- 麒麟系统中删除权限不够的文件方法
乙龙
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在麒麟系统中删除权限不够的文件,可以尝试以下几种方法:通过修改文件权限删除打开终端:点击左下角的“终端”图标,或者通过搜索功能找到并打开终端。定位文件:使用cd命令切换到文件所在的目录。修改文件权限:使用chmod命令修改文件权限,使当前用户具有读写执行权限。例如:chmod777文件名这里的777表示赋予所有用户对该文件的读、写、执行权限。删除文件:使用rm命令删除文件,例如:rm文件名如果需要
- react原理面试题
前端react
以下是一些关于React原理的面试题:一、虚拟DOM(VirtualDOM)请简要解释React中的虚拟DOM是如何工作的?答案:当组件的状态发生变化时,React首先会在内存中创建一个新的虚拟DOM树来表示更新后的UI结构。然后,React会将这个新的虚拟DOM树与旧的虚拟DOM树进行比较(这个过程称为Diff算法)。Diff算法会找出两个虚拟DOM树之间的差异,例如哪些节点被添加、删除或者修改
- 如何优化SQL查询以提高性能?
破碎的天堂鸟
学习教程sql数据库
要优化SQL查询以提高性能,可以采取多种策略和方法。以下是一些基于我搜索到的资料总结的优化建议:1.使用索引创建合适的索引:在经常用于查询条件的列上创建索引,可以显著提高查询速度。例如,在admissionDate列上创建非键索引可以加快基于此列的查询速度。避免在索引字段上进行运算:确保条件表达式的左侧是原始字段,避免索引失效。选择区分度高的列作为索引:区分度高的字段能显著减少扫描记录数。使用复合
- 2021年最新社招字节跳动 go 后端开发工程师一二三四五面面经
AI乔治
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因为公司原因,所以就换了工作,第一目标就是字节,12月份找朋友内推的上海教育部门,朋友让我多准备准备,过了两周才开始一面。附上新鲜的一二三四五面面经。写在前面面试字节一定要提前复习,能提前多久就提前多久。尤其是算法,绝对是重中之重,因为我已经刷了3年LeetCode了,所以算法没怎么复习,三次面试一共6题也全写出来了,基本上都是原题。然后就是数据库、网络、消息中间件、架构等等。校招的话架构可以不用
- SQL优化,提高查询效率的方法
小小程序员7
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1.数据字段类型使用varchar/nvarchar替换char/nchar,变长字段存储空间小,节省存储空间。在查询的时候小的空间字段搜索效率更高。2.查询的时候避免全表扫描,可以在where和orderby的字段上建立索引。3.where查询子句中不对null值做判断,会导致检索引擎放弃使用索引而使用全表扫描,如:selectid,namefromuserwhereageisnull可以设置a
- C语言语法分析器
czme
c语言
C语言语法分析器是编译过程中的关键组件,用于检查C语言源程序的语法结构是否正确,并构建相应的语法树。以下是关于C语言语法分析器的一些介绍以及用简单示例说明其实现思路(以Python实现一个简易的C语言部分语法分析器为例,实际的C语言语法分析器非常复杂):1.语法分析器的作用在C语言编译流程中,词法分析器先把源程序的字符流分割成一个个单词,语法分析器则基于词法分析得到的单词序列,依据C语言的语法规则
- 每日一题——最长连续序列和uthash.h
tt555555555555
C语言算法题面经哈希算法数据结构算法
最长连续序列和uthash.hLeetCode128.最长连续序列(C语言实现)问题描述示例约束条件解题思路C语言实现代码代码说明测试结果`uthash.h`1.**`HASH_ADD_INT`**2.**`HASH_FIND_INT`**3.**`HASH_ITER`**4.**`HASH_DEL`**5.**`HASH_COUNT`**6.**`HASH_CLEAR`**总结LeetCode1
- 软考程序员各模块知识点对应的分值分布及考试形式总结
水瓶丫头站住
考试排序算法算法数据结构
软考程序员考试分为基础知识(综合知识)和应用技术两个科目,各科目满分均为75分,合格标准通常为45分。以下是各模块知识点对应的分值分布及考试形式总结:一、综合知识(上午考试)题型:75道客观选择题(含5道专业英语题),每题1分,总分75分。核心模块及分值(基于近10次考试统计):数据结构和算法(11-13分)重点:顺序表、链表、树、图、排序与查找算法等。计算机系统基础知识(7-11分)包含进制转换
- leetcode 0004 寻找两个正序数组的中位数 - hard
SuperCandyXu
Leetcodeleetcode算法职场和发展
1题目:寻找两个正序数组的中位数给定两个大小分别为m和n的正序(从小到大)数组nums1和nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。算法的时间复杂度应该为O(log(m+n))。示例1:输入:nums1=[1,3],nums2=[2]输出:2.00000解释:合并数组=[1,2,3],中位数2示例2:输入:nums1=[1,2],nums2=[3,4]输出:2.50000解释:合并数组=[
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基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型0.Milvus与Faiss对比Milvus相对于Faiss的优势主要体现在以下几个方面:在线数据更新与实时搜索:Milvus支持在线的数据更新和实时的向量搜索,这意味着在数据频繁变动的场景下,用户无需重新构建整个索引,从而大大减少了维护成本。相比之
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YQ_ZJH
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双指针的方法,不懂可以在评论区问我代码classSolution{public:voidmoveZeroes(vector&nums){intleft=0;intright=0;while(left
- 蓝桥杯备赛打卡Day10
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今天的题目关联性较强,学得较多蓝桥杯每日一题1.回文日期I、回文日期II,日期计算2.挤牛奶,区间合并,校门外的树以下是部分题目的代码//回文日期Iintdays[13]={0,31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31};intdate1,date2,cnt;intis_leap(intyear){if(year%4==0&&year%100!=0||year%400
- python蓝桥杯备赛(day8)[KMP算法]
kiki坤哥
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第四章字符串part02[KMP算法]今日任务28.实现strStr()题目链接:28.找出字符串中第一个匹配项的下标-力扣(LeetCode)文章链接:代码随想录这题要用kmp算法,一下是我认为搞清楚kmp需要知道的前缀表是什么:记录下标i之前(包括i)的字符串(即子串)中,最大长度相同前缀后缀前缀表有什么作用:前缀表是用来回退的,它记录了模式串与主串(文本串)不匹配的时候,模式串应该从哪里开始
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#Python学习python前端linux
任务给定一个搜索路径(一个描述目录信息的字符串),需要在此目录中找出所有符合匹配模式的文件。解决方案基本上,需要循环路径中的所有目录。这个循环最好被封装成一个生成器:importglob,osdefall_files(pattern,search_path,pathsep=os.pathsep):'''给定搜索路径,找出所有满足匹配条件的文件'''forpathinsearch_path.spli
- 实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体
风清扬【coder】
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整体功能概述这个算法实现了一个实体识别系统,主要用于在给定的文本中识别特定类型的实体。它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法,利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示,通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。代码结构和模块分析1.导入必要的库importtorchfromtorchimportnnfromtransformersimportBertTokenizer,BertModelfro
- 【压力测试】要不要做全链路压测?
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浅谈行业现状在开始全链路压测学习前,我们先来简单介绍一下当前全链路压测行业现状。在互联网行业中,我发现一个很有趣的现象:熟悉或者了解性能测试的人,大概有50%;而在这50%人群中,精通性能测试的,仅仅有20%;而在这20%的性能测试人中,做过全链路压测不足的5%。这是一个很尴尬的结果。我曾经介绍过,性能测试是一个综合性学科,一个人是做不来的。而全链路测试呢,我们或多或少在网上搜索关于全链路压测的文
- 掌握 ElasticSearch 四种match查询的原理与应用
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- 操作es聚合操作并显示其他字段_Elasticsearch 之聚合分析入门
weixin_39944595
操作es聚合操作并显示其他字段
本文主要介绍Elasticsearch的聚合功能,介绍什么是Bucket和Metric聚合,以及如何实现嵌套的聚合。首先来看下聚合(Aggregation):什么是Aggregation?首先举一个生活中的例子,这个是京东的搜索界面,在搜索框中输入“华为”进行搜索,就会得到如上界面,搜索框就是我们常用的搜索功能,而下面这些,比如分类、热点、操作系统、CPU类型等是根据ES的聚合分析获得的相关结果。
- Python之re模块
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Python的re模块提供了对正则表达式的支持,允许你进行复杂的字符串搜索、替换和解析操作。正则表达式(RegularExpressions)是一种强大的文本处理工具,使用一种特定的语法模式来描述在搜索文本时要匹配的一个或多个字符串。以下是一些re模块中常用的函数和方法:编译正则表达式importrepattern=re.compile(r'\d+')#匹配一个或多个数字搜索字符串re.searc
- 基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。
qq924711725
仿真模型机器学习算法随机森林
基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集,并将数据划分为训练集和测试集。然后,对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。文章目录MATLAB代码实现说明:MATLAB代码实现说明:运行代码前的注意事项:示例输出:MATLAB代码实现说明:示例输出:以下是一个基于随机森林(RF,RandomForest)机器学习
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前端javascripthtml
取消确定exportdefault{data(){return{selectedDepartIds:[],selectedOptions:[],dialogVisible:false,treeData:[//树形数据示例{id:1,label:'公司A',children:[{id:2,label:'部门A1'},{id:3,label:'部门A2'},],},{id:4,label:'公司B',
- Springboot 整合 Java DL4J 实现企业门禁人脸识别系统
伏羲栈
人工智能深度学习JavaDL4J-深度学习实战springbootjavaDeeplearning4jdeeplearning人工智能深度学习spring
博主简介:历代文学网(PC端可以访问:https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000,移动端可微信小程序搜索“历代文学”)总架构师,15年工作经验,精通Java编程,高并发设计,Springboot和微服务,熟悉Linux,ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s,热衷于探索科技的边界,并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心,乐于
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力扣-动态规划-322.零钱兑换322.零钱兑换题目描述给你一个整数数组coins,表示不同面额的硬币;以及一个整数amount,表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回-1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/coin-change著作权
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引言在当今软件开发领域,AI编程工具已成为开发者提升效率的关键助力。Cursor、Windsurf、Devin等工具凭借各自特色,在市场中崭露头角。本文将深入剖析这些工具,为开发者提供全面的对比参考。工具介绍CursorCursor是一款深度集成于VSCode环境的AI编程助手,支持多种编程语言,提供代码生成、调试、文档搜索等丰富功能,用户可高度定制设置,以契合不同项目需求。WindsurfWin
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引言近年来,大型语言模型(LLM)取得了显著的进展,并在各个领域展现出强大的能力。然而,LLM也存在一些局限性,尤其是在知识库方面。由于训练数据的局限性,LLM无法获取最新的知识,也无法涵盖所有领域的专业知识。为了克服这些局限性,LLM需要依赖外部搜索来增强性能和保证输出结果的可靠性。本文将深入探讨搜索技术如何增强LLM的能力,并分析不同搜索引擎对LLM输出结果的影响。大型语言模型知识库的局限性L
- 自动化爬取json_爬虫解决方案之爬取“搜狗引擎”
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自动化爬取json
主题.jpg1.爬取的背景为甚我们会提到“搜狗引擎爬虫呢”,一切根源来自于最近需要爬取领英的会员资料,我们可以通过人名|领英的方式具体的搜索以查询结果,这只是爬取领英的其中一个方法,具体的方法我们之后会讲,大家可以期待一下哦!,好了,讲回正题,我们该如何爬取“搜狗引擎”呢,我们先去首页看看搜狗首页.png我们可以看到每个链接的右下角都会有对应的时间和快照,这个是什么意思呢,因为我们爬取领英时需要登
- mac 命令 vim 快捷键
自由冒险家小鱼儿2
javaexcelvim
终端命令命令名功能描述使用举例ctrl+u清除当前行ctrl+a到行首ctrl+e到行尾ctrl+f/b前进后退相当于左右方向键ctrl+p上一条命令ctrl+r搜索命令历史ctrl+d删除当前光标的字符ctrl+h删除光标之前的字符ctrl+w删除光标之前的单词ctrl+k删除到文本末尾ctrl+t交换光标处文本command+r清屏1ctrl+l清屏2目录操作命令名功能描述使用举例mkdir创
- 机器学习与深度学习资料
JasonDing1354
【MachineLearning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
- 使用 Vosk 实现语音识别
分发吧
语音识别xcode人工智能
在近两年里,如果说想要在本地部署离线语音识别模型,那么Whisper和FunASR肯定是首选项。所以为什么要使用Vosk呢?优势Vosk是一个离线开源语音识别工具包,它的优点在于:轻量:Vosk提供轻量级的模型(小于50MB大小),可以用于低功耗平台(例如Android、树莓派之类)多编程语言、多平台支持:Python、Java、Node.js、C#、C++、Rust、Go等多语种支持:支持二十多
- 数据结构~AVL树
TU^
数据结构数据结构c++算法
文章目录一、AVL树的概念二、AVL树的定义三、AVL树的插入四、AVL树的平衡五、AVL树的验证六、AVL树的删除七、完整代码八、总结一、AVL树的概念AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树,AVL是⼀颗空树,或者具备下列性质的二叉搜索树:它的左右子树都是AV树,且左右子树的高度差的绝对值不超过1。AVL树是⼀颗高度平衡搜索二叉树,通过控制高度差去控制平衡。AVL树得名于它的发明者G.M.Adel
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite