- 【C++】双指针算法专题
啊QQQQQ
c++数据结构开发语言
目录前言对撞指针快慢指针习题练习1.移动零.-力扣(LeetCode)算法思路算法流程代码实现2.复写零.-力扣(LeetCode)算法思路算法流程代码实现3.快乐数.-力扣(LeetCode)算法思路算法流程代码实现4.盛水最多的容器.-力扣(LeetCode)算法思路代码实现5.有效三角形的个数.-力扣(LeetCode)算法思路代码实现6.和为S的两个数.-力扣(LeetCode)算法思路代
- Jfinal websocket onMessage无法接收二进制音频数据问题
withme977
websocket网络协议网络
最开始,和vue联调的时候是可以接收二进制音频流数据的,大小在5k左右;后面音频流数据每条8k多9k的时候就接收不到二进制音频数据了,并且刚请求连接上webcoket,发送一条消息后,就直接被动关闭websocket连接;最重要的是还不报错!!刚开始还没找到是数据大小限制的问题(由于要测试好多其它语音包,例如vad4j,webrctvad这些),以为是自己哪里搞错了,就找websocket什么时候
- World of Warcraft [CLASSIC] Earth, Wind & Fire
spencer_tseng
gameWoWCLASSIC
WorldofWarcraft[CLASSIC]Earth,Wind&Fire地、风和火在60秒内连续击杀岩石看守者阿尔卡冯、风暴看守者埃玛尔隆和火焰看守者科拉隆3个坦克:1号FQ拉土,加风的小怪,特别注意超载小怪,小怪会打治疗的2号DK主拉火,嘲讽土3号FQ拉风(和2号DK重合,流星拳分担,他掉血很快)特别注意超载小怪2个治疗NQ,JLM5个输出2个猎人去拉BOSS,2个法师输出,萨满是必须的,
- Python库 - transformers
司南锤
PYTHON库python机器学习python开发语言
transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库,用于自然语言处理(NLP)任务。它提供了大量的预训练模型,这些模型可以用于各种NLP任务,如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于transformers库的详细介绍:1.主要特点预训练模型:transformers库包含了多种预训练的语言模型,如BERT、GPT、T5、XLNet等。这些模型在大规模文本
- 线程池处理异常
NaughtyBo
#并发javaandroid开发语言
线程池在提交的任务在处理过程中发生了异常,却没有捕获到,导致异常只是输出在控制台,这通常需要把异常记录下来1、通过观察ThreadGroup的构造方法知道,当调用线程组的构造方法时,会获取当前线程所属的线程组,作为当前正在创建的线程组的parent线程组。2、通过在main方法中获取线程组信息可知,当前main线程所属的线程组是main线程组,而main线程组的parent线程组是system线程
- conda更换环境版本(比如torch版本)
挨打且不服66
pythonpython
找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候,需要安装与显卡对应的cuda和cudnn。但不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以
- 流行编程语言全解析:优势、应用与短板
a小胡哦
pythonjavac++c语言javascriptswiftr语言
Python:优势Python以其简洁、易读的语法闻名,新手能快速上手。丰富的库和框架,能极大地提高开发效率。适用领域数据科学与分析:处理和分析大规模数据集,进行数据可视化。典型示例:Google用Python进行数据分析,处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能:构建和训练模型。典型示例:OpenAI在很多人工智能项目中广泛使用Python,如GPT系列模型的研发。网络爬虫:轻松从网页
- 从awesome xxx类型的GitHub项目的README.md文件中检索所有GitHub代码库链接,并将它们克隆到本地
之群害马
github
脚本优化亮点:智能编码处理-新增URL解码功能,完美处理含中文等特殊字符的仓库名深度镜像支持-更新国内高校镜像源,提升克隆速度(新增清华、中科大镜像)智能重试机制-增加自动重试功能,网络波动时自动重试3次进度可视化-添加彩色进度条显示,实时掌握克隆进度深度错误追踪-增强错误日志记录,包含时间戳和错误类型#!/bin/bash#彩色输出设置RED='\033[0;31m'GREEN='\033[0;
- 误差放大器的工作原理是什么?
深圳市青牛科技实业有限公司
顶源人工智能嵌入式硬件单片机机器人科技安防监控
误差放大器(ErrorAmplifier)是一种广泛应用于反馈控制系统中的电子元件,特别是在电源管理(如开关电源、线性稳压器等)和其他需要稳定控制的系统中。它的主要功能是通过放大系统的误差信号来调节输出,使其达到所期望的目标值。工作原理:输入误差信号:误差放大器的输入端通常接收两个信号:一个是参考信号,另一个是反馈信号。反馈信号是从系统的输出端通过某种反馈机制传递回来的信号,通常用于表示实际输出的
- 智能硬件定位技术发展趋势
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智能硬件智能手表物联网宠物智慧城市uni-app微信小程序
在科技飞速进步的当下,智能硬件定位技术作为众多领域的关键支撑,正沿着多元且极具创新性的路径蓬勃发展,持续重塑我们的生活与工作方式。一、精度提升的极致追求当前,智能硬件定位精度虽已满足诸多日常应用,但未来发展仍聚焦高精度突破。在自动驾驶领域,厘米级甚至毫米级定位精度至关重要。科研人员正致力于融合多种定位技术,如卫星定位、惯性导航、视觉识别与高精度地图匹配。通过复杂算法协同运作,车辆在复杂路况下能精准
- 【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记机器学习人工智能
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六、机器学习应用领域总结机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念定义:机器学习是一种人工智能技术,通过对数据的学习和分析,让计算机系统自动提高其性能。本质:找到
- 解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归:不是回归的“回归”
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习pythonscikit-learnmatplotlib
引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归:机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归(LogisticRegression)。一、逻辑回归:不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中,逻辑回归(LogisticRegression)虽然名字中带有“回归”,但却是一位不折不扣的“分类高手”,主要用于解决二分类问题,在众多领域发挥着关键作
- DeepSeek多软件协同效应,产生的王炸组合
Chhjnavy
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DeepSeek网址:DeepSeek|深度求索1.DeepSeek+Kimi:一键生成高质量PPT,快速制作专业演示文稿Kimi网址:Kimi.ai-会推理解析,能深度思考的AI助手步骤:将PPT内容描述给DeepSeek,产生PPT大纲以及内容;将DeepSeek产生的大纲以及内容,丢到Kimi+模型中,即可自动产生PPT;2.DeepSeek+剪映:生成原创视频,适用于短视频创作剪映网址:剪
- 联想E470 双GPU笔记本部署私有AI模型方案
月光技术杂谈
大模型初探人工智能ChatGLM3联想E470Qwen-7BPhi-3-mini
背景:手上有一台联想E470的闲置笔记本,配置如下:(IntelHD620核显+NVIDIA920MX独显,i5-7200UCPU),想用它来部署并学习AI模型。考虑到电脑的性能限制,打算采用「量化模型+知识蒸馏」的低成本部署方案。一、硬件适配优化方案显存限制突破使用4-bit量化技术压缩模型,例如加载ChatGLM3-6B的INT4版本,显存需求可降至6GB310启用CPU-GPU混合推理(通过
- LLM论文笔记 9: Neural Networks and the Chomsky Hierarchy
Zhouqi_Hua
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Arxiv日期:2022.9.29机构:GoogleDeepMind/Stanford关键词transformer架构原理乔姆斯基体系长度泛化核心结论1.虽然Transformer理论上具有图灵完备性,但在实践中能力受到位置不变性和有限记忆的限制2.Transformer在一些任务中表现较差,例如正则语言任务(如ParityCheck),表明其与Chomsky层级的对齐性不佳3.Transform
- LLaMA系列大模型调研与整理-llama-alpaca-lora
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文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词:大模型,LLaMA,Alpaca,Lora,Belle,模型训练,模型微调,指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调,
- deepseek和ChatGPT 4o比较
调皮的芋头
chatgpt人工智能
DeepSeek和ChatGPT4o在实现方式、评测效果和使用体验方面的详细比较:实现方式:DeepSeek:推理型大模型DeepSeek的核心是推理型大模型,与指令型大模型不同,它不需要用户提供详细的步骤指令,而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。后训练+RL/RLHFDeepSeekR1等推理模型是在通用模型的基础上进行“特训”(后训练+SFT/RL/RLHF),使其不仅知道得多还用得好
- 基于 Debian 的系统(如 Ubuntu)上安装、启动和配置 SSH 服务的指令流
fanxbl957
linuxdebianubuntusshlinux
主要指令流和步骤简述:安装SSHdpkg-l|grepssh检查SSH服务是否已安装,如果输出中包含`openssh-server`,则说明SSH服务已经安装sudoapt-getinstallopenssh-server安装SSH服务ps-e|grepssh检查SSH服务是否已经启动,如果输出中包含`sshd`,则说明SSH服务已经启动sudoservicesshstart启动SSH服务sudo
- [论文笔记] Cost-Effective Hyperparameter Optimization for Large Language Model Generation 大型语言模型生成推理超参优化
心心喵
论文笔记论文阅读语言模型人工智能
成本效益高的大型语言模型生成推理的超参数优化https://openreview.net/pdf?id=DoGmh8A39OChiWang1,SusanXueqingLiu2,AhmedH.Awadallah11微软研究院,雷德蒙德2史蒂文斯理工学院摘要大型语言模型(LLMs)因其生成能力引发了广泛关注,催生了各种商业应用。使用这些模型的高成本驱使应用构建者在有限的推理预算下最大化生成的价值。本文
- 单片机、嵌入式Linux开发大学自学路径
Oriental Son
嵌入式MCU单片机单片机学习stm32mculinux
笔者所修读的专业为物联网工程,物联网工程是一门新兴的、热门的专业,其所涉及的学科更是又多又杂,既有计算机方向的编程语言(如C、C++、Java、Python等)、数据结构与算法、操作系统、移动端应用开发、机器学习等;软硬结合的方向有数字电路单片机开发、嵌入式Linux开发等;硬件、电路方向有电路分析、数字电路、模拟电路、传感器原理、RFID、FPGA开发等;涉及信号处理的有信号与系统、通信原理等。
- Log4j在Spring项目中的应用与实践
t0_54program
log4jspringjava个人开发
在现代Java开发中,日志记录是不可或缺的一部分。它不仅帮助开发者调试和监控应用程序的运行状态,还能在出现问题时快速定位原因。今天,我们就来探讨如何在Spring项目中使用Log4j进行日志管理,并通过具体的实例来展示其强大的功能。一、Log4j简介Log4j是Apache提供的一个开源日志框架,广泛应用于Java项目中。它提供了灵活的日志记录方式,支持多种日志级别和输出格式。通过配置文件,开发者
- 采用分布式部署deepseek
慧香一格
AI学习分布式deepseek
分布式部署DeepSeek涉及使用多个计算节点来加速模型训练或提升推理效率。下面是一个基本的指南,帮助您了解如何进行分布式部署。1.环境准备硬件需求:确保您的集群环境中有足够的GPU资源,并且所有机器之间可以通过高速网络互联。软件依赖:安装必要的库和工具,如PyTorch、Transformers等。特别地,对于分布式训练,还需要安装torch.distributed或者类似的库支持,例如Horo
- Java笔记——Java的三大体系架构:深入剖析Java的三大体系架构
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java笔记架构
Java的三大体系架构概述JavaSEJavaSE的主要特点和应用场景JavaSE中的核心API和功能JavaSE的优缺点JavaSE的主要特点和应用场景JavaSE中的核心API和功能JavaSE的优缺点JavaEEJavaEE的主要特点和应用场景JavaEE中的核心API和功能JavaEE的优缺点JavaEE的主要特点和应用场景JavaEE中的核心API和功能JavaEE的优缺点JavaMEJ
- 蓝桥杯备考:贪心算法之纪念品分组
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P1094[NOIP2007普及组]纪念品分组-洛谷这道题我们的贪心策略就是每次找出最大的和最小的,如果他们加起来不超过我们给的值,就分成一组,如果超过了,就把大的单独成一组,小的待定#include#includetypedeflonglongLL;usingnamespacestd;LLw,n;constintN=3e4+10;LLa[N];intmain(){cin>>w>>n;for(in
- 有了ChatGPT和deepseek,我们还需要刷力扣吗
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像ChatGPT这样的AI写手可以帮助我们大幅度提高工作效率,尤其是在代码生成、文档编写等方面。但对于是否需要深入学习基础算法和刷力扣这类问题,还是有一些值得思考的地方。1.AI的局限性深度发问与思考:虽然像ChatGPT这样的AI工具能生成代码,但这些代码生成并不代表你完全不需要理解基础算法。AI可以帮助你自动化一些任务,但它并不能完全替代对问题的深度理解和思考。理解算法的原理和背后的数学知识,
- 【卡车无人机】遗传算法GA求解卡车联合无人机配送路径规划【含Matlab源码 XYDG001期】
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Matlab路径规划(高阶版)matlab
Matlab领域博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;个人主页:Matlab领域代码获取方式:CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(高阶版)②付费专栏Matlab路径规划(进阶版)③付费专栏Matlab路径规划(初级版)⛳️关注CSDNMatlab领域,更多资源等你来!!⛄一、
- 提示工程(Prompt Engineering)的进阶策略与实践指南
调皮的芋头
prompt机器学习人工智能
深化与细化:提示工程(PromptEngineering)的进阶策略与实践指南一、结构化提示的黄金框架CRISPE框架(角色-约束-意图-风格-示例)适用于复杂技术场景,确保输出精准可控:[角色]你是一名有10年经验的Java架构师[约束]使用SpringSecurity6.0+,兼容JDK17[意图]实现支持JWT和OAuth2协议的用户鉴权模块[风格]代码符合GoogleJavaStyle,包
- 随机梯度下降一定会收敛么?
AndrewHZ
人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降?随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法,在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法,用于寻找函数的最优解,通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中,模型通过调整参数来最小化损失函数,以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
- CVPR2023 Highlight | ECON:最新单图穿衣人三维重建SOTA算法
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通算法SLAM自动驾驶3D视觉
作者:宁了个宁|来源:计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信:dddvisiona,备注:三维重建,拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。从彩色图像进行人体数字化。ECON结合了自由形式隐式表示的最佳方面,以及明确的拟人化正则化,以推断高保真度的3D人类,即使是宽松的衣服或具有挑战性的姿势。0.笔者个人体会这篇文章讨论了单图像的穿着人类重建问题。隐式方
- 《Ollama 与 DeepSeek 整合应用入门指南》一、二、三章
Allen-Steven
ollamadeepseek
第一章:工具概述与核心价值1.1Ollama技术解析本地化部署优势:无需网络连接的数据隐私保护跨平台架构设计:支持Windows/macOS/Linux全平台模型管理引擎:自动化处理模型依赖与版本控制1.2DeepSeek模型特性多模态处理能力:文本生成、代码理解、数学推理中文优化架构:针对中文语料的特殊训练策略模型家族图谱:从1.3B到67B的参数规模选择1.3技术整合价值本地智能计算:企业数据
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod