- 深度学习查漏补缺:1.梯度消失、梯度爆炸和残差块
nnerddboy
白话机器学习深度学习人工智能
一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算:激活函数的导数很小:常见的激活函数(例如Sigmoid和Tanh)在输入较大或较小时,输出趋于饱和(Sigmoid的输出趋于0或1),其导数接近于0。在反向传播中,每一层的梯度都会乘以激活函数的导数。如果导数很小,乘积就会导致梯度逐渐变小。链式法则的多次相乘:假设网络有nn层,梯度从输出层传到第ii层时,会经历多次链式相乘:如果每一
- 首度揭秘:这款GitHub 3400星的播放器是如何开发出来的
字节跳动技术范儿
java编程语言字节跳动人工智能软件开发
在字节跳动,有这样一支技术团队:他们开源的项目在GitHub摘得3400多颗星,除了字节跳动,不少其他互联网公司也在用他们的产品;他们经历过不少极限操作,《囧妈》2020年春节期间网络首播的一套技术解决方案,他们在36小时内就完成了;他们拥有交叉领域稀有技能,据说是「前端里最懂多媒体的,多媒体里最懂前端的」。他们,就是字节跳动的web多媒体团队。GitHub3400星的前端开源播放器Web多媒体团
- 小米笔试-懂二进制
li563868273
算法(第4版)面试笔试题二进制
题目:世界上有10种人,一种懂二进制,一种不懂。那么你知道两个int32整数m和n的二进制表达,有多少个位(bit)不同么?输入:19992299输出:7思路判断有多少位不同,我们可以使用异或,把两个数异或之后得到的数,不相同的位就是1。接下来我们只需要统计异或之后的数字有多少位具体代码实现:publicintcountBitDiff(intm,intn){intdif=m^n;//先将二者做异或
- CNN的各种知识点(五):平均精度均值(mean Average Precision, mAP)
墨绿色的摆渡人
CNN的各种知识点零碎知识点cnn均值算法目标跟踪
平均精度均值(meanAveragePrecision,mAP)1.平均精度均值(meanAveragePrecision,mAP)概念:计算步骤:具体例子:重要说明:典型值范围:总结:好的,我将分两部分详细解答您的问题:1.平均精度均值(meanAveragePrecision,mAP)概念:mAP是目标检测中最常用的评估指标,综合反映模型在不同召回率下的平均精度表现。其核心是计算每个类别的平均
- C语言程序执行全流程
柠檬鲨_
c语言开发语言
其实下面的步骤知道大概就行了~不用每个都详细了解(OS:你就算只知道编辑编译链接执行这四个阶段都不影响学习的)C语言程序的执行过程涉及多个步骤,在编译前主要有编辑阶段。以下是C语言程序从编写到执行的完整顺序及各阶段的详细介绍:编辑阶段文本编写:程序员使用文本编辑器(如VisualStudioCode、SublimeText、Vim等)编写C语言代码,将算法和逻辑以文本形式输入到源文件中,源文件通常
- 前端调试技巧:从 Console 到 Chrome DevTools 的进阶指南
技术出海录
人工智能前端React
作为前端开发者,你可能每天都在和Bug打交道。有时候一个简单的问题可能会耗费几个小时,而掌握正确的调试技巧可以大大提高解决问题的效率。今天,我就来分享一些在实际工作中常用的调试技巧。Console的高级用法除了常见的console.log,Console还有很多强大的功能://1.使用console.table展示数组或对象constusers=[{id:1,name:'Alice',role:'
- 深入理解Mybatis分库分表执行原理
牛马程序员_江
mybatisunix
深入理解Mybatis分库分表执行原理探究分库分表场景下Mybatis是如何将mapper.xml中sql的逻辑表,转换成实际执行时的物理表。前言工作多年,分库分表的场景也见到不少了,但是我仍然对其原理一知半解。趁着放假前时间比较富裕,我想要解答三个问题:为什么mybatis的mapper.xml文件里的sql不需要拼接表名中的分表?mybatis是如何识别分表位的?最近工作中遇到的问题:为什么我
- 性能测试中的IO风险诊断有哪些?
Feng.Lee
漫谈测试php服务器前端
应用系统离不开IO(数据读写),IO的读写性能直接影响系统性能,而磁盘IO系统的短板。CPU处理频率较磁盘的物理操作更快几个数量级,CPU从磁盘读取数据和从内存中读取数据的差别是秒到毫秒的区别。IO比较繁忙时,如果IO得不到满足会导致应用的阻塞(也叫IO等待或非空闲等待)。针对IO场景的模型,我们要考虑的有IO的TPS,平均IO数据,平均队列长度,平均服务时间,平均等待时间,IO利用率(磁盘Bus
- Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类
飞Link
Water算法机器学习人工智能
一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心,然后重复以下两个步骤来更新质心,直到质心不再显著移动为:第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类:是KMeans类的变种,他是用小批量来减少计算时间,而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集,是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
- 使用 Python 的 LSTM 进行股市预测
无水先生
数据分析深度学习人工智能综合pythonlstm开发语言
目录一、说明二、为什么需要时间序列模型?三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线6.3如果指数移动平均线这么好,为什么还需要更好的模型?6.4预测未来不止一步七、LSTM简介:预测未来的股票走势7.1数据生成器7.2数据增强7
- 13.zookeeper开机自启动配置
小黑要上天
pgmpzookeeperlinux分布式
要在Linux(RHEL7.7)系统中设置zookeeper开机自启动,可以创建一个系统服务单元文件。以下是为详细配置部署,假设你已经安装了zookeeper并且可以通过zkServer.sh命令启动它。1.进入/lib/systemd/system目录命令:cd/lib/systemd/system[root@rhel77system]#cd/lib/systemd/system[root@rh
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调
kakaZhui
llama深度学习pytorchAIGCchatgpt
1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而,直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法,它通过引入少量可训练参数,固定预训练模型的权重,从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理,并结合Llama源码解读其实现逻辑,最后探讨LoRA的优势。2
- pythonocc安装_PythonOCC开发-如何搭建开发环境和一个创建圆台例子
weixin_39884100
pythonocc安装
我本来是打算学习C++OCC的,但是感觉C++太难了,虽然OpenCasCAD里面有个MFC的例子,但是我连一个开发环境都没搭建出来。后来知道有个老外把C++OCC封装成了PythonOCC,就打算去研究一下。虽然网上百度到了资料,但是我还是慢慢摸索到处问别人,搞了两个多小时才成功的把环境搭建起来。转载出处,学习资料https://blog.csdn.net/weixin_42755384/art
- web3.0入门及学习路径
吗喽一只
web3学习
Web3是指下一代互联网的演进形式,它涉及一系列技术和理念,旨在实现去中心化、开放、透明和用户主导的互联网体验。Web3的目标是赋予用户更多的控制权和数据所有权,并通过区块链、加密货币和分布式技术来实现。一、特点去中心化:Web3建立在区块链技术之上,通过使用分布式网络去除传统互联网中的中心化权威机构,实现数据和应用的去中心化。这种结构提高了安全性,减少了单点故障的风险,并增加了抗审查性。加密货币
- Huffman编码的Python的实现
childish_tree
python算法霍夫曼树数据压缩
Huffman编码的Python的实现基本原理及步骤Huffman编码是一种贪心算法,用于无损数据压缩。它基于字符在数据中出现的频率来构建编码,频率高的字符使用较短的编码,而频率低的字符使用较长的编码。这种方式的目的是减少数据的大小,因为最常见的字符使用最短的编码,从而在整体上减少了所需的位数。实现Huffman编码的原理如下:频率统计:如果输入数据是一个字符串,代码会遍历这个字符串,统计每个字符
- 为什么要有库
h^hh
linux
库提供了基础功能,提高开发效率,平常写的printf,如果没有库也能写,比如现在你需要向显示器打印,向文件写入,向网络发送各种功能的时候,因为没有库了,所以printf需要你自己去实现,你想写一个链表逆置的算法,再把整个链表打印出来,你写的时候可能用了两个小时,其中一个半小时都在实现printf,剩下30分钟你再写链表,更夸张的是你以后再写任何方法的时候,只要想打印,你都得自己实现一个printf
- 如何自己设计一个类似 Dubbo 的 RPC 框架?
码农小旋风
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面试题如何自己设计一个类似Dubbo的RPC框架?面试官心理分析说实话,就这问题,其实就跟问你如何自己设计一个MQ一样的道理,就考两个:你有没有对某个rpc框架原理有非常深入的理解。你能不能从整体上来思考一下,如何设计一个rpc框架,考考你的系统设计能力。面试题剖析其实问到你这问题,你起码不能认怂,因为是知识的扫盲,那我不可能给你深入讲解什么kafka源码剖析,dubbo源码剖析,何况我就算讲了,
- 总交易额(GTV)概念
秋夫人
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GTV计算公式=流量增长×转化×复购×笔单价流量:代表访问您的平台的用户总数。转化率:表示有多少比例的访问用户最终完成了购买。流量×转化率=购买用户数复购率:表示平均每个用户在一定时期内购买的次数。购买用户数×复购率=总订单数笔单价:每个订单的平均金额。总订单数×笔单价=总交易额(GTV)将这些步骤合并起来,就得到了:流量×转化率×复购率×笔单价=GTV这个公式的优点是:全面性:涵盖了从用户访问到
- 架构管理实战(1):通过架构工具实现架构标准、规范化管理
迪今科技
架构
企业架构治理是体系化工程,跨越时间周期长,且覆盖架构设计、发布、更新等生命周期,同时涉及业务、应用、数据及技术等不同架构领域,需多专业、跨团队协作。企业架构的标准化、规范化管理是开展架构长期、可持续的关键,不仅确保不同系统、团队和技术之间的一致性与协同合作,减少了重复建设和技术债务,还提升了架构的可维护性和可扩展性。架构标准、规划化管理难点与对策架构治理开展落地过程中,架构标准和规范管理作为架构治
- vs2022中编译器报错”C1001内部编译器错误“的一种可能
Neptune-6766
c++bug
相信大家一定遇到过这种报错,我今天在实现搜索二叉树时遇到了这个问题。正常vs2022报错的时候,都会给出具体的原因,但是这种报错并没有给出具体原因。我排查了一段时间发现。发现自己的一个判断语句少写了一个分号,补上就不会报错了。但是为什么vs2022无法提供具体的位置呢?原因是:类模板中的成员函数,在不调用的时候,并不会实例化!!!也就是按理来说,就算这个成员函数出现了语法错误,只要不调用,编译器也
- 【Html.js——范围判定】偷梁换柱(蓝桥杯真题-2332)【合集】
Rossy Yan
蓝桥杯真题Html.jsJavaScripthtmljavascript蓝桥杯前端开发语言实训合集
目录背景介绍准备步骤目标效果要求规定判分标准通关代码✔️代码解析一、Html部分二、JavaScript部分三、工作流程▶️测试结果背景介绍随着医疗水平的进步,人的平均寿命在慢慢提升。现在全球平均预期寿命是73.2岁,而在1950年则只有47岁。那么人类的寿命有极限吗?根据最新的研究,人类寿命或超过120岁,达到150岁。因此,有关年龄的应用普遍将当今人类的合理年龄范围设置在0-150岁之间。那么
- 【AI日记】25.01.25
AI完全体
AI日记人工智能kaggle比赛机器学习读书
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】【读书与思考】AIkaggle比赛:ForecastingStickerSales读书书名:法治的细节律己AI:8小时,良作息:00:30-8:30,良短视频:大于1小时,差读书和写作:1小时,优饮食:安全健康
- 自定义数据集 使用pytorch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,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
qwe352633
python
importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_scoredata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1
- 学生成绩数据集
N1an9_
python
学生成绩数据集通常具有以下几方面重要的功能:###教育教学分析方面-**教学效果评估**:-通过分析学生成绩数据集,可以了解不同学科、不同班级在特定时间段内的整体成绩情况。例如,计算某班级各个学科的平均分、及格率、优秀率(如90分及以上为优秀)等指标,教师能够直观地知晓自己的教学成果如何,哪部分知识学生掌握得较好,哪部分还存在不足,进而有针对性地调整教学策略和方法。-对比不同教师教授同一学科的班级
- SARIMA介绍
能源革命
技术能源算法能源
SARIMA模型,即季节性自回归积分移动平均模型(SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAverageModel),是一种用于处理和预测具有明显季节性变化的时间序列数据的统计模型。它是ARIMA模型的一种扩展,通过引入额外的参数来捕捉时间序列中的季节性模式。SARIMA模型的基本结构SARIMA模型的基本结构包括以下几个关键组成部分:p:非季节自回归项的阶数,
- 自定义数据集 使用pytorch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,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
〖是♂我〗
python
代码:importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据:x_data是特征,y_data是标签(目标值)data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39
- Linux系统中的Rsync服务
入眼皆含月
linux运维服务器
一、Rsync服务概述Rsync是一种功能强大的文件同步工具,广泛应用于Linux系统中的数据备份和文件同步任务。它通过比较文件的修改时间和大小来实现增量备份,大大提高了同步效率,减少了网络带宽的使用,并且支持多种同步选项,如压缩、加密和排除特定文件等。二、Rsync主要特点1、增量同步Rsync通过比较文件的修改时间和大小,只同步发生变化的部分,而不是整个文件。这使得同步过程更加高效,特别是在处
- 洛谷 P1687 机器人小Q(DP)
Auto114514
ACM—DP算法动态规划c++
题目链接https://www.luogu.com.cn/problem/P1687思路因为要按照顺序来给机器人充电,所以考虑dpdpdp。令dp[i][j]={x,y}dp[i][j]=\{x,y\}dp[i][j]={x,y}表示从前iii个单位能量中选了jjj个对机器人进行充电,所用的最小天数为xxx,天数xxx最小时最后一天的充电时长最短为yyy。状态转移方程为:dp[i][j]=adj(
- ‘conda‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。
智慧浩海
conda
win10在更新Anaconda时,更新失败了,然后输入conda命令时就报错:'conda'不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。查了一下网上资料,都说是环境变量没有添加或者添加少了,于是就去看了一下,确实没有添加。一、查看环境变量打开AnacondaPrompt,输入path,即可查看本电脑的环境变量,建议使用“以管理员身份运行”AnacondaPrompt,正常打开有可能输入命
- 挣脱“数据沼泽”,重获用云自由
京东云开发者
数据库数据迁移混合云
混合多云新趋势云原生时代的到来,企业上云需求日益细致化,从而推进了企业IT架构进化,混合多云已经成为企业上云新趋势。据混合云产业联盟最新发布的《中国混合云用户调查报告(2021年)》显示,调查中72.1%的企业应用了云计算,其中超半数采用混合云,且其平均用云数量达4.3个,同时在应用云计算的企业中选择多云的企业也高达86.7%。混合多云变革中,核心系统应该放在哪种云中,如何迁移,之前简单的云原生应
- 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
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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