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python数据分析机器学习
基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析,并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先,我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂,上
- 基于机器学习的超音速流场实时控制——Python/C++混合编程实战
莱歌数字
数字化转型#职场经验#结构热设计机器学习pythonc++
作者简介:科技自媒体优质创作者个人主页:莱歌数字-CSDN博客公众号:莱歌数字个人微信:yanshanYH211、985硕士,职场15年+从事结构设计、热设计、售前、产品设计、项目管理等工作,涉足消费电子、新能源、医疗设备、制药信息化、核工业等领域涵盖新能源车载与非车载系统、医疗设备软硬件、智能工厂等业务,带领团队进行多个0-1的产品开发,并推广到多个企业客户现场落地实施。专题课程Flotherm
- 探索 AI 系统提示与模型资源库:`system-prompts-and-models-of-ai-tools`
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人工智能智能体及数字员工人工智能
在当今的人工智能领域,系统提示和工具模型的优化与应用对于提升AI助手的性能和响应质量至关重要。x1xhlol开源的system-prompts-and-models-of-ai-tools仓库为开发者们提供了一个丰富的资源集合,涵盖了多种AI工具的系统提示、工具和模型。仓库概述这个仓库包含了超过7500行的代码和文档,详细介绍了多个知名AI工具的系统提示和相关模型,其中包括FULLv0、Curso
- 【知识图谱构建系列1】数据集介绍
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文章目录项目简介数据集简介数据集核心内容应用与影响小细节参考论文:hal.science/hal-04862214/项目地址:https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/项目简介我们所要学习的项目(LLM4KGC)聚焦于利用大语言模型(LLMs)实现从文本到知识图谱(Text-to-KnowledgeGraph,T2KG)的自动化构建,旨在探索高效可靠的知识
- 2025 年 6 月底大模型产品进展与现状
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上半年,各大厂商完成了从“秀肌肉”(展示模型能力)到“上货架”(推出可用产品和平台)的关键转变。市场的讨论焦点也从“哪个模型更强”转向了“哪个产品更好用,哪个生态更完善”。以下是最新的全局态势:1.三大闭源巨头的“产品全家桶”之争竞争已经不再是单一模型的对决,而是平台级、生态级的对抗。OpenAI、Google和Anthropic的产品线都已成型,并展现出清晰的战略分野。公司(Company)核心
- 如何在Ubuntu上运行Jar包?
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Java,一种广泛使用的面向对象编程语言,以其“编写一次,到处运行”的理念著称,是跨平台应用程序开发的首选。其核心优势在于Java虚拟机(JVM),它使得编写的Java代码能够在任何安装了JVM的设备上运行,无需重新编译。Ubuntu作为Linux发行版中的佼佼者,凭借其开源、稳定、易用的特性,成为了众多开发者部署Java应用的优选平台。Jar(JavaArchive)文件是一种归档文件格式,用于
- Electron 菜单系统深度解析:从基础到高级实践
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一、Electron菜单体系架构1.1菜单系统的核心组成Electron的菜单系统由三大核心模块构成:应用菜单(ApplicationMenu):位于窗口顶部的全局菜单栏(Windows/Linux)或系统菜单栏(macOS)上下文菜单(ContextMenu):右键触发的上下文相关菜单托盘菜单(TrayMenu):系统托盘区的弹出式菜单1.2多平台适配差异特性WindowsmacOSLinux菜
- leedCode:地图分析
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题目:你现在手里有一份大小为nxn的网格grid,上面的每个单元格都用0和1标记好了。其中0代表海洋,1代表陆地。请你找出一个海洋单元格,这个海洋单元格到离它最近的陆地单元格的距离是最大的,并返回该距离。如果网格上只有陆地或者海洋,请返回-1。我们这里说的距离是「曼哈顿距离」(ManhattanDistance):(x0,y0)和(x1,y1)这两个单元格之间的距离是|x0-x1|+|y0-y1|
- Linux云计算和云计算运维的区别!
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Linux云计算和云计算运维对于很多人来讲并不陌生,而且它们都涉及到云计算技术,那么二者之间有何区别?主要区别在于职责、技能要求、工作领域和发展趋势,接下来通过这篇文章来看看吧。职责与技能要求:Linux云计算的工作内容主要包括公司运维团队和运维系统的建设,制定并不断优化各项工作流程,深入了解各种云计算产品,建立运维规范,保证运维质量。此外,还需要熟练掌握Linux操作系统和相关命令行工具,以及网
- 如何解决APP应用反应速度缓慢问题?
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如何解决APP应用反应速度缓慢问题?随着APP开发的越来越完善,很多用户对APP的要求也越来越高,在使用APP的过程中会出现加载缓慢的问题,如果这种现象频繁发生,就很容易影响到用户体验,直至卸载掉APP应用。那么,出现反应速度缓慢问题要如何解决呢?下面小编总结了几个解决方法,可以参考借鉴一下。1、服务器要稳定很多企业为了节省成本,就会给APP应用选一个便宜的服务器,等到APP应用上线后就会发现,A
- 从“能讲”到“非你不可”的创始人IP超级定位策略|创客匠人
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一、定位偏差:知识变现困境的根源许多知识创业者面临这样的矛盾:内容专业度高却无人问津,努力输出却难以变现。创客匠人创始人老蒋在接触无数教育工作者后发现,核心问题在于缺乏“非你不可”的定位逻辑。70多岁的孙老师为听媛姐课程从千里之外赶来,正是因为课程定位精准切中了他的需求痛点——这印证了一个事实:用户买单的不是“内容”本身,而是“解决自身问题的唯一性方案”。二、超级定位的底层逻辑:打造用户心智中的“
- 安装部署zabbix监控ELK日志:(centos 7 )完整文档
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今天接到公司领导要求,要求用zabbix能够实时的监控所有服务器的报错报警日志。但是因为服务器数量较大,日志量很大,单独做脚本分析日志来上报的话消耗资源可能会比较大,因此就使用了已经部署了的elk来把错误的日志单独整理上报,然后就在网上查询资料找到了ZABBIX+ELK的部署,经过十几个小时的尝试和测试,已经能够成功的监控到错误和告警日志了,因为部署过程中踩了很多坑,因此整理整个流程把相关的内容发
- 从零到云:我在达内一年的Linux云计算培训之旅
博客简介本篇博文中,我将从学员身份去分享过去一年里在达内教育培训有关Linux云计算的学习经历和收获,旨在为那些渴望踏入云计算领域的初学者提供一份指南参考,同时也尝试把笔记内容进行整理输出并分享给大家。无论你是刚接触IT的新手,还是希望通过报名培训机构转型的职场人,希望这份笔记能为你揭示关于培训机构里的Linux云计算基础知识和实践技巧。大纲概览培训笔记将按照机构课程顺序由简入深进行分享,总共分为
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- 深入了解大数据领域Zookeeper的ACL权限管理
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深入了解大数据领域Zookeeper的ACL权限管理关键词:Zookeeper、ACL权限管理、大数据安全、分布式系统、访问控制、权限模型、数据保护摘要:本文深入探讨了Zookeeper中的ACL(AccessControlList)权限管理系统。作为分布式协调服务的核心组件,Zookeeper的ACL机制对于保障大数据环境中的数据安全至关重要。文章将从基础概念出发,详细解析ZookeeperAC
- SafeMimic:迈向安全自主的人-到-机器人模仿移动操作
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25年6月来自德州Austin分校的论文“SafeMimic:TowardsSafeandAutonomousHuman-to-RobotImitationforMobileManipulation”。机器人要想成为高效的家居助手,必须学会仅通过观察人类操作即可完成新的移动操作任务。仅凭人类的单个视频演示进行学习极具挑战性,因为机器人需要首先从演示中提取需要完成的任务及其方法,将策略从第三人称视角
- Mac10.7.5 XCode4.5.2 ios6编译VLC1.1.0
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参考了这篇博文:http://blog.csdn.net/madongchunqiu/article/details/7625083,根据后面的问答修改了一些脚本内容,以及编译时遇到的问题说明只针对真机编译,前几步跟上面博文一样:1.到http://www.videolan.org/vlc/download-ios.html下载3个压缩文件2.创建目录(比如/VLC),并将3个源代码包解压在目录内
- 【JAVA学习】泛型
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学习
传统方法不能对加入到集合ArrayList中的数据类型进行约束,遍历的时候需要进行类型转换,如果集合中的数据量较大,对效率有影响。泛型又称参数化类型,是JDK5.0出现的新特性,解决数据类型的安全性问题,在类声明或实例化时只要指定好需要的具体类型即可。泛型的好处:1)编译时,检查添加元素的类型,提高了安全性。2)减少了类型转换的次数,提高效率。Dog->Dog->Dog不加泛型的话:Dog加入->
- 多模态AI:让机器像人一样“全感官”理解世界
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多模态AI:让机器像人一样“全感官”理解世界咱们人类理解世界,从来不是只靠单一感官:眼睛看到画面,耳朵听到声音,皮肤感受到温度,嘴巴尝到味道,甚至鼻子闻到气味。正是这多感官的“多模态”输入,构筑了我们对复杂世界的深刻认知。而人工智能领域的多模态学习(MultimodalLearning),正是让机器拥有“多感官”理解能力的技术突破。今天,我想跟大家聊聊:多模态学习为何重要?当前有哪些创新模型?如何
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍
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博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 环保法规下的十六层线路板创新:猎板 PCB 如何实现无铅化与可持续制造
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在全球环保法规趋严的背景下,十六层线路板作为高端电子设备的核心组件,正面临无铅化与可持续制造的双重挑战。猎板PCB凭借材料革新与工艺升级,构建了从焊料到基材、从生产到回收的全链路绿色体系,为行业树立了合规标杆。一、无铅化工艺的分子级突破欧盟RoHS指令将铅含量阈值锁定于0.1%(1000ppm),传统锡铅合金焊料已被全面淘汰。猎板PCB采用锡银铜(SAC305)合金方案(Sn96.5%/Ag3.0
- 第210天:node、nvm、npm和gulp的安装和使用详解
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一、node1、什么是node?它不是JS文件,也不是JS框架,而是ServersideJavaScriptruntime,当服务端的一个JS文件运行时,会被NODE拦截,在NODE中运行JS代码。JS由ES(ECMAScript),DOM,BOM组成,目前运行在浏览器内核中,NODE中只能运行ECMAScript,无法使用DOM,BOM。NODE就是一个JS运行环境。主要用于开发WEB应用程序开
- Apple VisionOS 开发教程之如何安装 XCode15 Beta 2
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我必须承认,即使使用其原始操作系统,VisionOS的功能也让我感到惊喜。它对开发商来说具有巨大的潜力,特别是考虑到价格下降后其可负担性,使其可供更广泛的受众使用。使用VisionOS,您不仅可以创建游戏,还可以将其连接到计算机,提供大屏幕和沉浸式功能的编码环境。与其他平台不同,VisionOS旨在满足日常使用需求,提供卓越的分辨率和直观的运动跟踪。不再需要处理繁琐的棍子和配件;VisionOS旨
- 感知机学习
Collin_NLP
机器学习Python
基本概念:感知机是二类分类的线性分类模型,对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面,属判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机的定义:从输入空间Rn到输出空间{+1,-1}的函数映射:f(x)=sign(w*x+b)模型参数:w----权值向量b----偏置wx+b=0-----分离超平面方程数据集{(xi,yi)}with1给定训练集,正例x1=(3,3)x
- 最新人工智能硬件培训AI基础入门学习课程参考2025版(离线AI语音视觉识别篇)
聆思科技AI芯片
聆思大模型开发板实践分享语音识别人机交互人工智能视觉检测嵌入式硬件mcuAI编程
前言端侧离线AI智能硬件作为AI技术的重要载体之一,凭借其无需依赖网络即可实现智能功能的特性,在一些网络条件受限或对数据隐私有较高要求的场景中,发挥着不可或缺的作用。本章基于CSK6大模型语音视觉开发板开箱即用的离线AI能力,分类列出学习课程知识点和实操参考,希望能够帮助大家快速掌握离线AI智能硬件的基础知识与实战技能,同时了解相关AI技术在实际场景的应用情况。正文按入下框架展开,相关理论和实操除
- Python Requests 与 RESTful API 的交互实践
AI天才研究院
AI人工智能与大数据pythonrestful交互ai
PythonRequests与RESTfulAPI的交互实践关键词:PythonRequests、RESTfulAPI、HTTP请求、API交互、JSON数据处理摘要:本文将带你从“零基础”到“实战高手”,用通俗易懂的语言和生活案例,拆解PythonRequests库与RESTfulAPI交互的核心逻辑。我们将学习如何用Requests发送GET/POST/PUT/DELETE等常见HTTP请求,
- 最新人工智能硬件培训AI 基础入门学习课程参考2025版(大模型篇)
聆思科技AI芯片
聆思大模型开发板实践分享大模型语音交互人工智能语音识别视觉检测AI编程人机交互
前言在人工智能大模型重塑教育与社会发展的当下,无论是探索未来职业方向,还是更新技术储备,掌握大模型知识都已成为新时代的必修课。从职场上辅助工作的智能助手,到课堂用于学术研究的智能工具,大模型正在工作生活教育等领域发挥着越来越重要的作用。针对日前前来咨询的广大客户对面向大模型智能硬件的学习需求,我们根据CSK6大模型语音视觉开发板已有功能,整理了一份适合基于本开发板进行教学活动的学习课程参考给大家备
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- Google 相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战数码相机影像Camera
Google相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破关键词:GCam、GoogleCamera、HDR+、SuperResZoom、Camera2API、多帧合成、算法流程、图像增强、夜视模式、Pixel相机移植摘要:GCam(GoogleCamera)作为Pixel系列设备图像质量表现的核心支撑,其背后的增强框架融合了Google长期积累的计算摄影技术,从HDR+到Sup
- Java面试——场景题
一只特立独行的猪611
Java面试java
1.如何分批处理数据?1.使用LIMIT和OFFSET子句:这是最常用的分批查询方法。例如,你可以使用以下SQL语句来分批查询数据:SELECT*FROMyour_tableLIMIT1000OFFSET0;分批查询到的数据在后端进行处理,达到分批处理数据的效果。2.使用多线程的方式:如果你需要用多线程分批处理数据,并且数据所在表的主键id是递增的,可以使用取模的方式进行分批查询。例如:impor
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
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- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比