- Spring 事务与 MySQL 事务:深度解析与实战指南
一叶飘零_sweeeet
果酱紫springmysqlspringmysqljava
一、引言在企业级应用开发中,事务处理是确保数据一致性和完整性的关键环节。Spring框架作为广泛应用的Java开发框架,提供了强大的事务管理功能。而MySQL作为流行的关系型数据库,也具备完善的事务支持。本文将深入探讨Spring事务与MySQL事务的原理、特性、使用方法以及在实际项目中的应用,帮助开发者更好地理解和运用事务处理机制,确保应用的可靠性和数据的准确性。二、事务的基本概念(一)什么是事
- 关于博弈论
总思霖
概率论论文笔记
最近看了一本书叫《消失的凶手》,里面的侦探邓教授在某一次探案中与未实施犯罪的凶手玩了读数游戏运用到博弈论,阻止了一场悲剧的发生,借此我了解了一些关于博弈论的知识。博弈论有许多种,如:零和博弈&非零和博弈:博弈双方的收益总和为零,一方的利益的增加就意味着另一方利益的减少;博弈双方的收益总和不为零,可以存在双赢的情况。顺序博弈&同时博弈:博弈双方的行动是依次进行的,每个人的行动都受之前人的行动所影响;
- 三十四、领域驱动设计DDD(DDD 与微服务架构结合)
伯牙碎琴
架构架构微服务运维
在现代企业应用中,领域驱动设计(DDD)与微服务架构的结合被认为是应对复杂业务系统和大规模分布式系统的有效方法。两者的结合既能发挥DDD在业务建模和复杂业务管理中的优势,也能利用微服务架构的灵活性和可扩展性,帮助企业更好地应对技术和业务的双重需求。以下是两者结合的详细分析:1.DDD与微服务架构的契合点限界上下文(BoundedContext)与微服务的契合:在DDD中,限界上下文定义了业务模型的
- 结构化提示词实践:提升大模型意图识别的精准度
有才不一定有德
chatgptAIGC
大家好!我是第一次写博客,可能会有一些不够专业或者细节上的错误,请大家多多指正!今天的主题是“结构化提示词”,我将结合我在学习LangGPT结构化提示词时的心得,分享一些如何编写清晰、准确的提示词的小技巧。这些技巧不仅帮助我提高了与大模型的互动效率,也使得任务的执行更加精准。希望这篇文章对大家有所帮助。为什么要使用结构化提示词?在与大模型的交互中,我们往往希望能够快速得到准确的回答。如果提示词不清
- 数字孪生下的智慧城市(城市大脑)建设方案——建模层
百态老人
智慧城市人工智能
要构建城市信息模型(CIM)、建筑信息模型(BIM)及仿真模型,并实现L3级精度的核心区三维建模,需结合多源数据与多层级标准,具体步骤如下:1.CIM建模层构建L3级精度标准定义CIM模型分为7级(CIM1-CIM7),其中CIM3级对应标准模型,需满足以下要求:三维框架表达:包括建筑物、道路、场地、管线等实体的基本结构。内外表面建模:用倾斜摄影、BIM或CAD数据细化建筑内外表面细节。数据源:卫
- 深度学习:基于MindNLP的RAG应用开发
Landy_Jay
深度学习人工智能
什么是RAG?RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在提升大语言模型(LLM)生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想:通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别:传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
- 游戏Gala—基于星际文件系统的非中心化游戏
中创算力
游戏星际文件系统
如今游戏开发与两年前相比完全不同。今天的游戏是丰富的多媒体和艺术体验的结合,但这种体验深度是有代价的。这些版本中所有令人惊叹的设计、代码和基础架构都需要在存储解决方案中进行改进。随着沉浸式游戏迈向Web3前沿,该领域的开发人员也需要一些工具来组织、分析、归档和部署大量的数据。Galagame是一个能够满足这些需求的解决方案,并且帮助不同的团队和项目开发链上游戏。它的使命是建立一个非中心化的游戏平台
- 大型语言模型(LLM)压缩技术:如何让庞然大物更轻巧?
空间机器人
LLM语言模型学习笔记语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)压缩技术:如何让庞然大物更轻巧?随着大模型在各个领域的广泛应用,我们面临的一个核心问题是——如何让这些庞大的模型在硬件资源有限的环境下运行?这就需要我们运用一系列的技术来“压缩”这些模型,使其在保持精度的同时,能够适应不同的硬件设备。那么,LLM压缩到底是如何实现的呢?让我们从几个关键技术开始讲解:剪枝(Pruning)、知识蒸馏(KnowledgeDistillation)
- 线程间的数据高速公路:`queue.Queue` 的妙用
清水白石008
pythonPython题库javapython开发语言
线程间的数据高速公路:queue.Queue的妙用在多线程编程中,线程之间的数据交换和共享是不可避免的。Python提供了多种机制来实现线程间的数据传递,其中queue.Queue是一个简单而强大的工具。本文将深入探讨queue.Queue在线程间数据传递中的作用,并结合实例进行讲解,帮助读者更好地理解和应用它。什么是queue.Queue?queue.Queue是Python标准库中提供的一个线
- [知识点]c++运算符重载
好悬给我拽开线
c++开发语言
在C++中,运算符重载(OperatorOverloading)允许你定义或修改运算符的行为,使其适用于用户定义的类型(例如类或结构体)。通过运算符重载,你可以使自定义类型与内置类型一样自然地使用运算符。重载运算符的基本原则不能创建新的运算符:只能重载已有的C++运算符。不能改变运算符的优先级和结合性:重载运算符的优先级和结合性与原运算符相同。必须有一个用户定义类型的操作数:至少有一个操作数是用户
- EXCEL函数SUMIFS高级用法:结合MATCH和INDEX快速求和
一只昀
excel
目录前言一、sumifs是什么?二、使用步骤1.确定需求2.写出初始公式1..行=0,需要源数据的GSV列,即J列数据2.返回值的引用3.求和三.通用公式总结前言sumifs与上一章所讲的index和match函数嵌套,实现快速求和一、sumifs是什么?SUMIFS用于计算其满足多个条件的全部参数的总量。SUMIFS(sum_range,criteria_range1,criteria1,[cr
- PID详解
Mr.Fu!
PIDstm32单片机mcu51单片机嵌入式硬件
PID在控制领域应该是应用最为广泛的算法了,在工业控制,汽车电子等诸多领域中运用下面我用一个例子和算法过程来讲解PID的概念PID:P比例控制:基本作用就是控制对象以线性的方式增加,在一个常量比例下,动态输出缺点:会产生稳态误差I积分控制:基本作用就是用来消除稳态误差缺点:会增加超调D微分控制:基本作用就是减弱超调,加大惯性响应速度1、什么是PID及其作用上图描述:设定一个输出目标,反馈系统传回输
- 什么是PID控制?PID控制的原理
深圳市青牛科技实业有限公司
顶源科技单片机嵌入式硬件开发语言机器人
PID控制是一种经典的控制算法,用于调节系统的输出以使系统的反馈信号与设定值(或参考信号)尽可能接近。PID代表比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative),它结合了这三种控制方式来实现对系统的控制。比例(Proportional)控制:比例控制根据系统当前偏差的大小来调节输出。假设设定值为SP,实际值为PV,那么比例控制器的输出可以表示为:[P=K_p
- Kafka ACL(访问控制列表)介绍
王多鱼的梦想~
Kafka修炼手册kafka分布式安全apache运维
文章目录KafkaACL(访问控制列表)介绍1.KafkaACL的基本概念1.1KafkaACL的目标1.2KafkaACL的组成部分2.Kafka支持的资源类型2.1Topic(主题)2.2ConsumerGroup(消费者组)2.3Cluster(集群)2.4TransactionalId(事务ID)2.5DelegationToken(委托令牌)2.6ACL管理与资源类型的结合3.Kafka
- 【漏斗图】——4
花花 Show Python
pyecharts—从0到精通信息可视化python数据分析
解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代,每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴?欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里,你将不再受限于单调的表格和图表,而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库,将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。
- 使用Colpali架构掌握多模态RAG技术
大模型之路
RAGRAG多模态多模态RAG检索增强生成LLM
传统的LLM面临着“幻觉”问题,即它们可能生成听起来合理但实际上错误或未经证实的信息。为了解决这个问题,检索增强生成(RAG)模型应运而生。RAG(语义缓存:提升RAG性能的关键策略)通过将LLM的生成能力与外部知识检索系统相结合,实现了更准确、更可靠的输出。然而,传统的RAG主要局限于文本数据,无法充分利用多模态信息。为了应对这一挑战,多模态RAG应运而生,其中Colpali架构成为这一领域的佼
- kylin套_Apache Kylin(一)Kylin介绍
weixin_39898011
kylin套
1.传统大数据分析的问题在基于Hadoop生态的传统大数据分析中,主要使用的技术是MPP(MassivelyParallelProcessing)大规模并行处理和列式存储。MPP使用线性增加计算资源换取计算时间的线性下降,列式存储可以提高读取数据的速率。两者结合可以使得基于Hadoop的SQL查询速度从小时级降为分钟级。不过分钟级别的查询响应仍未达到交互式分析级别,主要问题在于:MPP以及列式存储
- 什么是MoE?
CM莫问
深度学习人工智能算法常见概念人工智能算法python深度学习MoE混合专家模型机器学习
一、概念MoE(MixtureofExperts)是一种深度学习架构,它结合了多个专家模型(Experts)和一个门控机制(GatingMechanism)来处理不同的输入数据或任务。MoE的核心思想是将复杂的任务分解为多个子任务,由不同的专家网络来处理,以此来提升整体模型的性能和效率。MOE通过集成多个专家来显著提高模型的容量和表达能力,每个专家可以专注于学习输入数据的不同方面或特征,使得整个模
- 『大模型笔记』视觉语言模型解释
AI大模型前沿研究
大模型笔记LLMVLM视觉语言模型语言模型大模型人工智能
视觉语言模型解释文章目录一.视觉语言模型解析1.什么是视觉语言模型?2.开源视觉语言模型概览3.如何找到合适的视觉语言模型MMMUMMBench4.技术细节5.使用变压器(transformers)运用视觉语言模型6.使用TRL微调视觉语言模型二.参考文章一.视觉语言模型解析视觉语言模型是一类能够同时从图像和文本中学习,以处理从视觉问题回答到图像描述等多种任务的模型。本文将深入探讨视觉语言模型的核
- SpringBoot核心组件详细解析
德乐懿
后端springboot后端java
SpringBoot核心组件详细解析SpringBoot作为当前Java领域最流行的微服务框架之一,其核心组件的设计与应用对于开发高效、稳定的应用程序至关重要。本文将详细解析SpringBoot的核心组件,包括SpringBoot框架本身、Spring、SpringMVC、数据库连接池等,通过阐述每个组件的作用、特点、使用场景,并结合实际案例,深入分析SpringBoot核心组件之间的关联性和依赖
- 课程内容摘要生成:基于知识蒸馏与事实增强的深度学习模型实践
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Python深度学习人工智能自然语言处理python语言模型神经网络生成对抗网络
文章目录引言一、核心技术:知识蒸馏与事实三元组融合二、模型架构设计与优化三、Python实现与关键代码解析四、业务价值与效果分析五、挑战与优化方向引言在教育内容数字化进程中,课程内容摘要生成技术能够从海量教学资源中提炼核心知识点,解决人工编写效率低、知识更新滞后的问题。当前主流方法依赖于深度学习模型,但存在事实性偏差、可解释性不足等缺陷。本文提出一种融合知识蒸馏与事实三元组增强的摘要生成框架,结合
- 基于深度学习的基于视觉的机器人导航
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习机器人人工智能
基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统(如摄像头、LiDAR等)实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。这种方法使机器人能够像人类一样使用视觉信息感知环境、规划路径,并避开障碍物。与传统的导航方法相比,深度学习模型能够在动态环境中表现出更强的适应能力和鲁棒性。1.视觉导航的基本概念视觉导航是指通过处理机器人的摄像头等视觉传感器采集到的图像数据,构建环境模型,进而进行路径
- 验证二叉搜索树(力扣98)
qy发大财
leetcode算法职场和发展数据结构
根据二叉搜索树的特性,我们使用中序遍历,保证节点按从小到大的顺序遍历。既然要验证,就是看在中序遍历的条件下,各个节点的大小关系是否符合二叉搜索树的特性。双指针法和适合解决这个问题,一个指针指向当前节点,另一个指针指向前一个节点(指的是按照中序遍历顺序的前一个节点),不断后移两个指针,两两进行比较。这只是大致思路,大家可以结合我的代码以及注释加以理解。代码及注释如下:/***Definitionfo
- 苦逼测试第十七式:性能测试与瓶颈诊断——简单工具实现高效分析
Python测试之道
python测试提效python功能测试自动化
性能测试关乎系统的稳定性与用户体验,是测试工程师不可忽视的一环。然而,性能测试往往因工具复杂、配置繁琐、瓶颈难以定位而让测试工程师望而却步。特别是小型项目或初学者,面对JMeter、LoadRunner等工具的高学习曲线,常常无从下手。那么,有没有一种简单高效的方式,可以快速上手性能测试,并实现性能瓶颈诊断?答案是:有!本文将结合Python的轻量级工具(如Locust和k6),通过易于实现的解决
- AI模型升级版0.02
pps-key
pythonAI写作学习gpt
根据您的需求,我将提供一个升级版的AI对话模型的实现代码,该模型可以在Windows上运行,并支持训练和微调。我们将使用HuggingFace的transformers库和torch库来实现这个目标。同时,我会结合最新的技术趋势,例如强化微调(ReinforcementFine-Tuning),来提升模型的性能。步骤1:安装必要的库首先,确保您的Windows系统上安装了Python(推荐Pyth
- Vue3 结合 .NetCore WebApi 前后端分离跨域请求简易实例
醉の虾
.netcorevue.js前端
1、本地安装Vue3环境参考:VUE3中文文档-快速上手注意:初始安装vue时,需要安装router,否则后续也要安装2、安装axios组件比如:npminstallaxios@latest或pnpminstallaxios@latest3、设置跨域请求代理打开vue3项目根目录的vite.config.js文件,插入跨域请求设置这样实现的效果,假设你的前端域名是http://localhost:
- 多语言教学材料生成:技术实现与业务价值分析
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Python数据挖掘人工智能自然语言处理神经网络python语言模型学习方法
文章目录引言技术背景与需求分析多语言教学材料的业务需求技术挑战技术实现:LangChain与Writer模型的结合LangChain框架简介Writer模型的多语言生成能力实现多语言教学材料生成的代码示例多语言语音生成技术的应用多语言语音生成的需求CosyVoice模型的多语言语音生成能力实现多语言语音生成的代码示例业务价值分析降低多语言内容生成成本提高内容的一致性与质量增强用户体验与可访问性技术
- 人工智能导论--第1章-知识点与学习笔记
想拿高薪的韭菜
人工智能学习笔记
请根据教材内容,完成进行下面的作业任务。必须包含有教材的具体内容,不能是生成式AI系统的生成内容。参考教材1.1节的内容介绍,谈谈你对“智能”的认识。思维能力是智能的重要特征之一,结合教材1.1.2节内容,从思维的定义、分类及其特点等角度,阐述思维的含义。参考教材1.1.3节的内容介绍,名词解析“人工智能”。参考教材1.2节的内容介绍,介绍人工智能的发展简史。参考教材1.3节的内容介绍,人工智能作
- 群的定义与基本性质
*Major*
数学
群的定义与基本性质一、群的定义与基本性质群的定义:群是一个集合,配合一个二元运算,满足以下四个条件:封闭性:对于群GGG中的任意元素a,ba,ba,b,其运算结果a∗ba*ba∗b仍属于GGG。∀a,b∈G,a∗b∈G\foralla,b\inG,a*b\inG∀a,b∈G,a∗b∈G结合性:群运算满足结合律,即对于群GGG中的任意元素a,b,ca,b,ca,b,c,有:(a∗b)∗c=a∗(b∗
- NotebookLM:Google 最新 AI 笔记助理解析与实战应用
赵大仁
人工智能技术大语言模型深度学习人工智能语言模型自然语言处理机器学习笔记
NotebookLM:Google最新AI笔记助理解析与实战应用在AI驱动的生产力工具不断进化的今天,Google推出的NotebookLM(NotebookLanguageModel)成为了一款备受关注的智能笔记助理。它结合了Google的大语言模型(LLM)能力,帮助用户更高效地整理、理解和生成知识内容。本文将全面解析NotebookLM的技术原理、核心功能、应用场景,并提供实际使用指南,帮助
- 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