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初中信息技术说课python
(共17张PPT)今年一场突如其来的新冠肺炎不仅使得人人带上了口罩,过了一个不一样的寒假,同时也使得我们以不一样的方式开启我们的学习。同学们你们知道那些人容易得肺炎重症呢?有基础病的身体素质差的身体质量指数(BMI,BodyMassIndex)是国际上常用的衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准,主要用于统计分析。肥胖程度的判断不能采用体重的绝对值,它天然与身高有关。因此,BMI通过人体体重和身高两
- 《Python与C#:虚拟机与元宇宙的次元战争》
虫洞没有虫
科技资讯\好文分享c#开发语言
一、运行时拓扑的「克莱因瓶」C#的CLR是三维环面结构的完美体现,IL代码在JIT编译时经历时空折叠。Unity引擎中,值类型在栈内存构建莫比乌斯环,使得800万顶点模型渲染保持16ms的帧同步。但当尝试将ECS架构推至理论极限时,发现GC的标记-清除算法会破坏拓扑结构,必须切换到UnityDOTS的Burst编译器实现量子退火优化。Python的PyPy则是四维超球面,JIT编译器在跟踪热点时创
- 《AI对话秘籍:5个Prompt Engineering核心技巧让DeepSeek输出质量翻倍》
Athena-H
PromptEngineering人工智能promptchatgptgptai
引言随着自然语言处理技术的飞速发展,像ChatGPT这样的AI对话系统已经广泛应用于客服、教育、创作等多个领域。然而,如何高效地与这些语言模型进行交互,获得准确、相关且高质量的回复,成为了应用中的一个关键挑战。这时,PromptEngineering(提示词工程)便成为了一项必不可少的技能。PromptEngineering的核心目标是通过优化与模型的输入互动方式,让模型生成更加符合预期的输出。在
- Tomcat 8.5 优化指南
最爱で毛毛熊
tomcat
Tomcat8.5优化指南Tomcat8.5是一个广泛使用的JavaWeb应用服务器,但在高并发或资源受限的环境中,默认配置可能无法满足性能需求。以下是一些常见的优化措施,帮助你提升Tomcat8.5的性能和稳定性。1.JVM优化Tomcat运行在JVM上,优化JVM参数可以显著提升性能。1.1内存设置调整JVM的堆内存大小,避免内存不足或频繁的垃圾回收。在catalina.sh(Linux)或c
- 【ISO 14229-1:2023 UDS诊断全量测试用例清单系列:第五节】
车端域控测试工程师
ISO14229-1:2023UDS诊断测试用例全解析测试用例网络学习汽车经验分享学习方法
ISO14229-1:2023UDS诊断服务测试用例全解析(WriteDataByIdentifier0x2E服务)作者:车端域控测试工程师更新日期:2025-02-13关键词:UDS协议、0x2E服务、DID写入、ISO14229-1:2023、ECU测试一、服务功能概述0x2E服务(WriteDataByIdentifier)用于通过数据标识符(DID)向ECU写入数据记录值,该服务需要安全访
- 做其他的不好吗?别写代码了(4)
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ai文章人工智能
AI技术在IT领域的应用确实已经成为一个趋势,这对IT从业者来说既是机遇也是挑战。我们需要客观地看待AI对IT行业的影响:AI可以自动化和优化很多IT工作,如系统监控、故障诊断、代码编写等,这可能会替代一些传统的IT工作岗位。但同时AI也会创造新的IT工作机会,如AI系统的开发、部署和维护,以及利用AI技术进行创新和优化等。未来IT从业者需要更多掌握AI相关的技能,如机器学习、数据分析等,以适应A
- 【SpringBoot3】面向切面 AspectJ AOP 使用详解
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面试学习路线阿里巴巴python前端开发语言
文章目录一、AspectJ介绍二、简单使用步骤1、引入依赖2、定义一个Aspect3、开启AOP支持三、AOP核心概念四、切点(Pointcut)1.execution2.within3.this&target4.args&@args5.@within&@target&@annotation五、通知(Advice)1.@Before示例:日志记录2.@AfterReturning示例:处理返回值3
- Java-数据结构-(TreeMap & TreeSet)
爱是小小的癌
Java数据结构数据结构算法java
一、搜索树①搜索树的概念搜索树是一种数据结构,用于高效的存储和查询数据,它通过树形结构组织数据,使得搜索、插入和删除操作的时间复杂度较低,这次我们来介绍比较常见的搜索树:"二叉搜索树"二叉搜索树的性质:有序性:对于树中的每个节点:左子树的所有节点值都小于该节点的值右子树的所有节点值都大于该节点的值它的左右子树也分别为二叉搜索树高效操作:搜索:比较目标值与当前节点值,决定向左或向右子树搜索,时间复杂
- FWT快速沃尔什变换
一条大祥脚
算法
处理位运算类卷积,板子很简单,就是需要记住正变换和逆变换的参数来看一道异或的例题给一堆数,他们两两异或,能得到的不同值有多少种?这个数据量,用常规思路根本没法做的。但是卷积是一个很神奇的东西,你把他变换到值域上再做,复杂度就能神奇地降到nlognnlognnlogn了,具体证明很复杂,可以去看oiwiki。然后这里的具体做法就是先把元素弄到值域上,就是映射到cntcntcnt数组,然后变换到值域上
- 任务1 将单表中的单个rfid增加为多个rfid
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数据库javasql
方案使用连表查询解决单独创建一个rfid的表让tool_id对应多个rfid需要优化的表1:tool_materials_stock库存管理已完成数据迁移完成原库rfid字段未删除2:tool_borrow_return借出借还管理已完成3:tool_materials_inspection质检管理已完成4:tool_materials_maintain维修信息已完成5:tool_material
- 景联文科技:以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型
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数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色,通过提供高质量的数据标注服务,帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付,每一个步骤都需要严格把控,确保数据的质量和安全性。景联文科技是一家专业的数据采集与标注公司,致力于为客户提供高质量的数据处理服务,助力企业在人工智能(AI)领域的创新与发展。数据标注的四项基本流程:数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。数据采集数据采集是数据处理的第
- 活动集锦 | 英码科技积极参与行业盛会,AI赋能城市数字化转型
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在当今数字经济时代,城市全域数字化转型已经成为提升城市管理效能、优化资源配置、推动经济发展的重要手段。英码科技始终致力于为企业打造高效、低成本的行业应用方案,助力企业实现数字化转型。近日,英码科技受邀参加了多场行业展示活动,展示了其在数字化转型方面的成果和技术。▎2024新型智慧城市建设成果展览会6月5日至6月7日,以“数字经济赋能,洞见未来城市”为主题的2024新型智慧城市建设成果博览会在广州琶
- Spark 性能优化(四):Cache
LevenBigData
spark性能调优spark性能优化大数据
在Spark中,缓存是一种将计算结果存储在内存中的方式,目的是加速后续操作。当你执行迭代算法或查询时,如果多次重复使用相同的数据集,缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存,Spark可以将数据存储在内存中,这样在后续的处理阶段就能更快地访问。1.Spark缓存的关键点:缓存基本概念:通过调用.cache()对DataFrame或RDD进行缓存。默认情况下,数据会存储在内存中(RAM),
- Amazon RDS Performance Insights优化SQL性能
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1.关键SQL性能指标分析1.1执行时间总执行时间:衡量SQL语句消耗的总时间。平均执行时间:单次执行的平均耗时。最大执行时间:最长的单次执行时间,用于识别异常情况。1.2执行频率调用次数:SQL语句被执行的总次数。每秒执行次数:反映SQL的执行频率。1.3资源消耗CPU使用率:SQL执行消耗的CPU资源。I/O使用:包括读取和写入的I/O操作数。内存使用:SQL执行过程中的内存消耗。1.4等待事
- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)模型详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
- Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程
宋13810279720
动作捕捉机器人人工智能
人工智能与机器人技术的飞速发展让人型机器人逐渐从科幻概念转变为现实应用,成为未来智能生活的重要组成部分。为了实现人型机器人动作的精准与流畅,惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器(如加速度计、陀螺仪等)捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术,惯性动捕不受环境光线和空间限制,具有更高的便携性和灵活性。在人型机器人AI训练过程中,惯性动捕技术能够实时捕
- 服务器 CPU 消耗过高是什么原因?
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服务器运维
服务器是一种计算机系统,它为网络上的其他设备或计算机提供服务和资源。CPU(中央处理器)是服务器的大脑,负责处理指令和管理硬件和软件资源。CPU的性能和功能直接影响服务器处理工作负载和提供可靠服务的能力。服务器管理员必须谨慎选择满足服务器需求的CPU,平衡性能、功耗和成本,必须确保服务器的硬件和软件得到优化,以充分利用CPU的功能。总之,服务器与其CPU之间的关系至关重要,服务器管理员在设计和管理
- 英码科技基于昇腾算力实现DeepSeek离线部署
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DeepSeek-R1模型以其创新架构和高效能技术迅速成为行业焦点。如果能够在边缘进行离线部署,不仅能发挥DeepSeek大模型的效果,还能确保数据处理的安全性和可控性。英码科技作为AI算力产品和AI应用解决方案服务商,积极响应市场需求,率先完成了昇腾系列产品与DeepSeek模型的深度适配。从硬件调校到软件优化,英码科技确保了昇腾系列产品的稳定、高效适配,为用户提供了更具竞争力的部署选择。Dee
- 95%人都不知道的,或许是最全DeepSeek 提示词合集、使用技巧与代码实现全攻略【建议收藏】
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一、引言DeepSeek作为一款强大的AI大语言模型工具,凭借其高效、灵活的特点,受到了众多开发者和用户的青睐。本文将全面介绍DeepSeek的提示词合集、使用技巧以及代码实现方法,帮助读者更好地利用这一工具,提升工作效率和创造力。二、DeepSeek提示词合集(一)代码处理代码改写:优化代码,进行纠错、注释、调优等。示例:请对以下代码进行优化,提高运行效率:[代码片段]对代码进行修改,来实现纠错
- 基于Unity引擎的日志管理模块深度技术分析
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引言在游戏开发领域,日志系统是诊断运行时问题的重要基础设施。本文将以GameFramework.Logging命名空间下的LogController类为研究对象(原YouYou.LoggerManager),从架构设计、实现机制、性能优化等多个维度进行深入剖析,并提出改进建议。本文涉及的类名和变量名均经过语义化重构,以提升代码可读性。一、架构设计分析1.1类层次结构设计publicclassLog
- C++优选算法五 位运算
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优选算法算法c++开发语言
一、位运算位运算(BitwiseOperations)是直接在整数的二进制表示上进行的操作。这些操作包括位与(AND)、位或(OR)、位非(NOT)、位异或(XOR)、左移(LeftShift)和右移(RightShift)等。位运算在处理低级别数据、优化性能、实现加密算法等方面非常有用。以下是这些操作的详细介绍:位与(BitwiseAND,&):对应位都为1时,结果位才为1,否则为0。示例:5&
- 揭秘DeepSeek代码改写提示词:从低效代码到工业级优化的AI魔法
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揭秘DeepSeek代码改写提示词:从低效代码到工业级优化的AI魔法引言:代码改写——AI时代的"编程外科手术"在软件工程领域,代码改写(CodeRefactoring)既是基本功也是高阶技能。传统开发中,开发者需要同时兼顾功能实现、性能优化、边界条件处理等多维目标,而DeepSeek的代码改写提示词技术,通过其独特的模型架构与提示词工程,正在重构这一过程的底层逻辑。本文将从技术原理、实践方法论、
- 基于滑动窗口的限流去重策略概念及简单实现
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爪哇开发java开发语言
概念:滑动窗口去重的目标是在一定时间范围内,避免处理重复请求,常用于去除重复的API调用、订单请求、发送消息等。实现原理:请求哈希存储:通过唯一标识(如用户ID、请求参数、消息ID)生成哈希值,存入缓存(如Redis、GuavaCache)。时间窗口:设置一个固定的时间窗口(如5秒),在窗口期内如果相同请求再次到来,则认为是重复请求。滑动检查:随着窗口的滑动,每次检查当前时间范围内是否存在相同的请
- doris:查询缓存
向阳1218
大数据doris
概念介绍SQLCache是Doris提供的一种查询优化机制,可以显著提升查询性能。它通过缓存查询结果来减少重复计算,适用于数据更新频率较低的场景。SQLCache基于以下关键因素来存储和获取缓存:SQL文本视图定义表和分区的版本用户变量和结果值非确定函数和结果值行策略定义数据脱敏定义以上因素的组合唯一确定一个缓存数据集。如果其中任何一个发生变化,例如SQL变化、查询字段或条件不同或者数据更新后版本
- JVM内存区域以及内存分配策略
NPU_Li Meng
JVMJVMJava中的内存区域
一、运行时的数据区域程序计数器程序计数器(ProgramCounterRegister)是一块较小的内存空间,可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。每个线程都有一个独立的程序计数器,彼此间计数器互不影响,独立存储,即是“线程私有”的内存。在虚拟机的概念模型里,字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,分支、跳转、循坏、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依
- spiking neural network概念学习
Zaгathustra
科研工作深度学习神经网络机器学习
我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
- 网络安全入门信息收集与漏洞扫描(二)
挣扎与觉醒中的技术人
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主动信息收集1Nmap扫描端口与服务(1)Nmap是什么?定义:网络探测工具,用于扫描开放端口、识别服务及操作系统。典型用途:发现目标存活主机(ping扫描)。识别开放端口和运行的服务(如SSH、HTTP、数据库)。探测操作系统类型(Windows/Linux)。(2)基础扫描命令快速扫描常用端口:nmap-sV-T4192.168.1.100#-sV探测服务版本,-T4加速扫描示例输出:PORT
- Java-数据结构基础1
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java数据结构开发语言全文检索eclipse
Java数据结构实现1.稀疏数组(SparseArray)的实现在实际编程中,我们经常会遇到这样的场景:一个二维数组中大部分元素都是0(或者是同一个值),只有少部分元素有不同值。这种情况下,如果我们直接存储整个二维数组,会造成极大的空间浪费。这时候,我们就可以使用稀疏数组来解决这个问题。1.1稀疏数组的基本概念稀疏数组的处理方法是:记录数组一共有几行几列,有多少个不同的值把具有不同值的元素的行列及
- 宋红康 MySQL高级篇 学习笔记
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mysql学习笔记
架构篇1.sql的执行流程查询缓存:有就直接返回了。解析器进行解析:检查sql合不合语法优化器:对sql语句进行逻辑优化,看是否使用索引,生成执行计划。存贮引擎:myisam,innodb去执行上述计划当然返回的时候也会在缓存一下结果。索引及调优篇1.InnoDBB+树索引的注意事项(页分裂的场景)1.根页面万年不动(页分裂):创建后,用户数据用完可用空间,就会新产生一个页a,并将根节点的数据复制
- OpenEuler22.03 LTS SP3 系统优化
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OpenEuler22.03LTSSP3系统优化1、关闭selinuxsetenforce0sed-i"s#SELINUX=enforcing#SELINUX=disabled#g"/etc/selinux/config2、禁用swapswapoff-ased-ri's/.*swap.*/#&/'/etc/fstab3、公有云机器,必须安全加固(1)、设置禁止root通过ssh远程登录【修改之前请
- 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