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pythonpython开发语言
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- AlphaEvolve:谷歌的算法进化引擎 | 从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元
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- 操作系统领域的新宠儿:鸿蒙应用深度剖析
操作系统内核探秘
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操作系统领域的新宠儿:鸿蒙应用深度剖析关键词:鸿蒙操作系统、微内核架构、分布式软总线、ArkUI框架、DevEcoStudio、跨设备开发、全场景生态摘要:本文深度剖析华为鸿蒙操作系统的核心技术架构与应用开发体系,从微内核设计、分布式协同技术、UI框架创新到全场景开发工具链展开分析。通过数学模型解析分布式一致性算法,结合Python代码演示核心调度逻辑,并以实战案例演示跨设备应用开发流程。探讨鸿蒙
- 直线插补动画引擎:从数学原理到C#实现——用代码绘制动态几何艺术
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一、直线插补核心算法解析1.1DDA算法数学原理//////DDA算法实现直线插补///publicclassLineInterpolator{privatePointF_currentPoint;privatePointF_endPoint;privatefloat_stepSize;privatefloat_dx,_dy;privatefloat_xIncrement,_yIncrement;
- The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models
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文章主要内容总结本文围绕大推理模型(LRMs)的推理能力展开系统研究,通过可控谜题环境分析其在不同问题复杂度下的表现,揭示其优势与局限性:研究背景与问题:当前LRMs(如OpenAIo1/o3、DeepSeek-R1等)虽在推理基准测试中表现提升,但对其底层能力、缩放特性及局限性的理解不足。现有评估依赖数学和编码基准,存在数据污染且缺乏对推理轨迹的深度分析。研究方法:采用可控谜题环境(如汉诺塔、跳
- DeepSeek 帮助自己的工作
引言简述人工智能助手在职场中的普及趋势DeepSeek作为智能创作助手的核心功能概述DeepSeek的核心能力信息检索与整合:基于用户意图精准搜索并生成答案多场景应用:技术文档撰写、数据分析、代码生成等交互优化:遵循用户指定的格式与内容规范职场应用场景与实操案例技术文档撰写自动生成API文档框架根据需求补充技术细节示例代码块与公式的规范化输出数据分析支持快速检索行业数据并生成可视化建议数学建模中的
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移动开发领域小程序的用户增长与留存策略关键词:移动开发、小程序、用户增长、用户留存、策略摘要:本文聚焦于移动开发领域小程序的用户增长与留存策略。随着移动互联网的迅猛发展,小程序凭借其便捷性等优势在市场中占据重要地位。文章首先介绍小程序发展背景、研究目的与范围、预期读者、文档结构及相关术语;接着阐述小程序核心概念及生态系统架构;详细分析用户增长和留存的算法原理、数学模型及公式;通过项目实战展示代码实
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双线性配对(BilinearPairing)是密码学中的一种重要数学工具,尤其在椭圆曲线密码学中应用广泛。以下从定义、性质、原理和应用等方面详细解释:1.基本定义双线性配对是一种映射关系,将两个群(通常是椭圆曲线上的加法群G1G_1G1和G2G_2G2)中的元素映射到第三个群(乘法群GTG_TGT)中,满足以下性质:•双线性性:对任意P,Q∈G1P,Q\inG_1P,Q∈G1和标量a,b∈Za,b
- 生成式人工智能实战 | 条件生成对抗网络(conditional Generative Adversarial Network, cGAN)
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生成式人工智能实战|条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1GAN基础回顾1.2cGAN核心思想2.cGAN网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建3.3模型训练0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来深度学习领域最具突破性的技术之一,能够生成逼真的图像、音频甚至文本。然而,传统的G
- Python 领域 vllm 优化模型推理速度的方法
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Python领域vLLM优化模型推理速度的方法关键词:Python、vLLM、模型推理速度、优化方法、推理性能摘要:本文聚焦于Python领域中vLLM对模型推理速度的优化方法。首先介绍了相关背景知识,包括vLLM的概念和优化模型推理速度的重要性。接着阐述了vLLM的核心概念与架构,详细分析了其优化的原理。通过具体的Python代码展示了核心算法原理及操作步骤,同时给出了相应的数学模型和公式进行理
- Python 用 NumPy 进行矩阵分解
Python用NumPy进行矩阵分解关键词:NumPy,矩阵分解,线性代数,奇异值分解,QR分解,LU分解,特征值分解摘要:本文将深入探讨使用NumPy进行矩阵分解的各种技术。我们将从基础的线性代数概念出发,详细讲解五种核心矩阵分解方法:LU分解、QR分解、奇异值分解(SVD)、特征值分解和Cholesky分解。每种方法都将配有数学原理说明、NumPy实现代码和实际应用案例。文章还将介绍矩阵分解在
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础,仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目(mml-book.github.io)十分感谢这本书的作者,PS:这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用:“-1”trick应用:求逆总结-如何解决线性方程组?向量空间群向量空间向量子空间线性独
- 力扣 经典算法之爬楼梯
今天来用两种的方法解一道题题目如下:假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?先分析题目吧,我觉得它在考我数学思维,解数学题嘛,一步步来吧。n=1:走1步,只能有1种解法n=2:可以走1+1步,也可以直接走2步,2种解法n=3:可以走的方式有:1+1+1,1+2,2+1,共3种n=4:走法有1+1+1+1,1+2+1,2+1+1,1+1
- 力扣第70题 爬楼梯 c++ 动态规划 基础题
题目70.爬楼梯简单相关标签记忆化搜索数学动态规划假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?示例1:输入:n=2输出:2解释:有两种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶2.2阶示例2:输入:n=3输出:3解释:有三种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶+1阶2.1阶+2阶3.2阶+1阶提示:1dp(n+1);//如果n小于等于2,则直接返回ni
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题⽬描述⼀只⻘蛙⼀次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该⻘蛙跳上⼀个n级的台阶总共有多少种跳法。思路及解答数学归纳法⾸先⻘蛙⼀次可以跳1,2,3到n级。假设函数是f(n),则:⻘蛙跳到第⼀级是f(1)=1,只有⼀种跳法。⻘蛙跳到第⼆级,可以是直接跳到第⼆级,也可以是从第⼀级直接跳。所以f(2)=f(1)+1⻘蛙跳到第三级,可以从第0级跳,也可以从第1级跳,也可以从第2级跳。所
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- AIGC 领域 AI 写作如何实现智能内容推荐
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AIGC领域AI写作如何实现智能内容推荐关键词:AIGC、AI写作、智能内容推荐、推荐算法、用户画像摘要:本文聚焦于AIGC领域中AI写作的智能内容推荐实现。首先介绍了该主题的背景,包括目的、预期读者等内容。接着阐述了核心概念与联系,如AIGC、AI写作、智能内容推荐等概念及其关联。详细讲解了核心算法原理,包括协同过滤、基于内容的推荐等,并给出Python代码示例。探讨了相关数学模型和公式,通过具
- 2025最新盘点:9款高效韦恩图工具推荐
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在数据分析、逻辑推理以及众多学术研究领域,韦恩图都扮演着极为关键的角色。它以直观的圆形或椭圆形重叠区域,清晰地展现出不同集合之间的关系,无论是集合间的交集、并集还是补集,都能一目了然地呈现出来。无论是学生在学习数学、逻辑学课程时梳理知识点,还是专业人士在进行市场调研、项目规划时分析数据,亦或是科研人员在撰写论文、展示研究成果时阐述理论框架,一款好用的韦恩图绘制工具都显得至关重要。今天,就让我为大家
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
1989
0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- Python: 如何用Python的迭代器或生成器实现斐波那契数列
KevinShi_BJ
python
斐波那契数列(Fibonaccisequence)是指这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者,是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契(LeonardoFibonacci)。以兔子繁殖为例子而引入,故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列,n越大,相邻两值的比越接近黄金分割0.618,非常有趣。百
- HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发
操作系统内核探秘
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HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发关键词:HarmonyOS、多语言支持、资源分发、智能调度、动态加载、国际化、本地化摘要:本文深入解析HarmonyOS多语言资源管理体系,系统阐述从基础架构设计到智能分发算法的核心技术。通过剖析资源目录结构、配置文件语法、动态加载机制等底层原理,结合自适应优先级调度算法和数学匹配模型,展示如何实现基于用户习惯、设备环境、区域特征的智能资源分发
- 求模运算符c
写代码的小球
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在C语言中,取模运算(也称为取余运算)使用取模运算符%来实现。数学上称为mod。取模运算的基本形式是x%y,表示x除以y的余数。取模运算的基本原理取模运算的基本公式是:x%y=x-y*(x/y)其中,x/y表示整数除法的结果1。例如:#includeintmain(){inta=-3;intb=2;intresult=a%b;printf("%d%%%d=%d\n",a,b,result);//输
- 【一起来学AI大模型】支持向量机(SVM):核心算法深度解析
运器123
AI大模型支持向量机机器学习人工智能ai大数据AI编程算法
一、算法核心思想支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法,核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归:分类目标:找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标:找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面:w·x+b=0/\/\+1|支持向量|-1|●●||●●||●●||_________________|最大间隔(margin)二、数学原理与优化问题1.线性可分情况目标函数:\min_{w,b}\
- Python 训练营打卡 Day 46
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通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器,就像人类视觉会自动忽略背景,聚焦于图片中的主体(如猫、汽车)。transformer中的叫做自注意力机制,他是一种自己学习自己的机制,他可以自动学习到图片中的主体,并忽略背景。我们现在说的很多模块,比如通道注意力、空间注意力、通道注意力等等,都是基于自注意力机制的。从数学角度看,注意力机制是对输入特征进行加权求
- C++二分查找入门指南
一、二分法概述二分查找(BinarySearch)是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是通过不断将搜索范围减半来快速定位目标元素,时间复杂度为O(logn),远优于线性查找的O(n)。二分法不仅用于查找,还广泛应用于求解各种数学和计算问题,如求方程的近似解、寻找最优解等。在计算机科学中,二分查找是最基础且最重要的算法之一,几乎所有程序员都需要熟练掌握。二、二分查找的基本原理二
- 更换SSL证书引发的异常:`sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path building failed` `[Nginx跳转失败:501]
猿享天开
技术经验sslnginx网络协议
博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用,熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
- 什么是深度学习框架中的计算图?
杰瑞学AI
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在深度学习框架中,计算图是核心的数据结构和抽象概念,它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用:节点:代表操作或变量。操作:数学运算,如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量:通常是张量,即存储数据
- 洛谷分支结构题单刷题记录 java
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目录P2433【深基1-2】小学数学N合一P5709【深基2.习6】ApplesPrologue/苹果和虫子P5710【深基3.例2】数的性质P5711【深基3.例3】闰年判断P5712【深基3.例4】ApplesP5713【深基3.例5】洛谷团队系统P5714【深基3.例7】肥胖问题P5715【深基3.例8】三位数排序P5716【深基3.例9】月份天数P1085[NOIP2004普及组]不高兴的
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
人工智能深度学习
引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
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邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift入门介绍
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Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
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<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>