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1、Flink的四大特征(基石)checkpoint:基于Chandy-Lamport算法,实现了分布式一致性快照,提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。ValueState,ListState,MapState,BroadcastState.Time:实现了Watemark机制,乱序数据处理,迟到数据容忍。Window:开箱即用的滚动、滑动、会话窗口。以及灵活的自定义窗口。2、
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- 重生之我在异世界学编程之算法与数据结构:深入静态顺序表篇
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大家好,这里是小编的博客频道小编的博客:就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识,希望能在这里与大家共同进步,共同收获更好的自己!!!本文目录引言正文一、顺序表的概念及结构1.顺序表的定义2.顺序表的结构3.顺序表的初始化二、顺序表的基本操作(静态)1.插入操作2.删除操作3.查找操作4.更新操作5.获取元素操作6.遍历操作7.求顺序表的长度8.判断顺序表是否为空快乐的时光总是短暂,咱们下篇
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题目描述:明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查,为了实验的客观性,他先用计算机生成了N个1到1000之间的随机整数(N≤100),对于其中重复的数字,只保留一个,把其余相同的数去掉,不同的数对应着不同的学生的学号。然后再把这些数从小到大排序,按照排好的顺序去找同学做调查。请你协助明明完成“去重”与“排序”的工作。输入格式输入有两行,第1行为1个正整数,表示所生成的随机数的个数N。第2行有N个
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前言游戏引擎之争就像编程语言之争一样,在游戏开发圈永远是一个火爆的话题,目前市面上主流的一些游戏引擎,我们来给他们做一些比较,了解他们的历史,特点,为了严谨,备注一下写这个文章的时间编写时间是2021年4月20日。目前国内主流在用的游戏引擎有,Unity,Cocos,Laya,UE4,白鹭,接下来我们一起来分析这些引擎的特点。1:国民3D引擎UnityUnity,使用C#或Lua语言开发。国民3D
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MATLAB语言的计算机基础引言在当今信息技术飞速发展的时代,编程能力已成为当代人士必备的一项基本技能。MATLAB(矩阵实验室)作为一种高级编程语言和环境,广泛应用于数据分析、算法开发、模型创建、数字图像处理和计算机视觉等多个领域。MATLAB以其强大的矩阵运算和可视化能力,成为了科研人员和工程师的重要工具,尤其在数学、物理、工程等学科中,它的应用不可或缺。本文将从MATLAB的基本概念、环境搭
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经过前期内测调试,ROS固定翼开源仿真平台今日正式上线!现平台除适配PX4+ROS环境外,也已实现AP+ROS环境下的单机飞行控制仿真适配。欢迎大家通过文末链接查看项目地址以及具体使用手册。1平台简介ROS固定翼仿真平台旨在实现固定翼无人机决策、规划和控制仿真,区别于传统基于Matlab/Simulink的仿真方案:高度封装:平台将基础无人机控制算法封装为可复用的类,从而有效简化了开发流程。同时,
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最近涉及到了3D医学影像的分割,网络上相关的实现比较少,因此进行实现记录。3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目,git为:https://github.com/ellisdg/3DUnetCNN.git。安装环境为:nibabel>=4.0.1numpy>=1.23.0#torch>=1.12.0
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文秘要学计算机吗
原标题:高考志愿:计算机专业和文秘专业哪个适合女生?肯定是文秘专业更加适合女生吧,这对绝大部分女生来说是适用的。其实目前对高中毕业之后读大专的话,能够选择的热门专业不多。目前这个文秘类的专业,像这种速度方向的专业的话,还算是比较热门的。对于绝大部分大专生而言,尤其是女生而言是比较适合报考这种文秘类的专业的。因为目前来说像文秘类这种专业,社会上的需求比较大的。虽然目前有出现这种人工智能方面的软件,减
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计算机专业毕业可以做文秘吗
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- 试题转excel;word转excel;大风车excel(1.1更新)
流形填表
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更新了大风车excel1.1版本主要优化在算法层面:1.0版本试题解析的成功率为95%,现在1.1版本已经优化到解析成功率为99%一、问题描述一名教师朋友,偶尔会需要整理一些高质量的题目到excel中以往都是手动复制搬运,几百道题几乎需要一个下午的时间关键这些事,枯燥无聊费眼睛,实在是看起来就很蠢的工作就想着做一个工具,可以自动处理这个工作,自动将word试题按照要求写入excel中,自动整理试题
- 行为识别的方法
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行为识别主要有以下几大类方法,每类方法各有特点及典型算法:传统方法特点:利用手工设计特征对行为进行表征,再用统计学习的分类方法进行识别。需一定专业知识设计特征,耗费人力物力,对复杂场景、遮挡等适应性差,但对简单背景、规则动作识别效果尚可。典型算法:时空关键点(Space-TimeInterestPoints):基于视频图像中的关键点在时空维度上的变化来提取动作特征,但可能忽略视频细节,泛化能力较弱
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《深入浅出HTTPS》读书笔记(29):TLS/SSL协议TLS/SSL协议是一系列算法的组合,相比密码学算法来说,TLS/SSL协议的复杂性就更大了,主要体现在以下方面。◎协议设计的复杂性:一个完整的解决方案考虑的问题非常多,需要考虑扩展性、适用性、性能等方面,一旦方案设计不充分,攻击者不用攻击特定的密码学算法,而会基于协议进行攻击。◎协议实现的严谨性:即使协议设计是完美的,在实现协议的时候,也
- 自动驾驶中的混合决策架构
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自动驾驶中的混合决策架构关键词:自动驾驶、混合决策架构、决策模型、算法、数学模型、项目实战摘要:本文将深入探讨自动驾驶中的混合决策架构,从基础理论到实际应用,全面解析这一领域的核心概念、算法原理及其在自动驾驶中的具体应用。通过详细的项目实战案例,本文旨在为读者提供全面的技术指导和深刻的思考。第一部分:自动驾驶基础理论第1章:自动驾驶概述自动驾驶技术的发展背景源于人类对便捷、安全和高效的交通出行的需
- CAS操作的底层原理(总线锁定机制和缓存锁定机制 )
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目录处理器级别的实现总线锁定机制缓存锁定机制MSEI表示缓存行的四种状态MESI协议状态转换CAS操作是不保证可见性的CAS基本概念ABA问题的处理性能考虑先总结一下,CAS(CompareAndSwap)是一种原子操作,它比较当前内存值与期望值,如果相等则更新为新值,CAS是一种硬件级的原子操作,通过总线锁或缓存锁实现原子性,在使用缓存锁的时候缓存一致性协议保证数据一致性。而Java通过nati
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目录底层源码解析自定义唯一id算法MessageProperties类的相关实现自定义消息ID生成器配置和使用Rabbitmq是怎么判断是不是重复消息的呢?通过Redis的幂等性处理消息消费者实现分布式锁实现的重复检测完整的消息处理流程基于数据库实现Mapper接口消息处理服务RabbitMQ消息消费者底层源码解析RabbitMQ判断重复消息主要通过消息的唯一标识(MessageId)和幂等性处理
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支持向量机(SVM)算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法,广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。SVM具有很强的适应性,适用于各种应用,例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。SVM特别有效,因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面,从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中,我们将探讨支持向量机(SVM)
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切勿踌躇不前
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BFS:全球变暖:你有一张某海域N×N像素的照片,”.”表示海洋、”#”表示陆地,如下所示:........##.....##........##...####....###........其中”上下左右”四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿,例如上图就有2座岛屿。由于全球变暖导致了海面上升,科学家预测未来几十年,岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右
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KeepAlived高可用集群配置高可用的web集群监控本机80端口,实现主备切换实现原理实施配置高可用、负载均衡的web集群配置高可用、负载均衡HAProxy配置haproxy负载均衡调度器比较LVS(LinuxVirtualServer)NginxHAProxyday02KeepAlived高可用集群配置高可用的web集群监控本机80端口,实现主备切换实现原理实施配置高可用、负载均衡的web集
- Cortex-M3(转)
oldbalck
嵌入式操作系统系统架构
原来一直在Cortex-A8上做相关算法的开发和移植,最近要在Cortex-M3上实现一小功能,所以要了解一下Cortex-M3架构,在网上看到这篇blog不错,特转载一下。http://blog.mcuol.com/User/share_119/Article/39534_1.htm首先,在学习Cortex-M3时,我们必须要知道必要的缩略语。整理如下:AMBA:先进单片机总线架构ADK:AMB
- 算法第十六期——动态规划(DP)之线性DP
小叶pyか
算法动态规划
【概述】线性动态规划,是较常见的一类动态规划问题,其是在线性结构上进行状态转移,这类问题不像背包问题、区间DP等有固定的模板。线性动态规划的目标函数为特定变量的线性函数,约束是这些变量的线性不等式或等式,目的是求目标函数的最大值或最小值。因此,除了少量问题(如:LIS、LCS、LCIS等)有固定的模板外,大部分都要根据实际问题来推导得出答案。【例题】最长公共子序列(LCS)lanqiao0J题号1
- 代码随想录算法训练营day24(0117)
Lazy.land
算法
1.复原IP地址感觉有点难,基本属于是对着题解写了,单拎出来是否有效我都没写全对。。然后是对于单层回溯逻辑那里也是一个难点,追本溯源其实还是字符串的操作没有那么熟练。题目93.复原IP地址有效IP地址正好由四个整数(每个整数位于0到255之间组成,且不能含有前导0),整数之间用'.'分隔。例如:"0.1.2.201"和"192.168.1.1"是有效IP地址,但是"0.011.255.245"、"
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
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GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
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编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
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javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
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假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
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java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
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待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
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/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。