- 推荐算法(推广搜)——广告和推荐有什么不同?
导语近几年新兴起一个行业:推广搜。即推荐、广告、搜索算法的简称。各大厂都隐隐将其作为公司核心技术来发展。此文将带领大家探秘广告和推荐有什么区别以及其相似处。再此强调一下,广告算法里面的推荐广告和自然推荐结果里的推荐系统进行对比,但因为广告算法里面还有“搜索广告”,搜索广告和推荐系统差异性就太大了,这里不做讨论。一、不同点1.1本质不同推荐广告和自然推荐本质中要处理的群体和衡量的利益完全不一样。(图
- 知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码)
毕设工作室_wlzytw
python论文项目知识图谱人工智能
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
- 推客系统全栈开发指南:从架构设计到商业化落地
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系统小程序分销系统短剧系统海外短剧系统推客系统推客小程序
一、推客系统概述推客系统(TuiKeSystem)是一种结合社交网络与内容分发的创新型平台,旨在通过用户间的相互推荐机制实现内容的高效传播。这类系统通常包含用户关系管理、内容发布、智能推荐、数据分析等核心模块,广泛应用于电商导购、知识分享、新闻资讯等领域。推客系统的核心价值在于:利用社交关系链实现内容病毒式传播通过激励机制提升用户参与度基于用户行为数据优化推荐算法构建内容生产者与消费者的良性互动生
- 推客系统开发:从0到1构建高效社交化推荐引擎
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推客系统分销系统海外短剧系统推客小程序推客系统开发推客小程序开发推客分销系统
在信息爆炸的时代,如何让用户快速获取感兴趣的内容?推客系统(推荐引擎)成为解决这一问题的核心方案。无论是电商、内容平台还是社交应用,精准的推荐算法都能显著提升用户粘性和转化率。本文将带您了解推客系统的核心模块与开发要点,助您快速构建高效的推荐体系。一、推客系统的核心价值个性化体验:基于用户行为数据(浏览、点赞、收藏等)生成定制化推荐。流量高效分发:解决“信息过载”问题,提升内容/商品的曝光率。商业
- 【推荐算法课程二】推荐算法介绍-深度学习算法
盒子6910
运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器,它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵,完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分,进而进行推荐排序。什么是自编码器?自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频,
- 50个Java+SpringBoot+Vue毕业设计选题(含技术栈+核心功能)
21光年
javaspringbootvue.js毕业设计毕设
适合人群:计算机专业毕业设计/实战项目/求职作品技术亮点:前后端分离、主流技术栈、多领域覆盖一、电商与交易类智能推荐电商平台技术栈:SpringBoot+Vue+Redis+Elasticsearch核心功能:协同过滤推荐算法、秒杀系统、物流跟踪二手商品交易平台技术栈:SpringBoot+Vue+OSS存储核心功能:多维度检索、信用评分、实名认证社区团购管理系统技术栈:SpringBoot+Vu
- 协同过滤推荐算法
禺垣
机器学习笔记算法机器学习推荐算法算法机器学习
协同过滤(CollaborativeFiltering)是推荐系统中最经典的算法之一,其核心思想是“物以类聚,人以群分”,即通过分析用户的历史行为数据,找到与目标用户相似的用户群体或相似的物品,从而为目标用户推荐他们可能感兴趣的物品。一、基于用户的协同过滤(User-BasedCF)核心思想:找到与目标用户兴趣相似的其他用户(“邻居”),将这些邻居喜欢的物品推荐给目标用户。步骤:s1.计算用户
- 推荐算法化身 “购物读心术”!ZKmall开源商城如何让用户消费激增 30%?
zkmall
ZMkallB2C商城B2B2C商城推荐算法算法机器学习
在电商竞争白热化的当下,如何精准把握用户需求、提升消费转化,成为企业突围的关键。ZKmall开源商城以推荐算法为核心驱动力,通过深度数据挖掘与智能策略优化,实现用户平均消费金额提升30%,复购率增长25%。这套被称为“购物读心术”的技术,究竟如何颠覆传统电商的人货匹配模式?一、传统推荐的痛点:“猜不准”导致用户流失传统电商平台的推荐功能往往依赖简单的“热销商品”“同类推荐”逻辑,无法满足用户个性化
- .net实现内容推荐算法代码
.NET实现内容推荐算法代码在当今信息爆炸的时代,内容推荐算法变得至关重要。它能够根据用户的偏好和行为,为用户精准地推荐感兴趣的内容,提高用户体验。本文将详细介绍如何使用.NET(C#)实现一个简单的基于内容的推荐算法,并探讨其扩展优化方向。内容推荐算法简介内容推荐算法主要依据物品的属性匹配程度来进行推荐,适用于文章、商品等各类内容的推荐场景。其核心思想是通过分析用户的偏好和内容的特征,找出两者之
- 推荐算法特征工程实战:用户与物料动态画像构建指南
Jay Kay
推荐算法推荐算法算法机器学习
在推荐系统的特征工程中,动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化,算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表,深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像:六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建(如表2-1所示),形成"6W"行为模型:用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析(附典型场景)维度可选值应用场景用
- 基于AFM注意因子分解机的推荐算法
深度学习乐园
深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有:中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等,曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝,拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色:深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程,请进入官网:zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑,v:zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
- 【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章(【项目实战】基于RAG的新闻推荐)传统推荐算法与基于LLM的推荐算法?
985小水博一枚呀
人工智能学习架构推荐算法算法
【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章(【项目实战】基于RAG的新闻推荐)传统推荐算法与基于LLM的推荐算法?【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章(【项目实战】基于RAG的新闻推荐)传统推荐算法与基于LLM的推荐算法?文章目录【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章(【项目实战】基于RAG的新闻推荐)传统推荐算法与基于LLM的推荐算
- 【Python使用】嘿马推荐系统全知识和项目开发教程第2篇:1.4 案例--基于协同过滤的电影推荐,1.5 推荐系统评估
python后端
教程总体简介:1.1推荐系统简介学习目标1推荐系统概念及产生背景2推荐系统的工作原理及作用3推荐系统和Web项目的区别1.3推荐算法1推荐模型构建流程2最经典的推荐算法:协同过滤推荐算法(CollaborativeFiltering)3相似度计算(SimilarityCalculation)4协同过滤推荐算法代码实现:二根据用户行为数据创建ALS模型并召回商品2.0用户行为数据拆分2.1预处理be
- JAVA推荐系统-基于用户和物品协同过滤的电影推荐
泰山AI
技术交流推荐算法java算法
系统原理该系统使用java编写的基于用户的协同过滤算法(UserCF)和基于物品(此应用中指电影)的协同过滤(ItemtemCF)利用统计学的相关系数经常皮尔森(pearson)相关系数计算相关系数来实现千人千面的推荐系统。协同过滤算法协同过滤推荐算法是诞生最早,并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。协同过滤(CollaborativeFiltering,简写CF)是推荐系统最重要得思想
- 以java电商平台为例,做一个基于物品的协同推荐算法
浪工程序设计合作
软件开发教学java推荐算法开发语言
博主介绍:全网个人号和企业号粉丝40W+,每年辅导几千名大学生较好的完成毕业设计,专注计算机软件领域的项目研发,不断的进行新技术的项目实战⭐️热门专栏推荐订阅⭐️订阅收藏起来,防止下次找不到有成品项目也可定制,需求的各位可以先收藏起来文章结尾有联系名片找我在电商平台中,基于物品的协同过滤(Item-basedCollaborativeFiltering)是一种常用的推荐算法。它的核心思想是:如果用
- 推荐算法介绍-基础算法
盒子6910
运维视角下的广告业务算法推荐算法机器学习c++javapython
本系列教程也可以称为【深度学习-推荐系统】的读书笔记,该书系统化讲解了现代推荐系统的演进历程和工程实现,是一本非常优秀的推荐系统入门教程一、推荐系统架构1.1推荐系统介绍概述:获得“用户信息”、“物品信息”、“场景信息”的基础上,推荐系统要处理的问题可以形式化的定义为对于用户U(user),在特定场景C(context)下,针对海量的“物品信息”,构建一个函数f(U,I,C),预测用户对特定候选物
- 基于Python的网易云音乐热歌数据爬取与可视化分析实践
基于Python的网易云音乐热歌数据爬取与可视化分析实践一、项目背景与意义在数字音乐蓬勃发展的今天,网易云音乐凭借其独特的社交属性和个性化推荐算法,成为众多音乐爱好者的首选平台。平台上的热歌榜Listitem单不仅反映了当下的音乐流行趋势,还蕴藏着用户的音乐偏好、情感共鸣等信息。利用Python强大的数据处理与分析能力,对网易云音乐热歌数据进行爬取与可视化分析,能够深入挖掘这些数据背后的价值,为音
- 题解 | #Problem A# 第一次打表 新的做题思路
愤怒的小青春
java
Java|Python|C++机试/手撕技巧淘天电话一面(透心凉)4399笔试_0814领先的国产工业软件——同元软控2024校招直播来啦!!恒生面经领先的国产工业软件——同元软控2024校招直播来啦!!秋招快手推荐算法一二三hr面还有加面面经4399笔试:还算可以快手社科广告算法面经4399笔试(JAVA)关于4399的笔经(寄)8/184399笔试工行面试汇总22届秋招总结(雄安天津之银行国企
- 【推荐算法】推荐算法演进史:从协同过滤到深度强化学习
白熊188
推荐算法推荐算法算法机器学习
推荐算法演进史:从协同过滤到深度强化学习一、传统推荐时代:协同过滤的奠基(1990s-2006)1.1算法背景:信息爆炸的挑战1.2核心算法:协同过滤1.3局限性二、深度学习黎明:神经网络初探(2010-2015)2.1算法背景:深度学习的崛起2.2奠基模型:DeepCrossing2.3NeuralCF:协同过滤的神经网络化三、特征交叉革命:结构创新浪潮(2016-2017)3.1Wide&De
- 【推荐算法】推荐系统核心算法深度解析:协同过滤 Collaborative Filtering
白熊188
推荐算法算法机器学习人工智能推荐算法推荐
推荐系统核心算法深度解析:协同过滤一、协同过滤的算法逻辑协同过滤的两种实现方式二、算法原理与数学推导1.相似度计算关键公式2.矩阵分解(MF)进阶三、模型评估1.准确性指标2.排序指标(Top-N推荐)3.多样性&新颖性四、应用案例五、面试常见问题六、详细优缺点优点缺点七、优化方向总结一、协同过滤的算法逻辑协同过滤的核心思想是利用群体智慧:假设:相似用户对物品有相似偏好,相似物品会被相似用户喜欢。
- 科研学习 论文解读——面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究(1)
2401_84296945
学习安全推荐算法
面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究-中国知网(cnki.net)")面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究*摘要:**[目的/意义]随着电商平台商家入驻要求降低以及商品上线审核流程简化,内容安全风险问题成为协同过滤推荐算法伦理审查的核心问题之一。[方法/过程]本文将内容安全风险问题纳入用户协同过滤推荐算法的优化过程,提出一种改进的推荐算法。首先,采用混合研究方法对内容安全风险商
- 推荐算法八股
仙尊方媛
推荐算法机器学习人工智能数据挖掘深度学习算法
跑路了,暑期0offer,华为主管面挂了,真幽默,性格测评就挂了居然给我一路放到主管面,科大迅飞太嚣张,直接跟人说后面要面华为,元戎启行,学了C++后python完全忘了怎么写,挺尴尬的,一面挂,想着做视觉后面也找不到工作,跑路,科大和元戎的面试官都挺好的,华为技术面感觉面完啥也没学到,再见,计算机视觉1.求x的平方根,梯度下降法defgradient_descent_sqrt(a,eta=0.0
- 旅游推荐数据分析可视化系统算法
万能程序员-传康Kk
旅游数据分析算法
旅游推荐数据分析可视化系统算法本文档详细介绍了旅游推荐数据分析可视化系统中使用的各种算法,包括推荐算法、数据分析算法和可视化算法。目录推荐算法基于用户的协同过滤推荐基于浏览历史的推荐主题推荐算法亲子游推荐算法文化游推荐算法自然风光推荐算法随机推荐算法数据分析与可视化算法词云生成算法地理分布可视化用户活跃度分析评分与销量分析价格分布分析推荐算法基于用户的协同过滤推荐协同过滤是一种常用的推荐算法,通过
- 基于情感 AI 的音乐推荐系统研究
ES算法工程师
人工智能推荐算法ai
摘要:本文提出并实现了一种基于情感AI的音乐推荐系统,旨在通过理解用户情感状态提供个性化音乐推荐服务。系统融合了情感分析技术与多种推荐算法,构建了从前端用户交互到后端数据处理的完整架构。经实验验证,该系统能有效提升用户音乐搜索效率与聆听体验,为情感化音乐推荐领域提供了新的研究思路与实践方法。一、引言随着数字音乐平台的普及,用户面对海量音乐资源时往往难以精准定位符合自身情感需求的作品。传统基于用户行
- 广告推荐原理分析
惜之惜之
人工智能
推荐算法的核心技术主要基于用户行为分析、数据建模和多维度特征匹配,其核心逻辑是通过对用户显性/隐性反馈数据的深度挖掘,结合机器学习模型实现精准预测。以下从推荐机制原理和语音监听争议两个维度进行解析:一、推荐算法识别用户喜好的核心技术1行为数据建模-显性反馈:通过用户主动行为(如点赞、收藏、购买)直接获取偏好数据。例如用户在短视频平台的点赞行为会被记录为正向反馈-隐性反馈:分析停留时长、重复播放、滑
- 推荐算法:生成式排序调研(一)
背景生成式排序作为生成式模型在推荐系统中的重要应用方向,旨在通过生成式模型对用户行为序列进行建模,从而实现对用户兴趣的动态捕捉和对未来行为的准确预测。与传统基于特征工程的推荐方法相比,生成式排序模型能够更自然地处理序列数据,捕捉用户行为的长期依赖关系,并且可以自适应地更新用户兴趣表示,以适应用户兴趣的变化。此外,生成式排序模型还具有更好的可扩展性,能够更容易地整合新的特征和数据源,从而不断提升模型
- 基于 HarmonyOS Next 开发一款商城APP 课程设计或毕业设计
码农乐园
harmonyos华为课程设计毕业设计
基于HarmonyOSNext开发一款商城APP,作为课程设计或毕业设计的项目,是一个涉及多方面技术的综合性项目。这不仅包括前端界面设计,还涉及数据请求接口、数据存储、调用支付系统、用户管理、推荐算法等功能。通过这个项目,可以展示你对HarmonyOS生态的理解和应用,同时提升你的工程实践能力。1.项目概述1.1项目背景随着电子商务的发展,越来越多的消费者倾向于在手机应用上进行购物。基于Harmo
- 程序员转行大模型:应对中年危机,职场发展新机遇,升职加薪不是梦!
大模型老炮
职场和发展人工智能语言模型大模型学习程序员AI大模型
最近研究了一下大模型相关的内容,决定从互联网的推荐算法转行做大模型推理工程化相关的工作。所以简单说说我在这个决定中的思考过程。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!1.推荐算法岗的现状我本来是一个在大厂做推荐算法的工程师。收入在行业里面算是中游水平,就这么一直干着似乎也没什么问题。但是互联网行业的岗位毕竟和公务员和事业单位比,不存在一个工作干一辈子的情况。这个工作能不能继续干完全取决
- 大规模数据并行排序策略(Parallel Sample Sort)
东北豆子哥
数值计算/数值优化HPC/MPI算法
大规模数据并行排序策略对于上亿条大型记录的并行排序,基于MPI的多节点环境,可以采用以下策略来充分利用内存和网络资源:推荐算法:样本排序(SampleSort)样本排序是大规模并行排序的高效算法,特别适合MPI环境:数据划分阶段:每个节点从本地数据中抽取代表性样本收集所有样本到主节点并排序根据样本确定划分点(pivots)并广播给所有节点数据重分配阶段:每个节点根据pivots将本地数据划分到对应
- 数据挖掘助力大数据领域的精准营销
大数据洞察
ai
数据挖掘助力大数据领域的精准营销关键词:数据挖掘、精准营销、大数据分析、机器学习、用户画像、推荐系统、客户细分摘要:本文深入探讨了数据挖掘技术如何赋能大数据领域的精准营销。文章首先介绍了精准营销的背景和挑战,然后详细解析了数据挖掘的核心概念和技术原理,包括用户画像构建、推荐算法和客户细分模型。通过Python代码实现和数学公式推导,展示了如何应用这些技术解决实际问题。文章还提供了实战案例、工具资源
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。