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墨绿色的摆渡人
CNN的各种知识点零碎知识点cnn均值算法目标跟踪
平均精度均值(meanAveragePrecision,mAP)1.平均精度均值(meanAveragePrecision,mAP)概念:计算步骤:具体例子:重要说明:典型值范围:总结:好的,我将分两部分详细解答您的问题:1.平均精度均值(meanAveragePrecision,mAP)概念:mAP是目标检测中最常用的评估指标,综合反映模型在不同召回率下的平均精度表现。其核心是计算每个类别的平均
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新新许愿树
#系统架构师职场和发展
目录一、软件结构设计(一)软件质量属性(二)风险,敏感点,权衡点二、结构化软件系统建模(一)流程图和数据流图(二)实体和类的区别(三)EssentialUseCases和RealUseCases(四)状态图和活动图(五)用例建模三、软件系统架构选择(一)能写的架构风格-论文(二)什么是软件架构风格,面向对象和控制环路两种架构各自风格的特点(三)主程序-子程序和管道-过滤器这两种架构风格的特点(四)
- 2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集
萌萌哒240
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目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源,它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。这类数据集通常包含大量的标注图像,每张图像中都标记了多个物体的位置和类别。例如,COCO(CommonObjectsinContext)数据集就是一个常用的目标检测数据集,它包含了80个类别的日常物体,如人、车、动物等,并提供了
- 为什么要构建知识体系?
linkingfei
其他
转载任何的学习都是在增强人的可控能力,如何构建自己的知识体系?这是一个很大的话题,知乎和分答上不少人都提问过这个问题,可见也是一个相对比较普遍的话题。总结下来大概有六个步骤:目标、获取、提炼、输出、聚合、扩充。1、目标:知识架构是达成目标的一种路径获取知识一定是为了解决某一个问题,或者是满足某方面的好奇心。解决问题就是在树立目标。抛开目标谈构建知识体系是一个伪命题。我们太希望找到一套速成的标准答案
- 独立开发经验谈:如何借助 AI 辅助产品 UI 设计
我在业余时间开发了一款自己的独立产品:升讯威在线客服与营销系统。陆陆续续开发了几年,从一开始的偶有用户尝试,到如今线上环境和私有化部署均有了越来越多的稳定用户,在这个过程中,我也积累了不少如何开发运营一款独立产品的经验。我将在本文中介绍如何借助AI辅助产品UI设计。对于独立产品来说,优秀的产品UI设计有显著优势:优秀的产品UI设计在多个方面具有显著的优势,主要包括以下几点:提升用户体验:良好的UI
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目录一、网络定位分析手段二、sar命令三、netstat命令以下是几种常见的网络风险诊断方法网络连通性检查带宽与延迟测量丢包率分析网络拓扑结构审查安全设备影响评估协议层面上的优化负载均衡器效能检验云化服务架构下的特殊考量系统应用之间的交换,尤其是跨机器之间,都是要基于网络的,因此网络宽带,响应时间,网络延迟,阻塞等都是影响系统性能的因素。如果应用在不稳定,不安全的网络下,则会导致应用程序的超时,丢
- Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
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Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn(通常简称为sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类:分类算法:支持向量机(SVM)随机森林(RandomForest)逻辑回归(LogisticRegression)朴素贝叶斯
- 程序员之路:编程语言面向对象的特征
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这段时间一直忙着谈对象,都忘了面向对象的概念了,今天回忆回忆一下基础的知识。面向对象编程(Object-OrientedProgramming,OOP)有以下四个主要特征:封装(Encapsulation)概念封装是指将对象的状态(数据成员)和行为(方法)包装在一个单元(类)中,并且对外部隐藏对象的内部细节,只通过定义好的接口来访问对象。这样可以防止外部代码随意访问和修改对象的内部数据,从而提高数
- 21章8节:绘制三维地形图
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用R探索医药数据科学r语言r语言-4.2.1地形图三维地形图
三维地形图在医学、流行病学、生态学和城市规划等多个领域中具有重要的应用价值。它不仅能够帮助研究人员更直观地了解地形对疾病传播、环境健康和公共卫生的影响,还能在疾病防控和健康风险评估中提供关键信息。在流行病学研究中,三维地形图能够显示地形起伏与气候条件如何交互作用,影响传染病的传播模式。而在环境健康领域,三维地形图则有助于科学家识别与地理因素相关的健康风险,为公共卫生决策提供数据支持。一、认识三维地
- C# MVVM架构介绍
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MVVM架构概述MVVM定义:MVVM(Model-View-ViewModel)是一种软件架构模式,主要用于构建用户界面。它将应用程序分为三个核心部分:Model(模型)、View(视图)和ViewModel(视图模型)。这种架构模式有助于分离关注点,使得代码更易于维护、测试和扩展。架构目标:其主要目标是通过数据绑定和命令来实现视图与业务逻辑之间的松耦合,使得开发人员可以独立地开发和修改视图、业
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摘要:当下,AI与深度学习广泛渗透生活各领域,大模型与海量数据加持下,其是否理解现实物理世界引发热议。文章开篇抛出疑问,随后深入介绍AI深度学习基础,包含神经网络架构、反向传播算法。继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象,也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。从信息论、物理启发式算法剖析理论支撑,探讨融合物理知识路径,并延展至跨学科应用、评估维度、伦理社会问题,最终展望AI
- 人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选:利用AI深度学习技术加速药物研发流程
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摘要:本文探讨了人工智能(AI)在药物研发中的应用,强调了AI在加速药物发现、降低成本和提高成功率方面的重要性。文章概述了AI在药物靶点识别、化合物筛选、药物设计优化等方面的应用,并详细介绍了机器学习和深度学习的基本原理。通过一个实操案例,展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析,预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤,证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力
- 使用Transformer模型实现股票走势预测:深入解析和实操案例(基于Python和PyTorch)
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摘要:本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用,突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构,并分析了其在股价预测中的优势和挑战。通过实操案例,展示了如何使用Python和PyTorch进行模型构建、训练和评估,包括数据预处理和性能评价。结果证实Transformer模型能有效预测股价,但需注意过拟合和数据量问题。未来研究将着眼于模型优化和
- 软件架构原理与实战:模块化和组件化设计的最佳实践
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1.背景介绍随着计算机技术的不断发展,软件系统的规模和复杂性不断增加。为了更好地组织和管理软件系统的代码和功能,软件架构设计成为了一个重要的研究领域。在这篇文章中,我们将讨论模块化和组件化设计的最佳实践,以及如何在实际项目中应用这些设计原则。模块化和组件化设计是软件架构设计的两个核心概念。模块化是指将软件系统划分为多个相互独立的模块,每个模块负责完成特定的功能。组件化是指将软件系统划分为多个可重用
- 软件架构原理与实战:解读架构师的职业发展路径
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文章目录软件架构原理与实战:解读架构师的职业发展路径(1)一、软件架构的基本概念二、软件架构师的角色三、软件架构师的职业发展路径四、软件架构的原则与实战五、结语软件架构原理与实战:解读架构师的职业发展路径(2)引言软件架构的核心原理抽象化模块化封装分层服务导向架构(SOA)实战经验了解业务需求技术选型设计模式的运用性能优化安全性设计可扩展性与可维护性架构师的职业发展路径初级阶段:技术专长中级阶段:
- 软件过程模型
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软件过程概念软件生命周期软件过程在工作产品构建过程中,所需完成的工作活动,动作和任务的集合。软件过程模型软件过程评估能力成熟度模型(CMM)传统软件过程模型瀑布模型(第一个软件过程模型,1970年模型)线性模型推迟实现缺点:增加工作量开发风险大早期错误发现晚不适应需求变化适用于需求明确,技术成熟,管理严的V模型(瀑布模型的变种)原型模型(原型化模型,快速原型模型)原型:一个部分开发的产品,让客户和
- 使用Scikit-learn实现支持向量机分类器
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使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的监督学习算法,广泛应用于分类和回归任务。SVM的核心思想是通过寻找一个最佳的超平面来分隔不同类别的数据点。本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器,包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。1.支持向量机的基本原理支持向量机的
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WebMVCframework文档:22.WebMVCframework(spring.io)概述WebMVC框架(WebModel-View-ControllerFramework)是一种用于构建Web应用程序的软件架构模式。MVC模式将应用程序分为三个主要组件:模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。这种分离有助于组织代码和简化开发和维护过程。以下是MVC框架的三
- 最新性能测试:Kafka、Pulsar 和 Pravega 哪个最强?
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本文会对Pravega进行性能评估,重点关注读写性能。1简介为了对比不同的设计选择,我们还额外展示了来自其它系统的性能结果:ApacheKafka和ApachePulsar。Pulsar和Kafka最初都被作为优秀的消息系统而为人熟知,但它们最近都做出了很大努力向存储系统方向发展,这两个系统最近都新增了分层存储的特性。然而,它们的设计选择具有根本性的不同,并导致了不同的行为以及性能特点。我们将会在
- MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering
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本文是深度学习相关文章,针对《MixRec:HeterogeneousGraphCollaborativeFiltering》的翻译。MixRec:异构图协同过滤摘要1引言2前言3方法4评估5相关工作6结论摘要对于现代推荐系统来说,使用低维潜在表示来嵌入用户和基于他们观察到的交互的项目已经变得司空见惯。然而,许多现有的推荐模型主要是为粗粒度和同质交互而设计的,这限制了它们在两个关键维度上的有效性。
- LearnLM: Improving Gemini for Learning
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本文是LLM系列文章,针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM:提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息,而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例,我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导,其中培训和评估示例包括描述后续模型中
- 学生成绩数据集
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学生成绩数据集通常具有以下几方面重要的功能:###教育教学分析方面-**教学效果评估**:-通过分析学生成绩数据集,可以了解不同学科、不同班级在特定时间段内的整体成绩情况。例如,计算某班级各个学科的平均分、及格率、优秀率(如90分及以上为优秀)等指标,教师能够直观地知晓自己的教学成果如何,哪部分知识学生掌握得较好,哪部分还存在不足,进而有针对性地调整教学策略和方法。-对比不同教师教授同一学科的班级
- LitGPT - 20多个高性能LLM,具有预训练、微调和大规模部署的recipes
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文章目录一、关于LitGPT二、快速启动安装LitGPT高级安装选项从20多个LLM中进行选择三、工作流程1、所有工作流程2、微调LLM3、部署LLM4、评估LLM5、测试LLM6、预训练LLM7、继续预训练LLM四、最先进的功能五、训练方法示例六、项目亮点教程一、关于LitGPTLitGPT用于使用、微调、预训练和部署LLMLightning快速⚡⚡每个LLM都是从头开始实现的,没有抽象和完全控
- 架构风格
「已注销」
运维数据库数据结构与算法
脑图链接:软件架构软件体系结构风格是描述某一特定应用领域中系统组织方式的惯用模式。体系结构风格定义一个系统家族,即一个体系结构定义一个词汇表和一组约束。词汇表中包含一些构件和连接件类型,而这组约束指出系统是如何将这些构件和连接件组合起来的。也就是说,架构体系都是以“构件”的思路进行软件实现的。体系结构风格反映了领域中众多系统所共有的结构和语义特性,并指导如何将各个模块和子系统有效地组织成一个完整的
- pytorch实现简单的情感分析算法
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在PyTorch中实现中文情感分析算法通常涉及以下几个步骤:数据预处理、模型定义、训练和评估。下面是一个简单的实现示例,使用LSTM模型进行中文情感分析。1.数据预处理首先,我们需要对中文文本进行分词,并将文本转换为数值形式(如词向量)。可以使用jieba进行分词,并使用torchtext或自定义的词汇表将词语转换为索引。importtorchimporttorch.nnasnnimporttor
- Implementing Flash-Cached Storage Systems UsingComputational Storage Drive with Built-inTransparen
飞鸟与鹿
硬件架构
摘要本文研究利用内置透明压缩的不断增长的固态硬盘(ssd)家族来简化高速缓存设计的数据结构。这种存储硬件允许用户应用程序有意地不充分利用逻辑存储空间(例如,稀疏LBA利用率和稀疏存储块内容),而不牺牲物理存储空间。因此,本工作提出了一种无索引的缓存管理方法,通过利用带有内置透明压缩的ssd,在很大程度上简化了基于闪存的缓存管理。我们进行了各种实验来评估所提出的cache管理的写放大和读性能,结果表
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上
XLYcmy
漏洞挖掘网络安全漏洞挖掘物联网项目申报跨架构静态分析固件
本研究的研究目的主要有以下两个:1、基于此领域的相关方法,通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验,比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线(1)构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集(2)针对跨架构下的二进制程序,利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言,对于不同中间语言,选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征,
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
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scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分