- Charles中文版抓包工具:如何加速API调试与网络优化
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httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
在软件开发的过程中,网络请求和API接口的调试与优化是最常见的挑战之一。无论是Web开发、移动应用调试,还是后端API性能优化,开发者都需要一个高效的工具来帮助诊断和解决网络流量中的潜在问题。Charles抓包工具作为一款行业领先的网络调试软件,凭借其强大的功能和简便的操作,帮助开发者提升开发效率、优化网络请求。本文将探讨如何通过Charles中文版抓包工具加速API调试与网络优化,确保开发过程中
- iOS 抓包实战:时间戳偏差导致的数据同步异常排查记录
00后程序员张
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“这条数据不是我填的”“我的更新被覆盖了”“两个设备显示不一致”——这些是产品上线后最令人头疼的反馈。最近我们在一次用户同步问题排查中,发现表面是“数据丢失”问题,实则是多端数据提交时间戳处理不一致,导致后台认为老数据为新,覆盖了正确内容。这类问题通常日志无法直接反映,需要从网络请求行为层级来全面还原。本文是一次跨平台同步数据错乱排查的抓包实录,目标是展示如何用多工具组合方式,精确还原并定位导致数
- iOS 应用安全加固指南:通过 IPA 混淆与防破解技术实现全面防护
00后程序员张
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在现代移动应用开发中,安全性已不再是一个可以忽视的领域。随着黑客技术的日益成熟以及用户对隐私保护的重视,开发者必须将安全性嵌入到应用的每一个开发环节中,而不仅仅是在开发的后期进行加固。尤其是对于那些涉及用户数据、支付信息等敏感内容的应用,确保应用的安全性是至关重要的。本文将介绍iOS应用开发中的安全实践,并结合具体的安全加固技术,如使用IpaGuard、Obfuscator-LLVM,从应用的设计
- Docker 入门教程(七):容器数据卷
千233
Docker(for科研er)dockerjavaeureka
文章目录Docker入门教程(七):容器数据卷一、为什么需要数据卷?二、三种挂载方式示例:MySQL数据持久化三、数据卷容器模式(旧式技术)Docker入门教程(七):容器数据卷一、为什么需要数据卷?容器默认的写层具有两个关键缺点:不持久:容器一旦被删除,数据也随之丢失不可共享:每个容器的数据互相隔离为了解决这个问题,Docker提供了数据卷(Volume)机制,将数据从容器中解耦出来,形成独立、
- Joda-Time 日期时间库介绍
hweiyu00
技术栈杂谈开发语言java
一、Joda-Time是什么?Joda-Time是由StephenColebourne开发的开源日期时间库,用于替代Java标准库中的java.util.Date和java.util.Calendar。它因设计更合理、使用更便捷,曾是Java开发中处理日期时间的主流选择,尤其在Java8推出新的日期时间API(java.time包)之前被广泛使用。二、Joda-Time解决了Java标准库的哪些问
- Go 语言高效连接 SQL Server(MSSQL)数据库实战指南
程序员爱钓鱼
数据库golangsqlserver
在Go语言的开发过程中,与MicrosoftSQLServer(MSSQL)数据库的交互是常见需求之一。本文将详细介绍如何使用Go语言高效、安全地连接SQLServer,并进行基本的CRUD(增删改查)操作。1.安装MSSQL驱动Go语言使用github.com/denisenkom/go-mssqldb作为SQLServer驱动,首先需要安装它:goget-ugithub.com/denisen
- 使用 Xinference 命令行工具(xinference launch)部署 Nanonets-OCR-s
没刮胡子
Linux服务器技术人工智能AI软件开发技术实战专栏ocr
使用Xinference命令行工具(xinferencelaunch)部署Nanonets-OCR-s一、核心优势与适用场景通过xinferencelaunch命令可直接在命令行完成模型部署,无需编写Python代码,适合快速验证或生产环境批量部署。二、部署步骤:从命令行启动模型1.确认环境与依赖已安装Xinference:pipinstall"xinference[all]"GPU显存≥9GB(
- Spring AI 结合 MCP MySQL 实现对话式数据库查询
没刮胡子
软件开发技术实战专栏人工智能AISpring数据库spring人工智能spring-aimcp-servermysql
在现代应用开发中,将人工智能与数据库查询结合可以创造更自然、更智能的用户交互方式。下面我将详细介绍如何使用SpringAI框架结合MCP(可能指MySQL连接池或相关组件)实现对话中的数据库查询功能。什么是SpringAI和MCPMySQLSpringAI框架概述SpringAI是基于Spring生态的人工智能集成框架,它提供了:与大型语言模型(LLM)的集成能力对话管理和自然语言处理功能业务逻辑
- AingDesk开源免费的本地 AI 模型管理工具(搭建和调用MCP)
没刮胡子
Linux服务器技术软件开发技术实战专栏人工智能AI开源人工智能AI助手mcpsse知识库智能体
说明AingDesk是一款开源免费的本地AI模型管理工具,旨在简化AI模型部署流程并提升用户体验。AingDesk支持本地AI模型及API+知识库搭建。支持知识库、模型API、分享、联网搜索、智能体。✨产品亮点跨平台支持客户端支持Windows、macOS,服务端可通过Docker部署高效下载与网络优化自动选择最优下载线路,支持断点续传,提升大模型部署速度兼容OpenAIAPI格式,方便第三方模型
- 【Docker基础】Docker容器管理:docker stats及其参数详解
IT成长日记
容器技术深度解析与实践docker容器运维dockerstats
目录1Docker监控概述2dockerstats基本用法2.1基本命令格式2.2常用操作示例3dockerstats参数详解3.1常用参数说明3.2输出字段解析3.3格式化输出示例4dockerstats工作原理4.1监控数据采集流程4.2数据源解析5常见问题解答5.1为什么CPU使用率会超过100%?5.2内存统计中的cache/buffer包含在哪里?5.3如何监控已停止的容器?6总结1Do
- sqlserver 中的go的作用
NaiQai
SqlServer
如果只是执行一条语句,有没有go都一样,如果多条语句之间用go分隔开就不一样了,每个被go分隔的语句都是一个单独的事务,一个语句执行失败不会影响其他语句执行。例如:首先同时执行下边的语句select*fromsysobjectswhereid=aselectgetdate()你会发现会报错,并且不会显示任何结果集而你再执行select*fromsysobjectswhereid=agoselect
- MiniMax - M1:开源大模型的革命性突破
开源大模型MiniMax-M1研究报告一、引言在人工智能技术飞速发展的当下,大模型领域的竞争愈发激烈。开源大模型以其开放性、可定制性和社区协作的优势,逐渐成为推动人工智能技术进步的重要力量。MiniMax-M1作为全球首个开源大规模混合架构的推理模型,一经发布便引起了广泛关注。它在长上下文处理、推理效率和成本控制等方面展现出了卓越的性能,为人工智能的发展带来了新的思路和方向。本文将对MiniMax
- ss928v100模型的导出、量化和转换
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python开发语言
1、yolov8导出为onnxfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("./best.pt")model.export(format="onnx",imgsz=640,dynamic=False,simplify=True,opset=11,batch=1,half=False)以下是model.export()方法各参数的详细解释:format="onnx"指
- 锅炉四管如何做好防磨防爆工作?
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安全
锅炉四管如何做好防磨防爆工作?做好防磨防爆工作,首先需要对该项工作有基础的了解,四管爆破泄漏的现象:1、省煤器管爆漏以后,会出现以下现象:汽包锅炉的汽包水位下降;给水流量不正常地大于蒸汽流量;省煤器区有刺汽声;省煤器下部灰斗有湿灰或冒汽;省煤器后面两侧烟气温差增大,泄漏侧烟温明显偏低等。2水冷壁管爆破以后,会有如下现象:汽包水位下降;蒸汽压力和给水压力均下降;炉内有刺汽声:炉膛冒正压,有烟气从炉膛
- Linux 命令:cd
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Linux命令linux运维
Linuxcd命令详细教程一、cd命令概述cd是Linux系统中用于切换工作目录的核心命令,全称“changedirectory”。它是文件导航的基础工具,通过绝对路径、相对路径或特殊符号,可快速在文件系统中移动,掌握其用法是Linux操作的必备技能。资料已经分类整理好:https://pan.quark.cn/s/26d73f7dd8a7二、cd命令基本语法cd[目标目录]核心参数说明:目标目录
- 深度学习使用Pytorch训练模型步骤
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深度学习pytorch人工智能
训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程,旨在通过大量数据学习模型参数,以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤:1.数据准备:收集和处理数据,包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型:选择模型架构,例如决策树、神经网络等。初始化模型参数(权重和偏置)。3.选择损失函数:根据任务类型(如分类、回归)选择合适的损失函数。4.选择优化
- 常见的强化学习算法分类及其特点
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人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- 储能电池舱防爆通风环控系统有哪些要求?
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储能风电智能环控系统能源
纵观储能行业发展历程,技术水平突飞猛进,各类政策、规范标准都已取得长足进步,但起火爆燃事故却始终如影随形,储能安全也成为业内关注的焦点。起火爆燃何故频发,又应当如何防范呢?储能站大多采用的是锂电池,极易产生易燃易爆炸气体,一旦锂电池本身发生自燃就会在短时间内爆炸,直接影响现场工作人员的生命安全及其他设备的正常运行,所以就需要在日常运营维护和意外产生的时候有一套完备的储能泄爆排风系统,在灭火的时候做
- Go 语言单例模式全解析:从青铜到王者段位的实现方案
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什么是单例模式?单例模式(SingletonPattern)是一种创建型设计模式,它确保一个类(或结构体,在Go语言中)只有一个实例,并提供一个全局访问点来访问这个实例。这个模式在需要协调系统中动作的场景下非常有用,例如日志记录、配置管理或数据库连接池。为什么在Go中需要单例模式?Go语言以其简洁和高效的并发能力而闻名,支持goroutine和通道(channel)来实现并发编程。在并发环境中,确
- 车牌识别与标注:基于百度OCR与OpenCV的实现(一)
喜欢踢足球的老罗
大模型应用开发实践之旅ocropencv人工智能
车牌识别与标注:基于百度OCR与OpenCV的实现在计算机视觉领域,车牌识别是一项极具实用价值的技术,广泛应用于交通监控、智能停车场管理等领域。本文将介绍如何在macOS系统下,利用百度OCRAPI进行车牌识别,并结合OpenCV库在图片上绘制标注框和车牌号码,实现一个完整的车牌识别与标注流程。整个工程将使用PyCharm进行组织和开发。一、系统环境与工程结构系统环境操作系统:macOS开发工具:
- 深度学习中Embedding原理讲解
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ai笔记深度学习embedding人工智能
我们用最直白的方式来理解深度学习中Embedding(嵌入)的概念。核心思想一句话:Embedding就是把一些复杂、离散的东西(比如文字、类别、ID)转换成计算机更容易理解和计算的“数字密码”,这些“数字密码”能代表这个东西的本质特征或含义。为什么需要Embedding?想象一下,你要教计算机认识“苹果”和“橙子”:原始表示(不好用):你告诉计算机:“苹果”的编号是1,“橙子”的编号是2。问题来
- 内测分发平台是否支持应用的微服务化部署
咕噜企业签名分发-大圣
微服务架构云原生
内测分发平台是否支持应用的微服务化部署,这个问题实际上触及到了现代软件开发和运维的深层次需求。其支持程度不仅仅是一个简单的“是”或“否”的答案,而是涉及到平台的设计理念、技术架构以及实际应用场景的综合考量。首先,一些走在技术前沿的内测分发平台,它们在设计之初就充分考虑了微服务架构的复杂性和多样性。这些平台不仅原生支持微服务架构,还提供了丰富多样的工具和接口,以帮助开发者高效地管理和部署微服务。例如
- python编译Edge-tts: Edge tts Player
浩读语音朗读
edge-ttspython自然语言处理edge前端
Edge-TTS是Python库,通过微软AzureCognitiveServices转化文本为自然语音,Edge-TTS支持40多种语言和300种声音,提供优质的语音输出,这给学习外语的学生和老师很大的福利。下面,尝试着用python来编写一个简单的TTS转MP3。EdgeTTSfromtkinterimport*fromtkinterimportttkfromtkinter.filedialo
- 【Python】PyRoboPath:Python机器人路径规划的终极指南
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PyRoboPath:Python机器人路径规划的终极指南第1部分:PyRoboPath与路径规划基础第1章:PyRoboPath概览与核心理念1.1什么是PyRoboPath?PyRoboPath是一个先进的、开源的Python库,致力于为学术研究人员、行业工程师以及机器人爱好者提供一套完整、高效、易用且可扩展的机器人路径规划解决方案。它不仅仅是一个算法的集合,更是一个集成了机器人建模、环境表示
- 机器人系统导航里程计介绍
Xian-HHappy
机器人机器人人工智能算法里程计
一、引言在移动机器人的研究与应用领域,精准且实时地确定机器人的位置与姿态是实现其自主功能的关键。里程计作为达成这一目标的核心技术之一,在移动机器人的自主导航、路径规划、定位以及地图构建等诸多关键领域扮演着举足轻重的角色。随着机器人技术的持续演进,里程计已蜕变成为移动机器人实现SLAM(同步定位与地图构建)功能的基石。它通过对各类传感器所采集数据的精细计算与处理,运用增量式递推的策略,实时推算出机器
- AI摄像头动捕:精准量化八段锦动作质量,赋能传统功法习练
在追求动作标准度的竞技体育、舞蹈教学或运动康复领域,如何科学、客观、高效地评估动作质量一直是核心挑战。如今,AI摄像头动捕技术的成熟,正为这些领域带来突破性的解决方案,尤其在需要高度专注与准确性的八段锦、太极拳等传统健身功法领域中展现出巨大潜力。AI摄像头动捕系统,通过部署多组高帧率RGB摄像头,在空间中构建一个精密的三维捕捉场域。这种无穿戴动捕(或称无标记点动捕)的方式,让用户无需任何设备束缚人
- 最新 抖音 iOS 设备注册算法(配合心跳做不上榜人气用)
qq_1771238069
ios算法cocoa
最新业务需要研究了一周时间做出来了可以配合心跳包做抖音人气用一下部分代码#-*-encoding:utf-8-*-importjson,random,time,sysimportrequestsfromurllib.parseimporturlparse,parse_qsimportratelimitfromloguruimportloggerfromspiders.reg.confimportm
- Scikit-learn:机器学习的「万能工具箱」
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
——三行代码构建AI模型的全栈指南**###**一、诞生背景:让机器学习从实验室走向大众****2010年前的AI困境**:-学术界模型难以工程化-算法实现碎片化(MATLAB/C++主导)-企业应用门槛极高>**破局者**:DavidCournapeau发起*Scikit-learn*项目,**统一算法接口**+**Python简易语法**=机器学习民主化革命---###**二、设计哲学:一致性
- 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?
cda2024
机器学习人工智能
大家好,今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题:如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?想象一下,你是一位超分子化学家,正忙于设计一种新型的分子结构,这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构,但过程可能非常耗时且复杂。而现在,借助机器学习,你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
- OpenAI-Compatible Edge-TTS API 使用教程
马琥承
OpenAI-CompatibleEdge-TTSAPI使用教程openai-edge-ttsFree,high-qualitytext-to-speechAPIendpointtoreplaceOpenAI,Azure,orElevenLabs项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openai-edge-tts1.项目介绍本项目提供了一个本地化的、与Ope
- 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