- 猎板 PCB 控深槽工艺:5G 基站散热模块的关键支撑
猎板PCB黄浩
5G运维数据库
PCB控深槽工艺在5G基站散热模块中的关键作用:猎板PCB的技术突破在5G基站的密集高频信号与高功率运行环境下,散热性能直接决定了设备的稳定性和寿命。猎板PCB通过创新性的控深槽工艺(控深锣/控深铣),结合材料科学与结构优化,为5G基站散热模块提供了高精度、高可靠性的解决方案,有效攻克了高热负荷下的技术瓶颈。一、5G基站散热的核心挑战热负荷激增:5G基站的射频功放(PA)、电源管理模块等器件功耗显
- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 大模型量化终极对决:FP8 vs AWQ INT4,谁才是性能与精度的王者?
曦紫沐
大模型人工智能大模型量化FP8AWQ_INT4
摘要在大模型部署与优化中,量化技术是突破性能瓶颈的关键。FP8量化与AWQINT4量化作为当前主流方案,分别以“高精度”和“极致压缩”为核心优势。本文通过表格对比二者的数据格式、精度损失、硬件依赖及适用场景,助您在不同需求下精准选择最优方案。一、数据格式:浮点与整数的底层差异FP8量化采用浮点数(FP8),包含E4M3(4位阶码+3位尾数)和E5M2(5位阶码+2位尾数)两种格式,保留动态范围;而
- 大年初二回娘家
疑似桑梓
大年初二,回娘家。今天我回我妈的家,我妈回她妈的家,所以四舍五入我回我外婆家。还好外婆家并不远,走路过去的话,快的就二十分钟,慢的就半小时左右吧。正因为如此,其实也不限定于初二才回去,因为我妈现在几乎每天都去,以前是她一个人去或者拉着我爸去,如今把我儿子也带上了。这就是不远嫁的好处么?想回娘家的时候随时都可以回去,这么近,感觉若发生任何事,都有人撑腰。我老公呢,是西安人,所以我算是远嫁吧,但因为我
- 在Ubuntu24.04搭建VLLM, SGLang 和 LangChain环境
小熊冲!冲!冲!
AIubuntulangchainai毕业设计
在Ubuntu24.04搭建VLLM,SGLang和LangChain环境[!NOTE]概述整片文章是笔者的回忆(白天忙碌了一天,晚上进行的总结),所以有些地方的描述可能有误差,本文更多的是大体方向问题,细节步骤不是本文的重点,见谅!!!如何安装Ubuntu24.04制作启动U盘,作者使用的是rufus.exe工具下载Ubuntu24.04的ISO镜像使用rufus.exe工具刷入Ubuntu22
- 每日面试题15:如何解决堆溢出?
℡余晖^
每日面试题python开发语言
在Java应用运行过程中,"java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace"是最常见的错误之一。无论是高并发的电商大促场景,还是持续运行的后台服务,堆内存溢出都可能导致服务不可用、数据丢失,甚至引发系统崩溃。本文将结合实际排查经验,系统讲解堆溢出的底层逻辑、应急处理流程及长效预防策略。一、堆溢出的本质:内存分配的"收支失衡"Java堆是JVM管理的内存区域,用于存
- java学习笔记8
幸福,你等等我
学习笔记java
一、异常处理Error:错误,程序员无法处理,如OOM内存溢出错误、内存泄漏...会导出程序崩溃1.异常:程序中一些程序自身处理不了的特殊情况2.异常类Exception3.异常的分类:(1).检查型异常(编译异常):在编译时就会抛出的异常(代码上会报错),需要在代码中编写处理方式(和程序之外的资源访问)直接继承Exception(2).运行时异常:在代码运行阶段可能会出现的异常,可以不用明文处理
- xgboost原理
茶尽
阅读XGBoost与BoostedTree基学习器:CART每个叶子节点上面有一个分数不够厉害,所以找一个更强的模型treeensemble对每个样本的预测结果是每棵树预测分数的和目标函数采用boosting(additivetraining)方法,每一次都加入一个新的函数。依赖每个数据点上的误差函数的一阶导数和二阶导(区别于GBDT)。树的复杂度复杂度包含了一棵树里面的叶子个数和输出分数的L2模
- Java学习-----JVM的垃圾回收算法
在Java虚拟机(即JVM)中,垃圾收集是自动内存管理的核心机制,其主要作用是识别并回收不再使用的对象所占用的内存空间,以避免内存泄漏和溢出。不同的垃圾收集算法有着不同的实现思路和适用场景,下面将详细介绍JVM中4种常见的垃圾收集算法。(一)标记-清除算法标记-清除算法是最基础的垃圾收集算法,它分为“标记”和“清除”两个阶段。在标记阶段,会遍历所有对象,标记出需要回收的垃圾对象;在清除阶段,会清除
- 2025毫米波雷达技术白皮书:智能汽车与物联网的感知核心
随着人工智能、物联网(IoT)和智能汽车产业的迅猛发展,毫米波雷达技术正成为感知领域的核心驱动力。毫米波雷达凭借其高精度、全天候和强抗干扰能力,广泛应用于智能汽车的自动驾驶、物联网的环境感知以及工业自动化。2025年,毫米波雷达技术在性能、应用场景和市场规模上都达到了一个全新的高度。本白皮书将深入探讨毫米波雷达技术的核心优势、发展趋势及其在智能汽车与物联网中的应用前景,同时推荐各大品牌的领先产品方
- 面试宝典
phpdi
1.引用变量考点引用变量定义:用不同的名字访问同一个变量内容cow机制遍历时的引用处理unset只会取消引用,不会销毁内存空间php中对象默认是引用传递,若需要复制,则需要使用clone2.常量及数据类型define,const;php5.6以用const定义常量不支持表达式;7种false情况:0,0.0,'','0',[],null,false;精度丢失;获取客户端,服务端ip;与app交互$
- 零基础学习性能测试第六章:性能难点-Jmeter实现海量用户压测
目录一、海量压测核心挑战与解决思路二、分布式压测集群搭建(百倍性能提升)1.架构设计2.实战步骤三、百万级用户参数化方案1.Redis预生成测试数据2.JMeter分段读取(避免内存溢出)3.CSV分片策略四、高并发优化配置模板1.`jmeter.properties`关键修改2.线程组配置技巧五、结果收集与监控方案1.轻量级结果存储2.实时监控看板六、海量压测实战案例:双11级流量模拟测试目标:
- 模型压缩中的四大核心技术 —— 量化、剪枝、知识蒸馏和二值化
由数入道
人工智能剪枝人工智能算法模型压缩量化知识蒸馏二值化
一、量化(Quantization)量化的目标在于将原始以32位浮点数表示的模型参数和中间激活,转换为低精度(如FP16、INT8、甚至更低位宽)的数值表示,从而在减少模型存储占用和内存带宽的同时,加速推理运算,特别适用于移动、嵌入式和边缘计算场景。1.1概念与目标基本思想将高精度数值离散化为低精度表示。例如,将FP32权重转换为INT8,可降低内存需求约4倍,同时在支持低精度运算的硬件上加速计算
- yolo检测常见指标
bigdata从入门到放弃
深度学习yoloYOLO目标跟踪人工智能深度学习
YOLO(YouOnlyLookOnce)作为经典的单阶段目标检测算法,其性能评估依赖于目标检测领域的通用指标。这些指标既衡量检测精度(是否准确识别物体类别、准确定位),也衡量检测速度(是否实时)。下面用通俗的语言详细解释核心指标:一、基础:判断“预测框是否有效”——IoU(交并比)目标检测的核心是“预测框”(模型输出的矩形框)是否准确覆盖“真实框”(人工标注的物体位置)。IoU是衡量两者重叠程度
- MATLAB:取整、取余函数
彤小白
取整函数:向正方向取整:ceil向负方向取整:floor向0方向取整:fix四舍五入取整:round取余函数:rem(x,y)=x-y.*fix(x./y)mod(x,y)=x-y.*fix(x./y)当x,y同号时,rem(x,y)与mod(x,y)相同当x,y异号时,rem(x,y)值的符号与x一致,mod(x,y)值的符号与y一致>>x=5;y=3;>>rem(x,y)ans=2>>mod(
- Python, Go, Rust 开发全球海岛坐标定位APP
Geeker-2025
pythongolangrust
以下是一个基于**Python、Go和Rust**协同开发的全球海岛坐标定位APP设计方案,结合三者的优势实现高精度地理计算、实时数据处理和跨平台部署:---###系统架构```mermaidgraphTDA[卫星遥感数据源]-->B(Python数据处理)B-->C{Rust地理引擎}C-->D[Go微服务集群]D-->E[移动端/Web端]E-->F[用户终端]```---###模块分工及技术
- 习惯了假表情
夏新Livia
心情不好,感觉孤独和无助,即使微信跟男友聊天,泪水溢出来还是挂个龇牙的笑脸发过去!不知道是不是觉得他不够爱我,还是我不够自信,不敢展现脆弱的一面,也许很多习惯导致的吧!情绪低落的时候克制不住了,一个人崩溃的面对自己和哭声,好像像烟雾一下子消失。本来这个世界似乎那么可有可无!
- 积家地理大师哪个厂复刻的好(这10个厂家不要错过了)
潮品会
积家(Jaeger-LeCoultre)作为高级制表品牌的代表,其经典表款一直备受钟表收藏家和爱好者的青睐。尤其是地理大师系列,以其独特的设计和卓越的性能,成为了许多人心中的梦想之表。在复刻表领域,众多厂家纷纷推出自己的版本,力求还原经典,同时融入现代元素微信:52226813(下单赠送精美礼品)以下是经过市场验证,被广泛认可的积家地理大师复刻表的十大优秀厂家。1.V9工厂V9工厂以其高精度的复刻
- 记录几个实用的网页工具
Donald_32e5
收录的几个还不错的网页工具一、图片背景转换可以把纯色的背景转化成透明背景传送门二、泼辣修图网页上传图片直接修图,工具还比较丰富,日常P图还是可以满足的传送门三、稿定抠图一款在线抠图的利器。傻瓜式抠图,简单方便传送门四、色彩笔图片在线压缩工具,精度还是比较不错的传送门五、crontab表达式输入表达式,查看执行结果传送门这个网站提供了很多网页工具,覆盖面是很广的。传送门
- 【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
山顶夕景
推荐算法#集成学习与KaggleGBDT推荐算法机器学习
学习总结(1)不同问题的提升树学习算法,主要区别在于使用的损失函数不同,如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。(2)不管是二分类问题的提升树,还是回归问题的提升树,这里的损失函数都很方便:前者是用指数损失函数,所以可以当做是Adaboost的个例,Aadaboost的流程;而后者是当使用平方误差损失时,可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数,对应
- RAG流程中,要怎么对文本进行拆词?
java干货仓库
八股文汇总大模型面试人工智能自然语言处理llama
在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)流程中,对文本的拆词(Tokenization)是影响检索和生成效果的关键步骤。以下是文本拆词的技术细节及优化方法:1.拆词的核心目标检索阶段:确保查询(Query)和文档(Document)的拆词方式一致,提高检索匹配精度。生成阶段:适配大模型的词表,避免生成时的OOV(Out-of-Vocabulary)问题。2.常见拆词方
- RAGFlow 框架调研报告
it_czz
架构
RAGFlow框架调研报告1.概述RAGFlow是一个开源的检索增强生成(RAG)框架,专注于深度文档理解和高精度检索。它通过先进的文档解析能力和可视化调试功能,为企业提供了一个强大的知识库问答解决方案。1.1核心特性深度文档处理:内置DeepDoc引擎,支持复杂文档解析高精度检索:提供可视化分块和引用追踪多模态支持:支持文本、图片、PDF、Excel等多种格式开源自托管:完全开源,支持私有化部署
- YOLOv4详细介绍
不是二哈的柯基
YOLO系列深度学习pdfYOLO计算机视觉
YOLOv4是一种目标检测算法,是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本,由AlexeyBochkovskiy、Chien-YaoWang和Hong-YuanMarkLiao共同提出。相比于之前的版本,YOLOv4在速度和精度方面都有了显著的提升。下面是YOLOv4的一些详细介绍:模型结构YOLOv4采用了一种新的模型结构,称为CSPDarknet。这个结构类似于ResNet的残
- 【YOLO系列】YOLOv4详解:模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
yolo系列助你拿捏AI算法YOLO目标跟踪人工智能目标检测计算机视觉论文阅读
YOLOv4详解:模型结构、损失函数、训练方法及代码实现motivationYOLO系列作者JosephRedmon与AlexeyBochkovskiy致力于解决目标检测领域的核心矛盾:精度与速度的平衡。YOLOv4的诞生源于两大需求:工业落地:在移动端/边缘设备实现实时检测(>30FPS)学术突破:无需昂贵算力(如1080Ti即可训练),在MSCOCO数据集达到SOTAmethods1.数据加载
- 揭秘智能产品定价AI平台的优势,AI应用架构师为你详解
SuperAGI架构师的AI实验室
人工智能大数据ai
智能定价新范式:AI平台如何重塑产品定价策略——AI应用架构师深度剖析副标题:从算法原理到商业价值,全方位解读智能定价AI平台的架构优势与落地实践摘要/引言在数字化经济时代,产品定价已从传统的经验驱动转向数据驱动的精密科学。传统定价方法依赖人工分析、历史数据和直觉判断,面临三大核心痛点:响应滞后(无法实时捕捉市场波动)、精度有限(难以量化复杂变量间的非线性关系)、规模瓶颈(无法针对海量SKU或细分
- LabVIEW汽车底盘系统测试
在汽车研发制造流程里,底盘系统的性能与可靠性测试意义重大。其关乎车辆的操控稳定性、行驶安全性及乘坐舒适性。过往实车测试不仅成本高昂,还存在安全风险,且受天气、路况等外界因素制约。故而,搭建高精度、可模拟多样工况的底盘系统测试台架迫在眉睫,借助自动化测试技术,提升测试效率与精准度,为底盘系统的优化升级提供数据支撑。硬件选型数据采集设备选用一款具备高采样率、多通道同步采集功能的数据采集模块。高采样率确
- 表征学习:机器认知世界的核心能力与前沿突破
大千AI助手
人工智能#OTHERPython学习人工智能机器学习神经网络表征学习RL特征工程
一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- 温柔,不过是内心充盈后溢出的光
四天九界
温柔,见其字,感其意,仿若三月的春风拂过脸庞,褪去了冬风的冷冽,又尚未迎来夏风的炙热。又或是山涧清凉的泉,能将凉意从皮肤缓缓传递至身体各处,不骄不躁的平息烦躁的闷热。温柔,总能给人一种安心平和的舒适感,给人泰山崩于前而色不变的力量。而“谦谦公子,温润如玉”也也成为许多少女择偶的标准。那么,温柔又来自何处,人们又怎样才能温柔起来呢。就我浅薄的认知来讲,温柔,只是自身内心充盈后溢出来的光罢了。这束光,
- 《FreeRTOS 入门与实战》第30章:课程总结与优化指南
ARM架构
嵌入式系统架构单片机嵌入式硬件数据库mongodbrisc-v
目录1.FreeRTOS10大常见问题1.1任务堆栈溢出1.2内存分配失败1.3优先级配置错误1.4中断延迟过高1.5任务调度器未启动1.6队列阻塞异常1.7看门狗触发1.8低功耗模式异常1.9移植兼容性问题1.10调试信息不足2.进一步学习路线2.1AmazonFreeRTOS核心特性学习资源移植要点2.2ESP-IDFFreeRTOS增强功能开发建议典型应用1.FreeRTOS10大常见问题1
- STM32F411与RT-Thread实时操作系统:定时器功能实现
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目详细介绍了如何在STM32F411单片机上利用RT-Thread实时操作系统实现硬件定时器功能。STM32F411是高性能、低功耗的Cortex-M4内核微控制器,而RT-Thread提供了一个轻量级、功能丰富的实时操作系统环境,适用于物联网设备。本文档涵盖了通用定时器和高级定时器的不同配置和使用方法,并强调了中断优先级配置、资源冲突解决、定时精度选择和
- 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