- Elasticsearch(ES)聚合
思静鱼
#elasticsearchelasticsearchjenkins大数据
Elasticsearch(ES)的聚合(Aggregation)功能类似于SQL中的GROUPBY+聚合函数(如COUNT、AVG、SUM),是进行统计分析的核心机制。聚合(Aggregation)概述Elasticsearch的聚合分为三大类:类别说明Metric聚合计算数值(如:count、avg、sum、max、min)Bucket聚合类似于SQL的GROUPBY,把文档分类Pipelin
- SapphireRapids NVMe Aggregate Performance with灵活IO测试--学习笔记(二)
向阳生活
学习笔记网络
4.主机系统配置由于NVMe控制器使用队列和数据缓冲区,这些队列和数据缓冲区可以托管在主机系统内存空间的任何位置,因此假设主机系统具有足够的内存容量和内存带宽来同时处理多个NVMe访问,以避免受到内存带宽限制。主机系统是Sapphire-Rapid2S系统,每个插槽上配置了8个DDR564GB,1DPC,运行在每个插槽上的速度为4800MTS(例如,共1TB内存容量)。4.1根端口的硬盘数量Sap
- 学习三维动画心得
2501_92205961
开发语言青少年编程
在大二学年的三维动画设计学习进程中,我围绕3dsMax和Blender两大核心软件展开深入钻研,并在此基础上探索技术应用与创新。不仅熟练掌握了基础操作,还深入到代码编写与复杂技术问题解决领域,逐步构建起系统的三维动画设计知识与技能体系,以下是详细的学习总结。一、3dsMax的深度学习与技术实践(一)高级建模与脚本优化在3dsMax的学习中,基础建模掌握后,我开始挑战高级建模技术。利用NURBS建模
- 基于 abp vNext 和 .NET Core 开发博客项目 - 数据访问和代码优先
阿星Plus
系列文章基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-使用abpcli搭建项目基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-给项目瘦身,让它跑起来基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-完善与美化,Swagger登场基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-数据访问和代码优先基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-自定义仓储之增删改查基于abpvNex
- 集成学习基础:Bagging 原理与应用
大千AI助手
人工智能Python#OTHER集成学习机器学习人工智能算法决策树Bagging
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!Bagging介绍1.定义与全称:Bagging是BootstrapAggregating的缩写,中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合(通常是投票或平均),来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
- ToolsSet之:颜色混合
BinField
ToolsSetWindows应用windowsmicrosoft
ToolsSet是微软商店中的一款包含数十种实用工具数百种细分功能的工具集合应用,应用基本功能介绍可以查看以下文章:Windows应用ToolsSet介绍https://blog.csdn.net/BinField/article/details/145898264其中Media菜单中的ColorBlender是一个颜色混合工具,可以将两个或多个颜色混合并查看混合后的结果。工具左侧用于选择初始颜色
- DAY 43 复习日
yizhimie37
python训练营打卡笔记深度学习
@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710第一步:寻找并准备图像数据集在Kaggle等平台上,你可以找到大量用于图像分类任务的数据集,例如英特尔图像分类数据集(IntelImageClassification)或手写数字识别数据集(DigitRecognizer)。对于初学者,一个更便捷的选择是使用像TensorFlow或PyTorch这样深度学习框架内
- SpringBoot-SpringBoot整合Swagger使用教程(详细图文介绍,一篇就够了)
只吹45°风
Springspringbootswagger整合
前言日常开发中,接口都是和开发文档相结合的。不论是和前端对接还是三方对接亦或者是接口留档,当我们开发完接口后,都需要去创建对应的接口文档。而修改接口后也要修改相对应的接口文档,但是这个真的很容易疏漏。而且相对于繁重的开发任务而言,维护文档又是一个同样让人心累的事情。那么有没有能针对我们的接口自动生成接口说明的工具呢,这样我们就不需要特意去生成和实时的去维护api文档?答案当然是-有,这就是今天要介
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
深度学习乐园
深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中,传统分类算法模型数量众多,适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标(示例)本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle,该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集,包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集,搭建相应的传统机器
- ✨【Blender/Houdini 渲染必看】CPUⓥⓢGPU?3 分钟选对算力不踩坑!
渲染101专业云渲染
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核心问题速答Q:渲染该选CPU还是GPU?✅CPU:复杂场景/批量渲染/预算可控首选✅GPU:单帧速度/实时预览/急单交付必选维度1:硬件硬刚——CPU凭啥赢麻了?▫️多线程王者:16核/32核服务器矩阵,支持50-300台并行渲染▫️场景兼容性:粒子特效/全局光照/超复杂模型稳定输出秘密武器:CPU批量渲染100帧耗时=GPU单帧耗时,整体效率持平!⚙️维度2:动态计费逻辑——成本由什么决定?计
- 利用chatGPT提取复杂json数据到excel文件中
z日火
工具使用excelchatgptjson
利用chatGPT提取复杂json数据到excel文件中1利用swagger导出json类型的接口数据2使用hiJson工具查看json结构3利用ChatGPT写python代码解析数据4复制代码到vscode运行任务说明:整理一个项目的所有接口,保存到excel文档中。在这里插入图片描述1利用swagger导出json类型的接口数据2使用hiJson工具查看json结构我需要json数据的"pa
- Three.js + Vue 处理glb文件过大问题(DRACOLoader加载压缩glb)
printf_824
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起因,three.jsediter导出的glb文件过于庞大,导致部署后文件加载过久解决方法:第一步(得有个blender),压缩:导出时把压缩勾选上这时候我们会得到一个glb文件,但与three.jsediter导出不同的的是,这个文件引入代码中会报如下错误这个警告表明在使用THREE.GLTFLoader时,没有提供DRACOLoader实例。DRACOLoader是用于加载Draco压缩格式的
- 学习AI机器学习所需的数学基础
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一、机器学习岗位的数学需求矩阵机器学习岗位研究型职位工业界职位DeepMind/Meta/Google研究部门研究科学家/研究工程师普通科技公司机器学习工程师/数据科学家需硕士/博士数学水平本科数学基础二、数学需求深度解析1.研究型职位(需深度数学)学历要求:数学/物理/计算机/统计/工程本科基础硕士/博士优先(Kaggle调查显示博士占比高)薪资关联:学历与收入呈正相关2.工业界职位(基础数学)
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一、问题现象在人大金仓(Kingbase)数据库中使用GROUPBY时,常遇到以下错误:ERROR:column"xxx"mustappearintheGROUPBYclauseorbeusedinanaggregatefunctionPosition:XX二、问题根源人大金仓基于PostgreSQL,严格执行SQL标准,要求:SELECT列表中的非聚合列必须全部包含在GROUPBY子句中或者这些
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vue-draggable-plus是一个基于Sortable.js的Vue拖拽组件库,是vuedraggable的升级替代品,支持Vue2和Vue3,功能更强,类型更完善,维护更活跃。特点同时支持Vue2和Vue3完整类型支持(TypeScript)拖拽排序、嵌套列表、拖入拖出基于原生Sortable.js,功能丰富支持v-model双向绑定安装npminstallvue-draggable-p
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- LightGBM:极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器
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人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能GBDTLightGBM
基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现,横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM?GBDT的瓶颈传统梯度提升树(如XGBoost)在处理海量数据时面临两大痛点:训练速度慢:需预排序特征&层次生长(Level-wise)内存消耗高:存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源,核心目标:✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
- Python打卡训练营-Day43-复习日
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@浙大疏锦行作业kaggle找到一个图像数据集,用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶:并拆分成多个文件
- DAY 43 复习日 CNN训练与Grad-CAM可视化(模块化实现)
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目录Kaggle图像分类项目:项目结构一、数据准备模块1.config/paths.py2.data/preprocessing.py3.data/dataset.py二、模型定义模块1.models/cnn_model.py2.models/grad_cam.py三、训练脚本train.py四、可视化模块1.utils/visualization.py2.visualize.py五、实用工具ut
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熬夜造bug
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目录前言一、开源方案1.6th获奖方案(代码未开源)1.1.特征工程(关键代码)1.2.方案解析2.7th获奖方案(开源)2.1.特征工程2.2.特征工程3.9th获奖方案(半开源)3.1.特征构造3.2.特征筛选3.3.模型3.4.zero_sum(标签后处理)4.14th获奖方案(开源)4.1.方案开源链接4.2.zero_sum(标签后处理)5.15th获奖方案(半开源)5.1.特征工程5.
- Kaggle金牌方案复现:CGO-Transformer-GRU多模态融合预测实战
1背景分析在2023年Kaggle"GlobalMultimodalDemandForecastingChallenge"竞赛中,CGO-Transformer-GRU方案以领先第二名1.8个百分点的绝对优势夺冠,创下该赛事三年来的最佳成绩。本方案创新性地融合了协方差引导优化(CGO)、注意力机制和时序建模三大技术模块,解决了多模态数据融合中的关键挑战:模态对齐、特征冲突和时序依赖建模。(1)多模
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weixin_47233946
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##一、梯度增强(GradientBoosting)原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能,主要包括Bagging(如随机森林)和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族,核心思想是**串行训练模型,每一步修正前序模型的残差**,最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**:用常数(如目标变量均值)预测。2.
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vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/*在线运行vLLM入门教程:零基础分步指南源码examples/offline_inference/disaggregated_prefill.py#SPDX-License-Identifier:Apache-2.0
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使用IPV6ANYCAST技术实现UDP应用负载均衡byvictor.cao目录1.前言1.1.术语解释2.环境要求2.1.拓扑结构2.2.软件环境3.三种负载均衡优缺点比较4.IPV6ANYCAST负载配置4.1.华为交换机负载均衡4.2.路由配置4.3.服务器配置配置Quagga备注:A.路由问题B.华为路由负载模式C.华为路由器选型前言术语解释IPV6ANYCAST:当一个单播地址被分配到多
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此篇为单张,多张请移步多张实现的文章话不多说直接上代码import{ref,onMounted,onBeforeUnmount}from'vue'constboxRef=ref(null)constimgRef=ref(null)letx=0lety=0letisDragging=false//确保元素存在后再操作constgetImgElement=()=>{if(!imgRef.value){
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rolling()是Pandas中用于移动窗口操作的强大函数,常用于:计算滚动平均、最大值、最小值、求和等时间序列平滑统计窗口内的自定义聚合df.rolling(window,min_periods=1).agg_func()常见参数参数说明window滚动窗口大小(整数或时间窗口)min_periods最少有多少个非NA才计算结果(默认等于window)center是否将窗口对齐中心(默认靠右)
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在LaravelSwagger中集成认证支持在Swagger/OpenAPI中添加认证支持对于文档非常重要,它允许用户直接在文档界面测试需要认证的端点。以下是完整的集成方案:完整解决方案1.定义安全方案在你的控制器文件顶部添加安全方案定义:/***@OA\OpenApi(*security={{"bearerAuth":{}}}*)**@OA\SecurityScheme(*securitySch
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9八个Cline社区最喜欢的MCPMCP服务器是Cline的脚手架,在Cline为你编程时,需要做超出向LLM获取反馈的操作,此时,就会借助MCP完成。MCP很多,小到HelloWorld,大到操作Blender创建场景,涵盖了很多方面的内容。以下是社区精选的一些MCP。firecrawlmcp一个网络爬虫MCP,主要功能有:firecrawl_scrape:抓取单个网页,支持高级内容提取选项。支
- 分类树/装袋法/随机森林算法的R语言实现
廖致君
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原文首发于简书于[2018.06.12]本文是我自己动手用R语言写的实现分类树的代码,以及在此基础上写的袋装法(bagging)和随机森林(randomforest)的算法实现。全文的结构是:分类树基本知识predginisplitrulesplitrule_bestsplitrule_randomsplittingbuildTreepredict装袋法与随机森林基本知识baggingpredic
- apache ftpserver-CentOS config
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apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>