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为什么需要数据建模核心痛点数据冗余:不同业务重复存储相同数据(如用户基础信息),导致存储成本激增。计算资源浪费:未经聚合的明细数据直接参与计算(如全表扫描),消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失:同一指标在不同业务线的口径差异(如“活跃用户”定义不同),引发决策冲突。开发效率低下:每次分析需重新编写复杂逻辑,无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升:分层设计(ODS→DWD→DWS→ADS)
- Milvus 实战全流程
学习路径总览1.Milvus基础知识什么是向量数据库?Milvus的核心概念(collection、field、index、partition、segment)Milvus和Faiss、Annoy、HNSW的区别2.安装与部署Docker快速部署Milvus(推荐)本地开发环境安装使用MilvusLite本地测试3.数据建模与管理创建Collection与Schema定义(包含向量字段和元数据字段
- SQL Developer Data Modeler:一款免费跨平台的数据库建模工具
不剪发的Tony老师
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SQLDeveloperDataModeler是由Oracle公司开发的一款免费的图形化数据建模和数据库设计工具,用于创建、浏览和编辑逻辑模型、关系模型、物理模型、多维模型和数据类型模型。SQLDeveloperDataModeler既是一个独立的应用程序,同时也被集成到了OracleSQLDeveloper开发工具中。功能特性SQLDeveloperDataModeler工具提供的主要功能如下:
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磨刀匠
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TDengine初体验快速上手指南:https://www.taosdata.com/cn/getting-started/TDengine是什么?TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台,专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它,但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档,特别是数据模型与数据建模一节。centos7安装
- 低代码中的统计模型是什么?有什么作用?
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低代码
低代码开发平台中的统计模型是指通过可视化配置、拖拽操作或少量代码即可应用的数据分析工具,旨在帮助技术人员及非技术人员快速实现数据描述、趋势预测和业务决策。其核心价值在于降低数据分析门槛,使业务人员无需深入掌握统计原理或编程技能,即可通过图形化界面完成数据建模、分析与可视化。统计模型的技术形态与集成方式预置模板与可视化组件主流低代码平台(如启效云、腾讯云微搭等)提供开箱即用的统计模板,涵盖描述性统计
- 打造智能资讯引擎:基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
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最新爬虫实战项目python开发语言
前言:数据时代的信息洪流,如何做到“千人千面”?在信息爆炸的时代,每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯?这不仅仅是爬虫技术的问题,更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发,构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”,从数据采集(爬虫)、文本处理(NLP)、兴趣建模(TF-IDF/协同过滤/Embedding)到推荐展示,覆盖整个推荐系
- 数据并表技术全面指南:从基础JOIN到分布式数据融合
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引言在现代数据处理和分析领域,数据并表(TableJoin)技术是连接不同数据源、整合分散信息的核心技术。随着企业数据规模的爆炸式增长和数据源的日益多样化,传统的数据并表方法面临着前所未有的挑战:性能瓶颈、内存限制、数据倾斜、一致性问题等。如何高效、准确地进行大规模数据并表,已成为数据工程师和架构师必须掌握的关键技能。数据并表不仅仅是简单的SQLJOIN操作,它涉及数据建模、算法优化、分布式计算、
- 【Pandas超实用经验汇总-数据建模分析】
Mr.小海
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Pandas超实用经验汇总-数据分析前言基本方法1.读取文件2.查看数据3.修改、删除、替换数据等总结前言看见了很多教程虽然很全,但是很多技巧容易忘记且几乎用不上,读起来晦涩难懂,今天我给大家总结了Pandas的一些学习经验技巧,包含常见日常使用的pandas知识,以及一些技巧,这些技巧常见于数学建模,数据分析,数据挖掘比赛等。基本方法1.读取文件方法如下:importpandasaspd#正常写
- 面向向量检索的教育QA建模:九段日本文化研究所日本语学院的Prompt策略分析(6 / 500)
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面向向量检索的教育QA建模:九段日本文化研究所日本语学院的Prompt策略分析(6/500)系列说明500所日本语言学校结构化建模实战,第6篇。每篇拆解1所学校在Prompt-QA系统中的建模策略,分享工程经验,本项目持续在HuggingFace上同步更新,欢迎AI工程师们关注。一.案例选择:为什么是九段日本语学院?在以中国学生为中心设计的语言学校数据建模中,我们往往默认为目标用户熟悉中文、学习节
- NUS:LLM表格数据建模综述
标题:LanguageModelingonTabularData:ASurveyofFoundations,TechniquesandEvolution来源:arXiv,2408.10548摘要表格数据是一种跨领域的流行数据类型,由于其异构性和复杂的结构关系,带来了独特的挑战。在表格数据分析中实现高预测性能和鲁棒性对许多应用程序具有重大前景。受自然语言处理,特别是转换器架构的最新进展的影响,出现了
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- Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 8 - 数据建模与分析项目实战预备:项目规划与需求拆解
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✅今日目标理解数据分析/建模项目的一般流程练习项目需求理解与目标拆解明确后续模型评估指标与预期交付成果起草项目计划文档(可选写为Markdown)一、项目背景与题目建议(可选方向)项目名称简介学生成绩预测分析系统根据历史表现预测成绩是否达标、学科薄弱点等求职者简历筛选模型根据简历信息预测是否通过初筛电商用户购买预测系统分析用户行为数据预测是否购买公司销售数据趋势分析可视化+聚合分析:月销售趋势、区
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随着信息技术的不断发展,数据量的快速增长使得数据建模成为数据库设计中的一个核心问题。尤其是在面对复杂的业务需求时,合理的数据模型能够有效支撑数据的存储、查询和管理。在这样的背景下,如何在YashanDB中实现灵活的数据建模,成为开发者和数据库管理员亟需解决的技术挑战。核心技术点分析支持多种存储结构YashanDB提供了多种存储结构的支持,包括行存(HEAP)、B树存储(BTREE)以及列存储(MC
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在Node.js中使用MongoDB创建多个关联模型,通常是通过Mongoose来实现。Mongoose是一个基于Node.js的MongoDBODM(对象数据建模)库,它可以简化MongoDB数据库的操作,并且支持定义模型之间的关系,例如一对多(`one-to-many`)或多对多(`many-to-many`)关系。以下是如何在Node.js中使用Mongoose创建多个关联模型的示例:###
- 解析大数据领域结构化数据的管理模式
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解码结构化数据:大数据时代的高效管理模式与实践指南关键词结构化数据、大数据管理、数据建模、分布式数据库、数据仓库、数据治理、性能优化摘要在大数据的洪流中,结构化数据犹如隐藏在波涛之下的磐石,虽然不如非结构化数据那般引人注目,却是企业决策的基石。本文深入剖析了大数据环境下结构化数据的管理模式,从传统关系型数据库到现代分布式系统,从数据建模到存储架构,全面解读了结构化数据管理的核心技术与实践方法。通过
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Elasticsearch索引模板:自动化索引管理关键词:Elasticsearch、索引模板、自动化管理、索引映射、索引设置、生命周期管理、数据建模摘要:本文深入解析Elasticsearch索引模板的核心原理与实践方法,通过系统化的步骤演示如何利用索引模板实现索引的自动化创建与统一管理。内容涵盖模板结构设计、映射与设置配置、动态字段处理、优先级策略、实战案例及最佳实践,帮助读者掌握高效管理大规
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析师经历了从小处收集数据到中大型互联网公司的数据,面对海量数据和种类繁多的数据源头,如何快速准确地进行分析、建模、报表,成为众多数据分析师的共同心愿。而数据建模则是数据分析师的基础功课之一。数据建模作为数据分析师的一项关键技能和素质要求,其目标是将分析获得的数据转化成有意义的信息,并最终呈现给用户,能够帮助企业实现科学管理、优化决策、提升效益和服务能力。随
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数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比关键词:数据仓库、星型模型、雪花模型、数据建模、对比分析摘要:本文深入探讨了数据库领域数据仓库中的星型模型与雪花模型。首先介绍了数据仓库建模的背景知识,包括目的、预期读者和文档结构等。接着详细阐述了星型模型和雪花模型的核心概念、联系以及各自的架构特点,并通过Mermaid流程图进行直观展示。然后对两种模型的核心算法原理展开分析,结合Python源代码进行说
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K-means聚类:最常用的机器学习聚类算法,且为典型的基于距离的聚类算法。K均值:基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析:make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
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在《Oracle树形统计再进阶》(第三课)基础上,我们跳出传统SQL聚合框架,探索Oracle特有的高级语法特性,包括多维分析神器MODEL子句、数据清洗利器正则表达式、PL/SQL存储过程优化,以及基于执行计划的查询调优技巧。这些技术能解决传统方法难以处理的复杂场景,如动态列生成、不规则数据清洗、批量数据处理等。一、MODEL子句:多维数据建模与动态透视业务场景:动态生成各部门全年度各季度请假类
- 基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法
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基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法:从理论到实践的系统解析关键词电池健康状态(SOH)、剩余使用寿命(RUL)、人形机器人、机器学习、时序数据建模、多模态特征融合、边缘计算部署摘要本报告系统解析基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法,覆盖从理论框架到工程实现的全链路。首先界定人形机器人场景下电池健康状态的核心指标(SOH/RUL/RC),梳理从电化学模型到数据驱动方法的技术演进;其
- 如何制作一份E-R图
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ER模型,全称为实体联系模型、实体关系模型或实体联系模式图(ERD)(英语:Entity-relationshipmodel)由美籍华裔计算机科学家陈品山发明,是概念数据模型中高层描述所使用的数据模型或模式图。ER模型常用于信息系统设计中。比如,在概念结构设计阶段,ER模型用来描述信息需求和/或要存储在数据库中的信息类型,但是数据建模技术可以用来描述特定论域(感兴趣的区域)的任何本体(对使用的术语
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⚙️一、技术核心考察点数据建模能力星型vs雪花模型:面试官常要求对比两种模型。星型模型(事实表+冗余维度表)查询性能高但存储冗余;雪花模型(规范化维度表)减少冗余但增加JOIN复杂度。需结合场景选择,如实时分析首选星型。建模实战题:例如设计电商销售数仓,需明确事实表(订单流水)、维度表(商品、用户、时间),并解释粒度选择(如订单级)。ETL流程与优化增量抽取方案:面试高频题。需掌握基于时间戳、CD
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基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现,横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM?GBDT的瓶颈传统梯度提升树(如XGBoost)在处理海量数据时面临两大痛点:训练速度慢:需预排序特征&层次生长(Level-wise)内存消耗高:存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源,核心目标:✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
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专注VB编程开发20年
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在PowerBI的学习旅程中,你是否曾感到迷茫,投入了大量时间却看不到效果?其实,90%的问题都出在学习顺序不对上!别担心,按照这份正确的学习路径,帮助你在1个月内系统提升效率和技能!1️⃣基础准备:首先安装PowerBIDesktop并熟悉基本功能。2️⃣数据准备:掌握数据清洗和PowerQuery编辑器的使用。3️⃣数据建模:学会创建关系模型和DAX基础公式。4️⃣数据可视化:设计图表和仪表盘
- Labview教程进阶一(Labview与OPC UA设备通信)
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七天精通Labview程序设计labviewOPCUALabview教程
1.Labview与OPCUA设备通信OPCUA通信协议优势显著,具体表现如下:跨平台兼容:支持多种操作系统和硬件平台,实现无缝数据交换。高安全性:内置加密、身份验证和授权机制,确保数据传输安全。高效数据交换:采用二进制编码和优化的传输协议,提高通信效率。复杂数据建模:支持对象、变量、方法和事件等复杂数据结构,便于构建和管理复杂系统。标准化接口:提供统一接口,简化设备集成和系统扩展。实时性支持:适
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在数据库设计与实现过程中,字段类型的选择对数据模型的性能、可扩展性及维护成本产生显著影响。特别是在业务系统中,如何合理配置字段类型、设计数据结构以优化存储和访问效率,已经成为数据建模的重要课题。本文将深入探讨YashanDB数据库的字段类型及其数据模型,并提供一些基于技术原理的实用建议。字段类型设计基本数据类型YashanDB支持多种基本数据类型,满足不同场景的需求。基本类型包括:整型(INTEG
- ER图:数据库设计的可视化语言 - 搞懂数据关系的基石
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人工智能Python大数据数据库
在数据库设计和数据建模领域,ER图(实体-关系图)绝对是最基础、最核心的可视化工具之一。它用最直观的方式描绘了现实世界中的数据及其关系,是构建可靠数据库的蓝图。今天,我们就来聊聊这个技术基石。本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。往期文章推荐:20.决策树:被低估的规则引擎,80%可解释性需求的首选方案19.实战指南:用DataHub管理Hive元数据18.一键规范
- 决策树:化繁为简的智能决策利器
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本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。想象一个相亲决策过程:对方收入>30万?→是→见面否→颜值高?→是→先聊聊否→放弃这种层层递进的判断结构,正是决策树的核心思想——它模仿人类思考方式,将复杂问题拆解为一系列简单判断,最终得出结论。往期文章推荐:20.用Mermaid代码画ER图:AI时代的数据建模利器19.ER图:数据库设计的可视化语言-搞懂数据关系的基石18.
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人工智能Python#OTHER算法决策树机器学习人工智能DecisionTreeID3信息熵
本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。ID3(IterativeDichotomiser3)是机器学习史上的里程碑算法,由RossQuinlan于1986年提出。它首次将信息论引入决策树构建,奠定了现代决策树的理论基础。本文将深入剖析其数学本质与实现细节。往期文章推荐:20.用Mermaid代码画ER图:AI时代的数据建模利器19.ER图:数据库设计的可视化语言-搞
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少