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TAK_AGI
贪心算法算法
一.学习文章及资料1005.K次取反后最大化的数组和134.加油站135.分发糖果二.学习内容1.K次取反后最大化的数组和(1)贪心策略:使用了两次贪心局部最优:让绝对值大的负数变为正数,当前数值达到最大全局最优:整个数组和达到最大如果将负数都转变为正数了,K依然大于0,此时的问题是一个有序正整数序列,如何转变K次正负,让数组和达到最大局部最优:只找数值最小的正整数进行反转,当前数值和可以达到最大
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LongRunning
笔记笔记单片机
1.产品需求-竞品分析一般研发的需求都是市场部或者高层评估过利润和销量或者前景才会到研发的研发开始研究需求,分析竞品优缺点,一般会选用竞品前三名的产品进行分析分析竞品的功能,竞品的硬件方案和物料成本,功能优点和缺点,把硬件成本给到市场,为后面做的产品硬件成本做参考,避免后面硬件方案价格无优势的情况进行产品功能细致的梳理和过滤确定好规格性能参数等等查询对应的强制标准或行业标准考虑功能异常的补救逻辑项
- 自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战
DoYangTan
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自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理中的一项经典任务,目的是通过分析文本,判断其表达的情感倾向性。情感分析广泛应用于社交媒体监控、市场调研、客户服务等领域,帮助企业和机构快速了解用户的情感态度。在本文中,我们将深入探讨情感分析的基本概念、常用方法,并展示如何使用Python和现代NLP工具实现情感分析任务。1.情感分析的基本概念
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目录前言一结构体二结构体的存储三位段四枚举五联合体总结前言我们之前学习的intchardouble......都是内置类型,但是我们今天所学习的是自定义类型,比如联合体,结构体,枚举一结构体结构体是一些值的集合,这些值统称为成员变量,每个成员都是可以用不同的的基本数据类型结构体的使用场景:结构体的意义在于可以进行封装一个整体的所有变量,这个是十分便捷的,这样就可以不用重复的操作进行重复的定义相同的
- 七个合法学习黑客技术的平台,让你从萌新成为大佬
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1、HackThisSite提供在线IRC聊天和论坛,让用户交流更加方便。网站涵盖多种主题,包括密码破解、网络侦察、漏洞利用、社会工程学等。非常适用于个人提高网络安全技能2、HackaDay涵盖多个领域,包括黑客技术、科技、工程和DIY等内容,站内提供大量有趣的文章、视频、教程和新闻,帮助用户掌握黑客技术和DIY精神。3、OffensiveSecurity一个专门提供网络安全培训和认证的公司,课程
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一、数据的插入(INSERT语句的使用方法)1、什么是INSERT首先通过CREATETABLE语句创建表,但创建的表中没有数据;再通过INSERT语句向表中插入数据。--创建表ProductInsCREATETABLEProductIns(product_idCHAR(4)NOTNULL,product_nameVARCHAR(100)NOTNULL,product_typeVARCHAR(32
- 【2025年】全国CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛,看这一篇就稳了!
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基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包目录一、CTF简介二、CTF竞赛模式三、CTF各大题型简介四、CTF学习路线4.1、初期1、html+css+js(2-3天)2、apache+php(4-5天)3、mysql(2-3天)4、python(2-3天)5、burpsuite(1-2天)4.2、中期1、SQL注入(7-8天)2、文件上传(7-8天)3、其他漏洞(14-15
- pytorch基础-layernormal 与 batchnormal
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nn.LayerNorm(层归一化)和nn.BatchNorm(批量归一化)是深度学习中常用的两种归一化方法,都有助于提高模型的训练效率和稳定性,但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别,以下为你详细介绍:1、归一化维度nn.LayerNorm:对单个样本的特征维度进行归一化。无论输入数据的形状如何,它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差,然后进行归一化。例如,对于一个形状为(b
- anaconda 创建虚拟环境
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环境搭建
1.打开AnacondaPrompt2.创建环境condacreate--nametorchpython=3.62.输入activatetorch安装的anacondapython虚拟环境打开,torch为创建的env名字3.condainfo--env查看所有创建的环境4.关闭环境deactivate切记先激活环境
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常见网络层多路径协议介绍MPTCP(MultipathTCP)MPTCP是在传统TCP基础上进行扩展的协议,它允许在源端和目的端之间建立多个TCP子流,这些子流可以通过不同的网络路径传输数据。例如,一台笔记本电脑同时连接了Wi-Fi网络和以太网网络,当使用MPTCP进行数据传输时,它可以将数据分别通过Wi-Fi和以太网这两条不同的路径发送到目标服务器,从而充分利用两条链路的带宽。LISP(Loca
- 我在广州学 Mysql 系列——存储过程与存储函数详解
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ℹ️大家好,我是练小杰,今天周五了,一周就这样从手上溜走了,还有两星期过年!!本文将学习MYSQL中存储过程与存储函数的概念~~回顾:【索引详解】【索引相关练习】数据库专栏【数据库专栏】~想要了解更多内容,主页【练小杰的CSDN】文章目录存储过程与存储函数存储过程(StoredProcedure)存储函数(StoredFunction)⚠️主要区别选择存储过程还是存储函数创建存储过程命令解释创建存
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本文主要向大家介绍了C/C++知识点之智邮普创c语言面试题----字母概率,通过具体的内容向大家展示,希望对大家学习C/C++知识点有所帮助。题目描述小明最近对概率问题很感兴趣。一天,小明和小红一起玩一个概率游戏,首先小明给出一个字母和一个单词,然后由小红计算这个字母在这个单词中出现的概率。字母不区分大小写。例如,给定的字母是a,单词是apple,那么概率是0.20000。输入输入包含多组测试数据
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P1083[NOIP2012提高组]借教室题目描述在大学期间,经常需要租借教室。大到院系举办活动,小到学习小组自习讨论,都需要向学校申请借教室。教室的大小功能不同,借教室人的身份不同,借教室的手续也不一样。面对海量租借教室的信息,我们自然希望编程解决这个问题。我们需要处理接下来n天的借教室信息,其中第i天学校有ri个教室可供租借。共有m份订单,每份订单用三个正整数描述,分别为,,dj,sj,tj,
- 从入门到精通,解锁AI新高度——DeepSeek学习手册
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资料链接:https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5你是否渴望掌握前沿AI技术,却在复杂的理论和实践中迷茫?现在,一本由清华大学出品的《DeepSeek:从入门到精通》学习手册横空出世,为你开启AI新世界的大门。作为人工智能领域的新兴力量,DeepSeek以其卓越的性能和创新的技术,正在重塑我们对AI的认知。这本手册,由清华大学顶尖科研团队精心编写,是DeepSeek技
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笔者已经3A通过PMP考试,近期抽空会把上网课记录的笔记腾到博客中,以此文为目录链接全部内容,欢迎订阅关注。已整理完成基础认知篇、整合管理篇。持续更新中…知识领域启动过程组规划过程组执行过程组监控过程组收尾过程组项目整合管理4.1制定项目章程4.2制定项目管理计划4.3指导和管理项目工作4.4管理项目知识4.5监控项目工作4.6实施整体变更控制4.7结束项目或阶段项目范围管理5.1规划范围管理5.
- Python连接SQL SEVER数据库全流程
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背景介绍在数据分析领域,经常需要从数据库中获取数据进行分析和处理。而SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统,因此学习如何使用Python连接SQLServer数据库并获取数据是非常有用的。以下是Python使用pymssql连接SQLServer数据库的全流程:安装pymssql库本地账号设置脚本连接数据导入函数实现一、安装pymssqlpymssql是Python连接SQLServe
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Python的创始人为吉多·范罗苏姆(GuidovanRossum),人称龟叔1989年,为了打发圣诞节假期,Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字,来自Guido所挚爱的电视剧MontyPython’sFlyingCircus。他希望这个新的叫做Python的语言,能符合他的理想:创造一种C和shell之间,功能全面,易学易用,可拓展的语言。Python的具体发展历史和版
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目录一、产品概述二、目标用户与市场定位三、核心功能分析1.功能列表2.功能使用流程3.交互体验四、用户体验评估1.用户视角1.1学习曲线1.2操作流畅度1.3用户心理预期满足程度2.情感设计2.1细节设计与用户情感体验2.2界面与交互符合用户预期3.使用场景3.1高频场景下的操作体验3.2低频或紧急场景下的操作便利性总结五、数据和技术分析1.技术架构1.1技术架构概述1.2核心功能支持与稳定性1.
- 第14天:C++异常处理实战指南 - 构建安全的文件解析系统
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第14天:C++异常处理实战指南-构建安全的文件解析系统一、今日学习目标掌握C++异常处理的核心语法与流程️理解RAII在资源管理中的关键作用创建自定义文件解析异常体系实现安全的文件解析器原型二、C++异常处理核心机制1.异常处理基础语法#include#include#includevoidparseConfiguration(conststd::string&path){std::ifstre
- Spark技术系列(一):初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎
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Spark技术系列(一):初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性:磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景:UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发(2010年开源)技术定位:基于内存的通用分布式计算框架(支持批处理、流计算、机器学习、图计算等)1.2Spark内置模块S
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1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库,它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较,allclose用于考虑一定误差范围的近似比较,适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
- Exception:data did not match any variant of untagged enum PyPreTokenizerTypeWrapper at line 69 解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythontokenizerPyPreTokenizer解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Exception:datadidn
- 一学就会:A*算法详细介绍(Python)
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本篇文章是博主人工智能学习以及算法研究时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。文章分类在启发式算法专栏:【人工智能】-【启发式算法】(6)---《一学就会:A*算法详细介绍(Python)》一学就会:A*算法详细介绍(Python)目录A*算法介绍A*算法的核心概念A*算法的特点A*算法示例:迷宫
- redis集群迅速搭建(个人学习和测试用)
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redis学习java
笔者使用ubuntu操作系统下载redis地址:Indexof/releases/,选择最新的版本下载。解压后进入目录,直接make就可以编译。编译成功后在src目录下会生成redis-server和redis-cli可执行文件。进入redis目录下的utils/create-cluster目录,执行./create-clusterstart,快速启动6个实例zy@zy-VirtualBox:~/
- 电竞赛事数据分析:LNG vs BLG的胜利背后
烧瓶里的西瓜皮
python自动驾驶人工智能数据可视化机器学习
电竞赛事数据分析:LNGvsBLG的胜利背后摘要在S14瑞士轮次日,LNG以1:0战胜BLG,取得了开赛二连胜。本文将通过Python进行数据处理与分析,结合机器学习算法预测比赛结果,并使用数据可视化工具展示关键指标。通过对这场比赛的数据深入挖掘,揭示LNG获胜的关键因素。引言电子竞技(Esports)已经成为全球范围内的一项重要娱乐活动,而《英雄联盟》(LeagueofLegends,LoL)作
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟