- 从LayerNorm到RMSNorm:深度学习归一化技术的进化!qwen2.5的技术。
KangkangLoveNLP
qwen2.5深度学习人工智能transformerpytorch自然语言处理python神经网络
RMSNorm(RootMeanSquareNormalization,均方根归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,是LayerNorm(层归一化)的一种改进。它通过计算输入数据的均方根(RootMeanSquare,RMS)来进行归一化,避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm(层归一化)LayerNorm(层归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,主要用于稳定训练过程、加
- DeepSeek选择方向的优势
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DeepSeekAIWritePaperChatGPT人工智能deepseekAIWritePaper机器学习大数据
DeepSeek选择方向的优势在学术研究与论文发表的征程中,DeepSeek凭借其独特的优势,正逐渐成为研究者们不可或缺的得力助手。以下将从多个维度深入剖析DeepSeek选择方向的卓越之处。一、高效的数据处理能力DeepSeek能够迅速处理海量数据,自动识别数据模式,精准定位关键趋势与关联。这一能力使研究者无需耗费大量时间在数据的海洋中苦苦搜寻,从而为论文研究节省宝贵时间,显著提升研究效率。二、
- 工程化与框架系列(30)--前端日志系统实现
一进制ᅟᅠ
前端工程化与框架前端状态模式
前端日志系统实现引言前端日志系统是应用监控和问题诊断的重要工具。本文将深入探讨前端日志系统的设计与实现,包括日志收集、处理、存储和分析等方面,帮助开发者构建完整的前端日志解决方案。日志系统概述前端日志系统主要包括以下方面:日志收集:用户行为、性能指标、错误信息等日志处理:过滤、格式化、压缩等日志存储:本地存储、远程上传等日志分析:统计分析、可视化展示等实时监控:告警、通知等日志系统实现日志管理器/
- 使用 Golang 操作 MySQL
yinhezhanshen
golangmysql开发语言
在Go语言中,操作SQL数据库,通常会用到一些第三方库来简化数据库的连接、查询和操作过程。其中原生的database/sql+go-sql-driver/mysql库更符合sql语句使用习惯。安装gogetgithub.com/go-sql-driver/mysql直接上代码来演示基本的创建,插入,更新,删除操作。packagemainimport("database/sql""fmt"_"gi
- 计算机科学与技术python方向_合肥师范学院计算机科学与技术python复习
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1.计算机是根据指令操作数据的设备,具备功能性和可编程性两个基本特性2.程序设计语言的执行方式有编译执行和解释执行3.语言特点:与平台无关、粘性扩展、开源理念、支持中文、类库丰富4.IPO程序编写方法:input、process、output5.2.x与3.x的区别:(1)修改编码:3.x系列默认采用UTF-8编码;(2)去掉长整数类型:3.x系列不再区分整数和长整数类型,只有int类型,int类
- python执行cmd命令行异步执行_Python 异步调用命令行工具
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当你在自己的Python程序中采用了基于事件循环的异步编程方法之后,你就会发现自己不自觉地被其牢牢吸引住,并不是说这一方法多么棒,而是因为你不得不想办法保证程序中的任意环节都不能是阻塞的!例如当前的场景是希望从MongoDB中读取每一条未处理过的数据,下载并保存其中的图片信息,然后更新数据库的内容。Python常用的MongoDB异步驱动是Motor:结合asyncio使用方法如下:importm
- 【DuodooTEKr】基于Odoo18 Maintenance设备模块与ZXing扫码技术实现医疗器械DHR无纸化追溯技术方案
邹工转型手札
风吟九宵Odoo18开源Duodoo开源制造人工智能开源物联网python
作者:Odoo技术开发/资深信息化负责人日期:2025年3月10日一、行业现状与需求痛点1.1医疗器械行业DHR管理现状传统纸质记录存在的合规风险FDA21CFRPart11对电子记录的特殊要求生产设备、检验设备、环境监控等多系统数据孤岛1.2典型业务场景分析原材料批次追溯(需关联供应商批号、效期)生产工序执行验证(人员、设备、参数三位一体)灭菌批次与产品追溯的强关联设备维护记录与产品生产周期的对
- Visual Studio 2022和C++实现带多组标签的Snowflake SQL查询批量数据导出程序
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c++云计算开发语言sql数据仓库
设计一个基于多个带标签SnowflakeSQL语句作为json配置文件的VisualStudio2022的C++代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库的数据导出为CSV文件到本地目录上,标签加扩展名.csv为导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能,程序需要异常处理和输出,输出出错
- Python Pandas带多组参数和标签的Snowflake数据库批量数据导出程序
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设计一个基于多个带标签的SnowflakeSQL模板作为配置文件和多组参数的PythonPandas代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库中的数据导出为CSV文件到指定目录上,然后逐个文件压缩为zip文件,标签和多个参数(以“_”分割)为组成导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能
- Python和FastAPI框架开发和容器化部署AWS上支持多种LLM和向量数据库的微服务API
weixin_30777913
python语言模型微服务aws
用FastAPI创建一个输入提示词和所使用的LLM名称和向量搜索方式的API,返回LLM输出文本,其中用到OpenAIGPT4o3和AWSBedrock上的多个LLM模型的API,通过内部的类配置使用的模型和向量数据搜索类型,向量数据搜索类型包括faiss向量数据库和AWSKendra向量数据库搜索服务,这样的逻辑用设计模式中的工厂模式实现,用Python实现Docker打包项目Python代码并
- C#带多组标签的Snowflake SQL查询批量数据导出程序
weixin_30777913
c#数据仓库云计算sql
设计一个基于多个带标签SnowflakeSQL语句作为json配置文件的C#代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库的数据导出为CSV文件到本地目录上,标签加扩展名.csv为导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能,程序需要异常处理和输出,输出出错时的错误信息,每次每个查询导出数据的
- MySQL 技术浅析(聚簇索引、UndoLog、RedoLog、MVCC)
代码没写完哪有脸睡觉
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MySQL核心技术深度解析一、聚簇索引与非聚簇索引1.聚簇索引结构存储方式InnoDB中,聚簇索引的叶子节点直接存储完整数据行,数据按主键值物理排序存储。主键索引即数据文件,非叶子节点存储主键范围和子节点指针数据行与主键索引绑定,主键顺序决定磁盘存储顺序示例存储结构B+树结构:根节点→[id20;--索引设计为(name,age)2.事务控制建议控制事务粒度:单个事务执行时间<1秒批量操作分批次提
- RabbitMQ实战(二)-消息持久化策略、事务以及Confirm消息确认方式
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「扫码关注我,面试、各种技术(mysql、zookeeper、微服务、redis、jvm)持续更新中~」RabbitMQ学习列表:RabbitMQ实战(一)-消息通信基本概念·在上一篇学习完RabbitMQ通信的基本概念后,我们来继续学习消息的持久化以及代码实现RabbitMQ通信。在正常生产环境运维过程中无法避免RabbitMQ服务器重启,那么,如果RabbitMQ重启之后,那些队列和交换器就会
- 【Agent实战】发票信息识别提取专家(AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt(CoT、One-shot等)+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践)
姚瑞南
大模型落地探索及agent搭建RAG技术应用探索prompt实战应用案例人工智能ocrpromptAIGCchatgptgptagi
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录1.项目背景2.项目目标定性:定量:3.发票核心字段概述4.关键举措5.Workflow设计思路及编排5.1整体设计思路5.2流程搭建及解读流程解读:代码节点:解析agent数据
- 卷积神经网络可视化
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cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(CNN)的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度,系统梳理CNN可视化的核心技术,并提供代码示例和前沿方向分析:一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理:提取卷积层的权重,将其转换为图像形式,观察滤波器学习到的模式。实现步骤:提取卷积层权重(形状为[out_channels,in_channels,kernel_siz
- 【2025年35期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股当天分价成交占比数据获取实例演示及接口API说明文档
不会写代码的码农农
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在近一至两年期间,股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言,首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面信息,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息,从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中,我尝试运用了多种方法,涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
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【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十)XML、XPATH、XQuery与XML数据库XML基础知识元素属性Namespaces文档类型定义(DTD)文档类型定义(DTD)XML数据文档的树模型XML树模型的生成方式Xpath语言Xpath常用的标记XQuery语言XML基础知识XML是一种语言,更是一种适合灵活描述各种办半结构化的数据和结构的好工具。在一应用程序与另一应用程序需通信(交换数据)
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【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十一)云数据库、NoSQL与NewSQL云数据库云服务器的服务云数据库和传统的分布式数据库的异同NoSQLNoSQL数据库的特点CAP定理NoSQL的特性NoSQL数据库的分类NoSQL的适用场景Nosql数据库实例-RedisRedis的优势MongoDBMongoDB的特点NewSQLNewSQL出现的背景NewSQL(新型分布式数据库)的概念NewSQL
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本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%95%B0%E6%8D%AE%...默认情况下,数据文件存放在$YASDB_DATA/dbfiles目录下(SCOL数据默认存放在与data同级的local\_fs目录下)。共享集群部署模式下的数据文件存放在+DG0/dbfiles目录下,访问方式请参考YFS文
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随着OceanBase数据库应用的日益深入,数据量不断攀升,单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。因此,部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略,以及加强指标监测工作,都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景,所采取的一些部署和优化措施分享。一、OCP部署升级1.OCP升级(1)4.2.1BP1升级到4.2.2,本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
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一、云数据平台Snowflake简介在现代数据堆栈的所有部分中,没有一个像云数据平台Snowflake一样迅速崛起。虽然作为Databricks、AmazonRedshift和GoogleBigQuery等云数据库的一部分,云数据平台Snowflake短短十年间凭借易于启动、低运营成本、即时和近乎于无限的可扩展性等优点赢得了6500多家企业客户的信赖并获得了12亿美元的年收入。二、Snowflak
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海量数据排序思路核心方案:外排序(分治+多路归并)MapReduce外排序是指数据量太大,无法全部加载到内存中,需要将数据分成多个小块进行排序,然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序(Map阶段)分块策略按1G内存容量限制,将100G文件拆分为200个500MB分块(保留内存用于排序计算和系统开销)内存排序每个分块加载至内存后:①使用快速排序(时间复杂度O(nlogn))②去重优化:若
- spring boot 基础学习 - 请求参数映射与参数j校验
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springboot支持多种类型的请求参数映射1.简单数据的映射简单数据我们只需要给handler添加相应的形参,保证形参名称和页面请求参数的名称一致,spring就会回自动的帮我们将请求参数进行格式装换并封装到形参中:handler代码:@RequestMapping("paramstest")publicStringsimpleparam(Integerid,Stringusername,Bo
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- 超详细Python教程——SQL详解之DDL
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SQL详解之DDL我们通常可以将SQL分为四类,分别是DDL(数据定义语言)、DML(数据操作语言)、DCL(数据控制语言)和TCL(事务控制语言)。DDL主要用于创建、删除、修改数据库中的对象,比如创建、删除和修改二维表,核心的关键字包括create、drop和alter;DML主要负责数据的插入、删除、更新和查询,关键词包括insert、delete、update和select;DCL用于授予
- 深入浅出 K 近邻算法:原理、实践与应用
烂蜻蜓
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引言在机器学习的众多算法中,K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)以其简洁而强大的特性占据着重要地位。它既可以用于分类任务,也能在回归任务中发挥作用。无论是处理简单数据集,还是面对复杂的数据分布,KNN都展现出独特的魅力。本文将深入探讨KNN算法的原理、特点、优缺点、实现步骤以及在分类和回归任务中的具体应用。KNN算法的基本原理KNN算法属于监督学习范畴,其核心思想质朴而直
- 极致出海友好,融云 IM 支持消息免打扰设置时区
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归纳来看,业务全球化难题,其实是无数细微本地化挑战的叠加。时区差异就是应用出海的关键本地化挑战之一,需要在产品设计中充分考虑时间显示、通知推送、内容时效、用户互动、数据分析和团队协作等方面。在应用的社交模块,时区差异更是全球化产品必须考虑的核心要素。比如,若产品支持消息免打扰设置时段,就要针对不同时区进行相应的计算和实现。大多通信服务商提供的解决方案以UTC(世界标准时间)为准,需要业务根据目标市
- 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;
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import java.io.File;
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- 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
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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
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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