- 服务器 CPU 消耗过高是什么原因?
恒创科技HK
服务器运维
服务器是一种计算机系统,它为网络上的其他设备或计算机提供服务和资源。CPU(中央处理器)是服务器的大脑,负责处理指令和管理硬件和软件资源。CPU的性能和功能直接影响服务器处理工作负载和提供可靠服务的能力。服务器管理员必须谨慎选择满足服务器需求的CPU,平衡性能、功耗和成本,必须确保服务器的硬件和软件得到优化,以充分利用CPU的功能。总之,服务器与其CPU之间的关系至关重要,服务器管理员在设计和管理
- 仿生机器人核心技术与大小脑
天机️灵韵
人工智能具身智能硬件设备机器人人工智能具身智能
以下是针对仿生机器人核心技术的结构化总结,涵盖通用核心技术与**“大脑-小脑”专用架构**两大方向:一、机器人通用核心技术这些技术是仿生机器人实现功能的基础,与生物体的“身体能力”对应:1.感知与交互技术多模态传感器融合视觉:3D视觉(如RGB-D相机)、动态目标跟踪(如光流算法)。触觉:柔性电子皮肤、分布式压力传感器(模仿人类皮肤)。听觉:声源定位、噪声抑制(如麦克风阵列)。环境感知:激光雷达(
- mysql数据误删恢复_MySQL数据库误删除后如何恢复?
啟潍
mysql数据误删恢复
原标题:MySQL数据库误删除后如何恢复?在日常运维工作中,对于数据库的备份是至关重要的!数据库对于网站的重要性使得我们对MySQL数据库的管理不容有失!然而是人总难免会犯错误,说不定哪天大脑短路了,误操作把数据库给删除了,怎么办?下面,就MySQL数据库误删除后的恢复方案进行说明。一、工作场景(1)MySQL数据库每晚12:00自动完全备份。(2)某天早上上班,9点的时候,一同事犯晕drop了一
- mysql数据库恢复操作_MySQL 数据库误删后的数据该如何恢复操作?
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mysql数据库恢复操作
原标题:MySQL数据库误删后的数据该如何恢复操作?纯手工打造每一篇开源资讯与技术干货,数十万程序员和Linuxer已经关注。在日常运维工作中,对于数据库的备份是至关重要的!数据库对于网站的重要性使得我们对MySQL数据库的管理不容有失!然而是人总难免会犯错误,说不定哪天大脑短路了,误操作把数据库给删除了,怎么办?下面,就MySQL数据库误删除后的恢复方案进行说明。一、工作场景(1)MySQL数据
- 大脑神经网络与机器神经网络的区别
天机️灵韵
具身智能人工智能具身智能
大脑神经网络(生物神经网络)与机器神经网络(人工神经网络,ANN)虽然名称相似,但在结构、功能、学习机制等方面存在显著差异。以下是两者的主要区别:1.基础结构与组成大脑神经网络:由生物神经元(约860亿个)通过突触连接形成动态网络。神经元通过电化学信号(动作电位)和神经递质传递信息。具有高度的可塑性(突触可增强或削弱),支持终身学习和适应。网络结构复杂,包含分层(如大脑皮层)和并行处理机制。机器神
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(四)
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智能体langchain学习
三、核心模块深入:像搭积木一样组装AI能力1.Models(模型层):给你的AI换个“大脑”场景需求:需要更高精度的回答?→换GPT-4数据敏感必须本地部署?→用开源模型想节省成本?→选择按量付费的模型实操演示:#使用OpenAI的GPT-4(需账户有访问权限)fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIgpt4=ChatOpenAI(model="gpt-4
- 如何高效地进行研发管理
AI小美好
管理职场和发展研发管理管理视角
01为什么研发管理很重要?(Why)研发管理就像是一个企业的“大脑”,它能够确保有限的资源被合理分配。在一个项目中,人力、物力和财力都是非常宝贵的资源,如果不能有效地管理这些资源,就会导致浪费。例如,如果一个团队成员被分配到不适合自己的任务上,或者设备没有得到充分利用,都会降低整个项目的效率。而通过研发管理,我们可以确保每个成员都能发挥自己的长处,设备和资金也能得到最合理的利用。同时,研发管理还能
- 大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求
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LLM基础知识语言模型分类人工智能
1、大语言模型概念及作用大语言模型:(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习的人工智能模型,它能够理解和生成自然语言[1]。简单来说,它就像一个“超级大脑”,能够处理各种语言任务,比如写文章、回答问题、翻译语言等;它通过训练大量的文本数据,学习语言的结构、语法、语义以及上下文关联,从而能够理解和生成与人类语言相似的文本。举个例子:如果你问它一个问题,比如:“为什么天空是蓝
- 认识Electron 之开启探索世界二(绝对干货!!!)
DawnEillen
electronjavascript前端
目录一、主进程和渲染进程二、主进程和渲染进程的通信三、窗口管理四、Electron生命周期一、主进程和渲染进程1.主进程:是electron应用的大脑负责管理整个应用的生命周期,主要负责:创建和管理应用窗口处理系统级别的操作(如文件读写、菜单和任务栏等)与操作系统直接交互特点:每个electron应用只有一个主进程并且其运行在node.js环境中可以使用node.js的所有功能2.渲染进程:是el
- 0 Token 间间隔 100% GPU 利用率,百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS
百度云大模型gpu
01什么是大模型推理引擎大模型推理引擎是生成式语言模型运转的发动机,是接受客户输入prompt和生成返回response的枢纽,也是拉起异构硬件,将物理电能转换为人类知识的变形金刚。大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为,接收包括输入prompt和采样参数的并发请求,分词并且组装成batch输入给引擎,调度GPU执行前向推理,处理计算结果并转为词元返回给用户。和人类大脑处理语言的机制类似,大模型首
- 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)
CaiGuoHui1
dnn神经网络深度学习人工智能
引言(1)简介:什么是深度神经网络?深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)是机器学习的一种复杂形式,属于广义的人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANNs)的范畴。它们设计用来模仿人类大脑的处理方式,通过多层(即“深度”)的神经元结构处理数据,从而解决各种复杂的数据驱动问题。这些网络通过多个隐藏层连接输入和输出层,每层都包含多个神经元,这些神经元
- 前沿科技一览未来发展趋势
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脑机接口技术在医疗康复领域有了新进展。这技术让机器读懂大脑信号,帮助病人找回身体功能。比如,瘫痪人士可以用它来控制假肢。在美国,一名瘫痪者通过这个技术,能用自己意念控制机械臂,喝到饮料。这种技术对提升患者生活质量有很大帮助。这项技术是怎么做到的?简单来说,就是把电极植入人脑,记录大脑活动。然后,计算机分析这些信号,翻译成机器可以理解的指令。这样,患者就可以用大脑直接控制假肢等设备了。不过,脑机接口
- DeepSeek V3 vs R1:到底哪个更适合你?全面对比来袭
伟贤AI之路
AI技术deepseek
最近都是DeepSeek相关文章,但V3与R1是究竟怎么回事?我整理了相关文档,一起来学习一下吧。一、DeepSeekV3:AI界的巨无霸,用“大力”铸就奇迹DeepSeekV3是一款震撼登场的超级AI模型,其拥有6710亿个参数,堪称一个超级复杂的“智慧大脑”。它的性能表现已然能够与全球顶尖的AI模型GPT-4和Claude3.5平起平坐,稳稳站在了世界级AI大模型的阵营之中。1、V3的训练秘籍
- 【填坑】新能源汽车三电设计之常用半导体器件系统性介绍
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#在新能源汽车的三电(电池、电机、电控)系统中,半导体器件扮演着至关重要的角色。它们如同系统的“大脑”和“神经末梢”,精确地控制着电能的流向与转换,确保新能源汽车高效、稳定且安全地运行。今天,就让我们一同深入探究这些常用半导体器件的奥秘,为新能源汽车三电设计人员提供一份全面且实用的指南。##一、常规半导体器件系统性介绍###1.二极管:电流的“单行道”-**基本特性**:二极管具有单向导电性,这是
- 使用扩散磁共振成像纤维束追踪技术对大脑结构连接的定量绘制
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扩散磁共振成像(dMRI)纤维束追踪是一种先进的成像技术,能够在体内重建宏观尺度下的大脑白质连接。它为使用连接性或组织微观结构测量来定量绘制大脑结构连接提供了重要工具。在过去二十年中,使用dMRI纤维束追踪研究大脑连接在神经影像学研究领域发挥了重要作用。本文对如何使用纤维束追踪技术实现健康和疾病状态下大脑结构连接的定量分析进行了概述。我们主要关注两类纤维束追踪的定量分析,包括:1)纤维束特异性分析
- DeepSeek最接地气的驾驭思维
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结合日常工作生活琐事,本文以DeepSeek为例讲解如何高效驾驭“AI”,各场景的提效思路。希望大家未来把它当成一个精通各个领域知识、有各个行业经验的朋友,养成借助AI外挂大脑的习惯,往往能事半功倍。面对一个聪明人,我们很多时候不需要教他去怎么做,给他定义清楚目标就好,这也是OKR发明的逻辑,发挥他的主观能动性。过去我们在跟普通的比如说GPT4或者是豆包之类的模型去聊天的时候,传统的指令模型都是张
- AI大模型探秘:核心能力与应用场景深度解析
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人工智能javaAI大模型大模型spring
AI大模型是什么通过概念考察的方式,拆开来了解AI大模型。AI:包含很多术语,如:模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比:AI是电力–吴恩达。就像电力技术,是一种通用技术,对很多设备起作用,同样的AI可以赋能各种场景。大模型:把LM比作人的大脑。大参数大规模。参数就是脑细胞,脑细胞越多通常这个人越聪明,参数越多的LM通常越智能。分类语言大模型:Ch
- DeepBI 对于Airbnb的数据分析,Agent是如何工作的
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数据可视化数据分析数据挖掘ai人工智能
#数据分析#各位看官认为生成式AI发展方向是Agent还是Chat?首先我们来简单看一下这两个的区别:Chat是一个以“大脑和嘴”为主要构成的智能体,专注于信息处理和语言交流。以ChatGPT为例,它能够准确理解用户的查询,并给出有价值和连贯的回应,但它本身并不直接执行任务。Agent像一个具备“大脑、手和脚”功能的智能体,不仅具备思考和决策的能力,还能执行具体的任务。这意味着Agent不仅能在思
- TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip
ELSON麦香包
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TensorFlow是谷歌大脑团队开发的开源机器学习库,广泛应用于深度学习、人工智能等领域。该压缩包提供了一个TensorFlow示例项目的源代码,涵盖了从基础操作到复杂模型的各种主题。文章将详细介绍TensorFlow的核心概念,如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示
- 揭秘DeepSeek R1大模型:它如何像人类一样“思考”?
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在人工智能领域,大模型正在掀起一场认知革命。从聊天对话到代码生成,从数据分析到创意写作,大模型的能力边界不断被突破。而近期备受关注的DeepSeekR1,凭借更高效的推理能力和更低能耗,成为行业焦点。今天,我们将深入它的“大脑”,看看它是如何工作的!DeepSeek官网:https://www.deepseek.com1.DeepSeekR1的“大脑结构”:Transformer进化版所有大模型的
- AI Agent: AI的下一个风口 具身机器人的发展趋势
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AIAgent:AI的下一个风口——具身机器人的发展趋势1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的快速发展,特别是深度学习的突破性进展,我们正目睹着从“智慧大脑”向“具身智能”的转变。具身智能,即赋予机器以身体形式的能力,使之能够在物理环境中行动和互动,是人工智能领域的一个新兴且极具潜力的方向。具身机器人的发展标志着从对静态数据的处理转向对动态环境的适应与交互,这不仅是技术上的飞跃,也是人类对
- 浅谈kubernetes(k8s)架构与组件
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之前写了一篇关于什么是K8s,相信大家对K8s已经有了初步的了解。本次我们主要谈谈kubernetes(k8s)的架构以及组件。1.Kubernetes架构全图2.Master组件Master组件相当于集群的大脑,控制平面:所有集群的控制命令都传递给Master组件并在其上执行每个Kubernetes集群至少有一套Master组件(当前默认∶一个)每套master组件包括三个核心组件(apiser
- Unity3D仿星露谷物语开发24之创建时间管理器
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1、目标创建一个时间管理类,它将管理一年的四季、日、周、时、分、秒,也与时间的触发事件有关。本小节只需要将当前时间打印到控制台。2、思路通过累加TimeDelta时间得到秒数,通过秒继而得到分、时、天、季节、年的信息。通过Event事件更新时间。3、优化Enums.cs脚本新增如下内容:publicenumSeason{Spring,Summer,Autumn,Winter,none,count}
- 县域智慧城市(城市大脑)建设方案
百态老人
智慧城市人工智能
第一部分智慧城市(城市大脑)建设方案以下是关于智慧城市(城市大脑)建设方案的框架设计,涵盖目标、架构、关键技术、实施路径及典型案例,旨在为城市数字化转型提供系统性参考。一、建设目标核心愿景构建城市级智能中枢,实现数据驱动的城市治理、民生服务与产业升级协同发展。提升城市运行效率(交通、能源、应急响应等优化20%-30%)、市民满意度(公共服务线上化率超90%)及可持续发展能力。核心能力感知层:全域物
- 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
- 【TiDB系列文章】PD(Placement Driver)
学弟Craze
TiDBtidb数据库
引言在分布式数据库的生态系统中,PD扮演着至关重要的角色。作为TiDB的核心组件之一,PD负责数据的放置和调度,确保数据的高可用性和负载均衡。本文将详细介绍PD的功能、架构以及它在TiDB中的作用。PD概述PD是TiDB分布式数据库中的元信息管理组件,负责存储集群的元信息和调度数据。它相当于分布式数据库的“大脑”,负责整个集群的数据分布和负载均衡。PD通过合理的调度策略,确保数据均匀分布在集群中,
- 全平台制霸!零门槛在本地解锁DeepSeek R1:Ollama+OpenWebUI终极部署手册
程序员辣条
人工智能大模型LLamaAI产品经理大模型学习DeepSeek大模型教程
纯干货教程,无需GPU也能玩转大模型!三平台通用教程带你20分钟搭建私有AI大脑一、环境准备:Ollama全平台安装指南▍Windows玩家专属通道1.访问Ollama官网下载.exe安装包2.双击安装后自动创建环境变量3.Win+R打开CMD验证安装:ollama--version▍macOS极简操作#一行命令搞定安装curl-fsSLhttps://ollama.ai/install.sh|s
- 因果推断与机器学习—因果推断入门(1)
樱花的浪漫
因果推断机器学习人工智能计算机视觉搜索引擎深度学习算法
在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景(如社交网络、电商、搜索引擎等)的今天,因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。图灵奖得主YoshuaBengio在对系统2(system2,这个说法来自心理学家DanielKahneman的作品,人类大脑由两套系统构成:系统1负责快速思考,做出下意识的反应;系统2则负责比较耗时的思考,如理解事物之间的因果关系)的畅想中强调,在实现
- 【MySQL】探索 MySQL 中的 NVL:使用 IFNULL 和 COALESCE 实现
音乐学家方大刚
MySQLmysqlandroid数据库
缘分让我们相遇乱世以外命运却要我们危难中相爱也许未来遥远在光年之外我愿守候未知里为你等待我没想到为了你我能疯狂到山崩海啸没有你根本不想逃我的大脑为了你已经疯狂到脉搏心跳没有你根本不重要邓紫棋《光年之外》什么是NVL?NVL是SQL中常用的一个函数,最早出现在Oracle数据库中,用于替换NULL值。具体来说,NVL函数接受两个参数,如果第一个参数为NULL,则返回第二个参数;否则,返回第一个参数。
- 从脑科学角度分析高效学习方法
ka__ka__
经历思考学习方法
从脑科学角度分析高效学习方法先说说为什么要从脑科学角度分析高效学习方法。很多时候,关于高效学习方法,人们往往都是参考成功人士或者大神学霸的经验分享。但是,这种非常个人化并且主观性很强的东西一般没有很强的广泛使用性。那么如何找到更加科学的更加客观的高效学习方法呢?针对这个问题,应该从事物本质出发,按照第一性原理来思考。从第一性原理分析,学习知识的本质在某种程度上就是让大脑对特定的知识产出对应的神经网
- 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