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AI天才研究院
AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
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保持学习ing
AI编程自动化低代码
自动化代码生成、低代码/无代码开发、算法优化实践等新兴技术在软件开发领域正逐渐崭露头角。这些技术为开发者提供了更高效、更便捷的开发方式,大大提升了软件开发的效率和质量。本文重点探讨的是这些技术在实际应用中的价值和优势。1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术,通过分析需求和已有代码,生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量,提高开发效率。
- (全网最全,打光测试解决高反光产品)在机器视觉2D中,遇到高反光产品打光测试怎么办?
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关键原则:优先从物理层面消除反光(光源/光学),算法作为补充。偏振方案成本通常低于更换光源,且效果显著,建议优先尝试。在机器视觉打光测试中出现反光问题会严重影响图像质量,导致特征模糊、边缘丢失或检测失败。以下是系统性的解决方案,可根据实际情况组合应用:一、调整光源方案改变光源角度斜射照明:避免光源直射反光区域(如30°-60°环光、条形光侧打)。同轴光优化:对镜面物体改用低角度环形光(如<15°)
- 文件同步·使用同步软件来管理文件(外接大脑)
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个人使用文件同步软件分享。管理文件/信息V1:Obsidian(信息图文:外接大脑;知识链接的形式)Zotero(文章存储:与Obsidian连接)Notion(各种文件存储:可分类、搜索、文字记录)【手机联动】坚果云(1G·小文件临时存储)【手机联动】Gitee(5G)阿里云盘(600G·比较大的文件)外接硬盘其他资源(不必存储:增加负担)管理文件/信息V2:Obsidian(信息图文:外接大脑
- Cortex-A9解码H265遇到的程序崩溃问题
melonbo
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1、应用背景处理器采用Cortex-A9,从网络摄像机拉取RTSP视频流,编码格式为H265,在打开rtsp视频流时有小概率出现程序崩溃的问题。2、分析根据coredump文件显示,问题出现在hevcdsp_sao_neon.s文件,它的作用是优化HEVC视频编码器的性能,特别是在处理视频帧时,通过NEON指令集实现的并行处理能力,可以显著提高视频编码的速度。ARMNEON指令集是ARM平台上的S
- 讯飞语音--唤醒Demo
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写的第一篇博客,因为最近姐姐说起了一个段子,一男子在地铁站手机找不到了,但是带了蓝牙耳机,耳机还有内容,男子想手机一定还在附近,随即大喊一句,悟空你在哪儿,手机循环回答,我在这.....这时,拿手机那哥们回了男子一个尴尬而不失礼貌的微笑,哈哈所以我想起讯飞语音,就试着写了一下语音唤醒的Demo,也借鉴了很多前辈的博客,就不一一列举了,各位不喜勿喷接下来进入正题,首先在讯飞官网下载对应的SDK,下载
- 一款wordperss AI免费插件自动内容生成+前端AI交互+文章批量采集
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一款LinkreatewordperssAI自动内容生成+前端AI会话窗口交互+文章批量采集免费插件1.SEO优化文章生成关键词驱动的内容生成:用户可以输入关键词或长尾关键词,插件会根据这些关键词生成高质量的SEO优化文章。文章结构清晰,语言自然流畅,符合SEO标准,能够有效提升网站内容的搜索引擎排名。自定义文章长度和要求:用户可以根据需要指定文章的长度(字数)以及对文章的额外要求,例如内容风格、
- Python 特殊方法深度解析:从对象创建到元类编程的全攻略
佑瞻
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在Python开发中,我们经常会遇到需要自定义类行为的场景。无论是重载运算符、定制属性访问,还是优化内存使用,特殊方法都扮演着关键角色。这些被双下划线包裹的方法(如__init__、__getitem__)如同类的"隐藏接口",掌握它们能让我们更灵活地操控类的行为。今天,我们就来深入探讨这些特殊方法的奥秘,揭开Python面向对象编程的底层逻辑。一、特殊方法的核心概念与基本定制特殊方法的本质特殊方
- 什么是Alpha测试和Beta测试?
海姐软件测试
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1.本质差异(测试阶段定位)Alpha测试≈可控环境下的"压力体检"在受控实验室环境中执行(通常是开发方场地),我们曾对某银行系统进行Alpha测试时,用Mock服务模拟了2000个ATM终端同时吐钞的场景。Beta测试≈真实世界的"路测实验"交给真实用户在实际环境中使用,比如某知名手游的Beta测试期间,我们发现了iOS14.3特定版本下的GPU内存泄漏问题,这种问题在模拟器上根本无法复现。2.
- 提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术
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APP加固方式iOSAPP加固是优化APK安全性的一种方法,常见的加固方式有混淆代码、加壳、数据加密、动态加载等。下面介绍一下iOSAPP加固的具体实现方式。混淆代码:使用ProGuard工具可以对代码进行混淆,使得反编译出来的代码很难阅读和理解。使用方式:在build.gradle文件中配置proguard-rules.pro文件,然后在项目构建时执行混淆。加壳:使用加壳工具对APK文件进行加壳
- 仅77K好用到爆!后悔没早发现
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手机不离手,眼睛受不了!现在大家每天盯着手机的时间越来越长,眼睛干涩、疲劳、视力下降...各种问题都找上门!今天给大家带来一款超级良心的护眼App——纤云护眼软件介绍软件大小竟然只有77KB,而且完全免费,无任何联网权限!简直是护眼神器中的一股清流!提供四种专业的滤色模式,可以根据不同环境和需求自由切换,有效过滤蓝光,缓解眼部疲劳更多功能自行体验。小编亲测,开启纤云护眼后,手机屏幕看起来明显柔和了
- Oracle 进阶语法实战:从多维分析到数据清洗的深度应用(第四课)
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在《Oracle树形统计再进阶》(第三课)基础上,我们跳出传统SQL聚合框架,探索Oracle特有的高级语法特性,包括多维分析神器MODEL子句、数据清洗利器正则表达式、PL/SQL存储过程优化,以及基于执行计划的查询调优技巧。这些技术能解决传统方法难以处理的复杂场景,如动态列生成、不规则数据清洗、批量数据处理等。一、MODEL子句:多维数据建模与动态透视业务场景:动态生成各部门全年度各季度请假类
- 如何配置远程服务器
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- 结构力学优化算法:多目标优化:遗传算法与结构优化_2024-08-08_19-41-25.Tex
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结构力学优化算法:多目标优化:遗传算法与结构优化绪论结构优化的重要性在工程设计中,结构优化扮演着至关重要的角色。它旨在通过最小化成本、重量或应力等目标,同时确保结构的强度、刚度和稳定性满足设计要求,来提高结构的性能和效率。结构优化可以帮助工程师在设计初期就避免潜在的结构问题,减少材料浪费,降低生产成本,同时提升产品的竞争力。多目标优化的概念多目标优化是指在优化过程中同时考虑多个目标函数的优化问题。
- MyBatis-Spring 优化 Mapper 接口使用的实践与原理
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MyBatis-Spring优化Mapper接口使用的实践与原理一、纯MyBatis项目Mapper接口使用的核心痛点1.1配置与调用流程繁琐1.2代码规范难以统一1.3依赖管理不清晰二、MyBatis-Spring实现Mapper接口自动化注册的原理与优势2.1MapperScannerConfigurer2.2ClassPathMapperScanner2.3MapperFactoryBean
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三、数据库层面:优化数据交互的「最后一公里」数据库是接口性能的「重灾区」——超过60%的接口响应慢问题可追溯至低效的数据交互。优化需从「SQL执行效率」「索引设计」「连接管理」三个维度突破。SQL优化:让查询「少走弯路」核心原则:减少无效数据扫描,让数据库「只做必要的工作」。常见问题与优化:**避免SELECT***:问题:返回冗余字段,增加数据传输量,无法利用覆盖索引。优化:明确指定需要的字段,
- HIGRESS插件开发实战:构建自定义网关功能
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摘要本文深入探讨HIGRESS插件开发,包括插件架构、开发流程、实战案例等内容。通过详细的代码示例和最佳实践,帮助开发者掌握插件开发技能,实现自定义网关功能。目录插件开发概述开发环境搭建插件架构设计开发流程详解实战案例调试与测试性能优化最佳实践总结与展望1.插件开发概述1.1插件架构插件系统插件加载器插件管理器插件执行器插件生命周期动态加载配置加载插件注册插件发现请求处理响应处理初始化启动停止1.
- 每天一个前端小知识 Day 16 - 前端性能优化全流程指南
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前端性能优化全流程指南(从加载到交互)目标概览:前端性能优化四大核心维度阶段优化目标加载阶段首屏速度、资源压缩、请求优化渲染阶段减少回流重绘、避免布局抖动交互阶段保持高帧率、避免卡顿持久运行阶段内存泄露处理、缓存命中策略一、加载性能优化(首屏速度为王)✅核心策略:资源体积优化JS/CSS/图片压缩(如gzip,brotli)Tree-shaking(去除无用代码)图片压缩(webp优先)合理拆包(
- Python隐式反馈数据集库之implicit使用详解
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概要Implicit是一个专注于隐式反馈数据集的协同过滤推荐系统Python库,由BenFrederickson开发。与显式反馈(如用户明确给予的评分)不同,隐式反馈是指用户通过行为间接表达偏好的数据,如点击次数、浏览时长或购买历史。这类数据在实际应用中更为普遍,但也更难以处理。传统推荐系统如Surprise或LightFM虽然功能全面,但在处理大规模稀疏矩阵时性能不佳。Implicit库通过优化
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高效计算满足K约束的子字符串数量:两种解法解析在字符串处理问题中,如何高效地计算满足特定条件的子字符串个数是一个常见的挑战。在本篇博客中,我们将探讨一个典型的字符串问题:给定一个二进制字符串s和一个整数k,要求我们计算所有满足如下条件的子字符串数量:子字符串中0的数量不超过k,或者子字符串中1的数量不超过k我们将展示两种不同的解法:一种是暴力解法,另一种是使用滑动窗口技术的优化解法。问题分析假设我
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- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
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线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
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apache-maven3.9安装与配置apache-maven3.9安装与配置已安装JDK8+(推荐JDK11/17)安装步骤1.下载Maven3.92.解压并移动到安装目录3.配置环境变量4.验证安装配置优化1.镜像加速(国内用户必做)2.自定义本地仓库位置(可选)3.配置IDE中的Maven常见问题解决mvn:commandnotfound依赖下载失败JDK
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AI辅助教学学习元学习思维模型认知框架思维棱镜
在学习这场马拉松中,大多数人只关注如何跑得更快(学习方法),但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能,甚至理解身体(大脑)的运作机制,从而跑得更远、更有效率。元学习(Meta-Learning)——“学会学习”的底层操作系统本质:元学习,简而言之,就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识,而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机,
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深度学习
1、解决sudogedit找不到Debian/Ubuntu系统命令终端提示sudo:gedit:找不到命令解决方法_sudo:gedit:找不到命令-CSDN博客文章浏览阅读6.9w次,点赞57次,收藏100次。原因gedit文件损坏导致。解决方法重新安装gedit即可,打开终端(Ctrl+Alt+T),输入sudoapt-getinstallgedit注意:输入上面命令无法安装时,可以先卸载ge
- 电商用户行为可视化大屏--大数据项目
一.项目目的1.深入了解服务:用户的浏览路径、购买频率、商品评价等数据,能够精准地刻画用户画像。了解用户的年龄、性别、地域等基本信息,以及他们的兴趣爱好、消费习惯等更深入的特征,从而为个性化的营销和服务提供依据。2.优化用户体验:通过分析用户在页面之间的跳转时间、购物车的使用情况等,找出可能存在的流程不畅或设计不合理的地方。3.提高运营效率:对商品销售数据、库存数据等进行关联分析,有助于合理安排库
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时序数据库并发控制:原理、实现与最佳实践关键词:时序数据库、并发控制、MVCC、时间戳排序、乐观并发控制、分布式事务、性能优化摘要:本文深入探讨时序数据库中的并发控制机制,从基本原理到实际实现进行全面剖析。文章首先介绍时序数据库的特点和并发控制挑战,然后详细分析MVCC、时间戳排序等核心算法原理,并通过代码示例展示实现细节。接着探讨分布式环境下的特殊考量,提供性能优化策略和实际应用案例。最后展望未
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引言:长文本处理的技术跃迁当LLaMA3将上下文窗口扩展至128Ktokens(约8万字),长文本处理技术迎来了革命性突破。这不仅意味着模型能处理更复杂的文档,更开启了"全局认知"的新可能——从法律合同的全条款审查到代码仓库的跨文件重构,从金融报告的时序分析到医疗病历的全周期追踪。本文将系统拆解LLaMA3长文本能力的技术内核,提供工程级优化方案与实战技巧,助你突破长文本处理的算力瓶颈与应用边界。
- HTML前端的自动化构建工具使用
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HTML前端的自动化构建工具使用:从手工作坊到智能工厂的蜕变关键词:前端构建工具、自动化流程、Gulp、Webpack、前端工程化摘要:本文将带你从前端开发的“手工作坊时代”出发,一步步理解为什么需要自动化构建工具,揭秘核心概念和工作原理,并通过实战案例教你用Gulp和Webpack搭建高效的前端工作流。无论你是刚入门的前端新手,还是想优化现有项目的开发者,都能在这里找到从“手动劳动”到“智能生产
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
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如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
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- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
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- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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实现思路
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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rpm -ivh kernel-head
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remove
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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