- 实战 | Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana 搭建性能监控平台
测试小迷糊
压力测试
1.为什么要搭建性能监控平台?本身带有聚合报告如下图所示:这个报告有几个很明显的缺点::中获取数据并以特定的模板进行展示2、性能监控平台部署实践本文的重点并不是介绍Docker,所以不了解的小伙伴需要自己去学习一下基本的安装和操作,可参考之前发送的。1)首先去下载InfluxDB的镜像,下载很简单,直接pull就好,默认为下载最新的镜像:$dockerpullinfluxdb镜像,在访问8083端
- 【AI人工智能】DeepSeek R1:你需要知道的一切
大名顶顶
人工智能人工智能AIDeepSeek程序员计算机编程开源
我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容,请坚持认真读完,必有收获:DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型(LLM)研究领域正在迅速发展,每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
- Day32【AI思考】-数学可视化学习的 专业工具与技巧全指南
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法人工智能学习
文章目录数学可视化学习的**专业工具与技巧全指南**1、回答1:**一、专业数学可视化工具库****1.交互式动态平台****~~2.编程驱动工具~~****3.三维沉浸式工具****二、进阶可视化技巧****~~1.动态参数艺术~~****2.抽象概念具象化****3.历史可视化路径****三、学习资源矩阵****1.B站宝藏UP主****~~2.系统课程推荐~~****3.实战项目库****四
- HBase Shell基本操作
wanglingli95
大数据开发hbase数据库大数据
一、进入HbaseShell客户端先在LinuxShell命令行终端执行start-dfs.sh脚本启动HDFS,再执行start-hbase.sh脚本启动HBase。如果Linux系统已配置HBase环境变量,可直接在任意目录下执行hbaseshell脚本命令,就可进入HBaseShell的命令行终端环境,exit可以退出HBaseShell(我安装的是伪分布式的HBase)。(1)help帮助
- HTTP详解
计算机毕设定制辅导-无忧学长
技术分享专栏http网络协议网络
一、HTTP概述HTTP(HyperTextTransferProtocol,超文本传输协议)作为互联网通信的重要基石,在网络通信中占据着至关重要的地位。它是一种应用层协议,工作于可靠的TCP协议之上,确保了数据传输的稳定性和可靠性。HTTP的主要特点之一是其简单、灵活且易于扩展。它被设计为人类可阅读的协议,使得开发人员在调试过程中更容易理解和排查问题,降低了新手的学习门槛。同时,HTTP基于请求
- 机器学习强基计划7-6:图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码
软件开发Java
2024年程序员学习机器学习算法聚类
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
- 零基础如何学习 Web 安全?_web安全
字节全栈_ZKt
安全学习前端
随着网络安全行业的快速发展,Web安全也出现在大众视野中,尤其是当Web2.0、社交网络、微博等等一系列新型的互联网产品的诞生,基于Web环境的互联网应用越来越广泛,企业信息化的过程中将各种应用都架设在Web平台上,于是接踵而至的Web安全威胁逐渐凸显出来,题主零基础学习Web安全,首先需要了解其定义,然后再进行系统化的学习。下面就为题主一一例举如何学习Web安全的学习步骤。一、了解Web安全定义
- JAVA 图形界面编程 AWT篇(1)
禁默
JAVA图形界面编程java开发语言
前言为了应对JAVA课设,小编走上了java的图形界面编程的道路,通过博客分享自己的学习历程,并进行笔记的记录。AWT(AbstractWindowToolkit)介绍AWT(抽象窗口工具包)是Java最早的图形用户界面(GUI)框架之一,主要用于构建桌面应用程序的图形界面。最初在JDK1.0版本中作为JavaGUI的核心库引入,旨在提供一个跨平台的图形用户界面工具包。AWT的最大特点是平台依赖性
- HBase基础shell命令
凡许真
hbase数据库大数据
文章目录前言一、基本命令1.创建名称空间2.删除名称空间3.查询名称空间下的所有的表4.列出所有表5.查看表是否存在6.查询表中的记录数7.创建表8.删除表(先禁再删)9.新增/修改数据10.查询一行数据11.删除特定单元格12.删除一整行数据前言hbaseshell命令一、基本命令1.创建名称空间create_namespace'env_test'2.删除名称空间drop_namespace'e
- Day31-【AI思考】-深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法人工智能
文章目录深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南**一、影子跟读法(Shadowing)——听力突破核武器****二、番茄工作法(Pomodoro)——时间管理手术刀****三、费曼技巧(FeynmanTechnique)——知识内化加速器****四、康奈尔笔记(CornellNotes)——信息处理引擎**效能倍增组合技常见问题解决方案深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
- innodb_file_per_table
weixin_34203426
数据库
MySQLInnoDB引擎默认会将所有的数据库InnoDB引擎的表数据存储在一个共享空间中:ibdata1,当增删数据库的时候,ibdata1文件不会自动收缩,单个数据库的备份也将成为问题。通常只能将数据使用mysqldump导出,然后再导入解决这个问题。在MySQL的配置文件[mysqld]部分,增加innodb_file_per_table参数,可以修改InnoDB为独立表空间模式,每个数据库
- DeepSeek R1 简易指南:架构、培训、本地部署和硬件要求
前端javascript
CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习(ReinforcementLearning)作为核心训练范式,在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。技术架构深度解析模型体系:DeepSeek-R1系列包含两大核心成员:D
- Matplotlib绘图-CSD演示
辰往易
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目录前言一、CSD是什么?二、使用步骤1.引入库2.图形处理总结前言Matplotlib是Python的绘图库。它可与NumPy一起使用,提供了一种有效的MatLab开源替代方案。它也可以和图形工具包一起使用,如PyQt和wxPython。本文通过绘制简单的两个信号互谱密度(CSD)的演示,来学习绘制简单的图形。非专业人员,知识比较浅显,内容主要偏向编程,简单介绍在python中matplotli
- 闪存学习_3:闪存SW(软件,software)
炸毛小怪
nandflash学习开发语言闪存flash硬件开发
闪存学习_3:闪存SW(软件,software)一、闪存所需软件1、闪存任务2、闪存执行任务所需软件二、闪存读写1、写请求具有空间局部性2、固定的编程顺序(FPS,FixedProgramSequence)三、闪存转换层FTL详细功能1、针对性能2、针对可靠性3、其他功能4、布局细节四、闪存S/W的重要节点1、垃圾回收(1)何时触发GC(2)坏块选择:(3)每次回收的块数量2、映射模式:3、磨损均
- Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案
爱编程的喵喵
Windows实用技巧chromecookiecookies
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Chrome浏览器删除网站cooki
- LLM-预训练:深入理解 Megatron-LM(2)原理介绍
u013250861
#LLM/训练人工智能
最近在基于Megatron-LM的代码来训练大语言模型,本人觉得Megatron的代码很具有学习意义,于是大量参考了网上很多对Megatron代码的解读文章和NVIDAMegatron团队公开发布的2篇论文,并结合最近Megatron-LM代码库的更新,整理成了这几篇系列文章。Megatron-LM代码版本:23.06https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/tr
- 当区块链遇见AI:智能合约如何驱动下一代 DApps
威哥说编程
人工智能区块链ai
随着区块链技术和人工智能(AI)在各自领域的迅速发展,二者的结合逐渐成为了推动未来技术创新的重要力量。特别是在去中心化应用(DApps)领域,区块链与AI的结合有可能彻底改变我们对智能合约、数据处理、决策制定等方面的理解。智能合约(SmartContracts)作为区块链的核心组成部分,能够在无信任环境下自动执行合同条款。而AI则能赋予智能合约“自主学习”和“智能决策”的能力,使得DApps的功能
- 机器学习-期末复习题
泡椒鸡jo
期末复习机器学习python
给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法,属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中,用计算机处理一副图像,维度是:上万维B.二维C.三维D.一维以下关于降维的说法不正确的是?A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以
- 前端网页开发学习(HTML+CSS+JS)有这一篇就够!
软件技术NINI
html/css笔记前端学习html
前端网页开发是一个不断发展的领域,涉及到构建和设计网站以及Web应用程序的用户界面。以下是一份全面的学习指南,涵盖HTML、CSS和JavaScript的基础知识,帮助你入门前端开发。HTML(超文本标记语言)1.基础结构文档类型和标签:定义了文档类型和根元素。htmlDocument标签:包含元数据,如字符集、标题和链接到CSS文件。标签:包含网页的可见内容。2.常用标签文本内容:<h
- pytorch基于GloVe实现的词嵌入
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PyTorch实现GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation)的完整代码,使用中文语料进行训练,包括共现矩阵构建、模型定义、训练和测试。1.GloVe介绍基于词的共现信息(不像Word2Vec使用滑动窗口预测)适合较大规模的数据(比Word2Vec更稳定)学习出的词向量能捕捉语义信息(如类比关系)importtorchimporttorch.nnasnnimp
- Java与微服务:Spring Boot实战指南
墨瑾轩
一起学学Java【一】java微服务springboot
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣嗨,Java爱好者们!今天我们要一起探索SpringBoot的奇妙世界,看看它是如何帮助我们轻松构建微服务的。准备好了吗?让我们跳进这个充满魔法的SpringBoot宇宙!引言:微服务的魔法在软件开发的魔法世界里,微服务架构是一种让应用更加灵活、可扩展的神奇方
- 如何找到已发表文献的代码,或找到带有代码的文献
纪伊路上盛名在
(生信)科研工具+经验科技学习生活职场和发展githubeverything源代码管理
俗话说得好,复现就是最好的学习;趟着前人的经验,才能研究得更高更远。所以,研究生如何高效查找与复现文献代码,首先要找到代码。在进行研究生阶段的研究时,找到相关的代码并复现文献是至关重要的一步。以下是几种实用的方法:1.直接到GitHub上搜索相关领域的关键词:在GitHub上搜索相关领域的关键词,可能会找到相关的代码,最好是阅读过一定文献之后,掌握该领域的一些关键词以及高频词,进行英文搜索,可以的
- PyTorch中的unsqueeze函数(自用)
黯岚岚岚岚岚
pytorchpytorchpython经验分享
前言最近在学习swin_transformer的模型搭建,其中用到了广播机制,在理解广播机制的过程中发现自己对torch.unsqueeze()函数比较困惑,所以做了个小实验帮助自己理解。问题阐述我们都知道,torch.unsqueeze()函数的作用是拓展张量维度,那么在不同位置拓展之后,原数据是怎样排列的呢?下面进入实验部分。实验>>>importtorch>>>>>>a=torch.Tens
- JavaScript中的隐式类型转换
阿珊和她的猫
javascript开发语言ecmascript
前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章
- Faceboxes pytorch代码解读(一) box_utils.py(上篇)
Faded浩
pytorch深度学习神经网络python算法
Faceboxespytorch代码解读(一)box_utils.py(上篇)有幸读到ShifengZhang老师团队的人脸检测论文,感觉对自己的人脸学习论文十分有帮助。通过看别人的paper,学习别人的代码,能够使得我们对人脸检测算法的学习有更近一步的理解。但是在学习的时候发现,自己看别人的代码是一个耗时而又头疼的事情。毕竟每个人的思路都不一样,跟着别人的思路走确实不容易。所以希望能够分享一下自
- SpringBoot(2) —— 什么是微服务架构
原来是小别扇
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微服务1.什么是微服务?微服务是一种架构风格(前面学习的RestFul风格也就是一种风格,但是它是接口风格,而微服务是一种架构风格,我们学习过的架构风格有后端开发的MVC3层架构和MVVM前端架构),它要求我们在开发一个应用的时候,这个应用必须构建成一系列小服务的组合;可以通过http的方式进行互通。要说微服务架构,先得说说过去我们的单体应用架构。2.单体应用架构所谓单体应用架构(allinone
- 图像超分,提高图像分辨率的方法和工具
风暴之零
python图像处理深度学习
图像超分是一种图像处理技术,旨在提高图像的分辨率,使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域,可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。图像超分技术可以通过多种方法实现,包括插值算法、深度学习等。其中,深度学习的方法在近年来得到了广泛的关注和应用。基于深度学习的图像超分技术,可以利用深度神经网络学习图像的高频部分,从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结:传统方法效果不
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出
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【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词:大模型,AIAgent,Plan-and-Solve,智能体,策略学习,强化学习,自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的突破。大模型能够理解和生成自然语言,
- 【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
加德霍克
机器学习paddlepaddle逻辑回归python作业
一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分:首先自定义了一个简单的数据集,特征X是100个随机样本,每个样本一个特征,目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量,方便后续在模型中使用。2.模型定义部分:方案1:使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换:生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y,并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p
- 如何学习Java后端开发
写代码的大学生
学习java开发语言
文章目录一、Java语言基础二、数据库与持久层三、Web开发基础四、主流框架与生态五、分布式与高并发六、运维与部署七、项目实战八、持续学习与提升总结路线图学习Java后端开发需要系统性地掌握多个技术领域,从基础到进阶逐步深入。以下是一个详细的学习路线和建议,帮助你高效入门并逐步提升:一、Java语言基础核心语法数据类型、流程控制、数组、字符串等基础语法。面向对象(OOP):封装、继承、多态、抽象类
- 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
javaIOimageBufferedImage
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
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 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
javaeclipsejdktomcat
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
oraclesql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
javaOS
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]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
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。
- Yii CModel中rules验证规格
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rulesyiivalidate
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
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
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
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
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&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
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
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
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:
 
- Java 定时任务总结一
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javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文