- 机器视觉_图像算法(六)——形状矩(Hu)
智能之心
#机器视觉_图像算法形状矩opencv
图像形状矩:一个从一幅数字图形中计算出来的矩集,通常描述了该图像形状的全局特征,并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息,比如大小、位置、方向及形状等。一阶矩与形状有关,二阶矩显示曲线围绕直线平均值的扩展程度,三阶矩则是关于平均值的对称性的测量。由二阶矩和三阶矩可以导出一组共7个不变矩。而不变矩是图像的统计特性,满足平移、伸缩、旋转均不变的不变性,在图像识别领域得到了广泛的应用。一般由mom
- 重温经典第二弹(xdoj1175,xdoj1179)
Owen_Q
搜索暴力枚举字符串
一转眼,记忆又来到了暑假。或许,这是一个这算是自己真正开始接触了解acm的一个时间点吧,各种算法数据结构,开始慢慢浮出水面。回顾当初,感慨万千。又找出了两道未ac之题,确实复杂度明显加强,思维性的进一步考验。Count思路:子串搜索问题,因为n和k大到2e5,因此,肯定是个单向处理不能回溯的问题,否则最坏n方的复杂度是难以接受的。对于单次搜索,考虑可以维护现有区间的元素,然后移位遍历向后搜索,对于
- ACM ICPC 2017 Warmup Contest 7(CTU Open Contest 2016)
Owen_Q
水题搜索数组stlacm
ccsp与区域赛都越来越近了,模拟与区域赛题并进,还有一堆作业,有点累,想玩耍,感觉自己有点迷失,算了,还是就这样吧,努力向前练习赛7,打两个签到题走人,继续刷csp去B.HotAirBallooning思路:统计不同人用过的气球的方案数,又是个去重问题,又想往set上放,后来发现气球数很少,完全可以数组统计,而气球总组合有限,虽然不大,但强搜可能会感觉tle,加个状压好了,感觉现在自己特别喜欢做
- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
Gravity!
大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
- Java Fork/Join 框架详解
empti_
数据结构与算法java
JavaFork/Join框架详解Fork/Join框架是Java7引入的一个并行编程框架,专门设计用来高效地实现分治算法(Divide-and-Conquer)。它通过工作窃取(Work-Stealing)算法来最大化多核处理器的利用率。一、核心概念1.基本组成ForkJoinPool:特殊的线程池,管理工作线程ForkJoinTask:表示任务的抽象类,有两个重要子类:RecursiveAct
- 为什么90%企业的AI数据分析都失败了?奥威BI给出破局方案
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人工智能数据分析数据挖掘
一、引言:AI数据分析在数字化转型中的核心地位在当今企业全面数字化转型的背景下,AI数据分析已成为解锁业务增长潜力的关键钥匙。然而,市场上众多AI数据分析产品常陷入“伪需求场景”,看似前沿却难以真正落地。本文将深入探讨奥威BI如何通过其AI数据分析能力,突破伪需求,实现数据价值的最大化。二、AI数据分析:伪需求场景的挑战伪需求场景的定义与表现AI数据分析领域的伪需求场景,指的是那些表面创新实则难
- 008 【入门】算法和数据结构简介
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算法与数据结构系统概览|[算法]-[基础]-[通用]一、算法分类与应用1.硬计算类算法|[算法]-[中级]-[通用]特点应用场景复杂度特征-精确求解问题-可能带来较高计算复杂度-大厂笔试/面试-ACM竞赛-所有程序员岗位必考⏱️通常为O(n)~O(n²)//[示例]快速排序算法-分治思想核心实现publicvoidquickSort(int[]arr,intleft,intright){if(le
- 【Linux】ghb工具
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GDB简介GDB(GNUDebugger)是Linux系统中最强大的命令行调试工具,由GNU项目开发。作为程序员调试C/C++程序的利器,GDB能帮助你:定位程序崩溃原因分析程序运行状态跟踪变量值变化检测内存错误安装与配置安装方法#Ubuntu/Debiansudoaptinstallgdb#CentOS/RHELsudoyuminstallgdb#ArchLinuxsudopacman-Sgdb
- 中国计算机学会推荐国际学术会议-体系结构相关(含投稿截至时间)
HiAallen
事务编辑器
Ref:CCF推荐国际学术刊物目录-中国计算机学会中国计算机学会推荐国际学术会议(●计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统)A类序号刊物名称刊物全称出版社投稿截止时间地址1PPoPPACMSIGPLANSymposiumonPrinciples&PracticeofParallelProgrammingACM2022-8-17dblp:PPOPP2FASTConferenceonFileandS
- 2019 CCF 推荐国际学术期刊&会议(计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统)
漓艾初
CCF
中国计算机学会推荐国际学术期刊&会议直接去这里找,全部都有https://www.ccf.org.cn/Academic_Evaluation/By_category/计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统期刊A类序号刊物简称刊物全称出版社网址1TOCSACMTransactionsonComputerSystemsACMhttp://dblp.uni-trier.de/db/journals/
- manjaro安装微软雅黑字体_开始使用 Manjaro(添加源+字体渲染去模糊+软件安装+优化配置+常见错误)(30)...
真的是单大宝
manjaro安装微软雅黑字体
1.添加archlinux镜像源1.步骤一向/etc/pacman.d/mirrorlist中添加国内镜像地址1.1方法1:自动添加1、输入如下命令查看国内镜像源,并按质量排序:sudopacman-mirrors-i-cChina-mrank,之后会弹出一个窗口,可以选择想要的镜像源,选择确定后会自动导入/etc/pacman.d/mirrorlist配置文件中。1.2方法2:手动添加直接在et
- iOS App 上架流程工具链解析:开发者视角下的协作实践总结
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httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
在我们最近完成的一个B2C健康管理类App项目中,有一个显著的特点:开发团队并不拥有统一的macOS环境。我们使用Flutter开发,一部分成员使用Windows,一部分使用Ubuntu,团队中仅有一台远程可用的Macmini作为打包主机。这次项目的iOS上架过程从准备证书、打包构建、上传提交,到信息维护与测试,每一个步骤都涉及多个工具协作。本文是从一个工程师的日常视角,拆解我们如何组合各类工具完
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皮蛋瘦肉粥_121
二叉树
文章目录二叉树的递归遍历二叉树前序遍历二叉树后序遍历二叉树中序遍历二叉树层序遍历102.二叉树的层序遍历107.二叉树的层序遍历II199.二叉树的右视图637.二叉树的层平均值429.N叉树的层序遍历515.在每个树行中找最大值116.填充每个节点的下一个右侧节点指针117.填充每个节点的下一个右侧节点指针II104.二叉树的最大深度111.二叉树的最小深度二叉树的递归遍历文章讲解确定递归函数的
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驱动说明Linux系统提供CH34*系列USBUART设备配合使用的默认CDC-ACM驱动程序。驱动程序文件名为CDC-ACM。CDC-ACM驱动程序控制特定设备的能力有限。此通用驱动程序不了解特定设备协议。因此,设备制造商可以创建能够访问设备特定功能集(例如硬件流控制或GPIO功能)的替代或自定义驱动程序。驱动文件下载:https://github.com/WCHSoftGroup/ch343s
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基于CTDEMAPPO的无线通信资源分配强化学习实现摘要本文提出了一种基于集中训练分散执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法,用于解决无线通信网络中的资源分配问题。我们设计了一个多基站协作环境,其中每个基站作为独立智能体,通过分布式决策实现网络吞吐量最大化。实验结果表明,MAPPO算法在频谱效率和用户公平性方面显著优于传统启发式算法。1.引言1.1研究背景随着5G/6G通信技
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FreeRTOS在ESP32S3上的作用之进程调度文章总结(帮你们节约时间)FreeRTOS的抢占式调度机制让ESP32S3能够实现真正的多任务并发,通过优先级和时间片轮转确保系统响应性和公平性。ESP32S3双核架构下的SMP调度实现了任务在两个CPU核心间的智能分配,通过负载均衡和核间同步机制最大化系统性能。任务调度器通过精密的数学模型和算法,能够在微秒级别内完成上下文切换,为嵌入式系统提供了
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ACM大量习题题库ACM大量习题题库现在网上有许多题库,大多是可以在线评测,所以叫做OnlineJudge。除了USACO是为IOI准备外,其余几乎全部是大学的ACM竞赛题库。USACOhttp://ace.delos.com/usacogate美国著名在线题库,专门为信息学竞赛选手准备TJUhttp://acm.tongji.edu.cn/同济大学在线题库,唯一的中文题库,适合NOIP选手ZJU
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为什么你的网站总出现卡顿,加载慢,崩溃等问题?在当今数字时代,网站的性能直接影响用户体验和业务转化率。如果你的网站经常出现卡顿、加载缓慢甚至崩溃的情况,不仅会赶走潜在客户,还会损害品牌形象。那么,问题究竟出在哪里?很可能是因为你使用的服务器是"超开"的共享资源。超开服务器的隐患许多廉价服务器提供商为了最大化利润,会在单台物理服务器上过度分配虚拟资源,这种现象被称为"超开"。当一台服务器上同时运行过
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近年来,以GPT-4、LLaMA、PaLM为代表的大模型彻底改变了人工智能的应用范式。然而,如何高效地将这些“庞然大物”落地到实际业务中,仍是开发者面临的核心挑战。本文系统梳理了10种主流架构模式,涵盖模型优化、工程部署、多模态融合等关键场景,并提供代码示例与选型建议。一、架构模式全景图在深入细节前,先通过一张表格快速了解各模式的核心价值:架构模式核心目标典型场景开源工具案例端到端微调最大化任务性
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目录1.题目2.解释3.思路4.代码5.总结1.题目给定两个整数集合a和b,定义magic操作为:从其中一个集合取出一个元素,放入另一个集合。操作后,两个集合的平均值都必须严格大于操作前的平均值。限制条件:不能将任一集合取空(否则无法计算平均值)。如果被移动的元素x在目标集合中已存在,则目标集合的平均值不变(因为集合元素不重复),但源集合的平均值可能改变(因为x被移除)。问题:最多可以进行多少次这
- 双城记:当手续费遇见冷冻期——动态规划下的股票交易艺术
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在金融算法的平行宇宙中,存在两座风格迥异的交易之城:"手续费之城"中每笔交易需缴纳过路费,但允许即时折返;"冷冻期之城"交易免费,卖出后却被强制冷却一天。今天,我们将用状态机理论和决策优化方程,解开这两座城市的财富密码。跟随动态规划的灯塔,穿透K线迷雾,直抵收益最大化核心!第一幕:手续费之城的财富迷宫给定一个整数n,要求生成所有由n个节点组成且节点值从1到n互不相同的不同二叉搜索树(BST)。二叉
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什么是VLLM?VLLM(VeryLargeLanguageModelInference)是一个高性能、优化显存管理的大模型推理引擎。它的目标是最大化推理吞吐量,并降低显存消耗,让大语言模型(LLMs)在单卡或多GPU服务器上运行得更高效。VLLM的核心优势:高吞吐量:支持批量推理,减少token生成延迟,高效KV缓存管理:优化GPU显存,支持更长的上下文多GPU支持:TensorParallel
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- 贪心算法应用:社交网络影响力最大化问题详解
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Java中的贪心算法应用:社交网络影响力最大化问题详解贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望导致结果是全局最优的算法策略。在社交网络影响力最大化问题中,贪心算法被广泛用于选择最具影响力的节点集合。下面我将从理论基础到具体实现,全面详细地讲解这一应用。1.问题定义与背景1.1社交网络影响力最大化问题影响力最大化问题(InfluenceMaximizationProblem)
- 20倍推理加速秘诀!揭秘批处理(Batching)的底层优化逻辑 | 附工业级调优指南
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1什么是批处理?批处理(Batching)指在模型推理时一次性输入多个样本(如图像、文本序列)而非逐条处理。例如:单样本推理:输入=[样本1]→输出=[结果1]批处理推理:输入=[样本1,样本2,...,样本N]→输出=[结果1,结果2,...,结果N]关键技术价值:通过并行计算最大化硬件利用率,尤其对GPU/TPU等加速器效果显著。2批处理加速推理的三大核心原理2.1并行计算资源榨取(核心机制)
- 【node】Mac m1 安装nvm 和node
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vuemacoschrome前端vuevue.jsnvmjava
Macm1安装nvm和node一、使用brew安装nvm安装brewhome二、建立.nvm文件夹三、~/.zshrc或~/.bash_profile中配置如下四、nvm常用命令一、使用brew安装nvm安装brewhome安装国内版本/bin/bash-c"$(curl-fsSLhttps://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)
- 强化学习(Reinforcement Learning, RL)概览
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一、强化学习的核心概念与定位1.定义强化学习是机器学习的分支,研究智能体(Agent)在动态环境中通过与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习机制。与监督学习(有标注数据)和无监督学习(无目标)不同,强化学习通过“试错”学习,不依赖先验知识,适合解决动态决策问题。2.核心要素智能体(Agent):执行决策的主体,如游戏AI、机器人。环境(Environment):智能体之外的一切,如棋盘、物理世界
- 2025免费数据分析BI工具推荐
在数字化转型持续深化的2025年,数据已成为企业决策的核心驱动力,但高昂的BI工具成本仍让许多中小团队望而却步,小编通过调研市面上20多款数据分析BI产品,挑选出以下5款提供免费版本或免费试用的产品,深度评测他们在AI分析/可视化/性能等方面能力,帮助用户在低预算的情况下实现数据价值最大化。1.微软PowerBI核心优势微软生态深度融合:无缝集成Azure、Excel、SQLServer、Offi
- Python-OpenCV-图像滤波
卡朗
PythonOpenCVpythonopencv计算机视觉人工智能图像处理
图像除了包含对应灰度或彩色信息,还包含一些无用的噪点等造成的不均匀扭曲。滤波可以清除这些噪点,平滑图像细节,使得图像更加清晰。均值滤波均值滤波器的原理是将每个像素的灰度值替换为其周围像素灰度值的平均值。其核心思想是去除图像中的高频噪声,同时保留图像中的低频信息。在进行均值滤波操作时,需要定义一个滤波模板(卷积核),通常是一个矩形区域,其大小由模板的宽度和高度决定。在模板中的每一个像素,都会与该像素
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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