- Node.js 连接 mysql 数据库
7 号
Node.js数据库node.jsmysql
安装mysql2模块npminstallmysql2使用mysql2连接池的方式,示例1importmysqlfrom'mysql2';//创建连接池constpool=mysql.createPool({host:'127.0.0.1',port:3306,user:'root',password:'123456',database:'test'});//获取连接并执行sql语句,execute
- 深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】
算法与数据
算法
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 物联网数据采集平台【物联网毕业论文】
算法与数据
物联网
物联网技术与数据分析|物联网系统设计|模型构建✨专业领域:物联网系统架构设计智能设备与传感器网络数据采集与处理物联网大数据分析智能家居与工业物联网边缘计算与云计算物联网安全与隐私保护擅长工具:Python/R/Matlab数据分析与建模物联网平台与设备编程数据流与实时监控系统设计机器学习与预测模型应用物联网协议(MQTT,CoAP,HTTP)物联网数据可视化工具✅物联网专业题目与数据:物联网毕业论
- 基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】
算法与数据
深度学习人工智能
,我们首先对股票的基本交易数据进行了清洗和预处理,包括去除异常值、填补缺失值等。同时,我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子,如成交量、市盈率、市净率等,并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程,我们进一步扩展了数据集,提高了模型的输入质量。在模型构建方面,我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能,能够捕捉数据中的长期依赖关系,这对于股票价格走势的预测至关重要
- Domain Name System
竹某
互联网应用网络网络协议服务器
目录一.BasicFunction&BriefHistory二.从数据库层面理解DNS2.1DomainNamespace&ResourceRecord2.2DNSserver2.3DNSresolver三.从协议层面理解DNS3.1DNSserver正确解析domainname返回IP地址的方法3.1.1递归方法解析域名3.1.2迭代方法解析域名3.2DNSserver提高域名解析效率的缓存机制
- 利用python实现小提琴图的代码
python游乐园
可视化python开发语言
importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#加载seaborn内置的鸢尾花数据集iris=sns.load_dataset("iris")#设置绘图风格,可选,这里使用默认风格#sns.set_style("whitegrid")#绘制小提琴图,以'species'为分类依据,绘制'sepal_length'特征的小提琴图#可以根据实际需求更改x和
- 关于FPGA的代码书写错误引起的时序问题
mmmmmlovely
FPGA_debug总结fpga开发
一、现象FPGA从RAM中读取DAC数据后,出现偶尔从RAM读错数据的情形,有时候修改一些代码后又不出现该错误的二、分析根据这个现象应该是时序引起的,需要做实验定位问题是写数据有误还是读数据有误,最后通过实验分析是写数据有误。三、手撕代码发现写数据到ram中,有两个信息跨时钟且都是写信号,会出现类似“竞争与冒险”的错误,因为有个是先写另外一个是后写,但是这两个信号同时置为“1”,且跨时钟域,又时写
- 计算机网络应用层之文件传输协议——FTP(这一篇就够了)
jesesl
计算机网络ftp网络协议
目录文件传输协议:FTPFTP传输文件的过程FTP传输文模式FTP配置文件传输协议:FTPHTTP和FTP都是文件传输协议,但FTP使用两个并行的TCP连接来传输文件,一个是控制连接(controlconnection),一个是数据连接(dataconnection)。控制连接用于在两个主机之间传输控制信息,如用户标识、口令、改变远程目录的命令。数据连接用于实际传输一个文件。也称FTP的控制信息是
- 【数据序列化协议】Protocol Buffers
茉菇
网络
一、为什么需要序列化?数据跨平台/语言交互:不同编程语言(如Java、Python、Go)的数据结构不兼容,序列化提供统一的数据表示。例如:Java的HashMap和Python的dict需转换为通用格式(如JSON、Protobuf)才能通信。网络传输优化:原始内存中的对象包含指针、元数据等冗余信息,无法直接传输。序列化后数据体积更小,减少带宽占用,提升传输效率。持久化存储:将对象转换为字节流或
- pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图
weixin_39797393
小提琴图类似于箱形图,除了它们还显示不同值的数据的概率密度。这些图包括数据中位数的标记和表示四分位数范围的框,如标准框图中所示。在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样,小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比普通图形更具信息性。事实上,虽然箱形图仅显示平均值/中位数和四分位数范围等汇总统计量,但小提琴图显示了数据的完整分布。importmatplotlib.p
- pythonmatplotlib绘图小提琴_python 箱线图和小提琴图
奥利奥东
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图,因形状如箱子而得名。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。箱形图绘制须使用常用的统计量,能提供有关数据位置和分散情况的关键信息,尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异。箱形图的绘制主要包含六个数据节点,需要先将数据从大到小进行排列,然后分别计算出它的上边缘,上四分位数,中位数,
- 分库分表全解析:从原理到实战,破解亿级数据存储难题
没什么技术
java分库分表
一、为什么需要分库分表?随着业务规模的增长,单库单表逐渐暴露出性能瓶颈:数据量过大:单表存储超过1亿条数据时,查询效率显著下降。并发压力高:单一数据库的QPS(每秒查询数)难以支撑高并发场景。维护困难:备份、恢复等运维操作耗时增加,影响业务连续性。典型问题场景:电商订单表日增百万数据,单表无法支撑。用户行为日志表年增数十TB,存储成本飙升。实时风控系统要求毫秒级响应,传统架构难以满足。二、分库分表
- python绘图之回归拟合图
pianmian1
python回归开发语言
回归拟合图在数据分析中具有重要作用,它不仅可以帮助我们理解变量之间的关系,还可以评估模型的拟合效果、进行预测和推断、发现异常值,以及用于模型比较和结果展示。importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#创建一个示例数据集#假设我们有一些鱼的重量和高度数据data={'Weight':[100,150,200,250,3
- python绘图之密集散点图
pianmian1
python开发语言
密集散点图主要目的是生成一个可视化图表,展示insurance数据集中bmi(身体质量指数)和charges(医疗费用)之间的关系,并通过不同的维度对数据进行分组和区分,以便更清晰地观察数据的分布和特征。importseabornassns#导入Seaborn,用于绘图importmatplotlib.pyplotasplt#导入Matplotlib,用于显示图表importpandasaspd#
- TCP和UDP的区别
无聊写博客
tcp/ipudp网络协议
1、连接方式:TCP是面向连接的协议,每次通讯传输都需要先建立连接,传输后需要释放连接;UDP是无连接协议,通讯传输不需要建立连接。2、可靠性:TCP是可靠的,当数据丢失或损坏时,TCP会自动重传数据,保证数据的完整性。UDP是不可靠的,不保证数据的完整性。3、传输速度:UDP传输速度比TCP快,因为不需要建立连接和重传丢失和损坏的数据。4、应用场景:TCP一般用于文件传输、邮件传输等可靠性要求较
- tcp udp区别
有趣的难受
网络udptcp/ip网络
tcp和udp的区别有:1、udp是无连接的,tcp是面向连接的;2、udp是不可靠传输,tcp是可靠传输;3、udp是面向报文传输,tcp是面向字节流传输。UDPUDP协议全称是用户数据报协议,在网络中它与TCP协议一样用于处理数据包,是一种无连接的协议。在OSI模型中,在第四层——传输层,处于IP协议的上一层。UDP有不提供数据包分组、组装和不能对数据包进行排序的缺点,也就是说,当报文发送之后
- 【Qt学习】| 如何使用QVariant存储自定义类型
歌笑爱学习
qt学习数据库
QVariant是Qt框架中的一个通用数据类型,可以存储多种类型的数据,主要作用是提供一种类型安全的方式来存储和传递不同类型的数据,而不需要显示地指定数据类型。QVariant提供了诸多构造函数可以非常方便地对基础数据类型(如:intdoubleboolQStringQTimeQSize)进行转换,具体可在帮助文档中查阅。那么,如何对自定义类型的数据进行转换呢?方法1:voidsetValue(c
- 前端 fetch API 调用 Tushare 的数据接口获取免费的基金股票信息数据
匹马夕阳
开发工具前端开源
要在前端使用JavaScript的fetchAPI调用Tushare的数据接口,您需要遵循以下步骤:1.注册Tushare账号并获取Token首先,访问Tushare官网注册账号。注册成功后,登录账号,在个人中心获取您的APIToken。2.构建请求参数Tushare的API接口采用POST请求方式,参数需要以JSON格式传递。以下是一个示例请求参数:{"api_name":"stock_basi
- 组播通信的特点
Carrot_ly
计算机网络
组播(Multicast)是一种网络通信方式,允许一个发送者将数据同时传输给多个接收者,而不需要为每个接收者单独发送数据副本。组播具有以下主要特征:###1.**一对多通信**-组播支持一个发送者向多个接收者发送数据,适用于需要同时向多个目标传输相同数据的场景,如视频会议、在线直播等。###2.**高效的带宽利用**-组播只在网络分支点复制数据,减少了带宽消耗,避免了单播中为每个接收者单独发送数据
- docker容器启动挂载命令
Carrot_ly
docker容器运维
Docker-v挂载主机目录到容器中(及数据卷容器)_docker-v挂载文件-CSDN博客
- Java Web开发
yourkin666
java前端开发语言
JavaWeb开发Java部分:面向对象后,注重学集合,抛异常,泛型,线程,反射,注解【Java零基础视频教程(适合Java基础,Java入门)老杜Java13版】https://www.bilibili.com/video/BV1mE411x7Wt?vd_source=4543341eea15096fa471f9067cc841ff【【零基础快速学Java】韩顺平零基础30天学会Java】htt
- DeepSeek 与后端开发:AI 赋能云端架构与智能化服务
一ge科研小菜菜
人工智能后端人工智能云原生
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,后端开发正经历一场深刻变革。从传统的RESTAPI到现代的云原生架构,后端系统的设计越来越依赖智能化技术,提高系统的效率、可扩展性和稳定性。DeepSeek作为AI领域的新兴力量,在后端开发中展现出巨大的潜力。本文将深入探讨DeepSeek在后端开发中的应用,包括智能API生成、数据库优化、自动化运维、
- UDP、TCP的区别
Carrot_ly
计算机网络
UDP(用户数据报协议)和TCP(传输控制协议)是两种常用的传输层协议,它们在数据传输方式、可靠性和应用场景等方面有显著区别。以下是它们的主要区别:###1.连接方式-**TCP**:面向连接。通信前需要通过三次握手建立连接,通信结束后通过四次挥手断开连接。-**UDP**:无连接。直接发送数据,无需建立和断开连接。###2.可靠性-**TCP**:提供可靠传输,确保数据无差错、不丢失、不重复且按
- golang的var ,make ,new, := 的区别
卑微的小鬼
算法
用途new:主要用于为值类型(如基本数据类型int、float64、结构体struct等)分配内存空间,并将分配的内存初始化为对应类型的零值,然后返回指向该内存地址的指针。packagemainimport"fmt"funcmain(){//使用new为int类型分配内存numPtr:=new(int)fmt.Println(*numPtr)//输出:0//使用new为结构体分配内存typePoi
- Docker实操
卑微的小鬼
docker容器运维
docker实操docker启动和使用运行镜像和启动容器#从镜像启动dockerrun-d(后台运行)-p端口-v挂载路径-e配置--name生成的容器名字镜像名字#容器启动方式一:进入容器后开启一个新的终端,可在里面进行操作(常用)dockerexec-it容器id/bin/bash方式二:进入容器正在执行的终端,不会启动新的进程dockerattach容器ID#查看镜像元数据dockerins
- WPF实现简单的3D图形
0仰望星空007
C#的GUI:WPF基础wpf软件C#UI.Net
简述Windows演示基础(WPF)提供了一种功能,用于根据应用程序要求绘制、转换3D图形并为其添加动画效果。它不支持完整的3D游戏开发,但在某种程度上,您可以创建3D图形。通过组合2D和3D图形,您还可以创建丰富的控件、提供复杂的数据插图或增强应用程序界面的用户体验。“视口3D”元素将3D模型托管到我们的WPF应用程序中。示例让我们举一个简单的例子来了解如何使用3D图形。创建一个名为WPF3D图
- wpf datagrid如何实现多层表头
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)#CSDN问答解惑(全栈版)wpfhadoop大数据
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述我想通过多层表头的形式来优化datagrid表格的可读性,但是我在实现的过程中出现了如下问题:1.我通过对表头的拆分合并实现了想要的表头样式,但是一部分拆分出来的
- 手撸 chatgpt 大模型:单词向量化编码和绝对位置编码算法
coding 迪斯尼
chatgpt算法人工智能大语言模型
在上一节中,我们将每个单词转换为一个表示数字的标记(token)。现在,我们需要将这个数字映射到一个向量上,这个向量称为嵌入(embedding)。在深度学习中,所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示,例如图像、语音、单词、音频等。最初,向量中的各个字段会被初始化为随机数,然后通过大量的数据和深度学习模型来训练这些向量。训练过程逐步改变向量字段的值,从而使这些字段包含某种“知识”。
- MySQL删除或清空表内数据的方法
云启软件
运维mysql数据库
MySQL删除或清空表内数据的方法一、使用MySQL清空表数据命令:truncateSQL语法为:truncatetable表名1注意:truncate该命令会直接将数据表内数据清空;truncate该命令删除数据后会重置Identity(标识列、自增字段),相当于自增列会被置为初始值,又重新从1开始记录,而不是接着原来的ID数(重置索引);truncate该命令不会写入日志,整体删除的速度快;t
- MicrobeCensus:快速估计宏基因组数据中的平均基因组大小
邪恶的凹凸曼
笔记算法
MicrobeCensus:快速估计宏基因组数据中的平均基因组大小在微生物组学研究中,了解微生物群落的平均基因组大小(AGS)对于揭示群落结构和功能至关重要。今天,我将为大家介绍一个非常实用的工具——MicrobeCensus。它能够从宏基因组数据中快速估计微生物群落的平均基因组大小,帮助我们更好地理解微生物群落的组成和功能。接下来,我将详细分享如何安装和使用这个强大的工具。一、为什么选择Micr
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号