- 基于Python的开源量化交易框架:构建你的量化投资策略
ShAutoit
python开发语言
量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法,它将大量的金融数据与算法相结合,以识别交易机会并执行交易。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言,为开发和实施量化交易策略提供了很好的支持。本文将介绍基于Python的开源量化交易框架,帮助你构建自己的量化投资策略。数据获取和处理在量化投资中,数据是至关重要的。你需要获取和处理市场数据,包括股票价格、指数数据、财务数据等。在Pytho
- 第四届先进材料与机械电子国际学术会议(ICAMM 2024)
2301_79125431
java
第四届先进材料与机械电子国际学术会议(ICAMM2024)【前三届均已见刊EI检索,检索信息均可查询!四大高校联合支持】2024年第四届先进材料与机械电子国际题解|字符串排序-golang最简洁最易懂解法packagemainimport("bufio""fmt&q题解|#数列求和#publicclassMain{publicstaticvoidmain(Str第四届图像处理与智能控制国际学术会议
- 9.1 GPTs 应用商店介绍:解锁定制化 AI 的无限潜能
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能chatgpt
GPTs应用商店介绍:解锁定制化AI的无限潜能引言:迈入AI应用的新时代随着OpenAI的GPT模型不断进化,GPTs应用商店的推出标志着AI定制化的一个新纪元。它是一个开放平台,允许用户轻松创建、共享和探索各种定制化GPT应用程序。无论是自动化日常任务、提供行业解决方案,还是开发个性化的智能助手,GPTs应用商店都提供了强大的支持,让AI成为每个人触手可及的工具。1.什么是GPTs应用商店?GP
- Coze,Dify,FastGPT,对比
云连山
AI编程AI编程
在当今AI技术迅速发展的背景下,AIAgent智能体成为了关键领域,Coze、Dify和FastGPT作为其中的佼佼者,各有千秋。平台介绍-FastGPT:由环界云计算公司发起,是基于大语言模型(LLM)的开源知识库问答系统。其亮点是支持Flow可视化工作流编排,在知识问答领域表现出色,拥有庞大用户群体,包括数百家企业付费客户等。网址为https://fastgpt.cn/。-Dify:苏州语灵人
- 7. 马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案(理论+Python实战)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python机器学习算法大数据线性回归
目录0.承前1.深度金融研报准备2.核心AI函数代码讲解2.1函数概述2.2输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对前两篇文章,链接:5.马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(Qwen-Max)增强方案(理论+Python实战)6.马科维茨资产组合模型+政策意图A
- Kafka 消息存储与销毁机制
AI天才研究院
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Kafka消息存储与销毁机制文章目录Kafka消息存储与销毁机制1.背景介绍1.1什么是Kafka1.2Kafka的基本概念解释2.核心概念与联系2.1消息存储机制2.2消息销毁机制2.3分区与副本机制3.核心算法原理具体操作步骤3.1消息存储过程3.2消息消费过程3.3消息销毁过程3.4分区副本同步过程4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1消息存储模型4.2消息销毁模型4.3分区副本同步模型5
- PointNet++改进策略 :模块改进 | OA-CNNs | , 全自适应3D稀疏卷积神经网络(OA-CNNs),超越基于Transformer的模型,同时显著降低计算和内存成本
我是瓦力
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目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
- PointNet++改进策略 :模块改进 | PointCAT, 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度
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PointNet++改进策略3d深度学习人工智能计算机视觉transformer
论文题目:PointCAT:Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址:南京理工大学代码地址:https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构:PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络,专门用于点云表示。它通过两个不同的多尺度特征分支,利用交叉注意力机制来交换信息。通
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Springboot启动原理一、开始启动一个springboot项目,最简单的就是配置一个springboot启动类,然后运行即可@SpringBootApplicationpublicclassSpringBoot{publicstaticvoidmain(String[]args){SpringApplication.run(SpringBoot.class,args);}}二、@Spring
- AI-知识库搭建(一)腾讯云向量数据库使用
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一、AI知识库将已知的问答知识,问题和答案转变成向量存储在向量数据库,在查找答案时,输入问题,将问题向量化,匹配向量库的问题,将向量相似度最高的问题筛选出来,将答案提交。二、腾讯云向量数据库向量数据库_大模型知识库_向量数据存储_向量数据检索-腾讯云腾讯云向量数据库(TencentCloudVectorDB)是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务,专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持
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时间过得真快,作为一名十年的技术老鸟,这一年来跟Netty打交道打得不少。今天就聊聊这一年来我跟Netty的那些事儿,还有我在学习它技术原理时的一些总结。导读Netty再相见:捡起来、用起来Netty原理学习:边啃边写变总结Netty实战:干不爬我的终将被我干爬一、为什么选择Netty?二、线程模型:从车祸现场到秋名山车神三、内存管理:从OOM拳皇到内存刺客四、协议设计:从二进制乱码到量子通信五、
- 深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆
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在大模型领域,输入通常被称为“提示词”(prompt),它们是引导LLM(大语言模型)生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说,一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。提示工程(promptengineering)正是关于如何为特定任务构建能够充分发挥大模型能力的prompt技巧。本文将深入探讨提示工程,内容涵盖基本原理、一些重要概念以及常用的辅助工具。1.基本原理设计高
- PyTorch 实战教程:从模型搭建到训练的每一步
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用深度学习搞事情,模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch,作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架,简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1,实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了,看完你就能自己搭个神经网络,喂点数据进去,再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch,得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究,主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
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医疗MLLM框架编程实现本医疗MLLM框架结合Python与PyQt6构建,旨在实现多模态医疗数据融合分析并提供可视化界面。下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。6.1数据预处理在医疗MLLM框架中,多模态数据的预处理是非常关键的一步,它直接影响到后续模型的训练效果和性能。我们需要对医学影像、文本数据和音频数据分别进行预处理,以确保数
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
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算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- springboot 启动原理
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javaruntime测试
我们开发任何一个SpringBoot项目,都会用到如下的启动类@SpringBootApplicationpublicclassApplication{publicstaticvoidmain(String[]args){SpringApplication.run(Application.class,args);}}从上面代码可以看出,Annotation定义(@SpringBootApplica
- DiNO (Knowledge Distillation with No Labels)(二)
CL.LIANG
pytorch图像处理深度学习
2021年Facebookresearch团队发布DiNO模型后,于2023年又发布了DiNOv2。本文是对DiNOv2论文的学习总结,更多详细细节可以参考论文原稿。论文的创新点Abstract:Therecentbreakthroughsinnaturallanguageprocessingformodelpretrainingonlargequantitiesofdatahaveopenedt
- 【深度学习】常见模型-生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习生成对抗网络人工智能
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型框架,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个对抗网络组成,通过彼此博弈的方式训练,从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
- java.math 包 中的 BigInteger 类(详细案例拆解)
励志去大厂的菜鸟
Java思想和方法Java学习白话拆解Java开发语言java学习方法
前言:小编打算近期更俩三期类的专栏,一些常用的专集类,给大家分好类别总结和详细的代码举例解释。今天是第四个java.lang.Math包中的BigInteger类我们一直都是以这样的形式,让新手小白轻松理解复杂晦涩的概念,把Java代码拆解的清清楚楚,每一步都知道他是怎么来的,为什么用这串代码关键字,对比同类型的代码,让大家真正看完以后融会贯通,举一反三,实践应用!!!!①官方定义和大白话拆解对比
- Python 深度学习实战:生成对抗网络
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深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来较火热的深度学习模型之一,其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同,GAN可以生成真实有效的数据,无需人工标注数据。它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器通过学习,根据噪声或随机变量(latentvar
- Windows10环境下使用docker部署Dify
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前言最近带教导师让使用dify做一些工程项目,我在此之前没用过dify,也不知道怎么部署,便花了些时间研究了一下,这篇博客的主要目的是记录如何在windows10系统上使用docker部署dify,碰到了哪些问题以及解决方案。什么是DifyDify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务(BackendasService)和LLMOps的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生
- springboot+vue项目实战2024第三集修改用户信息
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- ESP32-C3入门教程 环境篇①——简单介绍与硬件准备
小康师兄
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文章目录一、ESP32-C3简单介绍二、开发板差异三、开发板主要组件四、开发板原理图五、工作准备六、参考一、ESP32-C3简单介绍2.4GHzWi-Fi低功耗蓝牙高性能32位RISC-V单核处理器多种外设内置安全硬件二、开发板差异官方文档介绍了两种开发板ESP32-C3-DevKitM-1ESP32-C3-DevKitC-02认真看了下资料介绍,其实会发现两个开发板都差不多,底板功能pin都差不
- 使用Dify搭建企业知识库聊天机器人
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机器人人工智能语言模型算法自然语言处理面试
本文简介在当今数字化时代,企业知识库的建设和维护对于提升工作效率和服务质量至关重要。AI聊天机器人作为知识库的交互界面,可以提供24/7的即时服务。本文将介绍如何使用Dify这一工具快速搭建企业知识库聊天机器人,它可以当你企业的职能客服,也可以做你企业内部培训的老师。相比起传统的“智能客服”,加入大语言模型后的AI客服能更清楚用户想问什么问题,在匹配你提供的知识库的内容进行回答,这样看上去会更懂用
- LogicFlow 一款流程图编辑框架
小毛驴850
流程图
LogicFlow是什么LogicFlow是一款流程图编辑框架,提供了一系列流程图交互、编辑所必需的功能和灵活的节点自定义、插件等拓展机制。LogicFlow支持前端自定义开发各种逻辑编排场景,如流程图、ER图、BPMN流程等。在工作审批流配置、机器人逻辑编排、无代码平台流程配置都有较好的应用。官方网站更多资料请查看LogicFlow系列文章特性可视化模型:通过LogicFlow提供的直观可视化界
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- 大模型应用编排工具Dify之自定义工具
Daphnis_z
LLMJava开发chatgptspringbootaijava
1.前言dify中提供了自定义工具的能力,工具十分容易复用,在需要的流程编排中进行引用即可。根据笔者的经验和理解,自定义工具有点类似微服务,可以把通用的能力封装到工具里面。同时,工具还提供了测试和鉴权等功能,对开发者比较友好。环境信息:dify-0.8.3,spring-boot-2.7.6实现效果如下:2.开发后台接口这里使用spring-boot快速开发一个post接口作为演示,代码如下:@R
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
DO_Community
技术科普商业建议人工智能gpu算力DigitalOceanaiAIGC
近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
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Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
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clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
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PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
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