- fastapi使用gunicorn还是uvicorn
程序员的战歌
Pythonfastapi
Uvicorn在单进程上使用异步协程是有优势的,但是如果接口方法是同步的则走的多进程模式,也就是workers的数量,这个时候uvicorn不如gunicorn,性能上会有些限制。uvicornmain:app--host0.0.0.0--port8000--workers4Gunicorn是一个使用WSGI标准的应用服务器。Flask和Django可以直接使用Gunicorn运行,但是FastA
- ZooKeeper深度面试指南二
搬砖的小熊猫
zookeeper面试分布式
一、Chroot特性:多租户隔离的命名空间功能原理Chroot(ChangeRoot)是ZooKeeper3.2.0引入的关键特性,允许客户端将操作限制在指定子树下。客户端连接时通过路径后缀(如127.0.0.1:2181/app1)设置命名空间,所有操作(如创建节点/config)实际映射为/app1/config,实现物理集群内的逻辑隔离。应用场景多应用共享集群:不同业务(支付/订单)共用Zo
- 【STM32】USART串口协议&串口外设
对error说不
stm32嵌入式硬件单片机
✅作者简介:热爱科研的嵌入式开发者,修心和技术同步精进❤欢迎关注我的知乎:对error视而不见代码获取、问题探讨及文章转载可私信。☁愿你的生命中有够多的云翳,来造就一个美丽的黄昏。获取更多嵌入式资料可点击链接进群领取,谢谢支持!点击领取更多详细资料一、引言在嵌入式系统开发里,设备间的通信是关键环节。串口通信由于其实现简单、成本低廉等特性,被广泛应用于各类设备之间的数据传输。STM32系列微控制器具
- 构建私有视觉搜索应用:多模态大模型的应用实例
2301_80727036
自然语言处理
在当今的科技时代,视觉搜索功能已经不再是新鲜事物,许多智能手机用户都可以通过自然语言搜索照片。随着开源多模态大型语言模型(Multi-modalLLMs)的兴起,我们现在可以为自己构建这种视觉搜索应用,用于管理自己的私人照片收藏。本教程将向您展示如何通过代码示例,使用开源多模态LLM构建私有视觉搜索和问答系统。技术背景介绍多模态大模型结合了文本和图像处理能力,使得我们可以开发更智能的应用程序。通过
- zookeeper Curator(5):集群架构和集群搭建
后会无期77
zookeeperCuratorzookeeper架构分布式
文章目录一、集群架构:Leader-Follower模式二、核心机制:ZAB协议三、Leader选举机制四、集群部署要点五、优势与挑战Zookeeper集群是一个由多个Zookeeper服务实例组成的分布式协调服务系统,通过奇数个节点(通常3、5、7个)的协作,提供高可用性、容错性和数据一致性,适用于分布式环境下的配置管理、命名服务、分布式锁等场景。以下从架构、核心机制、选举机制、数据模型、应用场
- AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能网络ai
AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率关键词:AI人工智能、空间智能领域、运营效率、智能算法、数据驱动摘要:本文聚焦于AI人工智能在空间智能领域的应用,旨在探讨其如何助力该领域提升运营效率。首先介绍了空间智能领域的背景和相关概念,阐述了AI在其中的核心作用和原理。接着详细讲解了相关核心算法,并结合数学模型进行分析。通过项目实战案例展示了AI在空间智能领域的具体应用和实现方式。同时探讨了实际应用场
- DeepSeek:AI驱动的效率革命与实战案例解
weixin_45788582
人工智能aiDeepSeek
在人工智能技术的浪潮中,DeepSeek作为一款专注实现AGI(通用人工智能)的先锋工具,正通过其强大的自然语言处理(NLP)与分布式计算能力,重新定义高效办公的边界。以下通过技术解析与实战案例,展现DeepSeek如何赋能个人与企业,开启职场效率革命。一、技术革新:DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型,通过构建复
- 材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用_2024-08-04_00-17-21.Tex
chenjj4003
材料力学算法计算机视觉人工智能机器学习网络
材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用绪论有限元法的基本概念有限元法(FiniteElementMethod,FEM)是一种数值计算方法,用于求解复杂的工程问题,如结构力学、热传导、流体力学等。它将连续的物理域离散化为有限数量的、形状规则的子域,即“有限元”。每个子域内的物理量(如位移、压力、温度等)用多项式函数近似表示,通过在每个子域内应用物理定律(如牛顿第二定律、连续性方程等)
- rollupOptions 详细讲解,如何优化性能
东心十
vue.js
RollupOptions详细讲解与性能优化Rollup是一个JavaScript模块打包器,特别适合用于库和应用的打包。rollupOptions是在使用Vite、WMR等构建工具时配置Rollup的选项对象。下面我将详细讲解rollupOptions的各个配置项以及如何优化打包性能。核心配置项详解输入(input)javascriptrollupOptions:{input:‘src/main
- ai工具推荐系列:文生图,图生图工具liblibAi
风生水气
ai应用体验人工智能深度学习神经网络
在ai应用泛滥的今天,你是否也想通过简单的描述来创作一张这样高质量的图片?你可能听过一些比较知名软件,比如Midjourney,Stability.ai等,但是这些软件在国内访问起来都不是很方便。今天推荐一个国内可以访问的且可以生成较高自由度的图片生成工具---liblibAi。相比于国内其他的文生图,图生图工具,它拥有更多的参数可供调节,可以从不同粒度约束图片最终的生成效果。对于专业的同学来说更
- 多模态融合相机L3CAM
moonsims
人工智能
多模态融合相机L3CAML3CAM是Beamagine公司推出的多模态传感器融合技术,结合了激光雷达(LiDAR)和可见光摄像头,旨在为自动驾驶、工业机器人和其他需要精确环境感知的应用场景提供高效、安全的解决方案。L3CAM技术参数L3CAM结合了LiDAR和可见光摄像头,使其能够提供三维空间感知及图像级别的环境识别能力激光雷达部分(LiDAR)探测范围:大约200米(具体范围根据不同环境和反射面
- MQ135在STM32中的使用
Ricardo.lucky
STM32中的模块使用stm32嵌入式硬件单片机
一、简介MQ135气体传感器所使用的气敏材料是在清洁空气中电导率较低的二氧化锡(SnO2)。当传感器所处环境中存在污染气体时,传感器的电导率随空气中污染气体浓度的增加而增大。使用简单的电路即可将电导率的变化转换为与该气体浓度相对应的输出信号。MQ135传感器对氨气、硫化物、苯系蒸汽的灵敏度高,对烟雾和其它有害的监测也很理想。这种传感器可检测多种有害气体,是一款适合多种应用的低成本传感器。特点:在较
- Python爬虫实战:使用Scrapy+Selenium+Playwright高效爬取Coursera课程信息
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫scrapy微信开发语言科技selenium
前言在当今信息爆炸的时代,在线教育平台如Coursera提供了海量的高质量课程资源。对于学习者、教育研究者和数据分析师来说,获取这些平台的课程信息具有重要价值。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术高效爬取Coursera课程信息,并分析其中的技术难点与解决方案。1.Coursera网站分析Coursera是一个典型的现代Web应用,具有以下特点:采用React/Vue等前端框架构建,大量内容
- 深入理解Redis
深入理解Redis:高性能内存数据库的核心原理与应用实践1.引言在现代互联网应用中,高性能、低延迟的数据访问是至关重要的。传统的关系型数据库(如MySQL)虽然功能强大,但在高并发场景下往往成为性能瓶颈。Redis(RemoteDictionaryServer)应运而生,作为一个开源的内存键值数据库,它凭借极快的读写速度、丰富的数据结构和灵活的扩展能力,成为缓存、会话存储、消息队列等场景的首选解决
- url_luacher适配指南
harmonyos
ohos平台适配flutter三方库指导url_launcher1.准备工作下载待适配的三方插件:官方插件库本指导书,以适配url_launcher6.3.1为例2.插件目录lib:是对接dart端代码的入口,由此文件接收到参数后,通过channel将数据发送到原生端;android:安卓端代码实现目录;ios:ios原生端实现目录;example:一个依赖于该插件的Flutter应用程序,来说明
- 高效主机发现与端口枚举:fscan工具实战指南
Bruce_xiaowei
笔记总结经验网络安全fscan信息搜集
高效主机发现与端口枚举:fscan工具实战指南在网络安全领域,主机发现与端口枚举是渗透测试和信息收集的基础环节。本文将深入探讨fscan这一高效工具的核心技术原理与实战应用,帮助你快速掌握网络扫描的核心技能。一、fscan与Nmap工具对比特性fscanNmap开发语言Python3C++主要功能主机探测、端口扫描、漏洞检测主机发现、服务识别、OS检测爆破能力内置弱口令检测需配合其他工具扫描速度极
- 瑞芯微RK3288、RK3399、RK3568、RK3368芯片性能介绍与对比分析
不对法
硬件编程嵌入式硬件linux单片机mcu
目录标题RK3568RK3288RK3368RK3399RK3568是瑞芯微2020年底最新发布的一款定位中高端的通用型SoC,采用22nm工艺制程,支持Android11和Linux操作系统(Linux+qt/Fedora/Debian/Ubuntu),主要面向行业应用市场,如视频会议、智慧安防、商业显示、边缘计算、物联网网关、视频编解码等领域。集成4核arm架构A55处理器和MaliG522E
- 2025年上半年软考系统架构设计师--案例分析试题与答案
不对法
计算机软考机考系统架构
必选题一:大模型训练系统某公司开发一个在线大模型训练平台,支持Python代码编写、模型训练和部署,用户通过python编写模型代码,将代码交给系统进行模型代码的解析,最终由系统匹配相应的计算机资源进行输出,用户不需要关心底层硬件平台。a.系统发生错误时,不影响正常运行时发送一个消息给系统管理员(可靠性。ps:可靠性中包括了健壮性:指的是保护应用程序不受错误使用和错误输入的影响,在发生意外错误事件
- 【软件系统架构】系列四:数字信号处理器(DSP)
目录一、什么是DSP?二、DSP的核心架构特点1.基本结构2.工作流程:3.关键特性:三、DSP与MCU/MPU/NPU的对比四、DSP与通用处理器的对比五、常用DSP算法类型六、常见DSP芯片平台七、开发工具链与语言支持八、典型应用场景举例通信领域:音频处理:图像与视频处理:工业控制:军事与航空航天:九、选型关键因素十、技术趋势总结一、什么是DSP?DSP(DigitalSignalProces
- MQTT 和 CoAP物联网通信协议之争:MQTT 与CoAP 深度对比分析
34号树洞
#MQTT专栏物联网传输层通信专栏物联网通讯协议MQTTCoAP
目录一、核心特性对比二、关键设计目标1.MQTT2.CoAP三、优缺点分析MQTT的优缺点CoAP的优缺点四、典型应用场景对比五、技术细节对比1.消息传输流程2.安全性实现3.资源发现机制六、选择建议1.优先选择MQTT的场景2.优先选择CoAP的场景3.混合使用策略七、未来趋势总结在物联网(IoT)领域,选择合适的通信协议对于设备性能、电池寿命、网络效率和应用可靠性至关重要。MQTT(Messa
- AI 技术&AI开发框架
34号树洞
人工智能深度学习人工智能机器学习NLPGAI
目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充:基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习(MachineLearning,ML)✦核心概念:✦关键方法:✦应用案例:2.深度学习(DeepLearning,DL)✦核心概念:✦网络结构举例:✦技术趋势:3.自然语言处理(NLP)✦核心任务:✦代表模型:4.计算机视觉(ComputerVis
- Dify实现图文混排的智能问答实践
一望无际的大草原
Dify高级应用工作总结Agent数据分析agent智能客服
最近在做类似于各大平台中广泛应用的智能客服,相当于基于各平台的用户操作手册,业务流程场景等文档资料,开发一个类似于智能客服的自动化问答应用。主要基于dify进行开发,但对数据有些特殊要求,之前大家做的都是基于文本的,结合大模型返回的结果主要也是文本信息,这种方式不够直观全面,也有信息丢失,同时,一般这些资料中都包含了大量的图文结合内容,很多问题的答复需要结合图像进行答复更加直观,因此对其进行简单的
- 建议是先把base完全搞懂
weixin_47868976
Web云存储项目网络
并发编程日志系统啥的我只了解了一点点直接从网络层入手这个项目可行么?底层base模块没搞懂从web开始合理么?你的担心很有道理!让我来分析一下学习路径的可行性,并给你一个合理的学习建议。一、项目依赖关系分析1.模块依赖层次application/(应用层)↓强依赖net/(网络层)↓强依赖base/(基础层)↓强依赖系统调用(LinuxAPI)2.具体依赖关系Rantool从依赖分析可以看出,网络
- Redisson看门狗机制:分布式锁的可靠守护者
小韩学长yyds
Redisson分布式Redisson
个人主页:小韩学长yyds-CSDN博客⛺️欢迎关注:点赞留言收藏箴言:拥有耐心才是生活的关键目录一、引言二、Redisson简介三、看门狗机制原理剖析3.1自动续期核心逻辑3.2锁释放与取消续期3.3核心源码深度解读3.3.1scheduleExpirationRenewal方法3.3.2renewExpiration方法3.3.3cancelExpirationRenewal方法四、应用场景与
- 【算法设计与分析】(三)二分搜索技术与大整数乘法
珹洺
#算法设计与分析算法
【算法设计与分析】(三)二分搜索技术与大整数乘法前言一、二分搜索技术1.为什么需要二分搜索?2.二分搜索怎么做?3.为什么说它很快?4.哪些场景会用到?二、大整数乘法1.问题来了:数字太大怎么办?2.传统方法3.用分治思想优化4.Karatsuba算法:具体怎么算?5.效率提升有多大?6.实际应用场景总结前言在上一篇博客中,我们已深入剖析了递归的本质内涵与分治法的核心思想——通过将复杂问题分解为规
- 半导体器件仿真:光电器件仿真_(6).光电二极管仿真
kkchenkx
信号仿真2信号处理信息可视化
光电二极管仿真1.引言光电二极管是一种能够将光能转换为电能的半导体器件。在光通信、图像传感器、光检测器和太阳能电池等领域有广泛的应用。光电二极管的仿真可以帮助设计者了解器件的工作原理、性能参数以及优化设计。本节将详细介绍光电二极管的仿真原理和步骤,包括器件结构、物理模型、仿真软件的使用方法以及具体的仿真案例。2.光电二极管的基本结构和工作原理2.1器件结构光电二极管通常由一个PN结或PIN结组成。
- 【算法设计与分析】(四)Strassen 矩阵
珹洺
#算法设计与分析算法矩阵线性代数
【算法设计与分析】(四)Strassen矩阵前言一、传统矩阵乘法二、Strassen矩阵乘法1.算法步骤2.效率提升三、实际应用场景四、算法的局限性与改进前言上一篇博客我们以生动形象的例子和清晰的步骤,为大家详细讲解了二分搜索技术与大整数乘法。接下来,这篇博客将带大家深入探索**Strassen矩阵**乘法,感受算法优化魅力。我的个人主页,欢迎来阅读我的其他文章https://blog.csdn.
- YOLOv13:开启目标检测新时代,手把手教你实操
奔跑吧邓邓子
必备核心技能YOLO目标检测目标跟踪人工智能实操
目录一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络1.2YOLOv13独特之处二、前期准备工作2.1环境搭建2.2依赖安装三、深入使用指南3.1模型验证3.2模型训练3.3模型推理四、应用案例与拓展4.1实际场景应用展示4.2与其他技术结合思路五、总结与展望一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法在目标检测领域中,就如同一位不断进化的
- 从入门到实战:YOLOv13 安装与使用全攻略
奔跑吧邓邓子
必备核心技能YOLO目标跟踪人工智能安装使用全攻略
目录一、YOLOv13简介1.1目标检测与YOLO系列1.2YOLOv13核心技术亮点1.3性能优势展现二、前期准备2.1系统环境要求2.2软件依赖安装三、安装流程3.1获取源码3.2环境搭建3.3安装验证四、使用指南4.1模型验证4.2模型训练4.3模型推理4.4模型导出五、应用案例与技巧5.1实际应用场景展示5.2常见问题与解决方法5.3优化技巧分享六、总结与展望6.1YOLOv13回顾6.2
- 道可云人工智能每日资讯|江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动
道可云
道可云人工智能人工智能机器人arDeepSeekxr百度
道可云人工智能&元宇宙每日简报(2025年6月26日)讯,今日人工智能&元宇宙新鲜事有:江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动近日,长三角一体化示范区智能机器人训练中心在东太湖度假区(太湖新城)正式启用,成为江苏省首个机器人智能训练中心。该中心占地1500平方米,设有8个训练场景和30个生产工位,涵盖智能制造、商业服务、特种应用三大领域,年产数据可超200万条,旨在加速机器人从实验室走向真实产业场景
- 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