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深度学习人工智能
你对深度学习模型训练有哪些优化策略?在深度学习模型训练中,优化策略是提升模型性能和效率的关键。以下是一些常见的优化策略:1.数据优化数据预处理:对数据进行清洗、归一化、标准化等操作,以减少噪声并提高模型的收敛速度。数据增强:通过旋转、裁剪、翻转等方式增加数据多样性,尤其在图像处理中效果显著。数据采样:采用过采样或欠采样技术解决数据不平衡问题。2.模型优化模型架构选择:根据任务需求选择合适的模型架构
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一、密码学基础与RSA定位在对称加密体系中(如AES),加解密使用相同密钥的特性导致密钥分发成为核心安全问题。RSA作为首个实用的非对称加密算法(1977年由Rivest,Shamir,Adleman提出),通过巧妙的数论构造实现了:公钥加密:任何人可用公钥加密数据私钥解密:只有私钥持有者可解密数字签名:私钥签名可被公钥验证二、核心数学原理2.1模运算基础同余定理:a≡b(modn)当且仅当n|(
- 图像多分类的人工智能
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人工智能分类数据挖掘
当涉及到图像多分类任务,通常会使用深度学习模型,如卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)。以下是一个使用Python编程语言和TensorFlow库来构建一个简单的图像多分类模型的例子:#导入所需的库importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models,datasetsimportmatplot
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1.题目内容标题E.InterestingGraphandApples时间限制1秒内存限制64MB输入方式标准输入输出方式标准输出题目难度4(困难)题目涉及的知识点深度优先搜索及类似、并查集、图论题目描述Hexadecimal喜欢画画。她已经画了很多图,包括有向图和无向图。最近她开始创作一幅静物画“有趣的图和苹果”。一个无向图被称为有趣的,如果它的每个顶点都只属于一个环——一个有趣的环——并且不属
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使用StableDiffusion进行图像生成通常涉及以下步骤:安装依赖库:首先,你需要安装必要的Python库,如PyTorch、torchvision、diffusers和transformers等。这些库将为你提供深度学习框架、图像处理工具和StableDiffusion模型的接口。获取预训练模型:StableDiffusion模型通常很大,因此你需要从可靠的来源下载预训练模型。Huggin
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AI大模型全攻略:原理·部署·Prompt·场景应用本文从基础原理到实践部署,再到Prompt工程与典型应用案例,全方位解析AI大模型的学习路径与使用方法,适合开发者、产品经理、技术爱好者等不同背景读者。一、什么是AI大模型?AI大模型(LargeLanguageModels,LLM)通常指参数规模在数十亿甚至千亿级别的深度神经网络模型,如GPT、Claude、BERT、LLaMA、Baichua
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加速你的Android开发之旅——IntelHAXMV7.6.5深度解析与应用推荐【下载地址】HAXMforWindowsV7.6.5本仓库提供了IntelHardwareAcceleratedExecutionManager(IntelHAXM)的Windows平台V7.6.5版本。IntelHAXM是一款由Intel开发的硬件辅助虚拟化引擎,主要用于加速Android模拟器的运行。通过利用In
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在软件开发与运维深度融合的当下,DevOps工具链已成为企业数字化转型的核心引擎。面对2025年技术迭代加速、多云架构普及以及安全合规强化的挑战,构建一套适配性强、功能集成的DevOps平台,不仅是优化研发效率的关键,更是企业实现业务敏捷与持续创新的基石。本文聚焦代码协作、自动化、监控等关键环节,推荐多款前沿工具,助力团队在技术浪潮中保持领先。1.GiteeDevOps平台:本土化全链路研发协同引
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——以「开抽屉」任务为例,解析高精度机械臂的仿真训练全流程我们作为松灵机器人的授权商为用户提供灵活的解决方案如有产品购买需求请联系:ming@bft-robot.com一、为什么选择FrankaResearch3+IsaacSim?行业痛点:传统机器人开柜门依赖人工示教,耗时且无法应对抽屉卡顿、物品遮挡等动态场景。组合优势:FrankaResearch3:7自由度机械臂(±0.1mm定位精度)+触
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PyTorch量化技术教程:PyTorch模型构建与训练本教程旨在为读者提供一套全面且深入的PyTorch技术在量化交易领域应用的知识体系。系统涵盖PyTorch基础入门、核心组件详解、模型构建与训练,以及在A股市场中的实战应用。采用理论与实战深度融合的讲解模式,详细剖析如何运用PyTorch打造量化交易系统全流程。从数据处理的精细操作,到模型训练的优化技巧,再到交易信号生成的精准逻辑,以及风险管
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一、SegFormer的TensorRT加速优化TensorRT是NVIDIA推出的深度学习推理加速库,可以显著提高SegFormer在GPU上的推理速度。1.TensorRT加速流程目标转换SegFormer为TensorRT格式优化FP16/INT8计算提升推理速度(FPS)主要步骤导出TensorFlow模型转换为ONNX格式使用TensorRT进行优化运行TensorRT推理2.代码实现(
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探索未来舆情——推荐开源项目:思通舆情yuqing思通舆情是一款开源免费的舆情系统,支持本地化部署。支持对海量的舆情数据进行多维交叉分析和深度挖掘,为用户户提供全面的舆情数据,专业的舆情分析。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yu/yuqing项目简介思通舆情是一款强大的、完全开源的舆情管理系统,专为实时监测、分析和管理全网舆情而设计。它提供了全面的数据采集、
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一.协议架构与分层模型SSL/TLS协议采用分层设计架构,由记录协议层和握手协议层构成复合型安全通信框架:1.记录协议层(RecordProtocol):-实现传输数据的加密分帧(Framing)机制-支持对称加密算法(AES-GCM/ChaCha20-Poly1305)-提供HMAC完整性保护或AEAD认证加密-分片处理最大16KB数据块2.握手协议层(HandshakeProtocol):-复
- 深度解析:4G路由器CPE性能测试的五大关键指标
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4G路由器CPE(CustomerPremisesEquipment,客户驻地设备)的性能测试主要涵盖稳定性、吞吐量(速率)、连接能力、信号强度及覆盖范围等方面。以下是具体的测试方法:一、稳定性测试长时间运行测试:将4G路由器CPE连接到稳定的电源和网络环境。设置一个或多个客户端设备连接到路由器,模拟实际使用场景。在一段时间(如24小时或更长时间)内,持续观察并记录路由器的运行状态,包括是否出现断
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什么是Embedding?——从直觉到应用的全面解读在机器学习和深度学习的世界里,我们经常会听到“Embedding”这个词。它是深度学习中最核心的概念之一,尤其在自然语言处理(NLP)和推荐系统中应用广泛。但很多初学者对Embedding的理解可能只是:“它是把一个东西转换成数字的方式。”这种解释虽然没错,但过于简略,难以真正理解Embedding的作用。这篇文章将用最直观的方式,带你深入理解E
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在图上寻找路径在图上如何寻找从1到8的路径?一种策略:只要能发现没走过的点,就走到它。有多个点可走就随便挑一个,如果无路可走就回退,再看有没有没走过的点可走。运气最好:1->2->4->82运气稍差:1->2->4->5->6->8运气坏:1->3->7->9=>7->A=>7=>3->5->6->8(双线箭头表示回退)不连通的图,无法从节点1走到节点8。完整的尝试过程可能如下:1->2->4->
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在当今数字化浪潮中,视频技术与人工智能的深度融合正以前所未有的速度改变各行各业。蓝耘MaaS平海螺AI技术凭借其突破性的架构和前沿算法,正在为智慧城市、自动驾驶、智能监控以及新媒体内容生成等领域带来革命性变革。本文将探讨这一前沿技术的核心原理、实现方法以及未来的应用前景,并通过经典代码示例展示其实际实现。技术背景与发展趋势随着深度学习、边缘计算和大数据分析技术的不断成熟,视频处理正从传统的离线批量
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deepseek最新的主要是两个模型:通用多模态大模型deepseek-v3,671B,通用模型,用于常见日常问题推理模型deepseek-r1,671B,推理模型,擅长处理复杂、需要多步思考的问题,适合做深度研究、解决代码/数学问题DeepSeek-R1是首个验证了仅通过RL(强化学习)无需SFT(监督微调)就能得到大幅推理能力增强和涌现的模型。这种训练方式大幅降低了数据标注成本,简化了训练流程
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目录一、背景与核心价值二、无效数据分类与识别技术1.常见无效数据类型2.高级检测技巧三、六大处理方法深度解析1.精准删除策略2.智能填充技术3.时间序列插值4.异常值分箱处理四、电商销售数据清洗实战1.数据集说明2.四步清洗流程五、工业级处理方案选择矩阵六、总结与进阶建议一、背景与核心价值在数据科学项目中,无效数据(缺失值、异常值、重复值)会导致高达35%的分析误差(来源:IBMDataQuali
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在当今迅速变化的社会中,创造力被视为推动社会进步和经济发展的核心动力。创造领域模式的探讨,不仅涉及学术研究的深度与广度,更关乎如何将这些研究转化为实际的经济效益。这种模式的探索不仅是对创新的追求,更是对理想与现实之间的桥梁构建。首先,学术研究在创造领域中扮演着至关重要的角色。研究者通过理论建构和实证分析,揭示了创造力的本质与发展路径。无论是在艺术、科技还是商业领域,丰富的学术成果为我们理解创造力提
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提示:如何完整的从数据导入到最后模型训练以及模型保存,本集进行介绍。文章目录上集回顾一、数据集是什么?二、完整训练过程1.导入数据2.数据集划分3.模型训练4.模型保存以及加载总结下集预告上集回顾提示:上集已经对机器学习基础知识分类常用算法等进行了描述,这集开始是如何完整训练模型,前两集已经介绍了机器学习的通俗解释,已经常见分类,还有机器学习深度学习强化学习的关系和区别。有想看的小伙伴可以翻我主页
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【人工智能】图文详解深度学习中的卷积神经网络(CNN)概念和原理为什么要使用卷积神经网络?卷积神经网络简介卷积神经网络的数学公式池化操作:全连接层:激活函数卷积神经网络的C++实现示例代码应用场景自动驾驶影像物体识别医疗影像诊断附:计算机视觉中几种经典的网络结构概念和原理为什么要使用卷积神经网络?在讲述原理之前,我们先来解释为什么我们在图像及视频等等领域的机器学习中要使用CNN。我们都知道,使用多
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3月25日,AI领域迎来密集更新。前脚谷歌上线了最强大的推理模型Gemini2.5Pro,后脚OpenAI发布了GPT-4o图像生成功能,而中国的深度求索团队也在官网宣布DeepSeek-V3完成小版本的更新,版本号为DeepSeek-V30324。三大AI巨头同日交锋,各展身手,揭开2025年AI领域的第一轮混战?让我们一起来看看这些新版本、新功能有何亮点吧!谷歌上线最智能的AI模型Gemini
- Linux内核源码深度剖析:硬核拆解核心机制与实战
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引言Linux内核历经30年演进,代码量已超过2800万行,但其设计的优雅性仍令人惊叹。从进程调度中的时间片分配到内存管理的页表映射,每一处细节都值得深究。本文将以Linux5.15LTS版本为基础,通过逐行代码解析、性能优化案例及动态调试实战,带你彻底掌握内核核心模块的实现原理。一、内核启动流程:从BIOS到第一个进程1.x86体系下的启动代码解剖内核启动并非始于start_kernel(),而
- 为什么国央企适合低代码产品?
低代码paaspaas平台
适合国央企的低代码产品需满足以下核心要求:一、技术架构要求云原生与微服务架构:需支持容器化部署、弹性扩展,符合企业级应用的分布式特性。多租户资源隔离:实现不同组织/部门的独立数据存储与权限管理,确保业务隔离性。源代码开放与二次开发能力:支持导出源代码并深度定制,满足复杂业务逻辑扩展需求。二、安全合规要求国产化适配能力:全面兼容国产CPU(如鲲鹏、飞腾)、操作系统(麒麟、统信)及数据库
- Alluxio 携手 vLLM Production Stack 加速大语言模型推理
近日,Alluxio宣布与芝加哥大学LMCache实验室开发的vLLMProductionStack项目达成战略合作。作为大语言模型(LLM)推理领域的开源项目,vLLMProductionStack旨在为LLM推理提供高效的集群级全栈解决方案。此次合作将深度融合双方技术优势,共同推动新一代AI基础设施在LLM推理场景中的创新突破。AI推理的崛起重塑了数据基础设施需求,相较于传统工作负载呈现出独特
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
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