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明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程应用软件编程与数学BIM建筑信息建模
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verse_armour
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- 产品背景知识——在线推理和离线推理
爱吃芝麻汤圆
#产品背景知识推理
产品背景知识——在线推理和离线推理一、核心区别:从4个维度对比1.数据处理方式与时效性在线推理(实时推理)数据特点:处理实时流入的单条或小批量数据(如用户点击、交易请求)。时效性要求:需在毫秒级到秒级内返回结果,延迟直接影响用户体验或业务决策。典型场景:电商推荐系统(用户浏览商品时实时推荐)、金融风控(交易时实时欺诈检测)。离线推理(批量推理)数据特点:处理历史累积的大规模数据集(如TB级日志、数
- 嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小关键词:嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要:当我们用手机拍照时,AI能瞬间识别出“这是一只猫”;智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入”。这些“快如闪电”的AI功能背后,藏着一项关键技术——嵌入式AI模型压缩。本文将用“给盆栽修剪枝叶”“用简笔画代替油画”等生活类比,带您一步步理解模型压缩的核心技术(剪枝、量化、知识蒸馏、轻量
- 安全左移(Shift Left Security):软件安全的演进之路
秋说
Security安全建设软件安全
文章目录一、背景:传统安全的尴尬处境二、安全左移:让安全成为开发的“第一等公民”三、安全左移的关键实施阶段1.需求阶段:嵌入安全需求建模2.设计阶段:威胁建模与架构审计3.编码阶段:安全编码规范与静态分析4.构建与测试阶段:自动化安全检测5.发布阶段:容器与CI/CD安全审计6.运营阶段:安全监控与持续响应四、实现路径:从理念到落地的三步走Step1:安全理念转型Step2:工具链集成与自动化保障
- PL-SLAM: Real-Time Monocular Visual SLAM with Points and Lines
PL-SLAM文章目录PL-SLAM摘要系统介绍综述方法综述LINE-BASEDSLAM一、基于线的SLAM二、基于线和点的BA三、全局重定位使用线条初始化地图实验结果说明位姿求解三角化LSD直线检测算法**一、核心原理**⚙️**二、实现方法****三、应用场景**⚖️**四、优缺点与优化****优缺点对比****总结**End摘要译文——众所周知,低纹理场景是依赖点对应的几何计算机视觉算法的主
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俗尘某某
程序员记录oracle归档日志
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- IDS检测原理和架构
hao_wujing
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大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!IDS(入侵检测系统)的核心使命是**从海量网络/主机行为中精准识别攻击企图**,其技术本质是**异常行为模式识别引擎**。以下从检测原理、系统架构到技术演进进行深度解析:---###⚙️IDS核心检测原理####1.**双引擎协同机制**|**检测类型**|**原理**|**优势/局限**|**典型算法**||--------------------|---
- IPS防御原理和架构
hao_wujing
安全
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!IPS(入侵防御系统)是网络安全防御体系的**主动盾牌**,其核心突破在于将IDS的“检测告警”升级为“实时阻断”,通过**深度流量解析+智能决策+硬拦截**实现攻击链的熔断式处置。以下从原理到架构的深度解析:---###⚙️IPS核心防御原理####1.**三位一体拦截机制**|**拦截层级**|**技术实现**|**典型防御场景**||------------
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土拨鼠不是老鼠
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一,需求基于树莓派4b,usb1080p摄像头,实现人脸检测与人脸识别。尝试了海陵科的模组和百度的sdk。海陵科的模组无法录入人脸,浪费了100多块钱。百度的sdk在树莓派上也无法录入人脸,官方解决不了。最后只能用opencv自己实现,因为只要实现最简单检测和识别就行,不在乎准确率。经测试opencv能满足基本要求,这里整理下思路。二,(1),加载模型并实例化Ptr和Ptr对象。树莓派4bopen
- git和解决冲突
代码杂货铺子
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安装包:Git-Downloadsgit小乌龟:TortoiseGit–WindowsShellInterfacetoGit简单介绍git一般指git还有gitlab,实际工程使用时依据项目建立的位置或者需要使用到的特性不同,可以自行选择,基础功能都差不多。git安装后会提供类似shell一样的命令行管理工具,直接在git工程所在的目录右键鼠标单击打开就可以。TortoiseGit是提供了一个类似
- 2024年Python最全人脸检测实战高级:使用 OpenCV、Python 和 dlib 完成眨眼检测
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程序员pythonopencv开发语言
然而,一旦人眨眼(右上),眼睛的纵横比就会急剧下降,接近于零。下图绘制了视频剪辑的眼睛纵横比随时间变化的图表。正如我们所看到的,眼睛纵横比是恒定的,然后迅速下降到接近零,然后再次增加,表明发生了一次眨眼。在下一节中,我们将学习如何使用面部标志、OpenCV、Python和dlib实现眨眼检测的眼睛纵横比。使用面部标志和OpenCV检测眨眼==============================
- 【如何衡量相机标定结果的精度】相机标定评价函数
王尼莫啊
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相关博客:【鱼眼+普通相机】相机标定【opencv】图像畸变校正一、简介常用的衡量相机标定结果精度的评价标准:畸变矫正效果:标定过程中会估计畸变系数,畸变矫正的效果可以通过比较矫正前后的图像来评估。如果畸变得到有效矫正,说明标定过程较为成功。重投影误差(ReprojectionError):这是最常用的评估相机标定精度的指标。它指的是在标定图像中检测到的特征点与通过相机参数投影得到的相应世界坐标点
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Python键盘输入转换为列表的实例发布时间:2020-08-1912:58:38来源:脚本之家阅读:92作者:清泉影月Python输入字符串转列表是为了方便后续处理,这种操作在考试的时候比较多见。1.在Python3.0以后,键盘输入使用input函数eg1.>>>x=input>>>123123在命令行没有任何显示,输入123后直接赋值给x,并打印。eg2.>>>x=input("请输入...
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基于HTML的悬窗可拖动记事本这款记事本全部使用HTML+CSS+JS实现,可以在浏览器中实现悬浮可拖动的记事本,所有内容存储在浏览器中,清除缓存后将会丢失记事本内容效果展示实现代码Note+×保存删除//拖动逻辑constdraggableWindow=document.getElementById('draggableWindowNote');constdragHeader=doc
- yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结(yolov1)
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yolov算法详解
yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本,分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物,所以这段时间重点看了这两篇论文,并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息,留给自己,同时也希望各位能指出本人理解错误的地方,谢谢!一:yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了,在这里我大概叙述下算法的流程,以及在开发过程中遇到的一些
- D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片
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关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客:论文解读:ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次,点赞18次,收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器,它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化(FDR),并引入了全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不引入额
- 数据结构day2
LZA185
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目录一、Makefile二、检测内存泄漏工具:valgrind2.1valgrind介绍2.2具体使用:valgrind./a.out三、顺序存储的优缺点3.1优点3.2缺点四、线性表的链式存储:4.1链式存储简介4.2关于单向链表的c语言描述4.3单项列表的功能函数一、Makefile关于makefile介绍请查看这篇文章:https://blog.csdn.net/weixin_7208634
- 多模态进化论:GPT-5V图文推理能力在工业质检中的颠覆性应用
HeartException
人工智能
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《多模态进化论:GPT-5V图文推理能力在工业质检中的颠覆性应用》副标题:2025年实测报告显示误检率降至0.0038%,重构制造业质量标准体系封面建议:GPT-5V识别微米级电路板缺陷的对比图,背景显示传统AOI与GPT-5V的误检率曲线一、工业质检的范式革命▶︎传统视觉检测的三大死穴传统AO
- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
木木阳
Long-tailed人工智能
长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- Maven的概念与核心配置
代码如疯.
mavenjava
安装步骤:1、安装jdk2、从官网中下载对应的版本3、解压安装,然后配置环境变量,将bin目录添加到path路径下4、在命令行中输入mvn-v,看到版本信息表示安装成功3、maven的基本常识3.1maven如何获取jar包maven通过坐标的方式来获取jar包,坐标组成为:公司/组织(groupId)+项目名(artifactId)+版本(version)--GAV组成,可以从互联网,本地等多种
- Matplotlib 报错 AttributeError: module ‘backend_interagg‘ has no attribute ‘FigureCanvas‘
解决办法一在代码开始的部分添加引用importmatplotlibmatplotlib.use('TkAgg')解决办法二降低matplotlib的版本,3.5.0版本及以下的都可以pipinstallmatplotlib==3.5.0官方文档指出:如果没有显式设置后端,Matplotlib会根据系统上可用的内容以及是否已运行GUI事件循环自动检测可用的后端。选择以下列表中第一个可用的后端:Mac
- SHELL/SSH基础知识(入门篇)-包含 shell 脚本语言的基本用法、 shell 脚本语言的基本用法、流程控制、函数 function、其它脚本相关工具、数组 array(欢迎留言交流)
云计算小曹同学
正则表达式centoslinux运维ssh
目录1shell脚本语言的基本用法1.1shell脚本注释规范1.1.1shell脚本注释规范1.1.2执行(5种)1.1.3在远程主机运行本地脚本1.1.4检查shell脚本1.2shell变量1.2.1Shell中变量命名法则1.2.2变量赋值与引用1.2.3环境变量的查看设置和删除1.2.4只读变量1.2.5位置变量1.2.6退出状态码变量1.2.7展开命令行1.3退出状态码变量1.4展开命
- 论文学习_SoK: An Essential Guide For Using Malware Sandboxes In Security Applications: Challenges, Pitfa
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0.文章概述恶意软件沙箱尽管在安全应用程序中带来许多优势,但其复杂的选择、配置和使用过程常让新用户不知所措,甚至可能导致错误的部署,进而对安全分析结果产生负面影响。目前,缺乏系统化的指导来帮助用户正确选择和应用沙箱工具,这种知识空白阻碍了沙箱在不同研究领域中的有效应用。为了填补这一知识空白,研究团队系统分析了84篇关于x86/64恶意软件沙箱的学术论文,并提出了一种新颖的框架,以简化沙箱组件和操作
- Vscode中Python无法将pip/pytest”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称
在Python需要pip下载插件时报错,是因为没有把Python安装路径下的Scripts添加到系统的path路径中。如果到了对应路径没发现pip文件,查看是否有pip相关文件,一般会存在pip3命令行使用pip3install后会进行提示更新,按照提示进行更新即可bug2:通过piplist发现其实已经安装pytest但使用pytest--version提示相同错误可通过pipuninstall
- Java分布式存储炼金术:故障检测与自愈的魔法阵
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Java学习资料1java分布式开发语言
一、环境搭建:魔法阵的基础1.1依赖库与工具“准备炼金材料:框架、锁、断路器!”org.ap
- windows系统bat脚本命令总结之复制命令(copy和xcopy)
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前言做了一段时间的bat脚本开发,bat脚本中有各种各样的命令跟传统的编程逻辑完全不同,本专栏会讲解下各种各式的命令使用方法。本篇文章讲解的是获取windows系统的复制命令(copy和xcopy),copy和xcopy是Windows命令行中常用的文件复制命令。它们具有类似的功能,但在某些方面有一些区别。copy命令copy`命令用于将一个或多个文件从一个位置复制到另一个位置。它的基本语法如下:
- C语言教学大变革!DeepSeek如何改变高职院校编程课堂?
武汉唯众智创
c语言开发语言程序设计Deepseek
一、引言在当今数字化转型的浪潮中,程序设计与分析能力已成为高职教育中不可或缺的核心竞争力。作为编程语言的基础,C语言不仅训练学生的计算思维,还培养其算法实现能力。然而,当前高职院校的C语言教学面临诸多挑战,如实践环节薄弱、学生创新能力不足等。DeepSeek等新一代智能编码支持系统的出现,为这一现状带来了转机。该系统融合了深度神经网络与语义解析技术,能够智能生成代码、优化缺陷检测、解构程序逻辑,并
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
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深度学习人工智能
其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- 脑机新手指南(三):新手小白入门 BCI-从认识到初体验(上)
一、引言脑机接口(Brain-ComputerInterface,简称BCI)作为一项前沿科技,正逐渐改变我们对大脑与外部设备交互方式的认知。本教程旨在为完全不了解BCI的新手提供一个全面且系统的入门指南,帮助大家开启在BCI领域的学习之旅。二、认识BCIBCI的定义BCI是一种能够实现大脑与外部设备直接通信的技术。它通过检测大脑活动产生的电信号、磁信号或其他生理信号,并将这些信号转化为计算机能够
- 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;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 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
.net
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
ljy325
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