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小灰兔的小白兔
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在学术写作中，我们常常需要将LaTeX格式的公式插入到Word文档中。但如果你有一大段公式使用$...$或LaTeX命令，手动转换无疑非常耗时。本文将介绍一种“一键转换所有LaTeX公式为Word数学公式”的方法，只需设置一次宏，后续即可像“格式刷”一样使用！原理简介MicrosoftWord实际上内置了对LaTeX的识别能力，但需要配合“公式编辑框”使用。借助宏（Macro）功能，我们可以批量触
- 什么是DNS缓存投毒？有哪些防御措施？
在互联网的浩瀚海洋中，DNS（域名系统）如同一座灯塔，为用户指引着通往各个网站的路径。它将人们易于记忆的域名转换为计算机能够识别的IP地址，使得网络世界得以顺畅运转。然而，这座灯塔却面临着被恶意篡改的风险，DNS缓存投毒便是其中一种极具危害性的攻击手段。什么是DNS缓存投毒？DNS缓存投毒，也被称为DNS欺骗或DNS缓存污染，是一种通过向DNS缓存中输入错误信息，使DNS查询返回错误响应，从而将用
- DAY 43 复习日
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@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710第一步：寻找并准备图像数据集在Kaggle等平台上，你可以找到大量用于图像分类任务的数据集，例如英特尔图像分类数据集(IntelImageClassification)或手写数字识别数据集(DigitRecognizer)。对于初学者，一个更便捷的选择是使用像TensorFlow或PyTorch这样深度学习框架内
- ubuntu系统的树莓派人脸识别视频（转载哔哩哔哩）
qq_39717490
ubuntu音视频linux
树莓派进阶玩法|人脸识别项目教程_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1uv4y1g7aB?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=f9b5cbd9734c647ef133bdde5c02cfd4,视频播放量34013、弹幕量29、点赞数690、投硬币枚数247、收藏人数1968
- AI表格数据分析
简单发一篇文章，最近看到AI数据分析是越来越火了哈，把简单的流程进行一次简要的分享。AI数据分析的本质，是“结构化数据→模式识别→可视化表达+洞察输出”。1、分析流程详解：（1）数据预处理什么是数据预处理呢？其实它可以理解成你给的是什么。步骤1：识别数据结构表头，字段的含义等。步骤2：清洗数据去除空值、格式错误、重复数据。步骤3：类型识别判断哪些是时间字段？哪些是数值型？哪些是分类字段？总结：类似
- 票星球协议抢票 破盾3300
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源码下载地址：https://www.123912.com/s/8j6Wjv-bINYd抢票之前会有验证在1分钟，会跳出一个验证来识别你是否是真人，他会弹出一个图片需要打码平台进行识别提交提交进去他会返回一个值xxx值token购票持票人showid提交订单等等各种信息{"statusCode":33000000,"errorCode":"","comments":"正在为您自动尝试","actT
- 如何在 Windows 11 或 10 任务管理器中查看后台运行的应用程序或服务
山岚的运维笔记
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监控在Windows中后台运行的应用程序并非难事，也无需任何第三方应用程序。无论是Windows10还是11，两者都内置了一个名为【任务管理器】的应用程序。它的作用是允许用户识别和查看后台运行的应用程序以及服务。它有助于用户排查性能问题或确保高效分配资源。然而，如果你不知道如何操作，那么本文将帮助你了解如何访问和使用Windows任务管理器。打开任务管理器第一步是访问【任务管理器应用程序】，打开它
- tcpdump 抓取icmp数据包
洪大宇
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#eth1可以替换成你的网卡名称-nn显示IP地址和Mac地址tcpdump-nn-ieth1icmp今天正好有时间做一个简单的补充tcpdump其实和wireshark一样都会识别BPF语法所以做一个简单的补充：BPF语法:dst//目的地址src//原地址host//主机名称port//端口号icmp//icmp协议tcp//tcp协议udp//udp协议一般情况下我们只做一些简单的数据包分析
- 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
- 基于opencv的鱼群检测和数量统计识别鱼群密度带界面
完整项目点文末名片查看获取一、项目简介本项目旨在通过计算机视觉技术，实现对视频中鱼类数量的自动检测与计数。利用OpenCV库进行图像处理，包括背景减除、形态学操作、轮廓检测等步骤，最终在视频帧中标记出鱼类并统计其数量。该系统可广泛应用于水产养殖、生态监测等领域，有助于提高工作效率和数据准确性。二、环境准备在开始项目之前，需要确保以下环境和工具已安装：Python：推荐使用Python3.6及以上版
- C++入门基础语法，并提到希望内容详细且包含实例Demo，我假设你现在想要一个基于C++的人脸考勤系统源码，并且希望代码适合初学者，包含详细注释和说明
zhxup606
C++c++开发语言
C++入门基础语法，并提到希望内容详细且包含实例Demo，我假设你现在想要一个基于C++的人脸考勤系统源码，并且希望代码适合初学者，包含详细注释和说明。根据搜索结果，C++人脸考勤系统通常使用OpenCV库进行人脸检测和识别，这需要一定的库配置和基础知识。以下是一个基于OpenCV的简单人脸考勤系统源码示例，适合初学者理解，代码实现基本功能：捕获摄像头画面、检测人脸、记录考勤信息，并保存到文件。C
- 15.OCR训练
Echo``
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目录1.OCR训练2.助手训练13.助手训练24.算子训练5.OCR训练联合编程6.练习1.OCR训练*OCR训练*1.分类器文件*.omc*2.halcon官方的*1.局限性只能识别数字和字母*2.样式比较单一*3.样本数量较少*...**3.训练方法*1.助手训练*1.打开OCR助手*2.选择图片*3.选择训练区域*4.分割*5.字体*6.训练文件*7.新*8.学习*9.加入训练样本*10.保
- 14.OCR字符识别
Echo``
Halcon系统化学习ocr计算机视觉算法人工智能前端
目录1.识别方法1.OCR识别2.OCR识别方法1-助手识别3.OCR识别方法2-算子分割识别4.文本分割识别2.文本分割1.借用助手设置参数文本分割+混合识别2.借用助手设置参数文本分割场景23.不同字符场景1.倾斜字符1.识别方法1.OCR识别*OCR*1.概念*光学字符识别**2.识别的是什么*1.图片里面的文字符号**3.怎么识别*1.基于halcon的OCR识别**4.halconOCR
- 高防IP在服务器中的作用都有哪些？
wanhengidc
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高防IP作为一种通过技术手段让用户网络服务更加安全的一种IP地址，有着更高的防御能力，有着强大的流量清洗中心和防御系统，帮助企业实时监控网络流量，将恶意的用户请求识别并过滤掉，保护目标服务器不会受到网络攻击，同时还可以帮助众多企业抵御大规模的DDOS攻击。高防IP拥有着强大的防御能力，能够帮助企业抵御DDOS攻击和CC攻击等多种网络攻击，这些攻击通常会根据大量且无效的流量数据请求确定目标服务器，导
- SX1268低功耗sub-1g芯片支持lora和GFSK调制
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物联网iot人工智能硬件工程
SX1268射频收发器是长距离无线应用的理想设备，支持410-810MHZ。它专为长电池寿命而设计，仅消耗4.2mA的主动接收电流。SX1268可以使用高效的集成功率放大器在490MHz传输高达+22dBm的信号。在780MHZ时，SX1268在天线端口传输+10dBm的信号时消耗不到20mA的电流。SX1268支持用于LPWAN用例的LoRa@调制和用干遗留用例的(G)FSK调制。它高度可配置，
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
深度学习乐园
深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中，传统分类算法模型数量众多，适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标（示例）本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle，该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集，包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集，搭建相应的传统机器
- Densenet模型花卉图像分类
深度学习乐园
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项目源码获取方式见文章末尾！600多个深度学习项目资料，快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- 车牌号识别Delphi演示程序：轻松实现车牌识别技术
瞿巧群Justin
车牌号识别Delphi演示程序：轻松实现车牌识别技术去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍在智能交通系统领域，车牌号识别是一项至关重要的技术。今天，我们要介绍的是一个基于Delphi语言开发的车牌号识别演示程序。该程序能够高效识别并处理车牌号码，为交通监控、停车场管理等领域提供了极大的便利。项目技术分析本项目基于Delphi环境开发，利用先进的图像处理技术，实现了
- embedding模型有哪些？如何选择合适的embedding模型？
行云流水AI笔记
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embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型，常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型：Word2Vec：CBOW（ContinuousBag-of-Words）：通过上下文预测中心词。Skip-Gram：通过中心词预测上下文。GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）：结合了词频统计和Word2Vec的
- pdf 不是扫描件，但却无法搜索关键词【问题尝试解决未果记录】
Lauren_Lu
pdf
一、不是扫描件但不能搜索的原因1.情况一：文字被转成了“图形文字”有些PDF文件虽然看起来像是文字，其实是图片或者矢量图格式，不能直接搜索。2.情况二：PDF被加密有些PDF设置了“内容复制/提取”权限受限，即使你能阅读，但不能搜索、复制或选择文字。这通常是加密的一种表现。3.情况三：PDF嵌入了字体，但不是真正的文本有时PDF作者用的特殊软件或字体，会让文字显示正常，但实际上是不可识别的字符二、
- 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
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高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种概率模型，用于表示数据点由多个高斯分布（GaussianDistribution）混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域，尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍：一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的，每个高斯分布代表一个簇（Cluster），并引入隐变量（Lat
- Ubuntu挂载新硬盘
Ubuntu挂载新硬盘的方法1、检查硬盘,确保系统能够正确识别它。可以使用以下命令查看已连接的硬盘列表：sudofdisk-l确保找到您要挂载的硬盘设备（例如，/dev/sdb）。2、创建挂载点：在Ubuntu系统中，通常将硬盘挂载到一个目录中。执行以下命令来创建挂载点目录：sudomkdir/mysdb这将在根目录创建名为"mysdb"的目录作为挂载点。3、执行以下命令来挂载硬盘到挂载点：sud
- 【问题解决】pnpm : 无法将“pnpm”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。
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问题解决前端
今天配置完poetry环境变量之后pnpm不能用了具体报错pnpm:无法将“pnpm”项识别为cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。所在位置行:1字符:1+pnpmrundev+~~~~+CategoryInfo:ObjectNotFound:(pnpm:String)[],CommandNotFoundException+F
- Python实战：自动在知乎回答点赞并采集内容的高阶爬虫教程
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2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言okhttp学习
✨写在前面：为什么做知乎自动化操作？知乎作为中国领先的知识问答平台，拥有大量结构化内容。对于研究舆情分析、情绪识别、用户画像，甚至产品舆情反馈采集的用户来说，如何自动获取知乎内容并进行交互行为（如点赞、回答），是一个非常实用的能力。本文将手把手带你用Python完成以下目标：✅自动登录知乎✅自动搜索某个关键词下的热门问题✅自动点赞高质量回答✅自动采集回答内容（文本、点赞数、评论数等）✅自动保存为本
- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
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人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中，传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备，存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度，阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用，构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
- VB.NET,C#字典对象来保存用户数据,支持大小写
专注VB编程开发20年
java开发语言
用这个保存的,登录时大小写不一样会不会无法识别根据你提供的SaveUsersToJson方法，我注意到你使用了JSON序列化来保存用户数据，但没有显式指定字典的比较器。这意味着在反序列化时，默认会使用区分大小写的比较器，导致大小写不同的用户名无法正确匹配。问题分析当你保存用户数据时：PrivateSubSaveUsersToJson(usersAsDictionary(OfString,UserI
- 渗透测试/漏洞赏金/src/黑客自学指南
Web渗透测试方法论方法论概要在此方法论中我们的目标范围仅是一个域名或一个子域名，因此你应当针对你测试范围内的每一个不确定其web服务的域名，子域名或ip进行测试1.首先确定web服务器所使用的技术，其次如果你成功识别到技术，那么接下来要知道如何利用检索的信息。·该技术版本有任何已知的漏洞吗·使用的是常规的技术吗？有什么有用的技巧以此来检索更多的信息？·有没有针对某种技术的专用的扫描器可以用？比如
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类）
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记：
1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类：
枚举（Enumeration）
位集合（BitSet）
向量（Vector）
栈（Stack）
字典（Dictionary）
哈希表（Hashtable）
属性（Properties）
以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？ 我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？ 你真的想这样嘛？ var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应
正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN，过滤文件
征客丶
SVN
环境：
TortoiseSVN 1.8
配置：
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件：
多类型用英文空格分开
*name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下：
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍：Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点：
* 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码：
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下：
表test 数据如下：
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务，有如下两种方式：
第一种：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个：
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口：
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比
