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'Wu'
学习日常大数据hadoophdfs大数据
Hadoop的运行流程:客户端向HDFS请求文件存储或使用MapReduce计算。NameNode负责管理整个HDFS系统中的所有数据块和元数据信息;DataNode则实际存储和管理数据块。客户端通过NameNode查找需要访问或处理的文件所在的DataNode,并将操作请求发送到相应的DataNode上。当客户端上传一个新文件时(比如输入某些日志),它会被分成固定大小(默认64MB)并进行数据复
- 【AI Infra】基础学习汇总篇
逆羽飘扬
AI基础知识人工智能学习
系列综述:目的:本系列是个人整理为了学习训练框架优化的,整理期间苛求每个知识点,平衡理解简易度与深入程度。来源:材料主要源于【DeepEP官方介绍】进行的,每个知识点的修正和深入主要参考各平台大佬的文章,其中也可能含有少量的个人实验自证。结语:如果有帮到你的地方,就点个赞和关注一下呗,谢谢!!!请先收藏!!!,后续继续完善和扩充(●’◡’●)文章目录一、分布式与并行基础分布式计算高性能并行GPU硬
- 【Python基础】13 知识拓展:CPU、GPU与NPU的区别和联系
智算菩萨
python开发语言人工智能
引言:处理器大战背后的技术革命在人工智能蓬勃发展的今天,我们经常听到CPU、GPU、NPU这些术语,但你是否真正理解它们之间的区别和联系?作为Python开发者,我们更关心的是:在什么场景下选择哪种处理器?如何在Python中充分发挥它们的性能优势?这篇文章将从技术原理出发,结合Python实战代码,深入解析这三种处理器的特点、应用场景和发展趋势,帮助你在面对不同计算任务时做出最优选择。第一章:C
- 【Python基础】15 Python并发编程进阶
智算菩萨
python人工智能
在现代软件开发中,随着多核处理器的普及和网络应用的复杂化,并发编程已经成为提升程序性能的关键技术。Python作为一门优雅且强大的编程语言,提供了多种并发编程方案,包括多线程、多进程和异步编程。然而,很多开发者在面对具体场景时,往往不知道该选择哪种方案,或者对这些技术的底层原理缺乏深入理解。本文将深入探讨Python并发编程的三大核心技术,从底层原理到实际应用,通过详实的案例分析帮助读者掌握在不同
- Python性能优化:10个提升代码性能的策略
进击的六角龙
Pythonpython性能优化开发语言
文末赠免费精品编程资料~~引言今天,我们就来聊聊如何让你的Python代码飞起来——通过10个实用的性能优化策略。别担心,我们会从基础讲起,一步步带你进入性能优化的大门。1.使用内置函数和库Python内置了许多高效的函数和库,利用它们往往比自己从头写要快得多。比如,列表推导式就比for循环创建列表更快。# 列表推导式 vs for循环fast_list = [i**2 for i in rang
- 【教程4>第7章>第26节】基于FPGA的RS(204,188)译码verilog实现10——RS译码模块整体实现与性能仿真评估
fpga和matlab
#第7章·通信—信道编译码fpga开发RSverilogRS译码教程4
本课程学习成果预览目录1.软件版本2.RS译码模块整体实现介绍2.1伴随式计算(SyndromeCalculation)2.2擦除位置处理(ErasureHandling)2.3多项式乘法(PolynomialMultiplication)2.4欧几里得算法(EuclideanAlgorithm)2.5钱搜索(ChienSearch)3.RS译码模块整体FPGA实现4.RS译码仿真测试5.视频操作
- 【Python基础】14 内存管理与性能优化
智算菩萨
python性能优化开发语言
前言在现代软件开发中,性能优化已经成为每位开发者必须掌握的核心技能。Python作为一门高级编程语言,虽然在语法简洁性和开发效率方面具有显著优势,但其解释型语言的特性也带来了性能上的挑战。深入理解Python的内存管理机制,掌握有效的性能优化策略,不仅能够帮助我们编写出更高效的代码,还能在处理大规模数据和高并发场景时游刃有余。本文将从Python内存管理的底层原理出发,深入探讨垃圾回收机制、内存分
- BAAI/BGE-VL多模态模型部署、原理、代码详解(实现图像文本混合检索),包含BEG-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析
令令小宁
python语言模型自然语言处理nlp人工智能
本文包含BGE-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析文章目录前言一、模型下载二、计算流程解析1.BGE-VL-base/Large2.BGE-VL-MLLM-s1/s2三、总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:包含四个模型及数据集,数据集未开源,四个模型可以分别下载:其中,BGE-VL-base/Large是基于CLIP训练的模型,BGE-VL-MLLM-S1/S2是基于LLM
- python lambda函数计算三次幂_pythonlambda函数及三个常用的高阶函数
进行编程时,一般我们会给一个函数或者变量起一个名字,该名称是用于引用或寻址函数变量。但是有一个低调的函数,你不需要赋予它名字,因此该函数也叫匿名函数。该函数就是Python中的Lambda函数,下面就来为大家解析python—lambda函数,三个常用的高阶函数。为什么要使用PythonLambda函数?匿名函数可以在程序中任何需要的地方使用,但是这个函数只能使用一次,即一次性的。因此Python
- python有哪些函数怎么用_必须掌握的常用python函数有哪些?
必须掌握的常用python函数有哪些?更新时间:2020年11月02日作者:spoto必须掌握的常用Python的安装设置过程中需要注意的事项,今天我们就另一个学员们经常询问的问题进行解答。我们都知道Python有许多函数,但是因为数量庞大,难以全部掌握,所以今天我们帮助大家删繁就简,下面罗列了大家在学习过程中必须掌握的一些常用Python函数及其用途功能,希望大家认真学习,熟练应用。1.prin
- AutoGen行业应用与典型场景实践
摘要AutoGen作为分布式多智能体AI系统,已在金融、医疗、教育、智能客服等行业落地应用。本文系统梳理AutoGen在各行业的应用模式、业务流程、Python实战、最佳实践与常见问题,助力中国AI开发者高效构建行业级AI解决方案。1.AutoGen行业应用全景与价值支持多智能体协作,适配复杂业务流程易于集成主流大模型与行业工具分布式部署,满足高可用与弹性扩展需求典型行业:金融风控、医疗问答、教育
- Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1)
JPy646
pytorch深度学习神经网络
前言踩过的坑:因为rtx3090最低算力是8.6,似乎不支持过低版本的cuda。试过pytorch1.7.0+cuda11.0,但会报错,由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。但配置pytorch1.8时DGR的代码运行时会报错。对于没有这个烦恼的还是推荐安装python3.6+cuda10.2+pytorch1.6+MinkowskiEngine0.4.3,这个配置无需改动代
- 从 Alpha 到 Final:Python 各阶段版本到底该怎么用?
三金C_C
Pythonpython版本生命周期
主流的Python是由PythonSoftwareFoundation(PSF,Python软件基金会)主导的:PSF是一个非营利组织负责维护Python官方语言规范、标准库、社区基础设施它主导的实现版本是我们日常使用的:CPythonPython的版本阶段(版本周期)。这些阶段是官方正式定义的,适用于每一个Python主版本(比如3.12、3.13、3.14…)Python版本的四大阶段Pyth
- RTX50系显卡+CUDA+torch+python对应关系
前言本人的显卡是RTX5070,使用时发现它对CUDA、torch和python版本有要求,试图按照老项目的依赖文件进行安装发现安不了,因此记录一下(截至2025年6月)。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、RTX50系显卡只能使用CUDA12.8二、目前只支持torch2.7.0和2.7.11.去pytorch官网的https://download.pytorch.org/whl/
- Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm
愤怒的可乐
NLP项目实战#llama
引言在学习完GPT2之后,从本文开始进入Llama模型系列。本文介绍Llama模型的改进之RMSNorm(均方根层归一化)。它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的,可以参阅其论文笔记1。LayerNorm层归一化(LayerNorm)对Transformer等模型来说非常重要,它可以帮助稳定训练并提升模型收敛性。LayerNorm针对一个样本所有特征计算
- 从0实现llama3
讨厌编程但喜欢LLM的学院派
人工智能python开发语言深度学习机器学习pytorch
分享一下从0实现llama的过程流程如下:word-->embeddinglayer-->n*decoderlayer-->finallinearlayer-->output分词器在embedding之前,需要进行分词,将句子分成单词。llama3采用了基于BPE算法的分词器。这个链接实现了一个非常简洁的BPE分词器简易分词器实现BPE分词器(选看)1)训练tokenizer词汇表并合并给定文本,
- 强人工智能是否会诞生于现在的AI之中
一花·一叶
人工智能语言模型
为什么我认为当前AI方法无法实现真正的人工智能?随着大模型的发展日新月异,越来越多的人开始相信我们正在接近通用人工智能(AGI)。然而,作为一名人工智能领域的算法工程师,我反而越来越确信:现有的技术路径——以Transformer为核心的深度神经网络,可能已经达到了它的能力上限。我们或许正站在一个新时代的门槛上:真正的强人工智能将不会诞生于现有的范式中,而需要一条全新的算法路径。Transform
- Github 2025-07-01 开源项目月报 Top16
根据GithubTrendings的统计,本月(2025-07-01统计)共有16个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量TypeScript项目5JupyterNotebook项目4Python项目4Rust项目2JavaScript项目1非开发语言项目1Shell项目1Dockerfile项目1Java项目1C++项目1Vue项目1各种有趣主题的精彩清单创建周期:3
- 【Rust日报】Rust稳定2024版本将于 2025年2月20日发布
fastembed-rs-AI嵌入库FastEmbed的Rust实现,提供了快速的文本嵌入、图像嵌入和候选项重新排序功能。它具有以下主要特性:支持同步使用,无需依赖Tokio。使用@pykeio/ort进行高性能的ONNX推理。使用@huggingface/tokenizers进行快速编码。支持使用@rayon-rs/rayon进行批量嵌入生成和并行计算。默认模型是FlagEmbedding,在M
- 字节跳动抖音电商2-2 算法 20220331
史上最强的弟子
字节面试算法算法字节
题目:////n==nums.length//1<=n<=104//0<=nums[i]<=n//nums中的所有数字都独一无二//给定一个包含[0,n]中n个数的数组nums,找出[0,n]这个范围内没有出现在数组中的那个数。//输入:nums=[3,0,1]//输出:2//解释:n=3,因为有3个数字,所以所有的数字都在范围[0,3]内。2是丢失的数字,因为它没有出现在nums中。packag
- 深入解析React性能优化三剑客:React.memo、useMemo与useCallback
目录渲染机制基础React的渲染流程解析组件重渲染的根本原因性能优化的核心目标React.memo深度解析组件级缓存原理浅比较机制详解自定义比较函数实现useMemo核心技术值缓存机制剖析引用稳定性控制复杂计算场景实战useCallback终极指南函数缓存本质闭包陷阱解决方案事件处理最佳实践三者的黄金组合联合使用场景分析性能优化效果对比常见误区与反模式性能监控方法论ReactDevTools实战技
- 【unitrix】 4.13 类型级加一计算(add1.rs)
liuyuan77
我的unitrix库rust
一、源码这段代码实现了一个类型系统中的"加一"操作,通过Rust的特性(trait)和泛型编程来实现。//!类型级别的加一实现//!编制人:$ource//!修改版次:0版完成版//!本版次创建时间:2025年7月2日//!最后修改时间:无//!待完善问题:Float+1未实现//!实现规则://!1.基础类型:Z0(0)→P1(1),P1(1)→B0(2),N1(-1)→Z0(0)//!2.B0
- PCIe Crosslink
zly8865372
fpga开发
PCIeCrosslink:概念、应用与实现PCIeCrosslink(交叉连接)是一种特殊的PCIe链路连接方式,允许两个PCIe设备(通常是RootComplex或Endpoint)直接通过PCIe链路互连,而无需通过传统的PCIeSwitch或RootComplex转发。这种技术主要用于高性能计算(HPC)、FPGA加速、GPU直连等场景,以降低延迟并提高带宽利用率。1.PCIeCrossl
- NUMA 架构科普:双路 CPU 系统是如何构建的?
NUMA(Non-UniformMemoryAccess,非一致性内存访问)是一种用于多处理器系统的内存架构设计,主要应用于服务器、工作站和高性能计算(HPC)领域。它的核心特点是不同CPU访问不同内存区域的速度不一致,这与传统的UMA(UniformMemoryAccess,一致性内存访问)架构不同。1.NUMA的物理结构(1)双路CPU系统的硬件组成在典型的双路(2P)服务器主板上,会有:2颗
- [学习]M-QAM的数学原理与调制解调原理详解(仿真示例)
M-QAM的数学原理与调制解调原理详解QAM(正交幅度调制)作为现代数字通信的核心技术,其数学原理和实现方法值得深入探讨。本文将分为数学原理、调制解调原理和实现要点三个部分进行系统阐述。文章目录M-QAM的数学原理与调制解调原理详解一、数学原理二、调制原理三、解调原理四、实现要点五、16QAM的Python仿真实现5.1完整仿真代码5.2关键代码解析5.3仿真结果分析六、性能优化方向七、MATLA
- 解锁数据潜能——亮数据Web数据集,精准、全面、即时
程序猿追
其他领域嵌入式效率性能优化科技计算机外设
解锁数据潜能——亮数据Web数据集,精准、全面、即时在数据驱动的时代,获取高质量的网络数据成为许多企业与研究机构的核心需求。亮数据推出的Web数据集产品,试图通过技术手段解决传统数据采集中的痛点,为使用者提供更高效的数据支持方案。该数据集的核心优势体现在三个维度:数据精准度、覆盖全面性和更新即时性。在精准度方面,通过动态IP网络与智能解析算法的结合,有效降低了传统爬虫常遇到的反爬干扰,使获取的数据
- lesson1:Python入门知识
你的电影很有趣
python开发语言
目录文章目录前言一、python的语言特性1、语法简练2、解释型语言2.1解释型语言特点2.2编译型语言特点2.3执行效率比较3、标准库/第三方库4、支持面向对象二、windows常用命令三、程序的基本组成1、输入input2、运算3、输出print总结前言开始学习python的第一课一、python的语言特性1、语法简练变量不需要声明类型2、解释型语言2.1解释型语言特点需要解释器通过解释器逐行
- Flask实现MTV分层
不会吃萝卜的兔子
flaskflask分层flaskMTV分层
版本python3.6flask1.0.2每个版本的路径可能不同,但结构大体一样步骤1.简化入口文件run.pyfromflaskdemoimportappapp.run(host="127.0.0.1",port=80)2.配置文件config.pyDEBUG=False3.模型文件modes.py我的模型文件没有写,你也设置多个model放在一个文件夹下,注意修改路径4.视图文件views.p
- 10倍速开发!飞算JavaAI实战:5分钟生成SpringCloud完整工程
LCG元
工具Python深度学习人工智能springcloudspring后端
目录一、颠覆性架构设计二、5分钟生成实战步骤1:定义服务架构(YAML配置)步骤2:执行AI生成命令(Python驱动)步骤3:验证生成结果(终端操作)三、双流程图解析横向对比:传统开发vsAI生成纵向核心流程四、量化性能对比五、生产级部署方案安全审计实现高可用部署架构六、技术前瞻性分析七、附录:完整技术图谱传统SpringCloud工程搭建平均耗时8小时,而使用飞算JavaAI只需5分钟,开发效
- [OC]C++计算e(自然常数)
OC溥哥999
C++懒人套餐算法开发语言c++
自然常数,符号e,为数学中一个常数,是一个无限不循环小数,且为超越数,其值约为2.718281828459045。它是自然对数函数的底数。有时称它为欧拉数(Eulernumber),以瑞士数学家欧拉命名;也有个较鲜见的名字纳皮尔常数,以纪念苏格兰数学家约翰·纳皮尔(JohnNapier)引进对数。它就像圆周率π和虚数单位i,是数学中最重要的常数之一。摘自秒懂百科计算方式一:e=1/0!+1/1!+
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号