- Web3前沿科技:开启数字资产交易新征程
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据web3科技ai
Web3前沿科技:开启数字资产交易新征程关键词:Web3、数字资产交易、区块链、智能合约、去中心化金融摘要:本文聚焦于Web3前沿科技在数字资产交易领域的应用与发展。详细阐述了Web3的核心概念、相关技术原理,包括区块链、智能合约等。通过具体的算法原理和Python代码示例,深入剖析了数字资产交易在Web3环境下的运行机制。同时,结合实际项目案例,讲解了开发环境搭建、代码实现与解读。探讨了Web3
- 【数据交易】全国数据交易所的发展现状
暴躁小师兄数据学院
数据治理区块链
全国数据交易所概述数据交易所是专门为数据资产(如数据集、数据产品)提供交易、流通和服务的平台,类似于传统金融交易所,但针对数据要素市场。在中国,随着数据被列为生产要素,国家积极推动数据交易所建设,以促进数据资源的高效配置和市场化流通。以下是中国主要的数据交易所及其现状。主要数据交易所列表上海数据交易所成立时间:2021年11月定位:中国首个国家级数据交易所,由上海市政府主导,旨在打造全球数据要素配
- 结构化数据增强的生成式算法案例:客户交易数据增强
python游乐园
数据深度学习大数据算法学习
1基础信息1.1案例背景这是一个用于增强结构化客户交易数据的生成式算法。这种类型的数据增强在金融、电子商务等领域非常有用,可以帮助解决数据不平衡问题或在小数据集上提高模型性能。1.2问题定义给定原始交易数据集D={x₁,x₂,...,xₙ},其中每条记录包含:交易金额交易时间客户年龄客户收入水平交易类别地理位置是否为欺诈交易(标签)目标:生成与原始数据分布相似但多样化的新样本,同时保持字段间的合理
- 流程管理系统技术选型避坑指南(含开源)
Alex艾力的IT数字空间
开源java网络中间件gitidevscode
一、开源流程引擎方案以下为基于BPMN2.0标准的开源方案,覆盖轻量级到企业级需求:引擎名称核心特点适用场景技术栈社区活跃度官网Camunda-完整BPMN/DMN/CMMN支持-可视化流程设计器-分布式架构支持高并发复杂业务流程(金融、制造业)Java/SpringBoot/微服务高camunda.comFlowable-Activiti分支,性能优化-支持云原生部署-与Spring生态深度集成
- 微信小程序和支付宝小程序的区别
马拉萨的春天
微信小程序的开发小程序微信小程序
谈到小程序,我们常知的就是微信小程序和支付宝小程序,然而这两个小程序有哪些区别呢?我们下面分析一下。微信小程序和支付宝小程序的核心区别在于生态定位、功能侧重和用户群体:微信依托社交生态,侧重社交分享与营销玩法;支付宝则围绕支付和金融服务,强调信用体系与电商场景。两者在流量规模、开发环境及适用行业上也有显著差异。生态定位与功能侧重微信小程序:基于微信社交生态,强于社交传播(如拼团、助力等营
- 三大行业代码合规刚需!Parasoft dotTEST一键达成PCI、HIPAA等标准
慧都小项
Parasoft软件测试工具静态代码分析C#/.NETPCIDSSHIPAAISO26262
在金融、医疗和汽车等高度监管的行业中,代码合规性不仅是一项法律要求,更是企业信誉和产品安全的基石。然而,传统的人工代码审查不仅耗时耗力,还容易遗漏关键漏洞,导致审计失败或安全风险。ParasoftdotTEST作为业界领先的C#/.NET静态代码分析工具,通过内置的PCIDSS、OWASP、CWE等合规规则库,帮助您的团队自动化检测代码风险,确保每一次提交都符合行业标准,让合规性审查从“被动应对”
- 银行卡三要素验证API:保障身份真实性的工具
tanshu-API喵喵君
身份认证API银行卡认证
在金融科技快速发展与政策支持的背景下,我国银行卡产业持续壮大。与此同时,伪卡盗刷、身份冒用等新型犯罪手段也不断涌现,手法日益隐蔽,给用户资金安全带来严峻挑战。为应对这些风险,探数API的银行卡三要素验证API通过输入银行卡号、持卡人姓名和身份证号码,快速判断三项信息是否一致,从而有效验证身份真实性,保障交易安全。一、什么是银行卡三要素验证?银行卡三要素验证是一种基于银行系统接口的身份核验服务,其核
- 合规视角下银行智能客服风险防控
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智能客服人工智能AIGC数据库chatgpt
1.AI驱动金融变革的政策与技术背景政策导向:我国《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能金融,要求:构建金融大数据平台,提升多媒体数据处理能力;创新智能金融产品与服务形态;推广智能客服、监控等技术应用;建立智能风控预警体系。技术支撑:云计算、大数据技术成熟为AI发展奠定了基础。深度学习算法的突破则引爆了本轮AI浪潮,显著提升了复杂任务处理精度,进而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理(NL
- 时序数据库选型分析
沉默的松饼
时序数据库物联网
在当今数字化时代,大量的时间序列数据不断产生,从工业物联网设备的传感器数据,到金融领域的交易记录,再到互联网应用的用户行为日志等。为了高效地存储、管理和分析这些时序数据,选择一款合适的时序数据库至关重要。本文将对几款主流的时序数据库进行选型分析,帮助读者在众多选项中找到最符合自身需求的数据库解决方案。常见时序数据库概述InfluxDBInfluxDB是一款广泛使用的开源时序数据库。它专为处理时间序
- Milvus向量数据库:处理和分析大规模向量数据
concisedistinct
人工智能milvus数据库向量人工智能机器学习高可用容灾
目录一Milvus概述性能可扩展性易用性二Milvus的核心技术1向量索引HNSWIVFPQ2GPU加速3分布式架构分布式三深入了解Milvus的技术细节1存储机制持久化存储内存存储2数据导入与导出批量导入实时导入3高可用性与容灾机制数据副本自动故障恢复数据备份与恢复四实践中的Milvus1电商平台的图像搜索系统架构性能优化2金融行业的风险控制系统架构成果与展望五结语在当今数据驱动的世界中,处理和
- WIND金融客户端Python接口文档:Python环境下的金融大数据利器
邴韵芯
WIND金融客户端Python接口文档:Python环境下的金融大数据利器【下载地址】WIND金融客户端Python接口文档WINDPY是WIND金融客户端为Python开发者提供的强大接口,支持在Python环境中便捷访问WIND金融数据库。它提供了丰富的函数和命令,涵盖历史数据、实时行情、交易操作等多种功能,适用于量化交易、数据分析等场景。无论是获取股票、基金、债券等金融产品的历史序列、分钟数
- 谈谈国产化信创未来的发展趋势和程序员的选择
信创天地
职场和发展创业创新运维开发java-ee
国产化信创(信息技术应用创新)未来的发展趋势与程序员的选择密切相关。以下从发展趋势和程序员的选择两个方面进行分析:---一、国产化信创未来的发展趋势1.政策支持与市场驱动-政策推动:国家持续出台政策支持信创产业发展,如“十四五”规划强调自主创新和核心技术突破,信创产业成为国家战略的重要组成部分。-市场需求:随着国际形势变化,国内企业对自主可控的信息技术需求增加,信创产品在政府、金融、能源等关键领域
- 信创国产化数据库有哪些?和MySQL数据有啥区别?
信创天地
创业创新职场和发展运维开发mysql
信创国产化数据库是中国自主研发的数据库产品,旨在满足国内对数据安全和自主可控的需求。以下是一些主要的信创国产化数据库及其与MySQL的区别:主要信创国产化数据库1.达梦数据库(DM)-特点:支持多种数据类型和复杂查询,具备高安全性和高可用性。-应用场景:广泛应用于政府、金融、电信等领域。2.人大金仓(Kingbase)-特点:兼容SQL标准,支持多种操作系统和硬件平台,具备高并发处理能力。-应用场
- Spark Streaming 与 Flink 实时数据处理方案对比与选型指南
浅沫云归
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SparkStreaming与Flink实时数据处理方案对比与选型指南实时数据处理在互联网、电商、物流、金融等领域均有大量应用,面对海量流式数据,SparkStreaming和Flink成为两大主流开源引擎。本文基于生产环境需求,从整体架构、编程模型、容错机制、性能表现、实践案例等维度进行深入对比,并给出选型建议。一、问题背景介绍业务场景日志实时统计与告警用户行为实时画像实时订单或交易监控流式ET
- (mysql、oracle、pgsql、mongodb、redis、es)主流数据库的核心差异
不愿意透露姓名的樊同学
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以下是主流数据库的核心差异及适用场景的全面对比,结合技术特性和实际应用需求整理:一、数据库分类与核心差异1.关系型数据库(RDBMS)数据库核心特点适用场景MySQL开源、读写性能均衡,易用性高,但复杂查询较弱Web应用(博客/电商)、中小企业OLTP系统(如用户管理)Oracle商业级、强事务支持(RAC集群)、功能全面,成本高金融核心系统(银行交易)、大型ERP(复杂事务)PostgreSQL
- GaussDB安全配置全攻略:构建企业级数据库安全防护体系
喜酱的探春
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GaussDB安全配置全攻略:构建企业级数据库安全防护体系引言在数字经济时代,数据已成为核心生产要素,而数据库作为数据的“心脏”,其安全性直接关系到企业业务连续性与合规性。GaussDB作为华为自主研发的分布式数据库,凭借高性能、高可用、高扩展等特性,广泛应用于金融、政府、能源等关键领域。然而,随着数据泄露、勒索攻击等安全事件频发,如何针对GaussDB进行深度安全配置,构建“主动防御+合规管控”
- 2026世界杯会有AI教练吗?深度探讨体育AI的未来
东奔西走的小喇叭
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随着人工智能在医疗、金融、工业等领域广泛落地,一个耐人寻味的问题也出现在体育圈内:2026年的世界杯赛场,会不会出现“AI教练”?乍一听像是科幻小说的设定,但从目前技术发展和产业趋势来看,答案未必是“NO”。本文将从三个角度,带你理性探讨体育AI的现状与未来可能。一、AI在体育的落地现状:它早就上场了别说“教练”,AI早已参与了现代体育的多个流程:数据分析:通过xG(预期进球)、xA(预期助攻)、
- 开源低代码平台测评:2025年Top 10工具对比
知识产权13937636601
计算机AI大模型
本文基于功能性、性能、社区生态与企业适配度四大维度,对2025年主流开源低代码平台进行系统性评测。通过对比Appsmith、ToolJet、Budibase等Top10工具,分析其在可视化开发、数据集成、多端交付等方面的技术差异。研究发现,头部平台已实现90%以上场景的无代码覆盖,并通过AI辅助生成与云原生架构显著提升开发效率。结论提出制造业、金融业等典型行业的选型建议,并预测未来低代码工具将深度
- 项目力引擎专栏③|掌舵未来:项目组合管理,让每一分投入都为战略“高歌”!
文章摘要:本文深入剖析了项目组合管理(PPM)的本质,将其比作企业的“内部投委会”,旨在解决企业资源错配、战略与执行脱节的“项目沼泽”困境。文章通过“问题-分析-方案-案例”的结构,系统阐述了PPM为何对SaaS及服务型企业至关重要,并提供了“四步法”实操路径和金融科技公司的转型案例,最后总结了成功落地的四大支柱,旨在帮助管理者从“拼命做事”转向“做对的事”,确保每一分投入都精准服务于战略目标。引
- 数据库安全审计实战:数据“黑匣子“的全生命周期守护指南
小张在编程
数据库
引言你试过在超市买完东西,发现收银台监控突然黑屏吗?那感觉是不是后背发凉?放到企业数据世界里,数据库就像装着核心资产的"数字金库",但如果连谁开了金库门、动了哪块金子都没记录——这可比超市监控黑屏危险多了!从电商用户信息泄露到金融交易篡改,这些"数据劫案"背后,往往藏着审计缺失的漏洞。今天咱们就聊聊这个数据"黑匣子"——数据库安全审计,从搭监控到抓"内鬼",手把手教你织密数据防护网。一、审计不是"
- 前端难还是后端难?干了8年后端开发,我想说点实话
前端后端程序员
前端容易吗?不容易。后端轻松吗?也不轻松。那到底哪个更难?这事还真不是一句话能说清楚的……一、先说说我个人的背景我是一个写了8年Java后端的程序员,经历过中后台系统、金融系统、ToCApp的服务端架构,也跟前端打了无数交道。从最早的jQuery到现在的Vue、React、Vite,从最早的JSP页面到现在的前后端分离,我见证了不少“变化”。我不是要拉踩谁,只是想以一个偏后端开发者的视角,聊聊我对
- OpenFeature 实战:统一特征开关在风控模型的落地与灰度发布方案
大熊计算机
#阿里云网络
1风控系统的特征管理困境在金融风控场景中,我们面临的核心矛盾:模型迭代速度与线上稳定性的平衡。典型问题包括:#传统硬编码特征开关的弊端示例ifuse_new_fraud_model_v2:#全局开关result=new_model.predict(request)else:result=old_model.predict(request)痛点分析:开关逻辑与业务代码耦合(发布周期=代码部署周期)无
- 标题:2025金融护网行动实战指南:从合规防御到智能免疫的体系化进阶
上海云盾商务经理杨杨
金融
引言2025年,随着《中国人民银行业务领域网络安全事件报告管理办法》正式实施,金融护网行动已从“合规检查”升级为“能力对抗”。面对AI驱动的自适应攻击、勒索病毒与黑灰产协同威胁,金融机构需构建“技术-管理-人才”三位一体的智能防御体系。本文结合新规要求与行业最佳实践,深度解析护网行动的破局之道。一、护网行动的战略转型:从被动合规到主动对抗1.监管升级:新规下的硬性要求事件分级与时效性:央行新规明确
- 基于尤瓦尔·赫拉利AI观点的深度解析
勤奋的知更鸟
人工智能人工智能
引言人工智能(ArtificialIntelligence,AI)正以前所未有的速度从理论构想走向广泛的社会实践。从优化供应链到辅助医疗诊断,从金融风控到内容推荐,AI技术正成为重塑全球经济结构和社会形态的核心驱动力。然而,伴随其巨大潜能而来的,是同等量级、甚至更为复杂的潜在风险与未知挑战。在众多关于AI的讨论中,尤瓦尔·赫拉利凭借其宏大的历史视野和对人性的深刻洞察,提出了一系列极具警示意义的观点
- 深度解析 P600 生态:RWA 与实体经济融合的创新之路
区块链小八歌
区块链
在数字金融的漫长演进中,现实世界资产(RWA)上链被视为通往金融普惠和资本重构的关键入口。从美联储对TokenizedTreasury的认可,到香港、阿布扎比等地相继开放RWA试点,监管与市场的风向正在发生根本性变化。而在这个被视为区块链下一个万亿级应用入口的赛道中,五信控股(FiveTrustHoldings)构建的P600生态体系,正在以一种底层结构级的方式,回应“RWA如何与真实产业联动”、
- 金融量化 - 技术分析策略和交易系统_SMA+CCI交易系统
帅泽泽
金融量化金融量化
双技术指标:SMA+CCI交易系统以SMA作为开平仓信号,同时增加CCI作为过滤器;当股价上穿SMA,同时CCI要小于-100,说明是在超卖的情况下,上穿SMA,做多;交易信号更可信;当股价下穿SMA,同时CCI要大于+100,说明是在超买的情况下,下穿SMA,做空;交易信号更可信;importnumpyasnpimportpandasaspdimporttalibastaimporttushar
- 探秘数据桥梁:常用数据库中间件深度解析
琢磨先生David
数据库中间件
在当今数字化浪潮席卷全球的时代,企业与互联网应用对数据的依赖程度达到了前所未有的高度。从电商平台海量的商品交易数据,到社交软件用户的动态信息存储,再到金融机构复杂的账务数据管理,数据的高效存储、读取与管理成为支撑应用系统稳定运行的关键。随着数据量的爆炸式增长以及业务场景的日益复杂,传统的数据库访问模式逐渐暴露出性能瓶颈、扩展性差等问题。在这样的背景下,数据库中间件应运而生,它如同连接应用程序与数据
- 从蓝图到实景:成都芯谷金融中心文化科技产业园的崛起之路
成都芯谷金融中心文化科技产业园的崛起,是清晰战略指引下,从宏伟蓝图到产业实景的精准实践,其核心在于构建一个融合文化、科技与金融的创新生态。一、精准定位与战略擘画项目启动之初,即确立了“城市新地标,未来新中心”的战略愿景。此定位不仅明确了其在区域发展格局中的核心地位,更旨在通过高标准规划提升城市形象与产业能级,为后续发展奠定坚实基础。二、核心驱动:三大要素深度整合其崛起的关键在于深度整合文化、科技、
- 成都芯谷金融中心文化科技产业园现状最新资讯
双流元宇宙产业园
大数据
成都芯谷金融中心文化科技产业园作为当地文化科技产业发展的重要载体,近期呈现出蓬勃发展的态势,不断传来新的动态和资讯。在企业入驻方面,产业园持续吸引着众多优质企业。一批在文化科技领域具有创新能力的企业纷纷选择落户于此。这些企业涵盖了数字内容创作、文化科技融合产品研发等多个领域,为产业园注入了新的活力。同时,产业园积极与国内外知名企业开展合作洽谈,有望在未来引入更多行业领军企业。在基础设施
- VoiceAgent技术赋能债务重组:合规、高效、有温度的金融债务解决方案
1债务重组行业的挑战与需求在金融债务领域,债务重组作为企业或个人化解财务危机的重要途径,正面临前所未有的效率瓶颈与服务升级需求。传统债务重组流程通常包含客户筛查、还款能力评估、方案协商、协议执行及长期跟踪等多个环节,这些环节高度依赖人工沟通,存在响应延迟、信息偏差、情感摩擦等痛点。据行业数据显示,单次债务重组沟通的平均人力成本高达5元/通,而金融机构每月需要处理的债务重组案例数以万计,导致整体运营
- 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
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- 【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