言。本讲座将深入讲解Kotlin的基础语法、空安全、类型系统、高阶函数与Lambda表达式、扩展函数与属性、Anko库、协程、Android核心组件以及数据绑定。同时，还将介绍Dagger2或Hilt依赖注入、MVVM架构和AndroidJetpack组件等高级技巧，并
用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅步子哥 AGI通用人工智能 neo4j 人工智能
在这个人工智能飞速发展的时代，Neo4j带来了一项令人激动的创新——GraphRAG生态系统工具。这组开源工具为开发人员提供了一个全新的途径，以构建基于知识图谱的智能应用，让机器更好地理解和回应我们的查询。接下来，让我们一起探索这些工具如何帮助我们构建更智能、更准确的应用。什么是GraphRAG?GraphRAG是一种结合了检索增强生成（RAG）技术和知识图谱的解决方案。它不仅解决了大型语言模型常
coxphfit+matlab,计算Cox比例风险模型的coxph和cph函数有什么区别？ Mandy Liu coxphfit+matlab
RCS=受限立方样条。您可以通过查看help(package="rms")找到函数的帮助文件下面是源代码的摘录，所以你可以看到那里的cph函数调用coxph.fit功能(的coxph在survival包胆量)>cph[...]if(nullmod)f=NULLelse{ytype=attr(Y,"type")fitter=if(method=="breslow"||method=="efron")
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 java IO image BufferedImage
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 eclipse SVN MyEclipse
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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 java eclipse jdk tomcat
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 oracle sql 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 java OS
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]
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批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oracle sql bulk collect forall
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。
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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
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Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centos memcached
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
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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&
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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
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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：
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