- 物联网(IoT)技术和各种传感器设备的集成:物联网在消费电子的创新
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
物联网(IoT)技术和各种传感器设备的集成:物联网在消费电子的创新关键词:物联网,传感器设备,集成技术,消费电子,创新应用1.背景介绍1.1问题由来物联网(IoT)技术的迅猛发展,正推动着消费电子行业的深刻变革。随着5G网络的普及和成本的进一步降低,各种物联网传感器设备不断涌现,极大地丰富了消费电子产品的功能和应用场景。然而,物联网传感器设备种类繁多,如何高效地将它们集成到消费电子产品中,成为当前
- AI驱动的知识发现:程序员的新机遇
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI驱动的知识发现:程序员的新机遇关键词:知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代,数据量呈爆炸性增长,各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战。传统的统计分析方法已难以满足需求,而人工智能(AI)技术的兴起为这一问题提供了新的解决方案。AI驱动的知识发现,即利用机器学习、深度学习等技术手段,从海量数据中自动提取有用信
- 鸿蒙开发:文本合成语音
前言Android开发的同学都知道,在Android当中,实现一段文字合成语音播放,可以使用系统提供的对象TextToSpeech来很快的实现,如果不用系统自带的,也可以使用三方提供的,比如讯飞的语音合成等等,总之,实现起来多种多样,那么,在鸿蒙当中,如何实现根据指定的文本进行合成语音合成播放呢,其实也是非常的简单,因为鸿蒙当中也有textToSpeech。实现步骤第一步:创建引擎得到文本转语音类
- python--蓝桥杯--KMP算法
shutu__020917
python--蓝桥杯(算法)蓝桥杯算法python
解决字符串匹配问题,暴力的解法非常简单,只要枚举文本串的起始位置i,然后逐位匹配,失配时,i+1,即可。但是暴力法的时间复杂度为O(nm),当n,m比较大时,难以接受。下面介绍的KMP算法,时间复杂度O(n+m)。它是由Knuth、Morris、Pratt这3位科学家共同发现的,这也是KMP名字的由来。next数组在正式进入KMP算法之前,先来学习一个重要的数组。现在定义一个int型数组next,
- AI系统微服务架构原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI系统微服务架构原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:微服务架构,API网关,分布式系统,SOA,RESTfulAPI1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网应用的快速发展,单一应用程序越来越难以满足业务需求的增长及扩展性要求。大型企业级系统的开发面临着一系列挑战,如性能瓶颈、部署复杂性、维护成本上升以及功能模
- JAVA/RUST/C#/Kotlin 各语言语法糖及特性对比表
zimoyin
javarustc#
各语言语法糖及特性对比表声明:所有数据均由AI整合生成语法糖/特性说明GoC#KotlinJava(版本及备注)Rust局部方法嵌套方法,可访问外部局部变量✅✅✅✅✅(可用闭包,但用fn定义的内嵌函数不能捕获环境)lock语句简化线程同步(Java中对应使用synchronized)❌✅❌(使用synchronized)✅(使用synchronized)❌(采用Mutex+RAII模式实现同步)u
- 15.模版模式设计思想
java
15.模版模式设计思想目录介绍01.模版模式基础1.1模版模式由来1.2模版模式定义1.3模版模式场景1.4模版模式思考1.5模版模式特点1.6理解模版唯一性1.7主要解决问题02.模版模式原理2.1罗列一个场景2.2用例子理解模版2.3需求普通实现2.4案例演变实现2.5模版模式实现步骤03.模版模式结构3.1模版标准案例3.2模版模式结构3.3模版模式时序图04.模版模式案例分析4.1角色分析
- 08.装饰者模式设计思想
java
08.装饰者模式设计思想目录介绍01.装饰者模式基础1.1装饰者模式由来1.2装饰者模式定义1.3装饰者模式场景1.4装饰者模式思考02.装饰者模式实现2.1罗列一个场景2.2装饰者结构2.3装饰者基本实现03.装饰者实例演示3.1需求分析3.2案例基础实现3.3演变设计思想3.4使用装饰者模式3.5装饰器能否精简3.6透明性的要求3.7半透明装饰者模式04.装饰器模式场景4.1IO流中装饰者模式
- 强化学习算法:蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
强化学习算法:蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词:蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习(ReinforcementLearning,RL)是人工智能领域的一个核心分支,专注于通过与环境交互,学习最优策略以实现特定目标。传统的强化学习算法,如Q-learning、SARSA等,通常依
- 数据管道与数据流原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
数据管道与数据流原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今数字化时代,数据已成为企业和社会运转的核心资产。随着数据量的爆炸性增长,如何高效、安全、可靠地处理和传输这些数据,成为了许多企业和组织面临的重要挑战。数据管道和数据流技术应运而生,它们为我们提供了一个高效、灵活的数据处理框架。1.2
- 免费分享思科CCNA考试200-301练习题库参考资料
知识点集锦
网络microsoft学习职场和发展零知识证明
今天在个群里,看到群主分享了个CCNA考试题库,有考友说看这题库覆盖能到80%以上,自己学这方面的,配合这题库参加考试没问题,要想更完整,覆盖更全的题库,还是建议要花钱去购买了,毕竟考试费也不少钱呢(300美元),题库上省钱了,可能考试费上就费钱了。参考我之前的题库由来文章思科题库的由来,自行判断看什么题库去参加考试。看免费的题库还需要多看些书籍教材学习指南,切勿盲目迷信题库,因为它是免费的便宜的
- HTTP/2 由来及特性
40kuai
http网络协议网络
HTTP/2的由来HTTP/1.x的局限性性能瓶颈队头阻塞问题:在HTTP/1.x中,一个TCP连接在同一时间只能处理一个请求,后续请求必须等待前面的请求处理完成并收到响应后才能被处理。例如,当一个页面有多个资源(如图片、脚本等)需要请求时,这些请求只能依次排队发送,即使服务器已经准备好处理后续请求,也必须等待前面的请求完成,这极大地影响了页面的加载速度。头部冗余:HTTP/1.x的请求和响应头部
- 大语言模型原理与工程实践:初探大语言模型
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:初探大语言模型作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:大语言模型,机器学习,自然语言处理,深度学习,工程实践1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网的飞速发展,人类产生和消费的数据量呈指数级增长。如何高效地处理和分析这些海量数据,提取其中的有用信息,成为了当前学术界和工业界共同关注的问题。自然语言处理(NLP)
- Python 潮流周刊#54:ChatTTS 强大的文本生成语音模型
Python猫
Python编程语言技术程序员
本周刊由Python猫出品,精心筛选国内外的250+信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进Python技术,并增长职业和副业的收入。本期周刊分享了12篇文章,12个开源项目,3则音视频,全文2100字。以下是本期摘要:文章&教程①许多实用的Python命令行程序②我最喜欢教的编程问题:数字长度③修复Python循环导入的一种方
- 开发规范与编码标准原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
开发规范与编码标准原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:开发规范,编码标准,版本控制,团队协作,代码质量1.背景介绍1.1问题的由来在软件开发的世界里,“代码”是构建系统的核心元素。随着团队规模的扩大和项目复杂度的增加,如何确保代码质量和一致性成为了不可避免的挑战。不一致的编码风格、缺乏文档、难以追踪的历史版本
- linux3种驱动初步理解
SZHjy
linux驱动自己的想法linux驱动
一、字符设备驱动3种驱动中最简单的,采用ioremap映射,当作普通的程序来写就行,可以不用理解框架,只要大致了解函数调用过程就行;当然也可以使用platform框架,i2c的i2c框架等等,就比以上更加深入了二、块设备驱动块设备驱动的由来是要优化对块设备的访问速度,就像电梯调度算法,(在进行操作之前要对操作进行规划);例如1楼,2楼,4楼的人同时按了电梯,2楼,4楼的人要下楼,1楼的人要上楼,这
- Neo4j原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Neo4j原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网的快速发展和数据量的爆炸式增长,传统的数据库系统在处理复杂关联数据时逐渐显露出局限性。为了更好地处理这种复杂关系,图数据库应运而生。Neo4j作为图数据库领域的佼佼者,因其独特的图数据存储和查询能力,受到了广泛关注。1.2研究现状目前,图
- 《Android 基础(四十七)》FileProvider
AndroidKt
Android基础知识呱呱Android基础Android基础
简介FileProvider,是ContentProvider的子类,通过构建以”content://”开头的Uri取代之前以”file://”开头的Uri,以此实现应用间的文件共享。由来官文Android7.0行为变更说明:对于面向Android7.0的应用,Android框架执行的StrictModeAPI政策禁止在应用外部公开file://URI。如果一项包含文件URI的intent离开您的
- 多模态大模型:技术原理与实战 多模态大模型在情绪识别领域的应用
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
多模态大模型:技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用1.背景介绍1.1问题由来近年来,深度学习技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。其中,多模态大模型(Multi-ModalLargeModel)以其强大的跨模态理解和融合能力,成为当下人工智能技术发展的热点。传统的单一模态大模型,如BERT、GPT等,尽管在各自模态上有着卓越的表现,但在处
- 关于队列和贪心算法的一个投票经典问题
CodeWizardMaster
贪心算法算法数据结构
参议院里有两个阵营:Radiant和Dire.参议院由来自两派的参议员组成。现在参议院希望对一个改变作出决定。他们以一个基于轮为过程的投票进行。在每一轮中,每一位参议员都可以行使两项权利中的一项:禁止一名参议员的权利:参议员可以让另一位参议员在这一轮和随后的几轮中丧失所有的权利。宣布胜利:如果参议员发现有权利投票的参议员都是同一个阵营的,他可以宣布胜利并决定有关变化。给你一个字符串senate代表
- 深度学习之DCGAN算法深度解析
贾斯汀玛尔斯
python机器学习人工智能深度学习
DCGAN(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks)算法解析1.DCGAN算法由来DCGAN(深度卷积生成对抗网络)是IanGoodfellow在2014年提出的GAN(生成对抗网络)的改进版本,由Radford等人在2015年的论文《UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutional
- 机器学习数学基础:8.泰勒公式
@心都
机器学习数学基础机器学习人工智能
一、泰勒公式的由来:为啥我们需要它?同学们,想象一下,你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲,就像一团乱麻似的拼图(假设这拼图代表一个复杂函数,比如一条有各种起伏的波浪线),而你手头只有一些简单的积木块(这里的积木块就是多项式啦),现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样,是不是感觉无从下手?这时候,泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场,它会告诉你:“别慌,孩子,我来教你怎么挑选积木块,怎么决定它们的形状和大小
- 【K8S 八】使用containerd作为CRI
itachi-uchiha
云计算-容器云docker容器运维cricontainerd
Kubernetes和Docker在容器云生态中霸主地位相争由来已久。其争斗的结果之一:自Kubernetes1.24以后,K8S就不再原生支持docker了,其表现如下:(看完下面的内容,肯定会感觉没有使用docker方便,但这是趋势,要慢慢适应)启动kubelet会报错我们都知道containerd来自于docker,后被docker捐献给了云原生计算基金会(CloudNativeComput
- Lucene搜索引擎原理与代码实例讲解
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
Lucene搜索引擎原理与代码实例讲解关键词:搜索引擎,全文检索,倒排索引,查询优化,索引构建,分词,评分器1.背景介绍1.1问题由来在信息爆炸的互联网时代,如何高效地管理和搜索信息成为了一个严峻的挑战。传统的数据库系统尽管可以处理结构化数据,但在处理非结构化的文本信息时,效率和效果均不尽人意。搜索引擎作为帮助用户快速获取所需信息的重要工具,成为了当下解决信息管理问题的重要手段。Lucene是一个
- 【进阶之路】持续集成、持续交付与持续部署(CI/CD)
南橘ryc
JAVA程序员进阶之路经验分享jenkinsci/cd后端
由来记得7月份刚刚换工作的时候,中午和老大一起去吃饭,回来的路上老大问我:“南橘,CI/CD有没有研究过?”我隐隐约约在哪里听过这个名词,但是又想不起来,秉着实事求是的态度,我斩钉截铁的说:“老大,我不知道CI/CD是个啥。”老大当即对诚实的我进行了一顿夸耀,并且高兴地奖励我回去研究CI/CD的机会,并且告诉我,我们team的ScrumMaster马上要入职了,加下来的工作会采取持续集成(CI)和
- AIGC技术内幕:底层架构与工作原理
牛肉胡辣汤
AIGC
目录AIGC技术内幕:底层架构与工作原理背景底层架构1.代码建议模块2.代码审查模块3.项目管理模块工作原理结论AIGC技术内幕:底层架构与工作原理背景AI对话大师是一种基于深度学习的聊天生成语言大模型,它被用于构建智能对话系统以及提供各种应用场景下的实时建议和优化。其中,AIGC(AIGuidanceComponent)是AI对话大师的重要组成部分之一,负责提供代码和项目管理等方面的技术支持和优
- 大语言模型原理基础与前沿 高效的MoE架构
AI架构设计之禅
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构关键词:大语言模型,MoE架构,参数高效微调,分布式训练,模型压缩,推理加速1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的成果。LLMs能够理解和生成自然语言,并在各种NLP任务中表现出色。然而,
- AI剧本创作:电影和电视产业的新工具
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的飞速发展,AI在电影和电视产业中的应用日益广泛。从剧本创作、场景渲染到演员表演辅助,AI正逐步成为影视制作的重要工具。特别是近年来兴起的自然语言处理(NLP)技术,更是将AI剧本创作推向了新的高度。AI剧本创作,即通过自然语言生成(NLG)技术,自动生成剧本、对话脚本等文本内容。这项技术能够显著提高编剧的效率,降低创作成本,同时也为新兴编剧群体提
- 解析数论基础:第三十三章 零点分布(二)
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
解析数论基础:第三十三章零点分布(二)作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:解析数论、黎曼ζ函数、零点分布、素数定理、蒙哥马利猜想、配对相关函数、随机矩阵理论1.背景介绍1.1问题的由来解析数论是现代数学的重要分支,它利用复变函数论等分析学的方法研究数论问题。其中一个核心课题就是研究黎曼ζ函数的性质,特别是它的零点分布。这个问题不仅
- 深度学习学习笔记 --- 动量momentum
杨鑫newlfe
MachineLearning深度学习动量momentum梯度下降
一、动量momentum的由来训练网络时,通常先对网络的初始值按照某种分布进行初始化,如:高斯分布。初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大,合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快,从而获得更好的优化结果。但是按照分布随机初始化网络权值时,存在一些不确定的因素,并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始值处在一个合理的状态。不恰当的初始权值可能使网络的损失函数在训练过程中先去
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比