- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发
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AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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
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- 2022年最新【Java八股文背诵版面试题】面试必备,查漏补缺;多线程+spring+JVM调优+分布式+redis+算法
Java面试_
Javajava面试jvm
前言春招,秋招,社招,我们Java程序员的面试之路,是挺难的,过了HR,还得被技术面,小刀在去各个厂面试的时候,经常是通宵睡不着觉,头发都脱了一大把,还好最终侥幸能够入职一个独角兽公司,安稳从事喜欢的工作至今...近期也算是抽取出大部分休息的时间,为大家准备了一份通往大厂面试的小捷径,准备了一整套Java复习面试的刷题以及答案,我知道很多同学不知道怎么复习,不知道学习过程中哪些才是重点,其实,你们
- RAG技术架构深度解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
Python_chichi
程序员互联网大模型架构人工智能机器学习语音识别
本文主要介绍了RAG技术架构在AI编程中的创新应用及其面临的挑战。文章深入分析了RAG技术架构的兼容性、实时性和智能化水平等方面的问题,并提出了相应的改进措施,如加强标准化建设、引入实时数据处理技术和先进算法模型。同时,文章预测了RAG技术架构在智能化水平持续提升、跨领域融合加速以及数据隐私与安全保障方面的未来发展趋势。最后,文章回顾了RAG技术在AI编程领域的应用成果,并展望了其广阔的应用前景,
- 【第十天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-两种常见的字符串算法(持续更新)
Long_poem
算法python哈希算法
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的字符串算法2.字符串算法3.详细的字符串算法1)KMP算法2)Rabin-Karp算法总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种
- 算法设计与分析-----贪心法
拾亿-唯一
算法算法贪心算法c语言
算法设计与分析-----贪心法(c语言)一、贪心法1、定义2、贪心法具有的性质1、贪心选择性质2、最优子结构性质3、贪心法的算法框架5、求解活动安排问题6、求解最优装载问题二、贪心法实验1、实验一求解田忌赛马问题2、实验二求解多机调度问题3、实验三哈夫曼编码一、贪心法1、定义贪心法的基本思路是在对问题求解时总是做出在当前看来是最好的选择,也就是说贪心法不从整体最优上加以考虑,所做出的仅是在某种意义
- 【TC3xx芯片】AUTOSAR架构下内部看门狗复位检测
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AUTOSAR精进之路AUTOSARWatchDog功能安全SMUTC3xx架构
目录前言正文1.背景知识1-内部看门狗2.背景知识2-SMU问题:我们在SMU中断处理程序或者NMItraphandler中怎么确定时WatchDog上报的alarm了?3.背景知识3-CSA问题1:什么是CSA?问题2:怎么知道一块CSA保存的UpperCotext还是LowerContext?问题3:CPU如果管理所有的CSA内容?问题4:CSA中的什么信息和看门狗复位最为相关?问题5:看门狗
- 头歌实训作业 算法设计与分析-动态规划(第1关:0/1背包问题)
Milk夜雨
头歌实训作业算法动态规划
任务描述求解0/1背包问题。问题描述有n个重量分别为{w1,w2,…,wn}的物品,它们的价值分别为{v1,v2,…,vn},给定一个容量为W的背包。设计从这些物品中选取一部分物品放入该背包的方案,每个物品要么选中要么不选中,要求选中的物品不仅能够放到背包中,而且重量和为W,并具有最大的价值。测试说明测试输入:第一行为2个整数,分别表示物品数量n(1≤n≤20)和背包容量W(1≤W≤10000)。
- 【新春不断更】数据结构与算法之美:二叉树
<但凡.
数据结构与算法之美数据结构算法c++
Hello大家好,我是但凡!很高兴我们又见面啦!眨眼间已经到了2024年的最后一天,在这里我要首先感谢过去一年陪我奋斗的每一位伙伴,是你们给予我不断前行的动力。银蛇携福至,万象启新程。蛇年新春之际,愿你们万事顺遂,岁月皆安,新的一年所想皆如愿,所行皆坦途。好了,给生活添点passion,开始今天的编程之路!我的博客:left=NULL;p->right=NULL;p->x=a;returnp;}1
- 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类:以鸢尾花数据集为例
弥树子
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在机器学习的世界里,K-NearestNeighbors(KNN)算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法:相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类,以经典的鸢尾花数据集为例,展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单:对于一个新的数据点,算法会查找训
- machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类
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通过导入必要的scikit-learn导入必要的库,加载给定的数据,划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
- 【计算机视觉】图像滤波
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉人工智能python神经网络
1.图像滤波定义图像滤波是一种非常重要的图像处理技术,图像平滑、边缘检测、边缘增强、去除噪声都属于图像滤波,图像滤波是一种基于邻域的算法。通过图像滤波,可以实现图像平滑、边缘检测;图像平滑也叫图像模糊,用以去除图像中的噪声、伪影等,它是图像处理和计算机视觉的常见步骤。函数模糊类型特点使用场景cv.blur均值模糊简单快速,所有像素权重相等基础平滑和降噪cv.GaussianBlur高斯模糊中心权重
- linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案
herosunly
C/C++/Linux解决方案linuxgitgithubtimeoutport443
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了linuxgitclone出现fatal:unabletoaccessF
- Linux网络编程——TCP多客户端连接服务器
「已注销」
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1、Select函数原型#includeintselect(intnfds,fd_set*readfds,fd_set*writefds,fd_set*exceptfds,structtimeval*timeout);函数参数:intnfds:监听的文件描述符中最大文件描述符加1,告诉内核需要检测文件描述符的个数;readfds:监听有读数据到达文件描述符集合,传入传出参数;writefds:监听
- Github趋势榜的新年冠军,竟是用AI玩数独
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今天笔者无意中打开Github发现了这个目前趋势榜霸榜的项目是是一个利用AI玩数独的项目AI_Sudoku(Github发址:https://github.com/neeru1207/AI_Sudoku)笔者体验了一下感觉还是比较有意思的,AI_Sudoku本质上就是使用图像识别的方式来完成MINST数字识别,然后再使用dancinglinksx算法解出数独问题,对于初学者来说既能解决AI的入门问
- 基于微信小程序的生鲜销售应用设计与实现
赵谨言
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标题:基于微信小程序的生鲜销售应用设计与实现内容:1.摘要随着移动互联网的普及和人们生活水平的提高,生鲜产品的线上销售逐渐成为一种趋势。本设计旨在开发一款基于微信小程序的生鲜销售应用,为用户提供便捷、高效的购物体验。该应用采用了先进的技术和算法,实现了生鲜产品的在线展示、下单、支付、配送等功能。通过对用户需求的分析和市场调研,我们设计了简洁明了的界面和操作流程,使用户能够轻松地浏览商品、下单购买。
- 【微服务与分布式实践】探索 Eureka
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服务注册中心心跳检测机制:剔除失效服务自我保护机制统计心跳失败的比例在15分钟之内是否低于85%,如果出现低于的情况,EurekaServer会将当前的实例注册信息保护起来,让这些实例不会过期。当节点在短时间内丢失过多的心跳时,那么这个节点就会进入自我保护模式,以防止因网络问题导致的服务注册失败高可用:注册中心集群模式、互相注册、服务同步AP(保证可用性,放弃数据一致性)服务注册服务心跳续约、定期
- LeetCode:62.不同路径
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跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录LeetCode:62.不同路径一个机器人位于一个mxn网格的左上角(起始点在下图中标记为“Start”)。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。问总共有多少条不同的路径?示例1:输入:m=3,n=7输出:28示例2:输入:m=3,n=
- AI智能制造软件有什么用处
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随着信息技术与制造业的深度融合,人工智能(AI)逐渐成为提升制造效率和灵活性的重要工具。AI智能制造软件通过集成数据分析、机器学习和自动化流程,为企业提供了优化生产、降低成本和提高质量的新途径。生产过程优化实时监控与反馈AI智能制造软件能够实时收集生产线上的各类数据,如温度、压力、速度等参数,并通过机器学习算法进行分析处理。一旦检测到异常情况,系统会立即发出警报并提供改进建议,帮助企业快速响应问题
- 分布式光纤应变监测是一种高精度、分布式的监测技术
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分布式分布式光纤测温温度监测火灾预警厘米级线型感温火灾监测分布式光纤应变
一、土木工程领域桥梁结构健康监测主跨应变监测:在大跨度桥梁的主跨部分,如悬索桥的主缆、斜拉桥的斜拉索和主梁,分布式光纤应变传感器可以沿着这些关键结构部件进行铺设。通过实时监测应变情况,能够精确捕捉到车辆荷载、风荷载、温度变化等因素引起的结构变形。例如,在强风天气下,桥梁主梁会产生较大的横向和竖向位移,光纤应变传感器可以及时检测到这种变化,评估桥梁结构的安全性。桥墩和基础应变监测:桥墩是支撑桥梁上部
- SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net
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SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net摘要IntroductionRelatedWorksSalFAU-Net:SaliencyFusionAttentionU-NetforSalientObjectDetection摘要显著目标检测(SOD)在计算机视觉中仍然是一个重要的任务,其应用范围从图像分割到自动驾驶。基于全卷积网络(FCN)的方法在过去几十年里在视觉显著性检测方面
- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
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人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- 【微服务与分布式实践】探索 Dubbo
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微服务与分布式实践dubbo
核心组件服务注册与发现原理服务提供者启动时,会将其服务信息(如服务名、版本、所在节点的网络地址等)注册到注册中心。服务消费者则可以从注册中心发现可用的服务提供者列表,并与之通信。注册中心会存储服务的信息,并将这些信息广播给已经订阅了该服务的服务消费者。服务消费者会将获取到的服务提供者列表缓存到本地,以便后续直接访问。心跳检测机制:服务提供者会定期向注册中心发送心跳消息,注册中心根据这些心跳消息判断
- Element UI +Vue页面生成二维码的方法
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前端uivue.js前端
目录一、方法一采用qrcodejs2生成1.1、安装二维码插件qrcodejs21.2、在vue文件中,引入生成二维码插件1.3、构建二维码对象qrCodeDiv一、方法二-采用qrcode生成2.1、安装qrcode2.2、页面引入2.3、方法里边使用2.4、options三、方法三vue-qr3.1、安装3.2、页面引入3.3、组件增加vue-qr3.4、template使用3.5、optio
- mbedtls | 06 - 非对称加密算法的配置与使用(RSA算法)
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mbedtls系列文章mbedtls|01-移植mbedtls库到STM32的两种方法mbedtls|02-伪随机数生成器(ctr_drbg)的配置与使用mbedtls|03-单向散列算法的配置与使用(MD5、SHA1、SHA256、SHA512)mbedtls|04-对称加密算法的配置与使用(AES算法)mbedtls|05-消息认证码的配置与使用(HMAC算法、GCM算法)Demo工程源码ht
- 一文讲解Java中Object类常用的方法
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JavaSEjava哈希算法开发语言
在Java中,经常提到一个词“万物皆对象”,其中的“万物”指的是Java中的所有类,而这些类都是Object类的子类;Object主要提供了11个方法,大致可以分为六类:对象比较:publicnativeinthashCode():native方法,用于返回对象的哈希码;publicnativeinthashCode();publicinthashCode(){returnObjects.hash
- LeetCode:70. 爬楼梯
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跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录LeetCode:70.爬楼梯假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?示例1:输入:n=2输出:2解释:有两种方法可以爬到楼顶。1阶+1阶2阶示例2:输入:n=3输出:3解释:有三种方法可以爬到楼顶。1阶+1阶+1阶1阶+2阶2阶+
- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
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一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
- 测试的基本原则
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软件测试功能测试
1.SDLC才是王道:软件开发生命周期(SDLC)对于软件开发而言,是如同基石般的关键流程,每一位开发人员都应该对其了如指掌。从最初的需求定义,到最终软件上线后的维护,SDLC的各个阶段环环相扣,共同构建起软件的完整生命周期。将测试理念融入到SDLC的每一个环节,就像是给建筑的每一层都做好了质量检测,是确保软件质量坚如磐石的重要举措。不同的组织由于自身的业务特点、技术水平和管理模式的差异,采用的S
- [c语言日寄]越界访问:意外的死循环
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【作者主页】siy2333【专栏介绍】⌈c语言日寄⌋:这是一个专注于C语言刷题的专栏,精选题目,搭配详细题解、拓展算法。从基础语法到复杂算法,题目涉及的知识点全面覆盖,助力你系统提升。无论你是初学者,还是进阶开发者,这里都能满足你的需求!【食用方法】1.根据题目自行尝试2.查看基础思路完善题解3.学习拓展算法【Gitee链接】资源保存在我的Gitee仓库:https://gitee.com/siy
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- apache ftpserver-CentOS config
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
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泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
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}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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