- Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践
大数据洞察
大数据AI应用大数据与AI人工智能flink物联网strutsai
Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践关键词:Flink、物联网、实时大数据处理、最佳实践、数据流摘要:本文围绕Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践展开。首先介绍了相关背景知识,接着深入浅出地解释了Flink、物联网和实时大数据处理的核心概念以及它们之间的关系。然后详细阐述了Flink处理物联网数据的核心算法原理、数学模型和公式。通过实际项目案例,展示了开发环境搭建、代码实现和解读。
- 「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
- 边缘计算与量子模型优化驱动医疗诊断新突破
内容概要在医疗人工智能领域,边缘计算与量子模型优化的协同演进正重构诊断系统的技术范式。通过将计算节点前置至医疗设备端,边缘架构有效解决了传统云端模型面临的实时性瓶颈,配合量子优化算法对复杂特征空间的快速寻优能力,使得CT、MRI等高维影像数据的解析效率提升显著。值得关注的是,框架选型直接影响着模型部署的可行性——TensorFlow在移动端推理优化方面的工具链完备性,与PyTorch动态图机制对迭
- 量子生成对抗网络:量子计算与生成模型的融合革命
牧之112
量子计算生成对抗网络人工智能
引言:当生成对抗网络遇上量子计算在人工智能与量子计算双重浪潮的交汇处,量子生成对抗网络(QuantumGenerativeAdversarialNetworks,QGAN)正成为突破经典算力瓶颈的关键技术。传统生成对抗网络(GAN)在图像生成、数据增强等领域已取得辉煌成就,但其参数规模与计算复杂度随着数据维度呈指数级增长。量子计算的叠加性、纠缠性和并行性,为解决这一矛盾提供了全新思路。2025年,
- 从三体问题到科技前沿:AI与量子计算的融合突破
QBoson
人工智能量子计算
一、引言:三体世界的启示刘慈欣的科幻小说《三体》以其宏大的宇宙观和深刻的科学思考震撼了全球读者。小说中描绘的三体文明面临着一个根本性的难题:他们的母星处于三颗恒星的引力作用下,导致气候和环境极度不稳定,难以预测。这个文学构想源于现实中的"三体问题",一个困扰科学家数百年的天体力学难题。三体问题不仅是一个数学和物理学的挑战,更是人类探索宇宙、理解复杂系统的一个缩影。它在其他领域也有广泛的应用,例如在
- LeetCode 633.平方数之和(python题解)
wendong97
LeetCode从零起步#双指针leetcodepython算法
LeetCode633.平方数之和(python题解)题目示例分析题解用到的基础知识计算平方和平方根取整参考题目给定一个非负整数c,你要判断是否存在两个整数a和b,使得a2+b2=c示例输入:5输出:True解释:1*1+2*2=5分析本题与上一题LeetCode167.两数之和II非常相似,把两数之和变成了平方数之和,利用上一题答案的思路,同样设置两个一左一右的指针,很容易就可以解答出来。这里要
- 经典与量子结合:微算法科技(MLGO)混合经典量子算法优化多查询问题
MicroTech2025
科技量子计算
在当今快速发展的技术领域,量子计算被视为解决复杂问题的下一个前沿。尽管量子计算机的潜力巨大,但它们在实际应用中仍面临诸多挑战,尤其是在错误率和量子比特数量方面。为了克服这些限制,微算法科技(NASDAQ:MLGO)开发了一种创新的混合算法,结合了经典计算和量子计算的优势,以优化多查询问题(MQO)。量子计算是一种利用量子力学原理进行信息处理的技术。与传统的经典计算机相比,量子计算机在处理某些特定类
- 微算法科技(MLGO)基于 Grover 的量子算法在图形游戏中寻找纯纳什均衡的创新突破
MicroTech2025
科技量子计算
随着量子计算的迅猛发展,各行各业正积极探索其潜力,特别是在博弈论领域。在博弈论中,纳什均衡是描述多个参与者在游戏中选择策略时相互影响的一种状态。在很多情况下,找到纯纳什均衡并不容易,尤其是在复杂的图形游戏中。传统算法的计算复杂性常常导致求解时间过长,因此引入量子算法有助于提高效率。Grover搜索算法是一种有效的量子搜索算法,能够在未标记的数据库中以平方根的时间复杂度找到目标元素。它通过振幅放大技
- 量子计算时代的突破:微算法科技开发出多目标进化算法推动量子电路创新
量子计算正处于技术发展的前沿,但其实际应用与潜力的实现仍然面临巨大挑战。量子计算机的基本单位是量子比特(qubit),与经典计算机的比特不同,量子比特可以同时处于多个状态(叠加),并通过纠缠现象相互作用。理论上,量子计算机能够以比经典计算机快得多的速度解决某些问题,特别是在处理涉及大量变量和复杂数据集的问题时。尽管量子硬件的进步令人瞩目,尤其是近期一些公司推出了量子处理器,但量子算法(即量子计算机
- OpenAI模型可解释性工具:理解AI的黑箱
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能百度ai
OpenAI模型可解释性工具:理解AI的黑箱关键词:OpenAI模型、可解释性工具、AI黑箱、模型理解、人工智能摘要:本文旨在深入探讨OpenAI模型可解释性工具,帮助大家理解AI这个“黑箱”。首先介绍了研究的背景、目的和预期读者,接着解释了核心概念,包括OpenAI模型、可解释性工具等,阐述了它们之间的关系。通过核心算法原理、数学模型和公式的讲解,让大家明白其内在机制。还给出了项目实战案例,包括
- 数据标注管理工具:AI燃料工厂的精益引擎
花海如潮淹
人工智能经验分享笔记
标注团队的三重灾难链1.质量波动的死亡螺旋某自动驾驶公司因漏标3%的障碍物边缘,导致感知模型误判引发事故(IEEE2024案例)。质检员发现标注员A的错误率超行业标准5倍,但传统抽检仅覆盖8%数据量(ScaleAI白皮书)。2.任务调度的纳什困境某医疗影像标注项目,肝脏分割任务积压2周,而简单分类任务空闲率达37%(Labelbox调度报告)。标注员平均28%时间浪费在任务切换(Appen生产力研
- 骗局套路:卧虎藏隆应天书府隆国强被骗无法提现!讲述背后事实!
正义青天
为什么明明跟老师对过视频,确认是本人,怎么还会被骗了?你有没有想过一个名人大咖怎么会有时间给你们一对一视频,其次我来给大家揭露一下,这个套路AI换脸骗局是一种利用人工智能技术,通过替换视频中的人脸来伪造身份或进行诈骗的行为。你的账户“余额”是真的吗?为什么不能提现呢?其实都是骗子给你的一串数字而已!近期作者接触到了很多投资者被所谓的“隆国强”(骗子假冒)在卧虎藏隆应天书府带单的案例。这些新平台打着
- [特殊字符] 简易分贝仪制作(基于麦克风 + Python)
qq_27684373
python开发语言
一、基本原理1.什么是dBSPL?**声压级(SoundPressureLevel,SPL)**定义为:SPL(dB)=20⋅log10(pp0)\text{SPL(dB)}=20\cdot\log_{10}\left(\frac{p}{p_0}\right)SPL(dB)=20⋅log10(p0p)ppp:声压值(单位Pa,帕斯卡)p0=20μPa=2×10−5Pap_0=20\mu\text
- 突破量子仿真瓶颈:微算法科技MLGO量子算法的算术化与核操作迭代模型
近年来,量子计算机的迅速发展和潜在的强大计算能力吸引了全球科研机构和企业的广泛关注。量子计算机利用量子力学的特性来处理复杂的计算任务,具有在某些方面远超经典计算机的潜力。然而,真正实用的量子计算机尚未大规模普及,因此在经典平台上模拟量子算法成为当前的研究热点之一。微算法科技(NASDAQ:MLGO)近日开发的一种创新型高精度、高吞吐量的可重构仿真技术,旨在为量子算法的研究和应用提供有效的解决方案。
- 数据质量是机器学习项目的核心痛点,AI技术能提供智能化解决方案。
zzywxc787
pythonpandasnumpy人工智能自动化运维AI编程
一、数据质量诊断系统(Python实现)importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
- 使用python对音频做去噪 处理
莫夭阏之
python信号处理语音识别
要使用Python对音频进行去噪处理,您可以使用许多库和算法。以下是使用librosa和scipy库实现的基本去噪算法:首先,您需要安装所需的库。您可以使用以下命令安装它们:pipinstalllibrosascipynumpy接下来,您需要导入所需的库:importlibrosaimportscipy.signalassignalimportnumpyasnp加载音频文件并提取音频数据:y,sr
- Python实现音频均衡和降噪
0Kilobyte
音视频
使用librosa库来读取音频文件,音频处理是一个复杂过程,这里只是简单的进行降噪和均衡。importlibrosaimportsoundfileassfdefimprove_audio_quality(input_file,output_file):#读取音频文件audio,sample_rate=librosa.load(input_file)sf.write(output_file,audi
- 网络爬虫再深入——对抗指纹检测、分布式架构与智能解析实战
rooney2024
爬虫
目录一、深入反爬:浏览器指纹检测与对抗(配图1)1.高级指纹检测原理2.对抗方案与实战二、分布式爬虫架构深度设计(配图2)1.容错与弹性设计2.智能限流算法三、智能解析:LLM与计算机视觉的融合(配图3)1.LLM解析非结构化文本2.视觉辅助定位元素四、法律与伦理:爬虫工程师的自我修养1.关键法律边界2.道德实践框架五、未来战场:Web3.0时代的爬虫技术演进1.去中心化网络挑战2.AI驱动的自适
- Python的简单降噪应用
adaierya
python开发语言
音频降噪是使用Python进行信号处理的一个常见应用,通常会使用一些信号处理库,如NumPy和SciPy,以及一个用于音频处理的库,如Librosa。如下是一个简单的音频降噪实现步骤和代码示例:步骤1:安装必要的库若还没有安装这些库,请先使用pip进行安装:pipinstallnumpyscipylibrosasoundfile步骤2:导入必要的库在Python代码中,我们需要导入这些库:impo
- 算法:二分法
萧格
定义二分查找也称折半查找(BinarySearch),它是一种效率较高的查找方法。在一个有序二维数组中,查找指定的值对应的键(下标)。适用场景有序数组实现代码$arr[$middle])$left=$middle+1;else$right=$middle-1;}return-1;}?>二分法变种有时候数组虽然是有序的,但是可能有多个重复的值,这时我们的需求就要变动了,算法也要做相应的调整。有重复值
- python 源码安装_源码安装python
weixin_39959794
python源码安装
编译安装新版本python一般来说python是linux系统的标配,但是版本一般却很老,而系统上面的很多服务可能与老的python存在依赖关系,我们又不能直接卸载。所以一般,我们可以在一个单独的目录来安装python。python安装有两种方法:1.源码编译2.使用pyenv此处我们使用源码编译安装:1.下载源码:https://www.python.org/ftp/python/此处有各个版本
- python 源码安装
thjinhao
python
linux环境下python3.9安装yum-yinstallzlib-develbzip2-developenssl-develncurses-develsqlite-develreadline-develtk-develgdbm-develdb4-devellibpcap-develxz-devellibffi-develyum-yinstallgcc4.python环境的安装(安装pyenv
- 精通 triton 使用 MLIR 的源码逻辑 - 第001节:triton 的应用简介
项目使用到MLIR,通过了解triton对MLIR的使用,体会到MLIR在较大项目中的使用方式,汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器,旨在简化GPU高性能计算(HPC)的开发,特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码,又不必过度关注底层硬件细节。这样,通过简化高性能计算,可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
- uvx.exe 跨环境 Python 工具执行器的原理与实战指南
在Windows安装uv时,系统会同时生成一个可执行文件uvx.exe。它并不是新的打包管理器,而是uvtoolrun命令的便捷别名:调用uvx.exe就能在瞬间解析依赖、构建隔离虚拟环境并执行来自Python生态的任意命令行工具,完成过程无需事先创建venv,也不会污染当前项目。官方文档把这种体验类比为npx或pipx的一次性执行,但uvx速度更快、磁盘开销更小,更能契合CI/CD流水线、临时脚
- 7.机器学习-十大算法之一拉索回归(Lasso)算法原理讲解
以山河作礼。
#机器学习算法机器学习算法回归
7.机器学习-十大算法之一拉索回归(Lasso)算法原理讲解一·摘要二·个人简介三·前言四·原理讲解五·算法流程六·代码实现6.1坐标下降法6.2最小角回归法七·第三方库实现7.1scikit-learn实现(坐标下降法):7.2scikit-learn实现(最小角回归法):一·摘要拉索回归(LassoRegression)是一种线性回归的正则化形式,它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性,从
- vscode怎么装python_vscode如何安装python
vscode安装python的方法:1、在vscode的扩展中输入"extinstallpython"安装python插件打开VScode,Ctrl+p输入"extinstallpython",搜索时间可能会比较长安装过程不能停止,否则重新安装;2、在配置文件“settings.json”修改python的安装路径修改用户设置-settings.json,将"python.pythonPath":
- armbian 斐讯n1_树莓派/斐讯N1/ARMBIAN/安装HOME ASSISTANT
我是爱吃肉的好孩子
armbian斐讯n1
1.树莓派更换国内apt源(可选,中国大陆必须)sudosuecho'debhttp://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/stretchmaincontribnon-freerpi'>/etc/apt/sources.listecho'deb-srchttp://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian
- 机器学习算法之回归算法
福葫芦
机器学习回归算法
一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念线性回归算法是一种统计分析方法,用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量(y)和一个或多个自变量(x)之间的关系。其基本形式为y=wx+e,其中w是权重,x是自变量,e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小。
- 中国人发假发和延伸行业市场供需与战略研究报告
贝哲斯咨询
其他
人发假发和延伸市场的企业竞争态势该报告涉及的主要国际市场参与者有Rebecca、GreatLengths、Godrejcp、HairDreams、Easihair、Balmain、DonnaBella、Cinderella、Socap、AnhuiJinruixiang、Ruimei、EvergreenProductsGroup、Hairlocs、AderansCo.,Ltd、ArtnatureIn
- 7篇1章7节:机器学习算法解读,与数值预测回归模型构建
MD分析
用R探索医药数据科学机器学习算法回归r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一,其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型,并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤,包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估,帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中,机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
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/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交