- 【NWFSP问题】基于中华穿山甲算法CPO求解零等待流水车间调度问题NWFSP研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法(CPO)核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配4.实验设计与性能分析4.1实验设置4.2结果分析4.3敏感性分析5.结论与展望
- 【前后端联调】MethodArgumentNotValidException
宣布无人罪
前后端联调javatomcatspringbootspring
【前后端联调】MethodArgumentNotValidException01问题描述前后端联调,前端传了一个参数是null,但是这个参数设置了校验不能为null,所以报了这个错误handleMethodArgumentNotValidException,132]-Validationfailedforargument[0]inpubliccom.ruoyi.common.core.domain
- 浅析Nordic nRF5 SDK例程架构(二)
Real你老王
架构单片机嵌入式硬件
浅析NordicnRF5SDK例程架构第一章前言及bsp例程浅析第二章ble_app_uart例程浅析第三章添加电池电量服务(BAS)第四章如何使用的修改协议栈(以SESIDE为例)文章目录浅析NordicnRF5SDK例程架构二、ble_app_uart例程浅析二、bsp例程浅析1.ble_app_uart例程main2.串口初始化3.Log模块初始化4.初始化低功耗管理模块5.初始化BLE协议
- 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记决策树
决策树模型(DecisionTree)详解决策树是一种树形结构的监督学习模型,通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程,通过不断提问(基于特征划分)逐步逼近答案。1.核心概念节点类型:根节点:起始问题(最佳特征划分点)。内部节点:中间决策步骤(特征判断)。叶节点:最终预测结果(类别或数值)。分支:对应特征的取值或条件判断(如“年龄≥30?”)。2.构建决策树的关键步骤(1)
- 【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
机器学习的完整生命周期(End-to-EndPipeline)机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程,以下是系统化的步骤分解和关键要点:1.问题定义(ProblemDefinition)目标:明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题:这是分类、回归、聚类还是强化学习问题?成功的标准是什么?(如准确率>90%、降低10%成本)输出:项目目标文档(含评估指标)。2.数据收集(DataC
- 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
正则化代价函数(RegularizedCostFunction)详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术,通过在原始代价函数中添加惩罚项,约束模型参数的大小,从而提高泛化能力。以下是系统化的解析:1.为什么需要正则化?过拟合问题:当模型过于复杂(如高阶多项式回归、深度神经网络)时,可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案:在代价函数中增加对参数的惩罚,抑制不重要的特征权重。2.
- 【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
多类特征(Multi-classFeatures)详解多类特征是指一个特征(变量)可以取多个离散的类别值,且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型,尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征?定义:特征是离散的、有限的类别,且类别之间无大小或顺序关系。示例:颜色:红、绿、蓝(无顺序)。城市:北京、上海、广州(无数学意义的大小关系)。动物类别:猫
- 图像分割技术详解:从原理到实践
lanjieying
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像分割是图像处理领域将图像分解为多个区域的过程,用于图像分析、特征提取等。文章介绍了图像分割的原理,并通过一个将图像划分为2*4子块的示例,展示了如何使用Python和matplotlib库中的tight_subplot函数进行图像分割和展示。文章还探讨了图像分割在不同领域的应用,以及如何在机器学习项目中作为数据预处理步骤。1.图像分割基本概念在图像处理领域
- 机器学习笔记——支持向量机
star_and_sun
机器学习笔记支持向量机
支持向量机参数模型对分布需要假设(这也是与非参数模型的区别之一)间隔最大化,形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思:对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据,最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢?最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意,最大间隔分离超平面是唯一的,间隔叫硬间隔1.1
- 【机器学习&深度学习】多分类评估策略
一叶千舟
深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
目录前言一、多分类3大策略✅宏平均(MacroAverage)✅加权平均(WeightedAverage)✅微平均(MicroAverage)二、类比理解2.1宏平均(MacroAverage)2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上?2.1.5怎么看macroavg指标?2.1.6宏平均值低说明了什么?2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
- RTX 30、40、50 系列显卡全面对比:谁才是你的最佳选择?
小李也疯狂
其他人工智能显卡
目录前言一、架构设计:不断进化的核心驱动力1.1RTX30系列(Ampere架构)1.2RTX40系列(AdaLovelace架构)1.3RTX50系列(Blackwell架构,假设信息,实际可能不同)二、性能表现:数字背后的实力较量2.1游戏性能1080P分辨率2K分辨率4K分辨率2.2创作性能视频编辑3D建模与渲染三、功能特性:前沿科技的魅力呈现3.1DLSS技术对比3.2光线追踪性能3.3编
- 【华为od刷题(C++)】HJ33 整数与IP地址间的转换
m0_64866459
华为odc++链表
我的代码:#include//这个头文件提供了输入输出流的功能,使得我们能够使用cin和cout来进行输入输出usingnamespacestd;//可以直接使用标准命名空间std中的功能//比如cout和cin,而不需要每次都写出std::intmain(){longlonginta,b,c,d;//a,b,c,d:这四个变量用来存储IP地址的四个部分//分别代表IP地址中的四个字节longlo
- 网络安全相关专业总结(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全工程师教学
兼职副业黑客技术网络安全web安全安全人工智能网络运维
一、网络工程专业专业内涵网络工程是指按计划进行的以工程化的思想、方式、方法,设计、研发和解决网络系统问题的工程,一般指计算机网络系统的开发与构建。该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础,掌握网络技术领域专业知识和基本技能,在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练,具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。学生可在计算机软硬件系统、互联网、移动互联网及新一代
- 告别合规“人海战术”,奇富科技Lumo AI合规助手让效率狂飙20倍!
CSDN资讯
人工智能科技LumoAI
6月20日,国家金融监督管理总局发布《商业银行市场风险管理办法》,银行业随即掀起了一场监管解读与内部宣导的热潮,对照新规,企业内部逐一梳理,再逐一落实。面对不断更新的政策要求和堆积如山的协议审查,传统人工筛查方式显得力不从心,效率低下且漏洞百出,企业合规人力匮乏,全流程合规SOP执行难、合规自查覆盖率低、员工与客户异常行为发现滞后等问题如同高悬的“达摩克利斯之剑”,让机构们喘不过气来。奇富科技精准
- LRU Cache
Mr_Xuhhh
c++c语言算法开发语言python
LRUCache定义缓存算法(LeastRecentlyUsed)核心思想最近最少使用或最久未使用。当缓存空间不足时,它会优先淘汰最长时间没有访问的数据项类比:图书馆的书架管理,经常被借阅的书放在最前面方便取用,而长期无人问津的书会被移到后面或下架数据结构选择与设计1)双向链表1.用于维护元素的访问顺序,最近访问的元素放在链表头部,最久未被访问的放在尾部2.支持O(1)时间复杂度的任意位置插入和删
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- 在Windows上构建本地服务器实现Augment团队邀请额度自动化增长的技术探索
yangshuo1281
windows服务器自动化
自动化:摘要:随着AI编码助手在开发领域日益普及,如何最大化利用这些工具的免费额度成为了许多开发者关心的话题。本文将以Augment为例,深入探讨一个技术爱好者的“极限挑战”:在Windows操作系统上,从零开始搭建一个本地全栈Web应用,以自动化方式完成团队邀请流程,从而实现免费使用额度的增长。本文不仅是一份操作指南,更是一次关于API交互、Web自动化、前后端开发的深度技术实践。在文章的最后,
- 【Python】simulink与python联合仿真
1.1Simulink的边界:事件驱动、算法复杂性与AI集成瓶颈Simulink的核心优势在于其强大的微分方程求解器和对连续时间系统、离散时间系统的精确描述能力。其基于“信号流”和“框图”的建模范式,使得工程师可以直观地构建与物理现实高度对应的数学模型。然而,这种优势也带来了其天然的局限性:基于时间的驱动核心(Time-BasedCoreEngine):Simulink的“心脏”是一个时间驱动的仿
- 解锁数据结构“黑科技”:查表法的奇幻冒险
大雨淅淅
#数据结构数据结构算法开发语言
目录一、数据结构的“神秘地图”:认识查表法二、揭开查表法的神秘面纱(一)构建查找表(二)在表中进行查找三、实际案例大揭秘(一)案例一:简单数值查找(二)案例二:复杂关系查找四、查表法的优势与局限(一)优势尽显(二)局限剖析五、与其他查找方法的巅峰对决(一)与顺序查找的较量(二)与折半查找的比拼六、查表法的应用领域大赏(一)嵌入式系统中的“得力助手”(二)数据处理中的“高效利器”七、总结与展望一、数
- MIAOYUN | 每周AI新鲜事儿(06.27-07.04)
人工智能深度学习算法云计算
在科技飞速发展的当下,AI已成为推动各行业变革的核心力量。为助您紧跟AI发展浪潮,把握前沿动态,MIAOYUN特别推出「每周AI新鲜事儿」,涵盖技术突破、新模型发布、研究报告等多个方面,一起来回顾本周发生的AI新鲜事儿吧!AI开源大模型腾讯混元发布首款开源混合推理MoE模型「Hunyuan-A13B」6月27日,腾讯混元宣布开源首个混合推理MoE模型「Hunyuan-A13B」,总参数80B,激活
- AI Infra:SuperMemory,构建“记忆增强智能体(Memory-Augmented Agents)”的基础设施
sluke
原创陆蔚青平行记陆项目supermemoryai/supermemory是SuperMemory项目的核心代码库。这个项目是构建“记忆增强智能体(Memory-AugmentedAgents)”的基础设施,为AI提供可读、可写、可回忆、可推理的“记忆”。一、项目定位:什么是SuperMemory?SuperMemory=MemoryOS+MemoryAPIs+MemorySDK+MemoryAge
- 【PyTorch】教程:torch.nn.GELU
老周有AI~算法定制
PyTorchpytorch深度学习python
torch.nn.GELU原型CLASStorch.nn.GELU(approximate='none')参数approximate(str,optional)–gelu近似算法用none或者tanh,默认为none;定义高斯误差线性单元函数GELU(x)=x∗ϕ(x)\text{GELU}(x)=x*\phi(x)GELU(x)=x∗ϕ(x)其中ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)为高斯分布的累积分布
- 数据结构之栈实验
lannnn_
学习记录数据结构c语言栈
栈实验实验目的实验环境实验要求实验内容源代码运行结果实验目的掌握栈这种数据结构特性及其主要存储结构,并能在现实生活中灵活运用。实验环境CodeBlocks实验要求1.熟悉c语言的语法知识;2.掌握栈的顺序存储结构—顺序栈的定义、构造、获得栈顶元素、入栈、出栈等基本操作;实验内容完成栈的定义、构造、获得栈顶元素、进栈、出栈等函数的编写。要求在主函数中实现对以上操作的调用,编写一个算法判断给定的字符向
- 守护线程及定时器
小白白成长记
多线程程序人生经验分享java
守护线程(后台线程)在java语言中线程分为ldalei用户线程和守护线程(后台线程)其中守护线程代表有垃圾回收线程守护线程的特点一般守护线程是一个死循环,所有的用户线程结束,守护线程就结束(main方法也是一个用户线程)*守护线程的用处假设每天00:00时候系统数据自动备份这个时候就需要设置定时器,并且可以将定时器设置为守护线程定时器定时器的作用是间隔特定的时间,执行特定的程序在Java的类库中
- PyTorch:Dropout 操作 torch.nn.Dropout()
sweettea~
Pythonpytorch深度学习
torch.nn.Dropout()是PyTorch中对Dropout层的其中一个实现,该函数底层调用torch.nn.functional.dropout();1、torch.nn.Dropout(p=0.5,inplace=False)其作用是,在training模式下,基于伯努利分布抽样,以概率p对张量input的值随机置0;training模式中,对输出以1/(1-p)进行scaling,
- 分布式压测
活跃家族
性能分布式
1.扩展:启动java项目,nohup生成文件写入项目相关输出信息,包括日志信息。想要看的话可以监听这个文件:tail-f,cat查看文件等。1、做性能测试,为什么要用分布式?1、机器的端口数量有限,在发发起请求的时候,端口不够用,无法发起访问,端口消耗完,解决:增加端口数量,增加机器,分布式压测修改系统参数,端口数量扩大,修改注册表,但是一般不做长链接改为短链接2、分布式原理:1、一台机器主控机
- java 定时器需要守护线程_守护线程 定时器
泓三宝
java定时器需要守护线程
守护线程:java语言中线程分为两大类:用户线程守护线程(后台线程)守护线程:其中具有代表性的就是垃圾回收线程守护线程特点:一般守护线程是一个死循环,所有的用户线程只要结束,守护线程自动结束,即使守护线程为死循环主线程main方法是一个用户线程守护线程用在什么地方:每天0点的时候系统自动备份,需要使用到定时器,并且我们可以将定时器设置为守护线程setDaemonpublicclassTest_11
- Cursor 使用教程:Java 单体架构中 AI 规则自定义的 CRUD 开发全流程
程序员岳彬
全栈开发java架构人工智能后端AI编程ai
一、Cursor自定义AI规则基础入门1.1什么是Cursor自定义AI规则Cursor是一款强大的AI编程助手,而自定义AI规则是Cursor中用于约束和指导AI行为的配置文件,它允许开发者根据项目的特定需求定制AI的响应方式。这些规则文件本质上是你与AI之间的"协议",告诉AI你的项目架构、编码规范、技术栈偏好等信息,从而让AI生成更符合你期望的代码和建议。简单来说,Cursor自定义AI规则
- torch.nn.init.kaiming_normal_
参考(5条消息)PytorchKaiming初始化(Initialization)中fan_in和fan_out的区别/应用场景_bxdzyhx的博客-CSDN博客torch.nn.init.kaiming_normal_使用正态分布对输入张量进行赋值fan_in如果权重是通过线性层(卷积或全连接)隐性确定的,则需设置mode=fan_in。例子:importtorchlinear_layer=t
- DeepSeek AI全面应用:AI时代的高效办公与创意生产指南
Want595
人工智能deepseek
京东链接:https://item.jd.com/15045868.html当当链接:https://product.dangdang.com/29893005.html文章目录写在前面核心亮点1.直击痛点:从“低效搬砖”到“智能掌控”2.创意觉醒:让AI成为你的“灵感引擎”3.跨平台协作:无缝衔接AI生态4.实战驱动:130+案例,即学即用5.超值资源包:扫码即得适合谁读1.职场人2.创作者/自
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu